JR/T 0335-2025 数字金融 金融元数据编制参考指南

　　ICS 03.060

　　CCSA 11JR

　　中华人民共和国金融行业标准

　　JR/T 0335—2025

　　数字金融 金融元数据编制参考指南

　　Digital finance—Reference guidance for metadatain financialindustry

　　2025-12-23发布 2025-12-23实施

　　中国人民银行发 布 JR/T0335—2025

　　目次

　　前言 III

　　1范围 1

　　2规范性引用文件 1

　　3术语和定义 1

　　4金融元数据编制原则 2

　　5金融元数据框架 3

　　6金融元数据编制方法 3

　　6.1数据范围界定 3

　　6.2数据分类 3

　　6.3描述方法 3

　　6.4扩展规则与方法 3

　　7金融元数据的属性编制规则 4

　　7.1概述 4

　　7.2 中文名称 4

　　7.3英文名称 4

　　7.4定义 4

　　7.5数据类型 5

　　7.6数据格式 5

　　7.7值域 5

　　7.8标识符 5

　　7.9短名 5

　　7.10最大出现次数 5

　　7.11约束/条件 5

　　7.12子元素 6

　　7.13扩展巴氏范式 6

　　7.14备注 6

　　8金融元数据的维护管理 6

　　8.1概述 6

　　8.2组织实施 6

　　8.3更新维护 6

　　8.4质量评估 7

　　8.5辅助工具 7

　　附录 A(资料性)金融数据分类示例 8

　　附录 B(资料性)金融元数据摘要表示法属性选择 9 JR/T0335—2025

　　附录 C(资料性)金融元数据常见数据类型及数据格式说明 10

　　附录 D(资料性)金融元数据参考模型 12

　　附录 E(资料性)金融数据元示例 19

　　参考文献 20

　　前言

　　本文件按照GB/T 1.1—2020《标准化工作导则 第1部分：标准化文件的结构和起草规则》的规定起草。

　　请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别专利的责任。

　　本文件由中国人民银行科技司提出。

　　本文件由全国金融标准化技术委员会(SAC/TC180)归口。

　　数字金融 金融元数据编制参考指南

　　1范围

　　本文件提供了金融元数据的编制原则、框架、编制方法、属性编制规则、维护管理等方面的指南。本文件适用于金融机构的金融元数据的编制、维护管理等活动。

　　注：本文件不适用数据交换报文处理活动。

　　2 规范性引用文件

　　下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文件，仅该日期对应的版本适用于本文件;不注日期的引用文件，其最新版本(包括所有的修改单)适用于本文件。

　　GB/T7027—2002 信息分类和编码的基本原则与方法

　　GB/T 18391.1—2009 信息技术 元数据注册系统(MDR) 第1部分：框架

　　GB/T 18391.3—2009 信息技术 元数据注册系统(MDR) 第3部分：注册系统元模型与基本属性

　　GB/T 18391.4—2009 信息技术 元数据注册系统(MDR) 第4部分：数据定义的形成

　　GB/T 18391.5—2009 信息技术 元数据注册系统(MDR) 第5部分：命名和标识原则GB/T 26816—2011信息资源核心元数据

　　GB/T30522—2014 科技平台 元数据标准化基本原则与方法

　　GB/T38667—2020 信息技术 大数据 数据分类指南

　　GB/T40474—2021 银行业应用系统 代码与编码处置指南

　　3 术语和定义

　　下列术语和定义适用于本文件。

　　3.1

　　属性attribute

　　一个对象或实体的特征。

　　[来源：GB/T18391.1—2009，3.1.1]3.2

　　元数据 metadata

　　定义和描述其他数据的数据。

　　[来源：GB/T18391.1—2009，3.2.16]3.3

　　数据元 dataelement

　　JR/T0335—2025

　　由一组属性规定其定义、标识、表示和允许值的数据单元。

　　[来源：GB/T18391.1—2009，3.3.8]3.4

　　元数据实体metadataentity

　　一组说明数据相同特性的元数据属性。

　　[来源：GB/T 30522—2014，3.5，有修改]3.5

　　元数据参考模型 metadatareferencemodel

　　对元数据的结构、语义及规范化要求进行抽象描述的形式化概念模型，包括元数据实体、属性等。3.6

　　金融数据financialdata

　　金融机构开展金融业务、提供金融服务以及日常经营管理所需或产生的各类数据。

　　[来源：JR/T 0197—2020，3.10，有修改]3.7

　　统一建模语言 unifiedmodelinglanguage;UML

　　一种面向对象的建模语言，它是运用统一的、标准化的标记和定义实现对软件系统进行面向对象的描述和建模。

　　[来源：GB/T 26499.3—2011，3.19]3.8

　　分类方案 classificationschema

　　根据对象具有的共同特征将对象进行排列或分组的描述性信息。

　　[来源：GB/T18391.1—2009，3.3.4]3.9

　　代码 code

　　将第一组元素映射到第二组元素的规则集合。

　　[来源：ISO18308:2011，3.13]

　　4 金融元数据编制原则

　　金融元数据编制原则如下。

　　a)通用原则：提炼金融数据的共同特征，保障跨系统、跨部门、跨机构等金融元数据的互操作性与一致性。

　　b)分类原则：从数据管理、业务场景等维度对金融元数据进行分类，提升金融元数据的可理解性与可管理性。

　　c)扩展原则：设计开放可扩展的金融元数据框架，支持用户根据业务需求定制和扩展金融元数据，确保金融元数据的适用性与灵活性。

　　d)可读原则：采用多种描述语言，支持人机可读，实现金融元数据在系统之间的互联互通。

　　e)安全合规原则：支持数据分类分级管理，采取有效措施保护数据的安全性，防范风险。 f)高质量适配原则：宜精准、完备，支撑人工智能等新技术对高质量数据的应用需求。

　　5 金融元数据框架

　　按照GB/T 30522—2014中第5章规定的元数据框架，金融元数据框架包括核心元数据、通用元数据和专用元数据，具体内容如下。

　　a)核心元数据描述金融数据的最基本信息，满足金融数据识别的需求。

　　b)通用元数据描述金融数据某种领域的通用信息。

　　c)专用元数据描述金融数据特定领域的特征信息。

　　注：1.元数据的框架通常按照共享程度、管理角色等维度划分，本文件以共享程度为主维度划分，有利于框架的稳定和扩展。

　　2.核心元数据是元数据的最小集合，例如：金融数据的识别号、名称等。

　　3.通用的概念是相对的，需要设定一个领域范围。例如：金融数据的责任信息、质量信息等。

　　4.专用元数据为特定领域细分的特有元数据，例如：指标口径、统计周期等信息。

　　6 金融元数据编制方法

　　6.1 数据范围界定

　　数据范围的界定宜完整表达数据对象在一定业务语境下的必需信息。数据范围界定可参考GB/T18391.4—2009中第4章和第5章内容。

　　6.2数据分类

　　按照GB/T 18391.3—2009、GB/T 7027—2002、GB/T 38667—2020给出的分类规定，金融机构可依据数据分类方案、结构、属性、特征进行数据分类，并以此作为通用元数据和专用元数据编制的分类依据。

　　对数据进行分类可帮助用户从海量数据集合中找到某一数据对象，方便对数据对象集合进行管理与分析。金融数据分类示例见附录A。

　　6.3描述方法

　　按照GB/T 30522—2014中第9章元数据编写相关要求，金融元数据可使用文字、图形、表格等方式描述，金融元数据常用描述方法如下。

　　a)摘要表示法：以摘要形式列出各项金融元数据的属性。金融元数据表示法属性选择见附录 B，属性编制规则见第 7 章及附录 C中表 C.2 和 C.3，金融元数据参考模型见附录 D。

　　注：金融元数据仅以名称和定义进行描述时，所覆盖的信息有限，难以满足应用和管理要求，需引入其他描述属性。属性选择是对各类属性的必选、可选方式的说明;属性编制规则是对关键属性定义的指导;金融元数据参考模型可提供相对完整的描述属性。

　　b)UML图表示法：可参考 GB/T 28174.1—2011中的第 3 章，具体如下。

　　——采用 UML静态结构图表示金融元数据模型。

　　——分别使用 UML的类和属性表示金融元数据的实体和属性。

　　——使用 UML的模型关系符号表示金融元数据实体和属性之间关系。

　　c)数据字典表示法：以表格的形式列出各项金融元数据属性。属性编制规则见第 7 章，数据字典表示示例见附录 E中表 E。

　　d)可扩展置标语言(Extensible Markup Language，XML)表示法：以 XML的形式描述金融元数据实体和属性间关系。XML 语法及描述示例见 GB/T 24639—2009以及 GB/T26840—2011中的附录A。

　　6.4扩展规则与方法 当金融元数据无法完全满足用户和业务场景需求时，可依据下列扩展规则与方法对现有金融元数据进行扩展。

　　a)扩展规则如下。

　　——宜参考国内外先进标准、金融管理要求，满足当前以及未来一定时间内用户和业务场景的需求。

　　——新建的通用元数据不宜与核心元数据中已有金融元数据实体、金融元数据属性、代码表的名称和定义相冲突;新建的专用元数据不宜与通用元数据中已有金融元数据实体、金融元数据属性、代码表的名称和定义相冲突。

　　——扩展的金融元数据实体可包含已有的金融元数据实体或属性。

　　——扩展的金融元数据属性不宜改变已有金融元数据属性的名称、定义和数据类型。

　　——代码表的扩展允许减少或增加已有代码表中的属性，扩展后的代码表宜与扩展前的代码表在逻辑上保持一致。

　　——其他扩展规则宜符合 GB/T 26816—2011中 6.2的规定。

　　b)扩展类型宜符合 GB/T 26816—2011中 6.1的规定。

　　c)扩展步骤宜符合 GB/T 26816—2011中 6.3的规定。

　　7 金融元数据的属性编制规则

　　7.1概述

　　金融元数据的属性通常包括中文名称、英文名称、定义、数据类型、数据格式、值域、标识符、短名、最大出现次数、约束/条件、子元素、扩展巴氏范式、备注等。

　　7.2中文名称

　　金融元数据的中文名称( 以下简称中文名称)宜准确反映业务含义，便于用户理解和识别，其编写参考以下规则。

　　a)参考 GB/T 18391.5—2009 第 7 章的相关命名规则，中文名称在一定应用范围内宜设定命名规则，并遵循该规则进行命名。

　　b)在同一语境下，中文名称保持唯一，并能完整、准确地反映业务含义。

　　c)中文名称宜通俗、易懂，符合相关业务表述习惯。

　　7.3英文名称

　　金融元数据的英文名称( 以下简称英文名称)编写参考以下规则。

　　a)参考 GB/T 18391.5—2009 第 7 章的相关命名规则，英文名称在一定应用范围内宜设定命名规则，并遵循该规则进行命名。

　　b)在一定语境下，英文名称保持唯一。

　　c)英文名称使用英文单词的完整拼写。如确需使用缩写、缩略词或其他截断形式，确保其符合相关业务表述习惯，且无歧义。

　　d)英文名称的长度可设定长度限制。

　　e)英文名称一般不使用复数形式的英文单词，除非该单词本身即为复数形式。

　　7.4定义

　　金融元数据的定义( 以下简称定义)编写参考以下规则。

　　a)准确陈述该金融元数据的本质特性，与其他金融元数据形成明显区分。

　　b)正面界定定义，宜描述其概念是什么，不宜仅通过否定形式进行描述。 c)宜使用短语精确表述金融元数据的基本特性，若需使用多个短语，宜整合为完整且语法正确的句子进行描述。

　　d)不宜仅以金融元数据名称的同义词作为定义，也不宜通过调换语序等方式重复已有表述。

　　e)宜优先采用相关术语词汇直接定义金融元数据属性，若需阐明该金融元数据的次要概念，可用注释形式另行给出。

　　7.5数据类型

　　金融元数据的数据类型(以下简称数据类型)用于描述金融元数据的有效值域和允许对该值域内的值进行有效操作的规定。金融元数据常见数据类型见附录C中表C.1。数据类型选择宜参考如下规则。

　　a)数据类型设计宜考虑实际金融元数据含义，例如表示日期属性的数据类型选用日期型。

　　b)在可选范围内，优先选用规范化程度高的数据类型，例如“代码型”“标志型”“编码型”规范化程度一般高于“文本型”。

　　7.6数据格式

　　金融元数据的数据格式用于描述金融元数据在精度、长度、形态方面的要求，包括允许的最大字符长度、最小字符长度、表示格式等。金融元数据常见数据格式宜参考附录C中表C.3。

　　7.7值域

　　金融元数据值域(以下简称值域)用于描述金融元数据的允许值集合。该集合由金融元数据定义的表示形式、格式和数据类型决定，可根据实例生成规则或者名称、引用来源、实例表达的枚举来规定。

　　代码型数据的值域为代码取值和代码名称，具体表示方法可参考GB/T 40474—2021第5章代码的相关要求。代码表格式和示例见附录C中表C.2。

　　示例：金额型元数据的值域为相关金融业务场景或金融业务流程中规定的金额上下限范围。

　　7.8标识符

　　金融元数据的标识符是用于描述金融元数据在既定语境中唯一标识所关联事物的字符序列。金融元数据标识符分配后不应变更，编码规则宜参考GB/T 40474—2021第6章关于编码的相关规定。

　　7.9短名

　　金融元数据的短名( 以下简称短名)是金融元数据的英文名称缩写。短名宜参考如下规则。

　　a)在一定语境下，短名保持唯一。

　　b)符合金融业务一般认知。

　　c)若短名存在国际或行业领域惯用英文缩写，优先采用惯用英文缩写。

　　d)在确保唯一性的前提下，长度不大于 4 个字母的英文单词保留全称作为短名;长度大于等于5个字母的英文单词，统一截取前 3 个字母作为短名。若按上述规则产生的短名仍不唯一，则依次递增取词个数，每次增加 1 位，直至短名在一定语境下具备唯一性为止。

　　7.10 最大出现次数

　　金融元数据的最大出现次数用于描述金融元数据在实际应用场景中可能重复出现的最大次数。若为固定重复出现的，记为出现次数的相应阿拉伯数字;若为非固定重复出现的，记为“N”。

　　7.11约束/条件

　　金融元数据的约束/条件(以下简称约束/条件)是用于描述金融元数据属性的一个说明符，说明一个金融元数据属性在金融元数据中是始终选用还是有时选用(即有值)。当该金融元数据为条件必选时，宜注明其必选条件。约束/条件说明见表 1。 表1约束/条件说明

　　约束/条件名称 英文名称 缩写符号 定义 必选 Mandatory M 表明该金融元数据属性为必选。 可选 Optional O 表明该金融元数据属性为可选。

　　条件必选

　　Conditional

　　C 表明该金融元数据属性为条件必选，即当满足以下任一条件时，该金融元数据属性为必选。

　　a)在2个或2个以上相关金融元数据属性中，至少选择一个。

　　b)当已选用另一个指定的金融元数据属性时，该金融元数据属性为必选。

　　c)当另一个金融元数据属性已选择特定值时，该金融元数据属性为必选。 注：约束/条件同样适用于金融元数据实体的约束/条件选择。 7.12子元素

　　金融元数据的子元素用于描述金融元数据实体中的下一级实体或属性，其表示方法见 GB/T30522—2014中附录 A.2.7。

　　7.13扩展巴氏范式

　　金融元数据的扩展巴氏范式可规范表示金融元数据实体及其下一级金融元数据属性间关系，便于系统实现，其表示方法见GB/T 30522—2014中附录A.2.8。

　　7.14备注

　　金融元数据的备注用于描述对金融元数据应用场景、约束/条件等信息的补充说明。

　　8 金融元数据的维护管理

　　8.1概述

　　金融元数据的维护管理，是指通过相应技术工具对金融元数据进行组织实施、更新维护、质量评估等的活动。

　　8.2组织实施

　　组织实施宜包括但不限于如下内容。

　　a)设置不同的角色，明确角色职责。

　　注：角色包括业务角色、技术角色和管理角色。业务角色负责编制、维护业务相关的金融元数据;技术角色负责编制、维护技术相关的金融元数据，建设与维护金融元数据管理所需的辅助工具;管理角色负责金融元数据编制、维护管理活动中的各项决策与管理工作。

　　b)定期开展评估、检查和考核。

　　c)定期开展培训，培训内容包括管理制度、角色技能等。

　　8.3更新维护

　　更新维护是对金融元数据采集、存储、更新等活动的全过程管理，宜包括但不限于如下内容。

　　a)建立金融元数据统一采集机制，实现金融元数据采集规范化管理。

　　b)建立集中的金融元数据存储库，统一管理多个业务领域及应用系统的金融元数据。

　　c)建立金融元数据添加、更新、删除和发布的更新维护机制，明确金融元数据变更触发条件，并有效管控操作过程，包括变更评审、变更影响分析、记录和持续追踪变更过程等。

　　d)依据附录 D中 D.3.2.6的关联信息，建立金融元数据间的关联关系。 e)依据金融元数据使用的目的和范围，明确金融元数据的管理角色、敏感信息和安全合规要求，按照“用户授权、安全合规、最小够用”原则，实施金融元数据权限管理，包括查询、管理、维护等权限。

　　f)对金融元数据分类，建立金融元数据目录，记录金融元数据信息要素并可视化展现。

　　8.4质量评估

　　金融元数据质量评估宜包括但不限于如下内容。

　　a)建立金融元数据质量评估机制，明确质量评估目的、范围、策略、周期等。

　　b)金融元数据质量评估内容包括金融元数据属性规范性、完整性、准确性、一致性、时效性、可访问性等，可根据第 7 章金融元数据属性编制规则开展质量评估。

　　c)依据质量评估结果及时更新金融元数据目录，并确保质量评估过程被记录、可追溯。

　　8.5辅助工具

　　辅助工具是金融元数据维护管理的技术保障，其功能宜包括但不限于如下内容。

　　a)金融元数据的自动化统一采集。

　　b)金融元数据的统一存储管理。

　　c)金融元数据的添加、更新、删除、发布等全流程更新维护功能及相应的权限管控。

　　d) 自动化识别并建立金融元数据关联关系，并可视化展示。

　　e)建立金融元数据目录，支持查询金融元数据。

　　附录A

　　(资料性)

　　金融数据分类示例

　　金融机构以GB/T 18391.2—2009、GB/T 7027—2002、GB/T 38667—2020等相关要求为参考，结合数据多源、异构特性对金融数据管理流程、管理策略及金融数据全生命周期的影响，对金融数据进行分类。金融数据分类示例图见图A，按金融数据产生来源将金融数据划分为内部数据与外部数据，再将内部数据按结构化特征分为结构化数据与非结构化数据，最后按数据特征对结构化数据作进一步细分，例如主数据、事务数据、分析数据等。

　　图A 金融数据分类示例图

　　附录B

　　(资料性)

　　金融元数据摘要表示法属性选择

　　金融元数据摘要表示法属性选择见表B。

　　表B 金融元数据摘要表示法属性选择

　　类型 金融元数据表示法属性 中文名称 M 英文名称 O 定义 M 数据类型 M 数据格式 C(当表C.1数据类型不为复合型时，该元素必选) 值域 M 标识符 M 短名 C(采用扩展巴氏范式时必选) 最大出现次数 C(描述数据实体内某个属性时必选) 约束/条件 C(描述数据实体内某个属性时必选) 子元素 C(描述实体时，至少包含一项) 扩展巴氏范式 备注 O 注：金融元数据摘要表示法属性选择符号定义见7.10表1约束/条件说明。金融元数据摘要表示法中为可选的(O)属性在不同的用户和业务场景下可有更严格的选择。本属性列表中仅给出最小要求。如果需要，各机构可在定义框架的规范下增减属性。例如属性中的“英文名称”，机构可根据自身编制背景规定为必选(M)。

　　附录C

　　(资料性)

　　金融元数据常见数据类型及数据格式说明

　　C.1 金融元数据常见数据类型

　　金融元数据常见数据类型说明见表C.1，代码表格式和示例见表C.2。

　　表C.1 金融元数据常见数据类型说明

　　数据类型 说明 编码型 用少量、简单的基本符号，选用一定的组合规则，表示大量复杂多样的信息。 代码型 一套预先定义的，用来描述一个有限集合的事物或事物的属性，代码数据在一段时间内相对稳定。 标志型 表示“是”或“否”的含义，例如“1”指代“是”、“0”指代“否”。 文本型 表示以文本形式对对象和业务进行说明的数据，例如备注、详细地址等。 金额型 以货币金额形式体现的数据，适用于各类财务信息，需扩展定义度量单位(元，万元等)。 比例型 以比值形式体现的数据，适用于各类比率信息。 数值型 除金额型及比例型外，以整数或小数形式体现的数据，适用于各类以数量反映的信息。 日期型 以日期形式体现的数据，例如客户出生日期、客户开户日期等。 时间型 以时间形式体现的数据，例如登录时间、取款时间等。 日期时间型 以日期和当日时间的组合形式体现的数据，例如账户开户日期时间、账户销户日期时间等。 二进制型 图像、音频、视频等二进制流文件格式。 复合型 表示需要综合文本、数值、日期等类型，以组合形式体现的数据项，常用于描述元数据实体。 注：1.代码型的数据类型是可扩展的，扩展方法见6.4。代码表是代码型数据类型的常见表现形式，常见代码表格式和示例见表C.2。

　　2.本文件数据类型是从业务视角定义的逻辑数据类型，它独立于任何具体的技术实现(如数据库、编程语言或系统平台)，例如本文件所指的文本型在具体数据库中可能对应为string, varchar等。 表C.2 代码表格式和示例

　　值域代码(M) 中文名称(M) 英文名称(O) 定义(M) 01 个人客户 PersonalCustomer 作为银行客户的自然人。 02 组织客户 OrganizationalCustomer 作为银行客户的法律认可的组织,也可称为机构客户、组织机构客户。 C.2 金融元数据常见数据格式

　　金融元数据常见数据格式说明见表C.3。

　　表C.3 金融元数据常见数据格式说明

　　数据格式 说明 a 字母字符。 n 数字字符。 an 字母数字字符。 anc 字母数字汉字字符。 M,N 表示自然数。 M!a M位字母字符，定长。 M!n M位数字字符，定长。 M!an M位字母数字字符，定长。 M!anc M位字母数字汉字字符，定长。 a..M 最多为M位字母字符。 n..M 最多为M位数字字符。 an..M 最多为M位字母数字字符。 anc..M 最多为M位字母数字汉字字符。 aM.. 最少为M位字母字符。 nM.. 最少为M位数字字符。 anM.. 最少为M位字母数字字符。 ancM.. 最少为M位字母数字汉字字符。 aM..N 最少为M位最多为N位字母字符。 nM..N 最少为M位最多为N位数字字符。 anM..N 最少为M位最多为N位字母数字字符。 ancM..N 最少为M位最多为N位字母数字汉字字符。 M(N) M位数字字符，其中包括小数点和N个小数位(M>N+1)。 YYYY-MM-DD 日期格式，表示年月日。Y表示时间元素“年”使用的数字，M表示时间元素“月”使用的数字，D表示时间元素“日”使用的数字。 HH:MM:SS 时间格式(24小时制)，表示时分秒。H表示时间元素“小时”所使用的数字，M表示时间元素“分钟”所使用的数字，S表示时间元素“秒”所使用的数字。 YYYY-MM-DDTHH:MM:SS 日期时间格式，表示某年某月某日某时某分某秒。T为时间标识符，在日期和日的时间组合表达式中，用以标识该日的时间表示法的开始。

　　附录D

　　(资料性)

　　金融元数据参考模型

　　D.1概述

　　依据第5章金融元数据框架，附录D提供一种可供参考的金融元数据参考模型。金融元数据参考模型包括如下内容。

　　a)金融元数据参考模型核心元数据：

　　——标识符。

　　——名称。

　　b)金融元数据参考模型通用元数据：

　　——认责信息。

　　——生存周期。

　　——安全信息。

　　——价值信息。

　　——质量信息。

　　——关系信息。

　　c)金融元数据参考模型专用元数据：

　　——算法模型。

　　——报表。

　　——知识图谱。

　　——数据产品。

　　——数据服务。

　　——统计指标。

　　——标签。

　　——非结构化数据信息。

　　金融元数据参考模型中，核心元数据为必备，通用元数据与专用元数据遵循 6.4 根据需要选取与扩展。

　　注：1.附录D仅给出通用和专用元数据的实体及子元素，未对子元素进行摘要表示。

　　2.专用元数据的划分根据实际需要进行分类和扩展，例如依据结构化特征，将其划分为结构化和非结构化数据专用元数据。

　　依据第6章的编制方法，金融元数据参考模型UML图见D.2，摘要表示见D.3。

　　D.2UML图

　　金融元数据参考模型UML图如图D所示。

　　图D金融元数据参考模型UML图

　　D.3摘要表示

　　D.3.1 金融元数据参考模型核心元数据

　　D.3.1.1标识符

　　定义：金融数据的唯一标识。

　　英文名称：resourceIdentifier

　　数据类型：编码型

　　数据格式：20!an

　　值域： 自由文本

　　缩写名：resId

　　约束/条件：M

　　最大出现次数：1

　　D.3.1.2名称

　　定义：金融数据的名称。 英文名称：resourceTitle

　　数据类型：文本型

　　数据格式：anc..200

　　值域： 自由文本

　　缩写名：resTit

　　约束/条件：M

　　最大出现次数：1

　　D.3.2 金融元数据参考模型通用元数据

　　D.3.2.1认责信息

　　定义：在数据的定义、产生、使用、监督等全过程中的责任角色、责任主体等相关信息。

　　英文名称：ResponsibilityInformation

　　数据类型：复合型

　　值域： 自由文本

　　短名：ResInf

　　约束/条件：O

　　最大出现次数：1

　　子元素：认责信息=责任角色+责任主体

　　扩展巴氏范式：ResInf=resRol,resSub

　　备注：责任角色包括数据所有者、数据生产者、数据使用者、数据管理者、数据经营者等。

　　D.3.2.2生存周期

　　定义：数据从创建到销毁的整个生存过程信息，包括数据需求、数据设计和开发、数据运维、数据退役等过程。

　　英文名称：LifeCycleInformation

　　数据类型：复合型

　　值域： 自由文本

　　短名：LifCycInf

　　约束/条件：O

　　最大出现次数：1

　　子元素：生存周期=阶段信息+开始时间+结束时间

　　扩展巴氏范式：LifCycInf=lifCycSta,staTime,endTime

　　备注：依据GB/T 36073—2018中第3章和第13章的相关要求，数据生存周期划分为数据需求、设计和开发、运维、退役等阶段。

　　D.3.2.3安全信息

　　定义：为确保数据的持续有效保护和合法使用，对数据宜有的安全管理和技术措施的相关信息。

　　英文名称：SecurityInformation

　　数据类型：复合型

　　值域： 自由文本

　　短名：SecInf

　　约束/条件：O

　　最大出现次数：1

　　子元素：安全信息=数据安全类别+数据安全级别+数据安全保障措施 扩展巴氏范式：SecInf=secCla,secLev,secMea

　　备注：

　　a)数据安全类别是根据数据的安全属性特征将其按照一定原则进行的区分归类，可依据重要程度、敏感程度等划分，例如JR/T0171—2020按照金融行业个人信息敏感程度划分。

　　b)数据安全级别是根据数据安全性遭到破坏后造成的危害所划分的级别，可依据遭受破坏后的影响对象和影响程度划分，见JR/T0197—2020中相关安全定级规则。

　　c)数据安全保障措施是针对不同类别级别数据，保障数据服务安全运行所采取的手段，可分为数据组织管理安全要求、数据处理安全要求、数据服务风险管理安全要求等，例如GB/T35274—2023。

　　D.3.2.4价值信息

　　定义：描述数据价值评定、估算等相关内容的信息。

　　英文名称：ValueInformation

　　数据类型：复合型

　　值域： 自由文本

　　短名：ValInf

　　约束/条件：O

　　最大出现次数：1

　　子元素：价值信息=评估基本信息+评估基准日+评估价值

　　扩展巴氏范式：ValInf=assInf,assDate,assVal

　　D.3.2.5质量信息

　　定义：数据满足具体使用场景的明确要求及隐含要求程度的描述信息。

　　英文名称：QualityInformation

　　数据类型：复合型

　　值域： 自由文本

　　短名：QuaInf

　　约束/条件：O

　　最大出现次数：1

　　子元素：质量信息=评价指标+评价规则+评价结果

　　扩展巴氏范式：QuaInf=evaInd,evaRul,evaRes

　　备注：数据质量评价指标一般包括规范性、完整性、准确性、一致性、时效性、可访问性，详见GB/T36344—2018。评价规则是用于校验数据是否满足1个或多个数据质量衡量标准的规则。评价规则可引用JR/T 0170.2—2018等现行金融国家和行业标准的相关要求，也可自定义，金融数据元示例见附录E。

　　D.3.2.6关联信息

　　定义：同一数据类型内或不同数据类型间关联关系的描述信息。

　　英文名称：RelationInformation

　　数据类型：复合型

　　值域： 自由文本

　　短名：RelInf

　　约束/条件：O

　　最大出现次数：1

　　子元素：关联信息=主关联数据+被关联数据+关联关系类型+关联关系 扩展巴氏范式：RelInf=priAssData,assData,assRelType,assRel

　　D.3.3 金融元数据参考模型专用元数据

　　D.3.3.1算法模型

　　定义：与数据运算和策略相关的定量方法的描述信息。

　　英文名称：AlgorithmModelInformation

　　数据类型：复合型

　　值域： 自由文本

　　短名：AlgModInf

　　约束/条件：O

　　最大出现次数：N

　　子元素：算法模型=模型类型+基础信息+特征信息+状态信息+业务场景

　　扩展巴氏范式：AlgModInf=algModType,basInf,feaInf,staInf,busSce

　　备注：模型类型可根据不同维度进行分类，例如按照有无监督分为有监督分类模型、无监督分类模型等;基础信息包括描述、算法信息、建模语言等。特征信息包括特征维度、特征数量。业务场景例如营销模型、风控模型、运营模型等。

　　D.3.3.2报表

　　定义：通过表格、图形等形式显示统计数据。

　　英文名称：ReportInformation

　　数据类型：复合型

　　值域： 自由文本

　　短名：RepInf

　　约束/条件：O

　　最大出现次数：N

　　子元素：加工报表信息=报表用途+报表维度+报表统计时间区间+报表统计频率

　　扩展巴氏范式：RepInf=repPur,repDim,repStaTimInt,repStaFre

　　D.3.3.3知识图谱

　　定义：基于图模型描述的数据，通常采用实体、关系、属性进行描述。

　　英文名称：KnowledgeGraphInformation

　　数据类型：复合型

　　值域： 自由文本

　　短名：KnoGraInf

　　约束/条件：O

　　最大出现次数：N

　　子元素：知识图谱信息=图信息+图谱实体信息+图谱关系信息

　　扩展巴氏范式：KnoGraInf=graInf,graEntInf,graRelInf

　　D.3.3.4数据产品

　　定义：以数据为主要供给目标的应用产品，将多种复杂性技术封装于内部，并将生成的简洁性成果以多种形式提供给用户使用，满足业务各种需求。

　　英文名称：DataProductInformation

　　数据类型：复合型 值域： 自由文本

　　短名：DataProInf

　　约束/条件：O

　　最大出现次数：N

　　子元素：数据产品=数据产品描述+数据产品类型+数据产品应用场景

　　扩展巴氏范式：DataProInf=dataProDes,dataProType,dataProApp

　　备注：数据产品定义参考GB/T 19000—2016中3.7.6关于产品的定义。

　　D.3.3.5数据服务

　　定义：结合业务场景，对内外部数据统一加工与分析，并以数据或数据分析结果的形式向应用系统提供服务。

　　英文名称：DataServiceInformation

　　数据类型：复合型

　　值域： 自由文本

　　短名：DataSerInf

　　约束/条件：O

　　最大出现次数：N

　　子元素：数据服务=服务类型+服务内容+服务方式+服务对象

　　扩展巴氏范式：DataSerInf=serType,serCon,serMet,serObj

　　备注：数据服务定义参考GB/T 19000—2016中3.7.7关于服务的定义。

　　D.3.3.6统计指标

　　定义：反映业务经营管理在一定时间和条件下的规模、程度、比例、结构等的概念和数值，通常划分为基础指标和组合指标。

　　英文名称：StatisticalIndicatorsInformation

　　数据类型：复合型

　　值域： 自由文本

　　短名：StaIndInf

　　约束/条件：O

　　最大出现次数：N

　　子元素：统计指标=统计周期+度量单位+数据格式+指标维度+指标类型+业务口径

　　扩展巴氏范式：StaIndInf=staCyc,meaUnit,dataFor,indDim,indType,busCali

　　备注：统计指标定义参考JR/T0137—2017中第 6 章银行经营管理指标数据元的定义。

　　D.3.3.7标签

　　定义：属性的特征集合。

　　英文名称：LabelInformation

　　数据类型：复合型

　　值域： 自由文本

　　短名：LabInf

　　约束/条件：O

　　最大出现次数：N

　　子元素：标签=标签类型+标签说明+标签值+标签状态

　　扩展巴氏范式 ：LabInf=labType,labDes,labVal,labSta 备注：标签将数据进行分类，通过有序组合，配合相应的策略对数据进行深度分析，从而满足业务场景需求。例如金融业务常见的客户行为标签、客户偏好标签、客户风险评价标签等。

　　D.3.3.8非结构化数据信息

　　定义：对没有明确结构约束的数据(例如文本、图像、音频、视频等)提取的描述性信息。

　　英文名称：NonStructuralDataInformation

　　数据类型：复合型

　　短名：NonStrDataInf

　　约束/条件：O

　　最大出现次数：1

　　子元素：非结构化数据信息=语义特征信息+底层特征信息+原始数据信息

　　扩展巴氏范式：NonStrDataInf=semInf,basFeaInf,rawDataInf

　　备注：语义特征信息包括对象信息、事件信息、概念信息等非结构化实体的描述属性。底层特征信息包括图像类型数据信息、视频类型数据信息、文本类型数据信息等底层技术参数内容。原始数据特征信息包括数据文件存放路径、最后修改时间等数据文件的原始描述信息。详见GB/T32909—2016。

　　附录E

　　(资料性)

　　金融数据元示例

　　E.1概述

　　元数据是定义和描述其他数据的数据。数据元是数据的最小标准化单元。与普通数据一样，数据元也可通过元数据进行定义和描述。金融数据元的元数据可参考本文件第5、6、7章的相关内容进行编制，本附录以银行客户数据元为示例对象，给出银行客户数据元的元数据编制示例。

　　注：银行客户的定义、分类及相关数据元参考GB/T 31186的相关内容。

　　E.2 数据元范围

　　银行客户指在银行经营全生命周期内，已实际或潜在与银行建立业务关系的自然人或法人。客户类型划分为个人客户与组织客户，业务领域数据元包括客户号、所属分行、个人职业、个人常用地址、组织机构类型等。

　　E.3 数据元描述示例

　　表E依据第7章金融元数据属性编制规则，选取部分属性对银行客户数据元的描述，并以数据字典形式表示。银行客户数据元的数据字典表示示例见表E。

　　表E 银行客户数据元的数据字典表示示例

　　中文名称 定义 英文名称 数据类型 数据格式 值域 短名 客户号 对一个客户，在银行范围内保持唯一的标识号。 CustomerID 编码型 18!n 自由文本 CusID 所属分行 银行为该客户指定的归属分行信息。 BelongBranch 编码型 4!n 自由文本 BelBra 个人职业 个人客户为获取主要生活来源从事的社会性工作类别。 IndividualJob 代码型 5!n 见GB/T6565 IndivJob 个人地址 个人客户提交的由国家、行政区划、街道地址等信息组成的居住地地址。 IndividualCusto

　　merPermanentAddress 文本型 anc..200 自由文本 IndivCusPermaAddr 组织机构类型 依据法律属性及民事能力对组织机构的分类。 OrganizationType 代码型 3!n 见GB/T20091—

　　2021

　　OrgType

　　参考文献

　　[1] GB/T 2260—2007 中华人民共和国行政区划代码

　　[2] GB/T 6565职业分类和代码

　　[3] GB/T 18391.2—2009 信息技术 元数据注册系统(MDR) 第2部分：分类

　　[4] GB/T 19000—2016 质量管理体系基础和术语

　　[5] GB/T 19710.1—2023 地理信息元数据 第1部分：基础

　　[6] GB/T 20091—2021 组织机构类型

　　[7] GB/T 24639—2009 元数据的XML Schema置标规则

　　[8] GB/T 25100—2010 信息与文献 都柏林核心元数据元素集

　　[9] GB/T 26499.3—2011机械科学数据第3部分：元数据

　　[10] GB/T 26840—2011 电子商务 药品核心元数据

　　[11] GB/T 28174.1—2011 统一建模语言(UML)第1部分：基础结构

　　[12] GB/T 31186(所有部分)银行客户基本信息描述规范

　　[13] GB32100—2015 法人和其他组织统一社会信用代码编码规则

　　[14] GB/T 32319—2025 金融服务参考数据 银行产品服务(BPoS)描述规范

　　[15] GB/T 32909—2016非结构化数据表示规范

　　[16] GB/T 32913—2016信息技术元对象设施(MOF)

　　[17] GB/T 35274—2023 数据安全技术 大数据服务安全能力要求

　　[18] GB/T 36073—2018数据管理能力成熟度评估模型

　　[19] GB/T 36344—2018信息技术数据质量评价指标

　　[20] GB/T 41453—2022地理信息权限数据字典

　　[21] JR/T 0015—2004银行信息化通用数据元

　　[22] JR/T 0033—2015保险基础数据元目录

　　[23]JR/T 0063—2011金融工具统计分类及编码

　　[24] JR/T 0105—2014银行数据标准定义规范

　　[25]JR/T 0137—2017银行经营管理指标数据元

　　[26]JR/T 0170.1—2018 商业银行担保物基本信息描述规范 第1部分：通用数据元

　　[27]JR/T 0170.2—2018 商业银行担保物基本信息描述规范 第2部分：专用数据元

　　[28]JR/T 0171—2020 个人金融信息保护技术规范

　　[29]JR/T 0197—2020 金融数据安全 数据安全分级指南