銀行業管理變革大趨勢 (轉)

銀行業管理變革大趨勢 (轉)[@more@]

銀行業管理變革大趨勢

宋玉長 劉珍

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編者按：

伴隨技術日趨成熟，銀行、證券、保險、稅務等眾多行業，都非常重視透過資料集中處理來達到強化集中管理的目的。本報4月9日刊出的探討稅務行業資料集中的文章引起讀者的廣泛共鳴，本期將繼續關注銀行業的資料集中問題。

在20世紀80年代中後期,我國銀行電子化基本處於以微機的單機作業為主階段,到了90年代中期,大型商業銀行基本實現了以地級市為單位的資料集中處理,少數商業銀行已經開始實施以省為單位的資料集中,有些商業銀行甚至已考慮在更大範圍內實現資料集中處理。因此，銀行的資料集中處理已經成為新世紀銀行業發展的大趨勢。

資料集中的趨勢與優勢

資料集中管理給銀行業的發展帶來了許多新的挑戰，同時，日趨成熟也為實現資料集中管理提供了條件，資料集中的優勢體現在以下幾個方面：

1.使跨地區金融交易更迅速、更可靠

目前下的分散式處理仍存在交易不暢、可靠性差等問題,雖然網路技術的發展,使這種狀況大有改觀,但如何保證兩地資料一致性仍然沒有很實用的技術解決方案。以跨地區的通存通兌為例,當辦理異地儲蓄存取款業務時,受理行要收取或支付現金,並在當地主機中記錄與被行的資金清算狀況,而開戶行(被代理行)則要及時修正該戶的儲蓄餘額,如一方成功,一方失敗,則導致資料不一致,從而導致業務錯誤；此時必須透過查詢操作(有的系統實現了自動查詢)確認資料不一致的主機,並修正該主機相應的資料。當網路通訊質量比較低時,資料不一致現象會更為嚴重。從目前技術狀況來看,只有將資料集中處理才能保證交易的及時性和可靠性。

2.向以客戶為中心經營思想轉變

在市場激烈競爭的環境下,銀行已經將客戶服務作為經營重點,由舊系統的賬務中心轉變為客戶中心模式。當今無論個人或企業,其社會化的程度日益提高,跨地區的金融服務需求不斷增加,新的銀行服務專案,如PC銀行、家庭理財、電話銀行、網上銀行等,如雨後春筍般地出現。在分散式系統環境下,很難實現跨地區的客戶服務,尤其是處於跨多個地區的情況下,在分散式系統下提供統一的客戶服務更顯得困難。以客戶為中心的實現模式,要求銀行將同一客戶的不同賬戶聯絡起來,及時掌握客戶的資金動態和流向。因此，只有資料集中處理,才能使以客戶為中心的經營思想在更大範圍內實現,為提高競爭力打下基礎。

3.實現集中管理、降低金融風險

銀行業務是根據服務種類來劃分的。這種條塊分割的管理模式已經不能適應企業改革的要求,更不能適應資訊時代的要求。如今銀行都在走集約經營道路,業務上體現為“大會計"模式,該模式從橫向來看,就是打破現有的儲蓄、會計、信用卡等業務的劃分,形成統一的綜合櫃員系統;從縱向來看,就是要對銀行各分支機構形成統一的管理,以達到防範金融風險,提高企業的目的。要想達到以上目的,資料必須實現高度集中。資料集中之後,可以有效地對分支機構的報表、客戶資料以及各類資料資源進行有效的管理,同時還可以杜絕假賬、假表、假資料,保證統計資料的真實性、一致性、完整性和準確性。

4.減緩對科技人員需求的壓力

銀行的業務處理系統總是需要一定數量的科技人員維護,一部分地區還需要相當數量的開發人員擴充業務,開發新的業務處理系統。在分佈系統中,各級部門都要組織一定數量的科技人員做工作,人員浪費僅僅是一方面因素,更重要的是在部分地區難以具備合格的維護人員,目前從國內到國外,專業人才相當匱乏,只有資料集中才能集中科技人才力量,實現人力資源最有效的利用。

5.有利於資料探勘和分析

在傳統的銀行經營行為中,可供分析決策的資料比較少,如儲蓄餘額、資產負債狀況等,分析決策資料的不足,必然導致管理者決策有一定的盲目性。而業務系統中,積累了大量歷史資料,這些歷史資料對經營決策有很大幫助,但由於資料量龐大,資料分析手段落後,資料又廣泛分佈在不同處理主機中,使這些歷史資料被白白浪費掉。資料集中的下一步目標就是利用資料倉儲和OLAP等相關技術,實現資料探勘,提供決策支援。這種資料探勘是建立在大批次歷史資料基礎上的,資料集中使資料分析更準確,更具有普遍性。

資料集中的問題及對策

資料集中無疑給銀行業的發展帶來了新機遇，但同時也帶來了一些過去很少遇到的新問題：

1.主機處理能力的制約

資料集中後,無論是批次處理還是聯機交易,處理量都急劇膨脹,一般一個省的日均交易量都在數十萬筆上下,部分發達地區超過百萬筆。國內半數以上的銀行使用的是開放平臺,這些主機的處理能力雖然逐年提高,但與大型主機相比,其處理能力仍有很大差距,隨著擴充套件業務(或中間業務)的急劇增加,主機負荷越來越成為問題,雖然Unix主機計算能力不斷提高,最新的機器總能適應銀行業務的發展,但對銀行企業而言,總不能三天兩頭換主機,舊的投資必須在一定範圍內得到保護。解決主機壓力的有效辦法是改造現有軟體,利用技術實現多機計算。

2.業務軟體處理效率的制約

目前很多金融處理軟體都存在著系統效率問題。雖然計算機硬體發展使軟體開發人員不必過多考慮效率問題,但在關係上實現的應用系統必須認真考慮計算效率。目前金融軟體處理效率的不良集中表現在以下兩方面:一是使用的資料庫操作語言效率低下,二是系統臨界資源過多。尤其是後者,與目前大型主機的處理特性背道而馳。大型主機與小型主機的重要區別是系統吞吐能力很大,這種差別是靠多程式或多執行緒實現的,而單程式的處理能力沒有太大差別。很多金融聯機交易系統有相當多的臨界資源,資料集中後,交易量大增,這種不良系統出現故障的可能性就更大了,因此資料集中前,必須妥善處理應用的效率問題。

3.業務軟體可擴充性的制約

資料集中後,如果業務處理程式同樣實現合併,則程式的複雜度相應提高,造成軟體的可維護性和可擴充性下降。因此在資料集中過程中,可以對軟體結構做適當調整,儘量降低程式的偶合度,提高軟體的可維護性。降低程式碼偶合度的有效辦法是將資料分割為若干集合。

4.地區業務發展特性的制約

由於中間業務的迅速發展,使各地擴充了相當成分的特色業務,資料集中後,由於採用集中管理,分散管理下的技術職能部門可能被撤消,使有地區特色擴充套件業務的發展受到一定影響,集中程度越高,影響程度越深。而為了保持金融企業的競爭力,資料集中務必考慮中間業務的發展。

5.管理能力的制約

資料集中後影響到的管理因素有兩個方面:一是執行系統的日常管理;二是業務管理模式。資料集中使應用系統的風險提高,系統故障的影響面隨集中程度的提高而提高,當主機處理資料增大後,資料庫系統的執行狀況可能會發生巨大變化,這就要求資料中心有更強的技術維護力量,現有的技術維護力量不一定能勝任集中的需求。

資料集中帶來很多優勢,但發揮這些優勢還依賴於管理模式,這些管理模式可能受制於傳統業務處理思想,可能受制於管理部門,也可能受制於其他行業。只有管理模式集中化,打破舊的行政劃分,才可能最大程度發揮資料集中的優勢,否則資料集中可能失去其原有的意義。

總之,資料集中可以是簡單的主機集中,也可以是深層次的資料重組。而集中本身面臨很多技術問題和管理問題,要充分考慮這些問題的解決辦法,保證資料集中順利實施,併發揮資料集中的優勢。