面向風(fēng)險(xiǎn)控制的金融網(wǎng)格關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、網(wǎng)格是近年來(lái)得到迅速發(fā)展的一種基礎(chǔ)設(shè)施,具有分布性、動(dòng)態(tài)性、異構(gòu)性、協(xié)作性以及服務(wù)質(zhì)量高要求性等特點(diǎn),目的是進(jìn)行資源整合與協(xié)同解決問(wèn)題。隨著網(wǎng)格技術(shù)的不斷發(fā)展與成熟,網(wǎng)格已經(jīng)在許多不同的領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用,也為解決金融領(lǐng)域和金融信息化面臨的許多問(wèn)題提供了有力工具。
　　 在經(jīng)濟(jì)全球化和金融市場(chǎng)完全開(kāi)放的形勢(shì)下,我國(guó)經(jīng)濟(jì)和金融監(jiān)管面臨諸多難題,加強(qiáng)防范和化解金融風(fēng)險(xiǎn),保障金融安全,是金融領(lǐng)域的一項(xiàng)重要任務(wù)。根據(jù)我國(guó)銀行業(yè)發(fā)展的形勢(shì),

2、金融機(jī)構(gòu)監(jiān)管信息系統(tǒng)比較薄弱,缺乏有效的風(fēng)險(xiǎn)控制分析預(yù)警工具,難以實(shí)現(xiàn)對(duì)被監(jiān)管對(duì)象進(jìn)行全面、持續(xù)、有效、準(zhǔn)確、實(shí)時(shí)的監(jiān)管。金融信息不對(duì)稱,金融資源不能有效利用和充分共享,出現(xiàn)了多個(gè)信息資源孤島,嚴(yán)重影響了銀行監(jiān)管職能的發(fā)揮和監(jiān)管效率的進(jìn)一步提高。本文根據(jù)國(guó)際上對(duì)銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)的監(jiān)管要求,結(jié)合我國(guó)銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)監(jiān)管信息系統(tǒng)的現(xiàn)狀,研究了采用網(wǎng)格技術(shù)建設(shè)我國(guó)銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)監(jiān)管信息系統(tǒng)的若干關(guān)鍵技術(shù)問(wèn)題。
　　 實(shí)現(xiàn)金融監(jiān)管風(fēng)險(xiǎn)控制信

3、息系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù),包括數(shù)據(jù)集中技術(shù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。通過(guò)數(shù)據(jù)集中技術(shù),把商業(yè)銀行各分支機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)經(jīng)抽取、轉(zhuǎn)換和加載統(tǒng)一集中起來(lái)統(tǒng)一管理。通過(guò)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù),把集中起來(lái)的數(shù)據(jù)統(tǒng)一清洗、分類、過(guò)濾、存儲(chǔ)。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以從海量數(shù)據(jù)中挖掘數(shù)據(jù)特征,通過(guò)建立風(fēng)險(xiǎn)模型,挖掘出能預(yù)測(cè)未來(lái)風(fēng)險(xiǎn)的有用信息。而網(wǎng)格技術(shù)在異構(gòu)的、標(biāo)準(zhǔn)不一的各金融機(jī)構(gòu)硬、軟件、網(wǎng)絡(luò)之間建立起“共同語(yǔ)言”,提供統(tǒng)一平臺(tái),把金融信息孤島連成整體,實(shí)現(xiàn)充分的資源共享。<

4、br>　　 針對(duì)銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)歷史數(shù)據(jù)積累多、數(shù)據(jù)量大、實(shí)時(shí)性強(qiáng)的特點(diǎn),采用實(shí)時(shí)或準(zhǔn)實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù),優(yōu)化數(shù)據(jù)源連接,并通過(guò)操作型數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)進(jìn)行全局聯(lián)機(jī)事務(wù)處理,使數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)刷新,保持?jǐn)?shù)據(jù)的一致性,形成格式統(tǒng)一、易于管理且保證質(zhì)量的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。從銀行數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)中數(shù)據(jù)的抽取、轉(zhuǎn)換和加載的總體設(shè)計(jì)出發(fā),針對(duì)金融監(jiān)管信息系統(tǒng)客戶風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警平臺(tái)中出現(xiàn)的問(wèn)題,提出了一個(gè)ETL優(yōu)化框架,并對(duì)ETL過(guò)程的邏輯優(yōu)化進(jìn)行了研究,給出了較為完

5、整的銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)客戶風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)的ETL方案。
　　 金融監(jiān)管信息系統(tǒng)中的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)所面臨的實(shí)際情況是數(shù)據(jù)周期短、數(shù)據(jù)樣本不穩(wěn)定、數(shù)據(jù)范圍不全面、風(fēng)險(xiǎn)模式帶有中國(guó)特有的信用文化和經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型等的特征,套用經(jīng)典的現(xiàn)代計(jì)量模型在我國(guó)環(huán)境下難以取得切實(shí)有效的結(jié)果。本文對(duì)常見(jiàn)的聚類分析方法進(jìn)行了分析研究,運(yùn)用改進(jìn)后的聚類分析方法對(duì)國(guó)內(nèi)客戶信息進(jìn)行分析和挖掘,并研究了通過(guò)決策樹(shù)算法C4.5和CRAT進(jìn)一步處理后的結(jié)果,通過(guò)對(duì)比選取

6、風(fēng)險(xiǎn)特征。通過(guò)研究,發(fā)現(xiàn)了適應(yīng)我國(guó)經(jīng)濟(jì)形勢(shì)發(fā)展的金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)特征和行為模式的風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量模型,并通過(guò)實(shí)際數(shù)據(jù)驗(yàn)證,取得了良好的應(yīng)用效果。
　　 針對(duì)客戶風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)中數(shù)據(jù)采集量越來(lái)越大,分析預(yù)警處理越來(lái)越復(fù)雜,對(duì)集中后的數(shù)據(jù)庫(kù)壓力非常大,造成系統(tǒng)性能逐步下降、迫切需要共享資源的情況,提出了面向風(fēng)險(xiǎn)控制的金融網(wǎng)格系統(tǒng)架構(gòu)。在原有金融監(jiān)管信息系的基礎(chǔ)上,建立虛擬數(shù)據(jù)中心和虛擬計(jì)算中心,同時(shí)使數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)備份、故障冗余及數(shù)據(jù)中心的災(zāi)備恢復(fù)能