随着时代的进步监管报送的逐步发展及其各类监督管理的机构对于银行监管数据统计的重视，监管部门要求通过种种形式上报到各类监督管理的机构的报表数量逐年上升、统计制度变化频繁、数据质量发展要求逐步的提升。对于数据统计准确性、及时性、自动化和明细化的要求日益增强，跨监管、跨部门、跨业务、跨时间和跨数据的复杂监管信息整合与综合管理平台成为金融机构刚需。

  监管数据集市和监管报送系统的总体目标是：统一各项监管报送数据源头、提升监管报送系统自动化加总能力、满足监管部门跨报送模块的交叉核验要求、近一步强化和落实数据问题处理流程，最终达到“质量上的问题标本兼治”、“报送质效双提升”的目的。

  系统总体架构采用分层设计，包括基础设施层、数据层、平台层、应用层以及运维管理五个方面，总体架构如下图所示：

  系统平台基于流行的 J2EE 技术栈，应用稳定的 Spring Cloud 微服务框架进行构建；采用微服务架构设计，系统平台基础模块的每一个应用功能都使用微服务完成。每个服务都有一个清晰的功能边界，每一个后台服务开放 REST API，服务本身也采用了其它服务提供的 API。通过 API Gateway 来统一 API 暴露，通过 Nacos 配置中心来统一管理平台服务配置。每个微服务可以再一次进行选择独立部署和弹性资源配置。

  系统平台可以很容易的将业务对象作为基本单元进行纵向拆分，以交互层次作为标准做横向拆分，从而形成多应用交互的微应用架构体系，有效的实现应用的拆分，实现敏捷开发和部署。

  应用服务采用无状态化设计，能轻松实现水平扩展部署，防止单个微服务节点的性能在大业务量时性能会遇到瓶颈，不足以满足行内对业务系统的要求；前后端分离架构进行开发和设计，支持前后端分离式部署，便于动态进行资源负载及扩展。

  系统平台架构是一个设计优良的企业级Java微服务系统。它通过SLB+Nginx保障入口高可用，通过微服务化和Nacos实现了解耦与弹性伸缩，通过Redis集群提升了性能，通过清晰的数据分层和同步工具处理了复杂的数据流转，并通过调度平台实现了自动化任务管理。整体上，该架构具备了高性能、高可用、可扩展和易于维护的特点。

  多模型统一架构：系统平台采用的分布式数据库最核心的创新在于其多模型统一架构；在处理需要联合多种数据的复杂业务时，研发人员无需在不同系统间进行繁琐的数据导出导入，也无需分别编写Cypher、SQL和RESTful API等多段代码，只需一句标准的SQL就可以完成跨模型关联查询，从而大幅简化开发流程，并从根本上保障数据的一致性和实时性。

  行列混合存储：在监管数据集市的数据底座上，创新性地采用了行列混合存储结构。对需要频繁更新少量数据的场景，利用行式存储的速度优势；对需要大规模扫描和聚合分析的场景，则发挥列式存储的查询性能优势，从而构建高效稳定的监管数据集市。

  全栈信创改造：新一代的监管数据集市和监管报送系统来进行了全栈信创改造，从底层的信创芯片服务器，到中间件、数据库，都采用了国产产品，这大幅度的降低了对外部技术的依赖。

  统一监管数据集市：过去“烟囱式”、“孤岛式”的报送系统建设导致数据口径不一。湖北农信结合监管数据集市和监管报送系统的项目提出了建设统一的监管数据集市的思路。将分散在各业务系统的数据在集市中进行整合、清洗和标准化加工，纳入统一的监管数据集中，从源头上保障了报送数据的一致性、准确性和可复用性，为实现“同标同源”报送打下坚实基础。

  智能数据血脉追溯：当指标或报送数据出现异动时，快速定位问题至关重要。在项目建设中，监管数据集市建立了覆盖全报送范围的数据血缘追溯管理体系。业务及填报人能在系统页面上，对报表指标进行正向的血缘分析（追溯其来源）和反向的影响分析（评估其变动的影响），使数据的来龙去脉一目了然，极大提升了问题排查效率。

  低代码与模块化配置:通过低代码或模块化的方式提升灵活性。监管报送系统的报表设计器支持通过拖拉拽、导入报表模板或制度模板等实现快速、高效开发新报表或临时报表。降低了对专业开发能力的依赖，使业务及报送人员也能参与配置，加快了对新规需求的响应速度。

  多法人架构支持：农信体系通常包含省联社和多家市、县级法人机构。监管报送系统在设计上就支持多级法人管理，不同法人机构可以在统一的平台下进行独立的参数配置、数据查询、报送操作及权限控制等，既满足了统一管理的要求，又尊重了各法人的独立性。

  数据治理与闭环管理：监管报送系统基于数据质量检核模块将数据质量监控体系拆分为三层，分别为贴源层监控、模型层监控、报表层监控，逐层解决数据质量上的问题，建立科学规范的标准体系，大大降低信息系统的复杂性和管理难度，提升金融机构信息科技应用的前瞻性和主动性，也才能更好地规范系统开发、运行和维护升级，提高应变能力和运营效率。

  从“合规报送”到“价值反哺”：基于内部数据挖掘可将监管报送数据应用于客户画像营销、利率定价、贷前审批等多个业务领域，可通过复用高质量的监管数据来构建企业征信模型，反哺小微贷款业务，让合规数据产生更大的商业经济价值；截止目前，已将大额风险暴漏等有关数据应用到新信贷系统中。

  监管数据集市和监管报送系统采用TDH数据库及NUPS平台（统一监管数据报送系统）的分布式应用技术来构建监管集市及报送系统，能带来一系列显著的优势：

  传统监管报送系统常面临“数据孤岛”问题，需要为不同报表单独部署和集成多个独立组件，导致架构复杂、数据冗余。TDH的核心创新在于其多模型统一架构和湖仓集一体化设计。

  通过引入Holodesk统一存储格式，打破了数据湖、数据仓库和数据集市之间的边界。报送系统所需的原始数据、工艺流程中的中间数据及最终报送的指标数据，可以同一份数据无需多次复制，就能同时支撑ODS层实时数据接入、数仓模型加工和高性能集市查询分析等不一样的层次的业务需求。这不仅节省了大量存储空间，更避免了数据跨系统流转带来的延迟、开销和一致性问题

  监管报送对数据处理的性能和时效性要求极高，监管集市平台在此方面表现卓越。

  卓越的性能表现：得益于高性能分布式计算和存储引擎，新平台的整体性能可达传统平台的30倍。

  实时与历史数据一体化：TDH的分析引擎提供了增量计算能力。这创新性地解决了传统Lambda和Kappa架构的痛点，能够在一个数据库内实现从“写入即服务”的即席查询到“事件驱动”的实时数据仓库等多种实时场景，确保数据处理的端到端低延迟和高准确性。

  监管数据集市和监管报送系统采用国产自主研发且成熟的技术栈，对于金融机构而言具备极其重大的战略意义。

  全栈信创兼容：系统平台作为自主研发的平台，系统所有组件已通过自主代码扫描测试，并与主流国产芯片（如鲲鹏、飞腾）、服务器（如华为、浪潮）、操作系统（如麒麟、统信）适配互认，支持混合部署，完全满足信创要求。

  总的来说，监管数据集市和监管报送系统整套平台带来的核心价值是从根本上简化了数据架构的复杂性，通过统一的数据底座实现了数据的同源共享和高效治理，并以卓越的性能满足了监管报送的时效性要求。同时，其全面的信创生态兼容性和成熟的迁移方案，为金融机构在当前技术环境下构建安全、可靠、面向未来的合规能力提供了坚实保障。

  监管数据集市和报送系统项目的实施周期通常呈现“分阶段、递进式”的特点，项目实施建设总体采用“统筹规划、分步实施、敏捷迭代”的原则：

  此阶段是项目的基石，核心目标是搭建统一的数据底座和治理框架。具体工作包括：

  技术平台选型与部署：主要涉及硬件服务器、高性能分布式数据库、分布式应用系统、搭建及部署开发、测试、验证环境等。

  数据标准制定：根据监督管理要求，对全行的客户、账户、合同等核心数据元素制定统一的标准和业务口径，从根本上解决“数据多源、口径不一”的问题。

  监管集市模型设计：按照“明细层（LDM）- 汇总层（ADM）- 报文层（ADM）”的数据架构，构建企业级的监管数据模型，确保数据可追溯。

  报送系统口径调研与访谈：按照调研访谈计划，采用不一样形式的调研方式，将全行级业务及报表等进行访谈与调研，编制并确认ITMapping访谈底稿。

  监管报送数据迁移：监管报送业务迁移到新平台上，核心模块优先，通常优先实施监督管理要求最迫切、最通用的系统，如1104、大集中、EAST5.0、金融基础数据、客户风险等。

  平稳迁移：采用“平行双跑”策略，即新旧系统并行运行一段时间，进行数据比对和业务验证，确保无误后再逐步切换，这对于金融系统至关重要。

  全面推广：在系统稳定运行后，项目进入扩展和深化阶段，目标是最大化数据价值和应用广度。

  深度应用：覆盖更多报送系统，将支付统计、利率报备、二代征信等更多报送模块集成到统一平台中。

  试点先行：选择业务代表性强（如：根据业务量及业务面）或信息化基础好的市、县行机构作为试点。此阶段核心目标是“验证流程、积累经验、建立信心”。

  分批推广：在试点成功基础上，制定详细推广计划，按机构、业务线或报表分批推广。期间会形成标准化的《操作手册》和《问题库》，提升推广效率。

  全面覆盖：最终实现全机构、全监管业务的全覆盖，完成从试点到全面推广的闭环。

  培训体系保障：针对不一样的角色（如业务人员、科学技术人员、管理人员）开展分层、多轮次的培训，内容从基础操作到深度分析，大大降低学习成本，提升用户接受度。

  组织体系保障：建立由科技部门、合规部门、业务部门组成的联合运营团队，负责日常问题处理、需求收集和流程的优化，确保系统持续焕发活力。

  敏捷响应监管变化：当新的监管政策出台时，基于模块化、低代码的平台，科技团队能快速配置新的数据模型和报表，响应速度提升50%以上。

  数据价值反哺业务：系统稳定后，其价值开始向业务端外溢。高质量的监管数据集市被逐步应用于客户风险画像、内部审计、经营分析等业务场景，真正的完成了从“合规成本中心”到“业务价值中心”的转变。

  本项目上线后，已进行全省推广和培训，经过一段时间的稳定运行，系统在性能、可靠性和数据质量方面通常表现出色，达到了项目建设的目标。

  高并发解决能力：基于分布式架构，系统能够轻松应对日报、月末、季末等报送高峰期的压力，批量数据处理任务完成时间从过去的20多小时缩短到6小时左右，报表生成与提交效率显著提升。

  高可用性保障：采用集群化部署和负载均衡技术，系统实现了99.9%以上的高可用性，有很大成效避免了因单点故障导致的服务中断，满足了金融机构业务连续性的严格要求。

  “数据同源”成效显著：统一的监管数据集市从根本上解决了过去数据口径不一、多头取数的难题。通过内置的上千条数据质量检核规则，在数据入库、加工、报送等环节自动进行校验，有效将数据差错率降低了99%以上。

  报送系统自动化准确率（如：1104报表）由项目建设前的不到20%，提升到现在的：98%；数据质量的校验错误率从30%降低至现在的0.1%。

  自动化水平大幅度的提高：报表自动生成、一键报送、低代码平台等功能将业务人员从繁琐的手工操作中解放出来，报表自动化生成与报送率普遍达到98%以上。

  智能化运维：集成了监控告警、短信通知、日志分析等功能的统一运维平台，使运维人员能够实时掌握系统健康度，实现问题的快速发现与定位，降低了运维复杂度。

  采用全栈信创技术构建的监管数据集市与报送系统，其价值远不止于满足合规要求。它通过在技术自主可控、数据治理、运营效率和产业拉动等方面的综合优势，为金融机构乃至国家金融安全带来显著的经济效益与社会效益。

  替代与降费：全栈信创化直接减少了对国外商业数据库、中间件和操作系统的持续许可费用和维保开支，虽然前期投入较大，但长期看实现了关键成本的内部化与控制权掌握。

  开发与运维提效：基于低代码平台和模块化设计，新报表和规则的配置时间大幅度缩短。新平台实现了平台体系的定制化快速组装，极大地缩短了项目时间；实现了统一运营和自动化运维，降低了运维压力。

  减少合规风险：系统平台通过内置的检核规则和全流程质量监控，能提前发现数据问题，确保报送的准确性与及时性，有很大成效避免了因报送错误或延迟带来的高额监管处罚。通过搭建的监管数据检核体系，实现数据填报前、中、后三层的“体检”，做到提前察觉缺陷，跨模块交叉核验。

  数据资产的价值再造：统一的监管数据集市将分散的数据转化为标准、可信的数据资产。这些高质量数据不仅能用于合规报送，更能反向赋能业务决策，从而创造间接的经济价值。

  维护国家金融安全与战略自主：这是全栈信创最核心的社会效益。通过采用从芯片、服务器、操作系统到数据库、中间件和应用软件的全链路国产技术，打破了对外部技术的过度依赖，构筑起安全可控的金融基础设施。

  穿透式监管：系统平台支持对复杂业务关系进行全链路追踪，使监督管理的机构能够“看得清、管得住”。

  提升监管效率：标准化的数据接口和自动化的报送流程，降低了整个金融体系的合规成本，使监管政策能更高效地传导和执行。

  驱动信创产业生态繁荣：随着监管数据集市和监管报送系统平台在湖北农信的规模化应用，为国产软硬件产品提供了高质量的测试场和迭代机会。有力地拉动了整个信创产业链的成熟与壮大，形成了“以用促研、研用结合”的良性发展格局。

  本项目不仅是一项技术或产品升级，更是一次涉及技术栈更替、数据治理深化、业务流程再造和组织协同变革的系统性工程。

  坚持“统筹规划、标准先行”：在项目启动前制定清晰的顶层设计和演进路线图。最重要的包含：统一技术标准，预先明确全栈技术组件的选型范围（如CPU：海光/鲲鹏；操作系统：麒麟/统信；数据库：TiDB/达梦/高斯等），建立技术规范和对接标准，避免后期集成混乱。制定数据规范：在建设数据集市之初，就同步开展数据标准治理，明确监管指标的口径、来源和加工规则，这是保证数据质量、实现“数据同源”的基石。

  采用“平行双跑、逐步切换”的策略。选择非核心、复杂度适中的报送业务（如金数、EAST5.0等）作为首个信创化试点。有助于验证全栈信创环境的稳定性，并积累初步经验。

  构建自动化的数据比对和校验工具，确保信创集市中的数据与源系统、传统平台的数据在口径和内容上完全一致。在加工层，充分的利用TDH等平台的统一SQL引擎和Inceptor/ArgoDB的高性能以及总分核对、数据检核凭条等，重写和优化ETL流程，确保加工效率、数据核对的有效提升。

  建立由总行牵头，业务部门（合规、风险、数管、计财等）、科技部门（数据、架构、运维等）和厂商共同参与的常态化协同机制。针对业务人员（报表填报员）开展专门的低代码平台的培训，降低使用门槛，让他们能从“被动填报”变为“主动分析”。

  主动与信创生态伙伴（芯片、操作系统、数据库厂商）建立深度合作与联合攻关机制。共同解决兼容性、性能优化等难题，并将形成的解决方案、技术白皮书和最佳实践在行业内外分享，一同推动国产基础软件的成熟与繁荣。

  监管数据集市项目的成功，三分靠技术，七分靠管理与协同。前瞻的顶层设计是方向盘，平滑演进的实施路径是油门踏板，而持续的业务赋能和生态运营则是确保这辆车能持续跑下去的燃料。

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  2026年元旦、春节将至，为进一步严明纪律要求，营造风清气正的节日氛围，现将5起违反中央八项规定精神典型问题通报如下。青岛人才发展集团有限公司原党委书记、董事长刘吉彩违规收受礼品、礼金，违规借用管理和服务对象住房、车辆，接受可能会影响公正执行公务的宴请等问题。