建设银行柜面业务风险防范浅析

<正>随着建设银行前后台业务分离项目的纵深推进,商业银行逐步建立起数据高度集中的运营架构,大量标准化、风险性、批量化业务集中上移到总行和一级分行层面处理,柜面业务的内容和形式发生了较大变化,"大数据"模式逐步形成,为顺应这一趋势,探讨新形势下的柜面案防机制很有必要。一、大集中模式下柜面业务的变化伴随着核心业务系统上线、前后台业务分离、总行区域性后台业务处理中心建立、柜面业务深度分离等一系列举措的推进,建行     

建行网点实现柜面实时业务前后台分离

本刊讯11月6日，建行38家分行9501个综合性营业网点全部实现柜面实时业务前后台分离，日集中业务量高达34万笔。通过柜面实时业务前后台分离，建行柜面服务效率大幅提升，客户体验持续改善。建行柜面实时业务前后台分离，以流程再造为先导，以信息技术为支撑，将网点分步式、     

数据集中系统中数据传输通道的设计

2002年,中国建设银行各一级分行陆续完成了各自的数据集中工作全行数据处理中心缩减至38个.同年,建行总行决定基于在上海、深圳两分行投产的新一代柜面业务系统,开发全行统一的核心业务处理系统版本DCC-CCBS,并先期在上海和北京建立总行数据中心,开始实施全行数据集中工程.     

银行柜面业务作业流程的再造

现代化的运营体系是商业银行核心竞争力的重要组成部分,而银行业现代化运营体系的发展趋势是通过前后台分离、后台作业集中,形成中心化运作,工业化管理、前后台协同作业的后台中心模式,这一新型作业模式和作业格局的形成可以称得上是商业银行柜面业务的二次革命。农业银行总行2009年开始研发并于2010年5月在     

商业银行柜面业务前后台分离特色模式分析

现代金融业从业务角度可分为前台业务和后台业务两大类,前后台业务相对分离是现代金融业发展的趋势,商业银行数据集中的完成为商业银行后台集中处理业务提供了强大的技术支撑。随着外资银行在我国抢滩布局,外资银行先进的业务处理模式给我国商业银行柜面业务流程带来变革机遇和挑战;同时,我国经济的迅猛发展带来银行业各项业务不断增长,而银行网点和前台柜员数量并没有相应增加,基层银行网点的营运压力依然很大。     

以集中为目标，分离为手段提高集约化生产能力促进核心竞争力提升

随着全行会计及运营管理体制改革的全面推进，建设银行贵州省行按照估化柜面业务流程，推进前后台分离，规范营业网点管理，完善会计管理体制，建立业务营运管理体系，切实提高全行客户服务水平、业务营运效率以及会计信息质量，强化风险控制的总体目标，加快实施会计及运营管理体制改革。通过分步实施，稳步推进，能集中的先集中，能分离的先分离，业务撤分，横向平移，规范操作，防范风险，为全行改革发展创新提供坚实保障。[编者按]     

中行企业网银新服务获新市场份额

9月25日下午，随着中国建设银行吉林省分行柜面业务系统成功上挂总行数据中心，历时3年的建行数据集中工程（DCC）宣告完成。数据集中是支持建行经营管理模式转变、信息资源整合利用、业务创新和管理能力提升的重要基础。     

商业银行营运业务集中处理模式的特点及风险分析

近年来,借助IT技术,商业银行业务集约化营运变革的步伐逐步加快,＂业务前后台分离、集中后台处理＂（以下称集中处理）逐渐成为目前国内大多数银行提高效率、防范风险、降低成本,达到提升核心竞争力而采取的重要变革举措。随着业务处理的后台集中,流水线、工厂化的自动处理,银行业务营运更加依赖于后台处理中心,更加依赖于集中处理系统,业务营运风险也随着作业模式的变革产生了根本性变化。     

商业银行集中业务处理及风险控制初探

随着国内各商业银行数据集中工程的实施,业务处理和风险控制模式的改革越来越成为各商业银行研究的重点课题,集中化管理模式是目前各商业银行的普遍选择,本文通过对集中模式下业务处理的流程设计及风险控制研究,探索商业银行集中化管理的创新思路,通过改革传统的分布式网点业务处理模式,将前后台业务分离,从而提高业务处理效率,强化操作风险管理。     

加强生产运行管理提高分行IT服务质量

目前，交通银行的整体科技工作包括总行、一级分行（省直分行）、二级分行（省辖行）等多个层次。在数据大集中实施前，各级分行都配置了业务应用主机存储核心业务数据，业务处理主要在分行。分行信息技术部门同时承担着运行维护、系统开发、计算机安全、网络和设备管理等职能。各地管理不统一、技术不规范，存在着应用系统版本差异性大、重复开发严重、信息资源浪费等问题，对分行业务的安全经营构成了较大威胁。随着交通银行数据大集中工程一期的顺利完成、二期的逐步推广上线，这种情况将发生很大变化。一是核心主机物理集中，总行配备大型主机，集中负责后台业务处理，省直分行配置小型机作为综合前置；二是数据集中，全行的核心数据集中在总行；三是应用的集成与业务处理的集中，对公综合业务与对私零售业务集成为核心账务系统。后台核心业务系统在总行大机中运行，同时国际结算、信贷管理、个人信贷、外汇宝等外围系统采用B／S结构将账务处理和事务处理集成在总行端的服务器中运行。     

银行“大集中”管理模式的实践

所谓"大集中",就是指银行核心数据向上集中处理,由总行按照统一规划、统一开发、统一标准、统一处理的原则,集中管理全行的信息资源,简化业务处理模式,"大集中"将实现最大限度的资源共享,以达到节约设备投资和维护费用,降低应用系统的复杂性,降低业务处理中由于数据分散带来的业务操作风险之目的。中行华北信息中心已将天津市分行、河北省分行与中总行的应用系统成功迁移到区域中心。这里着重介绍中行华北信息中心"大集中"模式的实现。     

营业网点版本自动化升级的方法及其应用

近年来,随着金融信息科技的不断发展,中国建设银行（以下简称“建行”）柜面业务已实现了业务数据在总行的集中。建行柜面业务系统由核心业务系统CCBS、证券业务系统、重要客户系统等一系列外围系统组成。核心业务系统CCBS的日常版本升级由系统将升级包传送到营业网点的Unix主机,     

华为3Com助力中国建设银行数据集中工程全面上线

9月25日下午两点整，随着中国建设银行吉林省分行柜面业务系统成功上挂总行数据中心，历时三年的建行数据集中工程（DCC）宣告完成。     

全省集中模式的代理联通收费系统

代理收费业务是银行中间业务的重要组成部分。过去,代理收费系统由各地市行的中间业务平台和被代理单位相连,所用平台不统一。随着社会电子化、信息化的进一步推进,面对各行业数据集中的大趋势,我行开发了全省集中模式的代理联通收费系统,提高了自身服务水平,增强了同业竞争力。我行根据联通数据全省集中的特点,利用现有网络资源,在总行新的中间业务平台Maps3.x的基础上,通过开发前台Cite脚本、平台交易处理组件实现与联通数据的实时交换、实时缴费以及日终对账,实现通过我行柜面、电话银行及自助设备为联通代收话费的功能。系统构成1.总体…     

大同城业务流程管理体系建立分析

几年来,我国商业银行开始了数据大集中工程。数据大集中以后,商业银行信息技术应用重点应由前台柜面业务处理逐步向数据管理集中化、决策管理信息智能化等方向发展,各项业务流程处理的改造也应由原来的网点处理、同一城市处理、同一区域处理,向全国范围内及跨行业务处理一体化转变。     

工作抽样法在集中录入业务工时分析中的应用

从20世纪末开始,国际主要商业银行开始普遍采取前后台相互分离和制约、后台集中作业的管理模式,通过后台完成主要的业务处理,达到节约成本、提高效率、统一管理与防范风险的目的。与此同时,一些大型商业银行也陆续开始采用后台集中作业模式。例如,工商银行在20世纪末实现数据集中后,后台集中作业建设工作就已经展开,并在事后监督项目、汇兑业务等方面取得了很大进展;建设银行近年来后台集中作业发展迅猛,后台作业相对成熟、集中度较高;     

铺设金融数据大集中高品质数据通道--华为3ComRCR弹性可控路由技术

众所周知,数据大集中、业务大集中是目前金融行业IT部门面临的主要工作,随着数据大集中带来的网络改造包括了全方位的建设,如总行数据中心、省数据中心的新建、地市分行以及到网点设备和应用系统的改造.而大集中的核心是将所有业务处理全面电子化,由总行统一管理、统一规划、减少资金风险,所以在网络设备、存储服务器升级的同时,还应该考虑各级网之间传输带宽的提速和优化.     

深发行新一代集中式综合客户服务系统

一、系统概况 1.总行"大集中"核心业务系统 新一代综合客户服务系统采用全国一个数据存储和业务处理中心,在系统设计上贯彻了"以客户为中心、面向交易、面向柜员、面向管理,参数化、模块化"等先进理念,实现了数据集中、账务集中、处理集中,以及统一核算、本外币一体化和全天不间断服务等现代银行电脑系统的全部特征,称之为"大集中".该核心业务系统包括如下16个应用子系统:     

中央银行会计核算数据集中系统（ACS）运行中存在的问题及建议——以朔州市为例

2013年11月,中国人民银行朔州中支作为第二批上线行,成功上线运行中央银行会计核算数据集中系统(ACS)。上线以来,实现了账务数据集中上传处理、业务前后台分离,使朔州地区的会计核算业务处理趋于精细化、专业化,提高了营业部门的业务水平和业务效率。本文结合朔州市ACS系统上线多年来的实践情况,分析业务办理和系统运行中发现的一些问题,在此基础上总结出处理办法以及提出相关建议,进一步促进ACS健康高效运行。     

商业银行数据集中工程分行数据转换策略

随着计算机技术的发展，使各商业银行建立全行统一的核心业务处理系统来集中管理客户数据成为了一种可能。在各行数据大集中工程中，完成各分行应用系统数据向总行系统的数据转换是整个数据大集中工作的主要任务和目标之一。数据转换的完整性与正确性以及效率对于数据集中工作的质量以及系统切换时耗来说，都将起着举足轻重的作用。