后数据大集中系统参数管理的风险防范

数据大集中既提高了银行的核心竞争力,又为银行应对越来越激烈的市场竞争提供了广阔的技术平台;同时也为银行的业务流程再造及管理制度改革提供了有力的技术支持。目前,大部分商业银行的核心业务数据已全部集中,后台运行已成为商业银行各项业务发展的基础。数据大集中的好处是显而易见的,其发挥的效益也逐步显露。数据的集中带动了业务创新、管理创新,但数据大集中的方式也不是无懈可击的,随之而来的是风险的大集中,如果不处理好数据大集中后的一系列风险问题,将无法达到预期的目标,并有可能产生严重的后果。因此,研究数据大集中之后后台运行的风险及其变化特征和防范对策,不仅至关重要,而且甚为迫切。     

数据集中与业务创新

银行的数据集中，实现了以账务数据为主体的全行核心业务数据集中处理，从而建立银行产品、服务的统一平台和管理信息系统的统一数据源。笔者认为，数据集中系统的推广实施，为业务创新构筑了一个良好的平台，如何利用、开发这个平台，使之快速、有效的为业务创新服务，将是数据集中后面临的首要问题。     

数据治理体系机制研究

正在数据集中的基础上,近年我国商业银行数据治理在提高数据质量、有效使用数据等方面已经有了一定成果,基本满足了商业银行业务运营、风险管理、业务创新、监管合规的需要。中国工商银行在数据治理体系机制方面的研究课题可为同业做出有益借鉴。     

大集中下地方数据返还和报表展现

按照"数据集中、资源整合"战略,中国人民银行信息化建设快速推进,逐步实现支付、征信、反洗钱、国库、货币金银、调查统计等重要业务系统数据全国集中。数据集中有效优化了业务流程,提高了业务执行效率,有     

关于商业银行数据大集中后的思考

随着国内各家商业银行数据大集中的实施和陆续完成,大集中后的管理革新、流程再造和信息化建设提上了议事日程。如何发挥好数据集中的作用和效益,借助技术的外力,达到完善体制、业务创新、提炼内力、防范风险的目的,成为各家商业银行在数据集中后需要认真思考的问题。     

个人重要客户服务系统的设计与实现

在实现数据大集中之后，银行的主要业务数据被集中到一个或几个数据中心。有了集中的数据，银行能更好地掌握全行的客户、财务、业务和控管等信息，增加了业务的联动性、实时性和可管理性。在大集中的运作环境下，银行应该更充分地利用集中的数据，创造更多的业务品种，提供更贴心的客户服务，提高银行对客户的渗透能力，以创造更大的利润收益。     

数据集中系统对建设银行会计模式的影响

建设银行的数据集中是在统一业务需求、业务和技术标准的基础上,建立起适合业务发展需要和现代管理模式的技术框架--数据中心、前置(一级分行和二级分行)、前端(网点或各种外部渠道)三级系统架构的全行核心业务应用系统,实现以账务数据为主体的全行核心业务数据的集中处理,形成与数据集中相配套的业务和管理制度,为管理信息系统和决策支持系统提供帐务数据和其他信息,为金融创新和业务拓展奠定基础,从而提升全行核心竞争力.     

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。     

虚拟化技术提升银行数据中心效率

国内商业银行经过多年信息化建设,已经完成了基础设施建设,实现数据集中和应用整合。信息技术在支持业务成长、推动业务创新方面所起到的巨大作用毋庸     

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。     

数据大集中对金融统计工作的影响

我国银行业数据大集中进程，为我国金融统计的数据质量、金融统计业务创新带来了机遇，同时也对金融统计标准和规范、金融统计风险防范、金融统计人员素质的提高带来了挑战。因此，应在银行业数据大集中条件下，规范现有的金融统计指标体系、培养高素质金融统计队伍、完善金融统计服务功能、防范金融统计的系统性风险。     

国库会计数据集中后核算管理的变化及风险分析

随着财税金融体制改革的不断深入和人民银行信息化建设的日益加快,人民银行总行开发了《国库会计数据集中系统》（以下简称TCBS）,以一记双讫、原子交易、事项驱动等业务处理原则处理国库业务,改变了传统模式下预算收入业务“批量处理、多环节报解、逐级上划”的作法,实现了“预算收入直达目的国库、预算支出即时到账”的业务目标,加速了资金周转。国库会计数据集中给国库带来的不仅是工作效率的提高,也是国库会计管理模式和业务流程的全新变革,更是国库资金管理理念的创新。但随之而来的是新的风险点及风险如何控制问题。     

平衡计分卡——信息时代银行绩效管理的利器

近年来,我国金融业特别是各商业银行借鉴国际同业的先进经验,全力推进数据大集中工程的建设和新一代综合业务系统的开发投产,取得了令人瞩目的成绩。大集中以后怎么办?成为业界普遍关注的问题。应乘势而上,积极稳妥地开展数据仓库(DW)、客户关系管理(CRM)、管理信息系统(MIS)等项目的开发建设,向数据要“宝”,向数据的深加工要效益,不断提高数据和信息的综合处理、分析及应用水平,为业务创新、风险防范、提高盈利能力和提升现代化管理水平打好坚实的基础,提供强有力的技术支持和保障体系。实施和推广平衡计分卡(BSC,BalancedScoreCard…     

数据大集中后的分行信息科技工作

工行数据大集中和全行集约化科技管理体系的初步形成，有效地提高了全行信息系统的安全运行水平，加快了信息系统的整合，有力地支持了业务发展和创新。但随着数据大集中和管理集约化的不断推进，分行信息科技工作如何定位？如何有效配置资源，进一步发挥科技对业务发展与创新的推动作用？目前分行的科技工作中的问题及如何应对？这是各级关心科技工作的领导和技术人员在实际工作中不断思考并积极探索和实践的问题。随着股改的不断深入，     

安全体系——数据中心"防火墙"

不管我们怎样看待银行业数据集中和业务集中，至少有一点金融企业已基本达成共识，那就是随着银行业务的不断发展，数据和业务的集中已成为不可逆转的一种趋势，各商业银行分别将数据集中到区域或总行数据中心，以提高银行自身的服务水平和核心竞争力。但是数据大集中后，各种类型的数据就直接汇聚到数据中心进行统一管理，数据中心变得日益复杂和庞大，从而给银行生产系统的稳定运行带来巨大挑战。因此，构建一个完备的数据中心安全管理体系就显得极为重要而迫切。这不仅能对金融业务创新和发展提供有力的保障，同时也能为金融业务操作风险的有效控制创造条件。     

商业银行的业务连续性管理探讨

当前，我国银行业务的开展高度依赖信息技术的应用，各商业银行已基本完成了交易数据的集中处理，为创新业务模式、改善金融服务质量提供了有力的支持，但数据集中也给银行带来了技术风险的高度集中。银行业务连续性管理的总体目标是为了提高银行的风险防范能力，有效地减少非计划的业务中断，并保障在重大灾难性事件发生后关键业务的连续运行。     

区域数据集中体系下兼顾本地化需求的工作模式探讨

数据集中为银行业信息化发展注入了新活力，为业务创新奠定了技术基础，但数据集中也并非十全十美，如果不同步处理好数据集中带来的一系列问题，集中将无法达到预期的目的和效果。本文以区域数据集中体系为基础，对集中式系统和本地化需求之间的关系进行分析，并在工作方式、技术手段和项目管理三方面对如何兼顾本地化需求的工作模式进行探讨。     

基于控制论探析数据大集中后商业银行计算机信息系统的安全

目前,为了适应日趋激烈的竞争,国际商业银行纷纷进行了数据集中,通过将经营策略和信息技术的紧密结合,提高银行的国际竞争力。国内商业银行也依托现有的业务处理系统,重新设计、规划、开发和实施了数据大集中模式下全新的业务处理模式。图1是数据大集中后,商业银行业务处理模式的原理图。在这种模式下,银行的客户数据与处理数据集中在数据运行处理中心(简称数据中心)的主机上进行。当有业务请求时,所有银行的前端数据采集可以通过综合柜台系统、银行卡系统、清算系统、信用管理系统、自动柜员机、网上银行、电话银行等多种接入渠道通过网络…     

谈商业银行数据大集中模式下实时同城交换的实现

数据大集中是目前各商业银行电子化发展的趋势。数据集中后，可以提高商业银行的风险控制能力、客户服务水平、产品开发和市场响应速度。进一步提高赢利和降低成本。由于全国性商业银行业务数据的复杂度很高，往往实现以账务数据为主体的全行核心业务数据的集中处理。所以各地业务处理模式的差异性不能全部在各商业银行总行集中系统中体现     

戴尔9G刀片为数据“大集中”推波助澜

目前，银行、证券等金融行业在数据“大集中”上取得了喜人的成绩。其中，中国工商银行实现了全国范围的大集中，中国建设银行实现了省一级的集中，上海证券等证券机构也陆续把业务数据集中到总部统一处理。上述机构的数据“大集中”都促进了业务的开展，提高了企业的竞争力。种种迹象表明：数据“大集中”是未来信息化发展的重要趋势。