近年来，证监会、中证报价等监管机构持续强化“科技监管”理念，监管规则呈现“数量激增、复杂度提升、更新频繁”的特征。加之监管趋严的态势日益明显，不仅体现在监管规则的不断完善和监管力度的持续加大，更突出表现在监管数据粒度的不断细化、数据时效性要求不断提高。2025年5月20日，国家金融监督管理总局印发《关于做好银行机构监管报送“一表通”工作的通知》，尽管当前“一表通”报送机制暂限于银行机构执行，但其确立的标准化、集约化报送模式已清晰传递出监管层面对于经营机构数据报送的未来发展方向与趋势要求，旨在统一监管数据标准和加工逻辑，全面提升数据的集成能力和穿透性监管效力。

在传统的“分散式”“汇总式”“定期月报”报送模式下，各业务部门分别维护和报送自身数据，导致出现“同一指标多个口径、同一数据多个版本”的混乱局面。由于缺乏对明细数据的有效治理，许多券商仍依赖人工方式对汇总数据进行拆解与加工，以应对监管需求。这种方式不仅耗费大量人力与时间，更带来较高的“数据失真”风险。随着跨境业务、衍生品交易等创新业务的快速发展，监管报送需求激增，传统依赖人工拼接与线下校验的方式已难以适应时效和准确性要求。

在上述监管变革与券商痛点的双重驱动下，构建一个准确性高、及时性强、灵活扩展性高、可溯源的监管数据集市底座显得尤为重要。通过建立“统一数据入口、统一标准规范、统一报送出口”的一体化监管数据平台，能够有效打破数据孤岛，实现监管数据的“一次采集、多处复用、全程可溯”，既符合穿透式监管的合规要求，也为券商自身的风险管理与经营决策提供了坚实的数据基础。

1. 监管报送集市核心架构。监管报送集市建设是一项系统性工程。我们以“准确性高、及时性强、灵活扩展性高、可溯源”四大核心要求为导向，结合多套监管机构的报送任务，构建了包含“贴源层-明细层-应用层-管理层”的四层架构体系，实现了对监管数据全生命周期的闭环管理。整个报送集市基于OushuDB云原生湖仓一体平台打造，该湖仓一体化基座不仅有效整合了分散的数据资源，解决了数据孤岛问题，还为集市带来了更高效的数据处理性能、更经济的存储成本以及更可靠的数据安全保障。图1为监管报送集市的整体“四层四核”架构图，各层的定位与功能说明如下。

图1   监管报送集市的整体架构

贴源层作为集市的数据基础，集中存储各类监管报送依赖的原始数据。其核心目标是打破业务系统壁垒，采用“湖仓一体”设计，通过批量与实时相结合的数据接入方式，及时汇聚包括集中交易系统、自营核算系统、恒生O32系统等主要核心业务数据。为满足“可溯源”的监管要求，本层数据在表结构与数值层面均与源系统保持一致，并完整保留历史数据轨迹。

明细层是集市的架构中枢，承担监管数据的结构化重组与标准化建模任务，也是整个集市复用能力的关键体现。该层主要参考SDOM模型，并遵循《证券基金经营机构监管数据标准化规范》，按业务主题域进行组织。在物理实现中适当进行降范式处理，以减少应用层数据关联复杂度，支持数据的“灵活扩展”。后文将以证券自营业务为例，详细阐述如何从自营品种梳理出发，通过提炼关键要素矩阵，完成核心明细层的构建，最终实现应用层报送指标的“数出同源”与高效复用。

应用层作为面向最终用户的输出界面，基于明细层数据进行加工处理，生成报送报表与指标结果，具备良好的可扩展性。该层按实际报送任务（如中国证监会证券经营机构数据报送、人民银行金融机构资产负债表、中证协场外债券报送等）直接对接监管应用，支持多套报送任务中同类指标的及时共享，确保对外输出数据的一致性与准确性。

管理层贯穿整个集市架构，是保障系统持续合规运行的重要支撑，借助智能化技术，涵盖数据质量检核、全链路追踪、数据治理、权限管理与审计追踪等功能模块，全面确保报送数据的准确性，并构建全链路可追溯的合规档案，以满足监管机构的审查要求。

2. 监管数据统一分类与治理。参考SDOM模型的品种分类体系，并结合中国证监会证券经营机构数据报送、人民银行金融机构资产负债、中证报价收益凭证报送、中证协场外债券报送、外汇管理局金融机构资产负债等多套监管报送要求，系统性梳理、提取并整合，最终形成具备监管特色的品种分类目录。图2展示的是自营品种分类目录。

图2   自营品种分类目录

基于提取的品种分类目录，对12类自营品种分别从基本信息、行情信息、持仓信息、交易信息等维度进行“萃取”关键要素，旨在构建一套可复用的要素矩阵。要素矩阵确保同品种同类指标的一致性和准确性，是实现“数出同源”的重要保障。

在已构建的明细层数据要素基础上，进一步将可复用内容沉淀为基础指标，并通过基础指标的计算与组合，逐步构建出派生指标与衍生指标。同一指标可快速映射至不同报送任务，不仅统一了指标口径，显著提升开发效率，也逐步积累为重要的监管指标资产。至此，依托可复用的明细层与指标层建设，对外报送指标实现了从“贴源-明细-指标-应用报表”的全链路统一口径加工，有效保障了数据的一致性与准确性（见图3）。

图3   指标层的提取和映射

数据质量是监管报送工作的生命线。面对监管部门对数据准确性、完整性与时效性提出的严格要求，在监管报送集市建设过程中，以DAMA数据质量框架的六个核心维度为指导，将质量检核深度嵌入从“贴源”至“明细”再到“应用”的全链路流程，构建了覆盖数据接入、处理到应用端的闭环治理机制。

在实践中构建了一套三层递进式质量监测体系，该体系显著提升了数据可信度与报送效率，不仅为合规监管提供了扎实的数据支撑，也为公司内部决策构建了高质量的数据基础。

基础要素监测：聚焦数据结构和基础规则的合规性，确保底层数据的规范与统一。监测包括空表校验、空值校验、记录缺失校验、主键唯一性校验、值域校验、格式校验等。

业务指标监测：关注关键业务指标的逻辑一致性与统计准确性，保障指标真实可靠。监测包括业财一致性校验、总分支一致性校验等。以总账为“数据背书”，监测明细数据与财务总账的一致性，确保集市底座的数据准确性。

智能预警监测：引入智能算法实现异常波动与潜在风险的实时识别并主动预警，增强风险防控能力。对重要监管指标，不仅实现了时间维度异常波动的持续监测，还通过智能分析手段自动挖掘关联指标，形成指标图谱，构建相关多指标早期风险识别与预警机制（见图4）。

图4   智能预警监测

为满足金融监管机构对数据“可溯源、可追踪”的严格要求，在管理层设计了全链路追踪模块。该模块旨在对统一调度平台上的所有数据处理任务进行实时、端到端的监控与记录，实现从源数据采集到最终报表生成的完整生命周期管理。核心目标是快速定位数据指标偏差和数据质量问题的根本原因，确保数据处理过程的透明性和可靠性。

监管报表加工运营主要包括四类任务：数据采集、数据校验、通知管理和数据加工。该流程从采集源数据开始，依据监管要求、业务规则和技术逻辑对数据进行处理，再通过质量校验和实时通知，形成端到端的闭环管理，有效支持数据溯源与问题排查。

在数据全链路追踪模块中，我们采用任务悬浮框的形式，实时准确且简洁地展示每个任务的实例、执行状态、开始结束时间及报错信息等，供开发运维人员深度排查。该模块构建了一个透明、可靠的数据管道，完全满足监管机构的“可溯源”要求，并显著提升了数据运营的运维效率。

1. 保障监管多头报送指标的一致性。在监管报送实践中，往往存在同一指标向多个监管机构分别报送的情形。例如，“债券-同业存单月末持仓市值”需同时报送至中国证监会证券经营机构数据报送的《自营投资情况报表》和中证协场外债券报送的《场外现券持仓报表》。依托于统一构建的监管报送数据底座，实现了明细层数据的跨任务复用，严格确保同一指标“数出同源”，从机制上保障了跨监管报送数据的一致性与准确性。

2. 大幅提升开发效率。监管报送集市通过整合多源异构系统数据，并在公司层面实施统一的指标口径管理，从根本上消除了跨部门指标重复开发的问题。实践表明，自集市上线以来，单张监管报表的平均后台开发耗时由原来的48小时缩短至6小时，开发效率提升显著，同时有效降低了开发与维护成本。

3. 激活数据资产价值。更进一步地，监管集市所积累的标准化、高质量数据资产，正逐步成为驱动业务创新的重要引擎。通过“以合规数据反哺业务发展”的新型模式，监管报送体系正实现从传统成本中心向价值创造中心的战略转型，不仅高效响应监管要求，也为公司战略规划与业务拓展提供了持续、可靠的数据赋能。

随着监管合规力度持续升级，我们立足日常监管报送工作，形成“四层四核”架构的监管报送集市数据底座，全链路嵌入质量检测、数据追踪等智能工具。监管报送集市的建成，不仅带来合规效率的提升，更推动券商的数据治理能力与风险管理水平实现质的飞跃。在合规层面，实践数据显示，集市上线后监管报送的开发平均耗时从48小时缩短至6小时，连续三年实现监管检查“零问题”。

更深层次来看，监管集市构建的标准化数据资产，正成为券商业务创新的“引擎”。这种“合规数据反哺业务发展”的模式，使监管报送从单纯的成本中心转变为价值创造中心。

未来，随着金融监管科技的持续演进，监管报送集市将向“实时化、智能化、生态化”方向升级。可以预见，集市将成为券商应对监管变革、提升核心竞争力的“数字化基石”，为资本市场的高质量发展注入持续动力。

（此文刊发于《金融电子化》2025年10月下半月刊）