數據大集中的“馬拉松”

自1999年起，中國各大銀行就已開始開展數據大集中的馬拉松。目前為止，國有大型和股份制商業(yè)銀行及一些區(qū)域性銀行都基本完成了上述工作。不少銀行又開始走向“應用的集中”，并對核心業(yè)務系統(tǒng)進行整合升級。

所謂“數據大集中”，即將分布在各個分支機構和營業(yè)網點的業(yè)務及相關的數據實現集中和整合，并通過對數據深層次的挖掘，對銀行的客戶數據、業(yè)務數據進行系統(tǒng)分析和評價，以提高銀行的管理水平和工作效率。

交通銀行在張江高科技園區(qū)建成的數據中心已完成全球分支機構的數據大集中，而且為交銀金融控股集團旗下?lián)碛械钠呒易庸緦崿F了數據大集中，涉及基金、信托、保險、金融租賃等領域。

“大統(tǒng)一實現了集約化，也必然帶成本的下降，從而實現了成本優(yōu)勢。”高軍稱。

在數據集中處理模式下，銀行可達到集中管理、分散經營的要求，還能加強金融風險的防范，進一步提高資金的流動性和資金營運的效率，有效改善商業(yè)銀行的管理機制。

工商銀行是在大型國有銀行中率先實現大集中的銀行，而以業(yè)務量分散、業(yè)務筆數多著稱的農業(yè)銀行也已在2006年實現了數據大集中。

“大量的技術代替了人力，從而也降低了成本。”高軍還表示，交行人少在于系統(tǒng)的自動化功能相對完備。許多操作實現了自動化， 可自我優(yōu)化。“人多，犯錯的機率也大。較少的人力降低了誤操作的可能性。”

據他介紹，目前該行每天啟動運行的程序就要達1.5萬個以上， 其中9，000多個程序是國內行用的，而6，000多個國外行用的，如果單靠人來做，兩個小時也做不完。

農行數據中心副總經理婁吉安也表示，數據集中後，各分支行的存貸款、同業(yè)拆借、不良資產等業(yè)務數據會時時監(jiān)測和跟蹤，尤其是對異常數據的變動及時檢查，可防范和化解潛在風險。

交行信息技術管理部總經理麻德瓊則介紹稱，該行不僅實現了實時監(jiān)控，還在這套系統(tǒng)上增加了“探針”系統(tǒng)，從而可以主動自動擊各點運營網點的系統(tǒng)，發(fā)現問題并預警。“這一技術使得數據信息中心有時比具體的網點人員都要早知道哪里出問題了。”

從國內外銀行的集中模式看，大集中主要有多中心、雙中心和一個中心三種模式。而國內銀行，如一些中小商業(yè)銀行都是全國一個數據中心；國有商業(yè)銀行則不盡相同，工行是集中到南北兩大中心，中行集中到多個中心，農行則已建成一個大中心。不少銀行也正在籌建同城災難備份中心。