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Com p u t e r A p pl i c a t i o n 采用数据仓库技术 设计贷款决策支持系统 广东发展银行大连分行 马 刚 王延章 陈 革 郭树华 王云帆 贷款是商业银行传统主营业务 , 数据仓库是当 代最先进的信息处理技术之一 , 把后者应用于前 者 ,成功地设计了贷款管理决策支持系统 ( D SS) ,这 对于发展数据仓库技术和科学地完成贷款管理及 其决策支持 ,具有双重现实意义 。 的自动化管理 , 特别是其中的分析和预测部分 。要 有效实现对企业的财务比率分析 、现金流量分析 、 信用等级评定 、风险度测算以及企业间的比较分析 和预测 , 及时反映企业财务状况和经营状况 , 及时 反映贷款资产质量 , 为贷款管理决策及风险评估提 供依据 ,因此 ,开发 D SS 是必要的 。 一 、建立贷款 DSS 的意义 商业银行的经营风险与生俱来 , 商业银行要在 风险中生存发展 , 必须稳健经营 。贷款管理更是如 此 , 要实现稳健经营 , 不仅要化解已发生的风险 , 还 要及时识别和弥补实际存在 , 但尚未发生的风险 。 而科学合理的贷款分类是商业银行识别贷款内在 风险 , 确保稳健经营的必要条件 , 同时也有利于提 高商业银行信贷管理水平 。 为了加强信贷管理 , 防范和减小贷款风险 , 提 高贷款质量 , 银行必须进行贷款风险的测定 、追踪 、 调查和检查 , 最终确定贷款企业的还款可能性 , 以 保证银行贷款的安全和效益 。在贷款管理中 , 有效 确定贷款者的还款可能性十分重要 。在评价贷款归 还可能性时应考虑的主要因素大体可划分为财务 、 非财务 、现金流量与信用支持四个方面 , 进而归纳 为第一还款来源和第二还款来源 , 如图 1 所示 。贷 款决策管理最繁锁也是最重要一环就是确定借款 人的第一还款来源 ,以便评估和防范贷款风险 。 贷款分类管理不仅仅是一个结果 , 还包括过 程 , 即需要对信贷资产质量进行连续的评估 , 以实 图 1 D SS 的技术发展到今天 , 已经取得了很大的进 步 , 特别是近年来随着数据仓库技术的深入研究和 应用的逐步推广 ,使得 D SS 的技术发展和应用达到 了一个新的水平 , 可以用现金流量分析说明这一 点 。运用贷款风险分类法对贷款评级时 , 最主要是 考察贷款的风险程度 , 即借款人偿还贷款的可能 性 ,这取决于其还款能力和还款意愿 。一般来说 ,企  该是借款人的现金流量 。而计算和分析企业过去的 户用模型子句建立的模型 。判定和演绎系统最为复 现金流量 , 可以得出关于借款人现金流量的历史状 况和未来还款的一些结论 。 现金流量分析通过历史数据预测未来 , 以便评 估企业的还款能力 , 这是数据仓库最基本功能 。因 此采用先进的数据仓库技术设计贷款管理 D SS , 能 够更有效地支持贷款决策 ,很好完成贷款管理 。 杂 , 要根据使用者提出的需求 , 从两个数据库中提 取规则和数据进行演绎 , 判定是否是最终结果 , 返 回用户 ,达到与用户交互和决策支持的作用 。 二 、数据仓库技术及解题思路 贷款包括申请 、调查 、审批 、发放 、回收 、不良贷 款处理等一系列环节 , 贷款管理又包括数据采集 、 帐目查询 、系统分析 、台帐管理 、模型维护等部分 , 是一个较大的复杂系统 。对这样一个系统的管理 , 就是要按照系统分析的方法 , 最终产生决策 , 数据 仓库技术恰是实现 D SS 的最有效方法 。 纵观以往的贷款管理系统 , 多数是以台帐管理 为主的 OL T P 系统 , 包括计息 、预警 、报表打印 、合 同管理和相关统计等 , 贷款决策仅作为结果存贮在 系统中 。决策分析和贷款决策过程对于实现科学贷 款管理至关重要 。贷款管理 D SS 正是从这一点出 发 , 充分考虑到贷款的实际操作过程 , 按贷前审查 考评 、贷中管理分析 、贷后跟踪调查三个阶段规划 设计系统 , 全面跟踪贷款的各种行为 , 强调决策分 析的方法和科学性 ; 强调决策分析操作过程的连贯 性和完整性 ; 强调决策分析过程中的人机交互能力 和系统的自适应性 , 为贷款管理和贷款决策提供科 学依据 。 图 2 随着 D SS 技术的发展 ,特别是随着人工智能技 术的发展和应用 , 专家系统与 D SS 的结合 , 使 D SS 注入新的活力 , 于是产生了 D SS 的四库结构 , 如图 3 所示 。由于增加了知识库及相应的推理机制 , 使 D SS 对决策者的支持能力大大增强 。 图 3 数据库是 D SS 最基本部件 ,从数据共享的角度 出发 , 大都采用集中式数据库 , 既使如此 , D SS 在概 念上应该具有独立的数据库 。模型库是传统 D SS 三