沈澍：互聯網+供應鏈金融數據平臺建設研究 | 互聯網金融

文/中國郵政儲蓄銀行信息科技管理部高級工程師沈澍

本文探討了互聯網供應鏈金融數據平臺建設背景和必要性，闡述了數據倉庫建設的途徑、多層次互聯網供應鏈金融數據模型、數據元規(guī)范的三個屬性以及數據平臺的技術實現。針對數據的融合共享與隱私保護做了闡述, 探索通過安全多方計算技術來保障在安全隱私保護的前提下的數據共享運用。

背景

互聯網顧名思義：“互——交互、聯——連接、網——網絡”。隨著互聯網的發(fā)展，社會公眾的大量結構化和非結構化的行為數據已經在各種互聯網應用上沉淀下來。互聯網用戶數據的大規(guī)模增加和大數據技術的運用，改變了金融行業(yè)信息獲取、分析和運用的渠道和機制，孕育出互聯網金融的新模式。供應鏈金融是金融機構通過核心企業(yè)聯系與其鏈條上的相關企業(yè)，提供綜合金融產品和服務的一種融資方式，其為金融機構拓展服務范圍的同時能為中小企業(yè)融資提供業(yè)務機制保障。國務院于2017年10月頒布指導意見支持供應鏈創(chuàng)新和應用，在政策上予以保障。

將互聯網與供應鏈金融聯系構成互聯網+供應鏈金融方式，使用信息技術使供應鏈金融線上化、自動化，并且在市場參與全鏈條、中小企業(yè)全生命周期服務、數字化風險防控等方面進行金融服務創(chuàng)新，通過互聯網在支付模式、信息處置和資源調配方面實現供應鏈金融的核心要旨，互聯網+供應鏈金融是實現普惠金融、改善中小微企業(yè)融資狀況和降低融資成本的重要領域，是支撐2019年政府工作報告部署的重要方面，同時也是互聯網金融實現普惠金融的重要發(fā)力點。

互聯網+供應鏈金融通過技術創(chuàng)新帶來普惠金融服務的同時也須預防其風險，這在前兩年的政府工作報告的互聯網金融方面有所表述。無論是促進普惠金融，還是數字化風險預警方面都需要及時有效的數據收集及加工，需要考慮整合市場數據源并建設綜合性的互聯網供應鏈金融生態(tài)平臺，和傳統(tǒng)金融相比，互聯網+供應鏈金融數據來源多元化，包括多種不同種類金融主體和多種業(yè)務形態(tài)，需要有效梳理數據，同時也需要考慮數據的有效共享融合和安全保護問題。

以下從互聯網+供應鏈金融數據平臺建設和數據共享融合問題兩方面闡述：

互聯網+供應鏈金融數據平臺建設

可以將數據產生價值的過程比作一道美食制作過程。數據產生價值需要各種原材料，數據類似各種原材料，數據模型相當于裝各種原材料的模具，數據標準相當于對原材料的檢驗規(guī)范，而大數據技術相當于烹飪原材料的工具，數據倉庫將原材料按照模具和規(guī)范分門別類存儲在容器中制作美食。建設數據平臺需要遵循“三分平臺，七分業(yè)務數據理解”原則，在建設互聯網供應鏈金融數據平臺過程中，通過梳理供應鏈金融行業(yè)鏈條數據，建立多層次數據模型并以數據元標準加以規(guī)范，以合適的技術架構實現數據平臺并探索適合的業(yè)務場景需求，確保數據平臺建設有效開展并發(fā)揮價值。

下面依次從數據倉庫建設途徑、數據模型層次、數據標準建設及數據平臺技術實現來闡述：

建立數據倉庫途徑

數據倉庫將業(yè)務歸納總結分為若干主題域，是為管理決策提供分析服務的數據集合，是數據平臺建設的重要部分，目前數據倉庫建設途徑分為兩種辦法：比爾·恩門（Bill Inmon）提出自上而下的數據倉庫建設途徑，很多商業(yè)銀行采用此種方法通過合適的主題模型自上而下來建設數據倉庫；而金博爾（Ralph Kimball）提出了自下而上的構建數據倉庫的方法，采取維度建模，隨著大數據的興起互聯網公司普遍采用此方法建立數據集市以適應快速業(yè)務發(fā)展，通過遞增方式構建數據倉庫。

在建設數據倉庫實踐過程中，可以結合上述兩種方法，先提出統(tǒng)一數據模型框架，同時以建立相關應用集市為突破口，逐步完善填補數據倉庫內容。這就需要有統(tǒng)一的數據模型框架，以下探討數據模型的多層次框架。

建立層次數據模型

互聯網+供應鏈金融終究到底仍屬于金融范疇，其中主要要素可以沿金融基本要素支付、融資、投資、風險管理劃分，經過分析互聯網供應鏈金融行業(yè)基礎要素，可將數據資源劃分為公共屬性部分、基本業(yè)務部分、特色應用部分， 其數據模型可以劃分為三層：

第一層次是基礎部分?？梢赃x取基本要素例如參與主體和賬戶形成通用主題，以通用主題形成公共部分數據模型 ，基礎部分模型可以被下一層次業(yè)務模型復用。

第二層次涉及互聯網供應鏈金融平臺的基本業(yè)務流程，從物流、信息流、商流和資金流的角度，按照參與機構主體各自業(yè)務特征對其業(yè)務進行梳理，比如金融機構涉及的資金流、物流公司涉及的物流、線上線下交易平臺涉及的商流、核心企業(yè)涉及的信息流, 總結業(yè)務流程，完成數據歸納提取，以業(yè)務主線梳理形成模型。

第三層次數據模型結合特別的應用系統(tǒng)，該部分的數據和表為某應用所專門設計的，可以是整合物流、信息流、商流和資金流的經營統(tǒng)計類指標, 比如企業(yè)經營狀況指標、風險評價指標等。

上述通過基礎部分、業(yè)務部分、特定應用部分梳理數據，形成多層次互聯網+供應鏈金融數據模型框架。

數據標準建設

前面闡述縱向建立數據層次模型框架，供應鏈金融涉及鏈條上多個機構的數據聯通，需要依據相應的數據屬性建設相應的規(guī)范，保證對數據的統(tǒng)一理解和規(guī)范。通過建立相應數據元規(guī)范, 對互聯網+供應鏈金融所涉及的數據進行統(tǒng)一定義與解釋。包含業(yè)務視角、技術視角和管理視角三個方面，分別對應業(yè)務人員、技術人員和管理人員。業(yè)務視角方面主要是規(guī)范業(yè)務含義，統(tǒng)一編碼保證一致、規(guī)范、開放和共享。技術定義是對數據在信息系統(tǒng)中的各種技術規(guī)范。管理信息明確數據的所有權、使用權及管理權對應的人員，做到數據有所管控。

數據平臺技術實現

建立互聯網供應鏈金融全生態(tài)數據平臺需要采集加工海量數據，可以采用大數據技術分布式架構來實現，大數據技術思想起源于Google發(fā)布的分布式文件系統(tǒng)文章，其思想發(fā)展為HADOOP大數據產品中的分布式文件系統(tǒng)和分布式計算架構，在HADOOP架構里，文件被分割成很多塊，并以多個副本形式儲存于成本較低集群上。由于大數據分布式架構擴展性好，也具備高可用性，對于互聯網金融海量數據采集存儲處理比較適用。

海量數據經過采集系統(tǒng)和數據抽取轉化加載過程沉淀到數據倉庫中，并通過適當的大數據組件進行查詢分析應用。

采集系統(tǒng)屬于數據平臺的前端，匯聚供應鏈金融參與鏈條的數據，多種數據源采集后經過ETL（抽取、轉化、加載）工具實現數據從數據源向目的數據倉庫轉化，如果將數據倉庫看成制作美食的原料房間，ETL過程就是建設原料房間的過程。數據是原料，通過ETL 工具將數據日積月累抽取并同步加工轉化入庫。

數據倉庫屬于數據平臺的后端，HIVE組件屬于HADOOP大數據產品生態(tài)圈，采集上的數據通過ETL轉化后在HIVE 上建立數據倉庫，并與HADOOP分布式文件系統(tǒng)建立映射關系。針對數據倉庫的查詢分析應用場景，如批處理離線統(tǒng)計分析、交互式查詢和實時查詢分別采用大數據產品生態(tài)圈的不同組件實現。比如說HIVE組件的好適用場合是互聯網環(huán)境下的大數據集的批量統(tǒng)計分析。

互聯網+供應鏈金融數據共享融合問題

建設綜合性的互聯網供應鏈金融數據平臺需要考慮數據共享融合問題，供應鏈金融數據存放在不同機構, 需要將割裂的數據打通，數據的跨領域協(xié)同聯系能產生整合價值，數據共享融合后可以利用大數據技術挖掘產生價值；數據融合共享產生價值同時也須在數據生命周期過程中考慮數據安全隱私，相關國家已出臺數據保護條例，例如2018年5月歐盟正式實施通用數據保護條例（GDPR），條例規(guī)定個人數據是個人所有的數據資產，定義了個人數據所有權的規(guī)范。在發(fā)展綜合互聯網供應鏈金融平臺方面，需要一種有效的技術或規(guī)范來平衡數據共享融合和數據安全方面 ，切實解決互聯網+供應鏈金融發(fā)展的難點、卡點問題。下面從技術層面、標準規(guī)范層面來依次探討解決方式：

安全多方計算技術：安全多方計算是參與方（假定互不信賴）協(xié)同計算的同時確保各方隱私的保護。其由中科院院士、圖靈獎獲得者姚啟智院士最初提出。該技術起源于姚院士提出的百萬富翁設想，設想是在雙方都不給出具體財富信息的狀況下，考慮如何對雙方財富進行比較，并對該比較方式和結果給出可信任佐證。安全多方計算技術其實是一種加密技術，使參與數據共享各方隱私得到保護的同時，共同合作完成某個數據加工函數的計算任務，使各方得到各自需要的正確結果，即通過安全多方計算技術使用數據者看不到明細數據但可以加工數據，在沒有可信第三方時，保證數據所有權和使用權隔離，平衡了數據共享融合和數據隱私保護方面。

數據安全規(guī)范：建設綜合性的互聯網供應鏈金融數據平臺涉及數據安全，國家標準《信息安全技術 大數據服務安全能力要求》2017年已經頒布，數據安全方面的規(guī)范可參照該國家標準，從數據保護價值、大數據服務類型、模式、角色、目標及支撐的基礎設施方面對數據平臺安全進行評估(如圖1)，在基礎安全要求和數據服務安全要求方面做到安全防護，如下依次闡述：

基礎安全要求：包括策略與規(guī)程、數據與系統(tǒng)資產、組織與人員管理、服務規(guī)劃與管理、數據供應鏈管理以及合規(guī)性管理等方面的安全要求。其中數據供應鏈管理是互聯網供應鏈金融數據平臺安全建設的重要一環(huán)。數據供應鏈的定義為對大數據服務提供者的數據采集、數據預處理、數據聚合、數據交換、數據訪問等相關數據活動進行計劃、協(xié)調、操作、控制和優(yōu)化所需的可用數據資源形成的鏈狀結構。為保證數據供應鏈安全，大數據服務提供者需要建立安全范圍和原則，確保數據供應鏈上下游數據流動符合法律規(guī)范并有安全技術支撐，明確數據供應鏈參與各方的責任和對應人員，對相應的數據活動進行合規(guī)性審核，定期對數據供應鏈上下游數據活動安全管理能力和安全風險進行評價。

數據服務安全要求：是針對數據流動全過程（包含數據采集、傳輸、存儲處理、交換、銷毀等環(huán)節(jié)）制定數據服務安全要求，保障從數據到信息到知識的轉化過程中的數據安全。這其中特別需要建立數據分級分類規(guī)范來保護數據安全，可參照證券行業(yè)已制定的分級分類規(guī)范《證券期貨業(yè)數據分類分級指引》（JR/T 0158-2018）。

互聯網+供應鏈金融數據平臺發(fā)展建議

央行于2019年8月發(fā)布了《金融科技（FinTech）發(fā)展規(guī)劃（2019—2021年）》（以下簡稱《規(guī)劃》），規(guī)劃提出了守正創(chuàng)新、安全可控、普惠民生、開放共贏的四項原則?；ヂ摼W+供應鏈金融數據平臺建設屬于金融科技范疇，對應上述四項原則，在守正創(chuàng)新方面，建議平臺建設借助科技“創(chuàng)新”手段，守住提升金融服務效能和管理能力的“正”確方向, 處理好金融與科技的協(xié)同；在安全可控方面須通過大數據風險監(jiān)測提升供應鏈金融風險防控和監(jiān)管效能，同時參考數據安全標準防范平臺數據安全風險；在普惠民生方面通過為供應鏈金融鏈條上參與各方提供便捷普惠和優(yōu)質的金融產品服務，有效助力改善中小微企業(yè)融資狀況；在開放共贏方面須加強參與各方的數據資源融合應用，綜合運用數據標準和數據加密技術，平衡好安全隱私與共享融合的關系，有效向數據需求方提供數據服務，形成各方互利共贏的格局。

本文名稱：沈澍：互聯網+供應鏈金融數據平臺建設研究 | 互聯網金融
文章網址：http://www.bm7419.com/news44/98594.html

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