合作伙伴： 吉贝克信息技术有限公司
使用产品：普元EOS、普元BPS流程平台
项目时间：2006年
项目背景
交通银行总行级项目。
为了提高金融效率，完善信息基础架构，积极着手适合于银行内部的风险评级系统，实行全面风险管理策略，内部评级体系项目自从2005年5月正式启动以来，历时15个月同Mercer Oliver Wyman公司合作在对公客户内部评级方面建立了大企业、中小企业、房地产开发企业的客户评级，对公客户债项违约暴露和违约损失率等模型，以及其他有关的评级政策、规则，并且还建立了Excel单机和B/S架构的评级原型软件，收集了2000个左右样本进行模型开发和测试。
面临挑战
在业务实践中发挥定量模型及其配套政策的功效，依托完善的内部评级体系。依靠现有大集中CMIS系统和数据仓库建立对公客户及债项的评级系统，在现有系统基础条件方面虽然缺乏统一的客户信息管理、统一的抵质押品管理系统、独立的财务报表收集分析系统，审贷流程也不能完全符合内部评级政策的要求，但内评系统的实施通过对以上提到的瓶颈系统的分步开发或改造得以顺利完成。
1. 整个内评系统（IRS）系统接口众多，业务场景非常复杂，功能模块，项目上线时间紧等要求，因此需要开发平台能够提高开发效率
2. 本系统是全行级项目，用户量、数据量大，使用该系统的操作用户15000人左右，日常同时在线人数200-300人左右 。组织机构权限管理功能要求较严格
3. 开发过程中需求变更较多，因此需要开发平台能够快速适应需求变化
4. 在本项目中需要统一系统架构，因此需要开发平台由较强的整合能力。
5. 需要能够对上线系统进行管理和监控功能。从而能够帮助用户方便快捷定位应用的性能瓶颈，以及系统功能运行的频次，为应用系统的运行维护提供强有力的支持。
解决方案
2006年9月底正式开始IT系统实施，考虑到统一系统架构，适应业务复杂、需求多变、项目上线时间紧等要求，经过多方论证，选择了普元EOS平台作为基础架构、BPS流程平台作为工作流平台，并由吉贝克信息技术有限公司进行了系统开发，12月初一期系统正式上线，实现了基于巴塞尔II协议客户评级（PD）；2007年5月二期上线，实现了债项评级（LGD）和盈利性分析；整个系统流程复杂，用户众多，开发过程中需求变更较多，由于使用了基于构件化的普元EOS平台，实现了快速应对需求变更，按时保质的完成了项目上线进度，使交行成为国内五大行中第一家成功使用IT系统进行基于巴塞尔II协议内部评级的大型银行，目前该系统已经在交行全行投入使用，有力地控制了风险。
实现的功能：
系统主要实现了客户评级、权限管理、角色切换、辅助等功能：
利用普元BPS流程平台实现了一个客户完整的评级流程，包括客户评级(PD)、债向评级（LGD）和盈利性分析三部分，并通过EOS平台提供的构件快速构建流程环节中的应用和服务。
系统环境
应用服务器环境如下：
- 操作系统：aix5
- 应用服务器：websphere5
- 工作流：BPS
- 开发平台： EOS
- 硬件配置： IBM刀片服务器
数据库服务器环境如下：
- 操作系统：AIX Unix 5.3
- 数据库：DB2 8.2
价值分析
整个IRS系统接口众多，用户量大，尤其开发过程中需求变更较多，由于使用了基于构件化的普元EOS中间件平台和BPS工作流引擎进行迭代式开发，实现了快速应对需求变更，按时保质的完成了项目上线进度，使交行成为国内五大行中第一家成功使用IT系统进行基于巴塞尔II协议内部评级的大型银行，在风险控制方面走在了国内领先行列。该系统具有如下特点：
一、强大的功能整合 系统的风险防范
- 以模型评级为主导，辅以评级政策调整，确保评级的适用性和准确性；
- 细化评级客户类别，使评级更具针对性，对于不同的客户类型适用不同的评级方式；
- 利用普元EOS平台提供的用户角色管理功能实现了统一内部评级系统与信贷管理系统的用户名和密码，所有角色均与信贷管理系统中岗位对应，便于操作员进行多系统操作，同时提供系统内角色切换功能；
- 评级相关信息从相关系统中导入，如：客户基本信息、财务报表等从信贷管理系统中导入，客户上期实际收入与成本数据从管理会计系统导入，确保系统间数据的共享性、一致性和准确性，同时避免了重复劳动；
- 利用EOS平台实现了对系统的在线管理监控，维护方便及时。
二、规范的评级流程 标准的操作步骤
系统利用普元BPS流程平台工作流引擎实现了对公客户内部评级业务流程的全程控制
三、实现决策支持，提升管控水平
对公内部评级项目可实现的具体目标如下：
- 客观、公正的实现对公客户内部评级：通过信息交互，实现按照评级模型的对公客户及债项的评级及盈利性分析；
- 自动、多样的服务对公信贷决策：运用客户内部评级结论至信贷决策流程系统，定期向决策部门提供各种格式的风险报告；
- 精确、前瞻的积累数据，验证模型：试运行系统能按返回测试的要求和精度收集数据，为验证和修正模型，以及开发新模型而积累数据。
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