金融科技视角下的业务监控探索分享

一、金融科技的发展背景与业务监控痛点

    在金融行业数字化转型加速的当下，金融科技已从单点技术探索迈向规模化应用，大数据、人工智能等前沿技术深度融入各类金融领域，快速转型也使金融科技运营面临着诸多新的挑战，以下三个核心挑战尤其突出。

01、客户诉求升级：从"能用"到"好用"的体验攻坚战

   客户对金融服务的期待从“能用”转向“好用”，既要求响应快速、操作方便、实时到账、线上秒批，又需要支持个性化服务，且安全性是底线，一次数据泄露或账户异常就可能失去客户信任。

02、监管要求趋严：合规红线的动态防御战

    金融行业监管要求持续细化，从多部法律对数据和隐私的规范，到专项监管指引，要求监控体系实时联动监管要求，覆盖静态合规指标和动态业务行为。

03、舆情变化迅猛：从"局部问题"到"舆情危机"的舆论防御战

社交媒体发达，金融业务的小瑕疵可能被放大，演变为舆情事件。例如某机构app登录故障1小时左右修复，引发客服咨询量激增。

    为应对上述挑战，必须充分解决业务监控中三大痛点：

1.跨系统数据交互盲点：缺乏统一数据标准与交互链路可视性，导致数据错配、状态不同步等问题，排查和责任界定困难，还可能引发次生风险。解决需在产研阶段统一标准、细化日志等，对存量业务活用全链路监控，加强非功能优化，补充交易结果异步回调校验能力等。

2.异常交易触发无感知：异常交易难即时感知，易造成资金损失，现有监控多依赖事后分析。需聚焦业务关键节点，同时明确交易基线数据定标（交易日/非交易日/夜间），强化异常数据比对，按业务风险等级（高/中/低）配置预警策略，提升异常波动监测的实时性。同时，加强客户侧异常行为监控，如异地登录与多版本适配风险，关注渠道成功率及交易流水状态异常风险。

3.重复交易风险难识别：此类风险隐蔽性强，尤其自动定时账务任务缺乏人工干预，重复执行风险更需警惕。一旦发生异常直接触发账务层面异常，对客户体验造成不可逆影响。需结合用户行为基线、交易场景合理性、关联数据校验等细分维度识别异常雷同交易。自动定时账务风险需通过唯一执行标识防重，并增加账户、金额、历史记录等预校验，从源头拦截差错账，降低批量性账务故障风险。

二、业务监控体系的目标

为更好理解业务监控目标，我们以建筑防水工程作比，“成本线”类比强制决策点，在水位上升到“成本”前依靠应急处理机制和预案快速解决；“防水层”类比基础指标及基线监控，主要作用是拦截已流入业务环境的异常问题；“水源”类比业务数据，核心思路是从数据产生源头部署业务监控，并触发修正机制，为应急环节减负。

    参考上述分析，系统化推进业务监控体系建设核心目标主要有以下几点：

1.梳理业务监控标准和工作指引：明确业务监控的范围、指标定义、监控阈值、告警规则等核心内容，形成统一标准规范和操作指引。

2.提前或在故障发生前期及时发现问题：通过实时监测和异常分析，在故障发生前或初期及时识别潜在风险，缩短问题发现与处置时间。

3.涵盖重要业务种类：确保监控覆盖核心业务、关键流程，避免监控盲区，加强账务处理及定时任务监控。

4.形成优化需求并在全流程应用：基于业务数据和问题分析，提炼业务流程、系统性能等方面的优化需求，并将其纳入需求设计、开发测试等环节，推动业务持续改进。

后续工作思路

    遵循“以业务为向导、以数据为依据”，形成“提炼共性-形成标准-推动实施-检查优化”的闭环，与PDCA循环逻辑契合，包括提炼共性指标、制定标准、完善监控、检查完备性、定期重检等。

1.提炼业务监控共性指标：挖掘不同业务线共通的监测维度，形成通用指标库，减少重复设计。

2.制定标准和工作指引：结合共性指标和业务特性，制定统一工作指引，如指标释义、阈值设定、告警级别等，规范监控实施流程。

3.推动业务监控完善：联合业务与技术团队，针对未覆盖的重要业务场景补充监控配置，提升监控的精准性和有效性。

4.通过技术手段检查完备性：利用自动化工具定期检查监控覆盖度、指标失效等问题，确保监控体系完整。

5.定期重检并形成评估报告：建立周期性监控效果复盘机制，分析监控数据并形成评估报告，提出改进建议并跟踪落实。

三、产品销售管理类系统业务监控思路分享

    结合G行某产品销售管理系统业务监控实践，目前已构建起多层级的监控体系，在系统基础监控层面，不仅覆盖服务器CPU、内存、磁盘等基础设施的负载与健康状态，还包含网络带宽、延迟、丢包率等网络性能指标，同时对应用服务的启停状态、进程存活情况及应用性能（如接口响应时间、错误率、并发量）进行实时监测；链路监控聚焦应用服务端到端完整流程，构建覆盖多技术栈的全景可视性，实现了数据库的全链路可视化监控；并强化异常追踪能力，针对链路中的错误日志、异常状态码，基于智能运维监控构建异常数据分析能力，可快速定位跨系统调用中的瓶颈与异常。

    考虑到篇幅限制，部分联机交易及技术基础监控指标不再单独复述，以下仅聚焦批量定时任务、账务核对、业务异常数据、重要业务参数、第三方交互几个业务监控方向展开探讨。

1、批量定时任务：

批量任务中涉及账务处理（如交易结算、费用扣减、收益计算等）的场景风险极高，可能直接导致资金账实不符、记账偏差等问题，需重点加强批量校验规则，避免对账务层面的隐性错误“无感知”。

批量执行状态：实时追踪任务是否按预定时间启动、执行进度是否符合预期，确保任务在规定窗口期内完成，并核对执行状态结果。

异常数据检查：监控是否出现数据格式错误、字段缺失、超出业务规则范围（如金额为负、风险等级不匹配）等问题，避免错误数据流入后续处理环节；并重点监控应处理未处理、重复处理、长时间处于中间态的异常交易流水。

    批后数据核对：任务执行完成后，需通过校验规则对比批处理前后的数据差异，如批量生成文件与数据库交易流水对比，确保结果符合技术预期；并补充业务失败率、重点客群交易等，确保结果符合业务预期。

2、账务核对

重点关注三本账（客户账、内部账、外部账），并完善事后对账机制。

三本账：客户账，聚焦客户交易流水与账户余额，重点通过总分对账校验金额一致性，确保客户资金记录准确；内部账，核对内部账户余额是否与系统记录匹配，同时校验资金出入账对应的账户信息是否正确，避免内部账户串户或余额异常；外部账，针对异步交易和跨行转账，建立查证功能，快速核实交易状态与资金流向，确保外部账务交互无误。

    对账结果：按业务节点拆解核对，重点排查手工操作环节的账务记录，校验入账状态及结果准确性，同时核查挂账未处理数据，是否存在超期未处理或不合规挂账，避免因节点疏漏或手工操作误差导致账务积压或错误。

3、业务异常数据

业务数据的异常可能隐藏着流程漏洞、操作失误甚至欺诈风险，及时识别与处理是防范经营风险、保障业务合规运转的关键。

数据异常波动：重点捕捉流程漏洞的异常，如某环节突然出现大量雷同交易流水、异常套利行为等；同时加强跨系统数据同步监控，尤其针对由第三方机构上送的产品净值、业绩比较基准等与资金收益相关的评价指标，设置异常波动预警；同时对资金收益的核心数据进行二次校验，如累计收益更新与收益明细金额核验，确保系统处理结果与业务预期一致。

    数据库表检查：对全表更新数据，需补充更新断层监控机制，防范数据遗漏、篡改或进程中断导致数据脱节；日终数据处理强化流程与数据匹配校验，重点确保监管检查项准确完整，避免因数据与业务流程脱节引发合规风险；定期开展库表分区检查，特别关注季初、年初等业务高峰期的分区逻辑有效性，防止分区异常导致业务处理失败。

4、重要业务参数

重点监控业务逻辑有效性、计费核算精准度及系统安全稳定性，避免篡改或误操作，针对重要参数变动预警。

业务类参数：重点关注涉账的业务计费/核算参数，需实时跟踪其变化（如费率调整、折扣规则修改），避免因参数变动导致计费错误、资金结算偏差；关注业务分支流程开关变化（如启用/关闭某项积分规则），防止参数异动引发流程断连或用户权益计算错误；监控产品开放日及开闭市时间，校验时间参数正确性（节假日、证券/银行交易日），避免或业务开展与规则不同步。

技术类参数：重点监控变化对系统运行的适配性，跟踪安全与权限控制参数变化，防止因变动疏漏引发非授权访问或数据安全风险；监控跨模块全局参数的修改，避免因变动不一致导致系统交互异常、数据传递错误；关注资源配置参数的调整（如并发阈值、超时设置），防止因变动不当引发系统性能下降或业务中断。

5、第三方交互

涉及跨主体业务协作环节，其效率与准确性直接关系交易达成、数据互通及业务合规性，任何环节异常都可能导致流程中断、数据错配或合规风险。

实时联机交互：重建立接口健康度监控，部署实时监控工具跟踪接口响应时长与成功率，设置多级预警机制；强化数据校验机制，对第三方返回数据格式校验、关键字段二次核对，避免脏数据流入业务系统。

文件交互：加强秘钥或证书有效期管理，并对接收文件进行哈希值校验确认未被篡改；制定标准化文件模板并内置格式校验规则，校验索引文件一致性，完善文件头/尾数据校验机制，自动识别异常文件；针对核心依赖的第三方服务，配置备用渠道，制定业务与科技应急处置预案，减少对单一依赖的依赖风险。

四、后续提升思考

业务监控更贴近业务本质且复杂，作为监控体系中的“深水区”，需从科技支撑业务的角度，继续在以下方向进一步深化：

1.业务监控指标体系延伸：联合业务部门梳理核心业务场景“健康度指标”，从“数据异常”到“业务结果异常”，直接反映业务真实运转状态。

2.业务监控工具场景化：针对高频业务开发轻量化监控看板，实时展示关键业务节点进度，支持业务人员自助查询，减少跨部门沟通成本。

3.业务规则变更的监控适配：建立“业务规则变更-监控逻辑同步”机制，同步更新监控阈值与校验逻辑。

4.监控数据的业务价值挖掘：定期输出监控数据分析报告，提炼异常模式与业务优化关联，辅助业务决策。

最后，科技人员不应只关注于代码实现，更应主动走进业务场景，理解那些藏在业务报表与流程背后的需求本质；技术的最终目标是要服务于客户，服务于业务运营，将监控与业务场景深度关联，让科技更贴近业务本质，实现“业技融合”的共赢。

作者：杨超