MIS系統目標功能模式管理分析

1、1 MIS系統目標功能模式1.1 數據倉庫架構數據倉庫以及建立在數據倉庫基礎之上的OLAP和數據挖掘應用是滿足現代商業(yè)銀行管理信息系統很好的技術解決方案。所以，在我們逐一討論銀行管理信息系統和分析型客戶關系管理系統之前，首先讓我們了解一下數據倉庫的一般架構，如下圖所示：1.1.1 圖 1數據倉庫一般架構源系統數據源指存儲從OLTP（聯機事務處理）系統來的事務數據的數據存儲庫。數據源可能包括綜合業(yè)務系統、信貸管理系統、網銀系統、龍卡交換中心、個人信貸信息系統等作業(yè)系統以及外部數據源。這些數據源必然包含不同的語義定義和格式。在某些情況下，在不同的系統之間會出現冗余的數據，這些信息的共享和協調并沒有

2、被合理的配置。正是因為這個原因，某一個可以為銀行各個部門以及其它信息用戶提供一致的、無冗余的、可靠的集中化的信息基礎架構將給某銀行帶來增值利益。數據源代表了運營和事務處理（OLTP）業(yè)務應用所搜集和存儲的數據。數據倉庫一般從一個單一的數據源開始，或者從能滿足初始報表和分析需求的最少的數據源開始，然后在數據倉庫的整個生命周期內擴展到一個互動式的情況以包含更多的數據源和外部系統（如有必要）。1.1.2 ETL1.1.2.1 抽取抽取是指識別最佳的數據源，并從中獲得所需的數據。它是將數據導入數據倉庫的第一步。抽取意味著讀取并理解源數據，并復制數據倉庫所需要的部分。它由以下選擇、全抽取、Delta抽取

3、等功能組成。1.1.2.2 轉換轉換包含很多不同的技術和步驟；它泛指使數據倉庫信息適合于終端使用的過程。這一過程包括那些將源數據格式變?yōu)槟繕藬祿旄袷降哪K。轉換是選擇、變更或操作數據的過程。一般而言，轉換包括映射、清洗、匯總、重排和排序等步驟。轉換過程中使用的業(yè)務規(guī)則必須在元數據中加以捕捉和保存以確保對數據有一個恰當和一致的理解。1.1.2.3 加載加載是指將轉換好的數據放入數據倉庫中的過程。通過批加載工具處理大批量和預排序數據，可以優(yōu)化數據加載的性能。1.1.2.4 ETL元數據ETL元數據提供了管理用于源系統到ODS，ETL的映射和轉換規(guī)則的工具。元數據能夠幫助用戶理解數據含意，數據是如

4、何到達用戶的，之間發(fā)生了什么事情。業(yè)務用戶需要理解他們訪問的數據。ETL部分的元數據大致會包含下列內容：¨ 數據源和ODS數據之間的映射關系¨ ETL過程描述參數（包括抽取、清洗、衍生、匯總、變形的邏輯）¨ 數據加載計劃¨ 數據加載紀錄（如日志、時間標簽等）1.1.3 操作數據存儲（ODS）ODS是一個集成和集中化的數據存儲，它由多個主題的企業(yè)級數據組成，包括低層的、細粒度的、為報表目的而長期保存的數據。ODS必須以關系型數據庫來存儲和管理數據，最佳的結構通常是按照與業(yè)務遠景和戰(zhàn)略一致的主題而劃分的第三范式。1.1.3.1 ODS元數據ODS所需的元數據

5、主要是銀行范圍的實體關系模型或邏輯數據模型（LDM）。ETL元數據將元數據域映射到數據倉庫數據域（屬性），在ETL過程中提供轉換、清洗、確認和整合的規(guī)則，作為業(yè)務需求的解決。1.1.4 多維數據存儲（數據集市）數據集市代表用多維模型存儲的數據，這些數據為不同的應用服務器和IT用戶提供匯總數據。數據集市是針對某一特定主題、部門或用戶類別的一組數據集合。這些數據經過優(yōu)化以達到快速訪問和分析報告的目的；因此，數據結構是高度匯總并具有索引的。一般來說，數據集市所包含的歷史數據要比ODS少得多。這一層的重點是要以能方便、及時訪問的方式組織企業(yè)數據。在數據集市中，數據按星型模式和雪花模式組織，這比第三范式

6、更容易操控。工具供應商都會要求或者推薦數據使用星型模式。一般而言，他們的工具生成好的SQL語句的功能比較有限。所以結構越簡單會帶來越大的優(yōu)勢。同樣，圖表工具也要求快速的響應。星型模式在這一點要比范式設計優(yōu)越。數據集市可以是物理或邏輯的。物理的數據集市保存在數據庫中，邏輯的數據集市則可以是ODS的一系列視圖。如果是邏輯數據集市，它將使用與ODS相同的軟硬件平臺。物理數據集市可以是關系型數據庫或多維數據庫（MDDB）。一般來說物理的數據集市適用于復雜的業(yè)務邏輯和大量的數據。1.1.5 OLAPOLAP（聯機分析處理）以多維數據分析著名。在數據倉庫中查詢和分析信息方面提供先進的能力。可以從多角度、多

7、方位地考察客戶的信息，如按產品維度、地區(qū)緯度、時間維度等。OLAP一般可以劃分為3種類型：¨ 關系型OLAP（ROLAP）：使用一個關系型的或者擴展關系型的數據庫管理系統（DBMS）來存儲和管理倉庫數據。ROLAP服務器負責對每一個DBMS后臺的優(yōu)化，匯總瀏覽邏輯的實施，以及其他的工具和服務。ROLAP一般比MOLAP具有更好的可擴展性。¨ 多維OLAP（MOLAP）：通過基于陣列的多維存儲引擎，多維OLAP能支持多維數據訪問。它們直接將多維視圖映射到數據立方體陣列結構。使用數據立方體的優(yōu)勢在于它能對預先計算好的匯總數據進行快速索引。¨ 混合OLAP（HOLAP）

8、：HOLAP方法結合了ROLAP和MOLAP技術，汲取了ROLAP的可擴展優(yōu)勢和MOLAP的快速計算優(yōu)勢。舉例來說，一個HOLAP服務器允許大量的底層數據儲存于關系數據庫中，同時將匯總數據儲存在另外的MOLAP存儲庫中。在以下的分析型客戶關系管理和管理信息系統中會給出OLAP的應用示例。1.1.6 數據挖掘數據挖掘是按照企業(yè)既定的業(yè)務目標，對大量的企業(yè)數據進行探索、揭示隱藏其中的規(guī)律性并進一步將之模型化的先進、有效的方法。如通過對客戶各種數據深入分析，了解客戶的行為，建立模型，并對客戶未來的行為進行預測。下表為一般的數據挖掘方法分類和功能說明。本文不就具體算法展開詳細討論，但會在以下的分析型客

9、戶關系管理和管理信息系統中會給出數據挖掘的應用示例：類別功能算法預測模型分類決策樹，神經網絡，差異分析 ，Logistic回歸， Probit 回歸數值預測線性回歸，非線性回歸，徑向基函數分割聚類分析K均值，Demographic，神經網絡鏈接分析關聯發(fā)現統計，集合論序列關聯發(fā)現統計，集合論相似時間序列發(fā)現統計，集合論預測時間序列預測諸如ARIMA, Box-Jenkins, 神經網絡等的統計時間序列模型表 1數據挖掘分類和功能1.1.7 表現層表現層主要以圖形方式以及靈活的、可配置的報表工具向用戶展現最終的結果。圖形化方式應該就不同的應用支持包括2-D圖、樹狀顯示、散點圖、線圖、餅圖等多種圖

10、形展示方式；可配置的報表工具應該提供可配置的報表模版以及自定義報表的能力。1.2 管理信息系統體系結構1.2.1 管理信息系統數據倉庫體系架構這里的管理信息系統主要指的是分析型客戶關系管理系統、管理會計系統、信貸風險管理系統、資產負債管理信息系統。管理信息系統是為不同的管理主題服務的，它是對集中的業(yè)務數據和其他銀行內/外數據的綜合分析、處理和應用。由于總、分行之間的管理職能有所不同，總分行管理信息系統對數據的要求也隨著不同的管理需求有所不同。此外，由于越來越多管理決策需要詳盡的、多維的支持信息；同時也要求管理信息系統能具備一定的分析預測和知識發(fā)現能力。這就要求管理信息系統建立在數據倉庫技術的基

11、礎之上。有四種方案組織建行的管理信息系統數據倉庫：將數據完全集中在總行或在部分一級分行集中數據是一個方面；針對每一個單獨的管理主題構建一個數據倉庫與建立統一的數據倉庫是另一方面。以下分別描述這四種數據倉庫某方法的優(yōu)劣：¨ 第一種方法：總行建立一個集中的、面向多個管理主題的數據倉庫該方法將所有的管理信息系統所需的所有細粒度數據以及匯總數據都集中存儲在總行的一個數據倉庫之中，該數據倉庫將面向所有的管理主題包括分析型客戶關系管理、管理會計、資產負債管理和信貸風險管理。分行以客戶端方式獲得所需的分析后的信息。該方法的優(yōu)勢在于能提供一個全行集中的數據存儲、保證全行數據的一致性。該方法的劣勢在于

12、該方法的構建成本太高，它將從總行、數據中心以及分行抽取數據，抽取的難度相對較大，此外，構建全行集中的數據倉庫對容量的要求也相當高（舉例來說，假設100,000,000個人賬戶平均每年交易20次，每次交易需要1000字節(jié)的存儲空間來記錄交易的相關內容，為了分析型的客戶關系管理，每個賬戶的交易記錄至少要保持兩年。那么，僅這一項數據存儲對數據倉庫容量的要求就達到4TB）。此外集中海量的數據對數據管理、模型建立都提出了很高的要求，而要在浩瀚的數據海洋中發(fā)現知識的難度也相應加大。第一種方法示意圖如下：¨ 第二種方法：總行建立多個集中的、面向不同管理主題的數據倉庫。該方法將管理信息系統所需的所有

13、細粒度數據以及匯總數據按不同的管理應用分類，集中存儲在總行的多個數據倉庫之中。分行以客戶端方式獲得所需的分析后的信息。該方法相比于前一種方法的優(yōu)點在于數據集中的程度相對降低，按不同的管理主題分類也使得數據管理和模型建立具有針對性。該方法的劣勢在于，部分管理主題比如管理會計、分析型客戶關系管理仍然對數據倉庫的容量和性能提出了很高的要求；其次，由于不同的管理主題之間有交叉重疊的應用（如多維收入成本分析既涉及管理會計的成本分攤也涉及分析型客戶關系管理的客戶盈利分析和客戶區(qū)分等、財務分析既涉及管理會計的財務指標計算也涉及資產負債管理得利潤分析等），建立多個面向不同管理主題的數據倉庫一方面難以保證信息的

14、單一視圖，另一方面也有可能造成相同數據的重復抽取和重復存儲。第二種方法的示意圖如下：¨ 第三種方法：分行建立一個集中的、面向多個管理主題的數據倉庫，總行建立一個面向多個管理主題的數據倉庫該方法將管理信息系統所需的細粒度數據集中存儲于分行、總行集中存儲各分行的匯總數據，不存儲交易級別和賬戶級別的最細粒度數據。同時分行和總行的數據倉庫都是滿足多個管理主題的。該方法的優(yōu)點在于對數據倉庫容量的要求進一步降低；同時，由于各分行只有一個數據倉庫并且總行的數據倉庫與分行數據倉庫存儲的數據對象不同，因此各數據倉庫數據的一致性易于保證；此外，在清晰定義了總分行之間的管理應用分布之后，數據也相對易于管理

15、。但該方法也有不足之處：首先各分行條件不一，需要分步試點實施；其次，也是相當重要的一點是，這樣的應用架構無法滿足信貸集中管理的需求，需要另建專門為信貸管理服務的數據倉庫。第三種方法的示意圖如下：¨ 第四種方法：分行建立多個面向不同管理主題的數據倉庫，總行建立多個面向不同管理主題的數據倉庫該方法是四種方法里對數據倉庫容量要求最小的，但該方法的缺點同樣顯著：首先，該方法所造成的體系結構過于復雜、接口程序過多、規(guī)劃、開發(fā)難度大；同樣，數據的一致性也很難得到保證；此外，如果今后要向總行集中的方式過渡，也將面臨推倒重來的局面。第四種方法的示意圖如下：綜上，建議建行采用第三種方式來建立管理信息系

16、統的體系結構，在有條件的分行、針對某些管理主題先行試點建立數據倉庫。在采取第三種方式的同時，需要注意以下幾點：¨ 由于信貸風險管理宜全行集中，信貸的評級系統需要信貸相關的詳細數據。建議建行在總行建立信貸業(yè)務專門的數據倉庫，提供集中性及具歷史性的風險因素數據。¨ 各分行建立管理信息系統數據倉庫應保證邏輯數據模型的一致性以及一致的數據管理規(guī)范，總行因對此有所規(guī)劃和管理。這樣不僅利于總行數據倉庫的接口程序開發(fā)，也利于向將來可能的總行集中模式過渡。¨ 總分行的數據倉庫某都要保證可擴展性和靈活性?？蓴U展性是指可擴展性是在不顯著增加系統響應時間和軟硬件花費的情況下，在用戶數量

17、、數據量或處理能力方面增加系統負載的能力；靈活性是指分行和總行的數據倉庫能夠靈活的適應新增的應用需求，比如總行為滿足某一應用需求需要細粒度的數據，應該可以便捷的從分行的數據倉庫中抓取獲得。1.2.2 管理信息系統演進策略銀行管理信息系統的某需要有計劃、分步驟地實施，逐漸擴展應用的范圍。同時，管理信息系統的應用應該搭建在可擴展的數據平臺上，這樣管理信息系統本身也能在技術水平、數據基礎逐漸完善的情況下不斷的擴展和更新。分析型客戶關系管理系統、管理會計系統、資產負債管理信息系統和信貸風險管理信息系統是銀行管理信息系統的核心組成部分，這些系統將支持銀行的運營效益、風險控制、管理決策、績效考核等銀行核心

18、管理主題。但這些管理信息系統并不是互相獨立的個體，相互之間都存在互動的關系。某銀行在考慮管理信息系統的規(guī)劃的時候，必須注意到這一點。下圖大致說明了這四個系統相互之間的信息支持：由上圖可見，目標模式的這些管理信息系統是互相支持的。每個系統的部分應用功能都有可能成為其它系統應用功能的基礎。正是基于這樣的原因，在考慮某這些管理信息系統的規(guī)劃時，我們必須強調系統設計的模塊化和可擴展性。這樣，當某個系統的某項應用功能開發(fā)出來后，另一個系統的依賴于這一應用功能的管理應用模塊可以被迅速的被開發(fā)出來，并平穩(wěn)的移入系統。具體在規(guī)劃某這些管理信息系統的時候，可以優(yōu)先考慮那些相對獨立的管理應用模塊。例如分析型客戶關

19、系管理系統的客戶行為分析、客戶需求分析、市場趨勢分析、交叉銷售分析等；資產負債管理信息系統的內部資金轉移定價、市場風險分析、財務分析等；信貸風險管理會計系統的內部評級模型、限額設置等；管理會計系統的全面預算、基于作業(yè)成本法的營運成本分攤等。特別需要強調的是，無論管理信息系統的某采取怎樣的先后順序，數據倉庫的某以及全面的數據、信息收集都會是目標模式管理信息系統的基礎。1.3 分析型客戶關系管理應用架構由于操作型客戶關系管理的數據庫要滿足日常交易的訪問，并且儲存的信息并不能滿足分析型客戶關系管理的所有需求。根據上述管理信息系統數據倉庫體系架構的討論以及公司客戶的操作型客戶關系管理計劃某在總行。建議

20、建行在總行集中滿足分析型客戶管理需求的公司客戶詳細信息和個人客戶的匯總信息；各一級分行集中滿足分析型客戶管理需求的個人客戶的詳細信息。詳細信息包括：詳細信息包括：¨ 客戶基本信息（Profile）¨ 帳戶信息（包括帳戶基本信息和交易記錄等）¨ 財務信息（主要是公司客戶的財務信息）¨ 關聯信息（包括確認的和識別的關聯賬戶和關聯客戶信息等）¨ 渠道使用信息（包括使用頻率、軌跡記錄等）¨ 客戶接觸記錄（包括市場推廣、促銷記錄、客戶投訴等）¨ 成本核算信息（包括產品成本、渠道成本、營銷成本等）¨ 市場信息（金融政策、同業(yè)信

21、息等）匯總信息為以上這些信息不同程度的匯總，匯總的程度視具體應用的不同而不同。例如，匯總信息可以是某分行25-30歲客戶的利潤貢獻度，也可以是華東地區(qū)25-30歲客戶的利潤貢獻度；可以是某分行月收入4000元以上客戶的渠道使用偏好，也可以是全行月收入4000元以上客戶的渠道使用偏好。這完全取決于總行要做怎樣的分析和挖掘。對于諸如個人VIP客戶的管理，可以考慮在總行集中存儲詳細信息。具體實現方式可以是由總行按照一定的規(guī)則直接從源系統中抓取；也可以是分行篩選出來向總行傳遞，這樣總行和分行都能進行個性化的服務。分析型客戶關系管理的數據集中和應用分布都會存在于總行和一級分行兩個層面。但數據集中的程度和

22、粒度以及總行和一級分行需要的客戶管理分析應用都各不相同。下面首先分析不同要求的客戶管理應用分析在某銀行的分布：圖 2分析型客戶關系管理應用架構分析型客戶關系管理的應用劃分是按照當前某銀行目前的經營體制決定的，分行和總行行使不同的職能。分行主要負責與營銷密切相關的具體的客戶分析；而總行的分析型客戶關系管理提供的則是對全行的經營策略有決策支持作用的信息。下面就逐一描述這些應用所對應的功能說明、可能的分析方法、需要的數據大類以及這些數據大類將從哪些系統中獲得。需要說明的是，這些數據可能目前無法從現有系統中獲得，對具體的數據需求將在分析型客戶管理信息系統的實施過程中分析。1.3.1 分行層面的客戶區(qū)分

23、在分行層面進行的客戶區(qū)分主要指按照客戶的貢獻度、客戶的潛在價值、以及不同客戶群體使用渠道的偏好、產品的偏好進行客戶分類。分類的維度可以按年齡、地區(qū)、教育程度、收入等各種資料（profile）的屬性來進行?？蛻魠^(qū)分將指導分行制定營銷戰(zhàn)略、客戶對待方式，引導優(yōu)質客戶使用他們樂意使用的渠道和產品。進行客戶區(qū)分可能使用的分析方法包括：OLAP、K均值聚類、關聯分析、Demographic聚類等。（這里不對這些數據挖掘的數學模型進行詳細說明，僅供參考，下同）。進行客戶區(qū)分所需要的數據包括：客戶基本信息、帳戶信息、渠道使用信息、成本核算信息等。主要的數據源包括：核心業(yè)務系統等業(yè)務處理系統、大前置、會計核算

24、系統等。1.3.2 分行層面的多維利潤分析在分行層面進行的多維利潤分析是按照客戶維、產品維、渠道維對分行的整體經營利潤進行分析。這將幫助掌握分行客戶的貢獻度和渠道貢獻度，也為分行客戶區(qū)分、客戶對待策略、經營策略提供支持信息。進行多維利潤分析可能使用的分析方法包括：OLAP。多維利潤分析所需要的數據包括：客戶基本信息、帳戶信息、渠道使用信息、成本核算信息等。主要的數據源包括：核心業(yè)務系統等業(yè)務處理系統、大前置（各類前置系統）、會計核算系統等。1.3.3 分行層面的客戶需求分析在分行層面進行的客戶需求分析主要是指根據客戶的產品使用情況、市場的信息、同業(yè)信息研究分行客戶的需求?？蛻粜枨蠓治鐾瑯涌梢园?/p>

25、年齡、地區(qū)、教育程度、收入等各種資料（profile）的屬性來進行?？蛻粜枨蠓治鰧⒅笇Х中械牡貐^(qū)特色的產品開發(fā)策略和營銷策略。進行客戶需求分析可能使用的分析方法包括：樹型歸納、神經網絡、回歸模型等?？蛻粜枨蠓治鲂枰臄祿ǎ嚎蛻艋拘畔?、帳戶信息、渠道使用信息、客戶接觸記錄、市場信息等。主要的數據源包括：核心業(yè)務系統等業(yè)務處理系統、大前置、市場信息收集系統（目前沒有）、客戶接觸記錄（包括網銀系統、呼叫中心、手機銀行、市場推廣等）。1.3.4 分行層面的客戶行為分析客戶行為分析是指根據客戶的交易行為、與銀行接觸的記錄分析并發(fā)現單個客戶或具有某一共同特征的客戶群的行為模式以及與之相關的因素。一旦

26、找到了客戶行為模式以及與之相關的因素，銀行就可以采取相應的對待策略，提高運作效率；或者根據客戶的行為掌握客戶的需求。分行層面的客戶行為分析與分行層面的客戶區(qū)分也是緊密結合在一起的，客戶行為分析為客戶區(qū)分提供依據?？蛻粜袨榉治隹赡苁褂玫姆治龇椒òǎ簳r間序列分析、關聯分析等?？蛻粜袨榉治鲂枰臄祿ǎ嚎蛻艋拘畔?、帳戶信息、渠道使用信息、客戶接觸記錄等。主要的數據源包括：核心業(yè)務系統等業(yè)務處理系統、大前置、客戶接觸記錄（包括網銀系統、呼叫中心、手機銀行、市場推廣等）。1.3.5 分行層面的交叉銷售分析交叉銷售分析指的是銀行根據客戶歷史交易行為、關聯賬戶等信息，分析并發(fā)現銀行提供金融服務產品之間

27、可能存在的關聯。交叉銷售分析可以指導分行的營銷策略，提高業(yè)務增長和銀行收入。交叉銷售分析可能使用的分析方法包括：關聯分析、回歸模型等。交叉銷售分析所需要的數據包括：客戶基本信息、帳戶信息、渠道使用信息、客戶接觸記錄等。主要的數據源包括：核心業(yè)務系統等業(yè)務處理系統、大前置、客戶接觸記錄（包括網銀系統、呼叫中心、手機銀行、市場推廣等）。1.3.6 分行層面的客戶滿意度分析客戶滿意度分析指的是銀行根據內部運營數據（包括：服務質量、市場份額、利潤率及成長率等），客戶反饋（包括客戶對銀行的評價、熱線服務請求以及客戶調研數據等）和其他外部來源的數據評價客戶對銀行提供金融服務的滿意度?？蛻魸M意度分析可能用到

28、的分析方法包括：OLAP等?？蛻魸M意度分析所需要的數據包括：各項匯總的經營指標、客戶接觸記錄信息等。主要的數據源包括：核心業(yè)務系統等業(yè)務處理系統、客戶接觸記錄等。1.3.7 總行層面的客戶區(qū)分在總行層面進行的客戶區(qū)分主要指按照客戶的貢獻度、客戶的潛在價值、以及不同客戶群體使用渠道的偏好、產品的偏好進行客戶分類。分類的維度可以按年齡、地區(qū)、教育程度、收入等各種資料（profile）的屬性來進行?？蛻魠^(qū)分將指導總行制定營銷戰(zhàn)略、市場定位、重點客戶發(fā)展方向，引導優(yōu)質客戶使用他們樂意使用的渠道和產品。進行客戶區(qū)分可能使用的分析方法包括：OLAP、K均值聚類、關聯分析、Demographic聚類等。客戶

29、區(qū)分需要的數據包括：匯總的客戶資料（profile）、不同程度匯總的客戶盈利分析、匯總的客戶使用渠道的信息、匯總的客戶使用的產品的信息等。主要的數據源為各分行的為分析型客戶關系管理服務的數據倉庫。1.3.8 總行層面的客戶需求分析在總行層面進行的客戶需求分析主要是指根據客戶的產品使用情況、市場的信息、同業(yè)信息研究建行客戶的整體需求?？蛻粜枨蠓治鐾瑯涌梢园茨挲g、地區(qū)、教育程度、收入等各種資料（profile）的屬性來進行?？蛻粜枨蠓治鰧⒅笇炽y行的產品開發(fā)策略和營銷策略。進行客戶需求分析可能使用的分析方法包括：樹型歸納、神經網絡、回歸模型等?？蛻粜枨蠓治鲂枰臄祿ǎ翰煌潭葏R總的客戶產品使用

30、信息、市場信息摘要、重大事件信息等。主要的數據源為各分行的管理信息系統數據倉庫以及外部市場信息的搜集。1.3.9 總行層面的多維利潤分析在總行層面進行的多維利潤分析是按照客戶維、產品維、渠道維對全行的整體經營利潤進行分析。這將幫助掌握某銀行產品貢獻度、客戶貢獻度和渠道貢獻度，也為客戶區(qū)分以及經營策略提供支持信息。進行多維利潤分析可能使用的分析方法包括：OLAP。多維利潤分析所需要的數據包括：不同程度匯總的多維利潤信息。主要的數據源為各分行管理信息系統數據倉庫。1.3.10 總行層面的市場趨勢分析總行層面的市場趨勢分析指的是根據歷史情況以及外部經濟環(huán)境對市場的一個預測。包括客戶投資偏好預測、產品

31、盈利預測、客戶增長預測等；同時市場趨勢分析也將試圖找出與上述預測緊密相關的市場因素（比如利率水平、A/B/H股指數水平、GDP等）。進行市場趨勢分析可能使用的分析方法包括：時間序列分析、關聯發(fā)現等。市場趨勢分析所需要的數據包括：重大市場信息、市場上的主要經濟指標、歷史的匯總多維收入、成本分析、歷史的匯總主要經營指標（比如存貸款、客戶數等）。主要的數據源為各分行管理信息系統數據倉庫、總行的為分析型客戶關系管理服務的數據倉庫（在建立時會導入歷史的匯總主要經營指標）、外部市場信息收集系統（目前沒有）。1.3.11 總行層面的重大事件分析重大事件分析是預測重大事件發(fā)生時，可能帶來的對建行業(yè)務、經營的正

32、負兩方面的影響。如利率變化、增收手續(xù)費、QFII、國有股減持、混業(yè)經營政策的放開等。重大事件分析可以幫助建行發(fā)現國家政策、市場環(huán)境發(fā)生變化時新的目標客戶群體、可能流失的客戶群體、客戶的儲貸能力的變化等。進行重大事件分析可能使用的分析方法包括：時間序列分析、回歸方法等。重大事件分析所需要的數據包括：歷史上重大事件發(fā)生時相關經營指標的變化、外部市場信息、國家/內部政策信息等。主要的數據源為歷史的主要經營指標、外部市場信息收集系統（目前沒有）。1.3.12 總行層面的客戶行為分析總行層面的客戶行為分析是指分析并發(fā)現具有某一共同特征的客戶群的行為模式以及與之相關的因素。一旦找到了客戶行為模式以及與之相

33、關的因素，銀行就可以采取相應的對待策略，提高運作效率；或者根據客戶的行為掌握客戶的需求?？傂袑用娴目蛻粜袨榉治雠c總行層面的客戶區(qū)分也是緊密結合在一起的，客戶行為分析為客戶區(qū)分提供依據?？蛻粜袨榉治隹赡苁褂玫姆治龇椒òǎ簳r間序列分析、關聯分析等?？蛻粜袨榉治鲂枰臄祿ǎ翰煌潭葏R總的客戶行為信息、不同程度匯總的多維盈利分析和渠道使用信息。主要的數據源為各分行管理信息系統數據倉庫。1.4 管理會計系統應用架構管理會計系統作為銀行管理信息系統的重要組成部分，是為以責任中心為核算單位的預算編制和執(zhí)行、成本控制以及多維成本盈利計算分析和業(yè)績考核指標計算等管理目的服務兼具作業(yè)和決策支持功能的系統。同

34、時，管理會計系統也為客戶關系管理、資產負債管理、風險管理等管理主題提供信息支持。建行的管理會計體系至少應該包括全面預算管理、成本盈利分析以及業(yè)績考評指標體系。同樣，管理信息系統的數據倉庫將為管理會計系統提供單一視圖的數據支持，核心業(yè)務系統、營業(yè)費用核算系統等系統作為數據倉庫的數據源。需要注意的是，管理會計特別注重對成本的分析和管理，它以貫穿于經營管理各個活動中的成本、效益分析而著稱。要按產品、部門和地區(qū)計算利潤意味著相應的成本資料也要分產品、分部門和分地區(qū)。商業(yè)銀行要做到這一點，面臨著許多困難。從實務的角度來說，原有的銀行會計工作流程沒有區(qū)分上述的成本，難以歸集分產品和分部門的成本和費用，也就

35、難以與相應的收益相配比；從理論的角度來說，作為服務行業(yè)的商業(yè)銀行，其自身的業(yè)務特點也造成傳統的會計核算方法難以提供準確的成本信息，不可能像生產企業(yè)那樣，產品一出來，與之相關的生產成本信息獻出來了。即使現有的銀行會計工作流程已經按照傳統會計方法的要求去做了，所得到的成本信息也不很準確，而這不是管理會計系統所能解決的問題。所以，成本盈利分析的精確程度將取決于成本資料的詳細程度。1.4.1 全面預算管理會計系統應該支持靈活的全面預算流程和方法。支持的預算流程包括：¨ 預算的編制（事前控制）：部門預算和綜合預算¨ 預算的執(zhí)行（事中控制）：及時的檢查預算的執(zhí)行情況。¨ 預算

36、的差異分析（事后控制）：對比分析，糾正不利差異。管理會計系統對預算編制的支持應該建立在以利潤中心和成本中心劃分為基礎的責任中心上。預算編制模塊同時應該支持：¨ 自下而上的預算與自上而下的預算相結合¨ 同一部門的縱向匯總和同一級行的橫向匯總，即不同的角色定義¨ 滾動預算方式預算編制的內容應該包括業(yè)務預算（包括收入預算、費用預算和利潤預算等）、資本支出預算和財務預算。預算的編制，除了工作量較大以外，并沒有實質性的技術障礙。管理會計系統應該支持自動的預算執(zhí)行，比如超出預算部分自動報批等。同時，系統也應能自動產生預算差異報表，以便進行預算差異分析并基于此調整預算。1.4.

37、2 多維的成本盈利管理建行的管理會計系統應該能夠進行多維度的成本和盈利的管理。成本核算和盈利分析是這一功能的兩個主要方面，但由于進行帳戶、產品、客戶等盈利性分析的過程中不可避免會涉及到成本的核算問題，因此以下將分別就帳戶、產品、客戶、渠道和機構的盈利性分析進行闡述，而關于成本核算的內容也會包括在其中。需要說明的是，由于成本盈利性分析的過程中，有許多特定的因素使得具體的方案設計會因為各個銀行的情況不同而不同，因此我們會列出一些畢博認為的最佳實踐以供建行參考。另外，管理會計的有些功能可能會耗費大量的信息技術成本，而銀行需要在細致的分析和成本耗費之間作出選擇。在下面的詳細描述中也簡要說明了進行不同程

38、度的成本盈利分析所需要的數據，這些數據來源于各作業(yè)系統、各會計核算系統和總帳系統。1.4.3 帳戶的利潤貢獻度計算帳戶的利潤貢獻度的計算方法如下圖所示，之所以采用比率而不是數量的方式來表示，是因為這樣有利于根據收息和付息的利率差來識別盈利帳戶，而不是利息收入。但是運用比率的計算也會有相應的問題，比如在可控成本不變而帳戶平均余額減小時帳戶的利潤貢獻度會不公平的提高。所以，在利潤貢獻度計算的報表中應該包括一些必要的解釋。下面將對上述各項的計算方法予以簡要解釋：¨ 凈利差：對于存貸款帳戶來講，凈利差是指銀行通過吸收存款、發(fā)放貸款業(yè)務，而獲取的利差，需要注意的是凈利差的計算要考慮資金成本，即

39、需要建立在內部資金轉移定價的基礎上來計算凈利差。¨ 其他收入：一方面是指存貸款帳戶的一些服務收費、傭金收入（如開戶費等），另一方面對于一些基于費用的業(yè)務，比如保險代理，代收代付等業(yè)務，不考慮利差的收入，應將其收入算為其他收入。對于這類業(yè)務，可以采用ROA來計算其利潤貢獻度，即需要除以這一帳戶的平均分配資產，這里涉及到對于每個帳戶的平均資產的確定標準，比如信用卡可以用平均的透支額度來計算。另外對于這類業(yè)務，可以只是按照利潤的數量而不是按比率來計算其利潤貢獻。 這里需要注意的是，這些業(yè)務也許在銀行的系統中沒有對應的帳戶，那么要想計算這類業(yè)務的貢獻度，就必須基于這些業(yè)務的交易信息。另外需要

40、注意的是，有的情況下，可能有很多產品對應于一個帳戶，比如捆綁銷售活期帳戶、信用卡和借記卡，此時需要根據具體的交易數據根據ABM（基于作業(yè)的管理）或只是根據未捆綁前的可能收入的比例來劃分這一帳戶的收入，這就對系統提供的數據提出了更高的要求。¨ 可控成本：可控成本是指能為責任中心所控制，發(fā)生數額可以具體影響的成本。直接費用都應歸屬于可控成本，而間接費用的一部分是可控成本。比如人力資源部進行薪酬處理和薪酬查詢的費用應分攤到業(yè)務部門的部分是業(yè)務部門的可控成本，因為業(yè)務部門可以控制薪酬支票的數量和進行薪酬查詢的數量，而總行行政層的工資也許對于業(yè)務部門來說就是不可控成本。之所以不將不可控成本用于

41、計算帳戶的利潤貢獻度是因為帳戶不應承擔與其無關的費用，比如總行行政人員的工資，這樣不利于比較不同帳戶的相對利潤貢獻。這里需要注意的是可控成本的概念是相對的，并且受制于一定的組織條件，例如，如果銀行有產品經理來對廣告費用負責，那么一筆用于推廣這一產品的成本對于每個該產品的帳戶來說就是可控成本，否則也許這筆費用就是不可控成本。而可控成本的計算首先要基于一定的成本分攤技術。首先要將成本中心的成本分攤到各個利潤中心，因為不同的成本中心之間可能也會有成本分配，比如人力資源部同樣也會利用計算中心的資源，所以可以采取直接分配法（每一個成本中心的成本只分配給接受服務的利潤中心而不考慮成本中心相互之間提供的服務

42、）或順序分配法（先確定成本中心的成本分攤順序，再逐一分攤）。而將各個利潤中心的成本分攤到具體的帳戶的方法有很多種，比如平均項目成本法、標準成本法等，其中先進的銀行通常采用作業(yè)成本法（ABC）的方法來進行。作業(yè)成本法的工作原理可以通過下圖來表示：作業(yè)成本法的工作原理分為兩個階段，第一階段應基于資源成本推動因素將責任中心的可控成本（如薪酬、設備、原料）分配給作業(yè)，資源成本推動因素是指考評一項業(yè)務活動所耗費資源數量的指標，這一分配過程的精確性很大程度上取決于實際應用中收集數據的準確程度，比如可以將直接參與作業(yè)的員工成本以完成各項作業(yè)的時間為基礎分配到各個作業(yè)，這就需要計量員工完成各項作業(yè)的時間。第二

43、階段以成本推動因素為基礎來把作業(yè)的成本分配到成本對象，比如帳戶。成本推動因素是指任何能夠考評流程業(yè)務活動或成本對象耗用成本的因素，比如帳戶的數量。¨ 風險準備率：主要以本銀行或同業(yè)的經驗為基礎，確定各類帳戶的損失系數，包括商業(yè)貸款帳戶、消費貸款帳戶、信用卡帳戶等。¨ 資本成本：為了計算基于經濟資本回報率基礎上的利潤貢獻度分析，有必要將資本的成本作為減項處理，簡單的方法可以只是用WACC或確定的一個資本成本來作為所有的帳戶利潤共享度的減項。1.4.4 產品/客戶的利潤貢獻度計算如果上述的帳戶利潤貢獻度只計算銀行系統中存在的帳戶的利潤貢獻度，或者不能對幾種產品共享帳戶進行計算，

44、則要想精確的計算產品/客戶的利潤貢獻度，就需要采取收入和成本分攤的方式來相應計算那些沒有具體帳戶的業(yè)務的利潤貢獻度，可以采取上述的方式。如果銀行的系統能夠支持銀行所有的單個帳戶/業(yè)務（包括沒有具體帳戶的業(yè)務）的利潤貢獻度，則產品/客戶的利潤貢獻度計算將相對簡單，可以采取加總（對于以數量衡量的帳戶利潤貢獻度計算）或取平均值的方式（對于以比率計算的帳戶利潤貢獻度）來進行計算。1.4.5 渠道的利潤貢獻度計算對于渠道的利潤貢獻度計算，不能簡單通過加總或平均帳戶利潤貢獻度獲得。因為一個單一帳戶可能使用很多種渠道，因此準確的計量渠道的利潤貢獻度相對復雜，需要采用相對可衡量的標準，比如通過不同渠道的交易額

45、或時間。但由于目前銀行的渠道越來越多，交易量越來越大，因此過去發(fā)達國家中采取這種方法的銀行都逐漸發(fā)現這樣的計算經常比較主觀，而且可能投入的成本過高，所以現在很多銀行都傾向于將渠道作為成本中心來看待，即只是運用ABC法來衡量其成本。1.4.6 機構的利潤貢獻度計算關于機構的利潤貢獻，通常不會根據帳戶的利潤貢獻來計算，而是根據各個不同的機構的總帳來計算相應的財務考核指標。1.4.7 業(yè)績考核指標財務指標是銀行業(yè)績考評的重要指標之一，它與客戶指標、內部流程指標、員工指標共同構成平衡記分卡的基礎。其中財務指標是從銀行使用資本效率的角度出發(fā)的。由于財務指標的源數據大多來源于會計核算體系，所以管理會計系統

46、可以在數據倉庫的基礎之上提供財務指標的計算。財務指標可以分為財務管理類和風險管理類指標。財物管理類指標是對收入成本相關的衡量，下圖為財務管理指標示例：圖 3財務管理類指標示例風險管理類指標是對風險相關的衡量，下圖為風險管理指標示例：圖 4風險管理指標示例以上這些示例中的內容只是指標的大類，可能包含粒度更細的指標，比如資本充足比率有可能包含核心資本占總資產的比率、權益資本占總資產的比率、全部資本占總資產的比率等。計算這些指標的源數據以及方法應該在管理會計系統中被精確定義，至少應該包括：¨ 數據項及其來源數據項的粒度應該達到在數據倉庫或源系統內實現的粒度¨ 相關的部門財務指標應

47、該針對相應的總分行及部門，相關的部門能實時對其進行查詢¨ 統計的口徑和維度¨ 統計的頻度下圖為業(yè)績考核指標的定義示例：圖 5業(yè)績考核指標定義示例1.5 資產負債管理信息系統應用架構資產負債管理信息系統是銀行進行資產負債管理活動所需要的決策支持系統。它通過預測市場利率、匯率、資產風險的變動趨勢，結合金融模型進行市場風險分析和預測，為資產負債結構的調整提供決策依據；同時也對銀行的財務狀況進行分析，幫助迅速找到利潤增長點以及可能的問題區(qū)域；資產負債管理信息系統另一項非常重要的應用就是對內部資金轉移定價的支持，引導資金的流向和使用方式。由于資產負債管理在分行層面主要以流動性管理為主

48、，而對資產負債結構的分析和市場風險的情境模擬預測、財務分析、內部轉移定價的制定以及資本管理主要集中在總行層面，所以資產負債管理信息系統在不同層次行的應用也有所不同，對數據的要求也有所不同（詳見下面的分析）。分行層面的資產負債管理信息系統要進行流動性分析，需要資產負債的賬戶級數據，數據存儲量較大；總行層面的資產負債管理信息系統主要以分析模擬的數值計算為主，對數據存儲的要求不是很高。因此，建議使用管理信息系統的數據倉庫支持資產負債管理信息系統的數據要求，在分行進行流動性分析，并為總行的數據倉庫提供所需的資產負債管理信息（比如匯總的資產負債結構、加權的資產負債久期、分類的資產歷史收益率等）。1.5.

49、1 市場風險分析和預測資產負債管理信息系統的一項主要工作就是對銀行資產及負債的市場風險的分析、模擬和預測。具體來說，主要包括：利率風險、匯率風險和流動性風險等，以下簡單描述利率風險、流動性風險以及外匯風險對資產負債管理信息系統的要求。1.5.1.1 利率風險管理和控制利率風險是資產負債管理信息系統的重要內容。利率風險包括資產負債的差額風險、存貸利率變動幅度不一致的基差風險，以及利率變動引起借款人提前償付借款本息和存款人提前提取定期存款的潛在選擇權風險。資產負債管理信息系統能就以上這些情況，根據假定的條件進行模擬，從而全面地判斷銀行面臨的各種利率風險。而準確地測量銀行承受的利率風險程度，把利率風

50、險量化，這些是制定利率風險管理策略的基礎。同樣的，資產負債管理信息系統也能對這些策略進行系統內的模擬。衡量利率風險主要通過模擬進行。設計良好的模擬系統是準確測量利率風險的基本保證。模擬系統衡量利率風險的基本方法有：資產負債差額報告、資產負債凈持有期分析和VaR（風險值）計算。資產負債差額報告測量資產負債差額風險，包括期限差額風險和數量差額風險。資產負債管理信息系統可以根據銀行的資產負債情況自動準確地生成任何分期時限的資產負債差額報告，例如，1天、7天、1個月、3個月、1年，等等。差額報告能夠顯示出資產負債表中由差額頭寸構成的利率風險區(qū)域，差額報告的內容經常包含利率風險管理策略的建議。資產負債管

51、理信息系統還應該支持凈持有期和凸性分析。持有期是資產或負債現金流量現值的加權平均期限。持有期和凸性可以測量出和利率的變動引起資產或負債市場價值的變動量，根據資產負債表的凈持有期，我們可以設計規(guī)避利率風險的方案。VaR（風險值）計算資產/負債在一定置信區(qū)間內的最大風險值，計算的數學模型方法包括參數模型模擬法、歷史模擬法和蒙特卡洛模擬法。使用資產負債管理信息系統不僅可以分析銀行當前的資產負債匯率風險情況，同樣的，還可以模擬各種利率方案/利率風險管理工具對銀行資產負債成分、結構以及風險暴露的影響。利率風險管理工具包括固定收入債券投資組合、存貸款定價、不同期限的融資借款、其它金融工具（包括期貨、利率掉

52、期、期權等）。資產負債管理信息系統能就使用的不同利率風險管理工具進行模擬，衡量其收益、可行性以及對其它銀行管理指標如流動性頭寸和資本充足率的影響。同時，應該就策略的組合進行系統模擬和評估。因為獨立地分析一種策略，這種策略可能看起來是最好的策略，但是使用模擬模型檢驗這種策略對資產負債表的整體影響時，檢驗結果可能證明這種策略是不令人滿意的。1.5.1.2 流動性風險保證提供充足的流動性是資產負債管理的目標之一。為了達到這個目標，資產負債管理信息系統需提供全面和準確的流動性需求和來源分析。流動性分析結果對制定有效的流動性管理策略起到決策支持作用。預測銀行流動性需求的主要方法有：資金來源和運用法和資金

53、結構法。系統應該支持多種不同的預測方法。資金來源和運用法是根據統計預測未來存款和貸款變化量，估計出銀行對流動性的需求。其中，對于未來存貸款變化的預測有兩種方法：一種方法是函數法，即通過統計得到：總存款變化是國民生產總值增長率、貨幣供給增長率、銀行預計盈利率、銀行預計基本貸款利率、預計通貨膨脹率的函數；而預期的總貸款變化則是人均收入增長率、貨幣供給增長率、預計零售增長率、預計貨幣市場的存款收益利率、預計通貨膨脹率的函數。另一種方法是拆分法，即將未來存貸款增長的預測分為3個主要部分：趨勢部分、季節(jié)部分和周期性部分。資金結構法是基于所預測的銀行存款和其它資金來源被提取而因此游離銀行之外的可能性，將銀

54、行負債分為三類：“熱錢”負債、敏感資金和穩(wěn)定資金，再建立相應的流動性儲備。在確定了流動性需求的規(guī)模及性質以后，還要分析流動性來源。系統應該就采用不同的流動性來源進行模擬和評估。例如，利率上升時，債券的價格下降，債券的期限越長、價格下降的幅度越大，這種情況下采用短期債券作為流動性來源比采用長期債券作為流動性來源成本更低。系統應該能就具體的假定情況給出詳細直觀的分析結果。1.5.1.3 匯率風險匯率風險指匯率波動對銀行外匯資產負債帶來的風險。一般而言，匯率風險是與利率風險緊密結合在一起的。它一般存在于諸如遠期、期貨、期權、調期等外匯金融工具中。資產負債管理信息系統必須能從銀行交易的外匯金融工具中識

55、別匯率風險，并量化這些風險，從而制定有效的外匯管理戰(zhàn)略。匯率風險的量化要通過幾個步驟，一是要測量風險頭寸；二是要測量風險頭寸對市場變動的敏感性并測量市場的波動幅度；然后仍然是利用VaR的利潤對匯率風險進行測算。具體對資產負債管理信息系統來說，首先它要具備測量外匯風險頭寸的能力，這需要收集交易級別的外匯交易信息；其次，資產負債管理信息系統要能根據歷史匯率的變動情況，計算出風險頭寸對市場變動的敏感性，包括某一置信區(qū)間內各種匯率/利率的波動幅度和相關系數；最后根據VaR的理論，按不同的模型方法計算銀行外匯資產負債所面臨的匯率風險。衡量匯率風險的目的在于管理外匯資產組合以及合理的采用外匯風險管理技術，

56、包括期權、調期、遠期、期貨等來降低外匯風險。資產負債管理信息系統所應具備的功能包括根據歷史的各幣種之間的相關系數及各國經濟周期模擬各種可能的外匯資產幣種結構；設定外匯風險管理限額，包括外匯交易限額、外匯投資組合限額、外匯信用限額等； 支持使用各種保值或降低風險的金融工具的定價、模擬和風險測算。由上可見市場風險分析所需的數據主要包括：帳戶或交易級別的資產負債信息、交易級別的衍生品交易信息、交易級別的外匯交易信息、匯總的客戶行為信息（如提前還款比率等）、各項金融產品的歷史投資收益曲線、外匯利率水平歷史數據及各國經濟周期相關系數、貨幣供給增長率、預計通貨膨脹率等。1.5.2 利潤分析資產負債管理委員

57、會必須能夠隨時掌握本機構的財務狀況。資產負債管理系統應該提供準確的利潤分析，及時發(fā)現影響利潤率的問題區(qū)域，以幫助銀行及時采取有效措施來管理和控制這些問題區(qū)域。資產負債管理系統應該能支持靜態(tài)分析、動態(tài)分析和同業(yè)比較三種財務狀況分析方法。靜態(tài)分析是指根據最新的財務報告分析銀行當前的財務狀況，包括統計分析和財務比率分析；把各時期的靜態(tài)分析結合起來就是動態(tài)分析，動態(tài)分析可以確定銀行財務狀況的發(fā)展趨勢；同業(yè)比較是指把銀行的財務狀況靜態(tài)分析和動態(tài)分析結果與同業(yè)相比較。系統應該能基于以上三種方法，對不同的財務指標進行分析，并以靈活的方式展示。系統另外應該支持的一項很重要的功能就是利潤的分解分析，利潤分解分析

58、結構如下圖所示：圖 6利潤分解分析結構系統應該能就利潤分解分析結構中的每一項進行鉆取，進行靜態(tài)的、動態(tài)的分析比較，并可以就不同的分支機構和部門進行鉆取，從而可以形成有針對性地決策支持信息。利潤分解分析最大的特點就是能找出利潤的主要來源在哪里以及影響利潤的問題區(qū)域在哪里。舉例來說，通過歷史比較（在系統內以圖形化的方式顯示）發(fā)現資產收益率下降的主要原因是凈非利息業(yè)務收益率的下降和凈非業(yè)務收益率的下降；同時，系統顯示銀行的主要利潤來源是凈利息收益，于是就繼續(xù)鉆取看如何進一步提高凈利息收益率；進一步發(fā)現收息資產占總資產的比重逐年下降，而收息資產凈利息收益率逐年小幅攀升。于是就可以得出結論：影響利潤的問題區(qū)域是凈非利息業(yè)務收益率和凈非業(yè)務收益率的下降；可以通過適當增加收息資產占總資產的比重來提升銀行的利潤。系統應該能支持以上分析流程的可視化和靈活的展現，引導用戶進行分析。使用利潤分解分析需注意兩個問題：第一，根據利潤分解分析結果，資產負債管理委員