數(shù)據(jù)倉庫在銀行中的應用

1、數(shù)據(jù)倉庫在銀行中的應用在金融國際化的趨勢下，如何更好地為客戶提供差異化服務和產(chǎn)品成為國內(nèi)外銀行關注的焦點，而數(shù)據(jù)倉庫正是一道良方 數(shù)據(jù)倉庫技術正日益盛行。本文沒有就數(shù)據(jù)倉庫的理論及建模方法學作過多的闡述，而是致力于將數(shù)據(jù)倉庫的理念與銀行的業(yè)務實際及管理決策支持信息需求結合，根據(jù)企業(yè)業(yè)務系統(tǒng)的條件，來探討和設計各個業(yè)務系統(tǒng)數(shù)據(jù)的整合及數(shù)據(jù)倉庫的構建。將管理的理論與方法，基礎的分析模型引入到數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)，這些工具與OLAP(On-Line Analytical Processing)的靈活結合，使數(shù)據(jù)倉庫的效能得到有效的發(fā)揮，有利于數(shù)據(jù)倉庫的投資回報盡快得到體現(xiàn)。 數(shù)據(jù)倉庫的最大特色是面向應用的主

2、題，本文以銀行信貸客戶的貢獻度及它的對立面風險度這一對衡量客戶好壞的最綜合的指標為主線，引進基于具體銀行業(yè)務系統(tǒng)數(shù)據(jù)源實際的客戶貢獻模型，以客戶、產(chǎn)品、行業(yè)、機構、項目五個分析角度展開深入分析，并進一步將貢獻與風險的因子計算應用于信貸產(chǎn)品的定價支持。 ODS(Operational Data Store)中間數(shù)據(jù)庫是聯(lián)機交易系統(tǒng)(OLTP)與數(shù)據(jù)倉庫之間的橋梁，在ODS系統(tǒng)中系統(tǒng)地進行以客戶為中心的數(shù)據(jù)整合。利用其數(shù)據(jù)具有全局性及時效性的特性，在ODS中實現(xiàn)了信貸風險的監(jiān)測和預警系統(tǒng)，使數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的時效性不足得以彌補，為銀行提高風險的識別和防范能力提供了有力的工具。 針對銀行管理層區(qū)分客戶及

3、對它們的贏利和風險規(guī)律的尋找需求，本系統(tǒng)除提出并實現(xiàn)了一大類客戶貢獻與風險的實用分析模型外，還就指標的相關性模型、聚類模型等幾類數(shù)據(jù)挖掘算法作了初步的探索和實現(xiàn)，取得了數(shù)據(jù)挖掘有益的實踐經(jīng)驗。目前，國內(nèi)各個商業(yè)銀行正面臨著前所未有的激烈市場競爭，與此同時，隨著中國加入WTO，金融自由化、國際化的速度也正在逐漸加快。不久的將來，國內(nèi)各商業(yè)銀行除了彼此之間相互競爭外，還將迎接許多世界級外資銀行的挑戰(zhàn)。利用先進的數(shù)據(jù)倉庫技術建立集中的、包含詳細交易數(shù)據(jù)的商業(yè)智能解決方案，已經(jīng)成為各大銀行對內(nèi)加強經(jīng)營管理和決策支持，對外更好地了解客戶需求，開發(fā)新產(chǎn)品或服務，利用現(xiàn)有渠道對客戶進行交叉銷售，增加贏利能力

4、，并在特定的業(yè)務領域提供差異化服務的重要手段。 與前幾年不同的是，目前大家都在談論企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫(Enterprise Data Warehouse)，對于數(shù)據(jù)集市的定位也基本形成共識，那就是數(shù)據(jù)集市應該從屬于企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫。所謂EDW，基本的要求就是整個企業(yè)能夠共享統(tǒng)一的數(shù)據(jù)存儲模型，為各級業(yè)務人員提供一致的信息視圖。本文對業(yè)界常見的兩種EDW架構作了分析，并探討了銀行業(yè)數(shù)據(jù)倉庫的應用體系。兩種主要的企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫體系架構 集線器與車輪狀結構的企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫 這種結構也稱為“Hub and Spoke”，這是因為中央數(shù)據(jù)庫匯集了來自各業(yè)務處理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，同時也負責向各從屬數(shù)據(jù)集市提供信息，看

5、上去像一個Hub (集線器)；而業(yè)務人員在進行數(shù)據(jù)分析與信息訪問時將根據(jù)需要連接到不同的數(shù)據(jù)集市，這種交叉復雜的連接看上去就像Spoke(車輪輻條)一樣。 “Hub and Spoke”結構解決了企業(yè)內(nèi)統(tǒng)一數(shù)據(jù)存儲模型的問題，但從實際使用的角度來看仍有比較嚴重的缺陷：一是業(yè)務人員對信息的訪問非常不方便，很難進行跨數(shù)據(jù)集市或跨部門的信息分析；另一個問題是每個數(shù)據(jù)集市都需要相應的軟硬件投入，當數(shù)據(jù)集市增加時，系統(tǒng)整體投資迅速增加，同時管理的復雜性也隨之增加。這些都意味著巨大的整體擁有成本TCO(Total Cost of Ownership)。 為什么不直接訪問中央數(shù)據(jù)倉庫而非要設計一個數(shù)據(jù)集市層

6、呢？主要原因在于當中央數(shù)據(jù)庫保存越來越多的數(shù)據(jù)、并發(fā)用戶越來越多時，一般的數(shù)據(jù)庫引擎無法承擔這樣的負載，只好把它們分解到不同的數(shù)據(jù)集市。對于“Hub and Spoke”結構的數(shù)據(jù)倉庫， Gartner Group也認為，“數(shù)據(jù)倉庫的 Hub and Spoke結構，回避了DBMS技術中的弱點，無法提供適當?shù)臉I(yè)務價值來平衡投資成本的顯著增加”，“之所以產(chǎn)生這種趨勢，是由于對大多數(shù)DBMS產(chǎn)品而言，支持復雜的數(shù)據(jù)模型和并發(fā)查詢負載都是極大的挑戰(zhàn)”。 集中式企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫 第二種企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫的架構是集中式的，這解決了“Hub and Spoke”結構中存在的諸多問題，是一種比較理想的企業(yè)級數(shù)據(jù)倉

7、庫系統(tǒng)架構，能夠為企業(yè)帶來真正的業(yè)務價值與回報。但由于把詳細數(shù)據(jù)分析、部分的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換與清洗等復雜處理均集中在中央數(shù)據(jù)倉庫，從而給作為數(shù)據(jù)倉庫引擎的RDBMS和相應的服務器帶來了極大的挑戰(zhàn)。選擇這種數(shù)據(jù)倉庫基礎平臺的基本要求是： 1、線性擴展能力。原始數(shù)據(jù)對任何一個數(shù)據(jù)倉庫來說，都是最主要的負載之一。隨著數(shù)據(jù)量的增長，系統(tǒng)性能會逐漸下降。維持合理的業(yè)務查詢響應時間，要求數(shù)據(jù)倉庫引擎和相應的數(shù)據(jù)庫服務器具有優(yōu)良的線性擴展能力。一些系統(tǒng)的擴展能力非常有限，當數(shù)據(jù)量增長到一定規(guī)模時（比如TB級以上），就很難滿足日常的業(yè)務分析要求了，因而不得不把數(shù)據(jù)分離到多個小規(guī)模的數(shù)據(jù)集市，形成所謂的“Hub and

8、 Spoke”結構。 2、并行處理能力。許多業(yè)務查詢與分析都是動態(tài)的，數(shù)據(jù)庫傳統(tǒng)的索引技術對動態(tài)分析和模糊查詢的幫助不大。系統(tǒng)只有具有非常好的并行處理能力，才能滿足復雜的、動態(tài)的分析需求，并且承擔比較復雜的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換與清洗工作。 3、簡單的系統(tǒng)管理。對于大型的數(shù)據(jù)倉庫應用系統(tǒng)而言，如何能有效而簡單地進行系統(tǒng)管理是非常重要的。特別是當數(shù)據(jù)量不斷擴大時，如果沒有一種有效而且簡單的系統(tǒng)管理措施，那么系統(tǒng)的運行費用將會很高。數(shù)據(jù)倉庫技術在銀行業(yè)的應用 數(shù)據(jù)倉庫體系結構屬于基礎設施的建設，只有穩(wěn)固的數(shù)據(jù)倉庫基礎設施才能支撐靈活多樣的數(shù)據(jù)倉庫應用。對于銀行業(yè)來說，數(shù)據(jù)倉庫的應用面非常廣，基本上涵蓋了銀行經(jīng)營

9、管理與業(yè)務運作的各個方面?，F(xiàn)在國內(nèi)幾大商業(yè)銀行都在著手調(diào)研、準備或者嘗試實施基于數(shù)據(jù)倉庫技術的各種解決方案。中國工商銀行進行了以個人客戶關系管理（PCRM）和業(yè)績價值管理（PVMS）為主題的應用試點，中國銀行則全面規(guī)劃了信用卡系統(tǒng)，其中很重要的一個子系統(tǒng)就是基于數(shù)據(jù)倉庫技術的銷售和客戶服務系統(tǒng)，中國農(nóng)業(yè)銀行正在廣東分行進行經(jīng)營分析系統(tǒng)的建設，民生銀行也全面啟動了客戶信息管理（CIM）和企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫的建設。 根據(jù)國內(nèi)外銀行使用數(shù)據(jù)倉庫的經(jīng)驗，銀行業(yè)數(shù)據(jù)倉庫應用的體系和分類大體如右圖所示。 “平衡計分卡”將績效評估指標分成四個重要的層面：財務層面、客戶層面、流程層面及員工學習與成長層面。 一個效

10、率市場中經(jīng)營的商業(yè)銀行必然會面臨大幅度的價格波動，這對銀行的收益和資產(chǎn)、負債以及一些資本的價值有巨大的影響。如果嚴重的話，還可能會使銀行面臨很大的償付風險。“資產(chǎn)負債管理”模塊的主要任務就是幫助銀行科學考核和管理自身資產(chǎn)、負債以及由于經(jīng)營活動而產(chǎn)生的市場風險、外匯與流動性風險，尋找建立在合理風險回報基礎上的資本分配方法，從而使銀行能夠很好地控制經(jīng)營風險并提高利差的收益回報，在流動性、安全性、盈利性的經(jīng)營原則中尋找到一個最佳的平衡點。 商業(yè)銀行經(jīng)營的最終目標是為了獲取最大的利潤，而貸款業(yè)務是銀行最主要的利潤來源之一，它的質(zhì)量和收益對銀行的興衰成敗有著至關重要的影響。有效降低信用風險、提高貸款質(zhì)量

11、，是銀行取得利潤最大化的關鍵因素?！靶庞蔑L險管理”模塊通過對全行信貸數(shù)據(jù)的分析，準確識別、計量和控制信用風險并實現(xiàn)風險的相關分析，從而確定合理的貸款結構和適當?shù)睦?，制定有效的貸款政策。 利潤貢獻度分析的主要目標是幫助銀行了解其利潤貢獻度構成因子的分布狀況，使行領導能夠從不同角度進行績效評估，制定相應的經(jīng)營策略，進一步完善分行及業(yè)務部門的自身分析和流程規(guī)劃。傳統(tǒng)的利潤貢獻度分析是從總賬系統(tǒng)出發(fā)，通過分攤的方式來進行計算。這種分析太過粗糙，通過實施 “利潤貢獻度分析”應用模塊，可以幫助銀行建立精確的、全行一致的利潤貢獻度評估方法論，從而得到關于客戶、產(chǎn)品、分行、部門利潤貢獻的準確信息及影響因素。

12、 “客戶關系管理”應用模塊通過分析數(shù)據(jù)倉庫中各種數(shù)據(jù)信息以及相互之間的關聯(lián)，從多個方面衡量各類客戶的忠誠度、滿意度、贏利能力、潛在價值、信用度、風險度等關鍵性指標和需求差異性，為銀行制定正確的市場行銷策略提供科學的決策支持。實施“客戶關系管理”，可以幫助銀行各業(yè)務部門了解、分析客戶，更好地進行客戶細分，提高客戶行銷和服務水平，為客戶提供適當?shù)漠a(chǎn)品和服務，從而增強市場的綜合競爭能力，最終實現(xiàn)以產(chǎn)品為中心的經(jīng)營模式向以客戶為中心的經(jīng)營模式的轉(zhuǎn)變。 數(shù)據(jù)倉庫的實施是一個長期的過程，在基礎設施建立完成后，隨著應用的逐步開展和深入，其投資回報也逐步增加。在一次數(shù)據(jù)倉庫用戶大會上，中國香港東亞銀行CTO在演講時深有體會地談到，東亞銀行花了兩三年時間來完善數(shù)據(jù)倉庫的基礎設施，現(xiàn)在終于得到了可觀的回報。許多同行羨