浅谈数据仓库在商业银行绩效考核管理中的应用

通讯作者，中国银行唐山分行 华北理工大学

近年来，随着商业银行业务发展和信息技术的丰富，运用数字化信息对绩效考核进行有效的管理、评价和分析已上升到战略管理层面。绩效考核系统（MPI）作为银行经营管理的综合评价系统，通过引入数据仓库技术作为技术手段和管理工具，能够更加灵活地实现各项指标考核，并保持各项考核数据在不同管理层级之间能够相互协调一致、高效动作，在较短的时间内将准确的信息传递到正确的人，为管理层制定相关政策提供决策依据，同时也能将管理层的政策意图下达到各机构及相关责任人。

1 目前商业银行绩效考核管理存在的问题

1.1 现有管理方式无法满足数据化管理需求。随着业务发展范围的扩大，内外部监管强度的增大，基于BSC平衡计分卡的绩效考核由基础模型指标十几项衍化扩充至几十项，而每一项指标后台涉及到财务数据和业务数据更多达数亿条，并且随着时间的推移，数据量成指数级累加，现有的数据存储和数据整理已无法满足精细化管理需求。同时，数据来源于不同的平台和系统，口径标准不统一，数据质量不能保证。

1.2 现有管理方式无法满足多样化管理需求。考核维度的多样性，决定了考核方式和计分方法的多样性和差异化，目前银行考核方式有分组赛马、同组竞技、特色机构考核等形式，计分方法中定量指标以贡献度、贡献度变动、任务完成率、标杆进步，层次计分等方法为主，考核方式和计分方法造成数据处理的逻辑性不能用简单EXCEL函数公式完成加工，需要加入较复杂逻辑判断，考核管理人工工作量增大。

1.3 现有管理方式无法满足精细化管理需求。绩效考核的特殊性在于不能以分值来衡量指标重要程度，指标没有重要与不重要的分别，只有重要与更重要。然而目前的绩效考核分析仍只停留在指标得分排名变化，无法向下挖掘到业务数据。所以需要通过数据的精准分析，对考核结果的分析和改善，为经营机构的争先进位提供决策参考，有助于管理者充分运用现有的资源，实现考核结果的帕累托最优效果。

2 数据仓库的概述

2.1 数据仓库的概念界定

数据仓库(Data Warehousing)是运用新信息科技所提供的大量数据存储、分析能力，将以往无法深入整理分析的数据建立成为一个强大的管理系统，以协助经营机构制定精准的运营决策。简单地说，数据仓库技术就是运用信息科技将源数据转化为元数据，协助管理人员建立起以数据流和管理结构为基础的应用平台，利用这个平台可以进一步灵活地分析所有细致深入的数据，以建立强大的关系管理优势。

2.2 考核系统的数据仓库特点

银行绩效考核系统是以公平公正为原则，按照商业银行管理层的考核方式获得实际的考核结果。在构造考核系统的数据仓库过程中，确定了主题之后，就应对业务数据库的内容加以组织归类。数据仓库在绩效考核中主要体现在如下三个方面特点：

1)顶层架构设计，确保数据质量。通常不同系统采集的数据源中都包含冗余数据，错误的信息导致分析错误。数据仓库流程通常分为多个步骤，包括数据清洗、装载、刷新等环节，通过层层的架构设计，有效将零散的数据加工成为基于管理需要的元数据，确保了考核的准确性，为决策和数据分析提供保障。

2）数据集成度高，实现历史数据对比。数据仓库中的信息不是从各个业务系统中进行简单的抽取，而是按照考核标准进行一系列的加工、整理和汇总的过程，因此数据仓库中的信息是关于银行管理的一致的全局信息，实现了管理层级不同，数据来源相同，便于总分机构、平行机构之间的传导和对标。同时，随着时间变化，数据仓库内信息不仅可以反映当前考核状态，而且可以对比从过去某一时点到当前各个阶段的信息。

3）面向管理需求，形成数据集市。数据仓库可以根据考核管理层次重新调整汇总数据形成数据集市，也就是数据信息按照主题进行组织，而不是像业务系统那样按照业务功能进行组织。例如：财务管理集市（机构经营财务数据），战略业务集市（各项业务产品）等。同时，可以将业务数据和管理数据适当分离，业务数据指的是系统的存贷款、中间业务、费用明细等数据，管理数据指的是银行行员、机构、账户与行员关系、权限控制等。

3 数据仓库在银行绩效考核管理中的应用

3.1 数据仓库是商业银行数据资产化的基础。目前，虽然银行已基本实行了集中帐户管理体制，但是大量的往来数据信息仍散落在分支机构或部门当中。数据仓库就是将处于碎片、零散的状态的数据进行相应的识别与处理，使管理者认清哪些是有用的数据资产，哪些是无用的数据资产。通过数据仓库的应用将大大提高数据质量，有效加强绩效考核的公平公正。同时，为下一步银行数据资产的计量、定价、交易打下基础。

3.2 数据仓库是EVA价值创造的必经之路。近几年，各商业银行逐渐将经济资本考核取代净利润纳入到绩效考核中，用于提高经营管理合法与合规程度，在对绩效进行综合评定的基础上确保利润核算的真实性。通过数据仓库的应用可以改变实际管理中EVA不能细分到户、细分到产品的困境，为基层机构业务发展提供一手数据，使绩效考核传导的战略目标深入到实际操作中。

3.3 数据仓库能够实现总分行多级绩效考核立体管理。商业银行经过几十年的发展，已经形成多种的管理架构，其中以层次结构和矩阵结构为主。通过数据仓库可以实现总行向分机构之间数据单向传输，确保数据权威性。分机构与总行参数表双向传输，实现管理信息的实时交互。从而建立起以数据流程为基础，管理结构为框架，数据信息逐级传导的绩效考核立体管理。

3.4 数据仓库使绩效考核预警功能成为可能。传统绩效考核过程管理中考核结果运用是最后一个环节，然后通过数据仓库建立，可以实现考核数据的日、月、季、年的及时更新和反馈，而考核指标的变化波动也可以连续体现，绩效考核管理已从年度、季度向月度、每日考核的趋势发展，通过在应用层设定合理的预警区间，可以对超过阀值的指标进行警示，实现管理的实时性，提高绩效考核对日常经营的风险控制。

3.5 数据仓库可有效提高员工参与绩效考核的程度。基层员工绩效考核中通常以“现买单”方式挂钩分配为主，通过数据仓库将客户、产品、员工有效的关联起来，不但可以将以产品定价决定薪酬水平的目标管理更精细化，同时实现了个体贡献与整体利益一致化，保证员工在实现个人价值最大化的同时提升了机构目标，最大限度地发挥出业绩考核的引导作用，实现机构绩效考核最优结果。

4 讨论

绩效考核作为商业银行决策管理的重要工作，从计划到实施离不开高质量的数据支持。数据仓库作为支持工具，其结构在理论上没有固定和严格规定，可以随着商业银行规模、决策类型、数据特点的不同而灵活设计。下一阶段，将参考国际上通用的金融业逻辑数据模型（FS-LDM)，围绕当事人、产品、协议、事件、资产、财务、机构、地域、营销、渠道十大主题，结合国内商业银行管理实际需求，进一步完善模型内容，使之更具有操作性。