银行业务与信息化系统分析
商业银行数据信息化发展分析
中资商业银行如何在第一时间了解到合作伙 、伴特 别是 用 。应 当 说 ，数 据 仓库 建 设 既是 现 代 商业 银 行业 务 与 经
国 际业 务交 易 对 手 的经 营 状 况十 分 必要 。集 中的 数据 平 营 管理发展到一定阶段对银行信息管理水平提出的现实 台能 使得 商 业 银行 及 时 有 效地 了解 对 方 的 当前 经营 状
况 ，有 效地规 避外部 风 险 。
要 求 ，又 是现 代商 业 银行 业 务 发 展与 信 息技 术 发展 高 度
融合 的必然 趋势 。 数 据 仓 库 系统 建 设分 成 三 个 阶段 ：数 据 仓 库规 划 阶 段 、数 据 仓 库 设计 与 实现 阶 段 、数据 仓 库 支持 与 增 强阶 段 。数 据 仓 库 规划 阶 段 包括 业 务 需求 设 计 、信 息调 研 、
从银 行 的 成 本效 益 角 度而 言 ，数据 集 中后 总 行研 发
出一 个 新 产 品 ，全 国 范 围内 可 以 同步 统 一 实施 。这 样 既 保证 了规 模效 应 ，提 高 了服 务 水平 ，又 节 约 了开 发 和 维 护 的人 力 成本 ，极 大 地提 升 了银行 的经 济 效益 ，降 低 了
基 础性 信息 化 系统 工程 。 商业银 行 的数 据信 息
化 以数据 集 中 为前提 ，以完 善 的综 合业 务 系统
为 基础 平 台 ，以数据 库 技 术为 工具 ，以 信息 安
时 掌握 客 户的 资金 动 态和 流 向 ，而在 数 据未 集 中前 的分
布模式 下 ，要掌 握客 户的资金 动态几乎 是不可 能的 。
阶 段 包 括 系统 维 护和 支 持 、逻 辑 数据 模 型 回顾 、物理 数 据 模型 回顾 、性能 调整和 容量规 划 。 数据 仓 库 是 管理 信 息和 分 析 型 应用 最 有效 的方 式 ，
金融行业专家谈信息化：银行后台管理信息系统整体方案
银行后台管理信息系统整体方案银行业是信息密集型行业，因而高度依赖信息技术。
近年来，国内多数银行已经拥有前台业务处理系统，完成或正向统一的业务系统、集中的数据管理迈进。
而大量的数据集中之后，中国银行业又面临着如何把数据转化为有用的信息并支持管理决策，最终实现银行的知识化管理。
上期提到了国内银行如何借助后台管理信息系统应对发展挑战,本期将主要介绍银行后台管理信息系统整体方案。
银行后台管理信息系统主要包括企业管理系统(如财务会计，管理会计, 风险管理,资产负债管理,客户关系管理,战略计划和商务智能等)和业务支持系统(如采购管理,人力资源和差旅管理等),各系统之间应紧密集成，数据共享和统一，能够为银行构筑一个统一规范的管理信息平台。
实现银行财务管理集中化银行财务管理能实现在全行范围控制和集成财务信息，集中记录和跟踪财务会计数据，并支持多种语言和多种货币以及多种总帐科目表的管理。
同时帐务处理应与其他业务支持系统紧密集成，如固定资产主数据录入系统后折旧可自动计算并生成财务凭证。
此外,将费用按不同费用类别归集至产生费用的部门或项目,还可将费用按照预先设定的模板分摊至各部门,产品,帐户,业务线和项目中,以便更准确核算其直接和间接费用。
系统还应支持预算管理,在费用接近或超过预算时采取警告或冻结等措施对费用进行控制。
在财务会计基础上,银行需要计划并控制所有帐户、银行产品及各个机构部门的收入及费用。
管理会计内容包括费用归集和分摊（至机构，产品和客户等），内部资金转移定价和多维盈利报告等功能,帮助银行全面分析单个帐户,产品和部门的盈利状况。
提高风险管理和资产负债管理能力银行所面临的最大的挑战就是市场风险，信用风险(如VaR)和操作风险。
银行需要通过风险控制减少损失，保持市场竞争优势,确保自己所承担的仅仅是非常具体的、经过计算的风险。
系统应能提供各种分析控制工具使各种风险均可得到及时监控,并在未来提供满足巴赛尔协议的工具。
商业银行的信息化建设
定义
商业银行信息化建设是指利用信息技 术和手段，对商业银行的各项业务、 管理流程进行优化和改造，以提高银 行的运营效率、服务水平和竞争力。
特点
商业银行信息化建设具有数据集中化 、业务电子化、信息共享化等特点， 能够实现业务流程的自动化、标准化 和规范化，提高银行的决策效率和风 险管理水平。
商业银行信息化建设的重要性
总结词
人工智能技术可以为商业银行提供智能 化的客户服务、风险评估和决策支持等 方面的应用。
VS
详细描述
人工智能技术包括机器学习、自然语言处 理和智能语音识别等技术。通过这些技术 ，银行可以为客户提供更加智能、便捷的 服务，同时也可以提高银行的风险评估和 决策支持能力，帮助银行更好地管理风险 和把握市场机会。
随着商业银行信息化的深入，网络安全和客户隐私保 护的难度逐渐增大，需要应对各种网络攻击和数据泄 露风险。
安全与隐私保护的对策
建立完善的安全管理制度和风险防范机制，加强网络安 全技术防范措施，定期进行安全漏洞扫描和风险评估， 确保客户数据的安全和隐私保护。
技术更新换代的挑战与对策
技术更新换代的挑战
随着科技的不断发展，商业银行需要 不断更新和升级信息系统和技术设备 ，以适应市场的变化和客户的需求。
05
未来商业银行信息化建 设的展望
数字化转型的趋势
数字化转型是商业银行未来发展的必 然趋势，通过运用大数据、云计算、 人工智能等技术手段，实现业务流程 的数字化和智能化，提高服务效率和 客户体验。
数字化转型将推动商业银行的产品和 服务创新，例如线上贷款、智能投顾 等，以满足客户不断变化的需求。
金融科技的融合发展
商业银行的信息化建设
汇报人：可编辑 2024-01-03
银行信息管理系统可行性分析报告
银行信息管理系统可行性分析报告一、客户需求人们希望能更方便更省时地办理储蓄业务随着拥有多种银行卡的人群不断增长人们急切希望有一种通用的银行卡以便随时随地在哪家银行都可以存款提款现在计算机网络的高速发现使越来越多的人更喜欢在网购物、在家存款取款。
在这样的背景下很明显需要建立一个新的、高效的、方便的、互联的银行信息系统以此提高银行信息系统的工作效率满足更多用户的需求。
二、对现有系统的分析当前大多数银行所使用的银行信息系统办理业务各时手续繁多人工业务操作过多严重影响了工作效率以至客户等待办理手续过长感到不耐烦且出错率高。
1、当前系统的处理流程以用银行卡取款为例储户用卡取款时不能直接取款要先填取款表交给业务员输入资料再由储户输入密码以确认身份还要在取款表单上签名以再次确认最后才业务员才把现金交给储户。
2、工作负荷由于办理手续的繁多和不合理工作效率非常低，需要大量业务员通常有储户等待排成长龙的现象这给工作人员增加了非常大的负担和额外的工作负荷同时也给银行公司的发展带来了严重的制约和压力。
3、人员需要大量业务员和额外的工作人员。
4、局限性当前系统办理业务的流程导致了一个很大的问题工作效率极其低。
因此急需开发一个高效的银行计算机储蓄系统。
三、新系统方案（一）系统的目标随着信息技术的飞速发展,信息技术在金融业得到广泛应用。
管理信息系统的建立,可以改变传统银行业以手工方式进行业务处理,改变原有的各种票据不易保存及容易丢失的现状,以及业务流程多而重复的状况,实现对数据的信息化保存,不但缩短了储户存取款的时间也降低了企业成本,进而提升了企业形象。
银行管理信息系统的建立,简化了各项业务流程；采用管理信息系统,取代了人工票据记录,使银行的出错率降低,也便于银行的内部控制。
银行信息管理系统可行性分析随着社会的发展时代的进步人们生活质量的提高与银行打交道已经成了人们生活中不可或缺的一部分银行的用户持续增长。
可是人们对银行的服务也提出了更多、更高的要求。
商业银行数字化转型的研究与实践
商业银行数字化转型的研究与实践随着信息技术快速发展和市场竞争的加剧，商业银行已经进入了数字化转型的时代。
数字化转型是商业银行面临的一项重要任务，其目的是通过应用科技手段来提高业务效率、降低成本、提升客户满意度等方面的综合竞争力。
本篇文章将对商业银行数字化转型的研究和实践进行探讨。
一、商业银行数字化转型的意义1.1 提高业务效率随着信息技术的快速发展，商业银行可以借助数字化手段来提高业务效率。
通过信息化的手段，银行可以实现业务的快捷办理，提高客户满意度。
例如，在柜员窗口、自动柜员机、网上银行等渠道上，客户可以很快地完成各种业务，如转账、存取款、贷款等，并且可以随时查询自己的账户明细。
1.2 降低成本数字化转型也有助于降低银行的成本。
数字化银行可以实现自动化处理各种业务流程，比如贷款审核、贷款发放等，也可以通过人工智能、大数据等技术手段来预测客户需求、优化营销等，从而降低银行的运营成本。
1.3 提升客户满意度数字化转型可以帮助银行提升客户满意度。
数字化银行可以开发出更加智能化的产品和服务，例如在线开户、移动支付等，提高了客户的体验感受。
同时，数字化技术也可以帮助银行更好地了解客户需求，实现个性化服务，进一步提高客户满意度。
二、商业银行数字化转型的主要实践2.1 大数据支持商业银行可以通过大数据分析技术来处理海量的银行数据，从中获取有价值的信息，例如客户消费习惯、信用风险等，从而为银行业务提供更加有效的支持。
2.2 人工智能应用商业银行可以将人工智能技术应用于客户服务、风险管理等方面。
例如，在客户服务方面，可以开发出语音识别、自然语言处理等技术，实现机器人客服，提高服务效率；在风险管理方面，可以通过人工智能技术识别风险信号，实现智能预测和控制风险。
2.3 区块链技术应用商业银行可以利用区块链技术改进现有的金融业务流程，例如贷款发放、交易结算等。
区块链技术具有去中心化、安全性高、不可篡改等特点，可以有效降低交易成本、提高效率。
银行如何提高信息化建设和数字化转型
银行如何提高信息化建设和数字化转型在当今数字化时代，银行面临着前所未有的挑战和机遇。
随着科技的迅速发展和客户需求的不断变化，提高信息化建设和数字化转型已成为银行保持竞争力、提升服务质量和实现可持续发展的关键。
一、明确信息化建设和数字化转型的目标银行在推进信息化建设和数字化转型之前，首先需要明确清晰的目标。
这包括提高运营效率、优化客户体验、加强风险管理、创新金融产品和服务等。
例如，通过数字化手段实现业务流程的自动化和智能化，减少人工操作和处理时间，从而提高业务处理效率；利用大数据分析和人工智能技术，深入了解客户需求和行为，为客户提供个性化的金融解决方案，提升客户满意度和忠诚度。
二、加强技术基础设施建设强大的技术基础设施是银行实现信息化建设和数字化转型的基石。
这包括升级硬件设备、优化网络架构、构建安全可靠的数据中心等。
银行需要采用先进的云计算技术，实现资源的灵活配置和高效利用，降低运营成本。
同时，要加强数据安全防护，采用加密技术、身份认证、访问控制等手段，确保客户数据的保密性、完整性和可用性。
三、培养和引进数字化人才数字化转型离不开具备数字化思维和技能的人才。
银行一方面要加强内部员工的培训，提升他们的数字化素养和业务能力，使其能够适应新的工作模式和技术应用；另一方面，要积极引进外部的数字化专业人才，如数据分析师、软件开发工程师、人工智能专家等，为银行的数字化转型注入新的活力和创新思维。
四、推动业务流程数字化银行的业务流程繁琐复杂，数字化转型为优化业务流程提供了契机。
通过对业务流程进行全面梳理和再造，去除冗余环节，实现端到端的数字化流程。
例如，在贷款审批流程中，利用大数据和人工智能技术进行信用评估和风险分析，实现快速审批和放款；在客户开户流程中，采用线上身份认证和电子签名等技术，简化开户手续，提高开户效率。
五、深化数据治理和应用数据是银行的重要资产，有效的数据治理和应用是实现数字化转型的核心。
银行要建立完善的数据治理体系，确保数据的准确性、完整性和一致性。
银行信息系统架构分析
通常情况下，分行前置型应用系统都采用C/S结构进行设计。即在终端都采用字符型终端机或者专用的客户端软件，通过TCP长连接或者是短连接模式，和位于分支机构的前置服务器进行通讯。前置服务器在进行一些初步的数据处理之后，进行本地流水号记录等操作，然后将数据转发到数据中心的前置服务器，再由数据中心的前置服务器将数据进一步处理，转换为主机系统可识别的数据格式，将数据转发到主机系统。在主机系统返回结果后，将返回结果进行层层返回。
2、数据存储量的飞速增长，按照IDC的统计数据，在金融行业中除去传统的结构化交易数据，非结构化的数据如文档类、支票影像化等数据基本上以每年100%以上的速度在飞速的膨胀中。对于非结构化数据的管理和维护，将成为数据中心存储系统面临的一个新的重要问题。
3、居安思危，在进行数据大集中后，数据的安全可靠性变得尤其重要，传统的金融灾难备份式的备份中心建设已经暴露出切换慢、能源消耗大、切换风险高等弊端。因此，必须考虑多中心的并行运行。
4.1.2、
分行前置型应用系统通常为银行的核心业务系统。其发展和演变由最初的未集中式的应用部署结构而来。在分行前置型业务系统中，使用者通过“终端-分行前置-省行前置-数据中心前置-主机”的分级次数据交换存取核心业务数据。是否采用分行前置型应用部署结构主要取决于终端的类型和业务的分布状况，同时，和应用的数据传输对于骨干网带宽占用也存在较大的关联。比如目前大部分的柜台终端均为字符型终端，这种终端无法直接连接到总行的数据中心，因此必须有分行的终端服务器和前置服务器进行数据预处理，然后转发到总行的数据中心。另外，一些特殊应用如电话银行等业务需要在当地处理，因此也通常会采用分行部署的模式进行。
如何进行银行业务的数据分析和统计
如何进行银行业务的数据分析和统计银行业务的数据分析和统计在当今信息化时代扮演着至关重要的角色。
随着技术的发展和数据的爆炸增长，银行业务数据的分析和统计能够帮助银行更好地了解客户需求、优化业务流程、降低风险，并提供更好的金融服务。
本文将探讨如何进行银行业务的数据分析和统计。
一、数据收集与整理银行业务的数据分析和统计首先需要进行数据的收集与整理。
银行可以通过多种方式收集数据，如客户交易记录、贷款申请信息、信用卡消费记录等。
这些数据可以通过银行内部系统的记录和存储，也可以通过与第三方数据提供商合作来获取。
收集到的数据需要进行整理和清洗，确保数据的准确性和完整性。
二、数据挖掘与分析收集和整理好数据后，银行可以利用数据挖掘和分析技术来发现数据中隐藏的有价值的信息。
数据挖掘技术可以帮助银行发现客户的消费习惯、借贷行为、风险偏好等，从而更好地了解客户需求。
同时，数据挖掘还可以帮助银行发现潜在的欺诈行为，提高风险控制能力。
数据分析是数据挖掘的重要组成部分，通过统计分析和建模，银行可以对客户数据进行更深入的研究和理解。
例如，通过对贷款申请数据的分析，银行可以建立信用评分模型，评估客户的信用风险；通过对客户交易数据的分析，银行可以发现客户的消费偏好，从而提供个性化的金融产品和服务。
三、风险管理与预测银行业务的数据分析和统计在风险管理方面发挥着重要作用。
通过对客户数据的分析，银行可以评估客户的信用风险、市场风险和操作风险，并采取相应的风险控制措施。
例如，通过对贷款违约数据的分析，银行可以建立违约预测模型，提前预测客户的违约概率，从而减少不良贷款的风险。
此外，数据分析和统计还可以帮助银行进行业务预测和决策支持。
通过对历史数据的分析，银行可以预测未来的市场趋势和客户需求，从而制定相应的业务策略。
例如，通过对客户消费数据的分析，银行可以预测客户的购买行为，从而调整产品推荐和营销策略。
四、隐私保护与合规管理在进行银行业务的数据分析和统计时，隐私保护和合规管理是至关重要的。
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者结合业务讲 IT 的书却少之又少，有限的几本也是针对高校学生的，针对银行 IT 服务业从 业人员的书几乎是空白，IT 人员囿于精力或经验所限，对银行业务或系统的理解往往停留 在表面，难以形成一个系统的，全景图式的理解，IT 人员看业务，就如同雾里看花，看的 到又看不真切，写本书的初衷就希望能给摸索中的 IT 人员一点帮助，希望此书能使银行业 务的轮廓更清晰些，这个轮廓也许是粗线条的，如下图 A，本书努力做到，能使读者对业务 的理解上，能在粗线条勾勒的基础上能多了解点细节，如图 B，要达到图 C 就要有足够长 的时间和经验积累了。
但毋庸讳言，中国的金融 IT 行业目前正存在严重的结构性矛盾，表现在，金融 IT 行业 内部，规模特别大，实力特别强的 IT 公司很少，人数在七，八百，上千的中等规模公司有 十几家，更多的是散兵游勇式的小公司，金融 IT 行业从某种意义上说，也是一种依靠规模 取胜的行业，只有规模达到一定程度，才有能力在产品研发，技术水平提升上下本钱，才可 能和实力雄厚的客户银行平等合作，才有能力应对各种潜在的技术和流程等风险。结构性矛 盾还表现在，国内的 IT 公司技术相近，产品功能相近，没有哪个公司在单项上会比其他公 司拥有更多的优势，这就决定了大家只能在一个层次上低水平竞争，竞争的法宝便是惨烈的 价格战，另一个方面，在一些高端的应用领域，如风险管理解决方案、流程再造、客户关系 管理等方面，则很少能看到国内公司的身影。之所以出现这种情况，固然和一些公司没有长 远的发展规划有关，更多的则是行业内能高瞻远瞩、统筹全局的综合性管理设计人才，以及 对某一个或几个单项有深厚造诣的专业性人才的缺乏。
银行业务是很复杂的，用博大精深来形容，一点也不过分，银行规模的不同，当地金融 生态环境，银行决策层的管理风格等等，均会使不同银行所能经营的业务有所不同，甚至对 同一种业务的处理迥异于他行。这也是银行业务系统难以产品化的原因之一。难以产品化并 非不能产品化，产品化可以降低厂商的实施成本，提高软件的复用度，成功的产品管理过程。这样的研发团队需要有足够长 的经验积累，更需要长期的磨合和刻意的培养。
银行 IT 业从业必备知识
寂寞的银行业务分析师
QQ:897367737
群 QQ :125585487
MSN:liusfliusf@
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如果一个人不能做光芒四射的太阳， 那就做一个蜡烛吧，
照亮周围小小的一个区域， 也是好的。 －作者
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自序
对于一个银行 IT 服务业的从业人员而言，无论从事的是什么工作，需求分析，项目管 理，开发，测试或者销售，都需要对银行的业务有一定的了解，对银行业务一窍不通或一知 半解的开发人员或测试人员交付的软件，如何能让客户相信，交付物是否符合客户的需求呢， 或者说，交付物会给客户带来额外的回报呢，对银行业务流程不熟悉的软件研发团队，怎么 可能设计出能革新银行业务流程，改进经营管理，完善风险控制的软件产品呢。技术人员熟 悉业务，不但有助于甲乙方之间沟通时能有统一的语言，而且乙方可利用自己丰富的系统建 设经验和对业务独到的理解，来给客户以启示或建议，拥有这样资质的乙方，就更容易得到 甲方的尊重和信赖。可见，乙方人员懂业务很有必要。
本书的写作目的是让 IT 公司和银行科技部门的程序员们在项目开发时，有一本可以参 考的业务资料，也希望能做为销售人员或行业新人们了解行业概况的一个窗口，基于这个考 虑，作者在自认为重要的地方，不惜力气用大段文字进行了阐述。
本书内容的编排是这样的，先讲银行业务基础知识，在读者掌握行业基础知识的基础上， 再讲银行的三大业务，最后讲建筑在业务基础上的各种 IT 应用系统，不同章节既密切联系， 互相呼应，又相对独立，读者可根据自己的情况，选择由前到后阅读，或选择自己感兴趣的 内容阅读。
银行业务和相关的 IT 技术博大精深，作者再怎么努力，也仅仅能为大家窥其门径起一 个管中窥豹的作用，何况本人经历和能力有限，书中的失误或错误在所难免，希望广大读者 们在阅读本书的过程中，能提出中肯的批评和建议，以利在以后的版本中改进。
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在写作本书的过程中，得到了父母妻儿，公司领导不断的鼓励和默默的支持，我想，本 书能顺利出版，就是对他们支持的最好回报。
经常有一些刚走出校门或刚进入金融 IT 行业的人会问我，这个行业收入怎么样，前景 怎么样？我总是说，我很看好这个行业，这个行业在未来的很长一段时间内仍有广阔的前景， 据报道，上海市目前金融从业人员有 20 万，以全市 2000 万人口计算，金融从业人员占总人 口的比例只有 1％，而国际上发达的金融中心这个比例要达到 10％左右，上海是如此，北京， 深圳等大城市目前这个比例也不会高到哪里去，中国经济三十多年来的持续增长，对中国金 融业的发展产生了巨大的拉动作用，这种趋势在未来相当长的时期内仍将继续，可见，作为 为金融业提供技术支持和创新源动力的金融 IT 服务业仍然会前景无限。
本书针对的读者为有两年以上工作经验的银行 IT 服务业公司开发人员，需求分析人员， 测试人员、项目经理和售前代表，以及甲方中的科技人员。当然也适合于甲方和乙方中的领 导层人士，本书中有一些作者多年工作中对职业，对行业的一点感悟和体会，相信对我们大 家了解自己的职业，善待自己的职业，理性地看待行业中出现的这样那样的问题有一些帮助， 另外，对于未出校门的大学生们，想了解这个行业的，从本书也能起到一些帮助。
本书在写作过程中，坚持两个原则，大家都知道的内容不写或尽量少写；涉及到具体银 行业务机密或某家公司技术机密的内容坚决不写。
写作本书的过程中，参照了不少资料，有些是书上的，有些是网络上的，在此对为此书 做出贡献的作者们表示诚挚的谢意，希望这本书能起到一个抛砖引玉的作用，希望能有更多 的有识之士能加入这个行列来，为这个行业贡献更多，更好的精神食粮。