本文选自《金融电子化》2019年09月刊

作者：中国人民银行合肥中心支行 周猛

大数据时代的悄然来临，推动信息技术从IT时代升级到DT时代。2017年人民银行科技会议提出了“数字央行”的战略，实现架构转型和大数据利用两个突破，构建以大数据为支撑的决策平台、以分布式为支撑的央行服务平台和以数字货币为龙头的央行创新平台。2018年安徽省支付系统累计处理业务63477万笔，金额120.6万亿元，并且这个业务量正以每年10%-20%的速度增长。如何在海量业务数据中提取和挖掘有用信息，而不是简单的数据统计和报表输出，从业务需求的角度提出好的应用场景对内提高管理水平和运维水平，对外为相关部门和领导提供更有价值的决策依据，是目前摆在支付系统大数据应用面前亟待解决的问题。

支付系统数据价值分析

1.局限性和优势

据金融机构的不完全统计，通过支付系统完成的资金汇划业务笔数占全部资金汇划笔数的比例超过60%，按完成的资金量计算这个比例还要更高。所以在分析和利用支付数据时，我们既要认识到支付数据的局限性，有相当部分的资金汇划业务游离在支付系统之外。但作为资金汇划的大动脉，支付系统与其他“资金汇划通道”相比又有着巨大的优势，支付系统数据是名副其实的“数据宝库”，应该引起高度重视，不应将其束之高阁。

2.数据业务要素构成

以大额系统为例，一笔完整的支付交易数据至少包括以下业务要素：委托日期、发起清算行行号、付款人开户行行号等。除此以外，根据上述信息我们还可以提取到隐含的一些有价值的信息包括：根据付款人和收款人开户行行号可以判断出收付款人所在的地域信息；根据收付款人开户行行号及发起接收行行号和发起接收清算行行号，可以梳理出业务代理和资金清算代理关系，特别是对于不同行别之间的代理关系；收付款人如是企事业单位还可以根据名称判断出单位所属的行业信息；根据委托时间和受理时间可以判断资金的在途时间；根据同业拆借利率反映出的银行同业投融资风险信息；通过对户名长短的判断，可以判定账户是个人或者单位等。

3.支付系统大数据应用的需求方

我们可以设想的数据需求方包括三个部分：一是人民银行内设机构，包括清算中心、支付处、调查统计处、金融稳定处、货币信贷处、反洗钱处、研究处和国库处等；二是支付系统各参与者；三是政府相关机构，包括决策部门、金融办、大数据局、统计局、税务局等。

支付系统大数据应用场景初探

1.现有的基于支付系统的大数据应用系统

支付业务统计分析系统（PSAS系统）是人民银行清算总中心自主开发的，使用人民银行二代PMIS（大额、小额、网银）、境内外币支付系统、电子商业汇票系统、人民币银行结算账户管理系统、联网核查公民身份信息系统等业务系统数据，各银行业金融机构报送数据，中国银联、城市商业银行资金清算中心、农信银资金清算中心、支付组织报送的数据，通过采集校验、存储加工、统计分析与应用展现等业务流程，向人民银行和提供数据的各报送机构提供标准化指标分析服务的信息系统。系统主要有数据管理、数据查询、统计分析、统计分析报表展现以及用户管理等功能。

人民银行各分支机构建立的支付系统大数据平台，目前包括长沙、太原、重庆、海口、济南、天津等地都建立了基于支付系统的大数据平台，这些平台在PSAS系统的基础上面向实际需求提供了更多维度的查询统计和数据展示，数据展示界面更加友好和多样化并加入了个性化定制功能，有些平台还增加了行业资金流量的分析和重点企业的资金监测和趋势分析以及本地区域的资金流入流出动态监测和反洗钱监测等功能。

2.支付系统大数据平台的总体目标

支付系统大数据平台不应是建立一个海量支付数据的“统计报表系统”，而是建立各种“应用场景”，通过数据挖掘等技术手段，对现有的数据进行加工、挖掘、推导出以往忽视的现象，建立现象与数据之间的相关性（甚至理论模型），为今后工作提供指引，对未来可能发生的事件进行有效预测。系统应具有以下特点：数据处理能力强、数据有权限的开放和共享、提供方便的外来数据导入接口、可动态定义数据统计颗粒、数据挖掘与分析和具有一定的预测功能等。

3.支付系统大数据应用场景初探

如前所述，目前已有的支付系统大数据平台主要功能聚集在数据查询与管理，统计分析报表展现以及行业资金流量流向分析和区域资金流量流向分析及对辖内部分重点企业资金监测和反洗钱监测等功能。本文下面尝试讨论的是区别于上述应用的场景，以期为后期建设支付系统大数据应用平台的单位提供更多的思路。

政府决策。通过分析一个地区按行业划分的资金流入流出的TOP10及其变化趋势可以分析出产业结构变化和金融服务对实体经济的支持程度，也可以判断相关政策对“资金空转”“脱实向虚”等问题的执行效果。通过一个地区与其他地区资金汇划量的大小与历史演变，大致推导出“地域经济圈”的形成过程。

统计每个年度支付数据中，各个地区各参与者的活跃账户（有业务发生）数量，推导各参与者对于本行网点布局策略的调整；从各个地区活跃账户数的起伏曲线，推导出各地区经济的活跃度。统计各个年度、各个地区曾经活跃账户消亡（1年没有业务发生）的情况，构建“僵尸企业”画像，推导企业生存周期。

人民银行监管。对属地直接参与者的清算头寸进行实时监控和图形化展示，设立预警提示，推导分析出直参的头寸管理规律，向参与者提示和反馈，帮助参与者科学管理头寸，降低头寸风险。

利用数据挖掘技术，结合理论模型、定量分析和定性分析，逐步形成监管模型库，对第三方支付、P2P网贷等高风险行业的经营状况、风险情况进行连续监测，为非现场监管提供风险预警和为现场检查提供参考信息。

将支付系统交易数据与账户管理系统打通，对交易账户使用行为进行实时监管，例如对短期内大量资金零散汇入后又集中汇出的可疑账户进行重点监测并给予预警提示，为取消企业银行账户许制度后对企业账户的监管提供强有力的保障。也可以对企业活跃账户数量进行统计分析，为账户违规使用提供排查线索。

统计支付系统数据中银行同业投融资账户开立情况以及投融资账户的资金流入和流出，分析辖内银行业金融机构特别是地方性法人银行机构同业投融资运作中的风险偏好，从而对资金流动性风险进行预判。通过汇总行政区域内投融资账户资金净流入、净流出总额，反映金融机构的流动性松紧状况，这可能会影响到金融机构对实体经济的信贷支持程度，也可以在一定程度上来判断区域经济运行状况，金融生态是否平衡。

支付系统运行管理。对支付系统中退汇业务按行别进行统计分析，从中可以看出参与者支付业务差错率、差错业务处理情况，向辖内参与者反馈，提升清算中心对参与者的管理水平，严肃清算纪律，提高支付系统运行效率。

对节假日小额提升金额上限后，各金额段业务占比进行分析，对大额“临近停运时间段”业务量进行分析，从中解读客户或者参与者对提升小额金额上限、进一步延长大额运行时间等是否有潜在需求。

分别对法定工作日期间和节假日期间小额和网银的业务量对比分析，分析二者在功能定位上对用户汇划业务的影响，查看是否存在小额业务向网银业务迁移现象的存在，以此推断业务流程设计对业务的影响程度。

服务参与者。在小额数据中提取各行的小额组包情况：组包间隔、组包的平均笔数，为各行改进小额支付服务效率提供对比参考。

对大额业务中低于5万元的业务按行别进行统计分析，从中可以看出各行对汇划成本管理的精细程度，向辖内参与者反馈，切实提升清算中心对参与者的服务水平。

支付系统生产数据具有天然的真实性和及时性，可以从某个角度较为真实地反应一个地区的生产生活和经济发展情况。近些年来，如何利用好这些海量数据为人民银行和当地政府制定和执行政策提供参考依据已经越来越受到各分支行清算中心和科技部门的重视。目前有很多人民银行分支机构已经建立或正在着手建立基于支付系统的大数据平台。在这一过程中，可能会面临着各单位各部门各地区打通信息孤岛建立数据共享机制，数据边界和访问权限机制，数据脱敏以及缺乏统一的建设标准和框架导致重复低效建设等问题。一个好的大数据平台绝不仅仅是一个报表生成工具，其核心价值应该是基于若干独立或联合的应用场景挖掘出数据背后有价值的信息，强调对数据发展趋势的分析和背后规律的探索，进而建立相关的监测和预测模型，为政府决策、监管部门提高监管效率和水平以及向社会提供更好的金融服务提供有力的数据支撑。