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1、Welcome to HUAWEI Technologies presentation 中国银联信息总中心 数据分析服务简介*数据分析服务环境概况1数据分析的服务流程4团队简介6数据分析的服务对象2案例分享5数据分析的主要内容和数学模型3中国银联概况中国银联目前已拥有近400家境内外成员机构。截至2009 年年底，境内联网商户达157万户，联网POS机具达241万台 ，联网ATM机21.5万台，2009年全国银行卡跨行交易金额达 到7.7万亿元，是银联成立前2001年的83.7倍。截至目前，银联卡受理网络已经延伸至境外90个国家和地 区；目前已有10多个国家和地区的金融机构正式在境外发行 了当
2、地货币的银联标准卡。中国银联信息总中心（原上海信息中心）是负责保障 银行卡跨行核心生产系统、数据备份及其他有关系统安全、 稳定运行和业务处理，提供银联基础对外服务等工作的职能 部门。信息总中心所运营的系统中集中保存了大量的数据， 这为进行多维度的数据挖掘和分析提供了很好的基础。中国银联信息总中心简介信息总中心运营的系统数据库，包含着日益丰富和 复杂的海量业务数据。当前，银行业已逐步走向个性化服务和科学决策阶 段，我们需要利用数据挖掘等现代科学技术，从这些海量 数据中提取出有价值的信息，帮助我们为更好的服务银行 卡业的系统运营和更好了解持卡人的需求，并最终为公司 及成员机构的商业决策服务。数据分
3、析服务背景概述数据分析服务环境概况1数据分析的服务流程4团队简介6数据分析的服务对象2案例分享5数据分析的主要内容和数学模型3服务对象成员机构银联信息总中心银联各分公司服务对象系统 网络 运行技术部 市场部运行部门 发卡部门 营销部门银联分公司数据分析服务环境概况1数据分析的服务流程4团队简介6数据分析的服务对象2案例分享5数据分析的主要内容和数学模型3运营管理中的数据分析系统层面n 重要节假日TPS交易峰值预测针对节假日可能出现的交易高峰， 为机构提前进行系统扩容，升级等提 供参考n 跨行交易规模预测预测粒度支持从年，月，日到定点 的逐层深入分析; 预测结果为年度宏观 指标制定，为系统扩容等
4、提供参考运营管理中的数据分析业务层面n 外部政策对交易影响的实证分析比如房地产政策，VISA市场竞争策 略的影响，以及ATM跨行取款费提高 对交易量的影响的实证分析n 清算资金轧差预测分析合理进行清算资金调度，提高资金 效益，避免清算资金排队n 差错率分析优化系统、报文、终端等存在的问 题，降低各地区、机构的跨行交易差 错率银行卡市场营销中的数据分析n持卡人市场细分研究研究研究持卡人的交易特征，为特 定客户群制定个性化营销策略，提高 营销的精准度，以降低营销成本n联名商户关联性研究为设计满足持卡人多元消费需求的 营销活动设计提供支持n 描述性统计分析n 非参数检验n 多元回归分析n 时间序列预
5、测n 聚类分析n 决策树n 孤立点分析常用数学模型数据分析服务环境概况1数据分析的服务流程4团队简介6数据分析的服务对象2案例分享5数据分析的主要内容和数学模型3数据分析的服务流程市场 抽取 转换 加载 清理 匹配数据处理营销活动 流程优化 业务规则 。 资本运作实施路径 市场信息交易信息客户信息业务数据DATADATADATAOLAP业务策略knowledgeknowledge BaseBaseDataData WarehouseWarehouse数据仓库 /知识库数据挖掘数据分析服务环境概况1数据分析的服务流程4团队简介6数据分析的服务对象2案例分享5数据分析的主要内容和数学模型3交易量预
6、测分析一般通过对历史交易特点进行挖掘和归纳，预测未来年、 月、日和秒的交易规模。交易规模的预测分析一般采用指数平滑和时间序列 预测法。TPS预测模型-MPAE4%u为制定下一年度的工作计 划和目标提供依据。 u为系统系统扩容和升级提 供参考，比如数据库表空 间扩容等。日、定点预测模型-MPAE2.7-2.0%年、月预测模型MPAE1.9%u日预测模型：提前两周左 右发布，可以更早地为交 易量高峰期内的网络监控 批处理应急等提供参考。 u定点预测模型：根据实际 交易量动态调整预数据,每 日12点之后预测结果精度 更高。u交易量和系统的CPU使用 率、内存使用率、文件空 间、数据库表空间等技术 指
7、标密切相关。uTPS峰值预测主要针对重 要节假日可能出现的交易 高峰进行预测。案例1交易规模预测分析系统优化效果测试原因定位和系统优化未来交易趋势预测目标银行确定每年元旦、春节前一周、五一和国庆期间是全国银行卡交易的四个最大的高峰 期，这四个高峰期内的交易量较平时有明显的上升，从而对系统造成较大负荷，可 能会造成交易质量下降。案例2节假日交易质量分析u提供分析数据，配合银行定位原因 u通知银行下一次达到系统容量阈值的时间 u提醒银行及时进行系统优化和升级u提供离线和联机压力测试服务，验证系统优化效果u建立目标银行的交易预测模型 u预测下次到达系统容量阈值的时间u确定交易量增幅，成功率降幅阈值
8、u筛选目标银行 u确定系统容量阈值在重大节假日前对主要机构节日期间的交易规模进行预测修正，并结合机构历 史峰值情况，对机构未来交易高峰是否会出现交易质量下降的情况进行风险等级判 定，对风险等级较高的机构进行跟踪和提醒，主要处理流程： u预测机构节假日交易规模 u量化预测交易规模域历史峰值对比关系 u量化历史峰值日成功率与日常成功率对比关系 u量化机构对整体影响程度 u评定机构节假日交易质量风险 u分析、跟踪高风险机构案例3节假日交易质量风险评定分析n对银联的总体影响分析 7月下旬国内很多发卡银行提高了ATM跨行取款的手续费，这对银联ATM取 款交易产生了一定影响。我们通过对比近期交易变化趋势，
9、估算出如果未发生手续费提价的情况 下，10年8、9月份ATM取款的交易占比理论值，并与调价后的实际交易占比比 较，从而分析和测算这一外部事件对银联总体跨行交易规模和收益的影响程 度。案例4ATM取款费提高对交易影响分析这种影响性的分析和测算也可以扩展到银联分公司和发卡银行层面。案例5清算头寸预测分析进行清算头寸预测，尤其是重大节假日前，对付差金额较大的机构进行提醒和 沟通，可以为机构提供帮助： u合理进行资金调度提供科学依据 u及时调度资金，避免积压资金，提高资金效益 u满足银行卡资金清算，避免清算排队 u改善工作机制，被动变主动，提高服务水平采用季节指数平滑和回归相结合的分析方法，预测误差在
10、56左右。定期 通过分析报告向机构提前发布未来两周各资金汇划日的头寸预测数据，为机构的 资金合理调度提供参考；同时也对上一期预测数据的进行验证和误差分析，从而 逐步优化模型，提高预测精度。案例6有效降低河南农信ATM差错率分析1基本思路：一、目标银行确认u跨行交易差错率高，且差错影响度排名靠前差错影响度=差错率*差错调账交易占比二、差错率分析u数据统计：高发终端分布、应答码分布、差错调账业务分布、原因码分布等 u目标机构联动：统计数据持续反馈机构核查并跟踪 u分公司联动：统计数据持续反馈目标机构所属分公司，由分公司技术部门协助 排查 u科室联动：统计数据反馈相关科室，联动排查和分析 u优化改进
11、：制定优化方案，实施改进，持续跟踪n河南农信ATM差错率实例分析：一、河南农信ATM差错率基本概况河南农信的交易均为间联的ATM交易，且1-7 月跨行ATM差错率远远高于行业水平二、总公司开展的工作持续对河南农信高发终端、差错业务分布进 行统计分析，并联动河南分公司协助排查案例5有效降低河南农信ATM差错率分析2三、河南分公司开展的工作实地走访，提供河南农信重视程度，成立专项小组，主要原因顶定位和改进 措施实施如下：现象原因已完成的改进措施冲正返2590域原始数据单元中的一项赋值 错误更正报文交易返96并发量过大，造成更改同一个垫 付户报错优化程序加上WAIT机制后解决账户状态不正常，已销户截
12、取卡号通知网点告知客户，尽量减少这种无效交易交易超时月初月末查询压力过大，系统资 源忙 1、暂时封掉查询量较大的服务，改在中午闲暇时间段放开，减少 高峰时段并发量过大占用资源忙的情况； 2、抓取造成查询压力的操作语句，优化索引，提高检索速度发卡短款部分时段核心系统压力过大，银 联前置保存返回数据产生丢失字 段的问题 优化前置程序数据分析服务环境概况1数据分析的服务流程4团队简介6数据分析的主要对象和内容2案例分享5数据分析的主要内容和数学模型3分析团队简介u陈汉 8年数据挖掘工作经验，5年银行卡数据分析工作经验u黄珍妮 8年数据分析和数据挖掘工作经验u蔡创捷 曾就职农业银行总行，4年差错业务处理和分析工作 经验谢谢！
