近期，国家金融监督管理总局（以下简称“金融监管总局”）秉承2023年中央金融工作会议精神，提出通过构建监管统计新格局、建设监管大数据平台，实现监管数字化转型，提升金融监管能力的目标。“一表通”监管报送建设成为新的关注重点之一，旨在统一监管数据标准和加工逻辑，强化数据集成、穿透能力，构建与“五大监管”（机构监管、行为监管、功能监管、穿透式监管、持续监管）相适应的监管数据体系。2023年，金融监管总局下发“一表通”报送要求和规范，目前已在六大国有银行以及辽宁、上海、江苏、福建、重庆、四川各地区的股份制和区域性机构中试点推行。
“一表通”和其他监管报送的异同分析
近期普华永道发表《把握先机，以“一表通”建设推动监管报送数字化转型》一文，在文中主要从报送方式、报送时效、数据规范以及其他方面梳理了一表通和传统监管报送模式的区别。具体如下图：
“一表通”对数据血缘建设的影响变化
一表通报送要求下，未来银行的报送链路从业务层——贴源层——监管数据集市层——一表通报送系统——可信区——监管数据服务侧，这就给银行监管报送数据血缘建设带来了一些新的变化与要求：
01 穿透式管理要求
穿透式监管是本轮金融监管改革“五大金融监管”中的重大利器，“一表通”设计了数据资源层与数据穿透层，将1104报表指标维度细化到明细数据要素中，通过“一表通”数据可实现监管数据到业务数据、指标数据到明细数据、层层业务交易和资金循环的穿透。这就要求银行部门在报送系统建设中或数据资产管理平台中，维护“一表通”端到端的数据结构与加工逻辑，支持进行数据溯源，具备快速查找与定位数据问题能力。
02 一表通建设造成原有数据链路失真
一表通改造过程中，原有数据链路中业务层和贴源层改造量较小，但是数据监管集市和一表通报送系统以及监管可信区都需要按照一表通的要求重新进行规划调整建设，一表通建设之后原有运动项目式梳理的血缘链路将不再适用；而一表通建设要求中对“穿透性”管理要求进一步加强，银行监管报送部门需要联合数据部门重新梳理数据链路与血缘关系。
03 T+1报送时效要求加强数据排查能力
传统的监管统计以按月报送频度为主， “一表通”要求机构端资源层数据按照T+1时效报送至可信区，在可信区中按照监管规则T+1时效加工计算穿透层数据。监管端若有监管数据需求，可通过可信区数据服务拉取资源层与穿透层数据，实现监管数据应用的“准实时”。
监管要求进入可信区的数据不允许再修改，这就对监管报送业务与数据团队定位分析并处理问题数据的能力有了进一步要求，如果单纯地还是以人工排查的方式将无法应对一表通的新要求。
04并行报送期间问题排查工作加大
现阶段监管统计报表形式（如“人民机构大集中模式”、1104）、监管明细数据形式（如EAST、金融基础数据统计），以及监管数据“一表通”创新与金融统计数据共享试点等多种形式的监管报送模式将在一定时间内并行，初期会进行数据的交叉验证，成熟后逐步精简替代。
在多种模式报送期间，监管报送团队除现在要报送的1104、EAST、金数等数据之外，还要额外加入一表通的报送维护工作，中间数据交叉验证和问题排查工作量就会为监管报送团队带来压力，需要好的血缘工具支持并行工作的问题排查。
览众科技助力监管报送部门血缘建设
览众监管报送全链路管控平台可以帮助客户实现全链路字段级精准数据血缘解析，在摸清报送数据指标加工链路来龙去脉的基础上，结合报送管控场景方案，帮助实现监管报送数据确权、数据口径理解提效、监管报送数据链路保障。
01自动化实现T+1的血缘保鲜
平台可以通过直联或导入文件方式，快速解析各系统元数据以及元数据关联关系，构建全链路数据血缘，通过AI 自动构建全链路数据血缘，帮助企业连接数据版图中的所有数据资产。
02支持解析的数据源丰富
平台支持60多种数据接口的元数据自动采集解析，通过AI 自动构建全链路数据血缘，帮助企业连接数据版图中的所有数据资产，平台不仅支持传统数据库、大数据平台、ETL、报表， 还支持 Java、Python、Shell 等多种编程语言。
03字段级血缘帮助精准定位提升效率
用户可以从系统级、表级、字段级查看监管报送数据血缘和来源系统及中间加工层等，也可以进入到监管报送的具体表，直接查看某一个报送指标的来龙去脉，同时可以看到指标上各层级的加工逻辑，帮助监管精准定位数据影响和内容。
客户案例
项目背景
某银行客户由于看不清报送指标的上游加工链路，上游数据变更往往无法及时通知报送端，导致报送数据容易出现偏差。原表级血缘准确度不高且粒度太粗，无法准确看清每个指标的来龙去脉，该客户组织大量人工通过分析代码来梳理每个指标的计算口径和加工链路，还无法保证及时更新。
客户价值
01提升团队工作效率
自动采集元数据，图形化展示数据的来龙去脉，可直接在血缘图谱中查看字段、代码逻辑，让用户理解一份数据的时间从数小时减少到数分钟。
02节约数据治理成本
客户原来做一次全链路静态盘点需要花费近百人月，需要一年时间才能盘点完毕，系统上线后 24h 即可自动盘清全域数据口径。
03自动化、可持续血缘保鲜
可实现数据血缘的持续保鲜，监管报送团队改变流程管控式的被动数据管理模式，实现主动数据治理。
“一表通”和其他监管报送的异同分析
近期普华永道发表《把握先机，以“一表通”建设推动监管报送数字化转型》一文，在文中主要从报送方式、报送时效、数据规范以及其他方面梳理了一表通和传统监管报送模式的区别。具体如下图：
“一表通”对数据血缘建设的影响变化
一表通报送要求下，未来银行的报送链路从业务层——贴源层——监管数据集市层——一表通报送系统——可信区——监管数据服务侧，这就给银行监管报送数据血缘建设带来了一些新的变化与要求：
01 穿透式管理要求
穿透式监管是本轮金融监管改革“五大金融监管”中的重大利器，“一表通”设计了数据资源层与数据穿透层，将1104报表指标维度细化到明细数据要素中，通过“一表通”数据可实现监管数据到业务数据、指标数据到明细数据、层层业务交易和资金循环的穿透。这就要求银行部门在报送系统建设中或数据资产管理平台中，维护“一表通”端到端的数据结构与加工逻辑，支持进行数据溯源，具备快速查找与定位数据问题能力。
02 一表通建设造成原有数据链路失真
一表通改造过程中，原有数据链路中业务层和贴源层改造量较小，但是数据监管集市和一表通报送系统以及监管可信区都需要按照一表通的要求重新进行规划调整建设，一表通建设之后原有运动项目式梳理的血缘链路将不再适用；而一表通建设要求中对“穿透性”管理要求进一步加强，银行监管报送部门需要联合数据部门重新梳理数据链路与血缘关系。
03 T+1报送时效要求加强数据排查能力
传统的监管统计以按月报送频度为主， “一表通”要求机构端资源层数据按照T+1时效报送至可信区，在可信区中按照监管规则T+1时效加工计算穿透层数据。监管端若有监管数据需求，可通过可信区数据服务拉取资源层与穿透层数据，实现监管数据应用的“准实时”。
监管要求进入可信区的数据不允许再修改，这就对监管报送业务与数据团队定位分析并处理问题数据的能力有了进一步要求，如果单纯地还是以人工排查的方式将无法应对一表通的新要求。
04并行报送期间问题排查工作加大
现阶段监管统计报表形式（如“人民机构大集中模式”、1104）、监管明细数据形式（如EAST、金融基础数据统计），以及监管数据“一表通”创新与金融统计数据共享试点等多种形式的监管报送模式将在一定时间内并行，初期会进行数据的交叉验证，成熟后逐步精简替代。
在多种模式报送期间，监管报送团队除现在要报送的1104、EAST、金数等数据之外，还要额外加入一表通的报送维护工作，中间数据交叉验证和问题排查工作量就会为监管报送团队带来压力，需要好的血缘工具支持并行工作的问题排查。
览众科技助力监管报送部门血缘建设
览众监管报送全链路管控平台可以帮助客户实现全链路字段级精准数据血缘解析，在摸清报送数据指标加工链路来龙去脉的基础上，结合报送管控场景方案，帮助实现监管报送数据确权、数据口径理解提效、监管报送数据链路保障。
01自动化实现T+1的血缘保鲜
平台可以通过直联或导入文件方式，快速解析各系统元数据以及元数据关联关系，构建全链路数据血缘，通过AI 自动构建全链路数据血缘，帮助企业连接数据版图中的所有数据资产。
02支持解析的数据源丰富
平台支持60多种数据接口的元数据自动采集解析，通过AI 自动构建全链路数据血缘，帮助企业连接数据版图中的所有数据资产，平台不仅支持传统数据库、大数据平台、ETL、报表， 还支持 Java、Python、Shell 等多种编程语言。
03字段级血缘帮助精准定位提升效率
用户可以从系统级、表级、字段级查看监管报送数据血缘和来源系统及中间加工层等，也可以进入到监管报送的具体表，直接查看某一个报送指标的来龙去脉，同时可以看到指标上各层级的加工逻辑，帮助监管精准定位数据影响和内容。
客户案例
项目背景
某银行客户由于看不清报送指标的上游加工链路，上游数据变更往往无法及时通知报送端，导致报送数据容易出现偏差。原表级血缘准确度不高且粒度太粗，无法准确看清每个指标的来龙去脉，该客户组织大量人工通过分析代码来梳理每个指标的计算口径和加工链路，还无法保证及时更新。
客户价值
01提升团队工作效率
自动采集元数据，图形化展示数据的来龙去脉，可直接在血缘图谱中查看字段、代码逻辑，让用户理解一份数据的时间从数小时减少到数分钟。
02节约数据治理成本
客户原来做一次全链路静态盘点需要花费近百人月，需要一年时间才能盘点完毕，系统上线后 24h 即可自动盘清全域数据口径。
03自动化、可持续血缘保鲜
可实现数据血缘的持续保鲜，监管报送团队改变流程管控式的被动数据管理模式，实现主动数据治理。
