米曉文

金融統(tǒng)計(jì)是人民銀行制定和執(zhí)行貨幣政策、開(kāi)展宏觀審慎評(píng)估的重要依據(jù)。運(yùn)用大數(shù)據(jù)理念、方法能改進(jìn)金融統(tǒng)計(jì)工作，提供更豐富、更有效的數(shù)據(jù)信息。2018 年4 月國(guó)務(wù)院印發(fā)了《關(guān)于全面推進(jìn)金融業(yè)綜合統(tǒng)計(jì)工作的意見(jiàn)》，人民銀行的金融統(tǒng)計(jì)范圍實(shí)現(xiàn)全覆蓋，對(duì)金融統(tǒng)計(jì)提出更高要求，對(duì)大數(shù)據(jù)的運(yùn)用也更加迫切。

一、大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵

一般而言，大數(shù)據(jù)是指體量特別巨大以至于無(wú)法使用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)工具對(duì)其進(jìn)行分析和管理的數(shù)據(jù)集。大數(shù)據(jù)這一概念的內(nèi)涵大體上分為現(xiàn)象、理念以及技術(shù)三個(gè)層次。首先，大數(shù)據(jù)描述了人類社會(huì)進(jìn)入信息時(shí)代以來(lái)積累了體量龐大的數(shù)據(jù)集這一現(xiàn)象，這一現(xiàn)象主要有四個(gè)特征：一是數(shù)據(jù)體量大，是大型數(shù)據(jù)集合；二是處理速度快，在數(shù)據(jù)量非常龐大的情況下，也能夠做到數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理；三是數(shù)據(jù)種類多，包括結(jié)構(gòu)化 和非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，無(wú)法使用傳統(tǒng)流程、工具處理或者分析信息；四是數(shù)據(jù)真實(shí)性高，大數(shù)據(jù)更加重視原始數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，而非加工后的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。其次，大數(shù)據(jù)是指基于上述現(xiàn)象產(chǎn)生的分析問(wèn)題的理念和范式，如“對(duì)全體數(shù)據(jù)而非隨機(jī)樣本進(jìn)行分析”、“重視混雜性而非精確性”以及“探求相關(guān)關(guān)系而非因果關(guān)系”等等。這些觀念明顯有別于傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)學(xué)和計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的研究范式，從而成為人們探究規(guī)律和統(tǒng)計(jì)決策的新方式。最后，大數(shù)據(jù)是指處理海量數(shù)據(jù)的技術(shù)手段，如云計(jì)算、分布式處理、存儲(chǔ)以及感知技術(shù)等等。依托這些技術(shù)才能夠落實(shí)大數(shù)據(jù)的理念從而使大數(shù)據(jù)資源真正發(fā)揮其價(jià)值。

二、人民銀行運(yùn)用大數(shù)據(jù)的基本條件

（一）金融業(yè)綜合統(tǒng)計(jì)取得突破。近幾年人民銀行先后在溫州、深圳、安徽省、廣東省等地開(kāi)展金融業(yè)綜合統(tǒng)計(jì)試點(diǎn)，并取得較好的成績(jī)。2018 年4 月份國(guó)務(wù)院辦公廳印發(fā)了《關(guān)于全面推進(jìn)金融業(yè)綜合統(tǒng)計(jì)工作的意見(jiàn)》，明確絕大部分工作由人民銀行牽頭開(kāi)展。人民銀行金融統(tǒng)計(jì)監(jiān)測(cè)范圍顯著擴(kuò)大，涵蓋銀行業(yè)、證券業(yè)、保險(xiǎn)業(yè)、交易及結(jié)算類等金融機(jī)構(gòu)，將對(duì)數(shù)據(jù)采集、分析運(yùn)用提出更高的要求。確定2022 年前，以金融統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)為先導(dǎo)，以信息安全為基石，綜合運(yùn)用大數(shù)據(jù)等現(xiàn)代信息技術(shù)手段，加快建設(shè)先進(jìn)、完備的國(guó)家金融基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)。金融業(yè)綜合統(tǒng)計(jì)將實(shí)現(xiàn)“全覆蓋”：一是對(duì)象全，覆蓋所有金融機(jī)構(gòu)、金融基礎(chǔ)設(shè)施和金融活動(dòng)。二是業(yè)務(wù)全，覆蓋金融交易的全部鏈條；三是內(nèi)容全，做到總量與結(jié)構(gòu)分明、數(shù)量與價(jià)格兼?zhèn)洹⒋媪颗c流量并重。

（二）金融數(shù)據(jù)信息優(yōu)勢(shì)凸顯。人民銀行作為金融業(yè)綜合統(tǒng)計(jì)的牽頭部門，擁有全面的金融數(shù)據(jù)來(lái)源。目前商業(yè)銀行、證券公司等各類金融機(jī)構(gòu)擁有海量的客戶信息、交易信息等，具有鮮明的大數(shù)據(jù)特征。同時(shí)人民銀行擁有大規(guī)模的數(shù)據(jù)庫(kù)。如金融信用信息數(shù)據(jù)庫(kù)收錄了大量自然人、企業(yè)及其他組織的信息；國(guó)庫(kù)數(shù)據(jù)匯集了各級(jí)政府財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和各級(jí)國(guó)庫(kù)管理數(shù)據(jù)，包括各類結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；還有大小額支付系統(tǒng)、反洗錢監(jiān)測(cè)系統(tǒng)等均匯集了大量數(shù)據(jù)，有待深層次的分析和挖掘。

（三）銀行業(yè)統(tǒng)計(jì)監(jiān)測(cè)體系較為完備。經(jīng)過(guò)多年的積極探索，人民銀行已經(jīng)構(gòu)建較為完備的銀行業(yè)金融統(tǒng)計(jì)體系，包括貨幣供應(yīng)量統(tǒng)計(jì)、信貸收支統(tǒng)計(jì)、金融市場(chǎng)統(tǒng)計(jì)、資金流量統(tǒng)計(jì)、各類專項(xiàng)貸款統(tǒng)計(jì)、專項(xiàng)調(diào)查統(tǒng)計(jì)（企業(yè)商品價(jià)格、景氣調(diào)查、銀行家問(wèn)卷調(diào)查）等，建立經(jīng)濟(jì)金融數(shù)據(jù)庫(kù)為人民銀行宏觀調(diào)控服務(wù)。金融統(tǒng)計(jì)監(jiān)測(cè)管理信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)集中報(bào)送，系統(tǒng)中每年采集和處理的數(shù)據(jù)總量約10 億多條，每月采集7000 多項(xiàng)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，數(shù)據(jù)規(guī)模很大。同時(shí)積極開(kāi)展標(biāo)準(zhǔn)化存貸款抽樣統(tǒng)計(jì)，樣本機(jī)構(gòu)逐筆報(bào)送存款、貸款各類信息，2015 年初系統(tǒng)中就選取了近300 家法人金融機(jī)構(gòu)的3000 多家支行作為樣本，每個(gè)月采集1 億筆左右的存貸款信息。2016年標(biāo)準(zhǔn)化存貸款抽樣統(tǒng)計(jì)范圍進(jìn)一步擴(kuò)容。人民銀行開(kāi)展的理財(cái)與資金信托統(tǒng)計(jì)是以統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)為基礎(chǔ)，以金融產(chǎn)品為統(tǒng)計(jì)對(duì)象，涵蓋產(chǎn)品注冊(cè)、資金募集、資金投向、產(chǎn)品終止的全生命周期統(tǒng)計(jì)，實(shí)現(xiàn)了產(chǎn)品信息的逐筆報(bào)送及募集等信息的報(bào)送。

三、當(dāng)前人民銀行金融統(tǒng)計(jì)存在的薄弱點(diǎn)

（一）數(shù)據(jù)采集和分析運(yùn)用有待提高。人民銀行具有天然的數(shù)據(jù)屬性，數(shù)據(jù)量大，但與阿里巴巴等電商的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)相比，數(shù)據(jù)采集和挖掘方式仍較為落后，大量的數(shù)據(jù)未深入的分析利用。現(xiàn)階段金融機(jī)構(gòu)報(bào)送的人民銀行金融統(tǒng)計(jì)報(bào)表，基本上是按照人民銀行相關(guān)金融統(tǒng)計(jì)制度填報(bào)相關(guān)報(bào)表，報(bào)送的數(shù)據(jù)量小，粒度大。當(dāng)前基層人民銀行統(tǒng)計(jì)人員每月需錄入、核對(duì)各法人金融機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)，生成各類報(bào)表，工作量較大，且主要側(cè)重于數(shù)據(jù)的采集，在進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與分析時(shí)，只是做簡(jiǎn)單的分析。同時(shí)金融統(tǒng)計(jì)監(jiān)測(cè)管理信息系統(tǒng)偏向于數(shù)據(jù)計(jì)算和匯總，系統(tǒng)分析功能開(kāi)發(fā)使用不足。

（二）非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)待利用。人民銀行的數(shù)據(jù)利用仍集中在結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，對(duì)圖片和影音視頻文件等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)尚未統(tǒng)一進(jìn)行數(shù)字化處理，缺乏多維度智能分析、展示，缺乏對(duì)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理能力。以結(jié)構(gòu)化報(bào)表為主的金融統(tǒng)計(jì)在產(chǎn)品與需求之間存在結(jié)構(gòu)性矛盾。例如，金融資源可在全國(guó)范圍內(nèi)流動(dòng)，而由于地理、行政區(qū)劃的限制，金融統(tǒng)計(jì)實(shí)行按金融機(jī)構(gòu)屬地原則進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，區(qū)域金融統(tǒng)計(jì)產(chǎn)品存在局限性。隨著金融機(jī)構(gòu)的業(yè)務(wù)擴(kuò)張，一些本地金融機(jī)構(gòu)向異地發(fā)放的貸款統(tǒng)計(jì)在本地，而外地金融機(jī)構(gòu)向本地投放的貸款未統(tǒng)計(jì)進(jìn)本地，出現(xiàn)地區(qū)金融總量與經(jīng)濟(jì)總量的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)不對(duì)稱的現(xiàn)象。

（三）金融標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)仍待深入。近年來(lái)人民銀行積極開(kāi)展金融標(biāo)準(zhǔn)化工作，如發(fā)布《銀行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)體系框架》等金融行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，發(fā)布《統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)與元數(shù)據(jù)交換（SDMX）》標(biāo)準(zhǔn)等。但是數(shù)據(jù)交換過(guò)程中缺乏標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)模型，且存在語(yǔ)義區(qū)別和數(shù)據(jù)源的不一致的問(wèn)題，仍有不少業(yè)務(wù)處理和管理系統(tǒng)缺乏標(biāo)準(zhǔn)化的統(tǒng)一設(shè)計(jì)，直接導(dǎo)致大數(shù)據(jù)二次開(kāi)發(fā)難。

（四）統(tǒng)計(jì)技術(shù)待跟進(jìn)。當(dāng)前各類金融信息紛繁復(fù)雜、雜亂無(wú)章，如何在海量的信息中提取出有價(jià)值的信息，對(duì)統(tǒng)計(jì)技術(shù)是個(gè)挑戰(zhàn)。大數(shù)據(jù)能夠從海量的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)相混合的復(fù)雜類型數(shù)據(jù)中捕捉傳統(tǒng)分析方法無(wú)法獲取的有用信息。人民銀行需要使用數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)可視化分析等大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行分析，為宏觀調(diào)控提供更有效的數(shù)據(jù)。

四、國(guó)外主要央行大數(shù)據(jù)運(yùn)用情況

（一）美國(guó)宏觀審慎監(jiān)管中大數(shù)據(jù)實(shí)踐

按照2010 年美國(guó)頒布《多德-弗蘭克法》的授權(quán)，美國(guó)成立了金融穩(wěn)定監(jiān)管委員會(huì)以及金融研究辦公室，并明確了金融研究辦公室的主要職責(zé)是向金融穩(wěn)定監(jiān)管委員會(huì)以及社會(huì)公眾提供高質(zhì)量的金融數(shù)據(jù)、統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)以及深入的研究，以維護(hù)美國(guó)金融體系的穩(wěn)定。金融研究辦公室下設(shè)研究與分析中心、數(shù)據(jù)中心以及金融研究咨詢委員會(huì)。在金融研究辦公室的主導(dǎo)和推動(dòng)下，美國(guó)在微觀金融數(shù)據(jù)整合以及大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用方面進(jìn)行了一系列探索與嘗試。

1、金融機(jī)構(gòu)識(shí)別方案的提出與推廣。2010 年11月，美國(guó)提出了為金融市場(chǎng)構(gòu)建一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化的法人實(shí)體識(shí)別碼（LEI）系統(tǒng)，為每一家參與金融市場(chǎng)的法人實(shí)體分配一個(gè)身份識(shí)別碼，并制定一套標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)報(bào)送準(zhǔn)則，在美國(guó)境內(nèi)參與金融交易的各方須嚴(yán)格按照這一標(biāo)準(zhǔn)及時(shí)提交并更新相關(guān)信息。2012 年以來(lái)，美國(guó)借助G20 這一平臺(tái)大力推動(dòng)全球金融市場(chǎng)LEI系統(tǒng)的建設(shè)。全球金融市場(chǎng)LEI 系統(tǒng)涵蓋了參與金融市場(chǎng)交易的全部法人實(shí)體，從而打破了銀行、證券、基金以及保險(xiǎn)等傳統(tǒng)金融的各個(gè)子行業(yè)之間的界限，使得跨行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)管理在技術(shù)上變得可行。

2、金融產(chǎn)品識(shí)別方案的研究與探索。自2013 年以來(lái)美國(guó)金融監(jiān)管當(dāng)局開(kāi)始探索金融工具（產(chǎn)品）的編碼與識(shí)別的可行性和具體方案。2013 年11 月美國(guó)聯(lián)邦儲(chǔ)備銀行費(fèi)城分行以工作論文的形式探討了從宏觀和微觀兩個(gè)層面構(gòu)建一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化的金融工具數(shù)據(jù)庫(kù)的可行性和具體步驟，從而為金融產(chǎn)品的識(shí)別問(wèn)題提供了比較清晰的分析框架。同年12 月，美國(guó)金融研究辦公室提出了構(gòu)建一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化的“住房抵押貸款識(shí)別碼”這一方案。

3、數(shù)據(jù)可視化分析技術(shù)的開(kāi)發(fā)與應(yīng)用。可視化分析是一門通過(guò)具有交互功能的視頻界面實(shí)現(xiàn)分析推理的科學(xué)，在與信息處理相關(guān)的眾多領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。其強(qiáng)調(diào)人類的認(rèn)知能力和計(jì)算機(jī)軟件處理海量數(shù)據(jù)的能力相結(jié)合，并以前者為主，后者為輔。借助可視化分析技術(shù)，研究者能夠從類別龐雜、數(shù)量巨大的微觀數(shù)據(jù)中以圖片的直觀形式迅速有效地獲得所需的信息，并通過(guò)互動(dòng)界面對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行過(guò)濾、分割以及組合等操作，將這種信息轉(zhuǎn)化為可應(yīng)用的知識(shí)，從而更好地為政策制定提供參考。2014 年，美國(guó)金融研究辦公室使用證券交易委員會(huì)的月度交易數(shù)據(jù)對(duì)美國(guó)大型基金的交易網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了大數(shù)據(jù)分析，并采用可視化分析方法展現(xiàn)了這一分析結(jié)果，使用該方法能夠便捷地對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行概覽和過(guò)濾等操作，從而厘清任何一只基金的交易對(duì)手方以及交易金額，該方法還可以應(yīng)用到商業(yè)銀行和其他金融機(jī)構(gòu)，從而能夠?yàn)榻鹑诒O(jiān)管當(dāng)局認(rèn)定系統(tǒng)重要性機(jī)構(gòu)和實(shí)施宏觀審慎監(jiān)管提供重要依據(jù)。

（二）歐洲主要國(guó)家央行運(yùn)用數(shù)據(jù)點(diǎn)模型情況

西班牙、法國(guó)等歐洲國(guó)家中央銀行根據(jù)貨幣統(tǒng)計(jì)或其他監(jiān)管統(tǒng)計(jì)要求，通過(guò)建立工具分類標(biāo)準(zhǔn)收集受監(jiān)管機(jī)構(gòu)或信貸機(jī)構(gòu)的公共財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、利率統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和非金融公司的資產(chǎn)負(fù)債數(shù)據(jù)，并以XBRL（即可擴(kuò)展商業(yè)報(bào)告語(yǔ)言，是一種可擴(kuò)展、標(biāo)準(zhǔn)化的語(yǔ)法格式)分類標(biāo)準(zhǔn)表單作為中央數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，形成能夠直接在網(wǎng)頁(yè)上就實(shí)現(xiàn)輸入和輸出數(shù)據(jù)的XML（是一種自我描述的、可擴(kuò)展的、標(biāo)準(zhǔn)化的交換數(shù)據(jù)方法)標(biāo)記語(yǔ)言。而在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中通過(guò)運(yùn)用數(shù)據(jù)點(diǎn)模型（DPM）來(lái)搭建元數(shù)據(jù)和統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)之間的數(shù)據(jù)關(guān)系，適時(shí)推動(dòng)標(biāo)準(zhǔn)化統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的批量采集、轉(zhuǎn)換、處理和生成，實(shí)現(xiàn)元數(shù)據(jù)輸入端到統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)輸出端的直接轉(zhuǎn)換和處理，推動(dòng)金融統(tǒng)計(jì)工作標(biāo)準(zhǔn)化的落地工作。當(dāng)前，運(yùn)用數(shù)據(jù)點(diǎn)模型（DPM）創(chuàng)建XBRL 分類標(biāo)準(zhǔn)已逐漸被歐洲各國(guó)中央銀行和統(tǒng)計(jì)部門所使用。其中，西班牙銀行最早于2010 年6 月就開(kāi)始使用DPM 模型構(gòu)建XBRL 分類標(biāo)準(zhǔn)。

1、引進(jìn)多維度、多層次定性信息對(duì)元數(shù)據(jù)進(jìn)行描述。數(shù)據(jù)點(diǎn)模型通過(guò)引進(jìn)多維度、多層次的定性信息共同對(duì)元數(shù)據(jù)進(jìn)行描述，將數(shù)據(jù)主要信息存放至度量元素中，其他定性信息則以維度或參考信息等形式存在，克服了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)模型維度小、層次低及交叉數(shù)據(jù)難統(tǒng)計(jì)的模式。

2、創(chuàng)建標(biāo)準(zhǔn)、開(kāi)放、可拓的數(shù)據(jù)點(diǎn)模型結(jié)構(gòu)。一個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)就代表著一個(gè)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)需求，數(shù)據(jù)點(diǎn)結(jié)構(gòu)涵括度量、維度特征和其他參考信息等三大類信息，數(shù)據(jù)點(diǎn)結(jié)構(gòu)主要具有標(biāo)準(zhǔn)性和開(kāi)放、可拓性特征。

3、推動(dòng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的自動(dòng)批量信息采集、轉(zhuǎn)換和處理。通過(guò)數(shù)據(jù)點(diǎn)模型格式實(shí)現(xiàn)元數(shù)據(jù)到金融數(shù)據(jù)的采集、轉(zhuǎn)換和處理。一是金融機(jī)構(gòu)通過(guò)將數(shù)據(jù)點(diǎn)結(jié)構(gòu)運(yùn)用至其會(huì)計(jì)、信貸或其他金融統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)金融機(jī)構(gòu)的各項(xiàng)業(yè)務(wù)屬性均以數(shù)據(jù)點(diǎn)的形式逐筆統(tǒng)計(jì)并存儲(chǔ)。二是監(jiān)管部門通過(guò)在中央數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中運(yùn)用同樣的數(shù)據(jù)點(diǎn)結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)對(duì)金融部門的批量標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行批量接收、存儲(chǔ);再根據(jù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)需求設(shè)定其維度、區(qū)域、幣種等條件限制，在中央數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中對(duì)符合所有條件限制的數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行自動(dòng)歸集、匯總、處理，最終生成所需的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。

（三）歐洲央行運(yùn)用“定向算法文本分析”方法

在2014 年11 月份的報(bào)告中，歐洲央行描述了基于大數(shù)據(jù)的經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)方法，其運(yùn)用“定向算法文本分析”（簡(jiǎn)稱DATA）的新方法和統(tǒng)計(jì)手段，DATA 是基于文本數(shù)據(jù)集內(nèi)的特定術(shù)語(yǔ)搜索。該搜索是以信念敘述理論為指導(dǎo)，信念敘述理論不僅表面上關(guān)注人們對(duì)經(jīng)濟(jì)的感性預(yù)期，如”積極/消極”、“樂(lè)觀/悲觀”等，而且深入分析經(jīng)濟(jì)決策背后隱藏的人類情感，包括情感的性質(zhì)及程度。通過(guò)采用DATA 方法來(lái)直接地、透明地構(gòu)造情感轉(zhuǎn)移的相關(guān)性指標(biāo)，評(píng)估這種相關(guān)性是否顯著。

（四）運(yùn)用搜素快速判斷宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)

以前，英國(guó)央行通過(guò)統(tǒng)計(jì)部門發(fā)布的房地產(chǎn)銷售數(shù)據(jù)、就業(yè)數(shù)據(jù)等，判斷房地產(chǎn)市場(chǎng)和勞動(dòng)力市場(chǎng)變動(dòng)趨勢(shì)，但統(tǒng)計(jì)部門的數(shù)據(jù)一般有數(shù)日乃至數(shù)周的時(shí)滯，不利于對(duì)形勢(shì)的判斷。現(xiàn)在英國(guó)央行運(yùn)用大數(shù)據(jù)對(duì)英國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)和勞動(dòng)力市場(chǎng)趨勢(shì)作出快速判斷。英國(guó)央行已通過(guò)對(duì)一些網(wǎng)絡(luò)搜索關(guān)鍵詞的監(jiān)控，如“按揭”、“房?jī)r(jià)”、“職位”等，獲取最新的經(jīng)濟(jì)運(yùn)行情況，分析和預(yù)測(cè)客戶及交易對(duì)手行為。加拿大央行利用大數(shù)據(jù)分析并跟蹤宏觀經(jīng)濟(jì)的變化。

五、借鑒及啟示

金融業(yè)是典型的信息密集型產(chǎn)業(yè)部門，大量信息都以種類各異的數(shù)據(jù)形式被記錄、存儲(chǔ)和交換。當(dāng)前人民銀行牽頭開(kāi)展金融業(yè)綜合統(tǒng)計(jì)，金融統(tǒng)計(jì)任務(wù)艱巨，運(yùn)用大數(shù)據(jù)的方法開(kāi)展金融統(tǒng)計(jì)工作勢(shì)在必行。應(yīng)借鑒國(guó)外央行運(yùn)用大數(shù)據(jù)的做法及經(jīng)驗(yàn)。探索大數(shù)據(jù)在我國(guó)金融統(tǒng)計(jì)工作的運(yùn)用。

（一）可參考美國(guó)在宏觀審慎監(jiān)管中大數(shù)據(jù)的做法，推廣金融機(jī)構(gòu)標(biāo)準(zhǔn)化編碼的運(yùn)用范圍，推動(dòng)金融工具標(biāo)準(zhǔn)化的研究及運(yùn)用，同時(shí)制定規(guī)范的數(shù)據(jù)報(bào)送和分享標(biāo)準(zhǔn)，為厘清金融產(chǎn)品的衍生鏈條、監(jiān)測(cè)金融風(fēng)險(xiǎn)打下基礎(chǔ)。在技術(shù)層面，可研究和探索以數(shù)據(jù)可視化為代表的大數(shù)據(jù)技術(shù)在宏觀審慎監(jiān)管中的應(yīng)用，開(kāi)發(fā)符合中國(guó)金融發(fā)展階段和現(xiàn)實(shí)情況的數(shù)據(jù)系統(tǒng)和大數(shù)據(jù)方法。

（二）可借鑒歐洲主要國(guó)家中央銀行數(shù)據(jù)點(diǎn)模型為我國(guó)金融統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)搭建大數(shù)據(jù)模型。我國(guó)在推進(jìn)金融統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)化過(guò)程中，在現(xiàn)行的工具分類標(biāo)準(zhǔn)和元數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)下，可嘗試以數(shù)據(jù)點(diǎn)模型為基準(zhǔn)，搭建中央數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。建立以數(shù)據(jù)點(diǎn)結(jié)構(gòu)為基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)模型，并適時(shí)開(kāi)放部分指標(biāo)端口，提供開(kāi)放性的數(shù)據(jù)點(diǎn)結(jié)構(gòu)，擴(kuò)充最新金融工具分類。

（三）創(chuàng)新數(shù)據(jù)挖掘和運(yùn)用方式。人民銀行大數(shù)據(jù)的來(lái)源中包括文本、圖像等半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，要探索如何挖掘和運(yùn)用數(shù)據(jù)，如可將傳統(tǒng)的銀行家調(diào)查問(wèn)卷，改變?yōu)閷?duì)銀行家情緒的收集，利用DATA 的方法，預(yù)測(cè)銀行業(yè)機(jī)構(gòu)運(yùn)營(yíng)情況。增強(qiáng)數(shù)據(jù)挖掘與分析運(yùn)用能力。探索解決內(nèi)部數(shù)據(jù)挖掘分析和外部資源的安全整合利用問(wèn)題。

（四）加強(qiáng)搜索技術(shù)運(yùn)用。如加強(qiáng)網(wǎng)頁(yè)搜索技術(shù)、知識(shí)計(jì)算（搜索）技術(shù)、知識(shí)庫(kù)技術(shù)等核心技術(shù)的研發(fā)，如將百度關(guān)鍵字搜索情況納入經(jīng)濟(jì)金融預(yù)測(cè)框架中來(lái)，提高對(duì)經(jīng)濟(jì)金融走勢(shì)預(yù)測(cè)的靈敏度。

（五）推動(dòng)金融統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)化。規(guī)范一致的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行加工的首要前提，標(biāo)準(zhǔn)不一的同類數(shù)據(jù)之間是無(wú)法進(jìn)行合并和比較的。當(dāng)前，各類金融機(jī)構(gòu)間同一指標(biāo)的統(tǒng)計(jì)口徑存在差異，要大力推動(dòng)金融統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)化，統(tǒng)一規(guī)范金融機(jī)構(gòu)、金融工具、金融交易對(duì)手方所屬經(jīng)濟(jì)部門、金融基礎(chǔ)設(shè)施等基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)要素的定義、口徑、分類和編碼等規(guī)則。

（六）加強(qiáng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的隱私保護(hù)和信息風(fēng)險(xiǎn)防范。維護(hù)信息安全是金融數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和使用大數(shù)據(jù)方法的前提。要建立大數(shù)據(jù)隱私保護(hù)制度和信息安全保障體系，構(gòu)建覆蓋從數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)傳輸、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)銷毀各環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)安全框架，提高安全防范能力，嚴(yán)密維護(hù)信息安全。