NCR Teradata银行业－－数据仓库成功案例

数据仓库是管理信息和分析型应用最有效的方式，数据仓库技术与其他软件有机结合，可以有效地为银行业进行风险管理、绩效评估、盈利分析和客户关系管理等。基于数据仓库技术可以分析各种数据之间的关联，衡量各类客户的需求、忠诚度、满意度、赢利能力、潜在价值、信用度和风险度等指标，为银行业识别不同的客户群体，确定目标市场，实施差异化服务的策略提供技术支持，并为经营管理决策分析提供准确一致的量化信息。

NCR Teradata目前已为全球230余家包括投资银行和证券公司在内的金融企业成功实施了Teradata数据仓库，具有丰富的行业知识和实施经验。从软硬件平台、应用系统、方法论到专业服务，NCR Teradata可以提供一整套完整的行业解决方案。美洲银行、荷兰银行、巴克立银行、澳大利亚国民银行、 东京三菱银行、 加拿大皇家银行、中国建设银行、香港东亚银行、香港道亨银行、中国信托商业银行等，纷纷采用Teradata数据仓库解决方案，获得了巨大的收益。下面以美洲银行为例来说明数据仓库在银行业的应用。

公司简介

美国美洲银行在1998年与国民银行合并之后已经成为世界上最大的零售银行，其经营机构分布在全球45个国家，按总资产排名占全世界第四位，1998年盈利51.7亿美元。美洲银行超过14000台的ATM网络每年处理的交易量超过10亿笔，它的16万员工每天处理的支票达到4400多万。在美国22个州建立了4500个消费银行中心，为3200多万户家庭和超过200万家商业用户服务。

数据仓库解决方案

美洲银行就是使用NCR Teradata建立数据仓库并获得成功应用的一个例子。该银行在几年的时间内曾先后兼并过十几家小银行，由于拥有的30多个OLTP业务系统太多而且分散，管理十分不容易，要找到准确的业务数据也很难。举例来说，它要准确地了解各个分行的客户资料就要花很多的时间，最后的结果还不一定完全准确。为此，美洲银行投资Teradata建立了一个中央的数据仓库，把各个分行系统中的数据都集中到中央库来，一些以前要几个星期才能得到答案的业务问题现在只需要几分钟甚至更少，效果非常明显。例如，业务人员可以在分析银行的客户群中了解哪些类型或具有什么特征的客户最有可能购买哪一种产品或服务。美洲银行是1986年开始投资Teradata建立数据仓库的，采用循序渐进的方式实施数据仓库，刚开始时的数据库容量为20GB，后来逐步扩展成3.4TB的庞大系统。

应用效果

在美洲银行的数据仓库中目前存有280亿份抵押贷款的资料。这套系统在1994年1月17日发生的洛杉矶大地震中充分显示了其价值。银行的住宅租赁部在几分钟内就确定了其损失。当时加州分行的副总裁Charles Griffin先生事后这样描述道：“我们可以根据邮政编码进到每个区，看看在遭受地震破坏的区域有多少以及有哪些类型的房产贷款。”根据这些信息，银行可以迅速作出反应，拿出相应的对策来。

另外，在信用卡业务的拓展方面，数据仓库也起了很大的作用。一方面，通过对数据仓库中客户信息的分析，识别出那些给银行带来更多利润并且信用好的客户，对这些客户提供更好的服务；另一方面，对那些信用差的客户，则要想办法防止其呆账行为，降低风险。除此以外，还找出那些使用了银行其他服务，却没有使用信用卡服务或者使用其他银行信用卡服务的客户，并针对那些具有较好潜在利润可供挖掘的客户群体设计促销活动，将这些客户吸引到美洲银行来，这样既拓展了信用卡业务，又降低了促销成本。

本文原载于中国计算机报