数据仓库在对公客户信用风险管理中的应用

        3．集成数据层
        集成数据层是整个数据仓库系统的核心。由于源数据来自各个银行业务系统，比较零散、杂乱、甚至相互冲突和不一致，因此，必须对这些分散的数据进行抽取、清洁、转换和加载，并根据不同的主题，形成统一、全面数据仓库集成数据。对重点业务，可以建设相应的数据集市（如对公业务数据集市），以便进行数据挖掘、分析和应用。

        4．数据仓库应用层
        数据仓库把商业银行大量信息集成在一起，基于这些数据，可以构建多种对公客户风险管理应用，包括以下几个方面。

        （1）对公客户关系管理系统：通过对客户行为进行全方位信息展示和分析，发现重点客户、搜寻客户风险、警示客户流失，从而有利于企业建立和维持良好的客户关系，增强竞争力。

        （2）数据挖掘与数据分析系统：对分析需要的数据按照多维数据模型进行再次重组，以支持用户多角度、多层次的分析，发现数据趋势，寻找和掌握业务发展规律。

        （3）报表统计与决策支持系统：基于数据仓库数据全面、历史信息场等特点，对贷款业务进行客户特征、贷款品种、区域、时间等因素的统计分析，便于领导及相关人员及时掌握业务发展的全方位情况，为业务进行有效的管理和决策提供信息帮助。

        （4）新《巴塞尔资本协议》内部评级系统：按照新《巴塞尔资本协议》的要求，建立商业银行对公客户评级、债项评级、限额管理、经济资本计算等应用，对信用风险进行科学计量和管理。

三、数据仓库在对公客户风险管理中的应用
        基于数据仓库的对公客户风险管理平台，可以在商业银行对公客户信用风险管理的贷前调查、授信审批、风险预警、决策支持、经济资本配置等流程中，发挥着重要的支持作用。

        1．对公贷款贷前调查和贷款审批
        对公客户风险管理平台中的对公客户关系管理系统等应用，能够从多维度把握客户的特征和信贷风险，有效弥补贷前分析的薄弱环节，从而显著提高贷前调查分析的效率和质量，为贷款审批人员提供全方位的客户信息和依据，从而有效地降低授信失误的可能性。

        2．对公客户信用风险监测和预警
        通过对信贷客户与信贷资产进行动态跟踪、评级、监控，对客户各种潜在的信贷风险进行多层次、多角度的分析，对客户风险的波动趋势做前瞻性的预测和判断，并及时向相关人员发出风险预警信号，对信用风险予以控制和防范，将隐患消灭在萌芽状态，达到控制不良贷款、减少信贷资产损失的目的。

        3．对公信贷决策支持
        数据仓库系统的报表统计分析、数据挖掘等功能具有强大的数据分析能力和智能化水平，可以及时、准确判定对公贷款风险的变化，为贷款管理、贷款决策提供了科学依据，使商业银行在经营决策中的各项管理措施更为科学，对风险的管控更加全面和迅速。有助于银行根据内、外部变化及时调整经营策略，降低信贷风险。

        4．经济资本配置等其他应用
        新《巴塞尔资本协议》内部评级法的实施对商业银行信用风险内部评级体系提出了最低要求，要求商业银行对信用风险进行有效细分和精确测算。数据仓库所具有的海量数据储存功能、联机分析处理技术及数据挖掘技术等这些强大的信息处理功能，使其在信用风险内部评级方面的应用具有很强的优势。根据内部评级结果，可以满足银行在信用风险定价、组合管理和经济资本计算等方面的要求，根据业务情况精确配置宝贵的经济资本，在降低信用风险的基础上，最大限度地提高信贷资金的经济效益。

        基于数据仓库的对公客户信用风险管理平台的建设，为商业银行防范信用风险提供了强大的分析能力和智能化手段，为贷款管理、贷款决策提供了科学依据，使商业银行贷款管理决策更加系统化、规范化和科学化，有利于商业银行从粗放型的风险管理模式向精细化管理模式转变。

（文章来源：中国金融电脑）
 

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