数据仓库在我国商业银行的应用研究

随着我国商业银行改革、创新和国际化进程的不断深化,商业银行的公司治理必须同步改善,才能在激烈的竞争中谋求发展壮大。目前中国银行信息化的基础设施建设框架已经基本构成,各大商业银行基本完成物理和逻辑的数据集中工作和综合业务系统的推广,统一的业务应用平台已得到初步建立,部分商业银行的实现经营模式也由最初的业务为中心向客户为中心的转变。现阶段,我国银行业面临着新的挑战:大量的业务经营数据已经在数据库积累起来,如何对数据进行有效挖掘,使之为银行分析和决策所用;现代商业银行管理需从内外出发,对内则加强风险管理和绩效考核,对外则加强客户关系管理,又应如何完善这两方面的管理呢?     

依托数据仓库 构建核心竞争优势——工商银行数据仓库建设实践

当前,工商银行数据仓库已经纳入100多个业务系统基础数据,覆盖存款、贷款、信用卡、票据、基金、债券、理财、结售汇、贵金属、电子银行、金融衍生产品等业务线,积累了超过200TB的历史数据,在客户关系管理、市场营销、绩效管理、财务预算、风险管理等业务领域提供了超过2000个数据接口服务。     

数据仓库应用及未来发展

人们对信息技术广泛应用的过程中所形成的大量电了化数据的分析需求导致了数据仓库的产牛。从技术角度描绘，数据仓库是一种对历史数据进行有效整合，并面向业务分析主题而建设的海量数据存储。它集成了分布在组织中不同系统中的商业数据，为决策者提供各种类型、有效的数据分析，起到决策支持作用，是一系列技术工具和数据管理机制的统称。     

数据仓库在对公客户信用风险管理中的应用

目前,对公贷款业务是当前商业银行的重要业务和主要利润来源。相对于个人贷款,对公贷款业务具有单笔金额大、周期短、回报高等特点,是各商业银行最主要的资产,并为商业银行贡献了大部分利润。在我国较弱的信用环境和复杂的经济形势下,如何提高对公客户风险管理能力、防范信用风险,     

未来数据仓库在银行业的应用

监管机构通过制度形式明确指出了未来我国银行监数据仓库建设的必要性．这一举措将进一步推动数据仓库在银行业的实施步伐．掀起银行业新一轮数据仓库建设的热潮,同时,也将深入影响未来我国银行业数据仓库的架构趋势,改变未来数据仓库在银行业的应用模式。     

数据仓库技术在客户关系管理中的应用

目前,我国规模以上的商业银行已经建成或者开始建设各自的一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据仓库系统,期望能够将分散存储在已有各种会计系统、支付与结算系统、资金营运系统、信贷系统等个人（自然人）客户和法人（企业、事业、机构）客户中大量的数据进行有效的整合,建立全行范围内数据完整的单一视图,实现各系统之间所有经营信息和客户信息互联,以满足全行各个层次和不同部门的管理决策和客户分析需要。     

数据仓库技术在保险业中的应用分析

保险业已进入激烈竞争的时代，各大保险企业经过多年的运营，已经积累了大量业务、财务、精算等方面的重要数据。如何对这些数据进行深层次汇总、处理和分析，从中挖掘业务规律以提高效益并防范风险，是保险行业亟待解决的重要数据应用问题。     

基于数据仓库实现业务价值

经过多年发展,我国绝大多数商业银行已经建立了一批较为先进的业务处理和办公自动化系统,实现了业务处理和运营、管理流程的电子化,并已完成了全行数据集中。随着传统商业银行逐步向现代化、知识型银行的转变,如何将积累的大量业务数据转化为有价值的信息和知识,用于提升银行管理决策水平,支持银行业务进一步发展,已成为银行信息化建设过程中面临的重要课题。     

数据仓库技术在商业银行中的应用与发展趋势

我国银行业信息化建设从电子化起步,主要经历了自动化和网络化两个阶段,在经历了单机批处理、联机实时处理、联机网络处理等阶段后,于20世纪90年代进入数据集中、系统整合和创新阶段。经过多年发展,我国绝大多数商业银行已建立了一批较为先进的业务处理和办公自动化系统,实现了业务处理和运营、管理流程的电子化,     

数据仓库在保险公司客户关系管理中的应用

在日趋激烈的市场环境下，保险公司已经深刻地认识到维持良好客户关系的重要性和迫切性，纷纷从“以产品为中心”向“以客户为中心”转移。     

数据仓库在银行业中的应用

我国银行业计算机应用经过20余年的发展，已从单机网点发展到综合业务联网平台，但在信息化建设方面也存住一些问题。具体体现如下：（1）在线交易系统中大量的务数据需要加工、整理、分析和汇总方可成为分析决策的有用信息。（2）现有管理系统只针对特定业务开发，不能满足高层次的数据分析要求。（3）数据来源于不同业务处理系统，数据格式不统一。     

商业银行零售业务发展的趋势及竞争策略

进入21世纪后，全球商业银行的零售业务呈现出一种全新的发展趋势。面对这种发展趋势，商业银行制定什么样的策略来应对越来越激烈的竞争，本文拟对此作一探讨。     

我国银行数据仓库和商业智能的发展策略

目前,中国银行业面临着全球比、网络化、同质化、多样化的竞争形势,需要借助数据仓库（DW）和商业智能（BI）应用,挖掘数据价值,实现科学决策。随着业务的扩张、业务风险的增加,银行业对与业务相结合的DW＆BI解决方案的需求陕速增长,如：风险数据分析、客户价值分析、综合绩效分析等。银行应根据技术发展趋势,合理选择DW＆BI产品,将其应用于复杂的业务分析、模型建立、系统构建相结合来制定DW＆BI应用策略,以确保商业利益的合理实现。     

城市综合业务数据仓库的设计与应用

一、方案背景 １．存在问题 海南建行于１９９５年建立了联机事务处理的城市综合业务数据全集中网络系统（以下简称“城综网”），经过多年的业务拓展，城综网各业务数据一一会计、储蓄、信用卡及公积金等已积累了大量的信息，在日常管理工作中，如下问题迫切地需要解决。 （１）几年来城综网数据库存放了大量的业务流水、客户和银行的资料信息等，运行业务系统被历史数据占用了较大的磁盘空间，为系统备份和恢复等日常维护工作增加了很大的负担，同时严重地降低了部分应用系统的运行处理能力。 （二）随着金融系统改革的深入和同业竞争的加…     

基于数据仓库的信用卡客户规则获取

分类器是数据挖掘的一种基本方法。本文首先介绍了数据仓库的概念,然后讲述了信用卡数据仓库的建立过程,讨论了如何用判定树提取客户的分类规则,并对规则的正确度进行了评估。     

利用数据仓库管控客户信用风险

对公贷款业务是当前商业银行的重要业务和主要利润来源。相对于个人贷款,对公贷款业务具有单笔金额大、周期短、回报高等特点。但在我国较弱的信用环境和当前复杂的经济形势下,对公客户信用风险较大。许多企业、甚至大型公司破产倒闭时有耳闻,为相关银行带来     

中小商业银行数据仓库实施之道和应用价值

银行数据仓库的构建和业务管理能力的提升是一项长期和复杂的系统性工程。在实践中,中小商业银行须结合自身特点,选择成本可控的实施方案及技术架构,结合业务需求进行分阶段开发,重视数据管控工作,培养本行专家团队,掌握核心技术,从而实现稳健和持续地提升各项业务管理能力的目标,推动业务发展,提升整体服务水平。     

数据仓库技术在资产管理公司的应用

建设数据仓库的必要性在过去20年中,数据库技术为企业的商业计算和数据处理发挥了重要作用,为什么在有了数据库技术的成功发展后,又蓬勃兴起了数据仓库技术呢?这是因为当今企业的决策者越来越认识到信息的价值,他所面对的问题不再是简单的处理数据,而是如何使用数据。企业的信息化,最大的功能应该是解决企业的决策     

数据仓库和数据挖掘技术在信用卡分析中的应用

随着信用卡业务的发展，银行积累了大量客户交易数据，如何利用客户的特征数据和交易数据，获得客户的行为模式，从而更好地为客户服务、提高效益，是信用卡管理中迫切需要解决的问题。数据仓库和数据挖掘技术在信用卡分析中的应用较好地解决了这个问题。