信息化软件 企业管理 营销管理 业界消息 标签索引
信息化软件目录
OA 办公自动化 CRM 客户关系管理 PM 项目管理 CC 协同商务 BPM 业务流程管理 KM/KBS 知识管理 CMS 内容管理 SCM 供应链管理 BI 商务智能 ERP 企业资源计划 HRM 人力资源管理 EAM 企业资产管理 电子商务系统 IT综合

数据大集中后的几点思索

2003-11-19

数据大集中后的几点思索

刘艳红

中国加入WTO后,我国的商业银行面临着日益严峻的挑战。高度信息化、有着诸多优势的外资银行的进入,推动了中国银行业体制改革和信息化建设的步伐。从以产品为中心,转向了以客户为中心,整个信息化建设呈现了新的格局,数据大集中更是为各种金融创新提供了广阔的空间。从90年代中后期开始,金融机构为满足各自金融业务发展和经营管理的需要,都加快了数据大集中工程的建设步伐。

数据集中不仅仅是金融界对技术支持系统的一个改造,更是对我们传统银行业的整体管理理念、管理经营模式的彻底再造,是适应现代化商业银行经营管理机制,着眼于客户管理、风险控制、会计核算和决策支持的一种新型的商业银行数据模型。为此,结合着我行科技大集中的逐步实施和近年来在基层行的工作经历,笔者认为在实施了数据大集中以后有以下几个方面值得人们思索:

一、如何对海量的数据进行充分的数据挖掘。数据爆炸但信息贫乏是我国银行业数据管理应用的普遍现状。目前,金融业实施的大多数数据库只能实现数据的录入、查询、统计等较低层次的功能,却无法发现数据中存在的关联关系和业务规律,更难以根据现有的数据预测未来的发展趋势。数据挖掘就是一种从大型数据库或数据仓库中提取隐藏预测性信息的新技术。

在拥有了大量原始数据之后,如何有效地使用数据挖掘工具,利用数据仓库技术,将分散的信息变成集中的信息,使孤立的信息变成相互联系的信息,使无价值的数据变成有价值的信息,从而实现企业经营资源的优化配置,减少决策的盲目性,这是大集中之后一个非常重要的主攻方向。尤其在客户信息整合、风险信息预警、决策信息提供等几个方面,数据挖掘更是显得尤为重要。

1.客户信息整合方面:“谁拥有了客户信息,谁就拥有了未来”。数据大集中的一个最终目的,便是对客户信息进行分析和评价,切实明确市场和拓展方向,寻求银行新的利润增长点。数据挖掘能够帮助银行对客户信息进行整合。通过客户行为分析、客户关注点分析、客户忠诚度分析等发现群体客户的行为规律,筛选出自己的黄金客户,防止客户的流失。通过细分市场,为客户提供个性化的服务,从而达到客户与银行双赢的效果。

开发、获得和保留客户关系已经成为全球企业优先考虑的问题。在很多情形下,高质量的客户关系是最重要的竞争优势。日益激烈的竞争也已经让国内的银行业真正认识到了能够与客户资源整合、与客户关系互动的信息化能力所具有的价值和意义。随着金融信息化的深入和发展,CRM(Customer Relationship Management客户关系管理)建设已经成为各家银行目前工作的重中之重。

2.风险信息预警方面:由于目前的银行业对风险信息、客户信息和产业信息没有有效地收集、储存、挖掘、分析和利用,数据密集而不对称,许多业务领域的风险控制还处在半自动化阶段,对风险的控制往往处于滞后的状态,由此而导致的银行风险管理的失控或丧失业务机遇等问题越来越突出,管理的漏洞往往为企业带来大量的损失。

如何解决信息的不对称问题,充分利用目前已经建立起来的贯穿所有业务、所有机构的庞大的计算机网络系统,共享各业务分支的相关信息,针对不同的风险点实施不同的软、硬件控制门槛,及时获取、挖掘有效的风险预警信息,以灵敏反映当前经营中所存在的问题,变事后监督为事前控制和预警,及时的调整管理措施,增强风险防范能力,这同样是数据大集中后一个非常重要的努力方向。

3. 决策信息提供方面:根据决策目标,分析海量数据、帮助企业分析影响其业务的关键因素、将各种数据及时地转换为管理者感兴趣的信息,并以各种方式展示出分析的结果、预测发展趋势、提供决策支持是数据挖掘的原则和目标。信息技术进入管理决策层,既是科学发展的必然规律,也是我国银行业缩短与国外商业银行差距的紧迫要求,是我国现代商业银行信息技术发展的一个重要的阶段。

目前的应用系统和报表大多处于统计、流水记录的较低层次,无法有效地进行决策支持。尽快地为各级管理人员提供灵活多样的应用平台,以便其对业务数据进行抽取、分析,汲取各自有用的决策信息,是充分利用现有数据资源、全面提高管理水平、促进各项业务快速发展的有效途径。

二.整合现有业务及管理流程,全面推进体制改革。目前,数据大集中工程已经为我们提供了一个以客户信息为中心的综合业务系统平台,但与此形成较大反差的是现行的运作模式仍是传统的以帐户管理为中心的业务操作流程,在信息管理、信息统计管理、市场管理、金融服务创新等方面,无法有效地支持以客户服务为中心的市场营销体制。另外,随着网络时代的到来,银行内部延续多年的宝塔型管理模式也由于其信息采集、传递以及决策速度慢,市场反应不灵敏,机构运行成本高等缺陷而逐渐显得滞后业务发展,难以迎合当今快速应变、迅速出击的运作潮流。网上银行、电子商务、手机银行、ATM自助银行等等新兴的运营手段更是对传统的管理模式提出了挑战。

因此,为适应时代的发展,面对激烈的同业竞争,及时满足多样化的市场需求,我们就必须对现有业务及管理流程进行彻底的再造,构筑以客户服务为中心、以产品创新为发展、以集约化、扁平化为管理模式的现代化管理体制,全面提升我们的综合竞争力。具体的思路主要有:

数据大集中后的几点思索: 1.业务流程方面:

全面实施多功能柜员制,推行一站式服务,处理日常负荷较大的柜台存取款业务。

开辟个人理财服务区。选用综合素质较高的人员,利用数据大集中系统所提供的客户信息分析,动态了解客户的需求和偏好,对其提供零距离、心贴心、个性化的服务。

进一步加大客户经理制的推行力度和人员编制。根据80%的利润来自20%客户的理论,加强对重点客户、优质客户以及潜在优质客户的服务工作,提高市场拓展能力。

l 设立客户服务中心,对中心赋予足够的协调及支配权限,快速响应顾客投诉,对外树立优质、高效的行业形象。对行内业务处理应同样开辟绿色通道,解决大集中后由于中间环节增多致使部分业务处理效率有所降低所造成的负面影响。

数据大集中后的几点思索: 2. 内部体制改革方面:

实施扁平化管理模式。改革现有“总行-省行-市行-支行-分理处”宝塔式的管理模式,取消支行一级的编制,节约大量的人员用于充实到一线营业窗口和客户经理队伍。既可大大提高工作效率,又可增强直接效益的创造力量。

对现有科室模式进行整合,处处体现一线为客户服务、二线为一线服务的原则,从业务发展、业务管理、成本核算、风险控制、人力资源开发、支持保障等方面入手,对目前的科室设置进行彻底的改革,迎合当今形势发展的需要,同时还可分流出部分人员直接向一线充实。

三.在集中与分散之间寻找合适的度。银行的发展有赖于对市场的敏锐触觉和反应能力,但随着数据大集中的逐步实施,一些矛盾渐渐显现出来:如果过分地讲求集中,实现全部业务的统一处理,大集中系统将会对任何地市一视同仁。由于地区差异,在全国统一推行的新业务可能不适合在某个地区开展,或者部分地市分行想开展一些本地化的业务,但受到大集中系统的限制而无法进行,于是,便会很大程度地制约业务的创新。

另一方面,由于数据的大集中,基层行对数据的处理权限越来越低,加之从基层行到全国数据中心的中间环节较多,每出现一个异常故障,网点柜员便要逐级经过支行、市行、省行、大区客服中心等一系列的申请,故障响应时间往往无法确定,工作效率大打折扣。

为此,在实施数据大集中的基础上,应为各级分行提供一些外挂的系统平台和统一的数据接口,鼓励各级分行结合本地特色开展业务创新,紧紧围绕当地客户的需求开展不同的业务,真正提供快速高效、具有个性化的服务,突破地域差异化所造成的业务停滞。

另外,也应为各级分行提供一些相应的应用系统和操作控制权限,使得各级分行能够在一定的范围内对各自的业务数据进行采摘、分析、管理乃至决策支持,同时也可对一些常规性的问题及时地进行处理,提高快速反应能力,提升整体工作效率。

根据国外银行从“分散—集中—分散”的发展轨迹来看,数据的集中应该是相对的,相应的权利下放也是必要的,只是要把握一个度的问题。

电子商务、互联网时代的到来,推动了金融一体化进程的加快,当代的金融业已经突破了地域、空间与时间上的限制,对我国传统的银行业产生了严峻的冲击与挑战,同时也提供了前所未有的发展机遇与创新空间,为此,我们只有进一步加快金融信息化的建设步伐,继续深化体制改革,迎合时代发展潮流,充分挖掘自身独特的优势,全面提升综合竞争力,在日益激烈的竞争中获得长足的发展。

数据大集中后的几点思索: 本文原载于计算机世界

相关链接
数据挖掘技术:聚类分析2003-11-22 Document Warehousing & Content Mana...2003-09-07
如何找到适合你的数据仓库?2003-06-17 出色的竞争情报等于光辉的未来2003-05-05
数据挖掘技术:t-检验2004-06-11 什么是Web Services?2004-08-03
建立一个元数据库2003-02-28 BAM ,商业智能和业务流程管理的一个...2004-12-29
正确理解商业智能 (BI)2005-02-21 商业智能在物流领域中的作用2005-03-03
返回首页 信息化软件 企业管理 营销管理 业界消息 文档查询
Copyright © 2005-2010   http://www.ourdoc.cn, 知识文档中心