海量數據對銀行監管與銀行管理同步提出了挑戰，清醒認識銀行數據產生與發展的狀況，充分理解數據內容，有效管理和應用數據信息、建立精細化分析為基礎的科學經營決策體系,將成為信息化時代下商業銀行經營管理的核心競爭能力。
隨著中國銀行業金融機構的快速發展，銀行業信息科技建設取得了長足進步，信息系統應用從記錄、處理業務，逐步深入到銀行業務交易、風險控制和經營管理等各個領域，有效支撐著銀行各類經營管理行為。與此同時，商業銀行各類信息系統所生產的數據內容日益豐富，電子化、數據化信息逐漸取代傳統紙質文本成為銀行信息記錄的主流載體。銀行業進入“大數據”時代。
從商業銀行數據的實質意義分析，數據來源于信息系統，是業務經營管理行為的信息化反映。在商業銀行不斷完善信息系統建設、有效支撐銀行經營管理和業務發展的進程中，信息系統所產生的數據內容同步反映了銀行收集、整理、生產、處理、分析各類經營管理信息，有效管控各類業務經營活動的整體過程。在過去的十年之內，銀行業金融機構的業務規模由約28萬億元增長至165萬億元，業務產品種類日益復雜，銀行數據內容日益龐雜。截至2013年末，銀行業金融機構在線生產數據超過25000TB。根據央行公布數據顯示，2013年全國非現金支付業務筆數501.58億筆，銀行業金融機構行內支付系統處理業務107.58億筆，均以超過20%的速度增長。海量數據對銀行監管與銀行管理同步提出了挑戰，清醒認識銀行數據產生與發展的狀況，充分理解數據內容，有效管理和應用數據信息、建立精細化分析為基礎的科學經營決策體系,將成為信息化時代下商業銀行經營管理的核心競爭能力。
商業銀行數據的產生和發展
銀行數據來源于信息系統，與銀行信息化建設同步發展。從其形成與發展的歷程來看，大致可以分為三個階段。
首先是記錄信息的階段。反映為20世紀80年代中期開始，銀行由手工記賬向會計電算化發展的信息系統建設初期階段。在此過程中，由于銀行客戶數量、業務種類和業務數量的不斷增加，手工記錄銀行賬目和業務的方式難以適應銀行業務處理的需要，會計電算化逐步應用于銀行經營管理行為。在此階段中，銀行信息化建設以復制手工處理的工作模式、核算基礎業務信息為主要特征，提供了銀行替代手工記賬，以更具效率的方式處理會計賬務、提供銀行基礎報表的信息化工作模式，信息系統功能相對簡單，所產生的數據相對單一，數據內容局限于銀行機構業務記錄和賬務信息的電子化記錄。
其次是集成信息的階段。反映為20世紀90年代后期開始的數據大集中趨勢。在此過程中，銀行法人通過集成各分支機構信息，實現了對全轄數據的集中處理。在掌握全轄整體業務數據的基礎上，逐步開展管理信息系統的建設與應用，開始了應用數據的嘗試和探索。信息系統建設從核算業務逐步擴展到處理業務交易和管理業務行為，隨之產生的數據內容逐步由業務記錄擴展至銀行客戶信息與管理控制行為記錄。隨著主要商業銀行核心系統建設的相繼完成，提供了法人整體統一的業務交易與會計賬務信息記錄，部分核心系統所附帶的管理功能提供了銀行記錄客戶資料和處理交易的數據內容，在全轄集中的情況下，奠定了整體審視數據、處理數據的有益基礎。
第三是管理應用信息的階段。隨著銀行業信息化建設的不斷發展，銀行管理信息系統逐漸開始功能細分，核心業務系統、管理信息系統的功能框架體系初步形成。通過核心業務系統處理交易、核算會計賬務信息，通過管理信息系統核算各類業務產品客戶信息和管理控制信息的整體建設框架逐步清晰。隨著商業銀行數據內容的不斷細分和擴展，除經營領域之外，在管理領域逐步出現應用系統數據和處理系統數據的相關管理信息系統，商業銀行在數據記錄、數據集成的基礎上，通過分析、篩選、計算生產出新的數據，系統功能日益復雜，整合業務數據基礎上的精細化計量技術逐步引入到管理實踐領域。部分銀行開始建設統一的數據倉庫與數據平臺，具備管理、應用數據功能的產品定價系統、風險管理等中后臺領域信息系統的相繼建設形成，開始了商業銀行整體應用數據信息有效支持管理決策的新時代。
商業銀行數據管理的問題和難點
從歷史發展和現實狀況分析，在信息化建設不斷完善的過程之中，銀行初步建立了功能強大、架構復雜、應用廣泛的信息系統支持體系。信息系統建設與數據管理的優勢與挑戰并存。一方面，隨著新技術的不斷發展，銀行信息系統建設不斷完善，整體架構日益清晰，大數據資源逐步形成，云計算、虛擬化等日益發展的技術方法為提升銀行系統應用與數據處理效率奠定了良好基礎。另一方面，受歷史遺留沿襲影響，不同銀行系統建設與數據管理健全程度截然不同，銀行機構系統建設完善程度差異巨大，建設需求與成本投入能力難以匹配，應用數據實現管理決策的進程仍然處于起步階段。現實條件下，制約銀行數據管理與應用的問題與難點體現在以下幾個方面：
一是部分銀行管理層未能充分認知信息系統建設與數據管理的重要意義，指導思想與建設目標存在偏差，客觀導致系統建設與數據管理缺乏有效動力。從實踐分析，銀行機構信息科技建設投入差異巨大，在業務經營發展的短期考核目標下，對業務發展短期效益與長遠發展的抉擇缺乏有效平衡，對決策信息的管理重視程度不足，客觀存在重視物理網點擴展與投入，忽略信息科技建設；重視經營效益數據，忽視經營管理數據的現象，難以形成生產、應用數據的基礎環境和有益導向。
二是信息系統架構復雜，功能重復重疊，進而形成數據內容復雜、冗余，關聯度與邏輯性不足，制約銀行數據在經營管理決策中的有效應用。在缺乏整體規劃的情況下，信息系統建設以臨時性需要為動力，在銀行各管理部門條線之間各自獨立、各成體系，客觀造成系統承載的數據割裂、缺乏聯動，難以形成整體關聯和清晰的邏輯，未能形成有效應用數據、服務于經營管理決策的基礎數據框架，進而制約風險、效益、客戶等維度信息的綜合關聯與整合，不利于整體決策數據體系的建設和應用。
三是數據應用全流程管理不足，數據管理良性機制有待完善，主要信息系統建設不足或功能欠缺，造成管理應用數據內容不足、失實現象客觀存在。突出表現在系統應用執行層面、管理運維、管理應用層面尚未形成聯動運轉，對基礎數據采集缺乏統一要求，基層人員錄入數據不及時、不準確的現象客觀存在，系統運維與持續管理不足，進而形成管理應用職能與積極性缺失的現象普遍存在，從而在源頭上、流程上、應用上造成部分數據不足、失實、失效的現象。在大多數銀行已建設形成核心系統的基礎上，受核心系統功能不足以及相關管理系統建設不足的影響，難以在會計、交易數據之外形成對管理決策所需基礎信息的有益補充，信息系統在經營行為、管理分析領域建設的缺失，客觀導致數據內容不全、不足的現象出現。
四是經營管理與信息科技管理職能未能有效結合的現實狀況下，客觀造成決策信息與決策行為割裂，制約銀行有效管理應用數據的能力。現有銀行管理體系之下，經營管理部門與信息科技部門職責割裂，未能有效運轉的現象普遍存在。熟悉系統邏輯和數據結構的信息科技人員難以充分理解數據所反映的業務和行為內涵，而熟悉數據內容的業務人員難以充分理解系統與數據結構，管理職能的割裂客觀形成生產、組織、管理、解讀與應用數據的壁壘，制約了銀行有效管理應用數據的能力。
五是復合性管理職責與決策數據整合層次的缺失，客觀造成整體數據在決策與經營層級之間存在斷層，不利于在法人、集團整體層面建立高層次決策數據的整合渠道。在條線割裂、缺乏有效的管理基礎組織架構的情況下，數據整合與協調運轉成本高、效率低，綜合運用整體信息的風險管理、信息管理職責所覆蓋的領域存在不足，協調力度不足，具備解讀數據能力與經營管理決策能力的復合性人員不足，缺乏為高級管理層提供及時、便捷、有效的決策數據服務的職能層級，難以對海量數據實現有效篩選和整合，進而影響了為高管層提供決策所需信息的能力。
構建科學管理下的數據應用決策體系
從管理目標分析，構建科學管理下的數據應用決策體系客觀需要在理解數據、規范數據、分析數據、組織數據、應用數據“五個層面”整體完善數據管理機制，從而有效實現以科學運用數據為基礎的精細化管理決策。
理解數據：充分理解銀行數據內容。需要結合本行信息系統建設進程，整體理解分析本行數據內容，有效解讀數據信息所反映的經營管理狀況與行為實質。通常意義下，銀行數據可簡單分類為五大類別，一是交易流水類數據，記錄銀行業務交易的主要信息；二是會計賬務類數據，按會計科目歸屬，記錄銀行業務會計核算的信息；三是內部管理類數據，主要包括銀行業務流程信息、管控信息、風險信息在內的內部管理數據；四是外部管理數據，包括銀行內生信息以外，經營管理所必須的市場、行業、客戶等信息；五是系統處理及運算信息，包括信息系統處理、反映業務所必須的過程數據，以及運行數據、日志數據、字典數據等相關數據內容。在清晰的邏輯下，梳理、整合、應用五類數據，將提供銀行分析業務狀況，解讀管控流程與客戶、行業、市場風險狀況，以及評判信息科技運營狀況的有效途徑。
規范數據：科學規劃系統建設與數據標準體系。需要在科學建設信息系統邏輯架構，統一規劃數據標準的基礎上，建立清晰、完整、有序的數據邏輯體系，從總體上解決系統數據的邏輯性和關聯性，解決數據分散問題。將同一客戶辦理的不同業務種類信息，同一業務在不同業務流程條線的信息，以及各類業務會計、交易信息和內外部管理信息有效關聯，在整體解讀、有效運用數據的基礎上，進而為建立整體運轉有效的信息系統和數據治理架構，保障運營安全，有效記錄、生產、積累數據信息奠定良好基礎。
分析數據：整體設計數據應用分析框架。在統籌業務經營需求和管理需求的基礎上，建立整體設計的數據應用分析框架。在整體設計數據倉庫或數據平臺的基礎上，結合數據狀況和分析管理能力建設，整合數據應用分析需求，針對執行層面、管理層面、決策層面，分級建立各類業務數據管理分析框架，科學設計分析管理應用數據分析內容，從而為持續完善數據內容提供有效依據。
組織數據：健全數據管理組織架構。在明確工作職責的基礎上，落實數據管理組織職責分工，結合應用分析需要，建立整體覆蓋全轄數據的應用管理組織架構。協同科技人員、業務人員，建立綜合運用管理數據的組織保障，有效提高銀行解讀和運用數據的能力；建立決策層數據應用分析機制，在分析數據的基礎上，整體建設管理所需的數據倉庫和數據平臺，建立開展數據整合、協調數據應用、管理分析數據的統籌機制和組織保障，從而為高級管理層充分應用數據分析成果實現科學決策提供有效支持。
應用數據：建立數據應用與管理決策的良性工作機制。提升各層級、各條線人員對數據管理重要意義的認知，積累培養兼具業務經營管理與信息科技知識的復合型人才。進一步完善管理制度建設，強化執行落實，針對分散于各業務條線和機構層級的數據采集、生產、積累、管理、分析、應用環節與職能，明確工作職責和工作要求確保數據來源及時準確，數據內容全面有效，數據積累、管理、運維責任明確，形成各環節聯動原裝的數據全流程管理工作機制和工作流程，從而為持續拓展數據應用能力、有效應用分析數據奠定良好基礎。
京公網安備 11010502049343號