信息技術在金融行業中的運用和展望

摘要：近年來，隨著金融行業數據集中地深入推進，行業的整體競爭力和現代化水平不斷提高，信息技術也越來越受到企業的重視，并逐步體現出使用面廣、功能齊全、自動化程度高等特點。今后，金融服務將極度依賴信息技術的應用，因此，金融信息化建設在新時期將肩負更為艱巨的使命。

關鍵詞：金融行業；信息技術；商業智能；管理信息系統

中圖分類號：F830.49 文獻標志碼：A文章編號：1002—2589（2008）22—35—02

金融行業是最早將信息技術引入業務管理的行業之一。目前，有一半以上的大型金融企業已經在全球各地開展業務。近年來，隨著金融行業數據集中地深入推進，行業的整體競爭力和現代化水平不斷提高，信息技術也越來越受到企業的重視。一般來講，金融信息可分為三個層次：金融業務基礎信息、金融管理信息和金融決策信息。金融業務基礎信息一般是在金融業務數據處理中產生的，它是金融管理信息的數據來源，主要來自有關業務部門、下級機構、同級銀行、非銀行金融機構、綜合經濟統計部門和其他相關單位；金融管理信息是對從業務處理系統中采集到的基礎信息進行匯總、分類、提煉加工后得到的，一方面用于滿足自身管理職能的需要，為管理人員提供各類金融統計信息，另一方面為決策層提供初步加工的決策支持信息；金融決策信息是對高層金融管理機構決策提供的信息，主要是綜合性的金融指標。

一、 信息技術在金融業的應用

1.業務處理系統。信息技術的迅速發展以及在金融業的廣泛應用，促使銀行業的經營管理發生了巨大的變化，銀行開始引入全新的管理模式。與這種信息管理模式相適應，以大型計算機為主的集中式信息處理系統是銀行業信息技術運用的主流。對于采用計算機進行業務處理的系統一般稱為某業務處理系統（BPS）。現行的BPS的數據存儲多采用數據庫技術，一般為流行的關系型數據庫。絕大部分的BPS采用微機或若干臺微機構成的局域網，BPS一般為客戶機服務器（C/S）方式。大部分計算機處理的業務為比較定型的業務，基于流程的處理，面對較為固定的對象。

2.管理信息系統。隨著國際銀行業著力發展零售業務，導致積累的客戶信息越來越多，銀行業務出現了綜合化發展趨勢。同時，市場競爭的加劇迫使銀行的各級管理者需要面對不同業務層面的大量信息迅速做出正確的分析與判斷，而業務處理系統往往是分散與封閉的系統，互聯性差，難以實現資源共享。為了適應業務發展的要求，銀行業以關系型數據庫為主要技術工具整合了銀行的后臺信息，建立了全行性管理信息系統，實現了對業務交易信息和經營管理信息的集成和一體化管理。隨著業務處理系統的不斷發展和完善，管理信息系統與業務處理系統之間的信息流已不再是單向的，即不僅存在著業務處理系統向管理信息系統的正饋信息流，也存在著管理信息系統向業務處理系統的反饋信息流。

3.數據倉庫技術與決策支持系統。隨著銀行業務量的增長和金融產品的豐富，銀行在管理信息系統中需要管理與分析的數據以驚人的速度增長。銀行管理信息系統在處理業務系統數據和進行數據分析時往往會遇到以下三方面不可逾越的應用缺陷：數據庫技術無法處理巨量數據；數據庫技術難以處理跨部門、跨業務、跨時間、跨信息平臺等復雜的信息集成問題；數據庫技術構造的管理信息系統檢索及訪問信息的能力不足，無法滿足在線訪問的要求。企業決策者有時所面對的是影響因素、客官條件、環境都還不明確的決策問題，這就需要有一個系統能夠通過列舉可能方案并進行分析比較，來達到輔助決策的目的。對銀行來說，它是中央數據源，它是一個面向多主題的如存款、貸款、財務等功能，而且是集成的、穩定的、不同時期的數據集合，用以支持銀行經營管理中的決策。

在以數據倉庫作為集中管理海量數據的主要手段后，銀行業為了從大量的信息中獲取有用的決策信息，還引進了包括統計分析、系統分析、人工智能等理論在內的數據分析方法，建立了以數據倉庫技術為基礎的決策支持系統，推動著業務數據處理的重點從以往對業務處理系統的支持與模擬轉向對海量數據的集中分析和處理，并將分析結果廣泛深入運用于客戶服務、市場營銷、風險管理、決策支等方面。

4.商業智能系統和網絡技術。21世紀以來，銀行業普遍采用包括人口地理統計理論、數據挖掘（Data Mining）及商業智能（Business Intelligence）等技術來處理跨時間、跨空間、跨部門、跨產品的銀行數據集成分析問題，以逐步實現金融產品和金融服務的交叉銷售從而提升銷售，挽留優質客戶。商業智能系統由數據倉庫、數據分析、數據挖掘、在線分析、數據備份和恢復等部分組成。商業智能的實現步驟包括：從不同數據源收集的數據中提取有用的數據，對數據進行清理以保證數據的一致、正確，再將數據經轉換、重構后存入數據倉庫，然后利用查詢和分析工具、數據挖掘工具等對數據倉庫中的信息進行處理，使信息變為對決策有益的知識，并以有效的形式展現出來。從信息管理的角度來看，商業智能的應用是決策支持技術在金融業應用的進一步發展和完善，在這個過程中數據倉庫是商業智能的核心?，F代銀行業對管理信息系統的依賴性越來越強，離開了管理信息系統，現代金融業就無法正常運轉，甚至無法生存。互聯網技術的迅速發展，使管理者成為終端用戶，管理者可以在辦公室或其他地方直接進入大型計算機系統，銀行各級管理者可以共享管理信息數據庫，可以用最方便的方式和最快的速度來獲得信息和傳遞信息。

二、 金融業未來信息化發展的建議

1.加強管理信息系統的標準化建設。在金融行業的管理信息系統建設過程中，特別是數據的集中過程中，標準化工作顯得尤為重要。金融業是數據和信息密集型的產業，充分利用全行業的數據，才能構筑良好的外部發展環境。因此，推行信息系統的標準化建設，實行全行業的信息共享勢在必行。行業在推進標準化的過程中，可采取由外而內的方法，先在市場規模大、技術力量強、業務有代表性的銀行之間建立統一的外部信息交換端口，然后逐步改造銀行的內部系統，在此基礎上建立符合我國實際的行業統一標準，成熟后再全面推廣。

2.加強信息安全建設，進一步拓展網絡銷售渠道。隨著社會信息化程度的深入，網絡成為了新銷售渠道的重點。當前，公司應有針對性地開展相關信息技術的公關，加強系統安全策略，保障網絡通訊安全，增加網上交易過程中雙方的互動環節，使網絡銷售渠道進一步成熟完善，得到客戶的普遍接受。同時，對一些規模小但發展空間大的業務可考慮作為網絡銷售模式的試點。提升網絡金融信息平臺的保障水平可以從以下幾方面入手：一是大力推動技術進步，盡快改造和更新我國金融信息系統中落后的軟硬件配置，促進金融信息技術平臺的速度、效率、功能和安全性等方面的全面升級，以適應不斷發展的網絡金融業務需要；二是加大技術創新力度，著力發展先進的、具有自主知識產權的網絡信息技術，從根本上解決我國金融信息技術平臺的保障水平；三是完善與信息技術平臺相適應的技術管理體系。必須構筑一個技術先進、管理高效、安全可靠、建立在自主研發基礎上的信息安全體系，促使我們的金融系統更加安全、健康地發展，減少金融風險，提高金融業的核心競爭力。

3.細分客戶群體，找到價值人群，有針對性地開展數據挖掘。建立管理信息系統核心數據庫，以集成業務信息庫、經營管理信息庫、外部信息庫中的各類信息和管理科學、系統科學、商業智能等現代科學技術，形成統一性、標準化相對穩定的海量數據存儲，為各級用戶提供跨區、跨業務的綜合信息產品，實現信息資源共享。目前我國金融業數據倉庫建設尚未高度成熟，必須有針對性地進行數據挖掘，才能產生較高的生產效率。在開展數據挖掘時，不應忽略少部分客戶創造的高額利潤。在客戶搜索分析上，鎖定范圍，深入研究，挖掘優質客戶的內在價值，提高企業的業務質量。

4.重視復合型人才的培養。復合型人才是指兼修金融業務和信息技術的人才。他們既能深入理解金融的本質，熟悉業務流程和資金流的循環走向，把握客戶的需要和市場變化，洞察未來金融行業的發展趨勢，又具備信息系統設計經驗，能詳細描述信息流、數據流的變化，并能站在信息技術發展的最前沿。在溝通方面，復合型人才既能夠運用業務語言與業務人員有效溝通，了解真正的業務需求，也能夠使用技術的語言向系統設計者準確描述業務的本質和流程，在整體業務上按照業務的需求來確定信息系統的構架。金融業對于這種復合型人才的需求是迫切的，因此，根據市場需求確定培養目標，強化理論與實踐相結合的培訓方式，加強企業與高校的合作將是企業今后人才培養的重點。

參考文獻：

[1]周志遠.人民銀行天津分行管理信息系統的設計與實現 [J].金融電子化，2001(3).

[2]賈鐵真.對建設銀行管理信息系統建設的探討[J].中國金融電腦，2001(8).

[3]鐘誠.電子商務安全 [M].重慶大學出版社.

[4]陳京民.數據倉庫原理、設計與應用 [M].中國水利水電出版社.

[5]薛華成.管理信息系統 [M].清華大學出版社.

（責任編輯/劉惠音）