淺談數據倉庫在商業銀行績效考核管理中的應用

通訊作者，中國銀行唐山分行 華北理工大學

近年來，隨著商業銀行業務發展和信息技術的豐富，運用數字化信息對績效考核進行有效的管理、評價和分析已上升到戰略管理層面。績效考核系統（MPI）作為銀行經營管理的綜合評價系統，通過引入數據倉庫技術作為技術手段和管理工具，能夠更加靈活地實現各項指標考核，并保持各項考核數據在不同管理層級之間能夠相互協調一致、高效動作，在較短的時間內將準確的信息傳遞到正確的人，為管理層制定相關政策提供決策依據，同時也能將管理層的政策意圖下達到各機構及相關責任人。

1 目前商業銀行績效考核管理存在的問題

1.1 現有管理方式無法滿足數據化管理需求。隨著業務發展范圍的擴大，內外部監管強度的增大，基于BSC平衡計分卡的績效考核由基礎模型指標十幾項衍化擴充至幾十項，而每一項指標后臺涉及到財務數據和業務數據更多達數億條，并且隨著時間的推移，數據量成指數級累加，現有的數據存儲和數據整理已無法滿足精細化管理需求。同時，數據來源于不同的平臺和系統，口徑標準不統一，數據質量不能保證。

1.2 現有管理方式無法滿足多樣化管理需求。考核維度的多樣性，決定了考核方式和計分方法的多樣性和差異化，目前銀行考核方式有分組賽馬、同組競技、特色機構考核等形式，計分方法中定量指標以貢獻度、貢獻度變動、任務完成率、標桿進步，層次計分等方法為主，考核方式和計分方法造成數據處理的邏輯性不能用簡單EXCEL函數公式完成加工，需要加入較復雜邏輯判斷，考核管理人工工作量增大。

1.3 現有管理方式無法滿足精細化管理需求。績效考核的特殊性在于不能以分值來衡量指標重要程度，指標沒有重要與不重要的分別，只有重要與更重要。然而目前的績效考核分析仍只停留在指標得分排名變化，無法向下挖掘到業務數據。所以需要通過數據的精準分析，對考核結果的分析和改善，為經營機構的爭先進位提供決策參考，有助于管理者充分運用現有的資源，實現考核結果的帕累托最優效果。

2 數據倉庫的概述

2.1 數據倉庫的概念界定

數據倉庫(Data Warehousing)是運用新信息科技所提供的大量數據存儲、分析能力，將以往無法深入整理分析的數據建立成為一個強大的管理系統，以協助經營機構制定精準的運營決策。簡單地說，數據倉庫技術就是運用信息科技將源數據轉化為元數據，協助管理人員建立起以數據流和管理結構為基礎的應用平臺，利用這個平臺可以進一步靈活地分析所有細致深入的數據，以建立強大的關系管理優勢。

2.2 考核系統的數據倉庫特點

銀行績效考核系統是以公平公正為原則，按照商業銀行管理層的考核方式獲得實際的考核結果。在構造考核系統的數據倉庫過程中，確定了主題之后，就應對業務數據庫的內容加以組織歸類。數據倉庫在績效考核中主要體現在如下三個方面特點：

1)頂層架構設計，確保數據質量。通常不同系統采集的數據源中都包含冗余數據，錯誤的信息導致分析錯誤。數據倉庫流程通常分為多個步驟，包括數據清洗、裝載、刷新等環節，通過層層的架構設計，有效將零散的數據加工成為基于管理需要的元數據，確保了考核的準確性，為決策和數據分析提供保障。

2）數據集成度高，實現歷史數據對比。數據倉庫中的信息不是從各個業務系統中進行簡單的抽取，而是按照考核標準進行一系列的加工、整理和匯總的過程，因此數據倉庫中的信息是關于銀行管理的一致的全局信息，實現了管理層級不同，數據來源相同，便于總分機構、平行機構之間的傳導和對標。同時，隨著時間變化，數據倉庫內信息不僅可以反映當前考核狀態，而且可以對比從過去某一時點到當前各個階段的信息。

3）面向管理需求，形成數據集市。數據倉庫可以根據考核管理層次重新調整匯總數據形成數據集市，也就是數據信息按照主題進行組織，而不是像業務系統那樣按照業務功能進行組織。例如：財務管理集市（機構經營財務數據），戰略業務集市（各項業務產品）等。同時，可以將業務數據和管理數據適當分離，業務數據指的是系統的存貸款、中間業務、費用明細等數據，管理數據指的是銀行行員、機構、賬戶與行員關系、權限控制等。

3 數據倉庫在銀行績效考核管理中的應用

3.1 數據倉庫是商業銀行數據資產化的基礎。目前，雖然銀行已基本實行了集中帳戶管理體制，但是大量的往來數據信息仍散落在分支機構或部門當中。數據倉庫就是將處于碎片、零散的狀態的數據進行相應的識別與處理，使管理者認清哪些是有用的數據資產，哪些是無用的數據資產。通過數據倉庫的應用將大大提高數據質量，有效加強績效考核的公平公正。同時，為下一步銀行數據資產的計量、定價、交易打下基礎。

3.2 數據倉庫是EVA價值創造的必經之路。近幾年，各商業銀行逐漸將經濟資本考核取代凈利潤納入到績效考核中，用于提高經營管理合法與合規程度，在對績效進行綜合評定的基礎上確保利潤核算的真實性。通過數據倉庫的應用可以改變實際管理中EVA不能細分到戶、細分到產品的困境，為基層機構業務發展提供一手數據，使績效考核傳導的戰略目標深入到實際操作中。

3.3 數據倉庫能夠實現總分行多級績效考核立體管理。商業銀行經過幾十年的發展，已經形成多種的管理架構，其中以層次結構和矩陣結構為主。通過數據倉庫可以實現總行向分機構之間數據單向傳輸，確保數據權威性。分機構與總行參數表雙向傳輸，實現管理信息的實時交互。從而建立起以數據流程為基礎，管理結構為框架，數據信息逐級傳導的績效考核立體管理。

3.4 數據倉庫使績效考核預警功能成為可能。傳統績效考核過程管理中考核結果運用是最后一個環節，然后通過數據倉庫建立，可以實現考核數據的日、月、季、年的及時更新和反饋，而考核指標的變化波動也可以連續體現，績效考核管理已從年度、季度向月度、每日考核的趨勢發展，通過在應用層設定合理的預警區間，可以對超過閥值的指標進行警示，實現管理的實時性，提高績效考核對日常經營的風險控制。

3.5 數據倉庫可有效提高員工參與績效考核的程度。基層員工績效考核中通常以“現買單”方式掛鉤分配為主，通過數據倉庫將客戶、產品、員工有效的關聯起來，不但可以將以產品定價決定薪酬水平的目標管理更精細化，同時實現了個體貢獻與整體利益一致化，保證員工在實現個人價值最大化的同時提升了機構目標，最大限度地發揮出業績考核的引導作用，實現機構績效考核最優結果。

4 討論

績效考核作為商業銀行決策管理的重要工作，從計劃到實施離不開高質量的數據支持。數據倉庫作為支持工具，其結構在理論上沒有固定和嚴格規定，可以隨著商業銀行規模、決策類型、數據特點的不同而靈活設計。下一階段，將參考國際上通用的金融業邏輯數據模型（FS-LDM)，圍繞當事人、產品、協議、事件、資產、財務、機構、地域、營銷、渠道十大主題，結合國內商業銀行管理實際需求，進一步完善模型內容，使之更具有操作性。