商业银行数据治理与应用 —以光大银行为例

【商业银行数据治理与应用—以光大银行为例】

发布时间：1月13日14:17

近来，国内外经济形势异常复杂，为促进银行业健康发展，有效防范风险，中国银监会积极推进国内银行逐步实施巴塞尔新资本协议(Basel

II 和Basel

III)，并进一步提出了“CARPALS(腕骨)”监管原则，旨在推动国内各商业银行充分利用风险管理技术，提升风险管理内控水平，全面具备风险信息化管理能力，及时进行风险预警，调整经营策略，主动适应市场变化。

数据治理体系概述

具备高度信息化管理能力，是国内银行向“以客户为中心”转型的要求，是银行业务决策、客户营销、内控管理向精细化发展的要求，是发挥风险管理技术应用价值、共享全行风险管理经验、全面提升风险管理能力的要求。随着信息科技的日益发展，银行多年来为实现业务自动化处理建设了庞杂的IT应用系统，存储在这些应用系统中的海量数据为银行实现信息化管理提供了坚实的基础。比如非零售信贷风险中的违约率计算、财务分析等，零售信用风险中的催收打分卡、申请打分卡等，市场风险计量、操作风险事件识别等，高级风险技术中的经济资本计量、风险调整后资本收益率(RAROC)计算等相关指标考量，都需要银行对客户、客户集团、交易、合同、市场信息、产品、财务甚至IT系统操作信息等3～7年的数据积累以及整合与应用。如何为精细化管理提供高效、高质的数据支持，数据治理由此成为商业银行面临的重要课题。

商业银行数据治理的内容，主要包括建立数据治理机制、数据管理制度及流程，以及数据标准制定等。数据治理的最终目的是提升数据质量，通过有效的数据整合、数据应用与数据服务使企业真正具备业务信息化管理能力。其中数据应用与数据服务包括面向财务管理、风险管理、绩效考核、客户营销四个方面的支持。

构建全面的数据治理体系，需从组织架构、管理流程和操作规范、IT应用技术、绩效考核支持四个纬度，对企业数据模型、数据架构(包括数据仓库、数据应用)、数据管理(包括数据质量、数据标准、元数据管理、数据安全等)、数据生命周期等各方面进行全面的梳理、建设并且持续改进。可以简单概括为：明确数据治理主体、建立数据质量标准、加强数据生命周期的全过程管理。

银行数据治理实践探索

数据治理历程与规划

自2005年始，光大银行用六年完成了企业级基础数据平台(即数据仓库EDW)的建设，并整合了核心系统、对公信贷系统(CECM)、个贷系统、网银系统、国际结算系统等41个源业务系统数据，在有效整合全行数据的同时完成了银监会非现场稽核报表(1104)、人行大集中、信用卡BI、电子银行BI、信用风险集市、风险加权资产(RWA)、资产负债等19个数据集市和应用的建设。

伴随数据仓库和数据应用的建设，光大银行制定了数据标准的五年规划并展开实施，秉承定义、执行、监督检查三者并重的原则，先后完成了客户、产品、渠道、交易、关键统计指标、内部机构以及风险主题数据标准的定义。2009年基于客户数标准，推进全行对私统一客户管理系统(ECIF)的建设。2010年基于风险新资本协议相关数据标准推进了RWA数据集市建设。2011年完成了全行渠道类型数据标准在各交易系统中的落地改造。鉴于数据标准实施的难度，未来光大将持续落实数据标准实施规划，做好数据标准系统落地以及监督评价工作，并结合数据质量管理、数据应用与数据服务的要求准备下一个实施周期的规划。

数据治理组织与规范

为保障全行数据治理相关工作推进，光大银行从下到上由几个层面的组织构成：第一层

面由数据使用相关各业务部门组成，它们负责本条线的数据标准制定和数据质量管理，例如风险管理部设立了数据管理岗，专门负责数据管理相关工作；第二层面是由计财部、科技部组成，它们是银行IT战略委员会下设数据标准小组的牵头管理部门，负责数据标准实施的管理和组织推动，以及数据质量的综合管理；第三层面是审计部，负责数据管理、数据应用、数据服务过程的审计、监督、评价；更高层面是董事会和行领导的关注，审计委员会和风险管理委员会的明确了相关职责。

随着数据仓库以及数据标准的实施，光大银行逐步制定了数据治理相关管理规范，最终落实在数据标准和数据质量的绩效考核指标上。只有合理制定数据治理相关考核指标并切实推进到业务基层，才有可能从数据产生开始实现对数据的真正治理。例如光大银行已经制定的风险数据补录质量考核指标、对公客户信息准确性考核指标等。

数据治理应用与管理

一般包括数据仓库、数据应用、数据服务、数据管理(包括企业元数据管理、数据标准、数据质量管理等)等技术平台的建设和应用。光大银行在建设数据治理相关应用过程中，充分结合数据标准的落地，使数据在整合、应用以及管理过程中实现统一标准管理(见图)。

数据治理助力风险管理

数据治理机制使风险管理有数据可依，也使高级风险技术发挥真正价值。首先，风险数据集市支持RWA的整合计算。风险数据集市是建立在数据仓库基础上面向全行风险管理主题的数据集合，是全行风险管理数据分析、业务决策的重要数据基础。同时，整合数据支持风险偏好评估管理。银行风险偏好计算评估是内部资本充足评估流程(ICAAP)的重要组成部分，风险管理通过风险限额、准入管理等方式对业务发展进行控制和调节，资本管理通过经济资本分配以及绩效考核等手段在各业务线、产品对资源进行最优配置。数据仓库以及风险数据集市为风险偏好计算评估提供了高效、准确、整合的信用风险、市场风险、操作风险以及计划财务的数据支持。

关于数据治理的思考

如何评估银行的数据治理能力，目前可以通过信息导向架构进行初步衡量。该架构包括数据文化、数据管理能力、数据应用建设能力三个方面，其中数据文化是衡量银行从组织层面是否具备信息化管理能力，也是数据治理体系实施是否成熟、是否成功的重要衡量标准。

培养业务管理信息化

银行高层管理人员应适应业务精细化管理的要求，培养依靠数据信息进行业务管理决策的意识和习惯；中层业务经理要养成用数据信息分析业务、分析客户，依靠数据信息进行业务创新思考的习惯，并具备基本数据分析的能力；基层业务人员要培养信息收集的习惯，应具备在日常业务操作中保证收集信息的数据质量和数据安全的意识；同时，人力资源和绩效考核部门需通过制定信息管理培训计划以及涉及信息管理绩效考核指标与相关奖励机制(如信息收集、数据质量提高等都需要通过绩效和奖励来激励一线员工执行)，帮助和促进信息化管理文化在银行各级机构层面的落实。

建立数据治理长效机制

管理层应对数据治理予以高度重视，在梳理并完善企业数据体系架构的基础上制订长效机制，确定适合银行文化、高效的数据治理管理组织架构。采用虚拟组织与实体部门相结合的管理模式，有利于数据治理过程中的横向协调和纵向有效落实；定期重检数据治理相关制度、流程、规范；规划与评价并重，合理规划是复杂的数据治理过程有序进行的必要保证，定期评价回顾规划落实，根据评价结果及时调整规划策略是数据治理真正发挥价值效能的必要手段。

坚持信息科技建设创新

将先进的科学技术快速应用于数据管理与数据服务中。例如，研究并建设集数据服务、

数据管理、数据分析共享社区为一体的开放式数据服务平台，为实现全行业务信息化管理提供应用支持。

基于商业银行安全稳定运营、风险管理、业务及管理创新、合规的多重需要，数据治理已经成为国内银行的必修课，同时，“数据治理”之路也必将是一条长期艰苦的道路。由于历史原因，目前国内银行的数据治理多在技术层面，将分散在各个业务及管理环节的已有数据进行清洗、整合、应用，而对更深层次的数据治理，如建立数据模型、设计银行数据体系还少有涉足。只有当银行的数据体系能够明确解决需要什么数据、为什么需要、如何获取、怎么应用等一系列问题时，才能真正实现基于数据基础的经营决策分析和风险管控，这也是新资本协议对数据治理的内在要求。银监会出台的《中国银行业实施新监管标准的指导意见》，着重强调了数据基础和IT系统建设的重要性，今后几年，相信国内银行会不断总结多年数据整合、数据服务、数据管理的实施经验，探索建立数据治理机制的有效方式，为银行提升信息化管理能力夯实基础。（来源：银行家）

光大银行简介

光大银行简介中国光大银行成立于1992年8月，总部设在北京，是经国务院批复并经人民银行批准设立的金融企业，为客户提供全面的商业银行产品与服务。自成立以来，伴随着中国金融业的发展进程，中国光大银行不断开拓创新，锐意进取，在为社会提供优质金融服务的同时，取得了良好的经营业绩，在综合经营、公司业务、国际业务、理财业务、电子银行业务等方面培育了较强的比较竞争优势，基本形成了各主要业务条线均衡发展、零售业务贡献度不断提升、风险管理逐步完善、创新能力日益增强的经营格局。2010年8月18日，中国光大银行在上海证券交易所成功上市，走上更有内涵的发展之路；2013年12月20日，中国光大银行在香港联交所主板成功上市，迎来又一个崭新的发展阶段。 2013年末，中国光大银行在全国29个省、自治区、直辖市及香港地区的91个经济中心城市设立一级分行37家（含香港），二级分行47家，营业网点769家，全行在职员工36000多人。截至2013年12月31日，中国光大银行资产总额24,150.86亿元，负债总额22,620.34亿元，全年实现营业收入653.06 亿元，净利润267.54亿元。在英国《银行家》杂志2014年发布的“世界1000家大银行排名中，中国光大银行位列第59位。凭借卓越的创新能力和出色的业绩表现，中国光大银行连续三年被评为“年度最具创新银行”，荣膺“CCTV中国年度品牌”。招牌业务“阳光理财”系列产品家喻户晓，是国内最具竞争优势的理财品牌之一，先后被评为“百姓最认可的理财品牌”、“最受欢迎的理财产品”；投行业务、企业年金、电子银行、资金结算等领域也创造了多项行业第一。在全球最大的综合性品牌资讯公司Interbrand发布的“最佳中国品牌价值排行榜”上，中国光大银行排名37位，品牌价值345亿元。在自身发展的同时，中国光大银行不忘履行社会责任，回报社会。连续十年捐助“大地之爱·母亲水窖”公益项目2500多万元，帮助解决了西北干旱地区76000多人的用水问题，彰显了企业的社会责任与员工的精神风貌。

(金融保险)光大银行最终

（金融保险）光大银行最终

中国光大银行 6.1简介中国光大银行成立于1992年8月，是一家股份制商业银行，现由中国光大（集团）总公司、中国光大控股有限公司、亚洲开发银行等近130家中外股东单位参资入股，为中国最具特色的新型商业银行之一。股权结构 1996年底，亚洲开发银行入股中国光大银行；1997年6月，中国光大银行 20%的股份成功注入到在香港上市的中国光大控股有限公司，使中国光大银行成为国内唯一一家有国际金融组织参股并在香港间接上市的股份制商业银行。机构网络在北京、上海、广州等24个省、自治区、直辖市的37个经济中心城市拥有分支机构276家，形成了覆盖面广、辐射能力强的全国性商业银行格局；与65个国家和地区的700多家国外代理行建立了往来，并在香港、南非设立了代表处，国际化步伐不断推进。同业合作与汇丰银行、东亚银行、国家开发银行、中国进出口银行、中国人寿保险公司等一批实力雄厚的外资银行、国内银行、保险公司和证券公司，建立了战略合作关系。 1999年3月18日按商业原则购并原中国投资银行。截止1999年底资产总额达1678.9亿元本外币存款余额突破1100亿元八年累积实现利润54.36亿元与71个国家、地区的745家代理行建立了往来关系国内唯一一家有国际金融组织参股并在香港间接上市的股份制商业银行 1998年12月号《欧洲货币》杂志评出的98年亚洲100家大银行中按净利润排名列第36位按资本回报率排名列第6位在中国银行业中居第3位

图1.光大银行组织机构图

6.2业务状况光大银行的业务主要分为两大类：公司银行业务和私人银行业务。表1. 光大银行业务现状 6.2.1业务收入现状及发展规划光大银行的主营业务是对公业务、国际业务和零售业务。在未来几年中光大银行将继续增强其业务的电子化程度，不断地利用信息

最全银行业金融的机构数据治理指引数据治理指引(征求意见稿)打印版.doc

银行业金融机构数据治理指引（征求意见稿）第一章总则第一条（立法依据）为指导银行业金融机构加强数据治理，提高数据质量，发挥数据价值，提升经营管理能力，根据《中华人民共和国银行业监督管理法》等法律法规，制定本指引。第二条（适用范围）本指引适用于中华人民共和国境内经银行业监督管理机构批准设立的银行业金融机构。本指引所称银行业金融机构，是指在中华人民共和国境内设立的商业银行、农村信用合作社等吸收公众存款的金融机构、政策性银行以及国家开发银行。第三条（数据治理定义）数据治理是指通过建立组织架构，明确董事会、高级管理层、部门等职责要求，制定和实施系统化的制度、流程和方法，确保数据统一管理、高效运行，并在经营管理中充分发挥价值的动态过程。第四条（数据治理总体要求）银行业金融机构应当将数据治理纳入公司治理范畴，建立自上而下、协调一致的数据治理体系。第五条（数据治理原则）银行业金融机构数据治理应当遵循以下基本原则：（一）全覆盖原则：覆盖数据的全生命周期；覆盖业务经营、

风险管理和内部控制流程中的全部数据；覆盖内部数据和外部数据；覆盖所有分支机构和附属机构；覆盖监管数据。（二）匹配性原则：数据治理应当与管理模式、业务规模、风险状况等相适应，并根据情况变化进行调整。（三）持续性原则：数据治理应当持续开展，建立长效机制。（四）有效性原则：数据治理应当推动数据真实准确客观反映银行业金融机构实际情况，并有效应用于经营管理。第六条（监管数据）银行业金融机构应当将监管数据纳入数据治理，建立工作机制和流程，确保监管数据报送工作有效组织开展，监管数据质量持续提升。法定代表人或主要负责人对监管数据质量承担最终责任。第七条（依法监督）银行业监督管理机构依据本指引对银行业金融机构数据治理情况实施监管。第二章数据治理架构第八条（总体要求）银行业金融机构应当建立组织架构健全、职责边界清晰的数据治理架构，明确董事会、监事会、高级管理层和相关部门的职责分工，建立多层次、相互衔接的运行机制。第九条（董事会职责）银行业金融机构董事会应当制定数据战略，审批与数据治理相关的重大事项，督促高级管理层提升数据治理有效性，对数据治理承担最终责任。第十条（监事会职责）银行业金融机构监事会负责对董事会和高级管理层在数据治理方面的履职尽责情况进行监督评价。

中国光大银行招聘考试笔试题目试卷历年考试真题

光大银行招聘考试笔试复习资料历年考试真题光大银行历年考试真题光大笔试考试时间是两小时四十分钟，分AB卷，座位号单号是A 卷，双号是B卷，第一部分是综合知识：90分钟，100道选择题，考官会发一套卷子和一张答题卡（注意千万别拿错AB卷了，要你就白答了）前面题型大半部分是行测，有数列、图形、逻辑等，相对难度不大，比国考行测简单好多，还有就是一些专业知识考核，有金融、经济学、财务、会计、银行等，但是题量不大，也就20道左右，总体来说难度不大但是时间较紧。第二部分是专项测试（貌似是这个名字），一共半小时，187道选择题，这部分题很简单，就是性格测试题，不过是不是会穿插一些小的逻辑题，估计是在考验你是不是还清醒。这部分题不难不过也必须快做，要么很可能答不完，最恐怖的是答不完不能蒙，因为选项都是性格倾向，弄不好人家以为你心里扭曲呢，哈哈哈哈。所以注重时间哈。希望这个笔经可以帮到大家。考试复习资料可以到考佳卜上找找，资料确实不错，比较有针对性，建议大家可以去了解一下光大银行主营业务/品牌一、全面的托管资质：光大银行获得了所有需要监管机构批准的托管业务资格，成为国内托管业务资质最全、托管业务服务领域最广的托管银行之一。

2002年10月，获得证券投资基金托管资格。 2003年9月，获得合格境外机构投资者(QFII)境内证券投资托管业务资格。 2004年2月，获得全国社会保障基金托管业务资格。 2005年8月，获得第一批企业年金基金托管人资格。 2008年11月，获得保险资金托管资格。二、服务范围中国光大银行能够并且非常愿意为优秀的资本市场参与者提供专业的咨询与服务。托管服务范围包括：（一）基本服务 1、资产保管 2、资金清算 3、会计核算和估值 4、投资监督 5、财务报告 6、业务资料保管（二）增值服务根据不同托管产品的特点，光大银行可以为客户量身打造个性化的托管服务方案、增值服务理念贯穿整个运作过程。 2009年，新一代 “风险管理与绩效评估系统”上线运行，为光大银行的托管增值服务提供了强大的技术支持平台，投资绩效评估能力已具有业内领先水平。同时，光大银行始终坚持将增值服务理念植入投资合规监督工作。除按照法律法规和托管合同的要求履行托管职责外，还注重总结各类托管产品交易监督经验，逐渐摸索出与投资管理人互动、协作的动态监督机制，不仅提升了服务价值和成果，也进一步提高了光大银行托管业务的风险控制能力。三、托管产品 1、证券投资基金托管 2、证券公司集合管理计划托管业务 3、证券公司专户理财托管业务 4、基金公司专户理财托管业务 5、证券类集合信托计划保管业务

中国光大银行发展能力分析

01090431朱留辉一、中国光大银行相关财务数据二、主要指标的计算（一）营业收入增长率 2010年营业收入增长率＝本年营业收入增长额∕上年营业收入总额×100% ＝（35529985-24258653）∕24258653×100% ＝46.46% 2009年营业收入增长率＝本年营业收入增长额∕上年营业收入总额×100% ＝（24258653-24700998）∕24700998×100% ＝-1.79% 2008年营业收入增长率＝本年营业收入增长额∕上年营业收入总额×100% ＝（24700998-20044365）∕20044365×100% 营业收入三年平均增长率＝[（当年营业收入总额∕三年前营业收入总额）1∕3－1]×100% ＝[（35529985∕20044365）1∕3－1]×100% ＝21.02% （二）营业利润增长率 2010年营业利润增长率＝本年营业利润增长率∕上年营业利润总额×100% ＝（16,981,210-10,522,670）∕10,522,670×100% ＝61.38% 2009年营业利润增长率＝本年营业利润增长率∕上年营业利润总额×100% ＝（10,522,670-8129422）∕8129422×100% ＝29.44% 2008年营业利润增长率＝本年营业利润增长率∕上年营业利润总额×100% ＝（8129422-7,643,240）∕7,643,240×100% （三）净利润增长率

2010年净利润增长率＝（本年净利润—上年净利润）∕上年净利润×100% ＝（12,793,696-7,643,240）∕7,643,240×100% ＝67.39% 2009年净利润增长率＝（本年净利润—上年净利润）∕上年净利润×100% ＝（7,643,240-7316300）∕7316300×100% ＝4.47% 2008年净利润增长率＝（本年净利润—上年净利润）∕上年净利润×100% ＝（7316300-5039152）∕7316300×100% ＝31.12% （四）总资产增长率 2010年总资产增长率＝本年总资产增长额∕上年总资产总额×100% ＝（1483950342-1197696107）∕1197696107×100% ＝23.90% 2009年总资产增长率＝本年总资产增长额∕上年总资产总额×100% ＝（1197696107-851838140）∕851838140×100% ＝40.60% 2008年总资产增长率＝本年总资产增长额∕上年总资产总额×100% ＝（851838140-739354274）∕739354274×100% 三年平均资产增长率＝[（年末资产总额∕三年前年末资产总额）1∕3－1]×100% ＝[（1483950342∕739354274）1∕3－1]×100% ＝26.14% （五）资本累积率 2010年资本累积率＝本年所有者权益增长额∕年初所有者权益×100% ＝（81462702-48121460）∕48121460×100% ＝69.29% 2009年资本累积率＝本年所有者权益增长额∕年初所有者权益×100% ＝（48121460-33232084）∕33232084×100% ＝44.80% 2008年资本累积率＝本年所有者权益增长额∕年初所有者权益×100% ＝（33232084-24689093）∕24689093×100% 三年平均资本增长率＝[（年末所有者权益总额∕三年前年末所有者权益总额）1∕3－1] ×100%

商业银行对大数据的运用及应对策略

商业银行对大数据的运用及应对策略摘要随着大数据时代的到来，各商业银行纷纷进行战略转型，营销模式逐渐实时化和精准化，立足于大数据时代，各商业银行如何及时调整并发展营销策略，灵活运用市场营销组合，寻求基于大数据时代营销特征的营销策略是商业银行面临的现实问题。本文运用理论联系实际的方法首先以商业银行大数据特征及其对传统营销理论的影响为基础，针对我国商业银行如何实现精准营销所存在的问题，提出了大数据时代下的商业银行实现精准营销的解决方法和建议。随着大数据时代的到来，各商业银行纷纷进行战略转型，营销模式逐渐实时化和精准化，立足于大数据时代，各商业银行如何及时调整并发展营销策略，灵活运用市场营销组合，寻求基于大数据时代营销特征的营销策略是商业银行面临的现实问题。本文运用理论联系实际的方法首先以商业银行大数据特征及其对传统营销理论的影响为基础，针对我国商业银行如何实现精准营销所存在的问题，提出了大数据时代下的商业银行实现精准营销的解决方法和建议。随着大数据时代的到来，各商业银行纷纷进行战略转型，营销模式逐渐实时化和精准化，立足于大数据时代，各商业银行如何及时调整并发展营销策略，灵活运用市场营销组合，寻求基于大数据时代营销特征的营销策略是商业银行面临的现实问题。本文运用理论联系实际的方法首先以商业银行大数据特征及其对传统营销理论的影响为基础，针对我国商业银行如何实现精准营销所存在的问题，提出了大数据时代下的商业银行实现精准营销的解决方法和建议。关键词：大数据，商业银行，营销策略

Abstract Due to the marketization of interest rate and financial disintermediation deepening, China's commercial Banks will face more fierce market competition, commercial Banks are making strategic transition. In the era of big data, gradually real-time and accurate marketing mode, service mode constantly customization and personalization. And continually development and extension of market research, product strategy, channel segmentation and other traditional marketing strategy, promotion strategy, real time marketing, social marketing, behavior and so on in the development of new marketing methods. Integration and real-time update of structure, multi-dimensional information will deeply influence the commercial bank marketing rules. Based on the era of big data, timely adjustment and development of marketing strategy, flexible use of marketing mix, is our country commercial bank marketing principles to adapt to the market demand. The current various commercial bank attaches great importance to the big data applications in the field of marketing, in the face of social produce large amounts of data, they need to seek marketing strategy based on marketing big data era characteristics. With the characteristics of large data of commercial Banks and its influence on traditional marketing theory as the foundation, in view of the existing problems of our country commercial bank marketing, based on PEST model and SWOT model analysis of macro environment and the marketing environment, focus on commercial Banks under the era of big data solutions and Suggestions are put forward. Understand customers' preferences and behavior characteristics, choose appropriate marketing strategy, make its can better guide our country commercial bank in marketing activities, so as to adapt to the fierce market competition environment. Key words: Big data, Commercial Banks, Marketing strategy

中国光大银行的企业文化

中国光大银行的企业文化愿景：精品银行、诚信伙伴价值观：诚信为本、创新为先、团队合作、卓越执行、和谐发展实践方向：在销售、创新、风险和服务中取得最佳平衡，并融入所有的核心价值观行为模式诚信为本创新为先团队合作卓越执行和谐发展依法合规地工作和开展业务；关注市场变化，把握客户需求，不断创新产品和服务；顾全大局，把银行利益置于部门及个人利益之上；充分理解光大银行的战略意图，以积极的心态参与变革；致力于建立可持续发展的企业生态环境，不断为股东和社会创造价值；树立风险意识，恪守职业道德以宽容的态度对待创新中出现的问题和失误；倾听并理解他人的想法、感受，注重分享经验、减少彼此间的责备和埋怨；制定科学合理的工作目标和切实可行的实施方案；善于平衡客户与银行战略目标之间的关系，寻求资源投入产出最优化；信守承诺并对决策负责努力学习，善于用新知识和新方法发现并把握机遇；在跨部门合作中，充分发挥协作精神，有效沟通实现协同效应；勤于实践,善于总结, 不断寻求持续的改善并提升执行能力；积极促进团队的多元化，博采众长，共创成功；对工作中发现的问题和疏漏及时通报，避免损失；有效应对创新挑战，在创新和变革过程中确保员工的参与和理解；主动分享知识、经验和信息以帮助他人提高能力和工作效率；积极回应客户需求，高效提供优质服务；注重人文关怀，关注员工成长和职业发展视光大银行的成善于发现整个团积极与其他部门保持乐观态度，勇承担社会责任，谋

中国光大银行实习报告

中国光大银行实习报告以下是关于《中国光大银行实习报告范文》！ 1.拿到实习名额应该来说，能拿到这次实习机会实属不易，光大银行实习报告。在12月份看到51job求职网上登出了光大银行校园招聘的信息后，我便在时间投递了简历，但直到春节都一直没有等到任何消息。而在应届生求职网论坛上看到有的同学已经接到面试和笔试通知了，心想可能自己的简历没有通过筛选吧。本来都不抱希望了，结果刚一过春节，便接到了光大银行的面试邮件通知。我记得心里当时那个激动啊！说实话，当时已经有好长时间没有接到过面试通知了，在家呆着也一直比较着急。既然接到了面试通知自然要好好准备一番，幸好离2月9日还有几天时间，时间来说还是比较充分的。于是马上打开光大银行的网站，了解企业的概况、价值观，招聘的要求等等。次面试还是比较简单的，就是5人一组，与人力资源部的3位招聘人员进行初步的沟通。在做完了自我介绍和回答了一些对银行业的看法后，面顺利通过。在通过以后我也了解到，原来我们是第二批校园招聘人员，和批都是一样的。可能这次光大银行的招聘计划比较多，所以又追加了一批面试人员。紧接着又是2月13日的笔试。尽管很难，但自己的运气还算是比较好吧，在第二天就收到了实习的邀请短信。(这个效率真是高，赞

一个！)光大银行这次提供了2个实习岗位，一个是在个贷中心，另一个是在数据中心。由于自己学的是文科，所以毫不犹豫的选择了个贷中心。既然决定了，马上给HR打电话。首先说了一番感谢的话，然后向对方表明了自己愿意实习，最后就确定2月16日早上去人力资源部报道。2.新来乍到早上不到7点，自己便起床开始准备。虽然是实习，但想到银行还是很正规的地方，于是穿西装打领带是必不可少的了。到了银行楼下，再次打电话和HR哥哥确认(处于礼貌考虑)。然后，到了那边，看到之前三位面试官都坐在那里，心里不禁又一阵紧张。(开始以为其中面试我们的有一位是行长呢，呵呵)。不过还好，HR哥哥挺随和，拿出一份实习合同让我看。我晃了一眼，看到上面的条款大都是约束自己的行为，于是很爽快的说，就不用看了，自己是一心来学习的(反正看不看，合同都是要签滴，还不如爽快点给对方留下个好印象)。HR哥哥同时介绍说，实习是没有工资的，因为是属于短期的性质。我也说没问题，本来说实话自己能拿到这个实习机会都实属难得了，钱已经不是重点了。HR哥哥看到我这么爽快，心里也挺满意，马上又给我开了一封实习介绍信，让我直接到个贷中心去，对方会接待的。怀着忐忑不安的心，坐电梯到16F，然后怯生生的问了离门口最近一间办公室的前辈，对方就把我引到了刘鹏老师的位置。眼看到他，就觉得非常的和蔼。事实上，他说话的确很有水平，

《中国光大银行网上银行服务对公账户授权书终止授权书》

授权书\终止授权书中国光大银行分（支）行：兹确认本单位为贵行网上银行对公客户(被授权单位）的□分公司或下属机构□子公司□关联公司或关联机构。现因等原因，本单位□授权□终止授权(被授权单位）通过贵行电子银行使用本单位如下账户在账户权限授予的范围内进行操作。在本单位向贵行提交新的《中国光大银行网上银行服务对公账户授权书\终止授权书》，并由贵行办妥相应授权手续前，本授权书始终有效。此前与本授权相抵触的授权书自动失效。本授权书一式三份，授权单位、网上银行开户行（或预留印鉴审核行）、网上银行开户行分行系统管理员各执一份，具有同等的法律效力。授权单位法定代表人/负责人（或授权代理人）签字（或盖章）：授权单位联系电话：授权单位公章年月日审核意见（银行填写）网上银行开户行（或授权单位）开户行意见： A.本授权书真实有效。 B.本授权书不符合要求。因为。经办：授权：客户经理：银行签章：注：“网上银行开户行”是指被授权人申请开办对公网上银行业务的营业网点。第一联网上银行开户行柜面留存（一式三联）

浅谈商业银行数据治理

浅谈商业银行数据治理商业银行业务开展过程中会产生许多的数据，这些数据包括了客户基本信息、客户与银行之间的业务信息、系统日志及交易日志等。加强商业银行的数据治理工作对于确保其安全稳定运营，实现业务管理创新具有十分重要的意义。商业银行数据治理的内容一般包括数据治理机制的建立、明确数据责任人、数据管理制度及流程的建立及执行、数据标准制定等。数据治理的目标是提高数据的质量（准确性和完整性），保证数据的安全性（保密性、完整性及可用性）。一、商业银行数据治理的必要性 1、商业银行安全稳定运营的需要。数据是银行的生命线，银行需要妥善保管客户的交易信息，避免泄露或非法篡改，给客户和银行造成不必要的损失。不同业务系统之间数据的一致性对于保障各项业务的有效开展也很重要。突发事件发生时，数据的完整性和可用性对于关键业务系统的及时恢复更是实现银行业务连续的关键。 2、商业银行风险管理的需要。商业银行是经营风险的企业，信贷管理部门需要密切关注贷款分类以及客户信息的变动，以保证其资产分类的准确性，这对于提高银行资产质量，减少非预期损失十分关键，环球市场部门日常的交易更是依赖大量的数据分析，资产负债管理部门也需要通过对数据进行分析，为各经营机构设定业务限额，在保证安全的情况下实现全行效益最大化。 3、商业银行业务及管理创新的需要。金融全球化和金融脱媒的加速，商业银行之间的竞争越来越激烈，传统“吃利差”的经营方

式面临极大的挑战，商业银行需要退出各种中间业务、理财服务等，即使传统的存贷汇业务也需要创新业务模式，改善客户体验。而上述的创新都需要商业银行利用BI工具对客户信息和业务数据进行挖掘，并按照需要进行比对分析，高质量的数据无疑是基础。 4、合规的需要。2006年银监会制定了我国商业银行分步实施新资本协议的指导意见，新资本协议需要对信用风险、市场风险和操作风险实现资本计量，除非银行采用最低级的计量方法（由此带来的就是需要的风险资本增大），都需要一定量的数据积累，缺乏有效的数据已经成为各大银行新资本协议实施中的难点。同时《商业银行信息科技风险管理指引》也对数据管理提出了明确的要求，（第三十一条）“商业银行应制定相关制度和流程，严格管理客户信息的采集、处理、存贮、传输、分发、备份、恢复、清理和销毁”；（第三十六条）“商业银行应制定并落实相关制度、标准和流程，确保信息系统开发、测试、维护过程中数据的完整性、保密性和可用性。”（第四十二条）“商业银行应按照有关法律法规要求保存交易记录，采取必要的程序和技术，确保存档数据的完整性，满足安全保存和可恢复要求”。同时财政部、国资委、证监会等政府监管部门都提出了一些与银行风险管理、内部控制相关的要求，这其中数据管理也是重点。二、商业银行数据治理要点商业银行数据治理的内容主要包括：明确数据治理主体，建立数据质量标准，加强数据生命周期全过程管理。

商业银行~大数据建设规划

XX银行大数据建设规划一、项目背景随着信息化程度的加深，以及移动互联网、物联网的崛起，人们产生的数据急剧膨胀，传统的数据处理技术难以支撑数据大量的增长和处理能力。经过近几年的发展，大数据技术逐步成熟，可以帮助企业整合更多的数据，从海量数据中挖掘出隐藏价值。大数据已经从“概念”走向“价值”，逐步进入实施验证阶段。人们越来越期望能实现海量数据的处理，从数据中发现价值。数据越来越成为一种重要的资产。在2014年Gartner技术炒作曲线的报告中也体现了大数据技术将走向实际应用。我行已深刻认识到数据战略对企业运营以及企业未来发展方向的重要性。互联网金融的本质是金融，核心是数据，载体是平台，关键是客户体验，发展趋势是互联网与金融的深度融合，要提升大数据贡献度。因此，要深化互联网思维理念，稳步推进互联网金融产品和服务模式创新，积极利用移动互联网、大数据等新技术新手段，沉着应对冲击和挑战，实现传统金融与互联网金融的融合发展。做好海量异构数据的专业化整合集成、关联共享、安全防护和维护管理，深度挖掘数据含的巨大价值，探索银行业务创新，实现数据资源的综合应用、深度应用，已成为提升企业核心竞争力，实现企业信息化可持续发展的关键途径。按照行领导部署，信息科技部组织力量对大数据技术进行研究，完成对市场上主流的大数据平台及应用技术预研，征求业务部门建议，提出项目建设要求。二、建设目标以大数据项目建设作为契机，凝聚我行优势力量，全面梳理数据

资源，完善数据体系架构，自主掌握大数据关键技术，加速大数据资源的开发利用,将数据决策化贯穿到经营管理全流程，建设智慧银行，提升核心竞争力。（一）建设大数据基础设施，完善全行数据体系架构构建大数据平台，实现更广泛的半结构化、非结构化数据集中采集、存储、加工、分析和应用，极丰富我行的信息资源，同现有的企业级数据仓库和历史数据存储系统一起，形成基础数据体系，提供支撑经营管理的各类数据应用。（二）开发大数据资源，支撑全行经营管理创新建设离线数据分析、实时数据/流数据分析集群和各类数据分析集市，提供高性能可扩展的分布式计算引擎，通过数据挖掘、计量分析和机器学习等手段，对丰富的大数据资源进行开发使用，并将数据决策化过程结合到风控、营销、营运等经营管理活动。（三）培养大数据人才队伍，建立大数据分析能力结合大数据项目的落地实施，建立起一支大数据技术和分析人员队伍，具备自主运营和开发大数据的能力，以更好推动业务创新，提升我行核心竞争力。三、发展趋势近年来，银行业大力发展面向客户的新一代核心业务系统，信息系统建设日趋完备，电子银行等在线金融服务大幅增长，在提升客户体验和风险管控能力、满足监管各项要求的同时，形成并储存了庞大的可用数据资源。银行业的数据资源不仅包括存贷汇等结构化数据，也包括客户浏览痕迹、在线交易记录等非结构化数据，还包含客户语音、网点视频等非结构化数据。2012年，银行业的记录数据、业务数据、数据仓库数据、结构化数据和非结构化数据的数据规模分别达

中国光大银行美元汇入汇款路径

中国光大银行有多年办理外汇业务的经验，通过我行接收汇入汇款，安全、快捷，您只需正确地打印或填写您的户名及账号，将如下汇路传真给汇款人即可。谢谢您的合作！ USD Payment Route of China Everbright Bank Receiving U. S. Dollar in China can be easy and simple. Please request your remitter to instruct his/her bank to use the following payment route: Currency and Amount:(币种及金额)-------------------------------------------------------- Intermediary Bank: JPMorgan Chase Bank, N.A. New York, NY US ( SWIFT BIC: CHASUS33XXX ) Account With Bank: China Everbright Bank, H.O. Beijing ( SWIFT BIC: EVERCNBJXXX) Beneficiary Bank: China Everbright Bank, Banking Department Beijing ( SWIFT BIC: EVERCNBJBUS) Beneficiary: (客户英文名称) ------------------------------------------------------------------------------------------------------- Beneficiary’s Acct. No. (客户账号)：---------------------------------------------------------- Beneficiary’s Add and Tel No: ---------------------------------------------------------------- -------------------------------------------------------------------------------------------------------Thank you for Banking with China Everbright Bank!

光大银行大数据智能风控研究与实践

融合论坛INTEGRATION FORUM 80软件和集成电路SOFTWARE AND INTEGRATED CIRCUIT 光大银行大数据智能风控研究与实践信息产业最大的应用方向应该在金融领域，金融领域常提一个词叫“金融科技”，相比其他行业，银行应该是最喜欢拥抱高科技的行业。下面就银行在大数据与人工智能方面做的工作做一些分享。整体分三部分：第一介绍光大银行人工智能技术的探索和研究，第二结合一些案例讲数据产品实现大数据智能风控，最后是大数据与人工智能技术应用展望。银行经历了从电子化到信息化到数字化的过渡，这个历程仅仅只有二十多年。电子化最早从上世纪90年代就开始了，一个企业一旦完成数据仓库建设，完成数据集中，便进入信息化。现在我们提银行数字化转型，未来银行的数字化分前台、中台、后台，前台是手机应用，中台是大数据、人工智能，后台为A PI平台。大数据催生了“数据挖掘”，而人工智能则带来“机器学习”。对于一个企业来说，人工智能是为了解决实际问题，否则意义不大。现在对人工智能有一些分歧和争端，其实我觉得人工智能第一步是解决效率问题，对企业来说如果能够通过高科技的手段提高效率，已经完成了第一部分。第二部分是我们要做风控，现在银行竞争异常激烈，中国从大到小有上千家银行，尤其是存款成本越来越高，放贷压力越来越大，风控肯定是考量未来银行或者未来金融企业最核心的一种能力。增强风控很显然前景远大，把外面更先进的技术与银行内部数据相互结合，做一些创新的应用。第三部分是我们要做产品创新，驱动客户价值增值，主要做一些客户运营，还有一些客户 —中国光大银行资深数据挖掘专家田江运用AI是为了解决实际问题，人工智能将对传统银行的经营模式、业务流程、业务渠道及风险管控带来巨大变革。

商业银行大数据分析营销

商业银行大数据分析营销课程背景：移动互联网时代，要求银行业者将移动电商重要性提升到战略层面，更要求银行业者做到所有的服务和行为都可以量化，从而对业务发展形成全方位视角，提升决策质量和业绩表现。课程目标： 1.结合案例、深入研讨、学习互联网银行的现状和趋势 2.对利用互联网思维、大数据进行银行服务的体系建设提出了实施建议课程时间：6小时课程对象：适合了解互联网金融思维，本质和金融大数据的各级银行骨干人员课程特点： 1. 案例贯穿课程始终，从案例中，让学员认识互联网和大数据思维，转变理念。 2. 重点结合金融行业，剖析如何利用大数据。主训导师：上海蓝草咨询课程大纲：引言部分移动互联网的大幕已经拉开，这是一场变革颠覆的盛宴，无论你是否准备好，任何人都无处可逃......

第一讲没有互联网，没有大数据一、互联网金融 1.互联网金融颠覆传统银行业务 2.传统金融三个核心业务的突破 3.互联网银行 4.影子银行与P2P 5.互联网金融监管 6.互联网精神推动金融行业发展二、商业银行战略的转移和变化 1.过往经济模式下的银行经营、管理逻辑 2.商业银行传统模式的终结 3.2016年中国银行业发展五大变化 4.客户金融需求深刻变化 5.发展普惠金融创新，丰富金融市场层次和产品三、大数据思维 1.用户思维：得屌丝者得天下 2.简约思维：专注，少即是多

3.极致思维：服务即营销 4.迭代思维：精益创业，快速迭代 5.流量思维：免费是为了更好的收费 6.社会化思维：口碑营销 7.大数据思维：DT是为了别人满意 8.平台思维：打造多方共赢的生态圈 9.跨界思维：跨界分金第二讲金融大数据一、何谓大数据 1.4V特性 2.数据与大数据区别 3.大数据典型代表二、大数据分析 1.数据的收集和准备 2.具备哪些大数据技能 3.数据分析的八个极致模型 4.CRISP 三、大数据带来的变革和价值

大数据时代的商业银行数据治理研究

中国银行股份有限公司管理信息部王玮大数据时代的商业银行数据治理研究随着金融创新的快速发展和信息科技的日新月异，商业银行积累的数据量呈现几何倍数的增长，数据来源也已从传统的结构化数据逐渐扩展到以网络日志、社交媒体为代表的半结构化和非结构化数据，商业银行逐步进入大数据时代。在大数据时代如何有效治理结构化、半结构化和非结构化的海量数据，业银行的数据创建、存储、处理和分析的速度在持续加快，某些数据必须实时地进行分析，才能及时、有效地对业务管理产生价值。（4）低密性（Value）：价值密度的高低与数据总量的大小成反比。商业银行如何借助强大的信息技术更迅速地完成海量数据价值的提升，是大数据时代需要解决的问题。二、大数据时代的机遇和挑战大数据时代，商业银行面临良好的发展机遇，数据量的快速增加为商业银行提供了精准营销的基础 (即利用数据获知客户群体和个体网络行为模式)，充分利用这些信息，商业银行就可以为客户制定个性化、智能化的服务模式，也可以通过对大数据的挖掘分析，设计开发出更贴近用户需求的新产品。大数据正逐渐改变商业银行经营决策和业务发展的模式，促进商业银行甚至整个金融行业的转型。挖掘分析其中潜在的业务价值，已经成为商业银行面临的新课题。一、大数据的特征大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其进行获取、管理和处理的数据集合。大数据是一种海量的、高增长的和多样化的数据资产。大数据通常具有“4V” （Volume、Variety、Velocity和 Value）特征。（1）巨量性（Volume）：数据量巨大是大数据最显著的特征，商业银行积累的数据量快速增长，从TB级别跃升到PB级别甚至ZB级别，传统的集中存储/计算已经无法适应大数据的处理。（2）多样性（Variety）：商业银行业务发展涉及的数据类型已从以二维表结构方式表达的结构化数据，扩展到包括日志、微博、视频、图片等半结构化和非结构化数据。（3）快速性（Velocity）：商王玮：现任中国银行总行管理信息部综合分析团队主管，清华大学、香港中文大学博士后，曾任中国银行总行管理信息中心信息标准团队主管。 36FINANCIAL?COMPUTER?OF?CHINA

商业银行数据合规分析系统

商业银行数据合规分析系统 V1.0 技术白皮书 2017年2月

为防范金融风险，尤其是银行业风险事件发生，近年来银行业监管当局在业务监管范围、方式和技术手段方面都发生了很大变化。大量利用信息技术的优势，革新监管的现场检查、非现场检查的监管执行模式。使得商业银行面临更加严厉、更加直接、更加精细的业务合规监管检查。比如，2012年3月至今银监会通过发布《中小银行及农村金融机构监管数据标准化规范》以及建立新一代监管数据分析平台，使得原来只能针对小部分大型商业银行才可以进行的监管业务，可以推广到全国各类中小银行进行合规性监管。大大提高了合规性监管的范围、频度，有效防范商业银行业务风险事件发生。监管机构通过对银行上报的数据进行深入分析，发现了商业银行在运营过程中存在的不合规业务，并据此开展相应的现场检查工作，随着监管力度的加大，银行业金融机构所面临的压力将越来越大。在做好上报数据的真实性、准确性、时效性的同时，更多要关注银行业务的合规性。 1.产品定位及价值本软件产品就是帮助商业银行利用信息化手段和工具对本行经营业务存在的问题进行检查分析和定位，协助落实整改，转变风险管控思路，建立主动的业务合规预警机制，从被动接受监管部门检查转为主动查找和分析商业银行自身业务合规性，从监管事后整改转为事前防范，扎实提升商业银行风险防范能力和风险管控水平。本软件产品结合商业银行基础数据，将业务合规分析模型导入其中，通过模型运算得出存在疑点的交易信息和客户信息，提示和披露

商业银行在经营业务方面可能存在的问题和风险点，以达到如下目的： 1、对商业银行存在的违规业务问题能够进行精确定位 2、协助商业银行对专项风险的进行深度分析。 3、协助商业银行对业务合规风险进行持续检查和监控系统结合监管思路和重点，整理了约40多个业务合规分析模型，能通过对商业银行的业务数据进行自动化分析，全方位地检查商业银行存在的不合规业务情况。部分业务合规分析模型名称如下： ?贷款利率异常浮动 ?受托支付超期 ?关联互保 ?为房地产企业发放流动资金贷款 ?向非土地储备机构发放土地储备贷款 ……等等约40多个业务分析模型。 2.产品功能特点（1）系统功能结构系统主要的功能结构如下图所示：