中国工商银行股份有限公司数据中心(上海)技术管理部 包旭利 方璐
近几年，金融市场快速变化，客户需求不断增加，银行业务量快速增长，银行提供服务的渠道和业务产品也不断扩展。作为大型银行的数据中心，及时了解业务的增长趋势和业务特点等情况，可以针对特殊时期制定有效的预防措施，提升数据中心对业务的服务水平。
为了实现业务的有效分析，需要建立业务量统计分析系统，实现业务数据的采集、统计、存储、分析和展示等功能，并且实现按照业务渠道、业务产品、交易类型等属性进行准确分类的功能。
笔者对过去几年特殊时期的业务量的情况进行详细分析，统计各特殊时期引起业务量增长的幅度，以及具体的增长原因;并且根据业务量的增长幅度对特殊时期进行了风险排序，提出了在特殊日期确保系统正常运行的保障措施。
一、关键节假日前业务高峰交易规律
关键节假日前是客户进行银行交易的高峰期，也是数据中心承担业务压力较大的时期。就目前情况统计，春节、元旦、国庆前的业务高峰最为明显。
1. 春节前业务高峰期情况
春节前业务量高峰期的峰值较当年1 月份工作日均值的增幅为20%±10%，较前一年工作日均值的增幅为35%±15%，业务峰值主要出现在除夕日前的3 至5 日。业务量增长的主要原因及影响如下：
(1)节假日前常规业务因素。由于购物消费等节假日因素，引起存款、取款、消费等交易量增加，主要体现在ATM、柜面、POS 渠道，约占增长量的35%。(2)批量代理业务因素。年终奖发放等批量代理业务增长导致批量渠道业务增长也有明显增加，约占增长量的15%。
(3)电子银行渠道的查询增长因素。在存取款、消费、工资发放等结算类交易大幅增长的情况下，网上银行、电话银行和手机银行等渠道余额、明细、客户信息等查询类交易也出现同步增长，约占增长量的50%。
2. 元旦前(年末)业务高峰期情况
年末业务量高峰期的峰值较当年12 月工作日均值的增幅为12%±2%，较当年工作日均值的增幅为30%±5%，峰值日主要出现在12 月31 日(或最后一个工作日)。业务量增长的主要原因及影响如下：
(1)年末公司和个人年度结算业务因素,导致公司和个人客户通过网银等电子银行渠道进行交易明细等账务信息查询交易大幅增长，约占增长量的55%。其中个人与公司查询交易增长量的比例为6：4，对公查询交易增长占比较其他业务日期明显增加。
(2)节假日前常规业务因素。节假日购物消费等因素，引起ATM 取款、查询交易增长，约占增长量的20%。
3.国庆前业务高峰期情况
国庆前业务量高峰期的峰值较当年9月工作日均值的增幅为17%±2%，较当年业务量日均值的增幅为25%±5%，业务峰值主要出现在最后一周的工作日，其中最后一个工作日概率较高。业务量增长的主要原因及影响如下：
(1)节假日前常规业务因素。主要由于节假日因素促进ATM、POS、自助终端渠道消费以及存取款等业务快速增长，约占增长量的25%。
(2)电子银行渠道的查询增长因素。一是节前消费旺季，带动了余额、明细查询交易的增长;二是由于临近季度计息(21 日)和信用卡还款日(25 日)，导致客户、账户信息查询交易的叠加增长，累计约占增长量的55%。
二、特殊业务时期交易规律
除了关键节假日引起业务高峰外，在一些银行的特殊业务时期也会引起业务量的增长。其中，信用卡还款日和计息日较为明显。
1. 信用卡还款日情况
25 日作为银行最主要的信用卡还款日，业务量较当月工作日日均值的增幅为8%±2%(除去特殊因素);主要原因如下：
(1)还款信息查询因素。为了进行信用卡还款，客户会从20 日左右开始逐步进行信用卡还款金额、还款账单明细查询等交易，并且主要通过电话银行和网上银行进行查询，在25 日会达到一个峰值，约占当日增长量的60%。
(2)信用卡还款因素。为了进行信用卡足额还款，客户会通过柜面、ATM 渠道进行存款、转账等交易，占当日增长量的20%。
2. 季度计息日情况
季度计息日(季末的21 日)业务量较当月工作日日均值的增幅为10%±3%( 除去特殊因素)，较当季业务量工作日均值的增幅为12±3%;主要原因如下：(1)计息批量。每月21 日零点后个人、对公账户、贷款账户计息入账批量导致批量渠道业务量增长较大，约占增长量的80%。
(2)计息后的附带查询交易。计息后，客户进行账务明细查询、补登折等附带联机交易会有所增长，约占增长量的10%。
三、周期性日期交易规律
除了关键节假日和特殊业务时期，业务量在一个月和一周中也会呈现出一些特点。
1. 月特殊日业务变化规律
(1)每月1 日(月首个工作日)。除去特殊因素，1日业务量较当月工作日日均值的增幅为5.5%±1.5%。增长主要由以下因素造成：一是月首日定期批量，如批量渠道灵通卡年费、基金日终补帐批量交易导致业务量增加;二是首日客户习惯通过网银渠道对当日或上月账户明细进行查询导致的增加。
(2)每月15 日：代发工资日。除去特殊因素，15日业务量较当月工作日日均值的增幅为5.5%±2.5%。增长主要由以下因素造成：一是15 日是最主要的代发工资日，因此代发工资批量交易较大导致业务量增长;二是由于代发工资之后，客户进行ATM 查询取款、网银转账、查询明细等附带交易引起增长。
2. 周特殊日业务变化规律
除去节假日和特殊日等因素，每周主机业务量基本呈明显U 字形，周一、周五业务量较高，周三、周四的业务量较低。经过统计，一周中各日较周均值增幅情况如表1 所示。
周一业务量较高一方面是跨行人民币小额支付等批量交易在周一会有一个交易高峰，另外一方面客户在周一进行明细查询、ATM 存款交易需求会有所增加。周五业务量略高主要是由于ATM取款、POS 消费等增加引起。
四、特殊时期业务量特点分析总结
1. 特殊时期业务量峰值风险表
根据以上银行特殊时期业务量交易情况的分析汇
总，形成特殊时期业务量峰值增幅风险表(如表2 所示)。
一般情况下，每年的春节和年末是银行业务的最高峰时期，也是系统运行压力最大的时候。
2. 业务量增幅主要影响因素
通过以上分析可以发现银行业务量变动的主要影响因素在如下三个方面：
(1)消费高峰的影响。在节假日前等的消费高峰，必然会引起存取款、消费等基本银行业务增长，以及同时引起电子渠道查询明细等交易的突增。
(2)特定日期批量交易的影响。银行一般都存在周期性的批量交易，例如计息、代发工资、缴费扣款等，在这些日期前后会附带引起其他并发交易的发生，并且有时候此类交易的业务量增幅还较大。
(3)电子渠道推广的影响。由于目前电子渠道大力推广，更多的客户通过电子渠道进行银行交易，既减轻了网点的服务压力，但也会大大增加客户在电子渠道进行各类自助查询的业务量。
3.特殊时期生产运维保障措施
根据特殊时期业务量的交易特点和涉及的主要渠道、业务产品，银行数据中心在生产运维中应重点关注支撑特殊时期关键业务渠道和业务产品的系统，可以采取如下保障措施：
(1)进行压力预估。结合业务量长期趋势和特殊时期峰值的增幅，可以实现对特殊时期业务峰值压力的预估，从而进一步预估关键系统的业务压力。
(2)开展健康检查。针对特殊时期的关键系统进行全面的健康检查，评估是否存在性能瓶颈、语句效率等问题隐患。
(3)完善应急方案。根据系统压力预估和健康检查情况，完善各重点系统的应急方案，并视情况安排演练。
(4)加强监控支持。在特殊时期期间，针对关键的业务渠道和业务产品进行重点监控，并确保关键系统维护人员实时待命。
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