银行业务系统数据集中后的分布式处理

信息技术的发展,为银行业务系统的数据集中创造了条件。以全国工行系统为例。短短几年功夫,业务数据由支行到分行,进而集中到省行,直至目前全都集中到全国两大数据中心。数据的大集中为银行业务处理带来了诸多便利,同城的通存通兑、异地的实时汇划等困绕多年的问题迎刃而解。但不容忽视的是,数据集中同时也带来一些问题,其中最为突出的是各地处理前置机的脱机问题。本文从解决脱机问题出发,提出分布式处理的设想,希望能对银行业务系统建设有所裨益。     

全国数据集中工程中特色业务系统项目建设经验

经过近7个月的奋战,2004年4月23日,中国建设银行内蒙古分行(以下简称“内蒙古建行”)将原有城综网系统成功地上挂到总行数据中心北方分中心,实现了内蒙古建行数据的全国集中,成为首家加入总行数据集中系统(以下简称“DCC系统”)的省级分行。在DCC工程中,内蒙古建行将具有本地特     

数据集中环境下银行业务系统整合的探讨

目前,国内各商业银行纷纷增加科技投入,加快信息化建设,实施业务数据区域性集中处理是其中的一项重要内容.数据集中处理可以充分发挥计算机与网络通讯的技术优势,降低银行营运与交易的成本,增强业务交易的可靠性和提高效率降低风险.     

新一代综合业务系统报表的自动批量处理

自从大机延伸成功以来,我行的各项业务报表数据(包括对公、储蓄、牡丹卡及事后监督)的处理都是自动批量进行的。每天只需在UNIX系统中敲入一个命令,计算机便会自动从省分行接收大机返传数据,自动分离转换合成,最后自动把生成的数据分发给各县支行和办事处。整个过程一气呵成,全部自动处理无须任何人工介入,极大地提高了工作效率和数据处理的准确性。然而随着新一代综合业务系统的推出,报表处理都在Windows系统中进行,原来在UNIX系统中精心设计的批处理程序没有了用武之地，而要在新一代综合业务系统中实现报表的自动批量处理,有三个关键…     

新一代综合业务系统在数据集中环境下的应用

中国民生银行是首家主要由非公有制企业入股的全国性股份制商业银行,2000年12月19日,中国民生银行A股在上海证券交易所挂牌上市,为了在日益激烈的银行竞争中立于不败,民生银行将上市募集资金的20%投入到科技开发上,以"科技兴行"为战略,研制并开发了全国集中的新一代综合业务系统.     

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。     

如何建立大集中后的生产系统故障应急处理体系

随着银行业数据的高度集中，相应地带来了管理的集中和风险的集中。如果生产机房发生灾难事件，银行就会面临所有网点及业务停顿的困境，更为严重的是可能丢失业务数据，因此保障银行业务系统的安全稳定运行显得尤为重要。目前各家银行都建立了灾难备份系统，但由于灾难备份系统受演     

数据集中过程中特色业务的改造方法

数据集中主要采用两种方式：物理集中和逻辑集中。物理集中方式在根本上不对原系统进行大的调整，故本文不予论述。     

数据物理集中后的备份方案

目前,综合业务处理系统在交通银行得到全面推广,极大地促进了业务的发展.作为实现数据大集中之前的一种过渡,交行南通分行将其综合业务处理系统的数据物理集中到所属的南京分行,并针对这种运行模式制定了新的数据备份方案.     

浅谈数据大集中形势下分行的技术支持工作

·中国金融电脑2003年第6期随着计算机处理能力、存储技术和网络通讯技术的迅猛发展以及在实际应用中的日趋成熟,银行业务已经完全或部分实现了多城市大区域(甚至于全国)的统一、集中、实时处理。从企业发展的多层面、多角度综合考虑,大集中无疑是未来银行业的发展方向。为了提     

"银行大集中启示录"系列报道之二面向未来:探讨大集中

没有现代化的科技就没有现代化的银行.实施大集中,能够带来领先的科技平台,并由此带动管理提升、带动业务发展.银行可以节约IT投资,集中全部力量开发、推广应用软件,避免重复投资、重复开发现象.并且,在集中处理模式下,银行可以实现账务处理和账务信息的集中,从而达到集中管理、分散经营的要求.同时,大集中能加强金融风险的防范,进一步提高资金的流动性和资金营运的效率,有效地改善商业银行的管理机制.这些,都已经成为银行界人士的共识.     

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…     

数据中心批量动态管理策略

面临加入WTO后的新的挑战，国内银行业已深刻认识到信息科技作为银行业核心竞争力的作用。为了集中科技资源，提高运行效率，各商业银行都在逐步实施数据集中工程。数据大集中已经成为大型商业银行发展的基本潮流。它除了可以带来节约成本，提高效率的优势外，同时对国内银行业应对巴塞尔新资本协议，在数据集中的基础上，通过建立数据仓库，降低决策风险，也有着巨大的技术支持作用。     

利用UDI系统实现批量数据交换

随着我国金融领域的逐步开放，金融业务越来越集约化、综合化。混业经营的趋势对金融机构IT系统的适应能力提出了更高的要求，以客户为中心的经营战略开始指引金融机构的IT建设。这就要求金融机构的IT架构灵活、开放，能够随着市场需求的变化不断更新升级。     

数据大集中过程中值得重视的问题

随着金融体制改革的不断深入，商业银行面对各种挑战，要在激烈的市场竞争中生存、发展，必须进行金融创新，不断推出新的金融产品和金融工具，拓展服务功能、服务方式和服务渠道；集中掌握市场信息，及时做出正确的经营决策；充分利用资源，统一控制风险。实现上述目标，不仅要在业务思维和管理理念上进行创新和突破，还需要很好的技术支撑。正因为如此，运用先进的信息技术提高自身竞争优势已成为当前国内银行业的大势所趋，而数据大集中正是银行运用信息技术促进自身发展的重要内容。作为一项系统工程，核心业务系统在数据大集中建设中至…     

"银行大集中启示录"系列报道之一中国银行业向大集中看齐

1999年9月1日,中国工商银行决策层做出了工行科技发展史上极为重要的决定,同时也是整个中国银行业历史上意义深远的一个决定:实施以"9991工程"命名的大集中工程,用3年的时间将遍布全国的36个大机中心逐步并到上海、北京两大数据中心,以实现集约化经营和集中管理.这一决策,在当时国内银行界掀起了不小波澜.之后,各大国有商业银行纷纷提出相似的电子化建设规划:中国银行提出建设八大信息中心,所有中心将使用统一的数据库模式,并将相互连接,资源共享;中国农业银行计划在"十五"期间将全国的计算中心集中为36个省域数据中心,并在此基础上进行全国集中,建立全国的数据中心,实现全行所有有效网点集中联网、所有会计账务集中处理、所有客户基本信息集中管理.     

数据集中与数据挖掘

目前,数据大集中已为国内银行业所熟悉,而在西方,银行业在20世纪90年代初期已经开始使用这项技术,如澳大利亚国民银行、加拿大皇家银行、美国的芝加哥银行等都在十几年前就先后实现了数据集中。这是一种趋势,也已经成为一种潮流。顺应这一趋势和潮流,中国民生银行于2001年底在国内银行业率先实现了数据大集中。     

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.     

银行物理大集中工作实施要点

近年来,国内很多银行纷纷踏上了电脑应用系统大集中的道路.虽然他们目标相同,但选择的方式各异:有的一步到位,进行逻辑大集中,在全行范围内建立若干信息中心,信息中心辖内各分行的业务集中在同一个应用系统上,各类数据视具体要求进行集中或分布处理;有的则分步走,先进行物理大集中,在全行范围内同样也建立若干信息中心,但信息中心内使用多套应用系统(基本上是信息中心辖内的各分行集中在一起使用原有的应用系统).虽然从严格意义上讲后者数据没有高度集中,但大集中的主要流派不外以上两种,各大银行可根据具体情况设计自己的集中方式.笔者参加了中国银行华东信息中心物理大集中的协调和组织工作,积累了一定的经验与教训,在此与同行进行交流.