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德州商行的新机遇-借BI创新发展
作者:李烨    来源:本站原创    点击数:    时间:2007-3-5
【摘要】城市商业银行是当前国内银行业一道独特的风景。不同于四大国有银行,它属于地方性银行,辐射面较小,但它更加贴近当地用户,更了解当地需求,而且决策链短,业务流程相对快捷,运作机制灵活。一笔业务,城市商业银行只需要几周就能办下来,而其他银行可能则需要几个月。快速、灵活、贴近用户是商业银行最明显的业务特点。

城市商业银行是当前国内银行业一道独特的风景。不同于四大国有银行,它属于地方性银行,辐射面较小,但它更加贴近当地用户,更了解当地需求,而且决策链短,业务流程相对快捷,运作机制灵活。一笔业务,城市商业银行只需要几周就能办下来,而其他银行可能则需要几个月。快速、灵活、贴近用户是商业银行最明显的业务特点。

基于此,去年12月被中国银监会正式批准成立的德州市商业银行(简称“德州商行”),一开始就明确地提出了“立足地方金融、市民银行”的市场定位。德州商行由德州市城信社中心社、德城区中心城信社、解放路城信社、向阳城信社及北园城信社等五家城市信用社组建而成,拥有455名职工,22个支行和34个营业网点。

就像带兵打仗一样,尽管国字军与地方军各有优劣,但是变频器,要发挥各自优势都少不了的一样装备就是武器。对于银行来说,IT系统就是少不了的竞争武器。

经过近十年的信息化建设,中国银行业基本都实现了电子化变频器。四大国有银行相继建立了集中式核心业务系统,并逐步在数据集中的基础上开展深层次应用,如 数据挖掘 商业智能等。

在“速度决定效益”的当今,对于像德州商行这样的中小型银行来说,要发挥独特的业务便利,必须借助科技力量,通过科技提高管理手段和业务效率。认识到IT建设的重要性,德州商行自成立初就提出了基本的IT需求规划。

 

商业智能(BI)提上日程

成立之初,德州商行领导就立刻提出了基本的IT需求:改变以往“手工”获取信息的方式,借助IT技术,直接获得反映各个支行业务情况的即时报表,查看各业务单元的实时信息。为此,IT部门制订了相应的办公自动化系统规划。

业务的逐步开展让德州商行认识到了更深层次的需求。德州商行需要的已不仅仅是一套办公自动化系统。

由于以往的数据上报、数据提取、变频器数据汇总和数据查询等仍然沿用手工方式,这就可能引起填报的数据和统计的结果出现错漏,某些支行或者业务部门甚至可能会汇报假帐等问题,因此,领导希望借助IT技术实现数据的实时上报。

领导需要的也不仅仅是报表的简单展现,还要能够对这些庞杂的报表信息进行分析处理,体现出一些重要业务指标之间的比值,以了解详细的经营状况和业务运行情况,及时调整经营策略,因为对银行业务的评估决策大多是通过比值来体现的。

除此之外,还希望在一些新业务的推广上,能够得到针对不同客户的分析数据,对决策起到良好引导作用。

以上需求必须基于原始业务数据的自动收集和集中化的基础上,通过数据库/ 数据仓库技术、商业智能分析技术才能实现,因此,商业智能系统(BI)摆在了德州商行的IT建设日程上。

 

规划三步走,数据整合是基础

结合具体的商业智能需求,德州商行提出了三步走的战略规划:第一步,通过商业智能系统建设和数据仓库建设,实现各个系统之间的数据整合;然后是应用整合和渠道整合。这三个整合基本贯穿了德州商行商业智能建设的始终。

数据整合是基础和核心。原来各支行与营业网点之间、各项业务功能之间相对独立,如果实现了数据整合,全行就可以实现信息资源共享,使各项业务能够在最完整的业务数据基础上做出决策。

而且,数据整合也为应用整合和渠道整合打下基础。以信用卡业务为例,客户可以在网上实现信用卡支付,可以通过电话实现信用卡的转帐,还可以完成水、电公司的代收费等中间业务。原来银行各项业务需要在多个渠道中流转,需要来回切换不同平台,用户也要在多个通口完成各项业务。如果数据整合之后,银行就可以省去来回切换不同平台的繁琐,实现渠道整合,用户也只需要一个通口就能办理各种业务。

 

谨慎选型,快速实施

2005年初,选型正式开始。德州商行首先确定了基本的选型原则:商业智能系统建设必须选择具备全面整合能力和有实力的IT厂商,因为银行商业智能系统项目与一般项目有较大区别。一般项目的建设流程分为:用户需求调研,开发计划,设计、编码、测试、实施。而对于数据仓库构建和商业智能系统来讲,前期的业务分析相当重要,业务分析实际上就是建摸分析,这是决定商业智能系统的分析结果是否准确、有效的关键。它要求厂商不仅要了解德州商行的业务情况,还要了解原有的数据库结构。后期的系统维护服务也需要有实力的厂商才能跟得上。

对国内外同类产品进行比较之后,德州商行认为,国外一些产品尽管功能全面,但价格高昂,国内产品更具有性价比优势。经过多方比较,德州商行与清华同方股份有限公司签订合作协议。

2005年4月,项目全面开始实施。为了保证建摸分析的质量,项目组采取了一种螺旋式上升的建设模式:先初步制作一个模型,该模型是可沟通的原型系统,随后,项目人员把原型展示给各个业务部门查看,收集客户意见和素材,再修改模型,扩充功能,以此类推,不断完善系统功能。这种方式保证了项目实施的质量和效果。

经过5个多月的紧张实施,2005年10月,项目正式上线运行。

 

看得见的效益

如今,德州商行的各级领导们,再也不必对提交上来的一大堆数据而担忧和苦恼了。

商业智能系统不仅实现了数据的实时提交,保证了数据的及时、准确,还针对德州商行的三类主要业务即存款、贷款、中间业务,设计了10大类、28小类统计分析报表,并能以图表形式直观地展现各项分析结果,辅助领导决策。

领导只需要登录该系统,轻轻点击鼠标,即可轻松地查看当前银行存款的结构图,了解某段时期的存款来源中哪些是个人存款、哪些是企业存款,从而判断出谁是银行的重点客户。掌握了这些数据之后,银行就可以相应制定一些吸引大客户、维护大客户的重点公关策略,如优惠活动、节日问候等。如果某个地区的个人储蓄比较多,就可以在附近开设较多的个人窗口。还能及时了解银行存款和贷款之间的余额比,一旦贷款余额与存款余额之比达到75%,这就是临界报警点,因为这个比值过大,一旦发生银行之间的挤兑现象,银行将没有足够货币度过危机。

在贷款风险方面,由于早期的核心业务系统对贷款分类采用两种分类方式,德州商业银行采用贷款四级分类和五级分类并行的控制方法,通过商业智能系统,德州商行可以及时了解每笔贷款的归还情况,还可以了解每个支行逾期贷款的额度、时间、与正常贷款的比值、呆/坏帐比例等,以此判断每个支行在总行中的效益好坏。

对于创新的中间业务,商业智能系统也能有效提供数据支持。比如代收电话费业务,10个A电信运营商的用户可以收取1000元,而20个B电信运营商的用户才1000元。商业智能系统能够准确地显示这个数据。银行就会分析为什么A电信运营商的话费较多,并由此作出决策,即大力发展A电信运营商的业务。由于银行是按所交话费总额向电信运营商提取手续费的,因此,在同样的人力和服务成本下,经营A电信运营商的业务可以获得取更多的收益。

当然,信息化不是直接创造效益的工具,它带来的许多隐性效益是无法用数字计算的。毫无疑问,商业智能系统的建设的确使德州商行的领导决策更准确了。仅凭这一条,它就能为银行创造不可预计的效益或者使银行避免不可预计的损失。

责任编辑:朱莉   
 
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