四川农商联合银行：数智化关联交易管理系统建设

来源：2024年度全国农村金融机构科技创新优秀案例评选

获奖单位：四川农商联合银行

荣获奖项：数据平台创新优秀案例

一、项目背景、目标及相关规划

1.项目背景

近年来，金融监管局持续加强金融机构股东股权和关联交易监管，推动专项整治工作常态化，聚焦重点机构重点问题，加强处置处罚和公开披露，要求各金融机构严格贯彻“穿透监管”和“实质重于形式”原则，建立关联交易监管系统，信息化助力关联方识别和关联交易监测，前置风险防范端口，提高关联交易监管有效性和精准性，建立和完善公司治理机制，促进银行业高质量发展。为更好地实现关联交易管理、统计和报送，拟开发关联交易管理系统，进一步规范全省农商行管理交易管理。

（1）内因方面着重考虑：现有系统没有对关联交易进行控制，对于关联方和关联交易的上报方式为各个法人行手工上报，没有系统性的对关联方和关联交易进行管理。

（2）外因方面着重考虑：行业监管要求。

2.项目目标

一是关联方范围完整管理。按照“实质重于形式和穿透”的关联方认定原则，整合信贷业务系统、股权系统、人力资源系统中个人和法人数据以及第三方启信宝数据，及时掌握、核验关联方信息，实现自动采集关联自然人、关联法人名单，并动态更新，自动管理和维护关联关系图谱。引用第三方启信宝等外部大数据补充识别获取企业法定代表人、股东、管理人员、股权关系等信息，按照控制、共同控制、重大影响三个维度，分别依据上层关联、同层关联、下层关联计算模型自动穿透识别疑似关联方，并与股权系统数据、信贷业务系统数据对一致关联方交叉校验，生成疑似关联方名单，经管理人员确认后加入关联方名单库。

二是关联交易规范管理。本次项目建设将对接信贷管理系统、门柜系统、资金业务系统等业务系统，在业务系统办理业务的过程中，对授信类关联交易、服务类关联交易、资产转移类关联交易、存款及其它类关联交易自动识别、判断是否是属于关联交易。根据交易所属的业务不同，以及交易方的身份识别，并经过系统事前对单户、集团和全部关联交易的集中度，禁止类关联交易等控制模型进行规则匹配，确认业务可能存在的关联交易风险，并对对应业务系统进行实时的预警提示，从源头上预防可能发生的关联交易风险。同时，自动对一般关联交易进行备案，对重大关联交易实现流程控制，严格控制各环节风险。通过系统管理使关联交易统一化、标准化、规范化。

三是准确统计关联交易数据。本次项目建设将对散落于各业务系统中已发生关联交易数据自动采集到本系统中，支持内部报送、监管报送、本行社及集团等不同关联交易主体等多维度的数据统计、报表查询，以及图形化统计分析，结合监管口径和法人机构统计要求自动生成授信类关联交易、非授信类关联交易、单一关联方交易余额情况、授信集中度等各类明细和监管季报报表、G15报表以及各类汇总统计报表等。通过系统自动采集关联交易数据，减少人工干预，从而提高关联交易数据报送和信息披露的及时性和准确性。同时从风险的角度提供多维度的分析和挖掘，从关联交易数据中及时、准确的识别风险，从而为防范和化解风险奠定基础。

3.建设规划

四川农商联合银行在关联交易管理系统建成之前，关联方和关联交易的维护、关联方和关联交易的上报，都还停留在手工阶段，还未形成系统化管理。本项目拟建设独立关联交易管理系统，形成了从数据来源到关联方交易信息识别、关联交易、关联交易申报、备案、审批与信息披露等一系列完整的规范流程，实现统一规范、集约高效、自动智能、人机结合的管理理念，满足金监局、财政部等外部监管政策要求，提升行内关联交易管理水平。

4.业务功能

主要功能包括：关联方管理、预计额度管理、关联交易管理、关联交易披露管理、报表管理等。

关联方管理：对金融机构关联方的识别、记录和管理。关联方通常包括控股股东、实际控制人、董事、监事、高级管理人员及其直接或间接控制的企业。

预计额度管理：对关联交易的额度进行预计和控制。根据历史数据和业务需求，设定与各个关联方的交易额度，并通过系统监控实际交易是否超出预计额度。

关联交易管理：此功能包括对关联交易的审查、定价、执行和监控。系统需要能够记录每笔关联交易的详细信息，包括交易金额、交易日期、交易对手方等，并确保交易的公允性和合规性。

关联交易披露管理：包括在定期报告中披露关联交易的详细信息，以及在发生重大关联交易时及时向监管机构和公众披露，系统会根据披露性质的不同，自动生成披露材料。

报表管理：主要包括监管报表与业务报表的自动化生产，其中监管报表可以生成xml和excel两种格式。

5.技术架构

项目建设依据《四川农信四川农商联合银行数字化转型规划（2022-2025年）》的要求，系统功能架构、应用架构、技术架构设计完全契合我社四川农商联合银行蜀信云原生的分布式技术。

(1)技术架构设计

系统功能以业务能力为拆分标准构建微服务应用，实现应用功能与数据的高内聚、应用功能间低耦合的特点，微服务应用以容器模式进行承载运行并通过API接口通信，蜀信云PaaS平台提供统一的部署环境、负载均衡、监控与运维服务。系统选用云原生的AnalyticDB MPP数据库承载业务数据存储服务、预警模型批量运行以及数据即时查询分析服务，选用OceanBase分布式数据库对系统运行中的过程数据、操作日志、建档任务等信息进行留存以及实时更新。系统前端采用VUE框架进行开发，并由一些UI组件MVC模板引擎组成，可提供良好兼容性的Web界面展现效果。

(2)数据架构设计

系统数据架构遵循四川农信四川农商联合银行数据中台统一数据服务规范进行设计。内部业务数据和外部行业数据在中台完成批量、实时汇聚，并按架构要求制定统一的数据交换方式、数据开发规范、集市设计标准、数据同步方案、运维监控接口，确保内控审计工作对基础数据的“内容准确性”、“来源完整性”、“分析灵活性”、“建模高效性”等严格标准在技术层面实得到落地。

(3)关键功能设计

本次系统建设了基于知识图谱的关联方识别穿透引擎。将每个独立法人或个人视为唯一实体，整合行内外数据，使用基于规则的算法，抽取了高管关系、法人关系、股东关系、疑似关系等四类关系，在此基础上，使用DFS（深度优先搜索）和回溯算法，从初始实体开始，按照给定条件进行深度优先搜索，进而构建出完成的图谱。前端使用Echarts进行可视化展示，可展示实体ID、实体之间的关系、以及实体的各类属性。在系统架构方面，将其拆分成一个微服务独立部署，不仅可满足关联交易管理平台关联方管理的需求，后续也可对外提供服务，赋能更多复杂的风险关联业务场景。

系统建设过程中对数据库、中间件、操作系统以及浏览器的选用，遵循了金管局《关于应用安全可控信息技术加强银行业网络安全和信息化建设的指导意见》以及《四川农商联合银行数字化转型规划（2022-2025年）》的要求，响应加强自主可控的国家政策号召，在满足系统高并发、高可用、等保二级的基础上，采用了核心组件国产化(数据库、中间件、操作系统、服务器)和部分开源软件（redis）相结合的技术架构路线，推进了我行信创芯片服务器、存储、网络等基础硬件在一般业务系统上的测试适配和推广应用，增强了平台自主可控能力。

二、创新点

一是通过基于知识图谱建设了关联方识别穿透引擎，能够自动填充因手动管理而遗漏的数据。此外，系统与关联方识别引擎的设计是模块化的，支持直接输入关联方信息或在接收到工商信息后，利用识别引擎来提取关联方信息，提供了更高的灵活性和广泛的适用性。

二是集成独立报表引擎，监管政策发生变更时，相关报表发生变化，可以随时满足监管政策的变动，并且采用和监管要求完整映射的标准化数据接口，可以准确、快速的和业务系统对接。

三是采用微服务架构，各功能单元利用模块化的方式组合出大型应用程序，各个微服务承接不同的功能模块，互相之间不受影响，易于后期升级改造，提升了系统的可用性可拓展性。

三、项目过程管理

我行于2023年9月开始系统建设，2024年3月投产试运行，选取宜宾、青神、凉山、简阳四家农商行进行先期试点，2024年7月全省推广应用。截止目前已接入资金系统、票据系统、信贷系统、采购系统等系统，已将全省农商行的授信与非授信业务全部纳入系统管理。

四、运营情况

系统上线以来，无重大事件发生，系统性能满足要求，系统运行稳定。系统上线以来，识别确认关联方74494名，识别并管控5笔重大关联交易，笔均交易金额3785万，累计识别关联交易1847笔，笔均交易金额147万。

五、项目成效

从各级农商行管理角度。建立关联交易管理系统提高关联交易管理能力，实现关联方名录的验证核对，实现关联方信息的自动获取、手工录入、批量导入、维护及逐级申报审批等功能，形成全行统一的关联方信息库，针对监管要求的关联交易禁止规则、公允规则以及超限规则，实现关联方相关业务事前审批、监测预警、事后统计分析和备案等进行统一管理；实现关联交易数据批量自动化采集和人工补录；实现关联方和关联交易信息的自动化披露以及关联交易报表的获取和监管报送。

从省农商联合银行角度。管理部门可以通过关联交易管理系统有效监督下辖法人及时处理待办事项、更新资本净额、上报监管要求的业务报表。通过关联交易管理系统这个抓手，能更加全方位的了解全省下辖法人行的关联方、关联交易业务情况。

六、经验总结

一是项目管理。制定明确且可实施的项目计划和里程碑出口标准，以项目各个阶段承诺按时交付为目标，以软件需求规模点为基础，提前识别人力缺口并严格配齐团队人力角色资源。

二是科技与业务的深度融合。成立专班小组，将业务需求细化成系统功能设计，确保完成项目目标，促进科技更好的赋能业务发挥发展。

三是系统架构设计。采用微服务的架构进行系统设计，微服务架构可以将应用程序和服务拆分为多个小型服务，每个服务都可以独立部署、扩展和管理。这种架构可以提高应用程序和服务的可靠性、弹性、可扩展性和安全性，同时降低维护成本和部署时间。

更多金融科技案例和金融数据智能优秀解决方案，请在数字金融创新知识服务平台-金科创新社案例库、选型库查看。