学习洛杉矶地震后的美国银行

• 作 者: 谢国忠
• 出 处: 中国计算机报
• 发表日期: 2008年25期
• 关键词: 数据仓库 客户 金融机构 灾区 美国 银行

　　１９９４年１月１７日，美国洛杉矶发生大地震。凭借着数据仓库中完整的２８０亿份抵押贷款的资料，美国银行的住宅租赁部在几分钟内就确定了其损失。时任加州分行的副总裁Ｃｈａｒｌｅｓ Ｇｒｉｆｆｉｎ事后这样描述：“我们可以根据邮政编码进到每个区，看看在遭受地震破坏的区域有多少以及哪些类型的房产贷款。”根据这些信息，美国银行在最短的时间内确定了银行的损失程度，并迅速做出了反应，拿出相应的对策，向灾民提供安家贷款。如此，美国银行既保障了自己的最大利益，又巩固了它与客户的关系。
　　利用数据仓库支持震后重建，美国银行的经验值得我们借鉴。其实，相对于１４年前的美国银行，目前国内许多金融机构已经建成了更先进的企业级数据仓库系统。这些仓库中已经存储了大量、全面的客户信息资料和详细交易情况。利用数据仓库资料的全面性和商业智能工具的灵活性，金融机构可以进行金融创新，设计更为合理的产品，为灾区人民和企业提供更有针对性的金融服务。
　　灾难面前人人平等，但灾难之后的服务可以各不相同。
　　灾后重建是一个长期的过程，金融服务亦是如此。通过对客户的概貌及过往交易行为的分析，有针对性地开展不同的金融服务，也正是数据仓库的魅力所在。
　　在确保储蓄安全的情况下，尽快理清广大灾区受灾居民的存款情况，为证件、凭证丢失的储户提供特殊服务，使用特殊方法确认户主身份，并提供取款服务，确保灾民及时领取自己的存款，保证灾区人民生活和恢复建设家园是灾后重建阶段金融机构的第一要务。在资金继承服务方面，金融机构要统计分析灾区可能的取款规模和现金需求量，未雨綢缪，安排好现金的准备与调拨，并可以利用民政部门统计的遇难人员名单，求助公安部门得到这些人员的家属信息，按照个人资产继承的相关法律法规，将存款及时转交给继承人。
　　金融机构可以设计更有针对性的灾区服务产品。例如，利用数据仓库分析受灾客户的现金流状况，对还款方式、还款周期等做适当的调整，设计小额信贷产品。小额信贷产品针对中低收入家庭和微型企业。金融机构还可以对客户授信和风险状况分析，适当改变现有的一些业务模式，如一些业务的抵质押、担保品的要求，对受灾客户可适当放宽条件。利用数据仓库对险种进行定价和分析，保险企业除了进行快速的灾后理赔外，同样可以设计更多的多样化、保障性的险种，在保障受灾客户利益的同时，给予他们心理上的庇护。
　　产品创新，并不意味着对风险没有控制。对受灾客户额度的授权，可以更多依赖数据仓库对客户业务往来历史和评分模型来完成，并对新的业务进行追踪管理、及时的评级。
　　另外，基于数据仓库的统计分析可以及时快速地提供政府监管部门要求的数据，以便政府能够更快速地做好震后重建的决策，也能加强对某些捐款账户资金流向的跟踪分析，确保善款善用、专款专用。在灾后重建时期，利用数据仓库的数据集中性，也可以在全国范围内配合监管机构加强反洗钱管理，减少在灾后重建中滋生腐败的概率。