作者：中国人民银行贵阳中心支行付学深  刘友旗

发展现状：2017年，根据总行“数字央行”总体规划，人民银行贵阳中心支行主动申请人民银行金融大数据应用试点并获批准。在总行的大力支持和殷切指导下，贵阳中支深入研究数据治理框架、规范数据标准，探索大数据应用场景，不断推进数据采集、分析和展现工作进展，取得了阶段性的成果，突破了传统的面向业务、单系统、单数据仓库的应用开发模式，初步实现了技术架构转型和金融大数据利用，形成了具有推广价值的央行分支机构金融大数据应用模式。

立足应用，稳步推进

通过广泛调研探讨论证，贵阳中支明确了试点目标及工作任务。通过试点建立覆盖金融业务的全方位大数据金融管理体系，利用多层次、多时点的大量数据信息，全方位地监测本地区金融市场运行动态，多维度地分析各方数据，为金融决策、新型金融服务、金融监管提供支撑；搭建统一的大数据采集平台，完善金融数据治理体系，构建综合数据仓库，建立数据资源整合、共享、展现和服务平台，并探索区块链等新兴技术在平台上的应用。

围绕“央行履职”及金融监管的核心目标，贵州中支整体谋划、统筹实施，以应用创新为导向，以数据共享为原则，梳理各业务部门数据需求，以调查统计、货币信贷、普惠金融等业务为突破口，探索建立数据指标体系，从数据治理的初期阶段就突破各业务条线的壁垒。通过选取地方性金融机构报送贴源层存贷款全量数据，逐步推动其他金融机构报送全量数据。通过对部分系统实施数据同步，将数据落地，形成大数据仓库。按照分步实施的工作思路，站在全行视角自上而下、由面到点地进行数据治理、平台业务功能整体规划，这样可实行有效的数据质量管理，未来也可以快速进行应用扩展。由于行内业务条线复杂、数据基础水平不同、应用需求层次不同，在具体实施上依据核心数据优先、关键业务优先的原则选取试点业务部门进构建央行决策平台助力“数字央行”建设行自下而上、由点到面分步走的策略，这样可以尽早进行数据采集，展现核心指标数据，以应用促建设。

取得的阶段性成果及经验

1.搭建了金融大数据基础技术平台

经多方论证，基于超融合技术架构实现了服务器硬件资源的动态划分和统一管控，形成了可动态扩展的金融大数据硬件平台。基于Hadoop开源生态系统建立了可扩展弹性分布式计算集群，基于MapReduce、HDFS、Hbase、Hive及Mysql主从集群技术，实现海量的数据分布式存储和数据资源的集中管理。应用Kettle、Shell脚本、存储过程和数据自动化采集系统，建立数据抽取、清洗、转换处理技术标准，实现海量的数据清洗和高效的数据处理。基于MapReduce、Kylin、Monderian、爬虫及数据可视化技术，构建了大数据分析、处理和挖掘的技术框架，实现了数据灵活展现和便捷获取，满足不同数据使用者查询、检索、分析需求。采用超级账本开源联盟链技术，建立了一套可扩展易管理的数字资产区块链技术框架标准。

2.探索形成了一套数据治理策略

针对数据多头采集、分散存放、重复报送、口径不一等诸多问题，制定了覆盖金融统计、货币信贷、国库、支付等各业务条线，包含88个表单、16568个数据指标的数据模型。建成了统一的省级金融大数据自动化采集平台（DIS系统），通过DIS系统统一采集多渠道、多格式的数据，平台具有定制化报表下发、数据校验、数据汇总、报送情况监控等功能。同时满足了金融机构高频次海量数据的日常报送。金融机构按标准统一报送数据，各业务部门按需提取分析处理，实现了一次采集，多次共享，避免重复报数，减少人工参与过程，提高了数据质量。自2017年底上线以来，平台已采集数据条目超过40亿条，数据量超过2TB。制定了配套的管理制度和技术规范。通过规范数据治理制度，优化治理流程，提高数据治理效率，统一数据采集与使用，实现了对数据的全生命周期管理。同时，针对平台的不同安全管控点，通过数据存储安全管理、数据分级管理和数据脱敏等方式，确保数据安全可控。

◆ 平台实现了金融网点、机具部署情况的可视化，为商业金融机构提供了决策依据。

3.建成了多个应用子系统模块

前期规划的多个应用子模块顺利投入使用，这些子系统通过对底层全量数据与汇总数据的统计分析，并进行数据关联和跨部门融合应用，初步实现了穿透式统计分析，为金融数据监测、非现场监管、金融决策提供可靠的数据支撑。

助力货币政策实施：货币信贷模块依托于平台整体数据采集和共享机制，通过系统自动向全省164家各类法人金融机构按月获取各类定量指标，初步满足了对货币政策、宏观审慎政策、信贷政策执行中涉及的多层面多样化的数据需求，并自动生成MPA报表等，大幅提高MPA按季评估与日常监测的工作效率和准确度。

科学评价普惠金融发展状况：普惠金融模块通过平台自动采集金融机构数据和人民银行各业务部门数据，自动完成数据校验、指标赋权、数据分析和指数模型分析运算，实现了普惠金融指标数据自动采集、自动处理与分析普惠金融发展三大建设目标。系统利用层次分析法、熵权法、支持向量机等评价模型得出各样本指数，科学直观地评价了各地区的普惠金融发展情况，同时系统对数字普惠金融、深度贫困县、金融精准扶贫示范县普惠金融发展情况提供了可视化的专栏分析，为推动贵州省普惠金融发展提供了强有力的数据支撑。

提升农村金融服务水平：农村支付模块通过采集涉农机构网点机具基本信息及经纬度等数据，直观地从全局反应网点部署和支付交易情况，实现了GIS可视化、交易风险预警、金融机构间网点布放位置的数据共享服务。对助农取款交易情况进行实时监控并分析助农取款交易习惯，推动商业银行合理布局农村金融服务网点，提升农村金融服务水平，同时通过系统应用提升了农村支付建设的非现场监管能力。

有效整合地方数据资源：国库应用模块对国税、财政、统计局及央行“3T”系统相关数据进行关联和整合，自动按照不同行业、不同产业、不同企业和不同宏观经济指标的分类标准生成各种统计报表和图形，并能将生成的图表进行储存和导出，实现对国库收入、支出、库存的多维数据分析；系统提供灵活的穿透查询功能，实现国库资金流向、流量及来源的汇总查询，为国库现金管理提供宏观和微观决策服务，增强决策的科学性。

提高金融统计监管效率：调查统计模块通过采集各金融机构贴源层存贷款等全量数据，形成了大数据应用的基础数据库。在满足调查统计本业务各类数据统计、查询、深入分析的基础上，还根据权限实现了跨部门数据共享。定制化的个性报表，灵活的多维查询，专题的可视化数据分析页面，使业务人员可以更加清晰、便捷地掌握贵州省金融统计监管情况。

助推金融支持地方产业发展：贵州省产业大数据库模块分阶段持续整合全省企业经营、融资、信用、税务、司法、工商等多维度数据，从微观视角对企业经济金融行为进行综合画像，为金融机构服务大数据企业提供全面、真实、权威的授信依据；从行业视角对大数据、茶叶、白酒、旅游等重点产业的经济金融行为进行专题分析，助力地方政府产业发展战略；从央行视角通过分析金融资源在各行业的配置、利用和风险情况，为科学合理规划配置金融资源提供数据支撑。

4.实现了基于区块链的应用创新

针对传统林权抵押贷款业务信息不对称、流程复杂、耗费时间长、成本高等问题，贵阳中支通过开展前期技术研究和多方调研，基于大数据云计算平台的软硬件资源创新建成了基于区块链技术的林权抵押应用平台，在人民银行、金融机构、地方主管部门部署区块链应用节点，实现了多地区、多机构、多业务的信任交易，通过该平台进一步简化了林权抵押贷款业务办理手续实现了“让数据多跑路，让百姓少跑腿”。

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