建行龙卡业务信息管理分析系统需求说明.docx

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中国建设银行
龙卡业务信息管理分析系统
需求说明

(复审稿)
一、前言
中国建设银行发行龙卡已近十年，形成了比较全面的龙卡系列产品。截止1998年6月30日，发行总量达到2458.34万张，特约商户4.9万家，ATM 3490台，POS 31812台，具备了一定的规模。
龙卡业务实行统一管理、集中核算、分级经营的体制。总行设信用卡业务部，在省（自治区）分行设信用卡业务部，直辖市、计划单列市分行设信用卡业务部，兼具管理和经营职能，地、市分（支）行设信用卡业务部，经办本部门龙卡业务，县级行和有些不具备发卡条件的城区支行经办上级行委托办理的龙卡业务。
龙卡业务的基本内容包括：市场推广，发卡，持卡人服务，特约商户服务，取现网点管理，信用控制和风险管理，会计核算等。
龙卡业务无论管理还是经营都要求相对集中，需要在龙卡业务的整个运行过程中实现电子化。并且随着龙卡发行量的增多、交易额的增大、市场的拓展以及竞争的日益激烈，不论是市场开拓人员还是管理决策人员都迫切地希望建立起一套全行龙卡业务信息管理分析系统。以便安全高效地开展龙卡的各项业务。为此我们制定了这份《龙卡业务信息管理分析系统需求说明》。
《龙卡业务信息管理分析系统需求说明》遵循《中华人民共和国国家标准 - 计算机软件需求说明编制指南》（GB9385-88）的原 则，主要包括以下三部分内容：

¨ 前言：对整个需求说明作一个综述

¨ 项目概述：描述需求说明的一般概述

¨ 具体需求：描述龙卡业务信息管理分析系统的具体需求

¨ 附录：描述龙卡业务信息管理分析系统可行的配置方案

1.1 目的
1.1.1 目的
我们完成的《龙卡业务信息管理分析系统需求说明》主要是达到以下五个目的：

· 建立对龙卡持卡人、特约商户及发卡行的实时分析，为拓展龙卡业务的市场份额，增加效益，控制风险提供决策的依据
· 准确全面定义龙卡业务信息管理分析系统的需求，明确系统的目标和功能，为相关部门提供对系统的统一理解，为业务部门判断系统是否满足业务需要提供依据，为科技部门设计与实现系统提供标准
· 在实际开发系统前尽可能全面考虑需求，减少以后可能出现的重新设计、重新编码、重新测试等工作
· 为实施方案、核定成本、编制计划进度提供依据
· 为项目完成所进行的测试认证提供基准

1.1.2 预期读者
《龙卡业务信息管理分析系统需求说明》的预期读者是：对龙卡业务和系统作出决策的建行管理人员，包括：

· 参与需求分析的有关业务人员
· 有关技术决策和软件开发人员
· 总行信用卡部或科技部认为需要查阅本说明的其他人员
1.2 范围
1.2.1 系统名称
中国建设银行龙卡业务信息管理分析系统

1.2.2 系统功能概括
本系统应能提供以下功能：
1) 对龙卡持卡人的分析
2) 对特约商户的分析
3) 对发卡行经营管理的分析
4) 对法卡行设备管理的分析
5) 对龙卡经营的效益分析
6) 对网点经营管理的分析
7) 对龙卡业务市场开拓的分析
8) 对龙卡业务的风险控制
9) 对外币信用卡收单业务的分析
10) 对消息文档的管理
1.2.3 系统应用
本项目的提出者为中国建设银行信用卡部。
本项目的用户为中国建设银行信用卡业务的各级管理、经营机构。
本项目由中国建设银行科技部协助完成。

1.3 定义、缩写与略语

¨ 建行 - 中国建设银行的简称。

¨ 信用卡 - 银行或其它财务机构发行的一种信用凭证。
从广义上说，凡是能够为持卡人提供信用凭证、持卡人凭卡存取现金、购物消费或享受其他服务的特制卡片，均可称为信用卡。广义的信用卡包括贷记卡、借记卡等。
从狭义上说，国外的信用卡主要指银行发行的贷记卡，即不需要先存款，而使用银行核定的信用额度。国内目前所发行的信用卡是准贷记卡，即先存款后消费，特殊情况下允许小额善意透支。
本文所指的信用卡指广义的信用卡。

¨ 银行卡 - 商业银行发行的各类金融交易卡的统称。

¨ 龙卡 - 中国建设银行发行的各类金融交易卡的统称。

¨ 龙卡信用卡 - 由中国建设银行发行的。目前为准贷记卡， 逐步向贷记卡过渡。

¨ 龙卡转帐卡 - 中国建设银行发行的转帐卡（含储蓄卡）， 是进行联线交易和实时扣帐的借记卡。具有转帐结算，存取现金和消费功能。不能透支。

¨ 龙卡专用卡 - 中国建设银行发行的具有固定帐户、专门用 途、在特定区域使用的借记卡。具有转帐结算，存取现金功能。不能透支。

¨ 龙卡储值卡 - 中国建设银行发行的，根据持卡人要求将其 资金转至卡内存储，交易时直接从卡内扣款的预付钱包式借记卡。具有小额支付功能。

¨ 维 - 是指在决策分析时，对某类事物进行分析的角度。

¨ 量 - 是指在决策分析时，决策人针对某类事物所关心的 数值指标。

¨ OLAP - 联机分析处理 (OnLine Analysis Processing)。

¨ MDD - 多维数据库 (Multi-Dimensional Database)。

1.4 参考资料

1. 《中国人民银行银行卡业务管理办法》

2. 《中国建设银行龙卡章程》

3. 《中国建设银行信用卡业务管理办法》

4. 《中国建设银行信用卡会计核算手续》

5. 《中国建设银行转帐卡规则》

6. 《中国建设银行转帐卡业务管理办法》

7. 《中国建设银行柜面业务需求说明书 - 银行卡部分》

8. 《中华人民共和国国家标准 - 计算机软件需求说明编制指 南》（GB9385-88）

二、项目概述
2.1 产品描述
本项目主要是面向建行信用卡的决策管理人员，辅助他们做好龙卡的市场拓展、效益增长、风险防范的工作。
本系统与信用卡业务系统有数据接口。
2.2 产品功能
本项目提供以下功能：
· 对持卡人交易、余额、积分、透支情况、持卡数量等进行分析和管理
· 对特约商户的数量、交易、积分和行为等进行分析和管理
· 对发卡行的效益、发卡数和设备等进行分析管理
· 对网点的行为和积分等进行分析和管理
· 对龙卡市场的开拓进行分析管理
· 对龙卡业务风险防范的分析管理
· 对外币卡的交易情况进行分析和管理
· 对各种消息和文档进行管理

2.3 用户特点
系统的预期最终用户是中国建设银行内的信用卡业务部门的人员和管理部门的决策人员。在使用本系统之前应接受相应的系统培训。

2.4 一般约束
为了使最终用户的操作方便、直观、易用，本系统的用户界面采用图形用户界面，建议使用Windows 95 或 Windows 98。

2.5 假设和依据
本系统的基本数据由信用卡业务系统抽取提炼而成，如果某些数据在业务系统中不存在，假设可由数据采集人员人工录入或用其它方式获得。
《中国建设银行龙卡业务信息管理分析系统》需求说明在数据结构上主要依据《中国建设银行柜面业务需求说明书 - 银行卡 部分》。
在以上假设基础上，本系统应具有一定的适应业务制度改革和变化的能力。

三、具体需求
3.1 需求概述
《中国建设银行龙卡业务信息管理分析系统需求说明》是根据建设银行信用卡经营管理和决策人员的要求，在业务系统的分析基础上制定出来的。它不仅能够满足当前对业务的分析决策，而且还能适应未来业务的发展变化的要求。
本需求对以下十个方面的的分析进行了详细的说明：
1. 对龙卡持卡人的分析
2. 对特约商户的分析
3. 对发卡行经营管理的分析
4. 对法卡行设备管理的分析
5. 对龙卡经营的效益分析
6. 对业务网点经营的分析
7. 对龙卡业务市场开拓的分析
8. 对龙卡业务的风险控制
9. 对外币信用卡收单业务的分析
10. 对消息文档的管理
3.2 系统总体结构
根据建行管理架构，业务需求以及网点分布，我们建议整个系统采用三层架构，在总行建立企业级数据仓库，在一级分行，二级 分行建立数据仓库，同时在县支行一级建立数据集市系统。整个系统数据采用由细到粗的组织方式，各行可以对本行信息进行分析，同时，上级行可以对下属行信息进行分析。这样，能够做到对全行数据进行完整，准确的分析， 便于领导决策管理。

3.3 系统逻辑特征
建行信用卡管理信息系统是一个具有面向管理和决策的信息系统。除了信用卡业务处理的一般流程之外，该系统还涉及持卡人信息分析、特约商户信息分析、发卡行及网点分析、效益分析、市场开拓分析和风险控制分析等重要的信用卡业务信息分析及消息文档管理。在这些业务分析中，数据访问的特点是注重对大量业务基础数据的统计和分析，而不局限于对单个记录的检索和更新。同时，查询和分析的角度、模式随着具体的要求频繁变化，没有一个固定的模式。此外，由于统计学上的需要，历史数据也需要在联机的分析中体现。
针对这种具有联机分析特点的应用需求，采用业务系统的数据库应用模式在实现中会有很大的局限，这主要表现在：
第一，业务系统的数据库应用主要面向联机事务处理，用户对系统响应时间要求很高，系统的平均负荷在系统设计的总处理能力中占很大的比重；而联机分析应用的特点是查询频率虽然不高，但每个查询却十分复杂，涉及数据库中大量的数据以及扫描、分组、排序、统计等各种操作，极少根据索引直接访问记录。因此，一旦有联机分析型的应用作用于业务系统，业务系统的运行效率势必受到极大的影响。
第二、现有业务系统中的数据主要是针对联机事务处理类的应用设计的。对于信息决策系统而言，它们只是原始数据，还没有成为信息。例如，表达某一种信息的数据以不同类型存放于不同的数据库或表中、数据库表和字段的名称以代码的形式出现不利于客户查询。同时，数据库表之间关系错综复杂，数据分析请求与其对应的SQL语句之间没有规律可言，若不针对每一个请求专门定制查询语句则无法满足客户要求。
第三，联机分析应用所要访问的数据不仅仅是现有业务系统中运行的数据，同时还包括需要分析的历史数据和系统外部的数据。而在业务系统来中，联机系统保留的只是相对短期的数据。
因此，要解决本系统中联机分析应用的问题，我们需要建立一个经过加工的，与业务系统数据库独立的，相对稳定的结构化数据环境，作为数据源提供给联机分析应用，而这个数据源就称之为数据仓库。
数据仓库技术是目前数据库行业的发展重点之一，同时也是信用卡管理系统的关键技术之一。它能将信用卡系统的业务数据，例如持卡人信息、特约商户信息和发卡行信息等现有数据，加之历史数据以及有可能的外部数据综合在一起，进行加工和提炼；使决策支持应用和业务应用集成起来，对信息进行汇总、比较和相关分析，更好地供管理者和决策者了解信用卡业务的运行状况，并据此更有效地跟踪和把握业务发展的趋势，制定出行之有效的计划和战略决策。
与一般数据库查询不同，在联机分析应用中，用户需要通过多维的模式对所关心的数据指标进行分析。他们需要将数据想象成一个“立方体”，不同的“棱”代表相应的分析角度。通过基于各分析角度上的条件对这个立方体进行切割，得到某个面、某条线或某个点；并且在纵向、横向、纵深等各个方向上对结果进行计算分析和统计。在每个分析角度（即“维”）上，还可以有不同的层次供查询时汇总和挖掘。

例如，对于持卡人发生额，可以通过时间、地点、职业和年龄段等不同的角度进行分析。同时，在时间维上，可以分从日、月到年等各种不同的层次。

在实际的情况中，维数有可能更多，使得数据“立方体”成为“超立方体”。我们将如下对每个分析范畴设计多维模式。
针对需求说明中要求，在此我们准备采用先进的数据仓库技术并结合多维分析工具来构造分析系统，以满足需求说明中对龙卡分析的要求,实现中国建设银行龙卡业务信息管理分析系统。

3.4 数据分析

通过对需求的分析，我们将业务管理部分的数据分析分为十大部分，它们分别是：持卡人分析、特约商户分析、发卡行分析、效益分析、设备管理分析、网点分析、市场开拓分析、风险防范与控制分析、外币卡收单分析和消息文挡管理。其中，发卡行分析、效益分析和设备管理分析虽然都是针对发卡行而言，但为了清晰、直观起见，我们把它们分成不同的分析系统。还有一些分析，例如风险防范分析和持卡人分析中的透支分析是紧密相连的，同样是为了清晰、直观的原因，我们也把它们分成不同的分析系统，但在数据结构设计的时候，可以采用同一结构不同定义的方式实现不同的分析系统。
3.4.1 持卡人分析
对持卡人的分析主要从持卡人的消费情况，持卡人的余额积分情况，持卡人的透支及卡数量这四个方面展开。
3.4.1.1 维
持卡人分析共有13个维，不同的分析方面涉及不同的维

1. 时间：持卡人业务发生的时间，最低的层次是“日”，并按照日à旬à月à季度à半年à年划分为多个层次。其层 次图如下：

旬
月
季度
半年
年
日

时间在多个分析中出现，不同的分析引用不同的层次。

2. 持卡人：持卡人的各种属性。
(1)持卡人基本信息：
客户编号或卡号（健值），
中文姓名，
英文(拼音)姓名，
身份证号码，
性别，
出生日期，
婚姻状况，
抚养人数，
职业，
职务或职称，
教育程度，
收入，
家庭地址，
家庭电话，
家庭邮编，
单位名称，
单位地址，
单位邮编，
单位性质，
单位电话，
其他地址，
其他邮编，
信用状况，
经营范围，
法人代表，
注册日期，
注册号码，
注册资金，
开户行名称，
开户行行号，
开户行帐号，
财务联系人，
主卡卡号，
卡类代码，
单位卡标志，
单位编码，
卡种代码，
借贷，
币种，
影印，
联名代码，
认同代码，
专用范围码，
对帐单寄往，
年费收取比例，
取现额度，
担保人编号，
担保人姓名，
担保人身份证号，
担保方式，
保证金，
活期帐号，
附属卡号，
与主卡人关系，
主卡客户编号

(2)性别：持卡人的性别，分为“男，女”两个值。
(3)年龄：持卡人的年龄段，可分为“10-19，20-29，30-39，40-49，50-59，60-69，70-79，80-89，90-100”九个 值。在具体实施时可做相应调整。
(4)地址：持卡人的地址，根据：“区à县（地市）à省”划分层次。其层次关系如下图：
区
省
县（地市）

在具体实施时可相应调整其层次。
(5)月收入：持卡人的月收入，分为“0-2000，2000-5000，5000-10000，10000以上”四个值。 在具体实施时可做 相应调整。
(6)教育程度：持卡人的教育程度，依据业务数据划分。例 如“小学，初中，高中，大学，研究生，硕士，博士”等。
(7)婚姻状况：持卡人的婚姻状况，分为“是，否”两个 值。
(8)职业：持卡人的职业，依据业务数据划分。例如“工 人，军人，个体户，机关干部”等。
(9)卡种：持卡人的卡种，分为“VISA金卡，Master金卡，彩照卡，普通非彩照卡”四个值。
(10)信用等级：持卡人的信用等级，分为“1级，2级，3级,4级，5级，6级”六个值。
(11)卡状态：是否为睡眠卡，分为“是，否”两个值。

其中，(1)为最低的层次，其余(2)－(11)为更高一级的层 次，是不同的分析方向，他们的关系如下图：

省
县(地市)

地址(区)
职业
年龄
性别

教育程度
婚姻状况
持卡人基本信息

信用等级
月收入
卡种
卡状态

3. 消费类型：持卡人消费场所的类型，依据业务数据划分层 次，例如“宾馆，商场，歌舞厅”等。

4. 消费地点：持卡人的消费地点，就是某一特约商户，即该维表就是特约商户维表。具体定义在特约商户节中说明。在结构设计时，另外定义一个映射。

5. 性别：持卡人的性别，分为“男，女”两个值。

6. 年龄：持卡人的年龄段，分为“10-19，20-29，30-39，40-49，50-59，60-69，70-79，80-89，90-100”九个 值。 在具体实施时可做相应调整。

7. 地址：持卡人的地址，根据：“区à县（地市）à省”划分层次。其层次关系如下图：

区
县（地市）
省

在具体实施时可相应调整其层次。

8. 月收入：持卡人的月收入，分为“0-2000，2000-5000，5000-10000，10000以上”四个值。在具体实施时 可做相应调整。

9. 教育程度：持卡人的教育程度，依据业务数据划分。例如 “小学，初中，高中，大学，研究生，硕士，博士”等。

10. 婚姻状况：持卡人的婚姻状况，分为“是，否”两个 值。

11. 职业：持卡人的职业，依据业务数据划分。例如“工人， 军人，个体户，机关干部”等。

12. 卡种：持卡人的卡种，分为“VISA金卡，Master金卡，彩照卡，普通非彩照卡”四个值。

13. 信用等级：持卡人的信用等级，分为“1级，2级，3级,4 级，5级，6级”六个值。

3.4.1.2 分析指标
3.4.1.2.1 持卡人消费分析
持卡人消费分析主要从时间，持卡人，消费类型，消费地点的角度来分析持卡人的消费次数及消费金额。这样，我们就可以分析出不同的持卡人在不同的时间段，大到年份，细到某一天，在不同的消费地点，范围从某一省市到具体某一特约商户，对不同消费类型进行消费的次数以及金额。可以对持卡人消费有一个具体详细的分析。

. 维
时间(日à旬à月à季度à半年à年)
持卡人
消费类型
消费地点

. 量
消费次数
消费金额

. 示例
分析某类持卡人1998年每月消费金额

3.4.1.2.2 持卡人余额积分分析
持卡人余额积分分析主要从时间，持卡人的角度来分析某一 持卡人的余额及积分情况。这样，我们就可以分析出不同的持卡人在某年，某个季度，或某个月份的资金余额及积分情况，便于对持卡人的管理及分析。

. 维
时间(月à季度à半年à年)
持卡人

. 量
持卡人余额(非时间累加量)
持卡人积分(非时间累加量)

. 示例
分析某类持卡人1998年的累计积分

3.4.1.2.3 持卡人透支分析
持卡人透支分析主要从时间，持卡人的角度来分析某一持卡人的透支情况。这样，我们就可以分析出不同的持卡人在某年，某个季度，某个月份，以至某一天等不同的时间范围内透支金额，便于对持卡人消费情况进行分析，并进行必要的风险防范。

. 维
时间(日à旬à月à季度à半年à年)
持卡人

. 量
透支金额(非时间累加量)

. 示例
分析某类持卡人1998年每月的透支情况

3.4.1.2.4 卡数量分析
卡数量分析主要从时间，持卡人的性别，年龄，地址，月收入，教育程度，婚姻状况，职业，卡种，信用等级等角度来分析持卡的数量。这样，我们就可以分析出不同时期，从年度，半年，季度到月份，不同性别，不同年龄段，不同的月收入，不同教育程度，以及不同职业，不同种类的信用卡，不同信用等级的人群所持不同种类的信用卡的数量及变化 ，便于对持卡人群进行管理及分析。

. 维
时间(月à季度à半年à年)
性别
年龄
地址
月收入
教育程度
婚姻状况
职业
卡种
信用等级

. 量
卡数量

. 示例
分析某类持卡人1998年每月的卡数量

3.3.2 特约商户分析
对特约商户的分析主要从特约商户的数量，特约商户交易及行为情况和特约商户积分情况这三方面展开。
3.4.2.1 维
特约商户分析共有7个维，不同的分析方面涉及不同的维

特约商户：特约商户的各种属性。
(1) 特约商户基本信息：
单位代码或商户代码（键值），
单位名称，
单位邮编，
单位电话，
经营范围，
法人代表，
注册日期，
注册号码，
人民币开户行名称，
人民币开户行帐号，
人民币开户行行号，
签约日期，
尺约日期，
外币开户行名称，
外币开户行帐号，
外币开户行行号，
商户状态，
龙卡回扣率，
国际卡回扣率，
结算币种，
普通卡消费限额，
金卡消费限额，
交单方式，
交单时限，
管辖行
(2)地址：特约商户的地址，可按照“区à县（地市）à省”
划分层次．其层次关系如下图：

区
县（地市）
省

但在具体实现上要依据分析的要求；

(3)经济性质：特约商户的经济性质，按照业务数据划分，例¡ 如可分为“全民所有制，集体所有制，外商独资”等；
(4)商户等级：特约商户的等级，分为“特大型，大型，普通
型，小型 ”四个值；
(5)商户信用：特约商户的信用，分为“优、良、中、差”四
个值；
(6)商户性质：特约商户的经营性质， 按照业务数据划分，例
如可分为“宾馆，饭店，歌舞厅”等。

其中，(1)为最低层次，其余(2)－(6)为更高的层次，是不同分析方向，他们的关系如下图：

省
县(地市)
地址(区)

特约商户基本信息
商户等级
商户信用

经济性质
商户性质

2.时间：消费发生的时间。与持卡人的时间取同一维。最低的层次是“日”。

3.地址：特约商户的地址，可以按照“区à县（地市）à省”划分层次．其层次关系如下图：

区
县（地市）
省

但在具体实现上要依据分析的要求。

4.经济性质：特约商户的经济性质，按照业务数据划分，例如可分为“全民所有制，集体所有制，外商独资”等。

5.商户等级：特约商户的等级，分为“特大型，大型，普通型，小型 ”四个值。

6.商户信用：特约商户的信用，分为“优、良、中、差”四个值。

7.商户性质：特约商户的经营性质，按照业务数据划分，例如可分为“宾馆，饭店，歌舞厅”等。

3.4.2.2 分析指标
3.4.2.2.1 特约商户数量分析
特约商户数量分析主要从时间，商户地址，商户经济性质，商户等级，商户信用以及商户性质的角度来分析商户的数量。这样，我们就可以分析出不同时期，从年度，半年到季度不同地区的商户 ，不同经济性质，不同信用，不同性质的商户的数量及变化情况。便于对商户进行管理分析。

.维
时间(季度à半年à年进行分析)
地址
经济性质
商户等级
商户信用
商户性质

.量
商户数量

. 示例：
分析某类特约商户1998年的数量变化情况

3.4.2.2.2 特约商户交易及行为分析
特约商户交易及行为分析主要从时间，商户的角度来分析商户的交易行为及交易额。这样，我们就可以分析出不同时期，从年度，半年，季度到月份，不同的商户的交易行为及交易额，便于对商户的具体交易行为进行管理分析。

. 维
时间(月à季度à半年à年)