商业银行风险分析.ppt

1、风险管理商务智能系统,商业银行金融风险管理是当前银行提高核心能力的关键. 在信息时代, 银行管理者如何运用运营过程中产生的大量业务数据迅速做出正确决策,已成为影响银行生存的关键问题.,国内银行业面对的主要挑战,第一, 贷款质量不足, 坏账比例居高不下, 严重影响了银行的经营安全; 第二, 利率下降,利息收入减少, 导致银行经营困难, 核心能力下降; 第三, 银行逐渐走向兼业经营, 需要开拓非利息收入来源, 以提高银行的抗风险能力；,第四, 由于银行业的传统经营方式不再适应信息化的需要, 效率低下, 成本高, 限制了银行盈利空间 要解决以上问题, 商务智能是一个高效的工具和手段,对于银行风险管理

2、而言, 应用BI系统和工具可以做到增加投资回报, 充分发挥BI系统和银行其他信息之间集成度和潜力, 同时能够降低投资成本, 防止因重复投资不同信息系统而造成的资源浪费, 相对其他信息而言, BI 能够缩短项目周期提高成功率, 并且帮助银行经营者做出明智的投资决策。,商业银行风险管理的业务与技术问题,业务问题-商业银行在经营过程中, 如果通过有效的实施商务智能系统, 可帮助银行制定有效的风险管理与经营策略. 具体体现在以下方面:,(1) 信贷分析和风险管理系统. 通过BI 的实施, 可以建立银行的信贷分析、信用风险评估、预警以及风险管理系统, 实现相应的风险分析与管理功能, 保证金融安全. (

3、2) 分析性的银行CRM系统. 客户管理系统( CRM) 可以对银行客户行为分析、管理以及价值分析的重要工具, 通过BI 系统中大量分析工具的应用, 银行可以提高对客户营销中的风险评估和价值分析的效率和效果,( 3) 成本分析系统. 除了对正常的银行成本和 费用支出外, 成本分析系统还可以对非正常成本和费用进行分析, 并通过数据挖掘技术对成本管理中的风险因素进行分析、评估和预测.,技术问题,应用BI系统和工具主要是解决商业银行风险管理中的以下问题: ( 1) 传统的开发工具和方法, 不能满足大量的报表需求. ( 2) 产生报表的数据不完整, 不容易获取. ( 3) 用户需要灵活的数据分析功能.

4、 ( 4) 用户需要友好的界面, 能支持移动办公的 信息提供方案. ( 5) 安全性, 可扩充性的考虑.,商业银行风险管理商务智能系统数据仓库设计,商业银行风险管理数据仓库总体设计主要包括: 硬件、操作系统和网络、数据仓库管理系统、数据仓库设计工具、元数据设计和管理工具、数据访问, 转换和装载工具、多维数据库(MOLAP) 、ROLAP平台、前端报表图形生成工具、系统管理工具、银行CRM工具、风险分析和管理系统等等构成。 .,数据仓库结构设计的优点,( 1) 与业务系统分开, 不影响其响应时间. ( 2) 数据仓库物理模型是以星型或雪花型结构为基础, 以方便进行多维分析, 数据挖掘等应用. (

5、 3) 数据仓库的查询以大量的只读的访问为主, 可安装在针对这种查询做出优化的硬件或软件平台.,商业银行风险管理商务智能系统开发和实施方法,( 1) 确定项目目的; ( 2) 需求调研和分析; ( 3) 总体方案设计; ( 4) 基础设施的选型; ( 5) 详细项目计划; ( 6) 物理数据仓库设计, 元数据设计; ( 7) 数据访问, 转换和数据仓库装载; ( 8) 逻辑数据库设计; ( 9) 前段应用开发, 测试; ( 10) 整体测试; ( 11) 编写文档; ( 12) 培训: 操作, 用户; ( 13) 最后部署.,结语 商业银行风险管理应充分利用商务智能系统,对银行金融业务数据进行分析、评估和预测, 最终为银行提高贷款质量、开拓赢利领域, 提高银行抗风险能力和核心能力非常重要. 在银行风险管理商务智能系统实施的过程中, 数据仓库的架构设计是非常重要, 特别是其中的数据质量和数据仓库建模问题, 要解决这些问题, 必须应用高效的数据存储、抽取，转换、装载工具, 并通过元数据管理, 提高系统运转效率,总之, 商业银行风险管理利用商务智能系统在业务上