迄今为止,银行的风险管理多是一些非实证分析的手段和人为的主观估测,应用信息技术以及专家系统加强管理、防范风险的整体水平不高。在全球经济一体化进程不断加快,市场竞争日益国际化、激烈化的形势下,商业银行亟需强化自身的知识积累并形成自己的核心能力,以增强预测与应对市场风险的能力,提高获利水平,从而增强商业银行在中国加入WTO后的竞争力。哈尔滨银行是全国性股份制商业银行,十年来,伴随着中国经济和金融业的发展进程,逐步形成了与现代商业银行相适应的多元化股权结构、日益完善的公司经营机制。然而,在哈尔滨银行迅速发展的同时,防范和化解潜在风险的压力也在不断增加。本文以哈尔滨银行银监会报表项目为背景,结合其自身业务特点,机构设置等具体情况采用最新的软件开发技术、数据仓库以及商业智能技术研发实现业务数据的抽取、转换、清理、利用的过程,这对于增强哈尔滨银行自身竞争力,实现可持续发展意义重大。首先将正在运行的、各自独立的多个数据源统一组织,通过ETL(数据抽取、转化和加载)过程进行清理加工,消除元数据中的不一致性实现各个系统之间的交互及信息承载,建立企业级数据仓库。然后对相关监管报表的数据结构向报表数据区进行数据映射定义,自动完成报表基础数据区的数据加载,结合手工在线补录及表内、表间平衡的自动校验以保证数据的准确性、完整性。接着梳理监管指标体系,综合行业最新成果、结合行内数据,针对不同风险类别探讨与哈尔滨银行经营状况相适应的综合风险预警、决策树风险分析模型及模块原型设计与实现,对商业银行风险指标、经营管理活动及综合风险趋势进行动态监测和分析,及时发现风险隐患。系统的实现基于金融企业内部已经建立的Intranet内联网络,结合Internet技术,采用了B/S网络架构,使用微软DTS、C#、COM组件等技术来实现数据处理和数据分析功能。在系统设计中,使用了面向对象的分析、统一建模语言UML,并采用数据仓库、商业智能和.NET架构技术进行系统分析和设计。