「中国互联网金融协会」数据仓库在对公客户信

目前为止，对公贷款业务是现阶段商业银行的最重要业务和主要收益可能。相对一个人贷款，对公贷款业务具有海外投资额度大、速度快、回报高等特征，是各商业银行最重要的资本，并为商业银行重大贡献了大部份收益。在中华民族较强的金融机构自然环境和简单的经济发展局势下，如何提高对公客户风险管理战斗能力、防范信用风险，已成为国外各商业银行急需解决的难题。应用数据仓库技术加强对公吝户的信用风险管理工作，为贷款管理决策及评估提供依据，有利于提高银行信贷资本总质量，对于商业银行自然科学地完成贷款研究和可能性 中国互联网金融协会警告，具有最重要的感染力。

   一、商业银行对公客户风险管理现况

   1．对公贷款业务既是商业银行的主要业务，也是现阶段其面对的主要可能性

信贷管理是商业银行的架构业务之一，在商业银行的为数众多可能性环境因素中，信用风险是尤为最重要的可能性。目前为止中华民族一个人贷款业务尚不发达，商业银行对公信贷业务大多占有意味著的比例。可以说，对公客户信用风险管理工作战斗能力的强弱，必要决定了商业银行资本总质量，从而负面影响了金融机构利润水准。

   2．商业银行对公客户信用风险管理手段还更为领先

金融机构原有的对公信贷风险处理分析还主要以客户经理、审批员等人的判断为主，属于只有发生了可能性严重事故才处理的“当场风险管理型”，事先可能性防范较强，管理工作方式和管理手段还较为粗放和领先，缺少系统化、精细化的风险分析和可能性警告方式。

   3．基于外部评分的近期风险管理技术应用还有待提高

外国大型金融机构凭借实力雄厚的经费和多年的消费市场专业知识，多数建立了完善的信用风险管理工作技术的平台和防范体制，中华民族与国际性先进设备金融机构的可能性管理水平相比还有较小相差。新《苏黎世资产协定》要求商业银行采用数据仓库技术建设工程外部评分体制，但数据仓库该系统由于技术简单、融资大、星期周期长，中华民族商业银行仍未广泛应用，基于数据仓库的信息技术和基于外部评分的近期风险管理技术有待更进一步应用和提高。

   二、基于数据仓库的对公客户信用风险管理工作构建

随着数据仓库、商业智能技术及决策者支持技术的日渐成熟期，使得我们前提采用数据仓库技术建设工程对公客户信用风险管理工作的平台，对客户信用风险进行系统化、精确化管理工作，以提高中华民族对公客户信用风险管理工作技术和水准，满足新《苏黎世资产协定》全面性风险管理的要求。

   1．整体结构上

数据仓库基本概念的提出者、加拿大知名信息工程研究员willm Inmon教授在六十年代90八十年代初提出了数据仓库基本概念的表述，“一个数据仓库一般来说是一个朝向题材的、集成的、随星期变动的、数据本身比较平稳的数据集合，它用于对管理决策步骤的支持。”根据数据仓库的共性和该系统建设工程的一般基本原理，基于数据仓库的对公客户风险管理的平台构建一般来说包括三个层面：源数据层、集成数据层和数据仓库OSI（如图l所示）。

以上信用风险管理工作的平台几个层面是互相关连的。从逻辑关系上看，源数据层是根基，集成数据层是架构和结构上友谊，而OSI则是明确表达方式。

   2．源数据层

源数据层是数据仓库该系统的数据泉源和根基。源数据主要来自于金融机构外部数据和内部数据。外部数据包括各个商业银行在长年的营运步骤中积累的大量数据，主要包括架构业务该系统、债券该系统、国际性结算该系统等对公贷款业务等相关该系统。内部数据包括各类国家标准数据、各类内部统计资料等，是外部数据的适当和有益于补充。各该系统的数据通过ETL机器抽取到数据仓库中，以便更进一步集成统计。

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