大数据在金融领域的应用研究

毕海波

大数据在金融领域的应用研究

毕海波

（中国人民银行乌鲁木齐中心支行，新疆 乌鲁木齐 830002）

大数据、云计算等信息技术是目前信息化发展的必然趋势，大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据已经成为企业和社会关注的重要战略资源，就像计算机和互联网一样，有可能引发新一轮的技术革命。在新疆辖区金融信息共享工作取得一定突破的前提下，阐述以新疆金融电子政务平台为基础，利用共享数据实现新疆大数据金融云建设的构想。

信息共享；大数据；金融云；电子政务

1 金融信息工作面临的挑战

随着金融行业信息化程度的不断提升，人民银行各业务部门的基础数据量持续快速增长，为各项决策的制订提供了有力的数据支撑。与此同时，这些数据在采集、管理和利用方面仍然存在一些问题，导致数据利用率低下，难以充分发挥数据潜在的价值，主要体现在：①在数据采集方面，各业务部门的统计口径、覆盖范围、采集标准、校验规则不尽相同，造成数据统计重复量大、校验难度大，进而造成数据准确性和可靠性降低；②在数据管理方面，存在“异构的数据结构和数据库、数据的分布式存储、数据备份介质各异、缺少统一的基础代码”等问题，造成业务系统间缺乏联系，也难以建立联系，进而阻碍了各项经济金融指标的共享使用；③在数据利用方面，决策人员的数据需求需要业务部门配合才能满足，存在时效性差问题；业务专家分析数据有时需要跨部门协作，数据加工周期冗长、加工过程复杂，存在复杂度高、效率低的问题；④在IT运维管理方面，业务系统之间功能重叠但无法互联互通，造成大量重复建设，导致系统数量和规模快速增长，加大了运维管理的工作量；⑤在数据共享方面，新疆金融业机构之间共享数据及利用还存在很大不足，没有有效利用行业共享数据、发挥行业合力。

2 新疆金融电子政务平台情况

人民银行作为中央银行，履行金融监管、提供金融服务，在信息化不断发展的背景下，金融机构间信息的沟通与共享为大数据的深入应用提供基础保障。乌鲁木齐中支积极践行“保障业务、支撑履职、引领发展”的金融信息化建设道路，提供信息化服务，促进数据共享为目标，开展新疆金融电子政务平台（以下简称“平台”）建设和推广工作，在新疆金融机构间成功实现了信息共享、信息快速交换等多项功能，成为支撑人民银行高效履职、推进金融信息化发展的又一重大举措，为大数据应用奠定了基础。

2.1 平台架构

2.1.1 逻辑架构

结合人民银行乌鲁木齐中心支行业务处理方式、管理体系以及安全、运维规范，充分考虑系统的安全性、规范性、可扩展性、低耦合性以及可移植性，从用户使用出发设计系统逻辑架构，如图1所示。

图1 系统逻辑架构图

2.1.2 技术架构

根据实际业务调研结果，结合建设目标以及人民银行中心支行软硬件环境，从系统技术角度出发利用组件化的构建思路，系统技术架构如图2所示。

2.2 平台功能及覆盖范围

2.2.1 公文传输

人民银行新疆辖区各分支机构与接入本系统的金融机构之间能够通过电子化途径实现公文、文件的传输。

2.2.2 数据交换

人民银行新疆辖区各分支机构与接入本系统的金融机构之间能够通过电子化途径实现固定格式报表数据的传输。

2.2.3 协同办公

人民银行新疆辖区各分支机构与接入本系统的金融机构之间能够实现点对点的邮件往来，并能够通过即时消息功能实现实时沟通。

图2 系统技术架构图

2.2.4 信息发布

人民银行新疆辖区各分支机构能够通过本系统进行发布信息，比如公告、通知、制度、工作指引等，供接入本系统的金融机构查阅。

2.2.5 行政审核

人民银行新疆辖区各分支机构能够通过电子化途径为接入本系统的金融机构办理行政审核业务。

2.2.6 覆盖范围

平台横向连接新疆辖区所有人民银行分支机构及同级金融机构，纵向贯通省、地、县三级，满足了各级人民银行分支机构与同级金融机构间信息交互的需求。

3 大数据技术及其应用价值

大数据处理技术代表了新一代的技术架构，这种架构通过高速获取数据并对其进行分析和挖掘，从海量形式各异的数据源中更有效地抽取出富有价值的信息。

对于新疆人民银行，利用大数据平台对数据进行采集、加工和分析，能够实现全辖金融机构数据采集的标准化、数据统计的自动化、数据应用分析的共享化，并在以下几个方面发挥重要作用。

3.1 加大对决策制订的支持力度

通过快速、有效的数据共享和数据获取方式，大幅缩短决策支持周期，显著提升辖区金融业应急响应水平；通过统一的基础代码、严格的校验规则等设置，保证数据的有效性和时效性。因此，能够为切实防范和化解区域性金融运行风险、维护金融稳定提供有力的支撑。

3.2 提升数据采集效率和质量

提供多种数据采集手段，比如总行集中系统导出数据快速入库、金融机构报表数据上报等；通过预设数据模板和校验规则、后台监控等功能，加强数据校验；提供入库数据自动统计汇总功能，实现数据的基本加工。

3.3 提高数据分析效率

采用数据可视化技术设计专题分析系统代替以往人工统计的方式，避免了部门间数据索取、人工校验和分析统计的过程，以地图、排名图、趋势图等更为直观、丰富的形式表现业务指标数据，并结合数据钻取手段从多个维度进行指标数据的展开分析，显著提升了数据分析的效率。

3.4 满足各类用户获取数据的需求

通过制订不同的角色，满足不同人员对数据的个性化需求。比如面向管理人员提供专题分析系统，面向业务专家提供多维查询工具，面向业务人员提供报表定制功能。灵活的配置和简便的操作，提升了各类用户获取数据的效率。

3.5 充分发挥现有数据价值

通过建立省级数据中心，形成省级金融数据共享平台，实现跨地区、跨业务、跨部门的数据共享利用，并采用专用工具对数据综合分析与挖掘，充分发挥现有数据的价值。

3.6 奠定人民银行乌鲁木齐中心支行私有云建设的基础

通过数据仓库环境的建设和大数据技术的应用，奠定了乌鲁木齐中心支行省级数据中心“云”化工程的基础，引导乌鲁木齐中心支行向“科技引领金融”的目标稳步前行。

4 新疆大数据金融云平台建设

4.1 平台逻辑架构

平台采用BI（商业智能）技术架构，集成ETL技术、OLAP技术、报表技术、分布式大数据技术、数据挖掘技术和云计算技术，结合人民银行乌鲁木齐中心支行业务处理方式、管理体系以及安全、运维规范，充分考虑系统的安全性、规范性、可扩展性、低耦合性以及可移植性。

4.2 关键技术

平台采用物理机器配置逻辑节点的方式和分级存储结构，实现物理加逻辑的分布式数据处理环境。以信贷收支的存贷款数据为例，可将存储分为汇总层、明细层和历史数据备份层。其中，汇总层和明细层根据业务需要只存储最近一个时间段内的数据，以减少表中数据量，实现前台查询的快速响应；所有历史数据定期备份到历史数据层，保存一份完整数据，当需要查看历史数据时，可以从这个层查询；明细层采用分区存储方式，并根据实际需要设置准确的索引，必要时引入物化视图（MQT）来提高查询速度；汇总层根据业务部门经常的查询习惯，预先按不同的维度进行数据汇总，实现前台报表的快速响应。

4.3 存在难点

全量业务数据获取存在较大困难。人民银行内部各业务部门数据保存分散，对数据的收集整理带来一定困难。对金融机构而言，获取金融机构全量业务数据存在数据量大、数据格式差异大等问题，多类业务数据存在数据保密性问题，造成数据收集工作开展存在较大阻力。

数据整理与规范工作存在较大困难。通过多种途径获取的数据格式类别多样，包括结构化数据、非结构化数据，每类数据又可细分为多个子类，对这些数据进行处理时还需充分考虑数据标准化问题，因此数据的整理与规范需要耗费大量人力。

由于共享数据包括多业务部门的多层次数据，业务部门间数据既有区别又有联系，在考量数据保密性基础上，平台应能清晰划分用户权限，根据不同用户需求，使不同用户对不同数据具有不同使用权限。

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F49

A

10.15913/j.cnki.kjycx.2019.23.072

2095－6835（2019）23－0154－02

毕海波（1980—），男，重庆开县人，计算机应用技术硕士，工程师，研究方向为金融科技、大数据应用与研究。

〔编辑：张思楠〕