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云计算技术在银行业的应用范文1
云落地不简单
去年“光棍节”时，许多推出促销活动的网站以及银行的服务系统都或多或少地出现了访问延迟甚至系统不堪重负而宕机的情况。银行支持电子商务交易的IT架构横向扩展能力偏弱，很难实现系统的动态扩展，一旦遇到业务高峰，系统很容易出现性能瓶颈甚至崩溃。“像Web 2.0应用、火车票售票系统，甚至是一些电子政务网站，只有采用云计算技术，才能有效应对业务的高峰。”黎江介绍说，“在移动互联网领域，这种例子比比皆是。今年5月，我们与天安保险公司合作，不仅为其提供传统信息系统外包服务，而且为其提供了云平台。天安保险的销售人员借助iPad实现了移动展业（MIT），保险服务内容的展示、保单的填写和数据的传输通过iPad和后端的云平台就可以快速完成。”
云计算正在改变企业传统的销售和服务模式。在银行业，这种变化表现得最为明显。很多人都申办过信用卡。原来，申办者从填写申请资料开始到最终拿到信用卡，至少需要十几天时间。现在，交通银行信用卡中心通过Pad的方式，只要3天时间就可以让申办者拿到信用卡。交通银行信用卡的销售人员有8000多人。通过云计算技术、移动互联网基于位置的服务等，交通银行可以全面撑握销售人员的工作状况以及信用卡业务的发展情况。
虽然从理论上说，许多应用都可以借助云计算实现创新和价值的提升，但是云应用落地并不像人们想象中那么简单。“云落地最大的困难在于，用户对云计算仍存有很多顾虑，比如企业的数据能不能放到云中，从买设备到买服务的转变是不是适合企业的需求等。”黎江举例说，“我们在为客户提供智能语音云服务时，客户内部也有争论，争论的焦点集中在银行的数据如果放到云中，是否还能保证其安全性和密级。云计算应用毕竟比较新。人们思想观念的转变需要一个过程。此外，企业现有的财务制度、审计制度等在某些时候也可能成为云计算应用推广的阻碍。”智能语音云刚上线时，客户的审计部门马上就派人来对其合规性和可信任度进行审计。当然，客户的银行智能语音云最终通过了审计。
巧妇难为无米之炊
众多国内外的云计算厂商都将行业云当成了突破口。中金数据依托多年来在金融行业数据中心外包服务领域积累的经验，也将金融行业当成了其云服务创新的试验田和突破口。黎江将金融服务按服务提供商的不同划分成三类：第一类是金融企业，比如银行、保险公司等提供的服务；第二类是金融企业之外的第三方机构，比如电信运营商提供的手机银行等金融服务；第三类是互联网公司提供的金融服务，比如小额信贷业务。“互联网公司提供的是一种创新的金融服务模式。它对传统金融服务的冲击是非常大的。”黎江表示，“阿里巴巴小额贷款公司的资产规模已经超过150亿元，相当于一个小型的城市商业银行。互联网公司掌握了大量客户的信息，而且在新技术的应用上也走在行业前列。因此，互联网公司从事金融服务是有其天然优势的。现在，很多银行也在开拓网上商城等新业务。如果银行只坚守原来的传统业务，那么客户的流失是必然的结果。”云计算不仅是银行业务创新的驱动力，而且也是促进我国服务经济发展的驱动力。
行业云顾名思义，一定不是某一个单位或机构的云，而是可以跨越行业内不同机构和组织的云，所有机构和组织都能够共享云中的资源。“人们不应该被公有云、私有云这样的条条框框所束缚。在很多金融企业中，混合云是一种常见的模式。金融企业的有些数据必须处于企业的防火墙之内，而有些数据则存在于防火墙之外，还要与其他相关机构的数据进行交换。”黎江表示，“很多企业在信息化方面积累了多年经验，建立了高效的垂直管理机制，但是在横向管理方面，也就是行业内不同企业之间的相互沟通和数据共享方面存在问题。行业云就是要解决单个企业以前解决不了的问题，其中的关键就是数据的共享。”
黎江曾经多次去美国访问，并仔细研究过美国云计算应用的发展状况。他认为，美国云计算应用的成功经验之一就是政府明确要求信息公开。黎江举例说：“旧金山当地的气象数据、交通流量数据、人口数据等都是公开的。许多当地的云创业公司就可以利用这些数据开发新的应用或提供新型的云服务。中国的许多企业虽然掌握了先进的技术，并且想在云计算方面有所作为，但是苦于没有大量的数据作支撑，巧妇难为无米之炊。许多企业习惯各自为战，自己生产数据，并将数据作为企业私有的财产。如果这种状况不改变，数据不能实现共享，那么将影响云计算未来的发展。”
云就是一种服务
中金数据在金融行业云应用方面的一个创新是智能语音云服务。智能语音云服务最早是中金数据为交通银行提供的一项私有云服务。银行客户自己没有搭建云计算系统，而是采用了中金数据提供的云服务。每天，交通银行信用卡呼叫中心的语音文件都被传送到中金数据为交通银行专门搭建的云平台上。中金数据可以根据交通银行信用卡业务的需求提供语音文件调听、内容分析等服务，并按交通银行的数据存储量、访问次数、新增的功能等收取费用。智能语音云这种IaaS+SaaS的云服务模式，大大降低了交通银行信用卡部门在语音文件处理方面的成本。
“我们不销售智能语音云解决方案，只提供智能语音云服务。云平台由中金数据负责搭建和维护。对于交通银行信用卡部门来说，它可以像使用本地数据中心一样管理和监控智能语音云平台。”黎江介绍说。尝到了云服务甜头的交通银行信用卡部门表示，以后可以不再购买服务器了，如果有新应用上线，完全可以采用云计算的模式或租用服务器等设备。
中金数据智能语音云服务如今已经成了一个标准的通用的云服务，只要拥有呼叫中心的企业都可以采用此服务。据黎江介绍，一些电信运营商就对此服务产生了浓厚兴趣。
相关链接
智能语音云解析
云计算技术在银行业的应用范文2
关键词：云计算；光大银行
一、引言
“云计算”（cloud computing）是指基于互联网向客户提供的信息技术服务：动态易扩展的虚拟化信息服务资源（存储、检索服务、应用系统）。云是网络、互联网的一种比喻说法。 继个人计算机变革、互联网变革之后，云计算被看作第三次IT浪潮，是中国战略性新兴产业的重要组成部分。它将带来生活、生产方式和商业模式的根本性改变，成为当前全社会关注的热点。
二、“云计算”在银行业的应用
信息技术从诞生开始，就为银行业的发展提供了源源不断的发展动力，涉及到银行业内部管理和外部服务等各方面，整个金融行业与信息产业形成了紧密的合作关系。信息产业发展到云计算时代，部分金融企业在此进行了有益的探索，目前云计算与银行业相结合的主要形态包括：
第一类，是国内银行业目前已推广普及的电子银行服务平台。此类电子银行业务直接将银行的柜台服务电子化和自助化为主要特征，以招商银行1997年率先推出网上银行“一网通”为代表，银行通过推广电子银行业务，达到了明显降低银行人力成本和拓展中间业务的目的。此类平台以功能为导向，具有明显的云计算中“平台即服务”的特征，可视为云服务的初步阶段。
第二类，是以香港汇丰银行为代表的外资银行所提供的“云财务”服务管理系统。为提高其对中小企业经营情况的监控能力和帮助企业减少财务管理软件的购买成本，汇丰银行通过“云财务”平台，为广大中小企业提供了必需的财务软件服务，并通过提供财务软件服务的过程中，掌握了授信企业的经营关键信息――日常资金流向和营业收入，实现了对企业经营情况的实时监控。
第三类，是以阿里巴巴为代表的电商平台提供商。阿里巴巴于2010年成立阿里巴巴小额贷款公司，创造了“平台+小贷”的融资模式，一方面，众多支付宝注册用户的在途资金成为贷款之源，另一方面支付宝、交易纪录成为控制信用风险的杀手锏，支付宝既可以记录客户的现金流，又是客户交易的通道。
第四类，是以国内银行业提供的网上支付平台为特征，采取间接的方式实现信用风险控制数据的采集。2014年6月28日，中国建设银行银行电子商务金融服务平台“善融商务”上线，银行业首个电商平台试图通过供应链金融实现信用贷款。中国银行提供“云购物”平台，则通过广泛连接各大主流网上商城、知名服务商的大型商品池，为消费者提供实时、便捷的商品价格比较和商品信息整合服务，帮助消费者一站式购物，除了在商品信息详情、自主比价、配送跟踪等购物提供综合服务外，还充分利用了银行在网上银行、自助终端、手机银行等多个电子渠道和资金结算资源。
三、光大银行的机遇
云计算服务目前大多由专业IT供应商推出，对其云计算服务平台的价值无法进行进一步挖掘，主要原因在于：
（一）偏技术化：目前国内的云服务，绝大多数集中在“基础设施即服务”，导致云计算平台无法对企业客户信息进行统一规范整理，并挖掘其价值；
（二）应用单一：部分应用系统开发商，推出了“云财务”等单一的应用服务，企业信息被割裂在不同的业务平台中，云计算的综合价值无法体现；
（三）规模偏小：基于安全考虑，目前云计算平台提供商的信用等级和信息安全级别较低，导致企业不愿意将其核心的信息交由云计算服务平台进行管理，直接影响其业务进一步拓展。
商业银行作为国内业务规模最大的金融企业，也是信用等级和信息安全等级最高的企业，在各类金融机构中，为企业提供的服务也是最全面的。而国内的银行业对信息技术和云计算的认识，大多数还处于电子服务平台建设的层次，主要的局限性在于：
1.作为传统银行业务的渠道，基本上从银行传统业务的角度出发，而在信息全方位服务意识尚不全面；
2.对客户信息的收集，以一次性、静态信息为主，而对于客户动态信息的收集缺少有效渠道和手段；
3.尚未形成信息服务与验证的总体建设思路，从各电子渠道和信息系统中获取的信息缺少相互验证能力，信息质量较低；
4.银行电子服务渠道建设量大，但总体创收能力有限。
目前国内主流的云计算服务基本由IT企业主导，而云计算中最有价值的部分：对客户全方位、持续信息收集整理。除阿里巴巴利用其电商平台的地位，开始涉足销售数据与资金流外，尚未有金融机构对此进行统一规划。
随着互联网技术和传统商业模式的进一步融合，对传统的商业领域和金融服务领域产生巨大的影响，金融脱媒现象将进一步扩大。与其被动应对，不如引领潮流。通过整合我行和社会上的云服务资源，再造一个云端的光大银行，作为银行业首家整体云服务平台的提供商，为广大中小企业提供包括资金管理、信息技术服务、人力资源管理、股权管理、财务管理、融资服务、销售渠道等综合的云计算服务。通过对云服务平台中的信息进行规范管理后，将极大地增强我行客户拓展能力和风险控制能力。
四、云计算服务平台的建设策略及实施
建设“光大云计算”企业服务平台，应按“统筹规划、联合经营、自主管理、分步实施”的策略进行。分别阐述如下：
（一）统筹规划
构建企业服务平台，需就企业的动态信息进行统一梳理，从人、财、物入手，逐步建设涵盖企业的财务数据、人员信息、资产信息等相关信息的配套服务平台。从财务数据梳理，可发现企业的财务、现金、税务、工资、福利、费用等相关的业务领域的需求；从人员信息梳理，可发现企业的员工管理、工资绩效、股权激励、补充养老金保险、股东大会、股权管理等；从资产管理梳理，包括了固定资产、知识产权等；从经营数据梳理，则可了解到企业的销售业绩、经营成本、市场占有率等。为保障云计算服务平台的安全性，建设的云计算服务平台应与原业务系统保持防火墙隔离。
（二）联合经营
充分利用社会中的专业云服务资源，抢占先发合作优势，实现我行与合作方的共赢。比如，与国内最大的财务软件、ERP系统、购物平台、人力资源等云端管理服务机构建立性合作共建关系，占据先发优势。在合作中明确我行作为数据管理方，合作软件公司为平台维护方，共同收费，我行直接管理数据。
（三）自主管理
根据对企业信息的分类整理，形成企业服务若干主题领域，如财务领域、人员领域、股权领域、资产领域等。对我行已有相关系统支撑的领域，由我行现有业务系统改造完善，重构云计算服务；对我行暂无相关支撑的领域，通过采购或共建模式，由我行出面对外提供该领域的云计算服务并管理云端数据，如财务软件可与用友或金蝶共建。同时确保在整个项目中，我行掌握数据管理的主动权。
（四）分步实施
首先从企业具有共性的领域提供云计算服务的，争取效率最大化，如财务管理、人力资源管理、股权管理、固定资产管理等所有企业均需要的管理系统。在公共服务建设的同时，逐步建设具有特色的云计算服务，如知识产权登记、质押、转让、收费等。 （作者单位：湘潭大学商学院）
参考文献：
[1] Michael Miller.云计算[M].北京：机械工业出版社，2009.
云计算技术在银行业的应用范文3
关键词：银行客户账户管理；客户分析；商业智能；云计算
中图分类号：TP309
银行是一个需要IT技术支持的行业，现在信息化的程度越来越高，就要求商业银行的IT构架是要面向服务，能够灵活的部署，及时交付。银行更是一个需求自动化的庞大系统。面临业务创新，运营的复杂性和成本管理的各种挑战。人们越来越重视自身信息的保护。商业银行由于客户多业户多往往有大量的数据，商业智能利用这些庞大的数据量进行数据挖掘[5]，辅助企业进行业务经营决策。为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、联机分析处理（OLAP）工具和数据挖掘基于大数据的云计算[2]等技术。如今人们采集数据的手段日益丰富与高明，由此积累的数据也日益膨胀，数据量达到GB甚至TB级，而且高维数据也日益成为主流，正如同纽约时报所说的“大数据”的来临。然而，这些海量数据及高维特征使得传统的数据分析手段相形见绌。计算机性能的日益更新，使得人们能够期望计算机帮助我们分析和理解银行的海量数据，并帮助我们作出正确的决策。
1 银行商业智能系统
商业智能，又称商务智能，英文为Business Intelligence，简写为BI。目前，学术界对商业智能的定义并不统一。商业智能通常被理解为将银行中现有的数据转化为知识，帮助银行做出明智的业务经营决策的工具。可以认为，商业智能是对商业信息的搜集、管理和分析过程，目的是使银行的各级决策者获得知识或洞察力，促使他们做出对银行更有利的决策。商业智能涉及到软件、硬件、咨询服务及应用，其基本体系结构包括数据仓库、联机分析处理和数据挖掘三个部分。
银行商业智能最早运用于国外银行。20世纪80年代以前，银行主要进行基础数据的保存与处理。20世纪80年代后，国外银行根据业务的综合扩展，在内部建立起了全行性的管理信息系统（MIS），从而实现了对业务交易信息和经营管理信息的集中管理，该阶段还是低层次的信息整合。90年代初，金融产品的大量开发与衍生，管理信息系统的数据惊人增长，为了获得有用的决策信息，商业银行逐步引进包括统计分析、决策分析、人工智能等理论在内的数据分析方法，建立起了早期的以管理信息系统为基础的决策支持系统（DSS）。90年代中期后，为处理海量的数据，并实现跨部门、跨业务、跨时区、跨信息平台的访问功能，以美国为代表的国际化银行利用商业智能，建立起数据仓库系统的银行IT架构，以此推动银行的客户服务、市场营销、风险管理和决策管理。
云计算是新一代信息技术产业的重要组成部分，是继个人计算机、互联网之后的第三次信息技术浪潮，将引发信息产业商业模式的根本性改变。作为战略性新兴产业中的重点发展领域，云计算将极大地推动中国信息基础设施建设、支撑银行信息化升级同时银行的商业智能计算也可以借助云计算的建设而再次得到加强和功能的提升。
2 我国商业智能市场现状分析
我国商业银行的商业智能应用在上世纪末才刚刚起步；对商业智能技术和应用内涵的理解还不到位，数据质量滞后，商业智能尚未完全发挥其应有的作用。其中主要包括：2001年3月14日，工商银行正式启动国内第一家银行数据仓库建设工程，以增强对经营决策的信息支持和全行业务经营的系统监控能力。农业银行和NCR Teradata合作开发的数据仓库经营分析管理系统已经在广州地区开始试点运行。2002年，民生银行加快信息智能化建设，构建全行统一的基础数据库，通过重点建设客户信息以及客户关系管理有效进行客户信息整合并实施客户关系管理，更有效率、更快速地挖掘客户价值，实现业务快速增长，提高银行竞争力。2003年，浦发银行与微软合作，利用微软强大的商业智能技术进行整合客户信息进行业务环境与IT现状评估，借助银行商业智能浦发银行将逐步实现“把银行建在网上”提高竞争力的扩张需求。2006年中国银监会要求四大国有银行、各股份制商业银行开发非现场监管系统，以满足对银行业的风险控制。
中国银行业面临着全球化、网络化、同质化、多样化的竞争形势，在市场经济竞争进一步加剧的同时各银行积累了大量的货币经营、银行卡和中间业务数据，这些数据为银行的正常生产和运营提供了重要支持，成为银行必不可少的生存环境；与此同时，国内银行业务品种简单、产品盈利能力差、风险管理薄弱，这些都是国内商业银行需要解决的难题。目前借助商业智能系统能够分析现有产品的盈利能力，预测新产品是否受欢迎，监控银行各项风险指标等。因此建立商业智能系统是国内商业银行应对外资竞争，做出各种战略决策的最有效选择。
在银行商业智能推广建设过程中，客户账户数据是主要的建设项目，基于客户账户数据的复杂庞大，必须高效管理客户账户的效率。商业银行普遍把客户数据仓库建设单一地运用于客户风险跟踪监测、银行风险跟踪上，对于数据仓库的运用效率尚有很多不充分。仅仅单一将客户数据仓库运用于风险监测，显然是不能满足现代需求的。更多地关注客户分析，对客户进行分类营销能培养客户忠诚度，同时客户分析也能帮助商业银行进行金融创新，提升自身服务水平和产品竞争力。这都是以往商业银行所忽略的存在问题。
3 银行商业智能与云计算的发展趋势
银行的业务核心是赚取利息差，对贷款的回收控制风险是很重要的银行普遍采取所谓的"逆周期监管"计划，即在实体经济下滑期、复苏期和调整期，管理层采取一系列比在实体经济上行期更为严格的金融监管政策和措施。这种愈加严厉的监管行为在一定程度上能缓解不良贷款率的上升幅度。所以，银行必须通过业务创新，开辟风险更小的新增贷款业务市场。云计算就为银行提供了最新的解决方案。在银行内部建立私有云，如数据存储中心，能为银行提供应用、存储、通信等方面的服务。目前从现在的一些大型的银行了解到的实际的已经实际投入实施的情况来看，还是集中在IAAS等基础设施上，例如一些存储、通讯、桌面和开发资源池建设方面，对云计算使用的比较多一些。而且将来在客户服务、内部管理、财务核算、组织架构等多方面都有可能突破。现在的要求就是云计算厂商充分考虑中国用户的需求和特点量身定做，来来解决银行固有的在交易，核算复杂性，以及运行过程中的挑战。
随着市场经济竞争进一步加剧，银行业商业智能需求持续加强，银行在充分利用客户的帐号信息方面就应用了商业智能。商业智能的数据仓库极其相关技术进行数据挖掘和数据分析，商业智能下的账户管理和客户账户营销是银行提高竞争，抢占客户资源重要举措。西太银行通过电子邮件和协同系统的云外包，实现了信息的共享，信息的安全保管和信息方便快捷查询。并且降低了运营成本，大大的提高了竞争能力。将客户的账户信息由孤立到联合，由无用信息到战略资源，这是客户账户数据仓库的实践，也是数据仓库在银行搭建智能化分析平台的存在意义；对信息的利用已经是趋向是量化分析，渡过了建立、整合数据仓库的试水阶段，建立企业级数据仓库是必然趋势，商业智能建设纳入规划也是商业银行的必然趋势。同时也可以利用J2EE云计算体系架构，在对提高银行对数据中心总体SLA管控能力，缓解数据中心大量投资与系统资源利用不均衡的矛都非常有益。在商业智能广泛推广应用过程中，建立客户账户数据仓库是充分运用客户信息进行客户分析的基础，这是商业银行进行客户管理的有效途径。从过去的简单在线信息查询方式转向高层信息分析和结合专家知识进行决策支持，银行数据仓库搭建建立商业智能应用，以及将云计算根据我国的国情，依据我国银行的发展实际，制定出适合我国经济发展的云类型和交付模式。具有重要的战略意义，也是未来银行商业智能的发展趋势。
4 结束语
商业银行推广使用云计算技术使用商业智能产品进行数据分析于挖掘是提升竞争力的最快途径之一。银行电子化进程的加速，传统的应用于柜台服务的信息处理系统难以满足高层次的账户管理需要；分析与研究银行的客户账户数据仓库是为了更好维护客户关系，进行客户管理，获取有价值信息；建设账户数据仓库则是为了进一步发掘账户的潜在价值。建立私有云是为了进一步保护银行的信息，实现信息的安全保密性。加强银行海量数据分析和使用过程中的安全保密性，使银行在商业智能软件的使用过程中更加安全有效。
参考文献：
[1]缪宁，邓小珍，刘文远等.基于叶贝斯正侧化神经网络虚拟企业敏捷性评价[J].计算机工程与应用，2008.
[2]周好文，何自云.商业银行管理[M].北京：北京大学出版社，2008.
[3]赵卫东.商务智能[M].北京：清华大学出版社，2009.
[4]穆向阳，缪宁，陈明等.云计算环境下BI对企业核心竞争力的影响[J].情报杂志，2010（06）.
[5]William H.Inmon.数据仓库[M].王海志等，译.北京：机械工业出版社，2006.
作者简介：缪宁（1983-），男，讲师，PASS Tianjing会员，研究方向：数据挖掘、商务智能；傅伟新（1987-），女，助教，研究方向：银行数据分析；邱兰（1970-），女，研究方向：银行金融；范伟，高级工程师，PASS高级会员。
云计算技术在银行业的应用范文4
成立于2001年的遵义市商业银行（以下简称“遵义商行”），近年来发展迅速，目前资产规模为300多亿元，开户数100万户，主要负责地方中小企业的融资，是当地存贷规模最大的金融机构。
之前，遵义商行信息系统曾进行过两次升级改造，最终其业务系统主要部署在由两台IBM P590小型机构成的数据库双机环境中，核心交易系统数据库则存储在直连存储系统中，各类应用系统部署在x86服务器平台上。但随着银行业务的发展，这一系统在性能、安全性及稳定性方面都遇到了一些挑战。遵义商行科技部总经理王勇介绍说，问题主要集中在三个方面，一是系统性能出现了瓶颈，随着银行业务量激增，原有的核心交易系统数据库已很难满足客户的需求，处理一个事务耗时比较长，同时并发三个用户请求时，则会出现短时间内停止响应的情况；二是安全保障差、效率低，应用系统和数据库都部署在物理机上，应用层采用“一机一应用”，不仅存在单点故障隐患，而且设备、能源效率低下；三是成长受限，难以在线维护和升级，由于应用与硬件平台紧密捆绑，维护、故障排查和升级扩容难以在系统运行时操作，系统维护等工作带来的计划内停机时间较长。
王勇说，为此，遵义商行决定对现有的核心业务交易系统和中间业务再次进行升级，利用高性能的硬件设备和易用的软件搭建一个高可用、易扩展及智能的银行私有云，并使私有云具备在多层次上的容灾功能，提高整个业务的保障程度。根据遵义商行在资金、IT专业人才方面的现状，他们将目光转向了X86服务器。
在银行业，服务器的采购一直以RISC服务器为主，即使是采用X86服务器，一般也是用于办公等应用，甚至水电缴费等业务系统也采用RISC服务器，在核心数据库系统采用多路X86服务器更是少有先例。王勇说，5年前，在全国108家城市商业银行中，有104家都是采用的小型机。因此，为了稳妥起见，遵义商行决定进行实用测试，以实际测试的结果来决定是否采购X86服务器。
于是，遵义商行首先进行了数据库性能测试，对比测试浪潮TS850 8路服务器与某小型机的系统性能。他们将银行的核心交易系统的部分业务，封装成存储过程，然后在客户端提交存储过程，在主机端进行性能监控，以业务的最终完成时间和并发处理的个数作为评价的标准。经过多轮测试，结果大大超出了预期，以遵义商行目前的业务增长速度，TS850的系统处理能力足以应对未来两年的业务增长。
之后，他们又进行了云计算测试，并也很快通过。至此，遵义商行决定采用浪潮提供的以TS850为核心的整体“金融云”解决方案。该方案根据用户的实际情况及银行私有云的需求，分为业务逻辑处理层及数据存储处理层两层构架，其中业务处理层主要处理核心交易系统及系统业务，数据存储层主要部署银行的核心业务数据库。
王勇介绍说，业务逻辑处理层采用3台TS850与3台浪潮4路服务器NF8560整合为一个云计算资源池，将31个应用系统部署于资源池中，应用与物理平全隔离，可以根据业务压力自由拓展和收缩，硬件维护和突发故障也不会影响系统运行。而数据库存储层，将核心业务数据库部署在TS850服务器搭建的数据库云平台上，专门对接各个应用系统的数据库服务的存储服务，数据库云平台共享统一存储，该存储只存放银行的核心交易数据。
同时，在另外一座楼房里，遵义商行建设了同城灾备中心，以应用虚拟备份、数据远程备份等云计算高级功能，实现了主数据中心所有应用系统和数据的全面备份，一旦主机房发生灾难，灾备中心可以立即将业务接管，不会对遵义银行的实际业务构成影响。
云计算技术在银行业的应用范文5
可以预见,云计算将是IT技术部署模式的下一个阶段。目前,专有云计算已被广泛应用到日常工作中。同时,企业将会评估工作负载,并基于云模式的能力对这些工作负载进行测试,以便实现成本优势。
云计算不仅是一项新技术,也是一种业务模式。云计算不仅在采购及新应用部署方面为企业开创了新局面,而且兼备成本效率优势和面向新应用的价值创建优势。
消费和交付IT服务的新方式
当前,很多企业在IT建设方面正处于转折点上。IT的复杂性和低效率危机显而易见,而在全球经济危机的形势下,情况变得更加糟糕,导致客户在增长IT基础架构方面遇到了严峻挑战。
服务器基础架构及相关运行成本首当其冲。根据目前的统计情况,服务器运行成本,包括管理和能源成本,已占到数据中心环境总成本的70%,并且还在不断增长。但是,运行成本还只是问题的一方面,若考虑到网络的复杂性、50%的年复合数据增长率以及快速增长的业务应用的话,我们将会发现当前的IT应用模式不仅不经济,而且难以维持。
因此,我们需要采取强制措施,增加自身的处理能力,通过新工具转型IT流程。当然,这不仅仅是虚拟化的事,事实上,仅凭虚拟化技术不足以实现运行成本节约目标。对此,我们可以创建复杂环境的虚拟版本。换句话说,虚拟化加上服务管理自动化再加上系统映像、版本和程序的标准化,将实现巨大的运行优势。这种模式可理解动态基础架构。
如果是20年前的制造工厂遭遇类似今天企业数据中心的情况,通常会考虑通过工厂车间和生产分配的合理化来解决问题。其实,这个工程学原理同样适用于今天的IT建设。
但是,与制造工厂相同,如今企业所要考虑的不仅是部署全新的技术平台标准和工具,而且还要部署全新的交付和消费模式。这就是当前被讨论的“云计算”的共享服务方法。个人用户的互联网无疑是现在最大的基础架构,同时,个人用户的互联网服务或者个人用户的云,将顺理成章地成为下一代企业IT交付的核心。因此,云计算被视为消费和交付IT服务的新方式。
“看不见的”服务
其实,我们几乎每天都在使用云技术。例如我们在向互联网上传照片以便共享或者给GPS设备下载地图时,都会用到云计算。我们甚至没有意识到自己在使用基础架构或者它们的位置,我们只是知道自己在使用服务来达到目的。若将这种方法应用到企业领域,将在三个方面创造巨大优势。
首先是“看不见的”服务。用户与IT建立了全新的合作关系,以便从一定程度上自由地配置和访问服务,从而大幅度减轻交付人员的工作负担;其次是包括采购灵活性,增强选择性以及混合交付模式,使 CIO能够优化成本并且提高服务质量;最后是能够提高经济性和性能的可扩展性。
“看不见的”服务能够推动流程标准化。现在,大多数用户都从最终用户及其接口的角度审视“看不见的”服务。但是,服务交付团队对于服务后面的流程标准化更感兴趣,即用户与服务支持流程如何进行互动。现在,负责提供支持流程的人员也负责控制这个流程,他们扮演的远远不止是接口的角色,还负责控制服务访问、服务质量和客户满意度。
从服务角度看,这种模式不仅改变了接口形态,而且还提高了纪律的严明性,要求对流程进行编码,实现流程实例化,并且实现整个后端办公室的标准化。以银行业的ATM为例。ATM最初只具备现金出纳功能,但随着编码流程的实例化,ATM替代了银行工作人员,将整个流程的内部标准化级别提升到了新水平。随着网络连接的普及,用户希望能够从不同的网络检索现金或从银行的其他ATM提取现金,进而推动整个行业实现网络和安全性标准化的进程。实际上,ATM现已成为银行业支持整个零售交易的平台。
当然,“看不见”的IT功能在复杂性和广泛度上都超过ATM,并且更加孤立。因此,IT的演进过程将非常复杂,但是,我们始终是有机会提高运行效率、服务质量和满意度。
云计算的第二个特征是:云模式提供一系列新选项,给我们提供了丰富的选择性。如果说内联网和外联网是为了探索内容分发技术的话,那么,云计算则以改进计算基础架构和服务为目的。云计算提供标准,确定计算位置以及如何使用交付选项:安全性、控制能力、灵活性和SLA(服务等级协议),这是一个能够帮助企业提升竞争力的优势,但常被低估。
另外,随时可供用户无缝插入到现有基础架构中的现成服务,是能够缩短时间和降低风险的最佳选项。对于风险和时间,企业需要考虑很多因素,但没有什么比负责管理IT服务的IT机构更加重要。
随着越来越多的服务可以使用,管理系统以及这个混合基础架构的管理模式,将会发生变化,这对企业将云计算成功集成到企业内部至关重要。
体现规模经济性
云计算的规模经济性,这个优势一直被业界津津乐道。我们可以从单位成本的角度看待其与规模经济性之间的关系。规模对单位成本有影响,就像传统的基础架构成本会随规模的增加而降低一样。显然,云服务供应商能够大幅度降低基础架构的成本。但是,如果应用虚拟化、标准化、自动化等基本的云计算技术技术,用户同样能够降低成本并创造价值,即便在实施IT采购外部化之前也不例外。
因此,如果部署基本的云计算技术,企业将能够利用云计算来未雨绸缪地创造成本优势,包括安全性、SLA或外部采购等。这个成本模式虽然因工作负载而不同,并且将会逐渐发生变化,但却明确表明了开发专有云或公共云技术,能够在价值创建和降低成本方面创造巨大优势。
以金融服务公司为例。大公司都有自己的特点,他们始终运行在混合的IT环境中。某银行同时在使用UNIX和Windows,运行着极为复杂的测试和开发环境,希望为商业应用创建测试云。但他们需要确保安全性,选择部署云技术是为了提高服务质量。
首先,我们要分析银行的“测试”系统和流程。该银行的系统资源请求流程主要是手动工作,包括一系列审批环节,劳动力成本极高。此外,该银行需要经常清理数据。与大多数的手动流程一样,这些工作经常出现意外,变通方法严重缺乏可视性和可用性,并且构建和通知周期较长。因此,该银行基于现状应用了全自动调配、去调配方法以及工作流推动的审批和通知机制,还通过预定义的标准映像及资源配置指导来帮助银行缩短了预订时间,并且实现了需求验证自动化,大幅度简化了流程。
从根本上说,该银行应用了动态基础架构的全部特征来构建完整的云环境。在本已复杂的IT环境中,这可谓是巨大成就,充分证明了针对特定工作负载的云计算已经成熟。
再以一个学校为例。派克县学校系统是美国肯塔基州东部的一个学校系统,拥有1万名学生,27所学校和3000名教职员工,面临着与其他企业相同的问题:没有资金满足越来越苛刻的最终用户需求。肯塔基州给学校系统的拨款越来越少,学校自己的公共资金也不断减少,同时,最终用户使用的电脑已有7～12年之久。
云计算技术在银行业的应用范文6
关键词:物联网；物联网银行；信用管理；战略思想；策略探究
物联网作为互联网与通信网的拓展产物，能够实现对物理世界实时管控、精确管理与科学决策的目标。最近几年中国内外各级政府机关积极颁发一些促进物联网有关战略与发展的计划，物联网产业发展速率不断提升，积极朝着生产生活与经济金融相关领域靠拢。物联网思维有效整改了传统商业生态环境，调整了传统商业模式，为物联网商业模式的构建与发展提供助力。将物联网思想与相关技术整合到网络环境中，将促进当下金融信用环境的革新进程，助力于金融全新变革进程。相关人士指出，物联网产业与金融产业的融合发展，可以被视为对对信息技术的集成与综合应用，实现对商业银行信用的有效管理，降低信用风险，将物联网银行的发展推向新高度。
一、物联网银行概念与特征
(一)概念
物联网银行作为金融行业中的一类新模式，当下国际尚未对物联网银行做出明确界定与统一标准。从宏观的角度分析，物联网银行主要是采用把物联网思维与技术整合到传统商业银行业务发展进程中，再构商业银行传统的信贷业务、风险管理、内部管理等工作的运行模式，即推行“帕累托改进”模式，进而最大限度的压缩其运营成本以及提升效率。陆岷峰(2017)对物联网银行的概念做出如下定义，即物联网银行是银行业金融机构有效应用物联网思维与技术手段，在用户生产作业情景、生活场景等多样化经济环境中的信息流量、资金流量与物质流量有机整合为一，进而为用户在存款、贷款以及汇款等方面提供金融服务的新兴组织模式。
(二)特征
①普惠化：这是物联网银行和传统商业银行之间最大的差别。为确保银行业金融机构普惠金融业务运行的有效性，2015年，国务院颁发了《推进普惠金融发展规划(2016—2020年)》，宗旨在于提升上述金融业务形态运行期间应遵照的原则、规定以及发展目标等[3]。但是由于传统银行业的限制，国内大部分商业银行在对供应链金融、小微金融等业务形态拓展范畴相对狭窄，应不断提升对中小微民营企业的金融服务能力，而物联网银行的建设与发展，主要服务对象为传统抵押担保模式下不能兼顾周全的中小微企业，该类企业在发展中存在可抵押固定资产少、存货动产充沛、融资需求高等特征，在网联网思维的引导下以及相关技术协助下，能够实现对企业现实生产情景全过程、多维度信息获取，不断扭转商业银行与中小微企业之间信息不对称局面，有效解除中小微企业融资困难，进而拓展其发展空间，商业银行服务实体经济普惠能力也相应提升。②智慧化：这是物联网银行积极迎合金融科技发展模式的主要外在表现形式。在大数据、物联网、云计算、人工智能等多种金融科技力量的集成与联合作用下，传统商业银行的发展战略目标是朝着智慧化方向转型，增强行业核心竞争实力。在2017年上半年中，国内四大行强强联手进行全面战略合作，传统金融互联网化与互联网企业金融化改革进程被推进。在物联网技术协助下，传统商业银行智慧化转型目标的实现获得新的战略机遇。在多种智能计算技术的协助下，物联网银行多大批量用户的相关信息技术进行大数据分析与云计算处理，构建新服务、新产品、新业务发展格局，落实信贷决策与风险管理智慧化发展目标。③精致化：传统银行由粗放式发展模式朝着集约化转型发展的主要特征之一是精细化。从本世纪初期，伴随着国民经济的快速发展，银行行业金融机构发展规模不断拓展。相关资料记载，在2016年底，银行业金融机构资产规模达到了200余万亿元，存款余额高达140余万亿元，贷款余额也突破了100万亿元。伴随着实体经济的发展以及共给侧改革理念的提出，产业结构转型升级步伐推进，传统商业银行发展模式已无法满足新时期下经济发展形态，践行精细化发展路线是其后几年中主要发展趋向。在物联网思维与技术的合力作用下，物联网银行采用射频识别、二维码、传感器等技术，能够更为精确的获得客户资源，对用户资质、还款能力以及行为方式等多样化信息进行整体分析，进而明确其在金融领域中的现实需求，改善了传统商业银行在客源获得方面的局限性。此外，精细化还体现在客户风险管理方面上，具体是在物联网技术的支配下，物联网银行把生产作业情景、生活场景整合到大数据风险控制后台系统中，动态式的对用户风险进行辨识、计算、预测与警示，有效弥补了传统商业银行风险控制滞后性、粗放性缺陷。
二、传统银行信贷业务发展现状
(一)信贷业务成本长期居高不下
在传统信贷业务模式的支配下，商业银行业务运行成本高始终是业务发展中最大瓶颈，进而对借款用户整体融资成本造成影响。信贷业务成本高具体在如下几方面有所体现：①客源获得成本高；②风险辨识成本高；③运行成本高。在过去，商业银行主要采用缺乏情景的“广撒网”措施去获取客户资源，人力资源投入量大，但是效益微弱；在风险辨识方面上，多采用线下方式采集、梳理、解析用户的信用情况，耗时耗力；在运营方面上，银行物理网点敷设面积大、参与运营人员数目多、运营管理投放资金量大。
(二)信贷业务效率低下
只有不断提升银行金融服务效率，才能够迎合当下市场经济主体间频繁进行商业交易活动的需求。但是，商业银行信贷业务运行速度迟缓，其与金融消费者的金融频繁需求间产生较大分歧，以致社会公众投诉事件与日俱增。诱发信贷业务效率低下的原因有如下几点：①信贷业务办理环节对流程规范性提出较严格要求；②手续多样且繁杂；③业务程序繁琐，存在冗余部分；⑤层层审核批准；⑥尚未建设可执行的快速反应体制等。此外，银行信贷业务效率长期得不到提升，大大削弱了金融消费者的用户体验，用户黏性也有所降低。
三、商业银行信贷业务重构中物联网的应用
(一)提升风险控制思维客观化
在物联网思维与相关技术的协助下，商业银行风险控制思维重建目标得以实现。在没有物联网技术支配情景中，商业银行在对风险管控中，多采用现场调查与访谈等方式，捕获借款企业客户以往行为方式后，采用人为方式对其信用程度等级判断，该种方式主观性色彩浓烈，难以实时、动态、真实的获得与企业生产营销业务运行状态此相关信息资料。但是若能够应用物联网技术，对传统产业与企业的生产作业情景进行整改造，物联网设备和技术将直接和借款企业生产作业情景中材料采购、产品生产、加工、营销等流程相连接，以真实性、客观性的生产作业情景数据信息为依托，进行贷前调研、贷中审核与批复、贷后管理等系列性工作，有效规避信息真实度缺乏以及人为主观臆断的弊端。上述全方位、多维度客观信息源的提供，能够更为真实的呈现出借款企业的营销水平与业务发展状态，在有效辨识商业银行风险方面提供极为有价值的参照信息。
(二)提升风险控制程序数据化
商业银行风险管理流程的重构过程，对互联网思维与技术也表现出强烈依赖性。伴随着物联网在用户生产作业情景、生活场景改造升级中的应用，物联网银行在发展中采用物联网思维与技术，动态式感知信贷用户原料采购情况、原料库存管理、生产流程、成品囤积、营销状况等实际信息，同时把上述信息有机整合，构建结构化数据、非结构化数据、连贯性数据等数据集合，进而在大数据技术协助下建设相关模型，勾勒出用户的风险特点，达到对用户风险辨识、风险计量、风险监管、风险管控等风控程序的处理、解析与决策。
(三)提升风险控制决策精细化
物联网不仅在风险控制思维以及控制流程重构方面有所应用，同时在商业银行风控决策重构过程中的应用机制也到认证。具体体现在物联网技术为商业银行发展提供大批量、客观性的数字化信息，和互联网数据、交易活动中数据信息等构建进一步充实，同时进行交叉验证，建设崭新化的“三流合一”模式，协助商业银行对企业及上下游供应链有更全面性、立体化认识，促使信用等级评价积极由主观判断转型为客观洞察等方面上。物联网银行把采集到的、与客户相关的大量真实情景信息，勾勒出客户的真实画像，进而建设物联网风险控制模型，科学精确的评估企业偿债能力与偿债意愿，违约率与违约损失率等数据计量正确率也得到相应保障，进而协助银行进行贷前调查，贷中授信管理，贷后追踪预警，构建时效性与整体性特征共存的风险控制局面，物联网银行的风控决策科学性也相应提升。
(四)构建全视图管理模式
结合金融市场风险管理的性质以重要驱动因子，可采用物联网思维与技术构建全视图的风险管理模式，这已经是当下传统商业银行的发展趋势。而上述目标的实现是一个循序渐进的过程，应积极摒除以往单视角的管理模式，对某一业务运行态势、某些资产重组期间面对的各类风险类型进行综合分析。本文将债券投资交易业务作为实例进行分析，不仅需应用物联网思维有针对性的建设债券市场波动风险的止损限额、VAR限额，还必须从其他角度出发，结合债券发行体基本面变动特点、市场流动性等因素，建设与其相匹配的追踪监侧、风险管理体制与程序。全视图、多维度的风险管理模式，和传统风控模式相比较，最大特征是在风险部署环节上整体分析多样因素，例如发行体基本面产生本质性恶化、信用风险提升，止损机制将会一触即发，在信用风险转变成市场风险损失初期就应施以相关应对措施。除此之外，对于操纵风险的辨识与评价结果，均可以被整合到市场风险管理进程中。例如某一机构操作风险管理能力评估结果在一定标准之下，就可在市场风险限额部署上，采用多层次限额规划进行管理加以控制。
(五)建设积极主动的组合风险管理
分散化处理是组合风险管理的重点，实质上就是在不同区域、不同对象间对资产组科学配置，尽可能的承担微小的波动(以资本占用量呈现出来)，进而去获得最大化的收益，与此同时也实现有效防控系统性风险目标。主动推行组合风险管理，侧重点是落实如下几个方面：①明确科学化的投资政策和投资策略，以国别、行业、产品等为主，最大限度的规避在方向选择上出现的错误。②采用排布组合限额的方式，强化风险、资本与收益三者间的平衡性，防控集中性风险，最大限度的降低顺周期效应带来的影响。③推行主动风险管理措施，以主动组合调整、分散化处理和风险对冲等为主，实现组合的优化调整目标。在这里本文笔者需重点强调的是，“分散化”绝非是单纯式的资产分散，而是对资产背后风险因子的分散化。
四、结束语
物联网思维与技术在商业银行管理中的应用，能够促使金融行业所处供应链上的程序实现“可视追踪”，进而实现提升运营效率、优化配置资源以及降低成本等目标，其是与商业银行供应链金融应用供应链中的物流、信息流，进而实现风险有效管理思想本质相一致。伴随着物联网思想与技术在金融行业中应用的深入化，将会对商业银行金融产品革新发展带来巨大影响。
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