文 / 中國人民銀行江蘇省分行 萬思
中國人民銀行揚州市分行 李福盛
為進一步發揮人民銀行省級資料中心大資料平台作用，加快建構資料和技術雙輪驅動的創新格局，江蘇省分行以總行“存款利率合規監測”為契機，積極探索利用大資料應用平台，提供更加便捷、高效、智能的資料分析服務，有效提升了新一代利率系統業務資料品質，支撐了利率合規監測和科學決策，進一步拓展了江蘇省分行“5+1”大資料業務應用架構。
2021年人民銀行新一代利率報備監測分析系統(以下簡稱新利率系統）上線運作，實作了對各金融機構主要業務明細資料采集的全覆寫，業務情況關注面更廣、業務類型關注更細、标準化要求更高，但實際使用中也遇到資料報表多、資料量大、顆粒度細導緻利率監測人工核查效率較低等問題。為解決上述問題，人行江蘇省分行基于大資料平台開發了新利率系統輔助分析應用，實作了利率明細資料的自動批量采集、分類篩查預警、異常資料查詢、可視化圖表分析等功能。
主要做法
1.依托“統一采集”，實作業務資料批量導入處理。新利率系統報表資料量巨大，比如全省每月存款明細資訊表資料量超千萬條，運用傳統人工Excel方式篩查幾乎難以實作。為此，在對接總行新利率系統資料時，省分行通過大資料平台統一采集功能設定定期類的利率明細資料報送任務，各地市分行根據任務内容，可根據需求按單獨、批量兩種方式完成資料上傳，在對資料進行初步規則校驗後，将收到的資料推送至大資料平台ODS（操作型資料存儲）中，進而實作海量資料的入庫存儲。大資料平台資料流（見圖1）統一資料采集服務實作了内外部跨條線、跨系統資料源接收各類型資料的需求，為日益增長的大資料分析、深度挖掘和創新應用等提供堅實的資料基礎及平台保障。
圖1 平台資料流圖
2.建構“名額模型”，實作分類名額自動篩查預警。在利率管理中針對不同類型機構、不同存款類别的存款利率上限各不相同，存款産品類别小類和存款期限類型互相沖突等實際情況，人工排查利率超限等違規問題的工作效率較低。為此，亟需探索更加便捷、高效的資料篩查處理方法。在大資料平台利率監測應用中，根據利率政策和自律決議，對4類存款明細表、6類貸款明細表分别制定了172條、104條校驗規則，主要包括關鍵字段缺失、産品類别、期限、基準利率、利率超自律上限、異地存款辨別等名額，分析模型支援基準利率和自律上限等參數手動調整設定，并能夠按地區、機構名稱、錯誤類别三種次元開展異常資料查詢預警。
3.嵌入“商業智能”，實作分析圖表可視化展示。為便于後期開展利率資料差錯考核，分析可疑資料量的月度變化趨勢和結構分布，需配套圖表展示功能來提升利率監測和資料治理的效率。省分行大資料平台将各類資料應用主題與FineBI平台進行嵌入對接，基于可視化平台設計統一的業務圖表和資料駕駛艙，以此提供更加直覺的資料分析展示效果，充分發揮大資料分析決策作用。如利率監測主題，可以導出個人和機關存、貸款發生額、餘額多種報表的校驗結果資訊，還可以自動按期生成發生額和餘額可疑資料的總量月度走勢圖、地區分布圖、機構分布圖和類别分布圖。
初步成效
1.減輕工作負擔，有效提高基礎工作質效。在應用上線之前，每月全省金融機構資料利率明細資料達百萬條級别，以揚州市為例，人工完成某月個人存款發生額資訊表、非同業機關存款發生額資訊表的全部校驗規則核對，至少需要4小時，可疑資料提取、分發至少需要40分鐘；應用上線後，資訊表上傳隻需要3分鐘左右，可疑資料導出、分發隻需要15分鐘左右。同時，由于總行傳回資料缺少身份資訊或賬戶關鍵字，核對識别效率非常低，借助應用模型篩查後，有針對性地聚焦關鍵錯誤進行篩查，明顯提升了差錯資料的識别效率。此外，利用大資料平台簡潔明晰的功能界面，将從業人員從以往枯燥繁雜的資料搜集、核對、查找轉變為輕松直覺的操作，有利于幫助業務人員将時間節省用于調查了解資料背後的活情況。
2.實作多元監測，滿足全方位管理要求。一方面利率監測應用設有多元查詢、統計、監測、核查、智能報表等多個子產品，多元查詢功能可以自由組合成多種類、多層級的報表，便于日常分析、篩選、統計，提高了工作效率。另一方面基于翔實的資料支援，轄内各分行能夠及時評估、考核各銀行報送資料的品質，有針對性開展指導，督促機構不斷開展資料治理，促進了新利率系統的資料品質提升。此外，應用的上線，進一步落實了總行利率合規監測要求，能夠有效識别機構利率超限等違規業務，提升利率管理智能化水準。相關核查規則獲總行貨币政策司認可，并已納入新利率系統資料報送标準V1.0.2中下發至各報數機構。
3.統一技術标準，實作可複用的開發經驗。在落實“三集中”要求基礎上，江蘇省分行将系統整合工作與大資料應用工作有機結合，不斷完善優化基于統一技術架構、統一資料标準的省級大資料應用平台，以此依托一個平台滿足各業務條線新增資料分析類系統開發需求。利率報備監測分析應用作為大資料平台業務應用之一，在大資料平台的技術标準上，進一步形成了資料監測分析類應用建設的流程規範和标準模型，為後續其他類似業務需求提供了可借鑒、可複用的應用開發經驗。
下一步工作思路
目前人民銀行江蘇省分行大資料平台（見圖2）已初步形成自主化設計、裝配式開發的技術模式，但在應用實踐過程中仍然存在大資料量上傳解析耗時較長、公共通用基礎資料資源較少、公用微服務接口需要完善等問題。下一步，人民銀行江蘇省分行将繼續完善平台功能架構，建設資料管理平台和資料開發平台，引入MPP架構分布式數倉，提升資料底層整體算力。同時，将繼續在資料治理、資料品質、深度利用等方面開展探索改進，全面采集原生業務資料及二次衍生資料，重點開展資料品質的監測管理和分析，逐漸實作各業務條線資料分析應用需求，不斷夯實作代央行業務履職的科技支撐，進一步提升轄區金融管理和服務水準。
圖2 人行江蘇省分行大資料平台系統架構圖
（此文刊發于《金融電子化》2024年3月下半月刊）