一、解决方案简介

针对金融机构监管报送数据及口径“盘不动、对不上、保不住”三大难题，Aloudata BIG 主动元数据平台基于自研的算子级血缘解析技术，可提供“一键溯源与口径自动盘点、指标同源自动化分析、全链路主动协同保障”的场景化方案支持。

基于该方案，金融机构可实现全链路数据的自动、全面、实时、精细化口径盘点，并主动感知、分析和持续预警上下游数据变更影响风险。如重点链路出现故障，可协助一键溯源问题根因，及时采取治理措施；通过自动化数据血缘的采集与解析确保数据口径持续保鲜，全面提升监管报送的效率和质量。

二、应用场景痛点简介

主流的监管报送类型涵盖 EAST（监管数据标准化）、1104 报表、客户风险系统报表、一表通等，报送流程从监管机构下发需求开始，经财会部门确认数据口径、业务 IT 团队明确数据来源表，再由数仓团队承接数据加工、完成报送数据结果给到监管团队，最终通过报送平台提交给监管机构。

整个流程中，金融机构最为关心两大问题：一是报送的及时性，即是否存在延迟；二是数据质量，即报送的数据是否被监管机构认定为错误。在我们与多家头部银行（包括国有大型商业银行、股份制银行、城市商业银行及农村商业银行）的交流中，我们发现，随着报送规则增多以及历史存量数据快速增长，企业数据链路复杂性日益增大，由此带来了以下问题：

1.盘不动：如何确认加工逻辑符合报送需求？

以某头部银行为例，其 800 张报送报表溯源出的源头表数量高达 15 万个，取值字段数量高达 2000 万个，链路长度在 10 层至 100 层之间。如此复杂度下，想要判断加工数据口径的准确性变得极为困难，因为需要通过人工对所有相关表进行逐一核查，工作量巨大，也难以实现持续“保鲜”。

2.对不上：监管要求对比不同规则指标，不一致怎么办？

当出现数据不一致的问题，金融机构通常还要进行数据对比，判断是不是业务系统来源不一致，或者加工口径不一致所引发，但在如此复杂的链路中，找出错误根因同样十分困难。

3.保不住：如何预知质量与时效风险，避免事后“擦屁股”？

在此复杂的架构下，链路变更引发事故的风险也相对较高。某头部银行拥有开发人员超 2000 人，每月变更投产任务次数高达 60,000 次。若监管团队使用的上游数据源存在较高的变更频率，且无法及时被通知，则很可能导致上线出错，影响监管报送的准确性和及时性。若上游数据源出于谨慎考虑，对所有变更均进行通知，还会导致协同效率问题，因为有些变更在中间层次已被消化，而监管团队由于无法确定是否需要响应，仍需进行逐层分析。

三、解决方案亮点介绍

针对“盘不动”的问题，我们提供了 Aloudata BIG 自动溯源盘点方案，主要具备以下三个特性：

1.一键溯源

企业仅需指定需溯源的报送指标或报送表，即可自动向上追溯至各字段的源头来源表和字段，实现快速定位。

2.口径概括

在溯源过程中，通过算子级血缘解析技术，能够将源头与溯源起点（即报送指标）之间的多层关系进行概括，便于用户理解数据链路。

3.自动保鲜

整个盘点过程是自动的，企业仅需指定目标字段或指标，即可自动生成口径盘点结果并持续保鲜。一般情况下，盘点一个指标的时效为 5-10 分钟，若链路较短或加工逻辑不复杂，速度更快。

针对“对不上”的问题，我们提供的是 Aloudata BIG 指标同源分析自动化方案。此方案具备两大特点：

1.可直接提供对比组，便于对比不同指标

如 1104、EAST 及一表通等系统中的同源指标，其中，1104 系统提供汇总性指标，EAST 系统提供明细指标，一表通系统则可能兼顾两者。

2.能够将 1104、EAST 及一表通等系统中的同源指标进行整合对比

当监管报送过程中发现需对比的数据值存在差异且原因不明时，可运用此方案。为确保指标的可比性，首先需对 EAST 的明细数据进行汇总，然后与1104 的数据进行匹配，输入指定指标，即可发起一次对比，这样我们就能够获得一个对比结果。这个过程有点类似于溯源盘点过程，通过导出每个指标的来源字段、来源表及其取值口径，随后进行详细对比，以判断其来源是否一致，进一步分析口径是否一致及其原因。

要解决“保不住”的问题，主要通过我们提供的 Aloudata BIG 全链路主动保障方案来实现。

基于主动元数据管理能力，Aloudata BIG 能够直接监控元数据的变更，并能够与开发平台集成，捕捉元数据变更事件，与调度平台对接，捕获调度变更事件，以及结合质量检测时间进行全面分析。

通过该方案，能够帮助企业实现主动变更分析、影响分析及根因分析。例如，当变更导致某个任务运行失败，借助该方案，我们能迅速定位失败原因，明确找出由哪次变更所致，最终分析生成链路风险报告，通知给监管团队等相关负责人。

四、金融行业客户名单

招商银行、杭州银行等。

五、客户评价

基于 Aloudata BIG 主动元数据平台算子级血缘解析技术，杭州银行数据治理团队实现了贯穿企业生产到应用端的“全链路算子级血缘图谱”，让数据落标和资产盘点等方案从“手动”到“自动”，从依赖人工保障数据变更风险到重点链路变更自动化协同，丰富了数据治理手段，提升了治理方案落地效果和效率。