通過技術手段挖掘數據運行風險的探索正處於起步階段，因同業各銀行核心業務系統的架構和設計均有較大程度的差別，立足於各自系統開發數據運行風險管理系統是目前同業的共識。

伴隨着銀行交易量的增長，生產系統運行過程中的風險數據也不斷增多，而數據運行風險是每個銀行風險管理體系的重要組成部分。交易過程中產生的風險隱患，如日常系統掛賬、行部掛賬、賬戶借貸不平、總分不平、清算不平、資金清算關係維護錯誤、損益科目開設通用賬戶等情況，都直接影響到生產系統的正常安全運行；同時，生產系統中的各種不規範數據，也已成爲生產運行的風險隱患，數據運行風險管理系統（以下簡稱DOMS）正是在此背景下應運而生。

一、項目背景

由於種種原因，農業銀行的數據運行風險管理工作始終停留在手工操作、重複勞動的初級階段。當找到某個切入點時，首先需要通過手工編制腳本從數據庫提取原始數據，之後，再輔以其他相關工具加以分析。在形成最終風險數據之後，將數據下發各分行，由各分行督促網點進行整改、反饋，後臺再定期進行跟蹤、覈實，相關的工作量較大，且存在一定的時滯，分行也處於較被動地位，無法主動、及時地獲取具有針對性的數據運行風險信息。DOMS以“提高運行效率，保證運行安全；抓住主要矛盾，解決突出問題”爲開發思想和目的，以數據再加工爲主要手段、以全行運行風險管理人員爲主要受衆、以高針對性的不規範數據運行風險信息和異常交易信息爲主要輸出產品，以開拓風險管理方式新途徑爲突破口，將對農業銀行數據運行風險管理提供強有力的技術支持。

目前，通過技術手段挖掘數據運行風險的探索正處於起步階段，因同業各銀行核心業務系統的架構和設計均有較大程度的差別，立足於各自系統開發數據運行風險管理系統是目前同業的共識。

二、系統特色

DOMS着眼於數據運行風險信息、立足於向用戶提供切實、有效、直接、明確的風險信息，以最大化減輕各級用戶數據運行風險管理工作量爲責任，努力開拓農業銀行風險管理工作新方向。DOMS是對現有體系的一個重要補充，在生產系統中的定位如圖l所示。其特色有以下幾方面。

1．信息針對性強

DOMS着眼於後臺全量數據，向各級機構提供迫切需要的數據運行風險信息，更爲切中要害，更具有針對性。DOMS的風險信息提取規則，並非對單一指標進行簡單判斷，是通過對後臺各種不同類型的數據進行綜合分析得出的結果，是各級行數據運行風險管理人員長期以來經驗積累的總結。本系統揭示的風險信息，絕大多數已經形成風險隱患，無需用戶再行實施二次甄別，努力減少各級用戶的工作量。

2．數據採集高效

以往的數據運行風險管理工作，以大量人工採集、人工分析、人工發佈等手段爲基礎，雖然取得了一定的成效，但是效率較低。爲了更好地發揮數據集中後的優勢，將人工成份減少到最低限度，提高數據採集效率，將有規則可循的風險信息提取工作交由DOMS自動完成，開拓了一條風險信息數據採集自動化、高效率的新路。

3．信息流轉快捷

以往採集到風險信息或需清理的數據後，需要通過其他方式將數據發佈至一級分行，再由一級分行層層轉發至基層網點，其間環節過多，流程過長，時效性也無法得到保障。DOMS的啓用，開拓了全行性、統一性、高效率的數據運行風險信息流轉體系，將信息自動分發至所屬機構，給各級行日常數據運行風險管理工作帶來了極大的便利。

4．規則動態管理

在新業務不斷拓展、新產品不斷上線的背景下，相應的數據運行風險也或多或少隨之伴生。爲了適應業務高速發展的新形勢，提高數據運行風險管控能力，DOMS採用動態方式制定風險信息提取的規則，即可根據業務系統和風險熱點的變化，由系統管理人員進行相應調整。

5．自動升級督辦

爲了確保DOMS發佈的各類風險信息得到及時、準確的處理，防範運行風險、操作風險、資金風險，系統提供了信息風險級別和處理機構的自動“升級”、“督辦”等功能，全程跟蹤、監督風險信息的處理過程，確保風險信息得到切實有效的處理。

三、核心模塊簡介

目前，DOMS有系統參數、信息庫管理、數據覈查書、規則管理、數據清理、服務信息、通知公告、信息交流8大模塊，其中最核心的是規則管理、信息庫管理和數據清理3大模塊。

1.規則管理

對DOMS需採集、管理的數據按照一定的業務邏輯屬性進行抽象分類，形成相應規則納入DOMS規則庫進行管理。通過規則的定製、維護，實現對DOMS各類信息的數據採集源、數據結構、採集範圍、採集頻率、信息屬性、數據類別、升級週期、數據發佈等要素定義。規則是數據採集、數據發佈、數據處理的總引擎，通過規則的制定維護和合理調整，滿足用戶對風險信息採集處理的動態調整需求。爲適應實際業務不斷變化、各分行業務差異以及新業務上線、業務系統變更調整等情況，DOMS的數據提取規則並不固化於系統內部，根據實際需要可對規則進行相應的調整。規則庫管理模塊的功能與業務系統數據庫、DOMS風險信息數據庫的關係如圖2所示。