实战 | 数据治理的探索与实践

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文 / 中国人民银行武汉分行  袁舟舟

近年来，人民银行坚持要求高质量推动“数字央行”建设，有效提升人民银行整体履职能力，发布实施《中国人民银行数据应用平台（省级）建设指引》《中国人民银行数据管理办法（试行）》，将做好数据治理与融合应用提高到建立现代中央银行制度基础的高度，对建立健全数据管理规则体系、有序做好数据治理工作、全面提升数据融合应用能力作出了具体要求和部署。武汉分行结合自身区域特点和优势，数据治理工作稳步夯实和推进，形成了自上而下的组织机制，搭建了较为完备的大数据基础平台，积极探索数据融合应用，创新了业务应用场景，“数字央行”建设、管理、应用机制逐步形成，为支付数据治理工作的开展提供了组织、制度保障和技术支撑，为支付数据与外部数据有效融合提供了有利条件。

数据治理应用架构及技术实现

依托湖北省支付系统交易数据明细，开展支付系统清算数据治理实践应用研究，通过搭建“湖北省支付业务大数据分析应用平台”展示支付数据价值和应用成果。

1.数据架构

支付数据来源于国家处理中心（NPC）下发的城市处理中心（CCPC）属地数据，包括大额、小额和网银三个子系统的资金交易数据。平台采集明细数据进行相应处理后，分别按各子系统的不同维度进行分类和统计，形成标准数据存储在系统中供其他模块调取使用，并按照使用数据最小化原则与其他外源数据相匹配。在数据处理过程中，针对出现的问题采取有效解决措施，提升数据精准度和与外源数据的匹配度，并采取技术手段对数据实施全方位安全保护。

为完成基于支付清算数据和工商数据的整合，将对经济行业分析和监管有价值的清算数据择优选取出来，设计如下支付清算数据构建流程。

图    支付清算数据构建

支付业务大数据分析应用平台对湖北省属地数据和外部工商企业数据进行处理后，形成了统一的数据格式和统一维度的数据平台，可以提供业务量统计、资金流量流向分析、多维分析、场景应用分析、预警分析等服务。

2.逻辑架构

平台采取大数据分布式数据库部署，基于分布式大数据技术采集支付清算数据，内嵌图数据库和OLAP在线分析工具，方便日后进行迭代升级和展示。结合外部数据（工商企业数据、统计数据等）通过数据清洗形成多维分析的基础信息库、交换信息库、专题信息库、主题信息库，借助分布式数据库（Elastic Search）的计算、存储能力和多维分析平台多元化的分析引擎为业务功能提供强力支撑。提供良好的人机交互使用体验，采用图形化界面为用户提供多样查询、分析和展示功能。系统设计开发过程中保障完善的信息安全保密机制、对外接口及对外服务的安全机制，确保统计分析数据安全性、准确性和可靠性，同时可有效地对外部机构提供数据服务。

数据治理实施应用

按照业务属地管理原则，支付清算数据来源于本地区企业准实时资金清算业务，通过深度加工可以准确把握地方经济发展趋势、区域资金流动性变化，对分析区域性行业中资金变动起到重要的风向标作用，为地方人行进行经济分析和穿透式监管提供重要数据支撑和监测分析手段，提升央行履职能力。另一方面，银行业金融机构具有顺畅传导货币政策和信贷政策的职责，政策要求各个金融机构加大力度支持中小微企业和涉农企业，但银行一直以来缺乏实时有效的评估及监测企业经营状况和风险隐患的数据信息，对银行评估企业资金缺口、供应链构成和防范信用风险、保障资金安全带来很大挑战。将支付清算数据与信贷部门数据信息、工商数据信息有效融合，在平台上构建“企业资金流量流向及企业经营状况动态监控”指标体系，为金融机构提供特定行业范围内相关企业跨行资金动态及供应链构成等，可以有效缓解银企间信息不对称，引导金融资源精准地服务实体经济。以下是以农林牧渔业为例，对该行业及相关的供应链企业进行分析的具体实现路径：

1.采用的数据指标

建立本地区农林牧渔的产业链宏观资金分析数据库，采用或生成的统计指标包括并不限制于地区、行业、企业规模、资金规模，资金方向。

（1）建立本地相对活跃的小微企业信息库。清算数据来源于本省开户企业的跨行资金交易信息，根据国家统计局针对小微企业的定义标准，依据清算资金活跃交易的企业（2021年度交易规模>5万，交易笔数>10笔，剔除同名账户），并依据统计局的营业收入标准进行加权后（年内资金流入规模×1.35），针对农林牧渔等行业企业进行规模标签化（大型、中型、小微）。

（2）建立本地相对活跃的供应链小微企业信息库。清算数据中包括交易对手数据，通过上述农林牧渔行业中小微企业的上下游交易对手，列入该类行业的供应方（比如化肥、种子、农机具等）和采购方（零售批发单位），并依据统计局的标准对特征行业的供应方和采购方进行企业规模的标签化标注，方法同上。

（3）将以上标记为小微企业的特定行业企业、特定行业上、下游企业根据大类进行划分后，逐月统计每个行业的资金净流入、资金流入、资金流出的同环比。

（4）结合人民银行针对本地区农业的3年贷款统计数据，对不同产业的资金趋势进行分析，可以较精准抓取相关信息，如荆州地区农林牧渔（门类）~渔业行业（大类）的资金明显趋势，每年2~6月份资金净流出，6~10月资金净流入，同比资金净流入环比下降平均率，同比资金规模增长率等。

2.实施效果

（1）信贷投放在不同行业对企业交易资金影响程度的分析。通过对比3年的地方人民银行针对农林牧渔的信贷投放规模，对应行业的资金交易规模，信贷资金对规模影响的平均比重率，对比其他行业（如制造业），农林牧渔对信贷资金的投放影响超过制造业xx%。通过该指标的影响度，作为信贷资金投放在不同行业、不同地区、不同时间周期的效应分析，起到了支撑性数据作用。

（2）特定产业出现异常情况的专项报告。通过以上将特定行业的企业群体资金趋势进行分析后，我们将农林牧渔行业中在某地区资金规模环比提高最快，而净流入规模环比明显下降的渔业行业作为专项报告，向有关部门提供参考并建议是否依据实际情况，加强针对渔业行业的关注。

（3）面向农林牧渔小微企业的群体画像。通过以上清算数据进行规模、行业、行业上下游的标注后，可以统计出湖北省农林牧渔产业在经营地工商登记数，属于活跃的小微企业数及占比;总体农林牧渔产业资金规模、小微企业资金规模及占比，本地区农林牧渔上下游小微企业相关信息，从中筛选出湖北省本地依靠基础农业进行生产、加工、制造和批发零售的主体，为未来政策导向提供辅助参考。

未来发展思考及相关建议

支付清算数据本质上是社会经济活动的重要体现，由于资金数据的实时性、无法篡改性，可以真实记录行业、地区、企业的经济活动重要特征。基于国家针对农村振兴发展的战略，利用清算资金数据生成的各地区、各行业的经济活动指标，辅助成为信贷政策投放的晴雨表。通过帮助相关金融机构洞察产业链的资金周期和趋势，及时掌握本地区相关产业和上下游供应链企业的动态画像，通过数字化的方式推动金融创新和产业进步。

数据治理需要以适度开放包容的原则与外部单位开展数据合作才能取得较好的实践成果，但在目前阶段，支付数据与账户管理系统数据的有效融合还难以突破，支付元数据涵盖不全面，系统内部跨部门间的数据共享机制还未完全理顺，这些问题的存在对实际应用场景造成一定的局限性。数据治理是一个长期持续性过程，治理方法与手段需要结合实际业务需求不断修正、持续改进，通过日益完善的技术方案自上而下地推动系统内数据资源整合和系统外数据资源共享，技术手段上采用知识图谱、机器学习等逻辑推理、穿透式洞察和人工智能手段赋能进行趋势或风险预测，加大赋予支付数据治理及数据分析工作更多的应用场景能力，将数字化驱动业务分析成果同人民银行履职相结合，为货币政策、金融监管、金融稳定、反洗钱等部门工作提供有力的数据支持和决策依据。

（栏目编辑：马俊）

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