數據集中模式下銀行內控管理精細化的技術探討

李景梅

摘 要：隨著銀行股份制改革和內部控制工作獨立性的增強，對內控管理工作也提出了越來越高的要求。如何與時俱進，開拓創新，全面提升內控管理水平，使當前各項內控管理工作進一步滿足總行"垂直管理、相對獨立"的內控管理體制的要求，是擺在我們面前的一個重要課題。同時，隨著內控管理活動范圍的不斷擴大和內控管理活動的日益復雜化，加強內控管理精細化管理顯得相當必要和緊迫。

關鍵詞：數據集中 內控管理

一、技術可行性研究

1、數據大集中的實現

目前，工商銀行已經實現了全國數據大集中，其他商業銀行也在陸續實施自己的大集中工程。數據大集中工程的實施使得各分行業務數據和業務處理全部集中到總行數據中心，銀行實現了以全新經營管理和信息統計、分析模式代替傳統的經營管理模式。業務數據和處理的高度集中，將逐步改變當前銀行普遍采用的“自下而上”層層匯總上報的經營管理思想和統計報表方式，避免信息匯：總和統計過程中存在的不及時、一致性差以及大量重復勞動等現象。通過對業務數據的集中處理和分析，整合上下級、各部門之間割裂的數據，銀行對所擁有的業務進行真正的決策分析、決策支持和經營管理變為可能。

數據大集中后，日終批量生成的報表數據通過報表返傳系統下傳到各一級分行，一級分行再按照所轄二級分行進行分類拆分，各二級分行根據接收到的拆分數據進行入庫處理，生成各種報表。所以，在總行、省行，全轄業務處理的數據明細都非常詳細，交易數據里包含著非常豐富的會計核算信息，完全可以作為內控監測數據的來源。

2、數據倉庫技術的日益成熟

數據倉庫技術是開發信息管理系統的重要途徑，或者說是傳統觀念的管理信息系統向決策支持系統進展的重要途徑。數據倉庫技術是20世紀80年代末90年代初發展起來的新型技術，是“面向主題的、綜合的、不同時間的、穩定的數據的集合”。數據倉庫的目標是將不同來源的業務信息存入一個面向主題的、集成化的中央關系型數據庫中。數據倉庫系統的核心部分是對大容量數據的加載、存儲、處理過程，在邏輯結構上可以分為三個層次：數據的獲取層、數據的存儲層、數據的輸出層。

3、集約化平臺管理

目前銀行界在應用數據倉庫方面有許多成功的案例，這里就工商銀行綜合業務系統下實現的綜合管理信息平臺（CMIP）進行說明。 CMIP是一個具有一級分行特色的中型數據倉庫，它實現了管理集約化、規范化、精細化、科學化的要求，充分發揮了豐富的業務數據資源的作用，提高了各級部門業務管理和決策支持的水平。CMIP是基于BI框架設計的一個數據倉庫，它根據不同的業務種類選擇主題進行建模，具有嚴格的事權控制。CMIP分省行、二級分行、支行三個管理層次，用戶權限分系統管理員、省行業務管理員、二級分行業務管理員、操作員四類級別。內控預警系統可以很方便地建立在CMIP之上，只需要在平臺上增加一個主題應用，確定建模規則，不需要對事權控制作特別的設計。

二、規范化的操作行為是提升內控精細化管理水平的關鍵

操作行為規范化，就是不折不扣地嚴格執行規章制度，認真按業務流程規范操作。毋庸置疑，規范化的操作可以最大限度地減少違章行為，堵塞制度漏洞，彌補操作風險。從實際工作中發生的諸多風險事件來看，大部分都是由不規范的操作行為而引發，分析此類不規范操作的誘因，有的是因操作人員對制度政策理解不到位從而執行偏差；有的則是因操作人員責任心不強發生誤操作；有的則是操作人員無視制度底線，以習慣代替制度，以人情代替制度人為引發風險事件。因此，操作行為規范化的關鍵還是在于對“人”的管控，唯有不斷增強員工內控案防意識和制度執行能力，提升人防、物防、技防水平，才能有效規范操作行為，減少風險事件的發生。

三、系統設計方案

1、設計目標

系統的設計目標是通過對業務數據進行分析、監測、控制、評價，根據管理者決策需要和業務發生的監控、預警的需要，建立一套有效的內控預警管理機制，使各級內控主管部門能夠及時、準確從現實業務數據庫中獲取所需要的會計核算業務統計、分析和預警數據，并對進入監控范圍內的操作、交易等可疑活動及時下發查詢查復書，逐步提高內控自動化程度，實現核算全過程監控。

2、系統設計原則

（1）具有良好的穩定性、可靠性和可移植性，采用B/S模型設計，數據倉庫采用COGNOS BI建模工具。

（2）集中式管理，CMIP放置在省行或者總行，因而能保證內控預警主題應用是集中式。

（3）用戶界面采用IE瀏覽器，操作直觀簡便。

（4）具有安全保密機制，用戶與權限控制由CMIP管理。

3、系統功能設計

（1）用戶管理功能：用戶管理功能主要完成系統用戶的增加、修改、查詢等。

（2）權限控制：包括用戶權限、交易權限控制。用戶權限主要是通過用戶崗位權限控制表設定。系統交易的權限控制主要是通過用戶交易對應表設定，該對應表主要是設定系統用戶與系統交易對應關系。

（3）系統參數管理：包括管理網點和所轄網點的增加、修改、刪除和查詢，以及其他系統用到的參數表維護。

（4）數據加載：系統每日從報表拆分服務器接收前臺報表文件，從中間業務平臺接收相應文件，并將這些文件分別導入系統相應的數據表中。

（5）數據挖掘：主要根據內控預警系統的模型對加載的相關業務數據進行數據清理、抽取、處理，采集內控預警數據。

（6）內控預警與分析：通過對報表的核對進行業務監控或實時監控，對各項數據進行綜合分析。

（7）查詢查復功能：系統對符合查詢條件的數據，可自動或手動生成電子查詢書，當具有查復功能的操作員登錄平臺后，系統會自動檢查該操作員所在的支行是否有需要查復的信息，然后提示用戶有需要查復的數據，并顯示相關數據信息。

參考文獻：

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