近年來，人民銀行堅持要求高質量推動 “數字央行” 建設，有效提升人民銀行整體履職能力，發布實施《中國人民銀行數據應用平臺（省級）建設指引》《中國人民銀行數據管理辦法（試行）》，將做好數據治理與融合應用提高到建立現代中央銀行制度基礎的高度，對建立健全數據管理規則體系、有序做好數據治理工作、全面提升數據融合應用能力作出了具體要求和部署。結合自身區域特點和優勢，數據治理工作穩步夯實和推進，形成了自上而下的組織機制，搭建了較為完備的大數據基礎平臺，積極探索數據融合應用，創新了業務應用場景，“數字央行” 建設、管理、應用機制逐步形成，為支付數據治理工作的開展提供了組織、制度保障和技術支撐，為支付數據與外部數據有效融合提供了有利條件。

一、數據治理應用架構及技術實現
依托湖北省支付系統交易數據明細，開展支付系統清算數據治理實踐應用研究，通過搭建 “湖北省支付業務大數據分析應用平臺” 展示支付數據價值和應用成果。

1. 數據架構
支付數據來源于國家處理中心（NPC）下發的城市處理中心（CCPC）屬地數據，包括大額、小額和網銀三個子系統的資金交易數據。平臺采集明細數據進行相應處理后，分別按各子系統的不同維度進行分類和統計，形成標準數據存儲在系統中供其他模塊調取使用，并按照使用數據最小化原則與其他外源數據相匹配。在數據處理過程中，針對出現的問題采取有效解決措施，提升數據精準度和與外源數據的匹配度，并采取技術手段對數據實施全方位安全保護。

為完成基于支付清算數據和工商數據的整合，將對經濟行業分析和監管有價值的清算數據擇優選取出來，設計如下支付清算數據構建流程。

圖支付清算數據構建

支付業務大數據分析應用平臺對湖北省屬地數據和外部工商企業數據進行處理后，形成了統一的數據格式和統一維度的數據平臺，可以提供業務量統計、資金流量流向分析、多維分析、場景應用分析、預警分析等服務。

2. 邏輯架構
平臺采取大數據分布式數據庫部署，基于分布式大數據技術采集支付清算數據，內嵌圖數據庫和 OLAP 在線分析工具，方便日后進行迭代升級和展示。結合外部數據（工商企業數據、統計數據等）通過數據清洗形成多維分析的基礎信息庫、交換信息庫、專題信息庫、主題信息庫，借助分布式數據庫（Elastic Search）的計算、存儲能力和多維分析平臺多元化的分析引擎為業務功能提供強力支撐。提供良好的人機交互使用體驗，采用圖形化界面為用戶提供多樣查詢、分析和展示功能。系統設計開發過程中保障完善的信息安全保密機制、對外接口及對外服務的安全機制，確保統計分析數據安全性、準確性和可靠性，同時可有效地對外部機構提供數據服務。

二、數據治理實施應用
按照業務屬地管理原則，支付清算數據來源于本地區企業準實時資金清算業務，通過深度加工可以準確把握地方經濟發展趨勢、區域資金流動性變化，對分析區域性行業中資金變動起到重要的風向標作用，為地方人行進行經濟分析和穿透式監管提供重要數據支撐和監測分析手段，提升央行履職能力。另一方面，銀行業金融機構具有順暢傳導貨幣政策和信貸政策的職責，政策要求各個金融機構加大力度支持中小微企業和涉農企業，但銀行一直以來缺乏實時有效的評估及監測企業經營狀況和風險隱患的數據信息，對銀行評估企業資金缺口、供應鏈構成和防范信用風險、保障資金安全帶來很大挑戰。將支付清算數據與信貸部門數據信息、工商數據信息有效融合，在平臺上構建 “企業資金流量流向及企業經營狀況動態監控” 指標體系，為金融機構提供特定行業范圍內相關企業跨行資金動態及供應鏈構成等，可以有效緩解銀企間信息不對稱，引導金融資源精準地服務實體經濟。以下是以農林牧漁業為例，對該行業及相關的供應鏈企業進行分析的具體實現路徑：

1. 采用的數據指標
建立本地區農林牧漁的產業鏈宏觀資金分析數據庫，采用或生成的統計指標包括并不限制于地區、行業、企業規模、資金規模，資金方向。

（1）建立本地相對活躍的小微企業信息庫。清算數據來源于本省開戶企業的跨行資金交易信息，根據國家統計局針對小微企業的定義標準，依據清算資金活躍交易的企業（2021 年度交易規模 > 5 萬，交易筆數 > 10 筆，剔除同名賬戶），并依據統計局的營業收入標準進行加權后（年內資金流入規模 ×1.35），針對農林牧漁等行業企業進行規模標簽化（大型、中型、小微）。

（2）建立本地相對活躍的供應鏈小微企業信息庫。清算數據中包括交易對手數據，通過上述農林牧漁行業中小微企業的上下游交易對手，列入該類行業的供應方（比如化肥、種子、農機具等）和采購方（零售批發單位），并依據統計局的標準對特征行業的供應方和采購方進行企業規模的標簽化標注，方法同上。

（3）將以上標記為小微企業的特定行業企業、特定行業上、下游企業根據大類進行劃分后，逐月統計每個行業的資金凈流入、資金流入、資金流出的同環比。

（4）結合人民銀行針對本地區農業的 3 年貸款統計數據，對不同產業的資金趨勢進行分析，可以較精準抓取相關信息，如荊州地區農林牧漁（門類）~ 漁業行業（大類）的資金明顯趨勢，每年 2~6 月份資金凈流出，6~10 月資金凈流入，同比資金凈流入環比下降平均率，同比資金規模增長率等。

2. 實施效果
（1）信貸投放在不同行業對企業交易資金影響程度的分析。通過對比 3 年的地方人民銀行針對農林牧漁的信貸投放規模，對應行業的資金交易規模，信貸資金對規模影響的平均比重率，對比其他行業（如制造業），農林牧漁對信貸資金的投放影響超過制造業 xx%。通過該指標的影響度，作為信貸資金投放在不同行業、不同地區、不同時間周期的效應分析，起到了支撐性數據作用。

（2）特定產業出現異常情況的專項報告。通過以上將特定行業的企業群體資金趨勢進行分析后，我們將農林牧漁行業中在某地區資金規模環比提高最快，而凈流入規模環比明顯下降的漁業行業作為專項報告，向有關部門提供參考并建議是否依據實際情況，加強針對漁業行業的關注。

（3）面向農林牧漁小微企業的群體畫像。通過以上清算數據進行規模、行業、行業上下游的標注后，可以統計出湖北省農林牧漁產業在經營地工商登記數，屬于活躍的小微企業數及占比；總體農林牧漁產業資金規模、小微企業資金規模及占比，本地區農林牧漁上下游小微企業相關信息，從中篩選出湖北省本地依靠基礎農業進行生產、加工、制造和批發零售的主體，為未來政策導向提供輔助參考。

三、未來發展思考及相關建議
支付清算數據本質上是社會經濟活動的重要體現，由于資金數據的實時性、無法篡改性，可以真實記錄行業、地區、企業的經濟活動重要特征。基于國家針對農村振興發展的戰略，利用清算資金數據生成的各地區、各行業的經濟活動指標，輔助成為信貸政策投放的晴雨表。通過幫助相關金融機構洞察產業鏈的資金周期和趨勢，及時掌握本地區相關產業和上下游供應鏈企業的動態畫像，通過數字化的方式推動金融創新和產業進步。

數據治理需要以適度開放包容的原則與外部單位開展數據合作才能取得較好的實踐成果，但在目前階段，支付數據與賬戶管理系統數據的有效融合還難以突破，支付元數據涵蓋不全面，系統內部跨部門間的數據共享機制還未完全理順，這些問題的存在對實際應用場景造成一定的局限性。數據治理是一個長期持續性過程，治理方法與手段需要結合實際業務需求不斷修正、持續改進，通過日益完善的技術方案自上而下地推動系統內數據資源整合和系統外數據資源共享，技術手段上采用知識圖譜、機器學習等邏輯推理、穿透式洞察和人工智能手段賦能進行趨勢或風險預測，加大賦予支付數據治理及數據分析工作更多的應用場景能力，將數字化驅動業務分析成果同人民銀行履職相結合，為貨幣政策、金融監管、金融穩定、反洗錢等部門工作提供有力的數據支持和決策依據。

————————————————
原文作者：金融電子化
轉自鏈接：https://www.wangan.com/p/7fy7f8393420fdcc
版權聲明：著作權歸作者所有。商業轉載請聯系作者獲得授權，非商業轉載請保留以上作者信息和原文鏈接。