建设数据仓库提升农村信用社核心竞争力

        （四）数据挖掘所需的基础数据繁杂且不完整。长期以来，农村信用社主要服务于“三农”，被誉为农村金融的“主力军”，在中国这样一个农业人口占大多数的国家里，农村信用社的服务对象有其独特之处，在系统后台产生的数据也就呈现出别样的特点：海量且杂乱。存款账户折多、卡少；定期存款多，活期存款少；交易笔数多，交易数额小。客户账户多，一人多账户现象严重，且客户信息不完整。在农村信用社开户的客户情况各异，概括起来有自愿式和被动式两类。在其他商业银行开户的客户大多自愿开户，而农村信用社客户却不同，一部分客户是由于业务需要到农村信用社进行主动自愿开户，还有一部分是由于政府为发放补贴而开立的账户，像粮食直补款、库区移民款、新农保养老金发放等等都有专门账户。被动开户的客户信息相当简单，开户信息很多只有姓名、身份证号两项信息，客户资料信息极不完整。

构建数据仓库的前奏
        当前，邮政储蓄银行已在农村全面开展业务，农业银行重新定位服务“三农”，村镇银行、小额贷款公司、农村资金互助社等新型农村金融机构不断涌现，农村信用社正面临前所未有的竞争压力，如何在激烈的市场竞争中保持自己的竞争优势，惟一能乘的东风就是与世界同步、与科技同行，尽快应用当今最先进的管理理念和信息技术来武装自己。

        （一）重视客户信息挖掘，进行数据仓库建设。当前农村金融市场已进入“群雄逐鹿”的时代，农村信用社在利用科技手段进行开疆扩土的同时，也应进行客户信息挖掘的战略思考，探索利用数据仓库等信息科技手段，挖掘现有客户的需求和倾向，有的放矢地去选择、争取、挽留和管理客户，不断满足现有客户日益增长的金融服务需求。

        （二）客观认识数据仓库技术。数据仓库和数据挖掘技术能为农村信用社提供一个综合不同业务平台上的业务数据，帮助农村信用社随时调用与自己业务往来客户的历史与现实业务数据，可以根据挖掘的客户资料数据，开发新产品，拓展新市场，获得“深度效益”，并能据此推断出客户的信用情况，防范信贷风险。但数据仓库也不是万能的，并不是建成数据仓库后，客户就不会流失、贷款就不会损失、日常经营风险就可避免、信用社所有的事情都万事大吉了，它完成的也仅是对各业务系统数据进行整合、处理，将各种信息挖掘出来供决策者及业务人员进行参考，为在浩瀚数据海洋中探寻的人们提供一条舟而以，万不可神化。

        （三）加快数据挖掘人才培养和引进力度。一方面，要加大对科技人员业务及管理知识的培训力度，为科技人员提供一定的业务及管理岗位，接受相应的锻炼，努力培养既懂业务管理、又懂科技的复合型人才。必要的时候，还可以选拔一批人到已应用数据仓库技术进行数据挖掘的相关公司和金融机构进行学习，在实践中接受锻炼。另一方面，要加大对掌握数据仓库和数据挖掘技术高端人才的引进，缓解当前此方面人才匮乏的现状。

        （四）规范数据为数据挖掘打好基础。一是在客户开立账户时可通过开户表格的设计及柜员询问等尽可能多地获取开户人员相关信息，尤其对被动开立账户，应要求提供尽可能详细的客户资料信息，在日常交易过程中，还应做到客户资料的动态管理，及时更新相关信息。二是优化各系统程序，对录入的信息要做相应的判断，避免由于误操作录入垃圾信息，给数据挖掘造成困难。三是积极与政府部门协调，尽可能对各类补贴款发放账户进行整合，减少同社一人多户现象。

        当然，农村信用社的数据仓库之路不会是一帆风顺的，投入高、见效慢的特点会让很多人尤其是决策者们望而却步，但从长远来看，在日趋激烈的农村金融市场上，应用数据仓库技术进行数据挖掘将是对抗竞争对手提升自身核心竞争力的必备工具，有必要尽快建设。

（文章来源：新金融世界）
 

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