1.引言

　　隨著分布式技術的成熟，數據庫技術的提高和數據處理技術的發展，數據倉庫和決策支持系統應運而生。數據倉庫能夠從事務型數據庫大量的數據中提取出有用的數據，通過數據集成，形成統一的決策支持數據庫的存儲格式，為企業管理者和決策者提供所需的數據，這些數據再通過數據展現技術根據用戶不同的分析要求表現出來，形成圖表或表格。數據倉庫不是一個產品，而是一個數據處理過程，是決策支持系統的基礎。

　　隨著中國加入WTO的臨近，屆時銀行間的競爭會更加激烈，風險因素不斷增加。因此，了解客戶需求和客戶對銀行的利潤貢獻度、提供有競爭性的產品或服務、以由客戶喜好的渠道、在適當的時機對客戶進行銷售或服務，以及加強我國金融業的風險監管，切實有效地防范和化解金融風險，將是國內商業銀行生存和發展的基礎。因此建立以客戶為中心、提供個性化服務的銀行業數據倉庫決策支持系統，將對國內銀行業現在和未來的發展產生深遠的影響，且具有重大的戰略意義。這主要表現在以下幾個方面：

　　增強國內銀行的競爭力，在激烈的市場競爭中持續獲利。

　　提高商業銀行整體運作與管理水平。

　　增強商業銀行的應變能力。

　　2銀行業數據倉庫的結構

　　銀行業數據倉庫的實施主要包括4部分的內容：數據倉庫的設計建模、數據集成、數據存儲與管理、數據的分析和展現。

　　數據倉庫的設計、建模

　　銀行業數據倉庫是一個專門為決策支持而設計的面向主題的信息系統，數據倉庫的設計工作對于決策支持系統起著至關重要的作用，它需要根據決策需求確定主題，從數據源到數據提交，對數據倉庫的數據組織進行邏輯結構的設計，還要按照業務用戶最能理解的方式組織和提供信息。

　　根據商業銀行經營運作的主要方向，我們確立了機構、客戶、業務產品、貨幣和交易等五個主題。機構主題描述銀行分支機構及其隸屬關系，產品主題描述銀行經營的業務及分類，貨幣主題描述銀行各項經營業務所使用到的貨幣，客戶主題是對銀行的客戶進行分類和管理，交易則作為活動記錄把其他四個主題聯系起來。

　　數據集成

　　數據倉庫中的數據來源于OLTP系統，這些系統由于建立時間不同，系統選型不同，開發人員不同等原因，使得各個業務系統的硬件環境和軟件環境各不相同，數據結構不統一，數據集成要完成的工作就要考慮如何抽取各種業務系統（如儲蓄、信用卡等）中的歷史交易數據，并經過清洗、過濾等各種數據整理工作后加載到數據倉庫中，供業務部門分析使用。

　　實現該階段的工作主要有三種方式：利用數據復制機制、利用產品商提供的工具軟件、針對用戶的特殊需求可通過編程接口編程實現。

　　數據存儲與管理

　　數據倉庫和傳統的聯機交易處理(OLTP)系統有很大的區別，OLTP系統在選擇數據庫時考慮的是在單位時間內能完成多少筆交易，這些交易比較簡單而且固定。比如銀行的儲蓄系統，比較固定的交易類型如存款、取款、修改密碼、查詢等，進行這些交易時速度都很快，而系統如果進行大批量數據的分析處理時就顯得力不從心，如一些固定的業務報表等。事實上，這些業務報表對業務人員和管理人員來講都是最基本的要求，通過這些信息可以了解銀行當前業務的發展情況。這些復雜的業務報表是數據倉庫應用的初級階段，也是最常用的信息訪問方式。由此可見，在數據倉庫系統中，要求數據庫管理系統(DBMS)進行大批量數據分析和復雜處理的能力很強。

　　數據倉庫的存儲可由大型含有并行組件的關系型數據庫系統來完成，以保證數據倉庫始終高性能地運轉，提供完整、準確的數據，以便于將來的升級和擴展。也可以使用多維數據庫。

　　元數據是關于數據的數據，能夠表示、定義數據的意義及系統各組成部件之間的關系的數據，它包括關鍵字、屬性、數據描述、物理數據結構、源數據結構、映射及轉換規則、綜合算法、代碼、缺省值、安全要求及數據時限等。因此，元數據的管理是管理數據倉庫的關鍵。

　　數據分析和展現

　　當外部數據按照模型的定義加載到中央數據倉庫后，就要考慮如何使用和訪問數據倉庫中的信息，根據用途的不同，這需要使用各種聯機分析處理（OLAP）工具、數據挖掘工具以及最終用戶查詢及報表工具。OLAP是對數據進行查詢的一種技術，使用戶能夠以更快、更易于使用的交互式方式從數據中獲得信息。它必須支持多維性、可鉆取性、可旋轉性以及多視圖模式等功能，使用戶可以清晰、直觀地看到分析結果。數據挖掘是一個知識發現過程，它能夠幫助用戶理解有關數據的真正含義，并了解數據之間所存在的關系。

　　3聯融銀行業數據倉庫系統的構架和實施方法論

　　商業銀行數據倉庫系統的框架結構可用下圖來表示：

　　首先，將各業務系統中的數據以及歷史交易數據按照主題抽取、轉換并加載到商業銀行數據倉庫中來，這樣所有使用者能以一個統一而全面的視圖來獲取信息，不僅便于掌握全局，而且確保獲取數據的唯一性和準確性。前端業務用戶主要以三種方式（企業報表系統、聯機多維分析以及數據挖掘）來訪問數據倉庫中信息，信息的訪問可以是兩層結構的Client/Server方式，也可以使用基于WEB技術的三層結構。

　　數據倉庫的實施有兩種方式：一是建立集中式數據倉庫，設計這種數據倉庫用來處理商業銀行的所有需要；另一種方式是建立數據集市，這主要針對一些特殊領域。集中式數據倉庫中的數據覆蓋許多不同的領域，它需要直接面對商業銀行復雜的內部組織和行政問題，這是為什么集中式數據倉庫一般價格昂貴、復雜和費時的一個重要原因。集中式數據倉庫的優越性在于其所提供的可控制性、數據精確度和可依賴性。而數據集市是一種致力于單一的某個領域并且通常為某些用戶服務的數據倉庫。它包含某一特殊應用范圍（例如市場、銷售或財務），具有著很大的靈活性。數據集市的優點在于可以使商業銀行能夠快速、以相對低廉的成本并且較容易地建立一個數據倉庫。但隨著數據集市的多元化，其中每一個都需要從同一個共同的系統中存取數據，這會犧牲可操作性能或者導致冗余數據成堆而變得難以管理。

　　目前，我國商業銀行的決策支持系統尚處于起步階段，建立數據倉庫務必循序漸進。數據倉庫的建設和分析數據的積累需要一段時間，無法及時滿足用戶對信息分析的迫切需要。因此在籌建數據倉庫的前期，采用一些合適的表現工具，在原有OLTP系統上建立起一個邏輯的數據倉庫系統。這樣的系統可能暫時無法實現某些分析功能，但數據結構固定、信息分析需求相對穩定成熟，因此數據倉庫的建模、實現過程會相對容易、便捷；同時，這樣的系統也會成為將來真正數據倉庫建設的原型。

　　4應用系統功能

　　商業銀行決策分析的常規目標是在兼顧流動性、安全性、盈利性的同時權衡收益與風險。決策支持應用系統的開發主要面向高層領導、發展規劃與計劃研究人員、金融產品與金融工程研究人員、客戶經理。通過OLAP工具、數據挖掘工具以及最終用戶查詢及報表工具來為用戶及時生成非定制的各類統計報表，提供直觀的圖表分析，用戶可以根據分析結果完成趨勢預測以及原因查探。

　　UND金融決策支持系統大的功能框架包括業務部門決策支持系統和行長決策支持系統。業務部門決策支持系統是為金融各部門主管提供的綜合信息查詢及多維分析子系統，主要包括信貸商業智能子系統，會計、出納、儲蓄商業智能子系統，計劃財務商業智能子系統，銀行卡商業智能子系統。行長決策支持系統主要包括如下分析：

　　業務統計分析財務指標分析：資產結構分析、負債與權益結構分析、不良資產分析、現金流量分析、償付能力分析、損益分析、資產負債比例分析計劃分析：對現金投放回籠計劃、資金運用計劃、項目費用投資計劃以及計劃完成情況等進行分析人事分析：人事結構分析、人員工資分析客戶分析：客戶利潤分析、客戶/渠道交易行為分析、客戶風險分析企業發展狀況分析：企業經營狀況分析、其它商業銀行業務分析、銀行業經濟指標分析、宏觀經濟指標分析5采用數據倉庫進行銀行業風險管理的基本內容1．資產負債管理：

　　通過聯融DIS2000系統，搜集整理銀行基礎數據，在數據倉庫平臺上，建立資產負債管理體系，以期達到資產負債管理目標。

　　衡量和監測流動性風險、利率風險；設定盈利目標和業務量管理目標；設定利率風險的最低限額；根據與資產負債表有關的約束進行籌資和監控；流動性約束；債務政策或者說是對于存款以外債務管理原則和方式；資本充足率和償付能力；制定規避流動性風險和利率風險的計劃。

　　2．資產組合管理：

　　在測量風險的基礎上向業務單位、客戶和銀行產品分配相應的資本，并根據資本總額確定一個與整體額度一致的總的風險控制額度；測量這些資產風險組合以及全行整體資產組合的風險；測量資產組合和這些組合中個別業務或者單獨一項業務的風險回報；運用這些技術進行決策支持，特別是風險定價支持；運用這些技術進行資產組合的管理，以使其風險回報獲得最優。

　　資產組合是有效監測資本充足率的方法，同時有效的資產組合與銀行資產的安全性、盈利性、流動性直接相關。

　　資金轉移定價系統：

　　現代商業銀行的經營，必須建立資金轉移定價系統，這是銀行管理的必備工具，才能有效核定存款、貸款、拆借、投資之間的利益關系和銀行的決策方式。在央行的規定利率目標范圍內，商業銀行的資金定價是一項重要選擇。

　　在銀行內部扎差流動缺口和盈余；設定利差計算規則，用作設立目標收益和確定客戶定價的基礎；使銀行有可能按照不同業務部門、市場或產品線報告收益情況；據此對不同客戶市場和不同銀行產品實現差別政策；把資金成本分配到業務部門，更有利于強化管理；把財務風險、流動性風險和利率風險從業務部門轉移到資產負債管理部門，并清晰劃分商業政策與財務政策的界限。

　　經濟轉移價格監控：

　　資產負債管理部門依據市場狀況向業務部門買賣資金的內部價格，就是經濟轉移價格，他決定業務部門資金來源的成本和銀行資金運用的控制體系運轉模式。

　　內部利差和會計利差的核定；目標利差的確定；負債成本；客戶價格

　　通過對資金經濟轉移價格的監控，及時為銀行領導決策和部門管理提供依據，調整策略。

　　銀行業務和金融市場工具的信用風險控制：

　　違約風險、敞口風險（資產負債表項目、或有負債預期敞口的時間）、追償風險（第三方擔保的法律風險和共同違約風險、抵押物風險）

　　控制信用風險的有效手段：

　　通過DIS2000搜集信息，建立客戶關系管理系統，進行客戶信用評級和社會機構評級比較；建立信用風險控制風險模型，為業務部門提供依據；及時掌握信用風險的可控因素；建立定性分析和定量信用風險分析防范系統。

　　6流動性風險和利率風險：

　　流動性缺口的測算和監控現金流量的匹配流動性缺口的彌補（活期存款、或有負債、對現有資產提前還款的選擇權、所有者權益、利息流量）

　　流動性成本和信用利差的比較利率期限、結構、即期利率和遠期利率套利、存款人和借款人利率套利利率缺口（利率敏感性）：進行利率風險投資組合資產負債表項目的預測市值與風險管理：商業銀行的市場資產現值風險會計股權收益率和市場收益率比較資產質量管理：

　　通過與銀行交易系統和信貸系統接口，有效建立資產質量管理體系；建立資產質量分析、預測體系，便于業務部門及時調整工作方式，采取措施；建立貸款五級分類和一逾兩呆分類法的比較體系；建立資產質量相關分析指標體系。

文章作者：網盾