为贯彻总体国家安全观，提升金融风险防控能力，国家金融监督管理总局近年来持续加强现代金融监管体系建设，着力提升金融监管的数据化、标准化和智能化水平。在金融科技快速发展与数据要素重要性日益凸显的背景下，监管部门着手推动构建统一的监管数据标准体系，以打破金融机构间的数据壁垒，实现宏观、中观、微观数据的全流程贯通式监管。

过去，金融监管中普遍存在数据来源分散、标准不统一、口径不清晰等问题，严重制约了监管效能与数据价值的发挥。为解决这些问题，监管部门于2021年启动“一表通”制度试点，发布了《银行一表通监管数据标准（试点版）》，在部分银行和地方监管局开展了前期试点工作。该标准以统一接口标准和数据取数规则为核心，初步搭建了面向未来监管数据体系的基础框架。

2025年5月19日，国家金融监督管理总局正式印发《关于做好银行机构监管报表“一表通”工作的通知》（金发〔2025〕20号），标志着一表通制度在试点基础上正式转向全国全面推广阶段。通知明确要求监管系统及全国银行机构全面推进一表通工作，构建覆盖全行、统一标准、规范口径的监管数据采集与报送机制。这一制度变革，旨在推动监管与数据深度融合，提升“五大监管”能力，实现更加科学、实时、精准的风险识别与防控。

一表通作为新一代监管数据基础设施，采用“统一标准、统一采集、统一传输、统一审核”的建设思路，打通监管数据从源头采集到最终报送的全流程链路。通过明细数据与监管指标的双维集成，一表通支持对金融机构业务数据进行结构化、指标化、穿透式治理，构建更加精细、透明的监管数据生态。系统还支持与监管端数据平台对接，实现查询、任务、通知、同步等服务交互能力，进一步提升监管部门的数据调用效率和穿透监管能力。

在监管部署落地过程中，金融机构需同步提升数据质量管理、系统对接能力及组织协同效率。为此，苏州银丰睿哲信息科技有限公司积极响应政策号召，基于自身在金融数据服务领域的深厚积累，推出了“一表通全栈解决方案”。该方案紧密围绕《监管数据标准》要求，提供涵盖数据采集、标准转换、预审核、质量校验、报文生成、系统联调、可信区部署等全流程服务，助力金融机构构建合规、高效、可持续的数据治理体系。

一表通的推行，不仅是一次监管制度层面的变革，更是金融机构转型升级的重大机遇。通过对一表通标准的深入落实，金融机构将实现从“被动报送”向“主动治理”转变，从而提升数据治理能力、风险识别能力和数字化管理水平，为构建现代化金融监管体系与机构内部合规体系提供有力支撑。

   

      

 

 

2. 监管数据加工

数据加工环节对采集的原始数据进行清洗、转换和计算，使其符合业务规则和报送要求。主要包括数据标准化、空值/异常值处理、业务逻辑转化、数据筛选、数据映射、维度转换等，确保数据准确可用。

3. 数据质量校验

质量校验环节通过校验引擎对加工后的数据进行全方位检查，包括完整性、准确性、规范性、时效性、一致性、总分平衡等校验，并生成问题清单供人工复核或自动修正，保障数据可信度。

4. 报文数据生成

报文生成环节将校验通过的数据按监管或对接方要求组装成标准格式的报文文件。包括敏感数据脱敏、数据映射、格式转换处理，确保输出报文合规可用，方便后续报文对接。

5. 报文数据对接

报文对接环节实现报文的自动化传输与状态管理，支持多种报送方式、支持多种对接源（对接预审核系统、直接对接可信区等）、报送任务调度、回执接收与解析、失败重传机制，并与监控系统联动，形成从生成到送达的完整可追溯链路。

 

        一表通预审核系统是保障报送数据质量的核心防线，其核心价值在于在数据正式进入监管可信区或生成上报报文之前，进行严格的质量把关，主动识别并拦截问题数据，避免差错数据进入监管视野。

   

        该系统深度融合了银丰睿哲在监管数据质量领域积累的丰富经验与权威规则库，构建了覆盖全面、规则严谨的数据质量检核体系。校验规则分为强制性校验、提示性校验和浮动校验三类，校验对象包括字段、记录、指标，检核范围涵盖表内、表间及跨期维度。

  规则类型：

规范性：描述数据的基本规范性，包含命名规范性（如不含特殊字符）、格式控制（如“交易日期”非空时长度须为10且格式须为YYYY-MM-DD）、值域校验（如“险种子类型代码”不为空时须为在以下值域（1001、1002））等。

  准确性：描述数据的准确性，包括唯一性（如《五级分类状态》表的“协议ID”、“借据ID”、“采集日期”须唯一）、数值合理性（如“持股比例”非空是应大于等于0且小于等于100）、数据比较（如《银团贷款协议》表的“承担贷款金额”小于“银团贷款总金额”）等。

完整性：描述数据的完整性，包括不为空、缺失率（设置单日缺失率和滚动1个月的缺失率）。

    时效性：描述数据的时效性，包括时序性（如“合同到期日期”应晚于或等于“合同起始日期”）和及时性（如采集日期与交易日期时间差）等。

一致性：描述数据的一致性，包括相同数据一致性（如《集团基本情况》表的“机构ID”非空时应存在于《机构信息》的“机构ID”）和关联数据一致性等。

 

 

        关注数据质量控制、校验流程、审计可追溯性，为数据报送“保驾护航”。

1. 数据质量检核（机构+可信区）

机构端检核：报送前，在机构数仓内对报送数据进行首次完整性检核。

可信区内再次检核：加载后对贴源层/资源层数据进行二次数据质量校验，确保一致性。

2. 数据整合与加工规则执行

执行监管端下发的数据加工任务（指标汇总、维度组合、模型计算）。

包括数据整合、指标加工、模型加工、数据拆分等功能。

3. 数据拆分机制（面向分支机构）

针对全国性机构或多省分支，支持按监管辖区进行数据切分。

数据按“分行金融许可证号”切分，并独立上报至对应的监管省局。

4. 操作审计和日志追踪

对每一项操作，包括数据加载、加工、传输进行日志记录。

提供日志聚合能力，支持从时间、用户、操作对象等维度进行审计分析。

   

        一表通可信区是金融机构端建立的、具备数据存储、加工处理、任务响应、接口服务、安全控制等能力的合规数据域。其目标是与监管端协同形成统一的“穿透式监管”体系，实现冷数据（资源层）与热数据（穿透层）协同管理。

 

        一表通可信区是金融机构与监管部门之间的数据协同平台，其核心能力覆盖数据采集、加工处理、质量审核、任务调度、服务响应与安全管控等关键环节，构建高效、可穿透、可运维的监管数据基础环境。

数据采集与资源加载

支持周期性采集机构内各业务系统生成的结构化、半结构化与非结构化数据，按照监管标准规范统一加载至可信区资源层，实现原始数据的集中存储与标准化管理。

数据整合与指标加工

基于资源层数据，系统可结合维度表、码值表等进行数据清洗与整合，自动生成明细数据、汇总数据、监管指标及临时计算数据，满足多层级监管分析需求。

数据质量审核与问题定位

内置多类监管规则，执行表内、跨表、跨期一致性校验，支持校验结果追溯与问题源头定位，输出问题清单与整改建议，保障数据准确性、完整性与可追溯性。

服务接口与任务响应

提供标准化API接口，支持监管端实时查询、任务下发、通知推送、文件同步等功能，确保监管操作在可信区内快速落地与可视反馈。

安全控制与访问管理

支持多级权限管理、接口鉴权、访问日志记录与数据脱敏处理，符合国家等级保护、安全合规等监管要求，确保数据在存储与交互过程中的安全可控。

协同运维与监控管理

系统具备完善的监控与运维体系，支持运行状态监控、日志采集、异常告警、资源使用监测等功能，实现监管端与机构端的协同运维与故障可快速恢复。

 

        数据存储层：资源层（冷数据）+穿透层（热数据）。

        数据处理层：包括ETL处理、指标模型加工、拆分、检核等。

        数据服务层：接口服务支持（文件服务/联机服务），可供监管端查询或下载。

        服务网关层：实现统一的服务注册、配置管理、访问控制、报文转换。

        安全控制层：网络隔离与部署隔离、访问权限与身份认证（基于HTTPS双向认证）、数据传输加密（专线+文件加密）、操作系统与应用操作审计、数据加锁与版本控制。

      

        报送区预审核系统自动化完成每日数据核验并推送到可信区加工核验服务。可信区加工核验服务自动化完成每日数据入库及监管相关指定任务。监管端实时发起API请求，对可信区数据进行查询。

 

        一表通可信区围绕“入库、校验、加工、交互”四个核心环节构建完整的数据处理闭环：
        报文入库：各业务系统报文统一进入资源层，作为数据存储与处理基础。
        自动校验：系统按监管规则对入库数据进行完整性、逻辑性等多维校验，并生成校验结果供查询与整改。
        数据加工：资源层数据加工生成穿透层数据，包括明细、汇总、指标和临时数据，支撑监管穿透查询与分析。
        文件生成与推送：关键指标数据封装为标准文件，推送至前置系统，实现与监管平台的数据同步。
        服务交互：提供任务下发、数据查询、状态回执、文件同步等标准接口，保障日常监管指令执行与反馈。
        该架构实现从数据接入到监管交互的标准化处理路径，全面提升数据质量、响应效率与监管适配能力。每个服务/接口均基于强身份认证机制实现访问控制，防止未授权访问。