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银监会的正式成立,意味着中国的金融监管体制又向前迈进了一大步,同时也对银监会监管信息化提出了更高的要求。监管信息化涵盖了银监会业务的各个方面,其中非现场监管作为银行监管的一种重要方式,主要通过对银行数据、报表和有关资料,对银行经营业务进行风险监管和评价。实现非现场监管信息系统,可以帮助银监会运用成熟的监管模式和风险评价方法,对银行经营业务进行更科学地监管,提高监管效率,辅助监管决策。本文在此背景下研究和开发了以银监会监管一部为原型的非现场监管信息系统。非现场监管信息系统实质是一个决策支持系统(DSS),主要供监管人员浏览银行报表,进行各种数据分析,识别风险并对风险进行评价。通过对银行监管业务的分析,考虑银监会现有信息化基础,本文主要采用数据集市和OLAP多维分析技术来实现监管一部的非现场监管信息系统。数据集市是部门级应用的数据仓库,具有更强的实用性,针对部门需求开发,也是目前DSS系统普遍采用的实现方法。OLAP支持对银行多维数据的快速查询及分析,是非现场监管系统的核心应用。本文首先分析了数据仓库、数据集市及OLAP技术的研究现状,了解了它们各自的优缺点,总结了其在实现DSS系统的作用。同时,对银监会的银行监管业务作了详细的调研,归纳总结了非现场监管系统的需求。需求分析指出报表浏览、数据分析、指标预警、风险评价是系统的核心功能需求。在需求分析的基础上,本文作了详细的系统设计,将监管业务按照内容分成了8个主题域,每个主题域下都有相应的分析对象,并提出了风险监管指标体系。基于Web的非现场监管数据集市系统采用了J2EE平台进行系统开发,实现系统的三层架构。在底层数据库上,运用星型模式实现多维数据模型,自行开发了ETL数据抽取转换工具。在前台数据展现上,采用了BRIO作为商业智能应用,实现多维数据分析。在决策支持上,系统实现了对银行的风险评价体系。银行监管部门数据集市系统的实现,基本满足了银监会部门非现场监管要的要求。本文研究结果表明,基于数据集市的决策支持系统在银行监管信息化建设中具有实际意义,是可行的,并可为其他部门监管信息化或银行内部监管提供借鉴;数据集市作为一种支持DSS的底层技术,具有很好的优势,值得推广应用。