商業(yè)智能技術(shù)在銀行的應(yīng)用探討B(tài)I管理信息化

1、商業(yè)智能技術(shù)在銀行的應(yīng)用探討_bi_管理信息化1 前 言 隨著中國加入wto，面對(duì)外資銀行的競(jìng)爭(zhēng)壓力、我國金融體制改革的深入、新的it技術(shù)的廣泛應(yīng)用以及“以客戶為中心”的經(jīng)營理念逐步得到加強(qiáng)，國內(nèi)商業(yè)銀行漸漸把關(guān)注的技術(shù)重點(diǎn)由設(shè)備建設(shè)、交易業(yè)務(wù)軟件的開發(fā)轉(zhuǎn)向以管理軟件為重點(diǎn)。為了增強(qiáng)競(jìng)爭(zhēng)力，商業(yè)銀行紛紛開發(fā)有特色的管理軟件、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估軟件，力求從管理中要效益、從管理降風(fēng)險(xiǎn).對(duì)于所有的管理系統(tǒng)而言，銀行基礎(chǔ)數(shù)據(jù)是發(fā)揮作用的核心，因此數(shù)據(jù)倉庫以及基于數(shù)據(jù)倉庫的商業(yè)智能技術(shù)在銀行的管理系統(tǒng)建設(shè)在有著很重要的作用。 本文即試圖從商業(yè)智能技術(shù)(businessin telligence，bi技術(shù))在銀行的

2、應(yīng)用方案、技術(shù)解決模式以及應(yīng)用體系等方面提出一些見解。2 bi針對(duì)銀行的整體解決方案 一個(gè)先進(jìn)的bi系統(tǒng)應(yīng)該以先進(jìn)的技術(shù)為客戶基于數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫的應(yīng)用提供完全統(tǒng)一的技術(shù)框架，為統(tǒng)一的整體it技術(shù)架構(gòu)提供一個(gè)基礎(chǔ)。一般認(rèn)為，bi前端應(yīng)用系統(tǒng)應(yīng)由兩大部分構(gòu)成：決策支持系統(tǒng)和客戶關(guān)系管理系統(tǒng)(又具體分為ocrm與acrm)。 2.1 決策支持系統(tǒng) 決策支持系統(tǒng)是面向查詢、報(bào)表、分析的應(yīng)用，它把基于多維數(shù)據(jù)庫的olap應(yīng)用和基于數(shù)據(jù)倉庫的oltp應(yīng)用整合為一。具體的做法是，通過etl系統(tǒng)，把生產(chǎn)系統(tǒng)數(shù)據(jù)以及歷史數(shù)據(jù)抽取建立數(shù)據(jù)倉庫，在數(shù)據(jù)倉庫中建立星型模型;以數(shù)據(jù)倉庫為基礎(chǔ)，通過數(shù)據(jù)聚合、裝載，生成

3、多維數(shù)據(jù)庫，建立多維分析模型;之后所有的決策支持系統(tǒng)應(yīng)用均基于此實(shí)現(xiàn)。 決策支持系統(tǒng)除了進(jìn)行上面提到的經(jīng)營分析(包括olap分析系統(tǒng)與oltp查詢系統(tǒng))外，還應(yīng)該包括報(bào)表系統(tǒng)、自動(dòng)發(fā)布系統(tǒng)與預(yù)警監(jiān)控系統(tǒng)等，均應(yīng)同時(shí)支持oltp與olap。 2.2 操作型crm 操作型crm(operational crm，或稱ocrm) ，即客戶關(guān)系管理系統(tǒng)的客戶經(jīng)理業(yè)務(wù)模塊，該系統(tǒng)的客戶資料數(shù)據(jù)庫存放在數(shù)據(jù)倉庫、olap服務(wù)器上，最終用戶通過瀏覽器使用所有業(yè)務(wù)功能，同時(shí)該系統(tǒng)也需要ejb應(yīng)用服務(wù)器與web服務(wù)器，所以，該系統(tǒng)與決策支持系統(tǒng)(報(bào)表、查詢、分析)共享環(huán)境配置。 2.3 分析型crm 分析型crm

4、(analytical crm，或稱acrm)，即客戶關(guān)系管理系統(tǒng)的客戶分析模塊，它的流程如下：系統(tǒng)通過ocrm把客戶信息收集到客戶資料數(shù)據(jù)庫，以與“決策支持系統(tǒng)”實(shí)現(xiàn)的流程類似的模式建立數(shù)據(jù)倉庫與客戶分析的星型模型，從而建立客戶分析模型。acrm的分析結(jié)果將實(shí)時(shí)傳遞到ocrm系統(tǒng)的客戶資料數(shù)據(jù)庫，以為客戶經(jīng)理提供更加深入、詳細(xì)的客戶信息。3 bi系統(tǒng)技術(shù)設(shè)計(jì)分析 3.1 技術(shù)架構(gòu)概述 bi系統(tǒng)的技術(shù)架構(gòu)上應(yīng)該分為以下幾個(gè)邏輯組成部分： (1)browser：負(fù)責(zé)管理由頁面和擴(kuò)展gui構(gòu)成的系統(tǒng)客戶端，頁面或組件對(duì)象對(duì)遠(yuǎn)程對(duì)象的請(qǐng)求通過soap proxy object封裝為soap請(qǐng)求，服務(wù)

5、器端的soap響應(yīng)也要通過soap proxy object解析，還原為客戶端請(qǐng)求方原始的數(shù)據(jù)格式。 (2)web server(http服務(wù)器)：在http協(xié)議的基礎(chǔ)之上完成對(duì)soap請(qǐng)求/響應(yīng)的傳遞和定位。 (3)web service support environment：在通常情況下由soap服務(wù)器和xml解析器構(gòu)成，完成對(duì)soap stream路由的管理和soap/xml的封裝、解析。 (4)web service object：類似客戶端的soap proxy object，但是更多的作用是根據(jù)從soap/xml解析出來的信息，將客戶端的請(qǐng)求映射到遠(yuǎn)程對(duì)象上。 (5)ejb ap

6、plication server：通常由ejb服務(wù)器和ejb容器構(gòu)成，除了完成對(duì)enterprise bean的管理之外，還提供類似事務(wù)、命名、安全性的服務(wù)，以及獲取服務(wù)器端操作系統(tǒng)提供的服務(wù)并完成二者之間的交互。 (6)enterprise bean：j2ee模式下的服務(wù)器端組件，完成所有業(yè)務(wù)邏輯和相關(guān)計(jì)算，另一方面負(fù)責(zé)對(duì)數(shù)據(jù)源的存取。 (7)olap/oltp data source：olap data source指由olap服務(wù)器構(gòu)造的多維數(shù)據(jù)庫，系統(tǒng)通過jni或jolap訪間，oltp data source指各種關(guān)系數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)，通過jdbc訪間。 3.2 技術(shù)架構(gòu)應(yīng)有特

7、征 (1)基于web的分布式組件應(yīng)用：技術(shù)架構(gòu)基本上分為四層，客戶端、web service runtime層、業(yè)務(wù)邏輯層(遠(yuǎn)程組件)和數(shù)據(jù)庫訪問層?？蛻舳耸窍鄬?duì)比較“瘦”，只對(duì)其要求完善、豐富的gui表現(xiàn)；系統(tǒng)業(yè)務(wù)邏輯的實(shí)現(xiàn)以及數(shù)據(jù)處理由依賴于中間件的遠(yuǎn)程服務(wù)器端組件完成；客戶端和服務(wù)器端之間是基于http的請(qǐng)求/響應(yīng)形式的協(xié)作關(guān)系。 (2)整體技術(shù)架構(gòu)采用web service機(jī)制，web service在本質(zhì)上是對(duì)xml-rpc實(shí)現(xiàn)的擴(kuò)展，是在傳統(tǒng)中間件的基礎(chǔ)上，對(duì)internet環(huán)境下分布式應(yīng)用的新的發(fā)展方向。 (3)服務(wù)器端組件實(shí)現(xiàn)采用ejb組件模型，為了保證系統(tǒng)可以在多種平臺(tái)上運(yùn)行

8、，選擇j2ee/ejb作為服務(wù)器端組件的實(shí)現(xiàn)模型是除了corba之外的唯一選擇，同時(shí)也是為了更好地結(jié)合web service應(yīng)用的選擇。 (4)組件之間采用xml文檔為數(shù)據(jù)交換標(biāo)準(zhǔn)，系統(tǒng)組件之間的通訊和交互傾向于使用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方式，數(shù)據(jù)描述采用xml。這一原則不僅適用于服務(wù)器端，同樣適用于客戶端。 (5)強(qiáng)大的安全保證：采用soap作為遠(yuǎn)程通訊的標(biāo)準(zhǔn)，所以具備跨防火墻應(yīng)用的能力，也就是系統(tǒng)的應(yīng)用不需要用戶改變或者降低整個(gè)企業(yè)應(yīng)用的安全標(biāo)準(zhǔn)。 3.3 系統(tǒng)技術(shù)架構(gòu)的技術(shù)實(shí)踐 (1)客戶端的gui實(shí)現(xiàn)：基本上依賴于dhtml和相關(guān)技術(shù)、瀏覽器功能擴(kuò)展兩部分來實(shí)現(xiàn)。 (2)客戶端和服務(wù)器端的web集

9、成：因?yàn)榭缙脚_(tái)的應(yīng)用，服務(wù)器端的web技術(shù)基本上是采用jsp或servlt。 (3)web客戶端組件之間的交互：web客戶端組件之間通過xml通訊，體現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的設(shè)計(jì)原則，xml是整個(gè)系統(tǒng)的組件之間通訊的數(shù)據(jù)定義、描述標(biāo)準(zhǔn)。 (4)遠(yuǎn)程組件技術(shù)的應(yīng)用：使用ejb技術(shù)完成。 (5)訪問olap/oltp數(shù)據(jù)源的技術(shù)應(yīng)用：遠(yuǎn)程組件(enterprise bean)完成對(duì)olap/oltp數(shù)據(jù)源的訪間，基本上采用jni訪問本地方法(包括c接口和com接口)，或者直接訪問其java bean接口。 (6)外部服務(wù)獲取的技術(shù)實(shí)現(xiàn)：系統(tǒng)如果需要獲取外部服務(wù)和其它產(chǎn)品所提供的服務(wù)實(shí)現(xiàn)某些功能，則由這些服務(wù)自

10、身提供api。一般引入類工廠和代理的模式構(gòu)造接口性質(zhì)的api提高api的廣泛適用性，接口的實(shí)現(xiàn)根據(jù)需要采用com對(duì)象或java對(duì)象。4 bi系統(tǒng)基本功能 4.1 oltp查詢報(bào)表功能 通過bi定制oltp數(shù)據(jù)源，集成多個(gè)oltp數(shù)據(jù)源，從多種數(shù)據(jù)庫(如sql server、db2、oracle、informix、sybase、dbf、文本數(shù)據(jù)源)集成使用，方便管理查詢；從oltp數(shù)據(jù)庫中大量表中過濾出用戶關(guān)心的表作為oltp查詢的原表；之后將查詢關(guān)聯(lián)到多個(gè)oltp表的關(guān)聯(lián)關(guān)系創(chuàng)建視圖，最終為用戶創(chuàng)造方便、直觀的查詢結(jié)果顯示方式，并將查詢結(jié)果數(shù)據(jù)導(dǎo)出到各種介質(zhì)，將oltp查詢過程形成報(bào)表。 4.

11、2 數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng) (1)數(shù)據(jù)挖掘算法 分類：按照分析對(duì)象的屬性建立類(class)，預(yù)測(cè)對(duì)象所屬的類別。基于大量歷史數(shù)據(jù)得出的規(guī)律往往具有普遍性，因此這些規(guī)律可用于預(yù)測(cè)，分類是一種數(shù)據(jù)分析形式，用于提取描述重要數(shù)據(jù)類的模型，并利用生成的模型對(duì)新的數(shù)據(jù)分類進(jìn)行預(yù)測(cè)。例如，將信用申請(qǐng)者的風(fēng)險(xiǎn)屬性，區(qū)分為高度風(fēng)險(xiǎn)者、中度風(fēng)險(xiǎn)者和低度風(fēng)險(xiǎn)者。 聚類：將物理對(duì)象的集合分組成為由類似的對(duì)象組成的多個(gè)類的過程被稱為聚類。由聚類所生成的簇是一組數(shù)據(jù)對(duì)象的集合，這些對(duì)象與同一簇中的對(duì)象彼此相似，與其他簇中的對(duì)象相異。聚類與分類不同的是，它要?jiǎng)澐值念愂俏粗摹Ｍㄟ^聚類，人能夠識(shí)別密集的和稀疏的區(qū)域，因而發(fā)現(xiàn)全局的

12、分布模式。在商務(wù)上，聚類分析能夠幫助市場(chǎng)分析人員從客戶基本庫中發(fā)現(xiàn)不同的客戶群，并且用購買模式來刻畫不同的客戶群的特征。 預(yù)測(cè)：預(yù)測(cè)是根據(jù)對(duì)象屬性的過去觀測(cè)值來推測(cè)未來值。預(yù)測(cè)是一種數(shù)據(jù)的分析形式，可以預(yù)測(cè)未來的數(shù)據(jù)趨勢(shì)，例如由顧客過去的刷卡消費(fèi)量預(yù)測(cè)其未來的消費(fèi)量。 關(guān)聯(lián)：關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是發(fā)現(xiàn)大量數(shù)據(jù)中項(xiàng)集之間有趣的關(guān)聯(lián)或相關(guān)聯(lián)系。關(guān)聯(lián)分析可以幫助許多商務(wù)決策的制定如分類設(shè)計(jì)、交叉購物和賤賣分析。它的一個(gè)典型例子是購物籃分析，通過發(fā)現(xiàn)顧客放入其購物籃中不同商品之間的聯(lián)系，分析顧客的購買習(xí)慣。 (2)多元統(tǒng)計(jì)算法 聚類分析：把數(shù)據(jù)基于幾何空間進(jìn)行歸類，對(duì)于一組樣本數(shù)據(jù)集，預(yù)先不知道可以將這組數(shù)據(jù)

13、歸為幾類，則可以采用聚類分析的方法進(jìn)行分類，使是盡可能相似的樣本為一類，且屬于不同類的樣本數(shù)據(jù)應(yīng)該盡可能的有明顯的不同。 相關(guān)分析：找出兩個(gè)數(shù)據(jù)向量之間的相關(guān)性大小。用來確定兩類指標(biāo)變量間的關(guān)系是否顯著的還是隨機(jī)的，了解兩組變量之間的相互線性依賴關(guān)系。 判別分析：判別分析要解決的問題是在已知?dú)v史上用某些方法已把研究對(duì)象分成若干組的情況下，來判定新的觀測(cè)樣本應(yīng)歸屬的組別。 主成分分析：主成分分析是一種通過降維技術(shù)把多個(gè)指標(biāo)約化為少數(shù)幾個(gè)綜合指標(biāo)的統(tǒng)計(jì)分析方法。它把大量的指標(biāo)變量壓縮到較少的幾個(gè)綜合性指標(biāo)上去，并且這些綜合性指標(biāo)能夠充分反映原來所有的指標(biāo)變量所反映的信息。 因子分析：因子分析是主成

14、分分析的推廣，它也是一種把多個(gè)變量化為少數(shù)幾個(gè)綜合變量的多元分析方法，其目的是用最少個(gè)數(shù)的不可觀測(cè)的互不相關(guān)的公共因子的線性組合，再加上特殊因子來描述原來的一組可以觀測(cè)的相互有關(guān)的每個(gè)變量。 回歸分析：在回歸分析中，數(shù)據(jù)用直線建模。一元線性回歸將一個(gè)隨機(jī)變量視為另一個(gè)隨機(jī)變量的線性函數(shù)，多元線性回歸將一個(gè)隨機(jī)變量視為一組隨機(jī)變量的線性函數(shù)。 (3)olap分析系統(tǒng) 數(shù)據(jù)源信息展示(cube/table信息)：cube信息展示功能使得客戶可以方便的選擇不同數(shù)據(jù)源中所想要分析的主題、維度以及目標(biāo)值，并且靈活將客戶所選擇的信息展示出來；table信息展示聯(lián)接的關(guān)系數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)倉庫中的表、視圖的信息;

15、搜索功能提供給用戶快速定位到cube信息里所展示的cube中任意層次的功能。 olap分析及展示：主要分析功能有：鉆取(可以在表格、圖形中進(jìn)行鉆?。撼蓡T上鉆、成員下鉆、層上鉆、層下鉆、跨層鉆取)、旋轉(zhuǎn)、分頁、切片/切塊。 敏感性分析：指標(biāo)敏感性分析是分析與指標(biāo)相關(guān)的某一指標(biāo)或參數(shù)的變化對(duì)指標(biāo)的變化幅度的影響。 關(guān)聯(lián)分析：用戶可以利用關(guān)聯(lián)分析獲得與所觀察的指標(biāo)、報(bào)表、以及模型相關(guān)的所有信息。 oltp報(bào)表查詢：oltp報(bào)表功能提供用戶訪問各種數(shù)據(jù)倉庫，并利用數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)定制各種報(bào)表的功能。 (4)預(yù)警監(jiān)控系統(tǒng) 對(duì)企業(yè)的敏感信息和關(guān)鍵指標(biāo)設(shè)置告警閥值，系統(tǒng)在相應(yīng)的主題中提供告警服務(wù)，并且還可以

16、將告警信息自動(dòng)發(fā)布到相關(guān)的人員中?？筛鶕?jù)數(shù)據(jù)挖掘模型分析結(jié)果進(jìn)行預(yù)警。 (5)自動(dòng)發(fā)布系統(tǒng) 自動(dòng)化功能使用戶可以安排系統(tǒng)自動(dòng)執(zhí)行的任務(wù)計(jì)劃，包括何時(shí)以何人的身份執(zhí)行何任務(wù)，產(chǎn)生的結(jié)果(包括出錯(cuò)信息)發(fā)送給何人等，用戶還可以方便的修改刪除任務(wù)計(jì)劃。5 分析系統(tǒng)功能概述 由于是針對(duì)銀行的應(yīng)用，因此從使用的角度出發(fā)，bi系統(tǒng)由以下幾部分構(gòu)成：oltp查詢系統(tǒng)，報(bào)表系統(tǒng)，客戶關(guān)系管理系統(tǒng)，olap分析系統(tǒng)(存款、信貸、中間業(yè)務(wù)、資金計(jì)劃、財(cái)務(wù)等)。 對(duì)于oltp查詢系統(tǒng)、報(bào)表系統(tǒng)、客戶關(guān)系管理系統(tǒng)，一般情況下，用戶希望根據(jù)其實(shí)際的業(yè)務(wù)經(jīng)營和管理情況，提出有特色的功能需求，而對(duì)于針對(duì)存款、信貸、中間業(yè)務(wù)

17、、資金計(jì)劃、財(cái)務(wù)等olap分析功能，本文根據(jù)多年的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)提出一些建議。 5.1 常規(guī)分析 該部份主要為各業(yè)務(wù)人員提供各基礎(chǔ)科目的余額等有關(guān)情況，解決日常業(yè)務(wù)處理中，一些非常規(guī)統(tǒng)計(jì)時(shí)依靠計(jì)處機(jī)人員解決的現(xiàn)實(shí)問題。 主要分析內(nèi)容有：表內(nèi)科目余額、日均余額分析、表外科目余額分析、表內(nèi)科目業(yè)務(wù)分析、表外業(yè)務(wù)分析等。 5.2 信貸分析 通常包括：各項(xiàng)資產(chǎn)分析(如資產(chǎn)余額分析)、貸款余額分析(分類貸款余額分析、分期貸款余額分析、各形態(tài)貸款余額分析)、貸款發(fā)放回收分析、信貸常規(guī)考核分析等。 5.3 存款分析 主要分析內(nèi)容：總體情況分析(總負(fù)債余額情況分析、存款構(gòu)成情況分析、常規(guī)考核分析)、對(duì)公存款分析(對(duì)公存款構(gòu)成情況分析、對(duì)公業(yè)務(wù)分析)、儲(chǔ)蓄分析(儲(chǔ)蓄存款構(gòu)成情況分析、其他存款分析、儲(chǔ)蓄業(yè)務(wù)分析)。 5.4