商业智能在银行中的应用

目前,各银行已积累大量的货币经营、银行卡和中间业务数据,这些数据为银行的正常生产和运营提供了重要支持,成为银行必不可少的生存环境。随着市场经济竞争进一步加剧,银行对信息的需求正逐渐从原来的事务处理方式转向联机分析方式,从过去的简单在线信息查询方式转向高层信息分析和结合专家知识进行决策支持,在这种情况下,在银行数据库基础上建立商业智能应用,显得十分具有实际意义。     

数据仓库中的逻辑数据模型设计

随着中国建设银行上市信息披露和人民银行监管要求的不断提高，能否与世界先进银行管理模式接轨、建立现代化管理体系，已经成为建设银行管理层面临的巨大挑战。数据仓库的建设目的在于对银行跨业务领域的数据进行整合，并在此基础上建市基于共享数据的商业智能发展能力和管理决策支持能力，为最终实现全行的现代化管理体系提供技术、数据及能力上的支持。而在数据仓库基础建设中逻辑数据模型设计是核心环节之一。     

利用数据仓库整合银行信息资源

银行业是一个信息科技高投入、高配置的行业，也是一个信息高需求、高输出的产业，银行是信息交换市场的主要参与者。由于现代社会信息量以几何级数递增，银行迫切需要建立涵盖全部业务的数据仓库，支持银行决策，防范金融风险。数据仓库技术有助于商业银行成功进行市场营销，能够支持银行前台网点预测、分析客户的消费倾向，为银行保留客户提供有效手段。     

银行群决策支持系统的构建与应用

目前,银行已经积累了大量的生产和管理数据,这些数据为银行的正常生产和管理提供了有力的支持,已成为银行必不可少的生存要素。但是,这并不意味着银行对信息的需求已得到满足。随着市场竞争进一步加剧,银行对信息处理的需求逐渐从原来的事务处理方式转向信息分析处理方式,由过去简单的在线信息查询方式转向高层信息分析和结合专家知识进行辅助决策。     

银行数据仓库的建立

随着银行业务的迅猛发展和服务手段的日益提高，银行间的竞争越来越激烈，仅有大众化的业务已无法满足客户，因此我们面临的重要问题是如何推出各种新的银行业务，通过各种途径分析现在和将来的市场，做好银行自身的定位和每个阶段的发展战略，从而进一步提高业务发展、风险控制能力，使企业在新一轮的竞争中取得优势。数据仓库给我们提供了理想的解决方法，它通过对历史和现在的各类信息数据的分析，为业务部门和各级领导提供分析和决策支持。 一、数据仓库简介 ２０世纪９０年代初期，美国著名的信息工程学家Ｗ．Ｈ．Ｉｎｍｏｎ博士在《建…     

银行业数据仓库构建策略

随着人工智能和数据库技术的发展，建立以数据仓库为基础的银行智能系统，采用联机分析处理(OLAP)或数据挖掘(Data Mining)方法，把银行历史上积累的大量数据转换成可靠、有用的知识，在银行经营决策支持方面发挥了重要作用。数据仓库在银行业的应用领域非常广泛，例如银行主业中的存     

银行决策支持系统方案设计

当前数据仓库技术引起我国金融界广泛的关注，该技术的应用与设计已成为金融电子化的新热点。如何充分发挥此项技术的优势，同时兼顾安全性、便捷性、高效性，这是在应用与设计中首先要考虑的。当前商业银行之间的竞争日益激烈，正确及时的决策是商业银行生存和发展的重要保障。而商业银行的日常业务应用系统每天都会产生大量的数据，这些数据若用于决策支持则会带来显著的效益。因此，迫切需要应用数据仓库技术建立银行决策支持系统，从而充分利用商业银行业务系统的各项数据资源，快速准确地提供银行业务报表和各项统计分析数据，为管理者…     

现代商业银行如何通过数据仓库实现业务价值

近年来,各银行都非常重视数据仓库的建设,并积累了大量数据。但是,数据本身并不会带来业务价值,如何激活数据,向数据要效益,是摆在每个数据仓库建设者面前的一个挑战。数据仓库的价值最终还是要体现在银行各项业务中。银行业务能够在数据仓库的支持下不断发展创新,增强银行竞争力。     

银行分布式数据仓库方案

一、问题分析随着人工智能和数据库技术的发展,建立以数据仓库为基础的银行智能系统,采用联机分析处理或数据挖掘方法,将银行历史上积累的大量数据转换成可靠、有用的知识,在银行经营决策支持方面发挥了重要作用。但是现在建立的系统多是采用集中式单一的数据仓库系统。     

风险管理工具在信用卡业务中的应用

随着国内信用卡业务的快速发展，各商业银行在进一步加大信用卡市场营销力度的同时，为了获得较高的经营效益，以保障信用卡业务的健康发展，纷纷利用各种风险管理工具和先进的技术来防范信用卡业务的信用风险、操作风险、市场风险和流动性风险。信用卡业务的风险管理也从原来的粗放型管理逐渐向以数据为决策依据的管理模式转变。风险管理部门利用掌握的各种客户信息资源建立数据仓库，并在此基础上利用各种分析工具对数据进行分析，将分析的结果转化为制定各种风险政策的依据。本重点介绍发卡银行应用的各种风险管理工具。     

综合业务系统数据管理

数据是商业银行经营管理的基础，所有存放在银行数据库中的客户信息都是银行的宝贵财富，每一条数据都记录着客户使用金融产品的信息。数据管理就是商业银行利用先进的数据仓库技术、商业智能技术、内容管理系统、知识管理系统等，对业务和数据进行规范管理、系统分析、精确统计，为决策者及时提供经营管理信息的     

数据仓库和数据挖掘在我国中小商业银行中的应用初探

本文在数据仓库与数据挖掘基础理论基础之上,将其运用于我国中小商业银行。以某银行的业务情况为基础数据,设计构建了个人及企业银行数据仓库的体系结构,并对其进行数据粒度的划分。在此基础上,对所构建的数据仓库进行多维数据分析,并通过实施数据挖掘操作,实现知识发现的功能。结果显示,通过应用数据仓库和数据挖掘技术,可以为其获得巨大的信息收益。     

持续提高数据仓库的数据质量

经过14年的发展，上海浦东发展银行（下称“浦发行”）已经建立了相对完整的以客户为中心、数据集中的各类业务系统，主要包括核心业务系统、外挂应用系统、外围渠道服务系统、SAP系统。但由于这些系统分散在不同的应用平台上，缺少必要的手段对客户、产品、风险、绩效进行有效的分析和管理。随着银行逐步从粗放式经营管理向精细化经营管理转变，这方面的矛盾日益突出。浦发行通过建设企业级数据仓库系统，整合了各个业务系统的信息，为全行管理及分析应用提供平台支撑。     

基于CRM的银行业务应用模块分析

目前,利用先进的数据仓库技术建立集中的、包括详细交易数据的商业智能解决方案,已经成为各大商业银行对内加强管理和决策支持,对外更好地了解客户需要、开发新产品或服务、利用现有渠道对客户进行交叉销售、增强盈利能力并在特定的业务领域提供差异化服务的重要手段.对于中国银行业来说,CRM势在必行,而实施CRM就要建立企业级客户数据仓库.根据国内外银行使用数据仓库的经验,以客户数据仓库作为支撑的客户关系管理体系在银行业中的应用极为广泛,本文试图从客户细分和事件管理两方面进行探讨.     

银行数据大集中后数据分析和知识获取

数据大集中后,各家银行均建立了数据仓库,分析和发掘蕴藏在数据中的信息和知识,成了各家银行面临的主要课题。本文从多维分析、数据挖掘和知识发现三个方面介绍了如何从大集中的数据中获取有价值的信息。     

信息技术正在挑战银行业

（一）商业银行作为金融中介机构，从性质上将转变为信息产业，在银行、保险、证券实行分业管理的经济环境中，商业银行的业务对象不外乎个人零售业务和对公批发业务，从业务内容来说，就是结算服务（从性质上讲中间业务也是为客户提供的一种结算服务）=借贷服务和理财服务，借贷业务是银行的基本业务，实际上借贷的过程同时是金融信息、经济信息，技术信息等信息流的收集与综合分析的过程，现代意义上的银行信贷管理应该是建立在对大量数据占有的基础上，通过以客户为中心的数据库营销，对本行经营资源和客户资源实行的优化配置与管理，商业银行通过中间业务的拓展，一方面可以极大地拓展巩固自己的客户群体，另不方面可以迅速地渗透和占有各种客户信息、把握特定行为2的动态，目前，各商业银行全力推进的个人理财业务本质上也是掌握，分析客户信息，利用自己的综合信息优势，为客户提供咨询、信息服务的过程，所以，随着INTERNET技术引入银行业，银行徐为社会经济生活支付结逄的中心枢纽，将成为电子商务中的新中枢（E-hub)。但是，这个中枢将不是传统意义上的现金与票据中心，而是信息流和资金流汇聚的中心枢纽，这种变化使得商业银行从单纯经营存款、贷示和汇款业务的金融机构，发展为集体的金融“超级市场”；银行的收入来源由以存贷利差为主，变为以提供信息、金融服务为主；银行从单纯的货币经营管理，转向信息的提供、服务和管理。     

构建数据整合下的精细化管理应用

为实现“最具创新力银行”的业务战略发展目标，近年来中国光大银行以“更有内涵的发展”为工作指引，以科技创新引领为着力点，以全行数据仓库为数据整合基础，逐步建设起一套集产品、客户、机构、渠道、条线、客户经理信息为一体的精细化管理决策应用，从而不断提升光大银行业务信息化管理能力，提高全行的精细化管理水平，并借此推动相关数据质量改进满足业务管理数据精准度要求，为业务决策的科学合理性提供支持。     

2009年国内商业银行信息化建设展望

近年来,国内商业银行逐步完成了数据集中及业务应用系统的建设和升级,信息化建设的重点开始由系统建设转向信息整合和信息经营。2008年,国内商业银行信息化建设的重点丁作表现为：数据仓库建设的框架搭建完成,并在此基础上进一步深化了数据的挖掘和分析,各类管理、     

业务发展驱动数据服务模式创新

权威行业分析指出，银行的数据量基本会以每年50％的比例增长，保持两年翻一翻的状态。目前四大国有银行和部分股份制商业银行已基本完成企业级数据仓库的建设，通过数据仓库整合分散在各业务系统中的客户信息、账户信息、交易信息、渠道信息等。科技与业务部门如何默契合作，更好地将数据转变为信息，     

基于数据仓库的数据挖掘技术在保险业中的应用研究

在当今信息爆炸的时代,如何从浩瀚的数据中挖掘出有价值的信息已成为人们越来越关注的焦点。数据挖掘技术通过建立分析模型以便发掘知识,而数据仓库则提供用以支持数据挖掘的、集中化的、高品质的数据来源。这一技术已经在零售、银行和电信等行业得到广泛应用,并为企业发展创造价值。