《中国金融》|贝劲松：金融基础设施数据融合应用实践
作者|贝劲松‘中国人民银行清算总中心主任’
【中国金融杂志|央行贝劲松：金融基础设施数据融合应用实践】文章|《中国金融》2021年第3期
人民银行清算总中心作为国家重要金融基础设施运营机构 ， 在“数字央行”建设过程中 ， 充分利用自身运营过程中积累的海量数据资源以及连接国内各类金融机构的天然优势 ， 通过构建联网核查系统、金融大数据分析及服务平台、数据交换管理平台等数据融合应用 ， 打通部委间“数据孤岛” ， 融合支付交易、银行账户、企业纳税信息、工商登记信息、手机号码等数据资源 ， 在确保数据安全的前提下 ， 深度挖掘各类数据要素的内在价值和融合效应 ， 面向全国金融机构和国家部委双向开放数据信息共享服务 ， 为中央银行履行金融服务、宏观经济调控、防范化解金融风险、维护国家金融稳定等职责提供了数据支持 。
数据融合应用有助于挖掘数据价值
推动数据资源融合共享 。 为贯彻落实党中央国务院关于深化“放管服”改革精神要求 ， 强化银行账户管理职责 ， 由人民银行支付结算司牵头 ， 清算总中心于2019年建成人民银行联网核查系统 。 该系统通过与工业和信息化部、市场监管总局、税务总局相关系统“总对总”对接 ， 为金融机构提供企业手机号码、工商登记信息、企业纳税信息等联网核查业务功能 ， 成为各部委与人民银行和金融机构之间数据共享的有效渠道 ， 助力打通数据孤岛 ， 盘活数据资源 ， 释放数据潜力 ， 提升了金融机构的服务质量和管理效能 。 同时 ， 系统还为国家税务总局核验个人银行账户信息、支撑上亿自然人完成个人退税业务构建了跨部委的数据共享通道 。
2020年 ， 由科技司牵头 ， 清算总中心进一步建成人民银行数据交换管理平台 。 该平台通过统一的数据传输标准以及开放的数据访问接口 ， 使得数据交换各方能够快速准确地实现数据安全传输和有序流转 ， 有利于促进机构间的数据资源开放 ， 助力各金融基础设施间、金融基础设施与相关金融机构间数据的高效共享 。
提高基础设施运营效能 。 将数据要素融入业务运营各环节 ， 可以促进流程优化和效率提升 ， 实现劳动、资本、技术等其他生产要素价值的放大 。 清算总中心将流式计算、数据挖掘、知识图谱等技术与业务场景结合起来 ， 实现了对业务运营的数据支持 。 一是向人民银行总行、分支机构以及商业银行机构开放支付指标数据查询服务 ， 为相关用户分析了解支付体系运行情况提供了数据支撑 。 二是通过分析行业间、地区间和机构间资金流量流向 ， 预测地区及行业经济走势 ， 为宏观经济决策提供支持 ， 例如 ， 2020年5月2日 ， 央视新闻联播根据支付系统业务量变动趋势数据 ， 对疫情影响下我国经济复工复产形势进行了分析预测 。 三是通过提供海量支付业务交易链路场景分析以及灵活的业务明细查询检索服务 ， 支持商业银行机构和相关部门对交易处理情况进行分析核验 ， 协助解决交易纠纷 。
支持多维风险监测分析 。 依托数据融合基础设施中的支付和账户数据进行风险监测分析 ， 有助于及时揭示和预测金融风险 ， 为监管机构实施非现场监管提供数据支撑 。
清算总中心立足强化账户风险防控和账户管理改革需要 ， 在支付结算司的指导下 ， 开展账户与支付风险监测分析应用 ， 构建并完善风险账户识别模型 。 该模型运用大数据技术对账户开立、变更、使用和撤销等全生命周期行为和数据进行智能分析和监测 ， 横向连接交互各商业银行、支付机构和清算机构账户及支付相关业务系统 ， 纵向穿透分析开户主体账户行为 ， 对商业银行、支付机构和各地区账户风险状况进行定量、定性分析 ， 切实提高监管针对性、有效性和工作效率 。 同时 ， 通过开展金融机构交易实时监测 ， 为实施金融机构非现场监管和风险防范提供支持 。
助力实现高效智能运维 。 面对复杂多变的系统架构以及纷繁多样的运维需求 ， 传统的运维流程、运维模式、运维机制面临多重压力 ， 数据驱动型的场景优化模式是实现高效运维的抓手 。 清算总中心依托海量运维数据 ， 积极推进运维工作数字化转型升级 。 一是通过大数据技术实时分析和挖掘运维日志 ， 实现了支付交易链路异常监控功能 ， 提升故障定位能力 。 二是支持统一日志监控和全文检索 ， 提升故障分析能力 。 三是支持面向参与机构的业务实时监测预警和系统运行安全态势感知功能 ， 提升故障预防能力 。 目前 ， 清算总中心正在开展基于“数据智能”的系统异常检测、根因分析和故障定位功能建设 ， 加快故障处理智能决策和智能运维场景研发 ， 旨在进一步提升故障预防、分析定位及解决能力 。分页标题#e#
高质量建设数据融合应用基础设施
数据保护体系建设是前提 。 数据融合应用的前提是数据安全 。 清算总中心在建设数据融合基础设施期间 ， 严守安全底线 ， 建设形成涵盖平台安全、数据安全的保护体系 。 在平台安全方面 ， 基础设施采用双中心双活模式建设 ， 具备在数据和服务上的容灾能力 。 在数据安全方面 ， 建立了覆盖数据采集、数据存储、数据传输、数据处理、数据使用的全生命周期数据保护机制 。 对于敏感数据特别是涉及个人隐私的数据 ， 在数据采集、传输和存储过程中持续完善和加强加密处理和保护措施 。 在数据分析和挖掘等数据处理和使用过程中 ， 则根据需要对敏感数据进行脱敏处理 。 同时 ， 对数据访问权限进行了严格控制 ， 数据的使用、数据分析结果的共享和披露均需提前获得数据所有者的授权 。
数据分析平台建设是支撑 。 数据资源的流动性和可获得性是数据应用发展的基础 。 为更有效地推动数据应用创新和快速落地、支持数据要素转化为生产力 ， 清算总中心承建了人民银行金融大数据分析及服务平台 。 平台实现了数据资源统筹管理 ， 支持内外部数据准实时和批量的统一采集、统一处理、统一使用 ， 支持海量结构化、半结构化和非结构化数据存储 ， 满足了统计分析、风险监测、智能运维等大规模企业级数据应用对数据集成和共享的需求 。
数据服务能力建设是核心 。 有了丰富的数据 ， 还需要实现数据资产向价值载体的转变 ， 最终使数据资源转化为数据服务能力 。 其中 ， 将数据服务能力产品化封装、标准化设计并对外开放 ， 是构建“数据与应用深度解耦”的数据生态体系核心；将数据服务与智能技术融合 ， 则是向数据智能迈进的重要举措 。 清算总中心不断跟踪研究大数据与人工智能领域相关技术应用 ， 通过外部引入和自主研发相结合 ， 构建了基于传统数据挖掘分析和机器学习的数据科学分析服务以及基于深度学习和图数据库的图数据分析服务 ， 为构建各具特色的智能分析场景提供了技术支撑 。
数据治理框架建设是基础 。 数据治理是传统信息治理的延续和扩展 ， 是数据分析的基础 ， 是连接数据科学和应用的桥梁 。 数据融合应用建设与持续发展必须依托有效的数据治理体系 。 清算总中心在规划建设数据融合基础设施初期就认识到数据治理的重要性 ， 并持续探索适合关键金融基础设施的数据治理体系 。 现阶段的数据治理工作主要包括构建数据管控、元数据管理、主数据管理、数据标准管理、数据质量管理、数据全生命周期管理和数据安全管理等领域的数据治理框架 ， 并以此为基础构建一套符合金融基础设施要求的数据治理支撑平台 。
进一步提升数据融合应用能力的思考
坚持数据安全应用底线 。 数据安全是数据应用的底线 。 为进一步推进数据资源融合应用和数据开放共享 ， 清算总中心要坚持系统观念 ， 按照“最小使用”原则 ， 坚持“不求所有、但求所用” ， 对数据全生命周期过程采用的数据安全防护手段进行梳理 ， 补短板、强弱项 ， 不断完善基础设施的数据安全防护体系 。 特别需要加强对同态加密、联邦学习等多方安全计算技术的研究 。 同时 ， 严格落实数据采集、数据传输、数据存储等环节的敏感数据加密措施 ， 强化数据使用环节的访问权限控制策略 ， 加强安全技术手段、技术工具的应用 ， 保护好数据所有者的权益 。
扩充数据融合应用范围 。 跨机构间的数据融合共享 ， 有利于扩大数据广度和丰度 ， 促进数据价值进一步释放 。 清算总中心后续将依托人民银行联网核查平台和数据交换管理平台 ， 进一步加强与人民银行内部、外部机构协调联动 ， 探索更广范围、更深层次的数据聚合、互联互通和共享应用机制 ， 实现跨区域、跨行业、跨部门、跨层级的全方位数据资源融合应用 ， 深度挖掘大数据时代背景下数据要素的经济价值与社会价值 。
秉持数据开放应用思维 。 清算总中心作为国家重要金融基础设施的运营机构 ， 将按照人民银行的统筹部署 ， 秉持数据开放应用思维 ， 依托自身积累的丰富数据资源 ， 特别是其中蕴含的高价值金融数据资源 ， 在确保数据安全的前提下 ， 充分利用API、标记化、多方安全计算等技术手段 ， 有序对外开放数据访问接口 ， 为社会上其他机构的数据服务应用赋能 ， 为我国数字经济发展以及经济社会的数字化转型提供数据支撑 。
提升数据研发应用能力 。 信息技术发展日新月异 ， 清算总中心将加大新技术研发资金投入 ， 加快新技术实验室建设 ， 高标准培养一批既懂金融业务、又懂前沿技术的复合型人才 。 依托博士后工作站等研究平台 ， 加强与科研院所、高校、企业的合作 ， 持续跟踪数据科学及相关领域的最新技术发展 ， 开展数据科学基础性、前瞻性、战略性课题研究 ， 不断提升数据研发应用能力 。分页标题#e#
实践证明 ， 中央银行支付系统作为金融基础设施 ， 天然连接了各类金融机构 ， 其枢纽地位使得由其运营机构来组织或推动数据融合应用具有显著优势 ， 也容易形成合力取得实效 。 即使在区块链等“去中心化”技术崭露头角的时候 ， 也需要一个有公信力的牵头机构来组织建设各种“链” 。 所以在开展数据融合应用方面 ， 各行业的关键信息基础设施运营机构要积极发挥牵头引领作用 ， 通过促进基础设施的互联互通 ， 推进更深层次、更广范围的数据融合应用 。
责任编辑：陈鑫

来源：(未知)

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标题：中国金融杂志|央行贝劲松：金融基础设施数据融合应用实践