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。     

浅谈银行数据仓库的建设

目前各银行已积累了大量的业务数据，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，但是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转向高层信息分析和结合专家知识进行决策支持，因此，在银行数据库基础上建立数据仓库，具有十分重要的实际意义。 银行数据仓库的建设目标是在银行现有大型数据库系统的基础上建立一个面向主题的、集成的、随时间而变的、持久的数据集合，为银行的业务综合分析和战略决策提供有力的工具。 一、数据…     

BI打造银行智能化

目前,国内许多银行已经建好了业务系统,并且在各部门都积累了大量数据。如何从这些数据中分析、挖掘出对银行业务、客户关系管理以及决策支持有用的信息,便成为这些银行所面临的一大问题。BI     

银行管理支持开发体系的现状和发展

随着银行业务发展规模不断扩大,业务品种不断丰富,银行信息科技逐步从过去单一支持稳定运营建设转向支持集运营稳定、管控IT风险、推进产品创新、提供优质服务以及精细化管理为一体的覆盖信息科技建设全生命周期的多维体系建设。     

大数据助力明智决策

正云南省农村信用社作为全省规模最大的金融机构,较早对如何整合银行内部各交易系统数据构建数据分析平台,为银行在客户分析、产品营销、经营管理及金融创新等方面提供数据支持进行了实践研究。通过在数据分析平台之上构建多指标体系的经营决策支持系统,为银行管理层、客户经理等提供日常经营指标、客户分级、资产状况等决策支持信息。为适应未来发展,云南农信对数据的应用分析已不再局限于银行的内部数据,而是开始多渠道收集整合银行内部与外部数据,构建大数据分析平台,实现数据分析的多维化。     

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。     

数据集成系统沟通交易系统与分析系统的桥梁

银行的交易系统（OLTP系统）经过数十年的运营,已经积累了丰厚的源数据。银行需要不断的提升自身的经营管理能力,就需要及时、充分的利用这些源数据,将源数据转化为信息,以信息来支持战略规划和业务创新。众多的分析系统（OLAP系统）随需而生,源数据是分析系统赖以生存的基石。     

银行气候信息财务披露：标准、问题应对与内审保证

银行气候信息财务披露在宏观环境、监管趋势、业务需要的驱动下应运而生。本文介绍了银行气候信息财务披露的内驱动力和披露标准,分析了气候当前和预期财务影响的量化手段、气候相关情景分析、气候相关指标等数据缺失问题,提出了新数据源、新工具和技术等创新应对方式,并建议运用银行内部审计的鉴证和咨询职能来保证数据准确性。本文探索了银行气候信息财务披露的落地,对评估会计行业未来发展具有一定参考价值。     

数据管理迈向精细化

在商业银行转变发展方式,实现战略转型的关键时期,信息化也需要探寻新的模式,逐步从"对业务支持"走向"与业务融合",实现从"银行信息化"向"信息化银行"的转变,在此过程中数据将发挥核心作用。     

构建综合利用银行信息资源的网络安全体系

近几年，随着数据大集中的完成，银行已转向信息资源综合利用，电话银行、手机银行、网上银行方兴未艾，银行的网络系统不仅7×24小时传输银行关键业务数据，还传输管理信息和决策信息等重要数据。因此对网络的稳定性、可靠性具有相当高的要求，银行的网络安全建设日益显现出其重要性。为保证银行业务系统各类信息在存取、处理和传输中的完整性、机密性、可审计性和可用性，以及网络系统自身的可靠性、完整性和可用性，需多方位考虑设计网络系统的安全方案。网络系统安全方案的制定应尽可能全面和合理，并根据银行特有的多级管理和一级营业的管理特征，利用当前成熟和较为先进的网络安全技术，构建银行网络系统安全体系结构。本文详细分析了银行网络系统的安全风险问题，并在此基础上给出网络安全策略。[第一段]