湖南省支付清算业务数据分析系统探索与实现

摘要：支付清算系统已经成为湖南省资金汇划和资金清算的重要平台和核心枢纽，包含了全省主要支付清算业务数据，因此建设支付清算业务数据分析系统，实现对业务数据的深度挖掘和分析研究，能够为人民银行在宏观金融经济决策方面提供分析依据。

关键词：支付清算 数据分析 实现

一、前言

近年来，为适应社会主义市场经济发展的要求，人民银行加快了支付清算体系的建设步伐，已基本建成了以人民银行现代化支付系统为核心，银行业金融机构行内系统为基础，票据支付系统、银行卡支付系统为重要组成部分的支付清算网络系统，为经济金融和社会发展提供了快速高效、安全可靠地支付清算渠道。

随着支付清算体系的完善，大量跨银行跨区域的资金通过人民银行搭建的清算平台进行流转。目前人民银行支付清算系统包括了大额支付系统、小额支付系统、支票影像交换系统、境内外币支付系统、电子商业汇票系统、网上支付跨行清算系统6大核心业务系统，为商业银行之间和商业银行与人民银行之间的支付业务提供最终资金清算功能，是银行资金汇划与资金清算的重要平台和核心枢纽，也是金融市场的核心支持系统，为经济的发展发挥了重要作用。2011年，湖南省支付清算系统处理往来业务4,786万笔，日均19万笔，同比增长36%，交易金额32万亿元，日均1,280亿元，同比增长14%。支付清算系统已经成为湖南省资金汇划和资金清算的重要平台和核心枢纽，包含了全省主要支付清算业务数据，有丰富的数据资源值得挖掘分析。

二、支付清算业务数据分析系统概述

支付清算业务数据分析系统是中国人民银行长沙中心支行开发建设的，实现支付清算系统业务数据深度挖掘和分析研究的数据分析系统。该系统采集、积累支付清算系统业务数据，形成全面、完整、历史的业务数据库，实现数据资源有效管理和综合利用。系统可对支付清算业务数据信息进行各种分析，通过筛选重要业务信息，对热点问题进行深度挖掘和延伸分析，开展专题调研，建立研究模型，形成分析报告，为人民银行在宏观金融经济决策方面提供有高度实用强的分析依据。

高效处理原则。数据分析系统的显著特点是需采集、管理、统计分析海量的支付系统业务数据，系统处理压力很大，要设计合理的分类方法和分析模型，采取必要的技术手段增强系统的处理能力，最大限度地发挥系统潜能，确保系统对信息的高效处理，完成对数据的有效利用。

前瞻性原则。系统建设应根据当前业务需求的迫切性及未来发展的趋势，统筹规划处理的业务及其相应的功能。应用设计应具有前瞻性、灵活性和通用性，采用开放的系统平台、数据库产品、灵活的统计分析工具、模块化的结构，新增、更换系统模块或者未来支付系统数据集中不对应用系统已有的架构造成影响。系统架构应该具有灵活的扩展性，可以满足未来业务发展与技术进步对系统扩充的要求。

标准化规范化原则。数据分析系统的建设，必须统一数据划分标准，对于数据的各个项目要按照国家统计标准进行分类，以便于之后数据统计的准确性。考虑到系统以后良好的拓展性也要按照国家标准统一分类，保证今后易于拓展与别的系统相连。

安全性原则。数据分析系统处理的数据是反映经济金融活动的敏感数据，应提供完备的安全机制，确保系统安全、可靠、稳定地运行，防止业务数据被非法访问、篡改与窃取。系统应建立完备的审计与跟踪机制，对系统重要事件进行记录，便于日常管理、故障处理和事后稽查。

三、支付清算业务数据分析系统架构

数据分析系统采用多层、可扩展框架结构，整体上包括数据采集、数据管理和应用服务三个部分。其中数据采集包括：数据源、数据采集和传输；数据管理部分主要统一存放支付系统等相关业务数据；应用服务部分包括：数据查询、统计报表和安全管理。

数据采集应用主要包括数据采集模块和数据传输模块。数据采集平台的功能是统一从大额支付系统和小额支付系统采集支付业务统计分析所需要的各种基础数据，并进行数据正确性检验，采集后数据统一存入数据库中。数据库存储和管理历史详细的各种业务资料和汇总统计数据，是统一的支付统计分析数据平台，为访问用户提供数据服务。数据库层还部署有数据管理应用模块，主要负责数据模型和业务数据的管理。统计分析应用主要包括：数据查询模块、统计报表模块和安全管理模块。统计分析应用层根据业务的需要，以模块化的方式，提供历史数据查询、统计报表展现和安全及用户管理等服务，并能根据业务发展的需要，在未来方便的加入新的应用模块。Web服务接受用户提交的访问请求并提交到应用服务层，为数据分析系统应用提供统一的访问接口。用户访问采用基于Web的B/S架构，为用户提供了方便的访问服务，有利于系统的实施和维护。

系统采用最典型的三层架构进行开发，用数据库作存储层，用面向对象来实现业务层，用web来作为用户接口层。数据分析系统主体拟采用J2EE体系进行开发，通过提供统一的开发平台，J2EE降低了开发多层应用的费用和复杂性，同时提供对现有应用程序集成强有力支持，完全支持Enterprise JavaBeans，有良好的向导支持打包和部署应用，添加目录支持，增强了安全机制，提高了性能，具体架构如下图所示：

在存储层，使用的是ORACLE数据库，Hibernate是一个开放源代码的对象关系映射框架，它对JDBC进行了非常轻量级的对象封装。在业务层，因为当前业务有变动且数据量巨大，所以在标准J2EE系统中，使用了spring这样一个bean配置的轻量级架构，对业务架构影响小。在用户接口层，Servlet、Jsp、javaBean和structs均能够作为架构来应用。Struts采用基于事件的方式，并混合使用Servlets和Jsp，则可以建立可扩展的应用，使其作为用户接口层基础架构。

四、支付清算业务数据分析系统功能实现

支付清算业务数据分析系统主要功能包括数据分析、数据查询、数据处理和账户管理功能。

数据分析功能根据系统采集整理、分类、统计、汇总的支付业务数据，开展各种业务特点分析，主要分为运行情况汇总分析、资金流量流向分析、支付业务应用分析、支付支持产业分析、区域支付业务分析、支付业务重点分析等六个模块，对大、小额汇总数据进行数据固定加工处理，通过建立模型和算法开展有价值的各种数据分析，输出报表、图形与文字说明。

数据查询功能提供丰富的查询功能，可以对不同时期的、不同区域的、不同类型的支付清算业务数据进行全方位、多角度的查询，用户能自定义的各项查询内容进行任意条件组合的模糊查询，并将查询结果输出为相应的报表，尤其对特色分析与重点分析的查询。如查询全省业务汇总数据，按县或地区至省内（省外）业务数据，行业或单位的业务数据等。

数据处理功能主要在后台对数据进行操作：一是按时间段采集大、小额系统业务原始数据，并采集账号信息数据，对数据进行第一次清洗；二是对数据进行分类，对采集数据进行整理、分类、归并，对数据进行第二次清洗；三是数据统计汇总，按照分类数据的逻辑关系对业务数据进行按项按月进行统计汇总，数据进行第三次清洗，直接为数据分析提供需要的数据。

账户管理功能主要实现单位账号信息管理，通过账号信息管理对支付业务进行行业分类定位，对自动采集行业分类不识别或不准的账号信息可进行人工校验，同时按照单位账号采集支付业务可进行特色重点分析；系统还可拓展作为人民银行“银行结算账户管理系统”账号信息校验核对的补充功能。