某银行运营集中监管平台设计与实现

发布时间：2020-06-02 04:32

【摘要】：当前银行业风险持续多元化增长,而金融市场更是瞬息万变,各项法律法规和从业制度正在不断的更新,面对这样复杂的内外部环境,银行业的风险防控进入了一个空前的紧张状态,风险控制需求异常旺盛,而异常信息得不到及时的监控,违规操作屡禁不止,制度变化和系统不同步等问题一直都得不到妥善解决,所以利用科技手段做好运营集中监管平台的设计与实现,能够更加及时有效的对风险进行预警,增加风险管理的前瞻性,对潜在的风险隐患及时进行化解,对已经出现的风险及时进行补救,为实现农行大力发展成国际化大型商业银行的目标奠定最牢固的基石。本文主要介绍运营集中监管平台的开发与设计中数据模型的设计与实现、数据库的设计以及典型预警信息的实现。为了能够开发出全面、高效而且使用寿命长的预警模型,分析了众多的商业银行风险管理资料和模型设计资料,对近年来风险管理的特点进行了充分的研究,结合本行的业务特点,总结了7种最主要的风险来源。根据这些风险来源设计出与之对应的风险监测模型,为了最大程度的提高模型运行效率,所有的预警模型都采用的动态管理方式,利用JACCARD算法进行主要的数据运算,再结合规则识别模块和场景识别模块等进行数据预警,以达到将疑似风险数据派发给相应的核查人员进行风险管理的目的。运营集中监管平台在装载原始数据时导入了银行所有的客户信息,使用者可以通过此系统对柜面、网银、自助设备以及第三方交易渠道所有交易信息进行全方位的监控,并且通过系统中的预警模型形成快速有效的风险信息预警,及时完整的派发给对应的核查人员,最大程度的满足了实时风险信息监测和风险管理的要求。
【图文】：

风险预警,业务流程图

同时对风险数据进行及时、准确的核查和后期管理，所以本文的运营集中监平台设计必须要确保及时的遏止风险，减少成本，降低损失。为了到达这一要求，文根据行业特点对系统的业务流程，逻辑结构和功能需求进行了分析。.1 系统业务流程运营集中监管系统工作流程主要是将银行内部每天各系统的业务数据，包括客、账户、交易和管理等信息进行实时的收集、转换后自动导入数据库，通过各种型进行数据分析，自动筛选出符合风险预警模型的风险数据，再由运营集中监管统根据风险预警信息的级别自动派发给相应的核查人员进行核查，核查人员录入查结果后，系统根据核查人员的核查结果，没有问题的预警就登记流水信息，将问题的预警信息和核查情况自动生成问题，导入系统进行整改，监督整改流程。运营集中监管系统需要实时监控所有业务流程，实时进行异常数据的提取，通预警信息核查来管理风险，整个系统的流程包括核心系统的交易数据导入，预警息生成，预警监控和信息核查。图 2-1 是风险预警业务流程图：

逻辑结构图,系统总体,预警信息,功能管理层

西南科技大学硕士学位论文.2 系统逻辑结构根据系统的业务流程分析，运营集中监管系统总体在逻辑结构上分为：数据层，用逻辑层和功能管理层。数据层主要包括原始数据的收集和整理，，预警模型、预警处理以及预警结果的数设置，以及权限控制和监控核查数据等。应用逻辑层主要是根据预警规则与算法对数据进行清洗、计算等数据转换工，其中还包括预警监控和检查管理等。数据转换主要是对数据进行更加复杂的运、加工和匹配，得到简单的预警信息，再将数据进行转换，等待下一步的运算，用层在整个系统设计中有着非常重要的作用，是整个系统运行的基石。功能管理层是整个系统最核心的部分，该层主要进行数据的深层次清洗、转换运算，生成预警信息，对相关系统进行监督管理，对预警信息进行管理，并且带整改管理流程，形成对原始交易行为数据和客户信息完整的分析、甄别和筛选，保能够最大程度的发现风险信息。下图 2-2 是系统总体逻辑结构图。
【学位授予单位】：西南科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：F830;TP311.52

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