隨著社會保障制度改革的不斷深化和擴大內需政策的有效實施，銀行零售業務如住房貸款、退休養老金、消費貸款和信用卡業務等）已成為我國各大商業銀 行的主要利潤增長點之一。當前，各商業銀行開展的零售業務的差異越來越小，同業競爭日趨激烈。為改變過去為獲取競爭優質而不計成本和效益的粗放經營方式， 客戶關系和新的金融業務創新就是為得日益重要。與此同時，面對徐徐敞開的 WTO 大門，我國金融銀行市場必將逐步走向開放，國內金融機構在入世後必然要同世界級外資銀行短兵相接。屆時，為了擴大在中國的市場份額，外資銀行必將引進以客戶為中心的決策支持系統，推出更加多樣化的金融業務來爭取客戶。這就要求國內商業銀行能夠基於對客戶業務的科學分析，充分了解客戶需求以及客戶對銀行的利潤貢獻度，在適當的時機對客戶進行銷售或提供服務。因此，如何利用先進的數 據倉庫技術，牢牢把握市場機會，開發並保留高信用、低風險的客戶，繼而進行相應的決策，已經成為擺在商業銀行面前的重大課題。為此，記者日前走訪了中國工商銀行上海市分行銀行卡業務處處長、第一支行行長邱仁爾先生。
邱先生首先指出，之所以選擇銀行卡作為上海工行應用數據倉庫的突破口，“主要是因為經過 10年的努力，銀行卡業務經歷了從市場培育到樹立品牌形象、從重視系統與網絡建設到追求發卡數量和規模效應的過程，現在已經到了從粗放經營到集約經營、從單純的數量擴張到提高用卡質量的重大轉變的時候了。如何實現這一轉變，更加及時地掌握各項業務指標，更加深入地 研究客戶信息和市場信息，從而為各級管理人員、為達成利潤目標、競爭目標、風險控制目標等各種業務目標提供強有力的支持，成為了銀行的當務之急，而數據倉 庫技術則在其中扮演了一個極為重要的角色。而且眾所周知，數據倉庫的成功實施是以企業擁有大量可以操作的數據為前提基礎的。工商銀行發卡多年，僅上海分行 就已發放牡丹卡 56萬張、靈通卡 420萬張，積累了相當多的歷史信用資料，而且這些資料都比較真實、可靠，完全能夠導入數據倉庫，並對之進行跟蹤和監測， 作為今後分析和決策的依據。”
據介紹，在這一銀行卡數據倉庫項目中，後台主要采用了 IBM DB2 的商業智能產品，如 DB2 Warehouse Manager、DB2 OLAP Server多維數據庫服務器）等。
首先，DB2 Warehouse Manager 是 IBM 數據倉庫解決方案的重要組成部分，它主要由數據訪問、數據轉換、數據分布、數據存儲、描述性數據查找和理解數據、顯示、分析和發掘 數據、數據轉換過程的自動化及其管理等幾部分功能組成。邱先生認為，它縮短了復雜的海量數據與有洞察力的商務決策之間的差距，有助於上海工行進一步了解其 業務、市場、競爭對手和客戶。該技術建立在集成的數據字典之上，該數據字典實際上是一個裝滿描述信息的數據庫，它提供了一個所有管理和操作功能的中心，用 於對數據源進行抽取、過濾、轉換、映射和導入。DB2 Warehouse Manager 可獲取的數據源可以是 DB2 家族中的任一數據庫比如本項目），也可以是 Oracle、Sybase、Informix、SQL Server 數據庫和 IMS、VSAM 文件系統。它很易於擴展，單個的數據倉庫可以支持非常大量的數據，也可以僅憑簡單的內存擴容、處理器升級和存儲設備擴容來支持更多的用戶和更多數據源的訪問。它還提供了一個真正開放的系統環境，可以“即插即用”的方式與第三方軟件組合，以最少的費用快速開發出所需的數 據倉庫。此外，它還允許從任何Web浏覽器訪問任何可用數據的詳細信息，包括格式、通用性、擁有者和位置等。
OLAP 在線分析處理）在商務智能中起著關鍵作用，IBM 為此提供了一個分析工具——DB2 OLAP Server，它能夠快速地分布傳統監視和報告范圍之外的應用程序數據。通過集成 DB2 Warehouse Manager 和 DB2 Server，上海工行可以完全、自動地把 OLAP 功能集成到數據倉庫之中，同時還有一項附加收益——創建了一個中間信息倉庫。這個倉庫包含干淨的、可抽取的數據，用來在 OLA P系統上裝載多維數據。邱先生認為，對於分析業務需求來說，OLAP Server 是一套很好的商務智能解決方案，它通過自動維護倉庫工具提供了強大的、針對分析型數據的分析能力，而分析能力正是數據倉庫的靈魂所在。
為了展示分析的結果，為管理層提供直觀、量化的信息，該項目還引入了 DB2 Wired OLAP。利用該技術，繁忙的 IT 部門可以在幾分鐘內創建用於分發的完整報表，決策人員也可以從該 Web 頁面上一目了然。而且，它遠遠超出了對數據的靜態 圖形化視圖，而是提供了強壯的圖形化 OLAP 分析，決策人員可以根據需要排序、分組數據並改變“圖表”的類型。它還可與 Lotus Notes 及 Excel 集成，這也給上海工行傳遞和處理生成的報表提供了方便。
那麼，最終的實施效果又如何呢？據邱先生介紹，“正是基於以上 IBM 先進的數據倉庫技術以及方正奧德的銀行卡業務數據商場系統，上海工行成功實現了以客戶為中心的個性化服務的數據倉庫決策支持系統。該解決方案由日常業務處理、風險管理、商戶管理、客戶關系管理、信息服務、業務統計分析和內部業務管理等 7個模塊構成。其中，前4個模塊可以實現一般的 MIS 系統的功能；信息服務和業務統計分析模塊可以從各種維度進行智能化業務分析並提供決策支持；內部業務管理模塊則主要提供報表管理功能。實踐證明，該解決方案能夠幫助銀行在科學分析的基礎上，作出合理的客戶信用評估，更加靈活、安全地確定其信用級別和信用額，進 而有效地防范經營風險。其次，銀行還可以根據分析結論，發現能夠帶來最多利潤的客戶，並為這些客戶提供更好的服務，通過調整服務策略，提高經營業績。第三，通過對持卡人消費行為的分析，銀行可以有效地發現睡眠卡，並根據具體情況決定相應的策略——或者放棄，或者設法激活，而對於回報率較高的優質卡，則可 采取相應的鼓勵、保留策略，優化客戶關系。特別是在今年 4月 8日上海工行首度推出的個人綜合消費信貸項目中，數據倉庫更是發揮了重要作用。銀行業務人員通過進行數據倉庫的網絡分析，了解借貸人的背景，包括個人背景、個人財產、工作單位以及社會行為等等，對其信用進行綜合評估，從而為銀行組織有效的營銷活動提供了科學的數據依據。”
