数据@@作为信息的表现形式和载体@@，在计算机时代盈千累万@@,瀚若星海@@。当前@@，研究@@基于大数据@@@@的数据@@处理技术@@、方法和手段@@，已成为行业关注@@、探索和实践的热点@@。中央银行作为国家货币当局@@，应用大数据@@@@技术@@可进一步丰富数据@@来源@@@@、提升分析手段@@、拓展共享渠道@@，为央行履职金融决策分析@@、防范化解金融风险@@@@、维护国家金融稳定带来新的改变@@;也将推动金融领域新的变革@@，为央行履职打开新局面@@。
文@@ \ 中国人民银行@@科技司巡视员@@ 杨竑@@
央行处理大数据@@@@的主要挑战@@
当前@@，央行在应用大数据@@@@方面面临着诸多挑战@@。
1.扩大数据@@@@来源@@@@
目前各央行的数据@@来源@@基本为内部数据@@或其他金融机构报送的报表数据@@@@。机构间尚未建立@@起统一的标准数据@@交换通道@@，也较少和其他行业进行数据@@共享@@。扩大数据@@@@源@@，应制定相应的数据@@交换标准@@，促进机构间数据@@开放@@，将央行数据@@来源@@扩展至其他相关行业和相关机构@@，打破当前@@的@@“数据@@孤岛@@”。
2.提高数据@@可信度@@
大数据@@@@的来源@@广泛@@，部分来源@@的数据@@真实程度和准确性难以得到有效保证@@，如果不加甄别地全部采纳使用@@，可能会对最终结果造成@@“污染@@”。准确甄别数据@@真伪@@，需要在机制上根据数据@@来源@@的可靠程度进行标记区分@@，在方法上加强对数据@@真伪和有效性的校验@@，过滤失真数据@@或虚假数据@@@@，从而提供可靠的决策依据@@。
3.优化数据@@应用@@@@
当前@@央行主要使用传统调查统计方法@@，这些方法建立@@在科学研究@@的基础之上@@，经过了长期实践验证@@，更具针对性和高效性@@。与经过科学严谨试验和采样设计得到的数据@@不同@@，大数据@@@@的价值密度低@@，可能存在采样偏差@@。如何从中提取有价值的针对性数据@@成为数据@@应用@@方面需要面对的挑战@@。这需要基于一系列研究@@摸索@@，建立@@起有效的数据@@分析方法和模型@@，并不断通过其应用效果持续优化@@，提升数据@@分析处理和知识发现能力@@，从而提高数据@@应用@@价值@@。
4.加强数据@@保护@@
集中在央行的大数据@@@@@@“宝藏@@”蕴藏着巨大财富@@，但数据@@的集中带来风险@@的集中@@。在网络空间@@安全面临日益严峻的形势下@@，必须做好应对潜在@@“夺宝人@@”威胁的准备@@。推动健全相关法律法规@@，加强制度保障的同时@@，需要进一步完善技术防控措施@@，从单纯的基础安全保障转型到全方位信息安全防护@@，跟踪数据@@的规范使用情况@@，切实保障数据@@安全@@@@。
5.强化技术支撑@@
各央行基本都建设了数据@@管理平台@@来处理和分析监管数据@@@@，不过@@，若将其应用于大数据@@@@@@，还需要对现有@@IT设施做进一步的改造@@，也需要对现有@@IT布局进行调整@@。央行应提前布局对前瞻性@@、基础性的技术研究@@@@，优化调整@@IT系统架构@@，推进信息化建设@@，加快分布式架构应用@@，提升大数据@@@@的服务能力@@。
央行应用大数据@@@@的瓶颈和约束战@@
1.专业人才缺乏是制约央行大数据@@@@应用@@@@的重要瓶颈@@
发展大数据@@@@对于业务建模@@、数据@@应用@@、系统建设和技术管理等人员的知识结构和技能体系有着新的要求@@，与传统型人才不甚相同@@。缺乏掌握大数据@@@@技术的新型人才将严重制约央行大数据@@@@应用@@@@@@。一方面@@，需要更多@@跨学科跨专业的数据@@科学家@@，研究@@探索如何从大数据@@@@中提取有效信息的方法和模型@@。另一方面@@@@，需要高水平的信息技术专家@@，开展基础研究@@和关键技术攻关@@，形成安全可靠的大数据@@@@应用@@技术体系@@。为此@@，应建立@@有效的人才培养体系@@，构建灵活的人才交流机制@@，优化人才结构和布局@@，打造素质优良@@、善于创新的央行复合型人才队伍@@。
2.商业@@版权和隐私保护约束央行获取和使用大数据@@@@@@
合作机构对版权及工作秘密的保护@@，社会公众对个人隐私保护的担忧@@，将在相当程度上影响央行对大数据@@@@的采集和利用@@。增强合作主体@@与社会公众对央行的信任有助于打破这种约束@@。一方面@@，国家层面需要完善法律法规@@，明确央行及相关机构对数据@@保护的职责与使用边界@@，加强个人隐私信息保护@@，促进敏感数据@@的共享与利用@@。另一方面@@@@，央行自身要建立@@全面有效的数据@@安全保障机制@@，包括@@：完善自律机制@@、内部监督机制和技术防控措施@@，保障数据@@安全@@;与盈利性机构之间建立@@可控的信息共享机制或有偿使用机制@@，拓宽央行对商业@@数据@@的获取渠道@@。
大数据@@@@对央行政策制定的影响@@
应用大数据@@@@推动经济发展@@、完善社会治理@@、提升政府服务和监管能力是发展趋势@@。大数据@@@@在央行政策制定中将逐步发挥越来越重要的作用@@。
1.拓展数据@@来源@@@@，夯实决策信息基础@@
多渠道获取经济金融及相关行业海量数据@@@@，丰富金融统计数据@@来源@@@@，增强数据@@采集的全面性@@和完整性@@，为央行决策分析提供来源@@广泛@@、类型丰富的数据@@资源@@。
2.改进分析手段@@、深度挖掘数据@@价值@@
利用更为先进和多样化的大数据@@@@分析技术@@，揭示经济运行的深层次@@关联问题@@，分析国家宏观经济形势和发展走向@@，为加强决策的科学性@@、精准性和有效性提供技术支撑@@。
3.优化决策流程@@，提升决策时效@@
整合数据@@资源@@，打破信息孤岛@@，实现信息的全方位共享@@，进一步优化决策链条@@，缩短决策周期@@，提升决策效率@@，实现决策对经济金融运行情况的快速响应@@。
央行应用大数据@@@@的领域@@
应用大数据@@@@技术@@，一方面@@强调数据@@完整性和多样性@@，同时也关注数据@@之间的关联关系@@，具体表现为@@：一是对全量数据@@实时动态分析@@，做到以数据@@驱动分析结果@@，既可修正现有理论@@，也可对未来趋势进行预测分析@@;二是数据@@量级庞大@@，一定程度放松了对数据@@质量的要求@@，少量劣质数据@@的存在不会影响最终分析结果@@;三是大数据@@@@方法强调数据@@关联@@，通过技术手段发现与系统性风险@@高度相关的变量@@，进而实现对系统性风险@@的检测与预判@@。因此@@，大数据@@@@可广泛应用于宏观审慎评估@@、宏观经济形势分析@@、金融监管与风险@@防范@@、社会信用体系建设@@、反洗钱@@、精准服务实体经济等多个领域@@，全面提升央行履职能力@@。
1.提高宏观调控水平@@
建立@@金融宏观调控数据@@体系@@，提升信贷统计分析效果@@，加强与政府@@、商业@@、互联网等相关数据@@资源的关联分析和融合利用@@，建立@@基于大数据@@@@的宏观调控分析模型@@，为国家宏观经济政策的调整提供依据@@，提高宏观调控的科学性@@、预见性和有效性@@。
2.强化金融监管效能@@
建立@@“穿透式@@”金融监管体系@@，使监管部门全面掌握金融机构信息数据@@@@，及时准确把握和掌控机构行为@@，降低@@“监管俘获@@”风险@@，高效执行宏观审慎@@、微观监管政策@@，助力金融监管部门及时科学决策@@。建立@@宏观审慎评估体系@@，提高宏观审慎管理的效率和质量@@，量化系统性风险@@@@，强化金融风险@@预警水平@@，有力防范和化解金融风险@@@@，维护金融稳定@@。
3.推进社会信用体系建设@@@@
充分利用社会各方面信息资源@@，打破行业间信息孤岛@@，汇集金融@@、工商@@、税务@@、检察@@、海关等公共信用数据@@@@，整合互联网@@、电子商务等相关数据@@@@，建立@@多维度@@、全覆盖的大数据@@@@征信平台@@@@，为经济高效运行提供全面准确的基础信用信息服务@@。
4.提升反洗钱@@监管能力@@
优化反洗钱@@资金监测分析机制@@，建立@@国家层面跨行业的反洗钱@@数据@@分析平台@@@@。通过海量数据@@分析@@，发现异常可疑交易线索@@，初步筛选出有价值目标@@，为下一步案件调查做准备@@。加强反洗钱@@监管部门之间的信息共享和联动协同@@，提高对洗钱犯罪行为评估和预测的准确性和及时性@@，维护社会稳定@@。
5.加强金融精准服务能力@@
与发改委@@、财政@@、民政@@、工商@@、扶贫等部门协调联动@@，实现数据@@聚合@@，降低@@信息不对称@@，找准金融服务的支持方向和切入点@@，为不同层次@@@@、不同领域@@、不同类型的对象提供精准服务@@。组织推动金融资源向更有效率和急需扶持的产业流动@@，支持普惠金融@@、绿色@@金融发展@@，更好服务实体经济@@。
大数据@@@@使用不当带来的风险@@@@
大数据@@@@是一把双刃剑@@，在带来上述积极影响的同时@@，也要对大数据@@@@应用@@有科学的认识@@，避免过分依赖大数据@@@@@@。
1.数据@@的质量@@、全面性@@、有效性等因素将影响决策的有效性和稳定性@@
数据@@量大并不代表质量高@@，经验表明庞大的数据@@中往往鱼龙混杂@@，需要去芜存菁@@;大数据@@@@须具备全局性和完整性的特点@@，而实际得到数据@@往往是局限的@@，必须谨慎使用@@;大数据@@@@更新频率高@@、决策周期缩短的特点@@，一定程度上会形成冲动性决策@@，对决策的稳定持续性产生影响@@;市场变化无方@@，走向多种@@，但数据@@资源本质是历史数据@@的归集@@，用历史预测未来依然是一个传统难题@@。大数据@@@@应用@@于经济预测和决策制定造成的偏差会导致央行政策无法达到预期效果@@。央行应采取相关措施@@，降低@@因使用不当带来的风险@@@@，具体包括@@@@：进一步提高数据@@的全面性@@和真实性@@，完善分析模型@@;结合传统的分析方法@@，相互印证@@，提高决策的精准度@@;建立@@沙箱机制@@，提供缓冲和试错空间@@@@。
2.大数据@@@@应用@@和管理不当造成数据@@泄露和滥用会引发法律和道德风险@@@@
央行在使用大数据@@@@过程中@@，应采取有效手段@@，避免发生数据@@泄露和滥用@@。具体包括@@@@：界定和规范各类主体@@的法律行为@@，推动相关法律的制定并严格执行@@;健全数据@@防泄露@@、防篡改和数据@@备份等安全防护措施@@，完善相关管理机制@@;积极研究@@应用大数据@@@@技术@@构建安全的应用环境@@，提高技术防范能力@@;建立@@金融大数据@@@@使用规范@@，完善相关规章制度@@，防止大数据@@@@的不当使用@@。
结语@@
国务院@@2015年出台了@@《促进大数据@@@@发展行动纲要@@》，提出大数据@@@@要服务于人民利益@@、公共利益@@、国家利益@@，标志着我国数据@@战略的确立@@。人民银行作为我国央行@@，将履行国家战略@@，并按照@@2017年全国金融工作会议提出的@@“强化人民银行宏观审慎管理和系统性风险@@防范职责@@”，认真贯彻习总书记@@“三个统筹@@”指示精神@@，积极探索@@、研究@@、推进金融大数据@@@@建设@@，运用大数据@@@@提升精准施策能力@@，打造数字央行@@。
