数据大集中的“马拉松”

自1999年起，中国各大银行就已开始开展数据大集中的马拉松。目前为止，国有大型和股份制商业银行及一些区域性银行都基本完成了上述工作。不少银行又开始走向“应用的集中”，并对核心业务系统进行整合升级。

所谓“数据大集中”，即将分布在各个分支机构和营业网点的业务及相关的数据实现集中和整合，并通过对数据深层次的挖掘，对银行的客户数据、业务数据进行系统分析和评价，以提高银行的管理水平和工作效率。

交通银行在张江高科技园区建成的数据中心已完成全球分支机构的数据大集中，而且为交银金融控股集团旗下拥有的七家子公司实现了数据大集中，涉及基金、信托、保险、金融租赁等领域。

“大统一实现了集约化，也必然带成本的下降，从而实现了成本优势。”高军称。

在数据集中处理模式下，银行可达到集中管理、分散经营的要求，还能加强金融风险的防范，进一步提高资金的流动性和资金营运的效率，有效改善商业银行的管理机制。

工商银行是在大型国有银行中率先实现大集中的银行，而以业务量分散、业务笔数多着称的农业银行也已在2006年实现了数据大集中。

“大量的技术代替了人力，从而也降低了成本。”高军还表示，交行人少在于系统的自动化功能相对完备。许多操作实现了自动化， 可自我优化。“人多，犯错的机率也大。较少的人力降低了误操作的可能性。”

据他介绍，目前该行每天启动运行的程序就要达1.5万个以上， 其中9，000多个程序是国内行用的，而6，000多个国外行用的，如果单靠人来做，两个小时也做不完。

农行数据中心副总经理娄吉安也表示，数据集中後，各分支行的存贷款、同业拆借、不良资产等业务数据会时时监测和跟踪，尤其是对异常数据的变动及时检查，可防范和化解潜在风险。

交行信息技术管理部总经理麻德琼则介绍称，该行不仅实现了实时监控，还在这套系统上增加了“探针”系统，从而可以主动自动击各点运营网点的系统，发现问题并预警。“这一技术使得数据信息中心有时比具体的网点人员都要早知道哪里出问题了。”

从国内外银行的集中模式看，大集中主要有多中心、双中心和一个中心三种模式。而国内银行，如一些中小商业银行都是全国一个数据中心；国有商业银行则不尽相同，工行是集中到南北两大中心，中行集中到多个中心，农行则已建成一个大中心。不少银行也正在筹建同城灾难备份中心。