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    全球跨国银行排名【全球统一技术支持系统在跨国银行中的应用】

    时间:2019-08-22 06:39:34 来源:星星阅读网 本文已影响 星星阅读网手机站

      摘要:在市场全球化的推动和信息技术平台的支持下,商业银行的跨国业务发展日益迅猛。全球统一技术支持系统是跨国银行为实现全球化市场整体盈利最大化而统一建立的,分别基于业务、管理和决策层的银行管理信息系统。其基本框架包括集成客户服务系统、集成服务通道、集成业务处理系统、集成数据管理系统和集成决策支持系统。
      关键词:全球统一技术支持系统;跨国业务;数据仓库;基本结构
      中图分类号:F830.33文献标识码:B 文章编号:1674-2265(2008)10-0048-04
      
      全球统一技术支持系统是在银行业在信息管理乃至管理决策的高度集成化、网络化背景之下产生的。它是跨国银行为实现全球化市场整体盈利最大化而建立的,各区域市场统一且分别基于业务、管理和决策层的银行管理信息系统。它以信息技术和通讯技术为支持平台,以系统工程方法论为总体规划理论指导,实现跨国银行的各区域管理层和决策层实时拥有基于全球化市场范围的信息资源,有效消除信息传递缓慢、信息不对称和信息孤岛等现象,提高银行内部控制和市场决策的前瞻性、全局性和智能性,从而大大增强跨国银行的竞争能力。本文简要介绍全球统一技术支持系统的体系结构、构建特征及其对跨国银行运营所产生的影响。
      
      一、全球统一技术支持系统的体系结构
      
      信息技术应用于银行业,主要从以下五个方面对传统商业银行的经营管理进行改革和提升,并由此构成银行技术支持系统的基本框架。
      (1)信息技术应用能够为商业银行创建灵活的、多渠道的分销系统,并将触角延伸至广大的、不同层次的客户,从而扩大销售,降低营销成本。
      (2)信息技术应用可以整合商业银行内部的数据并快速做出响应。
      (3)信息技术应用能够为商业银行建立强大的客户信息数据库,通过智能分析判断客户的个性化需求,从而实现主动为客户推荐金融产品的效果。
      (4)信息技术应用可以有力地促进商业银行经营转型,进而加速商业银行产品的开发速度,加快产品的市场化步伐,通过加速开发新的销售渠道,获得更大的市场份额,通过为客户定制多样性的服务,提高客户的满意度和商业银行的市场竞争能力。
      (5)信息技术应用可以整合并有效利用商业银行内外资源,为商业银行经营、市场开拓、战略规划等决策科学化提供依据,促进商业银行经营转型。
      信息技术的这五方面影响,在全球统一技术支持系统中具体体现为集成客户服务系统、集成服务通道、集成业务处理系统、集成数据管理系统和集成决策支持系统。如图1所示。
      1.集成客户服务系统。该系统又称前台处理系统,由柜员前台系统、网上银行前台系统、呼叫中心前台系统、自助银行前台系统、手机银行前台系统等多种营销渠道系统构成。它主要依靠强大的信息技术、通讯技术支持来建立银行与客户多渠道的畅通沟通,为客户提供全天候、全方位、个性化的银行服务,进而将众多的银行潜在客户转变为现实客户,扩大市场份额。
      2. 集成服务通道。集成服务通道实现了集成客户服务系统与集成业务处理系统的统一连接,有效避免了多头连接导致的资源浪费、信息冗余和不一致性。
      3.集成业务处理系统。该系统又称中台处理系统,由会计核算子系统、信贷管理子系统、资金汇划子系统、外汇业务子系统等构成。与传统的分散式、封闭式业务处理系统不同,集成业务处理系统以网络化大集中的方式全面涵盖了银行所有业务处理,并且各业务处理子系统之间实现了数据信息交换和功能互用。另外,集成业务处理系统一方面通过集成服务通道与集成客户服务系统相连,低成本的实现了多渠道客户服务应答的一致性,高效率地实现了银行服务的统一性和功能互补性;另一方面集成业务处理系统与银行数据库相连,通过网络化实现了各业务处理子系统之间的信息共享,避免了由信息孤岛造成的业务重复处理或空白处理等效率低下问题。
      4. 集成数据管理系统。该系统对集成业务处理系统积累的数据进行系统地整理、分析和提炼,并为管理层和决策层提供参考资料,旨在提高银行业务处理和管理效率、市场营销能力及整体竞争能力。集成数据管理系统具体包括统一各子系统的数据标准,建立规范一致的数据字典,以及建立面向主题的多维数据仓库等功能。与传统的分散封闭式数据库相比,集成数据管理系统有几个突出优点:一是数据信息在逻辑和模式上是统一的,能保证重要数据的一致性和权威性,可大大减少各部门查找、整理数据所花费的时间和精力;二是数据按主题设计,具有多维特征,便于满足不同用户要求;三是数据以“数据元”这一基本单位存储,具有“可组装性”。
      
      5. 集成决策支持系统――辅助决策支持系统。集成决策支持系统由辅助决策支持系统和战略决策支持系统构成。前者局限于银行部门内或跨部门的综合管理和内部控制活动,侧重信息的整理、归类、积累的结构化系统。后者则是建立在各个管理支持系统基础之上的,综合运用全行内外信息资源,并借助于各种模型库和方法库来对全行范围的市场环境、客户、产品、流程、员工等情况进行综合分析,选择可以实现银行所有资源最优配置或盈利能力最大化的管理决策。在实践中,决策支持系统也被称为商务智能系统。
      其中,辅助决策支持系统包括客户管理系统、产品管理系统和常规企业管理系统。
      客户管理系统――借助于强大的客户信息数据库,客户管理系统引入了主动营销、交叉销售、盈利分析、个性化服务等技术。它通过智能地分析判断客户的需求偏好,从而实现对客户的细分及主动为不同的客户设计推荐金融产品的效果,提高客户的满意度和商业银行的市场竞争能力(黄解军,万幼川,潘和平,2003)。
      产品管理系统――借助于产品信息数据库,产品管理系统实时对银行各类产品进行盈利分析、风险分析和战略分析,加速已有产品的改进和新产品的开发速度,加快产品的市场化步伐。
      常规企业管理系统――常规企业管理系统包括财务管理、人力资源管理等商业银行所涉及的基本业务管理。借助常规企业管理系统这一全行统一的平台,商业银行可以实现对全行人、财、物的实时全面掌控。
      战略决策支持系统建立在全行集成数据库的基础之上,同时依托于客户管理系统、产品管理系统、常规企业管理系统等辅助决策系统可以集中的为银行战略决策提供服务。战略决策支持系统通过引入方法库、知识库和模型库,辅助银行领导层做出决策,实现集风险分析、盈利分析、战略分析、市场定位等于一体的集成战略决策支持。
      全球统一技术支持系统的五部分基本涵盖了银行信息建设的全部目标,并且彼此具有一定的独立性,适合有选择的分阶段实现。当然,它们之间存在一定的依赖关系,如集成决策支持系统的实现要依靠完善的集成信息管理系统;集成数据管理系统的数据积累要凭借集成客户服务系统和集成业务处理系统完成,等等。但这并不妨碍银行在具体实施中选择的宽泛性。
      
      二、全球统一技术支持系统的构建特征
      
      构建理想的全球统一技术支持系统,并借助它达到跨国银行的战略目标,有以下三个构建特征要实现。这三大特征也是全球统一技术支持系统的核心,是其区别于普通银行信息管理系统的关键所在。
      (一)统一银行内个业务部门运用信息系统的技术标准和数据标准,建立服务全银行的数据平台
      1. 统一行内所有系统的技术标准。跨国银行应着眼于银行的整体效益和长远效益,制定有关全行各部门信息系统的技术标准,以此统一各信息系统的技术平台,进而使各专业部门使用的信息系统采用互相可以兼容的硬件、软件和标准化的接口,为银行内部的信息实时传递、充分共享提供技术支持。
      当然,这对于一个发展中的跨国银行来说,各部门的信息系统使用、升级和更新情况都有所不同。这就要充分论证行内所有的业务及应用系统的目前使用情况,并预测未来环境发生变化时该系统的适应性和改进性。在此基础上兼顾银行整体与各专业部门个体的利益,提出银行内统一实施的信息系统技术标准。
      2. 统一行内所有系统的数据标准。在统一全银行各信息系统技术标准的前提下,尽快统一全行各信息系统的数据标准,使不同信息系统中相同数据的定义一致,减少某些共用数据信息的不一致性,增加这些数据在各子系统之间的共享程度。统一全行数据标准可以遵循以下步骤实施:
      首先,确立不同数据标准的格式基础 。一般来说,不同数据都有其产生部门和引用、加工部门,它们对该数据的利用率和处理率都大不相同。这样,对于数据标准的统一工作,数据利用率较低的业务部门就应该服从数据利用率较高的业务部门或以数据利用率较高的业务部门为主。
      不同数据标准的格式基础基本要按照以下原则来确定:以个人业务系统和其他个人外部系统的数据格式为基础,制定个人客户业务管理信息系统数据字典,以此作为全行个人客户信息的数据标准;以公司业务系统和其他企业外部系统的数据格式为基础,制定公司客户业务管理信息系统数据字典,以此作为全行公司客户信息的数据标准;以办公自动化和综合统计系统的数据格式为参考,制定综合分析、计划管理系统的数据标准,以此作为全行银行常规管理信息的数据标准。
      其次,由银行的信息管理部门负责汇总全行各信息系统的数据标准,经技术保障部门核准,发布全行实施的信息系统数据标准指引。同时,由管理信息部门协同技术保障部门等有关部门根据信息系统数据标准指引建立全行共用信息数据。分别对这些数据设置权限,向全行所有员工及协助单位开放,以此增加原先各系统间的数据共享性,加强信息沟通,减少内部信息不对称,提高全行整体管理效率和决策能力。
      3. 建立全行共用数据仓库。在银行统一的技术标准和数据标准的基础上,建立全行共用的数据仓库。该数据库应根据银行整体的业务发展需要,站在全行整个信息系统建设的高度,进行宏观规划和设计。具体实施时可以先寻找突破点,集中收录已建立和普及明确数据标准的业务信息系统所涉及的共用数据,以此建立数据仓库的初步基础构架和构造数据的分析模型。在此基础上,再将其他的应用子系统逐步并入。在并入过程中,管理信息部门和技术保障部门要保证数据仓库的共享性、整体性和未来的可扩充性,对并入的信息系统的数据进行必要的处理和控制,具体过程要视并入的信息系统情况而定。
      (二)重新规划和设计银行各信息系统反映的业务流程
      全球统一技术支持系统的另一个构建特点就是对银行原有信息系统流程的重新规划和设计。由于跨国银行信息系统的建立是与业务开展的不同阶段及管理手段的不同发展水平紧密联系的,因此,银行各信息系统在数据结构、业务流程和模块划分上存在着冗余和一定的不合理性。对于数据结构的问题,我们在上面提到的银行统一数据标准和共用数据仓库已经解决。这里,我们来关注一下对业务流程和模块划分的重新规划设计。
      具体方法是参照全银行新的组织结构和业务流程,将现有相关业务系统划分为若干个功能模块。对每个功能模块,都跟踪其包含的数据流程有无冗余、中断、缺少监管、重复处理等现象。对有缺陷的模块,根据信息系统总体规划的要求进行重新整理、归并和设计,具体包括对已有功能模块的再设计和对新模块的补充。流程重组中涉及的数据整理要根据已明确的数据标准规范定义,重新设计数组仓库的范式体系。例如,某些银行的信息系统可能包括认识信息管理系统、干部考核系统、人事招聘信息查询系统、工资管理系统等等,经过业务流程重组,可以合并设计为人力资源管理信息系统。
      (三)建立模型库、方法库和知识库,构建集成决策支持系统
      模型库、方法库和知识库构成了跨国银行集成决策支持系统的最基本内容。
      模型库是按照不同的经济数学方法,对各种经济现象的规模、功能、类型进行描述而建立起来的经济数学模型的集合。目前,在金融行业比较常用的主要有以下几类:银行经营计划系统模型,包括计划模型、经营分析模型、长期存款预测模型、存贷款短期预测模型、资金余额预测模型、最适当资金干预模型等;银行经营网点管理模型,包括经营网点业绩预测模型、经营网点业绩评价分析模型、人员和设备配合模型、工作效率分析模型等;经济预测分析模型,包括金融业经济预测模型、其他行业预测模型、综合经济预测模型、产生相互关联模型、地区经济动向指数模型等;企业信用评价分析模型,包括企业财务评价分析模型、不同行业财务模拟模型、企业业绩预测模型、信贷风险测定模型等;市场预测分析模型,包括营业点选址模型、营业点分析模型、个人资金吸收比例决定模型、债券市场分析模型、广告效应分析模型、客户行为分析模型等;资金管理与投资决策模型,包括银行资产负债管理模型、资金运用模型、有价证券投资模型、投资效果与财务预测模型等等。
      方法库向决策支持系统提供通用的决策方法、优化方法以及软件工具等。它集合了建立经济数学模型所必须的各种计算方法,如矩阵运算、数值分析、线性方程组求解、常微分方程求解、相关分析等等。
      知识库是智能决策支持系统的智能部件。它不仅具有特定的决策知识,而且还具有与模型、方法有关的知识。并且,知识库中所包含内容的多样性和广泛性对模型库和方法库也提出了更高的要求。
      另外,集成决策支持系统对银行的集成数据仓库也提出了更高的要求。普通的银行数据仓库建设时往往只注重集成内部基于记录的数据,而忽视集成外部数据和其他形式的数据,但事实上,根据有关机构的调查,大型企业的最高决策者95%的经营管理信息来自企业外部。而在银行有了集成决策支持系统后,数据仓库就不仅要简单的集成内部数据,而是要为决策支持系统提供集成的数据源。因此,在数据仓库设计时,就必须在关注企业内部基于记录的数据的同时,充分重视外部数据,并充分重视文本以外的其他形式的数据,如声音、图形、图象等方式,按照银行的管理决策人员对决策支持信息的要求来进行信息集成。
      
      参考文献:
      [1]路研:《跨国银行国际竞争力研究》,中国社会科学出版社2007年版。
      [2]魏春旗、朱枫:《商业银行竞争力》,中国金融出版社2005年版。
      [3]宋安平:《商业银行核心竞争力研究》,中国金融出版社2005年版。
      [4]张向菁:《商业银行竞争力研究》,中国金融出版社2004年版。
      [5]刘志力:《我国商业银行境外机构信息化建设探讨》,《中国金融电脑》2007 年第1 期。
      [6]高复先:《信息资源规划――信息化建设基础工程》,清华大学出版社2002年版。
      [7]黄解军、万幼川、潘和平:《银行客户关系管理与数据挖掘的应用》,《计算机工程与设计》2003年第7期。
      (编辑 王 馨)

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