管理压力

　　在金融体制改革的大背景下，中国国有和新兴银行正加快股份制改造的步伐。在成功引进外资银行入股之后，中国建设银行又迎来了谋划已久的首次公开募股（IPO），另一家国有商业银行中国银行紧随其后。此前，交通银行已经在香港主板上市。但是这些改革者在引进外资以及IPO的同时，还必须考虑采取有效措施，适应不久之后市场更严格的监管，以及投资人对信息披露的及时准确性的更高要求。

　　中国的银行要在海外发达金融市场上市，需要符合东道国更严格的风险管理和监管的要求。没有这个基础，在海外上市的努力和投入将事倍功半甚至无功而返。一旦在业务经营过程中，有风险管理事件被披露，必然会造成股价的大幅波动，难保投资人利益，从而降低市场对金融企业的信心。“对正在进行股份制改造的中国国有和新兴银行，从关系模式数据挖掘系统入手，逐步建立健全审慎的风险管理体系是当务之急。”国际商业机器公司（IBM）业务咨询服务事业部合伙人陈文建议说。

　　陈文认为，关系模式数据挖掘能揭示被考察方的深度财务信息和偿还能力，使银行更实际地为风险打分，做出更稳健的贷款决策。通过数据挖掘，可追踪已贷出项目的市场价值和风险权重的变化，使银行能有效调整和管理自身的投资组合，使核心业务得到优化，避免更多风险。而且，所得的回报可以用来实施新协议的其他项目，从而全面提高银行的风险管理水平。

走出误区

　　中国的部分银行机构在数年前就已开始部署数据仓库技术，但在王闯舟看来，银行早期部署的数据仓库存在数据失真等问题，因此效果并不明显。原因有多方面，人为因素、IT手段、内部规范以及制度都可能带来数据失真。

　　王闯舟认为，在早期数据平台下，数据还是存在于各个业务系统中，而银行的业务范围最复杂，系统也最多，数据质量在很大程度上取决于业务能力。“数据仓库的价值不仅取决于IT系统，而且取决于本身的业务流程。因此，建立数据平台是一个系统的过程，其业务上的价值也需要逐步体现。” 王闯舟说。

　　IBM公司的陈文持同样的观点。他认为很多人把数据仓库问题定位为技术问题，这是不准确的。陈文说：“以前很多银行做的都是数据集市，一般是按照某个专题建立数据仓库，成效不大。而且，数据仓库本来是要解决管理风险，如果做得不好，一开始就会把风险埋了进来。” 陈文认为，数据失真与技术、管理、规则、使用、数据等都有关系。

　　对于银行风险管理者来说，所要关心的显然并非技术本身。在外资银行工作多年的成勤昌发现，“国内银行的技术已经足够了”，但风险管理的意识和观念远远不够。他认为，国内银行应该借鉴国外银行的先进经验，一方面从制度上改变，改变观念，把过去由人进行管理变为由系统进行管理；另一方面是尽量自动化，即制定一套风险管理规则，规定什么情况下由风险管理系统自动运行，什么情况下需要人去执行，把人对系统的干预程度尽可能减少。

　　各商业银行开始部署统一的数据平台，也仍然面临很多现实的挑战，大部分国内银行这几年完成的大集中项目的数据里，还只是账簿和交易数据，并不包括财务、费用等数据。此外，总行和分行之间的数据交换之间也存在很多沟壑。因此中国多数商业银行都还没有做到全行的数据仓库，现在只能先从客户信息分析做起，为综合营销做准备。这一进程显然正在加快。

（信息周刊）