以數據倉庫為基礎的商業智能(BI)系統將為山東省建行客戶提供更多的個性化服務。

　　山東建行的行長即使在出差的日子里，也要登陸銀行的內部網，查看當天的不良貸款率。不良貸款率是現在評價一家銀行的重要指標。

　　從對外公布的數據來看，中國建設銀行的不良貸款率在四大國有商業銀行中處于最低的水平，而山東建行的不良貸款率又在整個建行中處于較低水平。這和山東建行率先在建行系統內運用數據倉庫項目，對各個業務系統的數據進行綜合分析密不可分。馬衛東介紹到：“商業智能(BI)是全國銀行業信息化繼大集中之后的又一熱點，數據倉庫項目是山東建行進行商業智能實踐的第─階段，提供各種基礎數據是BI最基本的功能，也是最核心的功能。”
山東建行信息中心總經理馬衛東表示：“目前山東建行的數據倉庫每天分析出來的結果就有400多張報表，涵蓋了全行285個核算機構，產生了大約8萬多個分析結果。這8萬多個分析數據覆蓋了從普通客戶經理、縣級管理層到高層決策人員的多層需求。”

　　三個階段

　　從1997年開始負責山東建行信息化工作的馬衛東把該行的信息化歷程分成了三個階段：

　　第一個階段就是綜合業務系統的逐漸完善和升級．并進行全省的數據大集中。從單機版本的業務系統到電算化的綜合業務系統，后來又到聯網的綜合網業務系統，以及全省建行數據庫的物理集中、邏輯集中和綜合網的優化。

　　山東建行信息化建設的第二階段則是針對管理層的信息化，“1998年山東建行進行了企業網建設，并設立了一些網站。但當時的辦公自動化系統已基本定型，在病毒橫行的日子里，IT設備跑得非常慢，而且經常三天兩頭地不能用。這種局面從2001年成立信息中心后逐漸改善，信息系統也開始逐步地規范起來，信貸信息系統中的數據都可以方便地讓領導看到。”馬衛東回憶道。

　　以數據倉庫和數據挖掘為基礎的商業智能系統是山東建行信息化建設的第三階段。2001年山東建行確立了數據記錄與共享的改革方案，該方案從2003年開始實施，進行了9個多月的大規模開發。山東建行的綜合業務量在全國建行省級分行排名第六或第七位，但率先在建行系統內運用商業智能項目，對各個業務系統的數據進行綜合分析。數據倉庫采用了分級授權的方式，根據訪問地址可以劃定每個區域內的訪問權限。省行行長可以看到全部信息，而各個業務部室只能看相關部分。

　　日前，山東建行全省的管理信息平臺系統已完成一期工程的主要目標，實現了資產負債管理、業務風險管理、財務分析、客戶關系管理、金融業績分析、信息查詢報表(含300多類常用報表)、自定義多維分析應用、高層決策支持等8大管理主題，建立了近百個業務分析模型。目前該系統已成為山東省建行縣、市、省三級不可或缺的核心業務管理平臺，全省數十萬各級員工通過該系統獲取相關的業務管理信息。該平臺大大提高了山東建行對各項業務的管理能力，大到行長的宏觀決策，小到對每個客戶經理的業績考核都可通過該平臺實現。

　　數據挖掘大行其道

　　為提高決策支持水平，增進商業智能水平，商業銀行往往需要以數據倉庫和聯機分析處理(OLAP)為平臺進行數據挖掘(DM)，借助大規模數據，通過清洗、轉換和裝載等數據處理方法，發現大量資料間的關聯與趨勢，探尋獨特的、通過其他方法發現不了的業務規律和模式。“一般來看，數據挖掘的任務可以劃分成四個層次：數據分析、知識發現，決策支持和金融智能。目前看來，在商業銀行管理客戶生命周期的各個階段都會用到數據挖掘技術：數據挖掘能夠幫助商業銀行確定客戶的特點，從而可以為客戶提供有針對性的服務；通過數據挖掘，可以發現應用某種金融產品、購買某類銀行基金的客戶特征，從而可以擴大業務推廣；如果找到了流失客戶的特征，就可以在具有相似特征的客戶還未流失之前，采取針對性的措施──客戶交叉銷售、客戶關懷與保持等。也許，這正是今天的中國金融業中，數據倉庫和數據挖掘技術大行其道的原因所在。”馬衛東表示。

　　馬衛東表示，雖然數據倉庫只是商業智能的基礎，是低層次的商業智能，但是這種智能畢竟解決了大量的報表，降低了很多費用。過去山東建行從支行到異地本行匯總一張報表需要大約10天的時間，而現在前一天打完帳，第二天就可以出最新的報表，辦公效率大為提高。

　　需求有待提高

　　通過對商業智能項目的實施，山東建行已認識到數據倉庫平臺對整體分行業務管理的價值。不過，馬向東表示，BI也是在不斷發展的，其應用層次和覆蓋范圍都有逐步提高和完善的過程，不可能一步到位。在BI方面，國內的銀行業和歐美銀行界以及亞洲其他先進國家相比較，還有相當大的差距。

　　馬衛東也坦言，山東建行在BI項目中也遇到了不少困難。首先碰到的一個大的問題是認識問題，一開始銀行管理層，包括業務人員對“BI能做什么”這樣最基本的問題還需要去理解和認同。隨之而來的第二個問題就是業務需求和業務模型如何建立的問題；緊接著又遇到了業務模型如何與數據倉庫這種體系結構相結合的問題，怎樣去構建邏輯模型和物理模型，然后還有硬件的選擇問題。

　　最佳模式

　　山東建行在進行數據倉庫解決方案的選型時和多家IT廠商進行過交流，也對相關產品做過測試。馬衛東坦言，“就某一個單項軟件或硬件而言，Oracle、惠普、EMC等公司的產品還是不錯的，但最終選擇了IBM公司的整體解決方案，從用戶的角度而言，不希望一個系統由多個廠家來支持，因為一旦有問題，我們不得不判斷是數據庫軟件的問題，還是另外一家廠商的硬件問題，在我們專業技術人員有可能達不到一定水準的時候，有可能判斷不清。”
馬衛東對目前山東建行的數據倉庫項目運轉狀況表示滿意，不過他也表示，在應用軟件開發方面，銀行的業務相對復雜，在BI項目中，需求分析和總體設計的工作量很大，這一部分無法外包，IT公司也很難解決。“雖然IBM，Oracle公司也會給我們帶來包括整體設計戰略在內的解決方案，但國外的經驗必須結合中國的實際，這些解決方案還需要本地化。不過在需求分析之后的軟件開發工作是可以考慮邀請有銀行項目開發經驗的公司參與，工具軟件和硬件則由IT廠商直接提供和維護，這是我們喜歡的模式。”