运用大数据方法加强人民银行内部再监督工作

■师自国，周开禹

再监督是“对监督落实情况的监督、对检查落实情况的检查”，是更深层次的监督，在职责定位、监督对象、监督重点、监督范围、监督方式等方面均与一般监督存在区别。与一般监督相比，再监督也不可避免存在“不会监督、不敢监督、不想监督”等问题，从主观上看，是由于规章制度不健全、领导班子不重视等原因造成，从客观上看，监督信息和监督数据可获得性差、集中化程度低，再监督主客体之间存在信息不对称，则是开展再监督工作的一个客观瓶颈。“大数据”是随着数据积累和技术进步发展起来的一种思维和方法，大数据技术是数据仓库、数据挖掘、并行处理以及网络平台等技术的集合，通过对海量数据进行集中、整合、分析、挖掘，能够实现“从数据到信息、从信息到决策”的提升。结合大数据思维，利用人民银行的信息化资源，扩大监督信息和监督数据获取的深度和广度，提高数据信息的及时性，消除再监督工作中的信息不对称因素，将从根本上改变人民银行内部再监督环境，实现再监督方式质的提升。

一、人民银行内部再监督的现状

再监督是一种“间接控制”，不是由监督者自身去充当责任主体，而是把工作切入点从配合职能部门开展业务检查，转变到对主责者履行监督责任的检查上来，通过对真正责任主体失职渎职问题的问责，“倒逼”其认真履职，从而达到改进工作质量的目的。以往人民银行监督部门在具体工作中没有严格区分“监督”与“再监督”，长期以来各层次、各条线的监督工作重叠与交叉，使再监督淹没在一般监督工作中，弱化了自身的特点和职能。在当前规范权力运行、加强权力制约的大环境下，监督工作正处于“聚焦期”和“转型期”，人民银行内部各监督部门应进一步理顺自身职责和工作重点，在实际工作中不断明确再监督的外延，使监督体系的层次性和针对性不断加强。

再监督也是监督工作的一种，本身就存在一般监督工作固有的问题和困难，例如个别单位（部门）领导不重视、配套制度不健全、监督队伍不完备等。除此以外，再监督作为一种层次更深的监督驱动力，既要维护监督制度权威、推动监督责任落实，又要避免过于深入一线、深入业务，造成错位，因此在具体工作中，各环节存在的信息不对称问题尤为突出。根据信息不对称理论，增强信号传递是解决问题的有效途径。当前再监督方式之所以无法从实质上提高效率，根源不在于主观意识，而在于客观手段，目前的措施和做法，所能达到的效果已经是人工方式的极限，要打破再监督信息不对称带来的局限，就应当引入信息化技术，实现再监督工作自动化、标准化、规范化、集中化，克服业务差异，解决多层次、多渠道信息沟通交流难题，摆脱固有的“再监督困境”。

二、利用大数据思维改进再监督的方案

（一）大数据是一种思维和方法。大数据提供了一种新的观察世界的方法，甚至将世界的本质看成是数据的集合，然后用数据化思维和先进的处理技术去探索海量数据之间的关系。一般认为，大数据具有规模性（Volume）、多样性（Variety）、高速性（Velocity）、价值性（value）和真实性（Veracity）等特点。大数据从技术角度来看包括采集录入、预处理、集中存储、分析挖掘和前端展示等关键环节。“大数据”的关键不在于“大”，也不在于“数据”，而在于如何利用好手头上的数据，形成数据的信息挖掘模式，体现数据的价值特征。

（二）大数据有利于提高再监督效率。主要体现在以下几个方面：一是有利于将分散于各部门的监督责任落实情况的信息统一收集到集中的平台上，大大降低再监督信息获取成本；二是通过构建信息化平台，将再监督机制的相关落实措施固化下来，降低部门间的沟通协调难度，提高再监督机制的常态化程度；三是有利于提高再监督资源的共享水平，发挥风险隐患的警示作用，使有益的工作经验得到充分借鉴；四是有利于提高再监督的风险识别能力，发现风险变化的主要规律，提高再监督工作的针对性和预见性，在一定程度上克服制度防控的时滞问题；五是使监督范围不再受制于随机抽样样本，而是着眼于总体数据，让再监督更具全面性、整体性，使再监督范围由“抽样监督”向“全量监督”转变。

（三）解决再监督信息不对称的大数据模型。基于人民银行内部监督信息分散、监督信息异构的特点，根据大数据的思维方法，解决再监督工作中的信息不对称问题，关键在于实现数据采集标准化、数据存储集中化（扁平化）和数据展示智能化。解决人民银行内部再监督工作信息不对称的大数据模型如图1 所示。这个模型中：在数据收集和清理阶段，制定指标体系，实现数据标准化，解决“监督什么”的问题；在数据存储和处理阶段，建立数据模型，实现集中存储，解决“从哪儿监督”的问题；在数据展示和应用阶段，搭建查询窗口，设计分析报表，解决“如何监督”的问题。

图1 解决再监督信息不对称的大数据模型

三、基于大数据方案开展再监督的实践

（一）人民银行岗位（廉政）风险防控再监督工作。人民银行系统垂直管理层级多，廉政风险与岗位风险密切联系，对系统内发生的案件来说，从权力控制角度看是廉政风险没有控制好，从业务流程角度看是岗位风险没有控制好。上述特点决定了将廉政风险与岗位风险结合起来进行综合防控，效果会更好。然而在全系统开展岗位（廉政）风险防控，涉及2000 多个单位，近14000 个部门，超过30000个操作人员，将近10 万个岗位的100 多万个风险点，没有技术手段的支撑，职能部门落实防控措施的总体情况很难全面掌握，再监督工作只能浮于表面。因此亟需采用信息化方式，使风险防控的各项要求固化下来、工作成果集中上来、工作标准明确起来。

（二）“风险监督管理系统”的定位及总体结构。“风险监督管理系统”结合岗位（廉政）风险防控工作实际，从再监督的角度抓好落实的同时，又超脱于业务部门具体的监督工作；通过整合不同责任主体的监督信息，利用技术手段发挥海量监督数据优势，克服再监督下的信息不对称问题，使岗位（廉政）风险防控横向到边、纵向到底，进一步推动风险防控制度化、规范化、常态化，提高风险防控整体水平。系统是“解决再监督信息不对称的大数据模型”（图1）的具体化和实例化，其总体结构如图2 所示。

图2 风险监督管理系统结构

1.数据采集和清理。系统根据岗位（廉政）风险防控再监督工作需要，设计了一系列录入指标，并将这些指标融合到各功能模块的界面中。数据采集的过程，实际上就是各部门开展内部自查或接受外部检查后、在规定时间通过对应的功能模块录入检查情况的过程；对于非监督部门的用户而言，从人民银行总行到县支行，录入界面都是一致的，录入要素都是标准的。监督数据提交前，录入界面还会进行规则校验（数据清理），在一定程度上保证数据质量。数据提交后，与本部门的基础数据（部门信息、业务类别信息等）一并送达数据仓库。系统从界面、存储和管理等方面都实现了“扁平化”，消除了层级隔阂，监督数据不再杂乱无章、不再需要层层传递。

2.数据存储和处理。在数据仓库中，监督数据按照岗位（廉政）风险防控需求，被组织成“部门风险表、监督计划表、监督检查表、监督信息表、规章制度表”等30 多种标准化数据表格，各层级监督数据通过相应的基础数据（例如部门信息等）加以标识区分，形成了“物理集中、逻辑分散、层次分明、权限清晰”的数据架构。根据风险防控再监督的查询需要（例如查看各级部门的高风险点数量、查看各级单位监督计划完成情况等），数据仓库里的数据还被进一步提炼为“数据立方体”，以便前端展示工具取用。

3.数据分析和展示。风险监督管理系统目前实现了两种数据利用方式，一种是综合查询（即席查询）功能，另一种是统计分析（联机分析）功能。在“风险分布、监督计划、监督检查、监督信息、条线管理、规章制度”等主要功能模块中，均配备了“综合查询”功能，通过该功能可以查看各类原始的数据记录。而“统计分析”则作为系统的一个独立的模块，在这个模块中，数据以“主题”（例如监督计划完成情况、发现问题整改情况、规章制度录入情况等）为组织形式，通过一系列规范化的报表，展示汇总统计后的数据；基于“数据立方体+前端展示工具（Cognos）”的统计分析报表，还允许用户在汇总数据和明细数据之间随意切换，为跟踪监督计划落实情况、定位监督检查存在问题等实际工作提供了极大便利。

（三）系统的功能特点。系统的功能主要包括：按照《岗位（廉政）风险防控管理暂行办法》规定，根据业务归属类别分类，定期为相关部门生成监督计划的待办任务，督促各级部门按时开展监督检查；提供“监督信息”模块便于各级部门录入临时性检查（包括上级综合检查、统计综合检查、外单位专项检查等）的相关情况；专设“条线管理”模块为各业务部门对辖内下属部门开展再监督提供“风险点管理、监督计划落实情况管理”等一整套功能；利用“系统管理”功能实现对各部门岗位风险点的动态化管理；通过“统计分析”所提供的一系列报表，监督各级部门责任落实情况以及风险问题的分布情况和发展趋势。

（四）系统的直接作用。“风险监督管理系统”使岗位（廉政）风险防控再监督工作突破了传统监督方式存在的种种限制，不仅通过监督数据整合在很大程度上减少了各类信息不对称因素，更凭借其特有的功能，为风险防控再监督工作提供了极大便利，有效提高了再监督工作效率。直接作用体现在：一是实现了风险防控再监督信息的集中化管理；二是实现了风险岗位和风险点内容的动态化管理；三是实现了风险防控数据录入指标的标准化管理；四是利用监督计划功能有力督促防控责任落实；五是显著提高问题整改效率和责任追究力度；六是通过条线管理功能为实现业务条线纵向再监督提供便利；七是通过统计分析功能为再监督提供了有力手段。

（五）系统的应用成效。“风险监督管理系统”将制度执行、监督检查、风险管理和信息化建设有机结合，大大提高了再监督工作半径，提高了风险防控监督管理工作的覆盖面，为形成监控严密、有效管用、配套齐全的岗位（廉政）风险防控体系发挥了重要的作用：一是厘清风险防控的主体责任与监督责任，提高风险防控能力；二是使人民银行再监督工作机制具体化，提高再监督工作能力；三是增强各级人员风险防控意识，形成风险监督合力；四是规范风险防控监督检查工作，实现风险防控工作动态管理。

四、启示和建议

“风险监督管理系统”的应用，实现了岗位（廉政）风险防控工作的动态化管理，创新了人民银行内部再监督工作方式。在人民银行内部再监督工作中融入大数据思维是一项系统工程，随着信息化建设的推进，人民银行应该通过转变思维方式、健全配套制度、加大功能完善力度、唤醒监督数据潜力，为人民银行事业和谐稳定发展保驾护航。

（一）要强化大数据应用

1.树立大数据理念。运用大数据首先必须解决思想观念问题，要认识到“系统”和“数据”已经成为当今包括监督工作在内的各项工作的基础设施，要从“数据化”、“信息化”的角度看待再监督工作，以方式和手段的创新，将再监督水平提升到更高层次。

2.培养大数据人才。加强数据分析、强化风险管理、提高再监督质量与效率，最终还是要落实到人的身上，靠人来解决问题。为此，在大数据时代要培养一批大数据的专家，深谙大数据规律，精通监督工作与计算机技术，广泛了解各业务条线知识，能够通过监督数据之间的相关性分析探寻再监督规律，深挖数据背后的价值，找出业务和廉政风险点，精确实施内部风险监控。

3.贴近大数据需求。要以数据为中心不断完善和优化系统，提取再监督指标、集中再监督数据、设计再监督模型，以具体再监督工作的需求为导向、以海量再监督数据为基础，着力挖掘和发挥数据的价值，通过技术条件的改善，不断改变再监督方式、拓宽再监督视野、提高再监督效能。

4.确保大数据质量。要真正消除再监督工作中存在的信息不对称，必须基于一个前提，那就是各级部门所报的数据都是完全真实、可靠、规范的。然而完全杜绝“弄虚作假”、“道德风险”是不可能的。目前系统只是在格式上对数据进行了规范、在逻辑上进行了判断，而对于数据内容的真实性、有效性，系统尚未有任何保障措施。因此必须重视数据质量并采取完善相关措施，多措并举，尽最大可能提升数据质量，提高风险防控再监督信息来源的可靠性。

（二）要深化再监督研究

1.深入理解再监督工作是前提。大数据是一种思路，“风险监督管理系统”是一个具体的实现载体，无论是思路还是载体，都必须在明确的需求之下才能发挥作用。因此在运用大数据之前，深入理解工作本身非常重要，尤其在当前再监督工作的界限依然不是非常清晰的情况下，必须结合具体的工作内容、工作范围、工作对象等作细致深入的研究分析，才能进一步考虑向信息化转化。

2.不断借力信息化技术是趋势。从“风险监督管理系统”的实践可知，大数据和信息化从方式上大大改进了岗位（廉政）风险防控再监督工作，克服了许多以往在时间、空间、工作量等方面不可逾越的限制。从人民银行业务近年来的发展情况看，信息化已经不完全是一种“创新”，而更倾向于一种“必须”。因此，对于再监督工作来说，及时实现信息化处理，不断提高信息化含量，是未来发展的必然趋势。

3.促进技术与制度相融合是保障。要完善具体再监督工作的相关规章制度，通过硬性的制度规定来确保相应技术平台的推广运行。以技术平台固化制度精神、以制度规定推广技术平台，才能充分发挥“制度+科技”的相互促进作用。

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