金融管理信息服务系统Word格式文档下载.docx

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电子金融时代，银行运营方式将向个性化产品和信息增值服务发展。

银行要建立新的产品和销售渠道，应通过提供高附加值产品和综合服务品质来吸引客户使银行能获得新的收入源。

新一代的综合业务管理系统应能与信息技术充分结合起来，使银行能将Internet、核心业务处理和客户信息数据库连接在一起，能对市场做出迅速的反应，并充分吸收新的客户，从而形成一种崭新的业务模式。

为此，它必须重新制定业务规则，对金融企业业务流程进行重组和重新设计，建立新的业务流程和规范。

二、客户信息评估系统

“个性客户营销”时代，电子银行系统都以“为客户提供最优质量的服务”为最高宗旨。

客户信息评估系统利用先进的数据仓库理论为指导，定期将各业务系统中账务型原始数据经过过滤、转换、抽取到数据中按时间序列长期保存，并按数据种类或主题划分成不同的数据集市；

再将集中的数据在时间、业务种类、客户分类等几个维度上进行层次划分和数据聚合处理，建立起具有完备而准确的客户信息，为数据分析处理和报表编制服务，从而提高客户经营、管理和决策水平。

系统主要包括以下内容：

（1）业务信息系统。

它通过交互式的界面为管理人员提供情报一个较为全面的管理分析办公平台，系统功能包括存款管理、贷款管理、效益管理等内容。

（2）报表系统。

按统一格式，提供各种主题的统计报表分析。

（3）决策辅助系统决策。

该子系统的内容包括：

客户分类及存款效益类客户分析、贷款效益类客户分析、结算效益类客户分析和综合类客户分析；

潜在客户挖掘；

客户还贷能力分析；

客户市场细分决策；

各类客户的存款、贷款和效益的发展趋势分析等。

系统旨在向中高级管理者提供银行客户管理整体的分析决策信息，为银行管理决策科学地分析市场及预测市场趋势提供准确的决策信息，从而指导银行日常工作及其计划。

（4）贷款效益类客户的综合评价。

对贷款客户综合效益的评价是客户贷款管理决策人员的重要决策依据，决策支持系统误差运用模糊数学的模糊综合评价法实现对贷款客户综合效益的评价。

根据对贷款客户信息指标：

客户存贷款比例、客户中长期贷款比例、客户逾期贷款率、客户呆滞贷款率、客户应收利息率等等来评价客户的综合效益水平。

一方面，客户信息评估系统必须直接与前台的综合业务处理系统相连，实时地提取和更新有关客户及其交易的信息，并加以集成；

同时，还要为各种业务处理系统提供客户的综合信息，因此它又是实现业务处理一体化的重要基础。

另一方面，客户信息评估系统还必须连接后台的各种管理信息系统和决策支持系统，为这些系统提供集成的、既含历史数据又能反映当前状态的客户信息提供市场营销和客户风险管理等多种应用。

建立客户信息模型和评估模型,或者说,制定银行对客户进行管理的战略,是建立客户信息评估系统的关键.因此,客户信息评估系统是业务处理系统和管理决策信息系统这两大系统的桥梁,也是商业银行经营管理的核心。

三、信贷业务管理系统

首先，建立完善的信贷业务管理系统的前提是必须建立完善的客户信息评估系统，如果没有企业范围内的统一的客户信息，要实施有效的信贷风险管理也是不可能的。

当前不少金融机构使用的信贷管理系统，是基于有关精力指标数据采集汇总机制建立的，数据采集主要靠手工，数据的准确性、实进性差，有这种系统进行信贷业务管理的效果就可想而知了。

其次，我国现代综合业务系统虽然运用“大客户、大会计、大集中”的原则，能处理有关信贷账务及相关业务信息，但在有效监控信贷风险动作方面，仍很难满足商业银行信贷管理日益增长的需求。

而建立独立的、高质量的信贷业务管理与决策支持系统，可以在业务系统之间设置一道屏障，将风险阻挡在外。

最后，信贷业务管理系统应可以实现现代商业银行的以下需求：

有效集中客户信息，选择性地保存有关历史信息，如将分散于客户信息系统、贷款系统、存款系统、结算系统、公共信息系统的客户信息有选择地进行集中，为信贷人员全面评估客户提供有用信息；

及时度量信贷风险；

量化绩效考核标准；

增强业务部门信息管理的自主性；

强化数据分析能力等等内容。

值得一提的是，建立完善的信贷业务管理的决策支付系统的关键就是要建立企业信贷管理模型，才能适应业务的发展和变化。

并且，该模型一般要满足：

（1）面向客户。

系统将客户科学分类，按性质分为集体客户和私人客户；

按贷款及结算情况分为贷款型、存款型、结算型。

并采取不同的营销对策：

贷款类客户属严密监管型，资料要求高；

结算型客户是紧密追踪型，优质的客户必须充分主动挖掘，甚至上门主动推销产品；

存款型客户大多是行政事业单位，需要感情公关，配之以代收代付等服务，属于需求稳定型。

（2）面向流程管理。

这主要涉及信贷流程管理规范化的自动化。

新的设计将以流程的思想为指导，充分利用信息技术，实现贷款申请、贷款调查、贷款审查、贷款审批、贷后追踪、贷款收回、不良贷款管理等贷款业务操作流程的“无纸化”。

（3）面向风险管理。

提供多层面的风险管理工具，做到实时监控信贷风险。

主要包括两大内容：

一种是在一段时间内保持不变的诸如信贷风险分类管理等静态风险控制；

另一种是如风险权重管理、信贷咨询、风险预警制度、客户信贷授信额度、最高风.

（4）险限额制度等的动态风险控制。

（5）面向管理决策。

主要内容包括提供各种信贷精力的组合查询；

对日均存款余额和收益率数据信息的纵深分析和深层次搜集功能；

利用数据挖掘工具，从大量的、不完全的、模糊的、可能有污染的随机数据中提取隐含的、潜在有用的、事先不知道的信息和知识等。

通过信贷管理模型对客户基础数据以及整个流程数据进行深层分析，可以识别客户资信情况的关键指标，辨识价值客户和高贡献客户，如通过分析按揭贷款客户的区域结构、年龄结构、职业结构、性别结构、婚姻状况、收入状况以及贷款金额、供款方式、贷款期限、还本付息、担保信息等等情况，可以从中挖掘也一些共性的、有价值的信息，从而有效支持决策部门进行相应信贷政策的制定，也便于营销部门有针对性地开展贷款推销活动等等。

总之，信贷业务管理系统通过对数据的统计、分析、归纳和推理，提示其间的相互关系、预测其未来的发展趋势，起到辅助实际工作问题的求解、支持决策的作用。

四、银行内部管理系统

金融综合业务处理系统，必须在高效、科学、现代化的金融企业内部管理下运行。

银行内部管理系统通常建立于Intranet之上，它不仅具有成本低、安全性高的优势，还具有Internet的一切性能和优点，从而能为银行业务处理提供管理、通信、协作等服务，实现信息共享。

建立和完善中央银行和各商业银行总行机关的内部管理系统和办公自动化系统，对于提高总行的管理水平、增强银行的宏观调控能力、防范金融风险等，都是非常重要的。

五、企业理财的智能服务系统

现在，愈来愈多的企业认识到，企业要想在竞争中取胜，获得更大的收益，到关重要的是，必须利用网络技术、数据仓库技术，深层次地挖掘、分析当前和历史的生产业务数据，以及相关环境的数据，自动快速获取其中有用的决策信息，以使企业的决策者及时掌握企业的运行情况和发展趋势，并对制定生产计划和长远规划提供理论指导，提高企业的管理水平和竞争优势。

为满足用户和企业的理财和投资业务的需要，金融机构应开发基于数据仓库基础的具有分析判断功能的各种专家智能系统，为客户提供能增值和金融信息服务，以协助企业主管做出正确的判断。

要实现这个目标，应采用面各对象的新型应用开发技术，把某个客户的全部信息，包括其基本情况、存款、支票、投资、证券等实时的历史信息，集中到一个文件里。

这样，调阅其信息时，就无需去查询各种数据库，而直接到相关的数据仓库中查找，通过OLAP等技术，快速地向客户提出有针对性的建议。

六、金融监控与预警系统

金融监控与预警系统主要包括3个层次：

一是商业银行层面的经营管理分析监控与预警系统；

二是中央银行层面的智能化金融监控和预警系统；

三是国家层面的金融安全系统。

商业银行的经营管理分析与监控系统。

主要是运用现代技术对前台业务处理系统产生的大量原始数据进行加工整理的过程，它一般提供如下主要功能：

（1）客户和科目的查询和分析。

这里的客户，应包括存、贷款客户，特别是公司大户。

科目应包括重点科目、一般科目、挂息贷款科目、呆滞和呆账贷款科目等。

（2）资金头寸的查询和分析。

包括全行科目、资金调拨日报、资产负载结构、内部资金变动、同业存放款等的查询和分析。

（3）资金效益的查询和分析。

包括存款结构成本、贷款结构成本、联行资金等的查询和分析。

（4）资金负载比例的管理和监控。

主要根据中央银行下达的资产比例管理指标进行管理和监控。

（5）各种报表的查询和打印。

（6）采用数据挖掘与数据仓库技术，提示预测模型，为领导决策提供依据。

中央银行的金融监控管能力是金融机构整体防范金融风险的关键。

特别是一旦人民币可自由兑换，我国的金融业将直接面临国际金融市场的冲击，中央银行的金融监管作用就愈加重要。

由于我国的金融业务处理系统中去原始信息主要来源于各金融机构的各种报表，这样，源信息的及时性、精确度和完整性都偏低。

此外，信息加工处理机制也有待完善。

这些都影响了中央银行的金融监管能力。

现在，我国正中加快中国国家金融通信网和现代化中国支付系统的建设，这个系统处理的支付活动，应能实时、完整地反映我国整体的经济和金融活动，在此基础上，应不失时机地建立相应的数据仓库上的金融预警系统和智能化的金融监控系统，还应建设好完善、高效的中央银行办公自动化系统。

一旦这些系统建成，并能实现互动操作，就将组成完整的中央银行的支付体系和金融监控体系，将为有效地履行中央银行的职能提供强有力的保证。

国家级别的金融安全体系是金融监控与预警系统的最高层次，它从一国的国防安全出发，以保障本国的经济和金融体系稳定有序的进行为最高目标。

这里，主要涉及的将是金融信息安全保密问题，系统要求做到：

一是实时监视网络活动，保障安全管理的持续性和安全策略的动态性；

二是实时监控，把握金融系统风险点，及时采取有效措施，弱化并堵塞安全漏洞；

三是利用各种先进的统计分析方法，甚至用神经网络分析进行金融风险分析，提出监控报告，为安全管理人员及时制定新的安全策略提供依据。

七、金融信息增值服务系统的业务功能

金融信息增值服务系统通常采用银行数据仓库应用模板，并利用数据挖掘技术对数据进行动态和静态的分析，从而帮助银行将孤立的应用系统综合考虑，在实现跨部门的业务运作的基础上，提供高附加值的信息，该系统一般包含下述内容：

（1）客户关系管理。

包括：

市场策划分析、交叉销售分析、客户投诉分析、客户行为分析、客户流失分析、客户忠诚度分析、客户个人信息、销售商机分析、市场活动分析和投资行为分析。

客户关系管理利用数据仓库可以对跨机客户进行综合透视，对银行已经设定的模板进行差距分析。

同时，也可以利用上述模板对资金和来源和流向、零售客户的消费模式进行分析，并可以通过客户咨询和投诉来分析产品和服务的反馈情况。

（2）风险管理。

授信权限分析、信用风险分析、汇率敏感度分析、参与者风险分析、流动资金风险分析、不贷款分析、透支分析、信用组合风险分析和安全性分析。

在巴塞尔协议的指导下,利用数据仓库分析银行的风险管理在现代银行经营中扮演重要的角色,这不仅用于银行传统的额度监控和抵押品的估价对冲方面,更重要的是数据仓库可以帮助银行做基于巴塞尔协议的压力模拟测试和实施VAR分析.

（3）盈利管理。

业务动作性能、渠道性能、客户生命期价值、客户收益率、位置收益率、组织机构收益率、性能度量、产品分析和产品性能。

利用数据仓库的盈利管理的目的有在于将具体的盈利指标和单位当作业务来处理，它可以设在银行的总账一级对于涉及银行资产、负债、收入、费用、统计、应急项目的情况汇总。

国外商业银行进行盈利分析时，敢采用新的核证与会计方法，如用成本收益法（AcitvityBasedAccounting）来分析单独的组织机构对银行整体的盈利影响。

（4）资产负债管理。

资本分配分析、资本募集、信贷呆坏账准备、央行报表、资金到期分析、收入分析、利率敏感度分析、流动资金分析、边际利率变迁和短期资金管理。

银行的资产负债管理汇总表是银行最高层的业务透视图。

这不仅是最高层报表，也可以利用数据仓库进行资产负债平衡表变化的分析，如对历史趋势、未来事件的控制流动资金与利率结构的失衡评估改策。

尤其是我国金融机构正从传统的以产品为中心转向以客户为中心的服务模式，更需要利用现代数据仓库技术整合优质客户和特定的行业信息，建立完整的客户信息系统，为个性客户营销提供辅助决策信息。

同时，综合业务信息系统的集成有助于从全行范围提高银行的资产质量和风险防范能力；

通过集中管理与控制信息，减少授信、授权层次，提高经营管理水平与决策效率，从而改善银行的竞争力水平。

第二节发达国家的金融鉴定信息系统

金融业高度发达的国家的地区都十分重视金融监管信息的建设的发展，它们大都建立了以计算机技术作支撑的先进、高效、安全和功能完善的金融监管信息系统，从而大大提高了金融监管的效率和准确性。

下面介绍美国、英国和日本的金融鉴管系统的建设情况。

一、美国金融监管信息系统

美国金融鉴管当局由美国联邦储备银行、货币监署、联邦存款保险公司、州政府银行厅、储贷机构监督局等几家机构共同组成。

美国在1979年成立了由联邦储备理事会、联邦存款保险公司、货币监署、全国信用社管理局、储贷机构监管局等5大联邦监管机构组成的联邦金融机构检查委员会（简称FFIEC），作为各监管机构的中心。

FFIEC开展各项工作是以其金融监管信息系统为基础的。

1、金融监管信息系统的类型与作用

目前，美国正在使用的监管信息系统主要有两个：

“全国检查数据库系统”和“银行机构全国桌面系统”。

“全国检查数据库系统”属于美联储国家信息中心的一部分，其监管范围是美联储所属各监管对象，该系统专门服务于监管职能，因此只有美联储的监管人员能够进入和使用。

为保证监管部门之间能及时互通信息，货币监理署和将近30家左右的州银行监管厅通过与“全国检查数据库系统”部分联网，随时可以从系统中调出监管对象的有关信息。

“银行机构全国桌面系统”监管的范围是3类监管对象：

一是所有在美国开业的外国银行及其分支机构；

二是资产规模超过100亿美元的美国本土银行及其分支银行；

三是资产规模小于100亿美元，但属于美联储监管资料的难题，它的最大特点是数据的共享性强，通过一些新的功能设置能有效增进监管部门之间的信息交流与合作，同时有助于监管人员对不同机构的同种业务类别和风险特征进行比较分析。

2、金融监管信息系统的运营

（1）数据采集格式。

美国各类监管数据的采集内容、标准和格式是由被监管对象按照FFIEC的规定以报表的形式报送。

每个金融机构根据业务性质、特点和规模报送不同的报表。

报表的报送频率也有所差别，商业银行与银行控股公司不同，有国际精力和没有国际业务的机构也不一样。

一般机构越大、业务越复杂，报送频率也越高。

这些报表有许多种，其中最重要的最常见的是每季报送的《监管核心报表》，即银行业务状况和资产规模分4次分别由不同的银行填报。

（2）数据采集方式。

监管数据的采集是由专业的电子数据系统公司（EDS）负责进行的。

美联储和联邦存款保险公司通过公开招标方式，将监管数据采集外包给EDS，由EDS收集美国近1万家商业银行的监管核心报表。

商业银行第个季度通过电子方式，将监管当局要求的核心报表的数据传输到EDS，EDS按照不同的监管权限，将美联储负责监管机构的数据不规则传送给美联储数据处理中心，将其他监管当局负责的监管数据传送到联邦存款保险公司数据处理中心。

各监管分支机构再通过电话等方式与辖区内银行联系，对错误、遗漏或有怀疑的数据进行修改和编辑，将情况反馈给美联储数据处理中心或联邦存款保险公司数据处理中心。

这两个数据中心的数据可以互换，最后由这两个中心按机构编制出监管核心报表。

（3）数据分析指标。

根据数据采集的性质，可以建立不同的指标体系，目前，一般分为现场数据分析模型和非现场分析模型两大类。

A、现场检查数据分析模型。

美国对银行进行现场数据检查的分析模型是最著名的俗称“骆驼评级法”（CAMELS评级系统）。

该评级法根据资本状况、资产质量、管理水平、收益状况、流动性和对市场风险的敏感性6个方面的指标检查银行的经营状况，并对其进行评级。

CAMELS系统对资本金的评级分为5级：

一级表示资本金非常充足；

二级表示资本金令人满意；

三级表示酱金已经不令人满意、不能完全支撑银行的风险；

四级表示资本金已经不足且银行的生存能力受到威胁；

五级表示资本金已经严重不足。

CAMELS系统的综合评级结果是衡量当前美国银行财务状况最主要的指标之一。

B、非现场检查数据分析模型。

在20世纪80年代中期开发的“统一银行监督检查体系”模型基础上，美联储于1993年开发了一种更为完善的采用非现场检查数据分析的新模型---“评估检查评级模型系统”（SystemforEstimatingExaminationRating,SEER）。

该系统以前被称为“美国金融机构监督体系（FIMS）”，它由“SEER评级模型”和“SEER风险等级模型“两组模型构成。

”“SEER评级模型”用于评估银行目前的财务运行状况并预测该银行未来倒闭或戚的概率。