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成功案例 | 助力某城市资金清算中心普惠金融平台数据治理优化，更好服务中小微企业

随着经济活动数字化转型加快，数据对提高生产效率的乘数作用凸显，成为最具时代特征新生产要素。如何打破数据孤岛，提升数据质量？如何保证数据传输的安全性、合规性？如何快速识别、精准掌握客户信息？如何激活数据要素潜能，赋能客户经理，运用数据为业务开展提供更有价值的帮助？成为许多普惠金融平台正在实施的数字化建设重点。

海量数据精准管理，数字化普惠金融赋能中小微企业

• 某城市资金清算中心通过普惠金融平台数据治理优化、统计分析能力提升等数字化建设，目前平台已采集58个部门的580项数据，累计采集的数据近20亿。实现共有接入机构59家，为全市各金融机构开通用户5400多个，日均查询超过1万次。
• 平台实现月采集外部各类数据超过5000万条，包括房产查封抵押信息、企业基本信息、税务、社保、行政处罚等正负面信息，以及各金融机构信贷信息，满足信息审查等多方面要求，建立精准客户画像，降低授信风险、简化中小微企业贷款流程。
• 平台管理金融产品359个，共有26195户普惠群体通过平台提出融资需求，发布融资需求笔数121421笔，发布需求总额21,343,412.19万元；成功放款26805笔，成功放款金额11,839,342.27万元；累计为企业融资8237户，融资金额481亿元，个人融资123户，融资金额9804万元。

项目施行情况

该普惠金融平台数据治理统计分析项目首先通过对历史信贷数据进行治理，纠正错误数据；并建立和完善数据标准，解决数据同步、数据共享、数据准确性、数据完整性等问题，确保数据质量；并对相关报表优化，增加多维分析，根据不同统计维度组合生成动态报表，提升各类业务人员工作效率，全面管控资产质量。

项目创新

• 信贷数据集中管理

将原先分散在各机构的信贷数据，由人行进行统筹管理，有利于数据规范和安全，也能筛选出更多的有价值的数据，服务中小微企业及个人。

• 信贷数据治理优化

数据分析程序根据新的业务校验规则分析历史数据存在的问题，数据修复程序根据商业银行提供的正确数据文件批量修复历史数据。

难关突破

以数据处理为主，重点突破数据处理速度、数据质量控制，数据有效利率。例如在数据处理方面，由于数据来源渠道多样化，采取数据校验加密处理独立部署在前置机服务里面，不占用主应用服务资源。对校验通过的文件生成可直接入库的csv文件，数据入库使用db2数据库load命令，入库效率显著提升，达到10分钟内完成500万数据入库。

功能与能力

• 数据校验：因上报的信贷数据量较大，单个文件有上百兆的情况，我们将数据检验程序和文件加密程序拆分出来做成独立的数据校验加密工具。商业银行可直接在本地实现校验通过后，进行加密及平台上报，该操作减轻了系统数据上报的压力，大大节省了时间成本。
• 多维报表：根据不同的统计类型(例如行业类型、贷款地区、金融机构、是否首贷户、币种类型、报送周期、加权平均利率等)自由组合统计贷款存量或贷款发生额数据情况，满足不同的业务统计需求。

项目价值

• 完成7000多万条历史存量数据治理。实现对信贷情况的精准统计，为政策制定提供有效支撑。
• 实现数据精准洞察。根据不同维度精准统计企业信贷数据情况，高效实现客户信息整合、分析，助力风险水平测量与额度测算。
• 高效提升统计查询效率。改善报表查询超时问题，优化后5秒内呈现查询结果。
• 提升系统性能与稳定性。拆分数据校验加密工具，减轻了系统压力，提高了系统的稳定性，为数据治理与使用平稳运行及后续进化铺就良好基础。

客户评价

经过这次信贷数据治理统计分析优化之后，能精准掌握企业信贷情况，为信贷政策制定增加了信心。信贷统计报表优化之后，不会再出现长时间等待查询结果的情况，复杂的统计能在5秒内查出结果，业务人员工作效率也得到很大的提高。得到中国人民银行某城市支行相关领导的高度评价和一致认可。各个分行和支行业务人员在实际工作过程中也得到了很大的帮助。