企业架构 (EA)

企业架构 (EA) 是一个用于管理和融合企业IT资产、员工以及业务活动的综合的框架，具有可操作性。EA是用来确定信息和信息技术如何支持业务活动并为企业带来业务效益的管理工具，它不仅是IT与业务融合的理论基础，而且更是一种有效且实用的方法。

1.企业业务架构 (EBA)
企业业务架构是企亚关键业务战略以及他们对业务功能和流程的影响的表达。通常包含业务功能、流程和信息价值链的当前和将来的状态模型，通过信息架构、技术架构以及应用投资组合来进行实施，可定义为支撑竟争优势的业务设计。

2.企业信息架构 (EIA):
企业信息架构是一个由EBA驱动的模型集来描述企业信息价值链，主要包括建立关键信息流模型，描述业务事件的关键输出信息，扩展组织边界到外部信息来源和流向，使企业能快速进行业务决策和信息共享。

3.企业范围内的技术架构(EWTA):
企业范围内的技术架构是一个逻辑一致的技术原理集合; 指导组织信息系统和技术基础结构的工程化。EWTA是对整个IT战略的表达。

4.软件架构：
在IT 行业架构的一个更早更普遍的概念应用是“软件或应用程序的架构”。软件架构起源于软件工程，是关于软件系统的有机组织的决策集合、结构化元索的选择以及元素之间的接口，通过这些接口以及元元素的协作构成软件系统。

 

 

银行的业务架构

业务架构描述了各业务之间相互作用的关系结构，业务架构以业务战略为指针，以各主营业务为主线，以各辅助业务为支撑，以人流、物流、资金流、信息流等联络各业务线，构成贯彻业务战略的基本业务运作模式。银行业务价值链上的核心产品包括储蓄、信贷、支付、结算、国际业务、中间业务等，资金运作、营销和服务也是国内银行机构的基本业务职能。在管理层面，包含人力资源、财务、风险、科技管理等。股东、银监会、人民银行则对金融机构进行决策、监管和指导。

业务价值链
按照企业架构的分析方法，将银行的业务价值链抽象为: 市场规划 、产品研发、营销、销售、产品运行、服务、财务核算、风险管控、决策支持、内部管理等。

 

业务组件
按照市场规划、产品研发、营销、销售、产品运行、服务、财务核算 、风险管控、决策支持、内部管理等业务价值链，绘制出了国内银行的业务组件视图 。

 

业务架构模型

 

银行的业务架构模型与业务经营转型和精细化管理等新战略一脉相承，充分体现以客户为中心、以产品为支撑，全面支持“前台前移、中台上收、后台集中”的流程银行再造的理念。
业务架构模型可进一步提炼为五大领域:
一是产品与服务领域
满足客户的金融需求，提供优质高效的金融服务的同时，为银行创造利润。
二是营销支持领域
通过建设企业级客户信息系统，提升客户识别与评价能力，增强对客户经理的营销支持，完善客户与客户经理的考核评价体系。在此基础上，实施网点转型，不断加大电子银行服务渠道创新步伐，达到了解客户，销售产品，提高内部工作效率的目的。
三是业务运营领域
通过对作业、配送、监督、清算、响应及参数配置的集中处理，提升银行的运营效率和成本控制能力。
四是风险管控领域
通过对市场、信用、操作风险及合规管理的信息化，提高银行对风险的识别、计量与监控能力，降低风险、稳健经营。
五是信息披露及决策分析领域
通过建设银行的企业级数据仓库，实现业务经营信息、会计核算信息、内部管理信息、组织机构和人员信息有机融合，建成银行统一的数据视图，并以分析模型为指导，辅助管理决策，满足监管需要 。

银行IT架构与业务架构的关系

银行的企业架构按照纵向划分成了五大领域 而IT架构则按照EA 方法论，横向划分成了四大架构。业务架构和IT架构的关系，呈现一个纵横交错的矩阵式结构。
二者之间的关系表现为: 第一 ，业务架构和IT架构是互动的、紧密耦合的、相互促进的，业务和技术部门在新一代核心银行系统建设中必须密切配合。第二，业务架构沿五大领域纵向展开，分别确保各领域的业务规划和需求整合，IT四大架构横向贯穿于业务架构的五大领域，发挥核心银行系统建设的整合与统筹作用。

 

应用架构建设

企业架构是研发领域规划中的重要工作，是能够精确联接企业战略和具体项目技术方案的核心纽带。它阐述了企业级的业务架构 并以此为依据，建设企业级的应用架构，确保企业级的应用架构能够充分而又必要地支撑业务架构。所以应用架构必须依托于业务架构来建设，反之应用架构的规划实施也将有利于促进业务架构的优化和完善。
按照企业架构的理论框架，把银行业务架构按照业务布局、结构 流程、运营和管理组织维度分为不同的应用领域来分别开展工作 这五大业务应用领域具体如下：

 

(1) 产品与服务领域:
完善基础产品服务平台，落实服务业务战略规划，积极拓展新兴业务、金融市场业务以及各类具有高附加值的业务领域 ，形成更加丰富灵活的产品服务体系。

(2)营销支持领域:
通过建设企业级客户信息系统，提升客户识别与评价能力，增强对客户经理的营销支持，完善客户与客户经理的考核评价体系。在此基础上，实施网点转型，不断加大电子银行服务渠道创新步伐：实现客户在不同渠道上的一致性体现，形成以客户为中心的营销体系。

(3) 风险管控领域:
对信贷管理、内部评级等进行全面优化升级，提升银行信用风险 、操作风险、市场风险的识别和管理能力 ，有效提高风治理和防范水平，形成建全的风险管控体系 。

(4) 业务运营领域:
构建后台业务集中处理支持平台，对财务会计、运营支持等系统进行重新建设和优化，使具有资源集中性特点的业务由银行后台集中运作，提升银行的运营效率和成本控制能力，形成有效的营运体系。

(5 ) 信息披露及决策分析领域 :
完善基础数据管理和分析，实现业务经营信息、会计核算信息、内部管理信息、组织机构和人员信息有机融合，构成银行的统一数据视图，并以各种分析模型为指导，为银行对外信息被露建立统一出口，形成一个可信的风险报告和信息披露体系。

银行应用架构建设模型：

 

银行新一代核心银行系统的应用架构建设以全面逻辑集中为设计目标，引入前中后台的流程银行理念，采用了面向服务的分层设计思想，将应用架构分为“操作环境/渠道层” 、“集成层”、“客户层” 、“产品/交易层”、“核算层”、“管理报告与决策支持层”六个层次。

操作环境/渠道层的作用是为核心银行的业务办理者 (客户、前台的营销与客户服务人员、后台的业务集中办理人员)提供操作界面和交互控制，处理这些用户发起的操作事件，采集他们输入的信息，调用相关的后端服务来处理他们的请求，并向他们展现处理结果。

集成层的作用是做好核心银行系统在接入和处理的良好衔接，是业务接受和业务处理的中间桥梁，要处理好进行业务处理过程中所需的各种后端服务，即各类资源 (客户、产品、合约以及各种企业内部资源等等) 的管理与访问服务，以及基于这些资源提供的交易服务和其他服务。这就需要依托企业数据总线，实现流程调度 完成功能的完美集成。

客户层的作用是整合核心银行系统所需的客户资源，提供统一的客户信息视图和操作型的客户关系管理，在建立起统一的客户视图基础上，完成客户的识别、开发与维护，能够有效地支持以客户类型 (个人 、公司) 为主线组建营销支持与服务体系的业务战略 。

产品层的作用是为整个核心银行系统提供强大的产品支撑功能，确保银行能够快速地构建新产品，能够灵活地应对汇率、利率和定价的变动，以及基于己有产品进行组合，并在此基础上在此基础上拓展各类延伸及新兴业务 。

风险管控层的作用是对核心银行业务处理的全过程进行监督，在此基础上实现健全的风险管理和控制体系，风险管控贯穿我行前中后台所有业务流程，消除风险控制空白，提高风险管理水平。

核算、管理报告与决策支持层的作用是对核心银行业务办理的结果进行数据加工和统计分析，基于新会计准则，建立完善的财务会计、管理会计应用体系，实现多维核算和多维数据积累，并依托数据仓库技术，完成多维数据加工、挖掘和分析，为银行经营战略决策提供科学依据。

数据架构建设

以提升信息资产价值为目标，在银行业务战略和IT战略指引下， 对数据的产生、处理、传递、应用等过程进行规划、梳理和完善 ，全面提升数据质量，保障信息安全，为银行经营管理提供全面有效的信息支持，实现信息资源的效益最大化。

银行数据架构建设模型：

 

在数据架构建设模型中，核心内容是规划和治理两个层面的工作。
1、规划层面
包括数据架构规划和信息资源管控体系规划两部分内容 ，主
要是形成企业级的数据视图 ，并解决全行数据如何管理的问题。
(1) 数据架构规划
规划内容分为“企业级数据标准体系”、“企业级数据模型” 、“企业级数据存储架构 ”三个方面，目标是形成企业级的数据视图，为后续数据质量完善和管理信息系统建设提供指导和依据。其中，企业级数据标准体系规划是搭建数据标准体系的框架，明确需要建立哪些数据标准，如何应用这些数据标准，以及各类数据标准之间的关联关系；“ 企业级数据模型规划”主要是通过逻辑数据模型的建设，明确企业级的业务数据需求，以及具体数据之间的关联关系，一般情况下，逻辑数据模型应当主要依据数据标准来建立；“企业级数据存储架构”主要是对信息数据按照不同特征进行归 类，如:交互型、集中型、管理分析型以及决策支持型信息等，主要解决各类数据如何分布、如何存储的问题，形成数据分布图，作为新项目数据设计和部署实施的决策依据，以保证项目设计时能够从数据的角度考虑如何满足性能、可用性、安全性的要求。

(2) 信息资源管控体系规划
主要是解决信息资源管理管什么、如何管、由谁管的问题。针对信息资源的管理的三个主要方面 (数据生命周期管理、数据质量管理、数据安全管理) 以数据生命周期的各个过程(产生、加工、传
输、应用、归档等)为主线，确定各环节的管理内容、工作流程、部门分工、职能责任等。形成比较完善的管理机制，保证数据的完善、安全与高效。

2 、治理层面
主要包括数据质量管理、数据标准建设 、管控体系建设和信息系统建设等四个方面，工作范畴属于对信息资源管理规划的具体实施及完善深化 。
(1) 数据质量管理
数据质量管理就在统一的信息规划和数据标准下，对系统中的数据质量完善程度进行监控和管理，既包括对历史数据的清理与修 正，也包括对当前数据的合规管理。数据质量的衡量标准是数据的完整性、规范性和准确性。例如: 系统的数据设计是否符合规划 、系统中的数据标准是否符合规范、数据维护是否存在违规操作、各类信息数据是否规范准确等。数据质量管理是一项全行性的长期工作，涉及几乎所有业务部门的参与，因此，需要有合理的部门分工、职责划分，并且有严格的检查、评价及考核机制予以保障。

(2) 数据标准建设
数据标准简而言之就是对各类数据概念的标准化定义 ，主要描述业务数据概念中包含哪些信息，以及这些信息的特性，分为业务数据标准 (如: 基础数据业务标准、复合数据业务标准、数据实例业务标准) 和技术数据标准。数据标准建设，就是在数据标准体系框架下，对业务处理流程中所涉及的各个数据概念进行标准化的定义，并确定与之对应的结构。数据标准建设的成效，一方面取决于数据标准制定的合理性，另一方面取决于统一实施的程度。由于制定数据标准的专业性很强，而推广应用存在较强的主观性， 通常经验是成立专门的标准委员会，对数据标准的制定进行评审，并建立配套的把关机制，保证在新系统开发和老系统改造时，对统一数据标准的实施应用。

(3) 管控体系建设
主要是落实信息资源管控体系的规划，进行相应的组织机构建设，按照规划中的明确职责分工和工作流程，制定相关规章制度和管理办法，建立督导检查和考核机制，保证信息资源管控体系的高效和规范，确保数据生命周期管理、数据安全管理、数据质量管理的有效性。

(4) 信息系统建设
信息系统是信息数据录入、存储、加工、传输的载体。信息资源规划、数据标准建设的成果，需要落实到信息系统建设中，才能发挥出实际效益。数据治理中的信息系统建设，一方面管理信息系统的开发建设，主要包括全行性的用于数据管理的信息化基础设施类项目，如: 基础数据平台建设、数据仓库建设、数据总线建设等，以及全行性的综合分析与报表类的项目，如:综合报表系统 、综合信息分析系统等;另一方面建设是其它信息系统遵循数据治理的规划，统一执行数据标准的工作。信息系统的建设与完善是个长期的过程，需要在数据架构规划下，结合银行实际情况视条件逐步实施，例如，数据仓库的建设前提，是数据源头系统中基础数据的相对完善。

基础架构建设

基础架构建设主要研究解决如何建设信息技术基础性资源的问题 银行的基础架构建设模型:

 

IT 治理架构建设

IT 治理架构建设主要解决如何建立一个科学有效的IT组织架构，理顺关系、防控风险、提高效率。
IT治理，是一个由关系和过程所构成的体制，用于指导和控制企业，通过增加价值，同时平衡信息技术及其流程的风险与收益，来确保实现企业的目标。IT治理是公司治理必不可少的一部分，它负责有效、高效地实现相关企业流程的重大改进。IT 治理为IT 过程、IT 资源、信息与企业战略、企业目标的连结提供了一种体制。IT治理将IT任务的规划与组织、获取与实施、交付与支持、监控的最佳实践整合起来，并加以制度化，从而保证企业的信息与相关信息技术对企业业务目标的支持。这样，IT治理使得企业能够充分发挥其信息优势，实现利润最大化，抓住机遇进行投资，赢得竞争优势。

在不同层级上建立IT与业务协调的决策机制，确保信息科技工作符合全行业务发展的要求，规范决策流程，提高决策效率。
(1) 战略层: 建立高层组织负责对信息化战略规划、重大政策与重大项目建设进行决策与协调，实现规范、高效的高层管控，确保信息化战略规划与全行业务发展战略规划的一致性。
(2) 管理层:科技专职管理部门负责建立应用架构、基础架构、数据架构、资源配置的统筹与决策机制，保证应用架构、基础架构、数据架构与业务架构一致，保证信息化资源配置符合业务发展需要。
(3) 实施层:强化项目管理、业务需求、软件开发、软件测试、生产运行等具体工作的组织、实施与管理，保证信息科技具体工作成果与业务目标的一致性，保证项目技术方案与信息化整体架构的一致性。

 

举例：

民生银行换心的实施过程：

首先，是银行的战略目标：

目标的运营模式：未来银行的业务基础

目标的组织架构：业务将如何被组织

目标的业务与技术需求：产品、服务的技术需求

一、运营模式：

例如：

平衡的业务组合，对公和零售业务（包括：互联网），以分散经济周期对收入带来的影响

协同营销与交叉销售，每个客户账户有多个产品类别在其中

开放的业务平台，除了银行本身的传统存、贷业务，还支持第三方产品，中间业务、人民币业务、外汇业务

差异化与客户集中，针对细分市场对客户进行差异化服务（例如，大数据营销、智能投顾等）

整合渠道营销与管理，网银、电子银行、手机银行、电话银行、网点等，各个渠道对客户整合划一

现状与差距分析：

例如：

与业务战略的一致性：

一些银行正在业务转型，对公为主转型平衡业务组合

客户信息分散无法集中分析：

各产品、业务线、产品组合盈利分析能力不足

各组织单元间的协调：

总行、分、支行等，系统外挂、应用不一致，支撑组织结构能力不足

流程效率：

柜面处理流程繁琐、效率低，无法满足客户需求

风险管理：

反欺诈、反洗钱、大数据风控等不够成熟

 

二、组织结构满足业务战略目标的需要，战略选择的不同，直接影响组织结构、业务管理流程的不同，从而对核心系统的要求不同

 

例如：产品管理

三、总体的改造计划

对核心模块的改造实施影响评估，优先度矩阵

核心业务系统

产品结构

 

附：当时民生银行的系统架构（改造前）

接下来就是确定需求和组织实施，挑选供应商

上海农商行换心实施过程：

系统应用架构
根据上海农商银行的现状,结合金融信息化的发展趋势,银行不再仅仅需要一个统一的会计核算的系统,而是通过核心业务系统的建设,实现前、中、后台各个业务系统的贯通和整合,通过信息技术使从渠道和支付,到产品和服务,再到经营分析、监管上报各个层面的银行业务协调一致、互相支持,形成统一的整体。这就是核心业务系统整体解决方案的主要目标。

为实现这一目标,融合其国内外的成熟产品,结合多年IT规划的实践经验,为上海农商银行设计了核心业务系统的整体解决方案,提供包括综合柜员系统、核心业务系统、企业服务总线、数据整合平台等在内的一系列产品和平台,初步构建了一个真正整合一体,达到国际先进水平的IT体系,未将来进一步的扩展打下坚实的基础。

为了实现这一目标,架构设计原则是
以客户为中心,根据业务需求规划架构和产品;
结构层次灵活、开放、可扩展;
实现服务、数据的共享、集成。

 

 

数据移植
第一,确认核心业务系统项目方案涉及的数据移植范围:原综合业务系统向新核心业务系统的移植,综合前置各渠道系统、中间业务的数据移植,以及其他外围系统的数据移植。
第二,收集和对比新旧系统的数据关系,完成数据映射,给出新旧系统的数据差异和数据补缺方法,完成数据移植详细设计和数据映射词典;
第三,在完成数据移植详细设计后,开发数据导出程序、数据补缺程序、数据转换程序和数据导入程序,开发数据校验和帐务校验程序;
第四,对数据移植程序和移植的结果进行正确性验证。在完成数据移植程序开发后,选定典型日期进行移植并验证数据移植结果,进行移植并验证数据移植结果。
第五,为UAT用户测试提供数据。