湖南省支付清算業務數據分析系統探索與實現

譚卡吉

摘要：支付清算系統已經成為湖南省資金匯劃和資金清算的重要平臺和核心樞紐，包含了全省主要支付清算業務數據，因此建設支付清算業務數據分析系統，實現對業務數據的深度挖掘和分析研究，能夠為人民銀行在宏觀金融經濟決策方面提供分析依據。

關鍵詞：支付清算數據分析實現

一、前言

近年來，為適應社會主義市場經濟發展的要求，人民銀行加快了支付清算體系的建設步伐，已基本建成了以人民銀行現代化支付系統為核心，銀行業金融機構行內系統為基礎，票據支付系統、銀行卡支付系統為重要組成部分的支付清算網絡系統，為經濟金融和社會發展提供了快速高效、安全可靠地支付清算渠道。

隨著支付清算體系的完善，大量跨銀行跨區域的資金通過人民銀行搭建的清算平臺進行流轉。目前人民銀行支付清算系統包括了大額支付系統、小額支付系統、支票影像交換系統、境內外幣支付系統、電子商業匯票系統、網上支付跨行清算系統6大核心業務系統，為商業銀行之間和商業銀行與人民銀行之間的支付業務提供最終資金清算功能，是銀行資金匯劃與資金清算的重要平臺和核心樞紐，也是金融市場的核心支持系統，為經濟的發展發揮了重要作用。2011年，湖南省支付清算系統處理往來業務4,786萬筆，日均19萬筆，同比增長36%，交易金額32萬億元，日均1,280億元，同比增長14%。支付清算系統已經成為湖南省資金匯劃和資金清算的重要平臺和核心樞紐，包含了全省主要支付清算業務數據，有豐富的數據資源值得挖掘分析。

二、支付清算業務數據分析系統概述

支付清算業務數據分析系統是中國人民銀行長沙中心支行開發建設的，實現支付清算系統業務數據深度挖掘和分析研究的數據分析系統。該系統采集、積累支付清算系統業務數據，形成全面、完整、歷史的業務數據庫，實現數據資源有效管理和綜合利用。系統可對支付清算業務數據信息進行各種分析，通過篩選重要業務信息，對熱點問題進行深度挖掘和延伸分析，開展專題調研，建立研究模型，形成分析報告，為人民銀行在宏觀金融經濟決策方面提供有高度實用強的分析依據。

高效處理原則。數據分析系統的顯著特點是需采集、管理、統計分析海量的支付系統業務數據，系統處理壓力很大，要設計合理的分類方法和分析模型，采取必要的技術手段增強系統的處理能力，最大限度地發揮系統潛能，確保系統對信息的高效處理，完成對數據的有效利用。

前瞻性原則。系統建設應根據當前業務需求的迫切性及未來發展的趨勢，統籌規劃處理的業務及其相應的功能。應用設計應具有前瞻性、靈活性和通用性，采用開放的系統平臺、數據庫產品、靈活的統計分析工具、模塊化的結構，新增、更換系統模塊或者未來支付系統數據集中不對應用系統已有的架構造成影響。系統架構應該具有靈活的擴展性，可以滿足未來業務發展與技術進步對系統擴充的要求。

標準化規范化原則。數據分析系統的建設，必須統一數據劃分標準，對于數據的各個項目要按照國家統計標準進行分類，以便于之后數據統計的準確性。考慮到系統以后良好的拓展性也要按照國家標準統一分類，保證今后易于拓展與別的系統相連。

安全性原則。數據分析系統處理的數據是反映經濟金融活動的敏感數據，應提供完備的安全機制，確保系統安全、可靠、穩定地運行，防止業務數據被非法訪問、篡改與竊取。系統應建立完備的審計與跟蹤機制，對系統重要事件進行記錄，便于日常管理、故障處理和事后稽查。

三、支付清算業務數據分析系統架構

數據分析系統采用多層、可擴展框架結構，整體上包括數據采集、數據管理和應用服務三個部分。其中數據采集包括：數據源、數據采集和傳輸；數據管理部分主要統一存放支付系統等相關業務數據；應用服務部分包括：數據查詢、統計報表和安全管理。

數據采集應用主要包括數據采集模塊和數據傳輸模塊。數據采集平臺的功能是統一從大額支付系統和小額支付系統采集支付業務統計分析所需要的各種基礎數據，并進行數據正確性檢驗，采集后數據統一存入數據庫中。數據庫存儲和管理歷史詳細的各種業務資料和匯總統計數據，是統一的支付統計分析數據平臺，為訪問用戶提供數據服務。數據庫層還部署有數據管理應用模塊，主要負責數據模型和業務數據的管理。統計分析應用主要包括：數據查詢模塊、統計報表模塊和安全管理模塊。統計分析應用層根據業務的需要，以模塊化的方式，提供歷史數據查詢、統計報表展現和安全及用戶管理等服務，并能根據業務發展的需要，在未來方便的加入新的應用模塊。Web服務接受用戶提交的訪問請求并提交到應用服務層，為數據分析系統應用提供統一的訪問接口。用戶訪問采用基于Web的B/S架構，為用戶提供了方便的訪問服務，有利于系統的實施和維護。

系統采用最典型的三層架構進行開發，用數據庫作存儲層，用面向對象來實現業務層，用web來作為用戶接口層。數據分析系統主體擬采用J2EE體系進行開發，通過提供統一的開發平臺，J2EE降低了開發多層應用的費用和復雜性，同時提供對現有應用程序集成強有力支持，完全支持Enterprise JavaBeans，有良好的向導支持打包和部署應用，添加目錄支持，增強了安全機制，提高了性能，具體架構如下圖所示：

在存儲層，使用的是ORACLE數據庫，Hibernate是一個開放源代碼的對象關系映射框架，它對JDBC進行了非常輕量級的對象封裝。在業務層，因為當前業務有變動且數據量巨大，所以在標準J2EE系統中，使用了spring這樣一個bean配置的輕量級架構，對業務架構影響小。在用戶接口層，Servlet、Jsp、javaBean和structs均能夠作為架構來應用。Struts采用基于事件的方式，并混合使用Servlets和Jsp，則可以建立可擴展的應用，使其作為用戶接口層基礎架構。

四、支付清算業務數據分析系統功能實現

支付清算業務數據分析系統主要功能包括數據分析、數據查詢、數據處理和賬戶管理功能。

數據分析功能根據系統采集整理、分類、統計、匯總的支付業務數據，開展各種業務特點分析，主要分為運行情況匯總分析、資金流量流向分析、支付業務應用分析、支付支持產業分析、區域支付業務分析、支付業務重點分析等六個模塊，對大、小額匯總數據進行數據固定加工處理，通過建立模型和算法開展有價值的各種數據分析，輸出報表、圖形與文字說明。

數據查詢功能提供豐富的查詢功能，可以對不同時期的、不同區域的、不同類型的支付清算業務數據進行全方位、多角度的查詢，用戶能自定義的各項查詢內容進行任意條件組合的模糊查詢，并將查詢結果輸出為相應的報表，尤其對特色分析與重點分析的查詢。如查詢全省業務匯總數據，按縣或地區至省內（省外）業務數據，行業或單位的業務數據等。

數據處理功能主要在后臺對數據進行操作：一是按時間段采集大、小額系統業務原始數據，并采集賬號信息數據，對數據進行第一次清洗；二是對數據進行分類，對采集數據進行整理、分類、歸并，對數據進行第二次清洗；三是數據統計匯總，按照分類數據的邏輯關系對業務數據進行按項按月進行統計匯總，數據進行第三次清洗，直接為數據分析提供需要的數據。

賬戶管理功能主要實現單位賬號信息管理，通過賬號信息管理對支付業務進行行業分類定位，對自動采集行業分類不識別或不準的賬號信息可進行人工校驗，同時按照單位賬號采集支付業務可進行特色重點分析；系統還可拓展作為人民銀行“銀行結算賬戶管理系統”賬號信息校驗核對的補充功能。