基于大數(shù)據(jù)理念構(gòu)建金融分析平臺

課題組

摘 ? 要：隨著基于數(shù)據(jù)的價值發(fā)現(xiàn)過程時代的到來，針對成幾何倍增長的海量數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)分析手段已難以適應新形勢的需求，而經(jīng)過互聯(lián)網(wǎng)、云計算等基于大數(shù)據(jù)理念的信息化處理方式，在挖掘信息價值、創(chuàng)新金融服務、開拓市場需求等方面體現(xiàn)了很強的競爭力，創(chuàng)造著重要的業(yè)務價值。在這樣的時代背景下，建立金融大數(shù)據(jù)分析平臺不僅將為央行健全完善決策管理體系提供參謀支撐，更能在今后結(jié)合傳統(tǒng)金融重構(gòu)金融體系中發(fā)揮巨大價值。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù);金融分析平臺;統(tǒng)計分析

中圖分類號：F830.31 ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻標識碼：B ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號：1674-0017-2015（9）-0032-06

當今數(shù)據(jù)正以前所未有的速度在不斷地增長和累積，受全球信息化、需求多樣性、云計算和物聯(lián)網(wǎng)等信息技術(shù)發(fā)展的推動，全球數(shù)據(jù)增長超越了歷史上任何一個時期。據(jù)IDC研究報告中指出，2011年全球數(shù)據(jù)總量為1.8ZB，預計到2020年將增至35.2ZB，年均增長率超過40%，《福布斯》分析指出全球90%的數(shù)據(jù)都是在過去2年中生成的。在這種背景下，2011年麥肯錫全球研究院發(fā)布的研究報告中，首次正式提出“大數(shù)據(jù)”一詞，從經(jīng)濟角度講解了處理這些數(shù)據(jù)能夠釋放出的潛在價值，從而引發(fā)全球?qū)Υ髷?shù)據(jù)的關(guān)注。

大數(shù)據(jù)是信息技術(shù)與互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展到特定階段的產(chǎn)物，從互聯(lián)網(wǎng)到物聯(lián)網(wǎng)，從云計算到大數(shù)據(jù)，信息技術(shù)正在從產(chǎn)業(yè)基礎走向產(chǎn)業(yè)核心，特別是在大數(shù)據(jù)技術(shù)支持下的互聯(lián)網(wǎng)金融持續(xù)快速增長，打破了金融行業(yè)的壟斷，促進了互聯(lián)網(wǎng)金融信息的交流和共享，提高了資源配置效率。隨著阿里集團等一批涉及互聯(lián)網(wǎng)金融的企業(yè)先后上市，使移動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、金融日益成為社會焦點，對傳統(tǒng)金融業(yè)形成沖擊的同時也帶來重要的發(fā)展機遇，使金融企業(yè)能利用大數(shù)據(jù)對大量的數(shù)據(jù)信息進行分析，從中發(fā)掘出有用的信息，從而優(yōu)化網(wǎng)絡，實現(xiàn)精準營銷。同樣，央行等金融監(jiān)管部門也能通過對大數(shù)據(jù)進行分析、利用，從中提取出大量有利于科學決策的信息。因此，基于大數(shù)據(jù)理念，利用多渠道、多層面數(shù)據(jù)建立金融分析平臺，以數(shù)據(jù)為中心，包括數(shù)據(jù)的識別與獲取、數(shù)據(jù)的存儲與分析、數(shù)據(jù)的交易與決策等主要內(nèi)容的數(shù)據(jù)驅(qū)動式的研究方式正成為一種新型的金融管理思路，對央行快速判斷宏觀經(jīng)濟形勢、制定執(zhí)行貨幣政策、及時改進金融服務具有重要意義。

一、國內(nèi)外大數(shù)據(jù)政策建立狀況

2012年5月，聯(lián)合國發(fā)布了《大數(shù)據(jù)促發(fā)展：挑戰(zhàn)與機遇》白皮書，全面分析了各國特別是發(fā)展中國家在運用大數(shù)據(jù)、促進社會發(fā)展方面所面臨的歷史機遇和挑戰(zhàn)，并系統(tǒng)給出了在應用過程中正確運用大數(shù)據(jù)的策略建議。該報告指出，大數(shù)據(jù)對于各國政府而言不僅是一個挑戰(zhàn)，更是一個歷史性的機遇。各國政府可以使用極為豐富的數(shù)據(jù)資源來對社會經(jīng)濟進行前所未有的實時分析，幫助政府更好地預測經(jīng)濟運行。

（一）美國及歐盟。2012年3月，美國宣布投資2億美元啟動“大數(shù)據(jù)研究和發(fā)展計劃”，這是繼1993年美國宣布“信息高速公路”計劃后的又一次重大科技發(fā)展部署，將“大數(shù)據(jù)研究”上升為國家意志?；ヂ?lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)以及云計算技術(shù)正在成為美國產(chǎn)業(yè)和商業(yè)國際競爭力的一個主要推動技術(shù)。信息革命成為美國經(jīng)濟、管理和技術(shù)創(chuàng)新的一個主要渠道。而技術(shù)和管理創(chuàng)新是近年來美國勞動生產(chǎn)率增長的一個主要來源。英國商業(yè)、創(chuàng)新和技能部在2013年初宣布，將注資6億英鎊發(fā)展8類高新技術(shù)，其中對大數(shù)據(jù)的投資即達1.89億英鎊。法國政府在其發(fā)布的《數(shù)字化路線圖》中表示，將大力支持“大數(shù)據(jù)”在內(nèi)的戰(zhàn)略性高新技術(shù)，法國軟件編輯聯(lián)盟曾號召政府部門和私人企業(yè)共同合作，投入3億歐元用于推動大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的發(fā)展。在第二屆巴黎大數(shù)據(jù)大會結(jié)束后，法國宣布將投入1150萬歐元用于支持未來7個投資項目。

（二）日本及印度。2013年6月，日本公布新IT戰(zhàn)略——“創(chuàng)建最尖端IT國家宣言”?！靶浴比骊U述了2013—2020年期間以發(fā)展開發(fā)公共數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)為核心的日本新IT戰(zhàn)略。在2012年初，印度聯(lián)邦內(nèi)閣批準了國內(nèi)數(shù)據(jù)共享和開發(fā)政策，印度全國軟件與服務企業(yè)協(xié)會預計，印度大數(shù)據(jù)行業(yè)規(guī)模在3年內(nèi)將達到12億美元，將是全球大數(shù)據(jù)行業(yè)平均增速的兩倍。

（三）我國政府2012年批復“十二五國家政務信息化建設工程規(guī)劃”。2014年，上海市印發(fā)《2014年度上海市政府數(shù)據(jù)資源向社會開發(fā)工作計劃》，推動各級政府部門將數(shù)據(jù)對外開放，并鼓勵社會對其加工和運用。2015年2月，廣州通過運用大數(shù)據(jù)，對前兩年銷售量、庫存量、價格走勢等各項指標進行分析，決定繼續(xù)實施樓市限購政策。

二、建立央行金融大數(shù)據(jù)決策分析平臺的重要意義

金融大數(shù)據(jù)分析平臺可通過可視化分析、數(shù)據(jù)挖掘算法、預測性分析能力、語義引擎、數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理等技術(shù)手段，根據(jù)不同的信息需求快速獲取最有價值的決策應用數(shù)據(jù)。

（一）有助于快速判斷宏觀經(jīng)濟形勢。央行制定貨幣政策過程中，宏觀經(jīng)濟形勢的判斷是決策的最核心依據(jù)，但以往的宏觀經(jīng)濟形勢分析要依賴統(tǒng)計部門的層層上報，必須依托各行業(yè)管理部門的行政流程，各類數(shù)據(jù)的統(tǒng)計一般有數(shù)日乃至數(shù)周的時滯，綜合分析報告甚至需要數(shù)月的時間，不僅時效性難以適應國際化、信息化大背景下經(jīng)濟金融飛速發(fā)展的節(jié)奏，而且精確性也難以達到現(xiàn)代金融管理日益專業(yè)化的需求。

同時，根據(jù)麥肯錫發(fā)布的不同行業(yè)應用大數(shù)據(jù)技術(shù)潛在價值評估圖可以看出，隨著大數(shù)據(jù)在各大行業(yè)的不斷滲入，通過關(guān)聯(lián)分析將會使得金融大數(shù)據(jù)分析平臺反映出全面、立體式的結(jié)果。平臺中廣泛涵蓋涉及國家和地方經(jīng)濟發(fā)展中社會消費數(shù)據(jù)、財政收支、固定資產(chǎn)投資、農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)、工業(yè)數(shù)據(jù)、居民收入數(shù)據(jù)、物價變動數(shù)據(jù)、信貸投放數(shù)據(jù)、糧食儲備、勞動力資源、大宗商品價格等各類數(shù)據(jù)融合，并充分考慮國際形勢、在線商品價格、市場預期、社交網(wǎng)絡和貨幣政策的時滯效應等各方面相關(guān)數(shù)據(jù)，將這些結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為決算模型，獲取最新的經(jīng)濟運行情況，更加有利于快速、合理地制定和實施貨幣政策。通過金融大數(shù)據(jù)分析平臺建立，可獲得經(jīng)過關(guān)聯(lián)分析和趨勢分析的國家產(chǎn)業(yè)政策、行業(yè)政策、財政政策等實施效果的模型、房地產(chǎn)產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢相關(guān)模型、產(chǎn)業(yè)發(fā)展等相關(guān)模型分析結(jié)果，有助于準確掌握經(jīng)濟發(fā)展規(guī)律和經(jīng)濟特點，把握好對地方金融宏觀調(diào)控的方向、重點和力度。

（二）有助于提高對整體經(jīng)濟金融運行狀態(tài)的分析判斷能力。通過金融大數(shù)據(jù)分析平臺將經(jīng)濟金融發(fā)展中各主體變化、國際經(jīng)濟金融形勢等要素進行同步聯(lián)動并成為傳感器，使得金融調(diào)控政策在定向上更加精準，從而提高經(jīng)濟金融運行分析判斷的準確性和精確性，協(xié)助快速形成新的適應新常態(tài)發(fā)展的宏觀經(jīng)濟政策。以阿里集團為例，目前擁有的大數(shù)據(jù)超過30PB，約有800名員工從事大數(shù)據(jù)相關(guān)的工作，大數(shù)據(jù)在幫助其分析各類內(nèi)外部數(shù)據(jù)，尋找其中的金融創(chuàng)新機會中發(fā)揮了非常重要的作用。而同樣央行建立金融大數(shù)據(jù)分析平臺，可以進行貨幣政策實施效果的監(jiān)測管理，無論是物價、經(jīng)濟發(fā)展、就業(yè)、國際收支等，并通過各種傳感器來提高政策制定的靈活性和針對性，實施統(tǒng)一貨幣政策下更加有針對性、精細化的差別化執(zhí)行措施。同時，較傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)應用于金融監(jiān)管模式，圍繞金融機構(gòu)管理、金融業(yè)態(tài)發(fā)展、宏觀調(diào)控等多方面關(guān)聯(lián)、趨勢和協(xié)同分析的大數(shù)據(jù)分析平臺，可以實現(xiàn)更加具有實時性、針對性的監(jiān)管數(shù)據(jù)分析，而且更加準確和安全。

（三）有助于引導金融資本推動“三產(chǎn)融合”下農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化發(fā)展。我國政府和央行一貫高度重視涉農(nóng)金融的支持力度，建立了包括涉農(nóng)貸款監(jiān)測等一系列研究分析制度，并通過支農(nóng)再貸款等手段給予有力的政策支持。但由于支農(nóng)信貸管理機制以及農(nóng)村金融服務單一化導致支農(nóng)信貸粗放式管理，與農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展新形勢不適應。大數(shù)據(jù)分析平臺應用下，可以深入農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈各節(jié)點、各環(huán)節(jié)需求，準確把握資金需求市場，利用金融機構(gòu)多年的數(shù)據(jù)積累以及外部數(shù)據(jù)接入融合，充分整合數(shù)據(jù)傳輸鏈條上的各方數(shù)據(jù)并進行有效分析，實現(xiàn)對農(nóng)業(yè)發(fā)展中各產(chǎn)業(yè)鏈資金需求動態(tài)的掌握，使得支農(nóng)金融資本將從“以規(guī)模為中心”向“以個體為中心”轉(zhuǎn)型，支農(nóng)信貸管理模式將從“粗放型”向“精細化”轉(zhuǎn)型，增強政策制定、實施的針對性、有效性和資本的調(diào)配效率，以確保金融資本推動“三產(chǎn)融合”下農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化發(fā)展政策落到實處，滿足開放、普惠、創(chuàng)新的新金融時代要求。

（四）有助于確保市場活力的前提下推動互聯(lián)網(wǎng)金融健康發(fā)展。隨著互聯(lián)網(wǎng)金融的快速發(fā)展，金融生態(tài)系統(tǒng)正從一個相對區(qū)隔的、模塊化的工業(yè)時代向一個融合的、動態(tài)的、分子化的數(shù)據(jù)時代轉(zhuǎn)型。針對互聯(lián)網(wǎng)金融與傳統(tǒng)金融的本質(zhì)差異，監(jiān)管模式向“大數(shù)據(jù)監(jiān)管”轉(zhuǎn)變，可實時監(jiān)控社交網(wǎng)站、搜索引擎、物聯(lián)網(wǎng)和電子商務等互聯(lián)網(wǎng)金融中各參與主體和組成要素，跟蹤分析互聯(lián)網(wǎng)金融主體變化及行為變化等多方面信息，對互聯(lián)網(wǎng)金融運營狀況進行預判，建立起互聯(lián)網(wǎng)風險預警機制，既可以掃描出“分業(yè)監(jiān)管”中存在的真空地帶，有效防范各類風險，特別是防范金融風險的交叉?zhèn)魅?，又可以鼓勵互?lián)網(wǎng)金融創(chuàng)新，激發(fā)傳統(tǒng)銀行市場活力。

（五）有助于進一步完善征信系統(tǒng)，推動融資便利化。人民銀行主導的征信體系建設近年來在降低金融機構(gòu)調(diào)查成本、維護金融機構(gòu)權(quán)益、便利群眾融資、加強金融監(jiān)管等方面發(fā)揮了重要作用，但其數(shù)據(jù)來源單一、評價模式固化、失誤難以修改等問題也逐步凸顯，而互聯(lián)網(wǎng)金融中“大數(shù)據(jù)+云計算”的運用，可以從整個互聯(lián)網(wǎng)的大數(shù)據(jù)庫中搜集數(shù)據(jù)，進一步完善央行現(xiàn)有征信系統(tǒng)。一方面大數(shù)據(jù)支持下的金融業(yè)信貸評級分析，在獲取相關(guān)客戶信息方面更為詳細精確，例如可參考如客戶交易記錄、交易習慣、資產(chǎn)狀況，甚至消費水平、投資偏好等，以便更有效地進行風險管理。另一方面，大數(shù)據(jù)支持下的金融業(yè)風險管理具有很強的動態(tài)性與實時性，可以通過基于注冊用戶的大數(shù)據(jù)平臺建立動態(tài)風險控制模型，對每一貸款人的貸款風險進行實時測算和評級，并且隨著貸款人的實際貸款類型及還款情況、消費情況、資金流向，自動調(diào)整風控數(shù)據(jù)及評級，及時作出預警。同時，與原先被動接受金融機構(gòu)提供數(shù)據(jù)的傳統(tǒng)征信管理相比，大數(shù)據(jù)支持下的征信系統(tǒng)是主動開展數(shù)據(jù)搜集的，正好彌補了傳統(tǒng)征信體系建立過程中對小微企業(yè)及創(chuàng)業(yè)者、個體工商戶等群體數(shù)據(jù)采集不足的缺陷，借力于大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對收集的信用信息加以分析整合，就能切實為小微企業(yè)提供更便利的金融服務，緩解融資難的問題。例如阿里小額貸款也高效地利用了阿里巴巴、淘寶、支付寶等電商平臺，不斷積累客戶消費數(shù)據(jù)、行為數(shù)據(jù)及資信數(shù)據(jù)，并通過交叉檢驗技術(shù)輔以第三方認證確認客戶信息的真實性，將客戶在電商平臺上的行為軌跡映射為信用數(shù)據(jù)，結(jié)合風險控制數(shù)據(jù)模型，并最終給予一定限額的授信額度。根據(jù)有關(guān)調(diào)查，傳統(tǒng)商業(yè)銀行貸款額度平均為150萬元，審批周期最快3天，不良貸款率為2%-3%。而阿里小額貸款額度為平均4萬元，審批周期最快只需要幾分鐘，不良貸款率小于1%。僅2010年成立至2012年8月底，阿里小貸共發(fā)放貸款便超過300億元。盡管與銀行的貸款業(yè)務相比仍然微乎其微，但阿里小貸效率更高，可實時在線放貸，且不良貸款率很低。這種高效放貸的基礎，正是基于阿里巴巴平臺上的交易大數(shù)據(jù)挖掘。我們已經(jīng)看到，依托于“移動互聯(lián)網(wǎng)+大數(shù)據(jù)+云計算+電子商務”技術(shù)，互聯(lián)網(wǎng)金融已經(jīng)在小微領(lǐng)域取得了大數(shù)據(jù)挖掘所帶來的征信優(yōu)勢，對傳統(tǒng)征信體系是極其有益的補充。

三、面臨的挑戰(zhàn)

（一）對數(shù)據(jù)來源、標準的整合和統(tǒng)一存在一定難度。大型數(shù)據(jù)資源通常是分散的、異構(gòu)的，而且由于數(shù)據(jù)量非常之大，數(shù)據(jù)完全獲取的方式顯然是不可能。這一方面需要探討所訪問的互聯(lián)網(wǎng)資源的類型、數(shù)據(jù)成分、網(wǎng)絡接口限制等特點，正確分析其影響，建立符合大規(guī)模網(wǎng)絡數(shù)據(jù)資源特性的科學統(tǒng)計模型;另一方面通過強大的數(shù)據(jù)庫和信息軟件和硬件建設作為金融大數(shù)據(jù)分析平臺的技術(shù)支撐，同時逐步制定全國范圍內(nèi)金融行業(yè)統(tǒng)一數(shù)據(jù)標準。目前，缺乏建立金融大數(shù)據(jù)所需技術(shù)、安全、管理、應用、模型等多個角度的基礎性、方法性和公共性的標準，因此構(gòu)建統(tǒng)一的金融大數(shù)據(jù)標準體系是建立金融大數(shù)據(jù)分析平臺必須完成的階段性工程。

（二）信息安全和隱私保護問題。金融大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)中涵蓋數(shù)據(jù)涉及各行各業(yè)，特別是金融行業(yè)掌控國計民生的經(jīng)濟命脈，金融大數(shù)據(jù)存儲、傳輸、應用等各環(huán)節(jié)安全尤其重要。國內(nèi)外曾屢次發(fā)生的上千萬客戶信息泄露的事件，如2013年國內(nèi)某保險公司受黑客攻擊，造成數(shù)十萬保單信息泄露;2012年，詐騙集團曾攻擊歐美至少60家銀行的網(wǎng)絡，盜取銀行資金，使得大數(shù)據(jù)安全成為阻礙大數(shù)據(jù)大規(guī)模鋪開的一個重要原因。

（三）專業(yè)人才問題。我國央行有處理數(shù)據(jù)的經(jīng)驗和人才，數(shù)據(jù)分析和計量模型技術(shù)在宏觀政策實施和執(zhí)行中已得到運用，同時也培養(yǎng)出計量分析技術(shù)的人才。但是從大數(shù)據(jù)使用角度來看，由于分析方法從基于概率論的抽樣理論過渡到人工智能、統(tǒng)計學習等講求高維、高效率的分析技術(shù)，各層級部門面臨著具有在分析或技術(shù)領(lǐng)域擁有高等學歷、擁有大型數(shù)據(jù)集方面的實踐經(jīng)驗、熟悉數(shù)據(jù)發(fā)掘工具、具備優(yōu)秀的數(shù)學及統(tǒng)計學工作經(jīng)歷、能夠清晰理解并規(guī)劃以目標為導向的大數(shù)據(jù)技術(shù)方案等方面能力的復合型人才緊缺的局面。

四、建立金融大數(shù)據(jù)分析平臺應用策略

英國央行已經(jīng)將大數(shù)據(jù)引入貨幣政策模型，開始運用大數(shù)據(jù)對英國房地產(chǎn)市場和勞動力市場趨勢作出快速判斷，如對非傳統(tǒng)數(shù)據(jù)——互聯(lián)網(wǎng)及社交網(wǎng)絡中的非結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)加以分析，洞察英國經(jīng)濟起伏的早期跡象。這對我國在貨幣政策決算體系中引入大數(shù)據(jù)，建立金融大數(shù)據(jù)決策分析平臺具有很大啟示意義。

（一）推進數(shù)據(jù)融合。數(shù)據(jù)將是金融行業(yè)發(fā)展最重要的資產(chǎn)，也將是國家宏觀調(diào)控的有力抓手，而且隨著數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，將會變得更有價值，但封閉的數(shù)據(jù)環(huán)境會阻礙數(shù)據(jù)價值的實現(xiàn)。發(fā)展金融大數(shù)據(jù)平臺，需打破傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)源邊界，注重整合涉及到金融市場主體、財政、海關(guān)等部門下的海量數(shù)據(jù)、社交網(wǎng)絡等線上和線下數(shù)據(jù)來源，通過各種渠道獲取盡可能多的數(shù)據(jù)和資訊。首先要整合金融機構(gòu)數(shù)據(jù)獲取渠道，充分發(fā)揮基層人民銀行監(jiān)管的作用，增強對金融機構(gòu)發(fā)展的關(guān)注，建立良好的數(shù)據(jù)來源渠道。其次是注重數(shù)據(jù)獲得方式的發(fā)展，將各類數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計系統(tǒng)融合，建立成為與傳統(tǒng)統(tǒng)計數(shù)據(jù)并行的宏觀經(jīng)濟分析渠道。三是將金融業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)和外部統(tǒng)計數(shù)據(jù)互聯(lián)，獲得更加完整的分析視圖，打破“畫地統(tǒng)計”的壁壘，全面整合海關(guān)、財政、交易所、金融市場主體等機構(gòu)擁有的結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，實現(xiàn)共同范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)共享，并進行更高效的決策信息管理。四是注重新媒體渠道的輿情監(jiān)測，在風險事件爆發(fā)之前就進行及時有效地處置，將風險降至最低。

（二）增強大數(shù)據(jù)的核心處理能力。傳統(tǒng)的信息和數(shù)據(jù)處理主要依靠序列處理技術(shù)：計算機內(nèi)存要能夠讀完所有數(shù)據(jù)，依次進行必要的數(shù)據(jù)處理，然后進行統(tǒng)計或數(shù)學運算。大數(shù)據(jù)則依靠平行處理技術(shù)，它不必同時讀完所有數(shù)據(jù)，而是可以分別同時提取部分數(shù)據(jù)，在對部分數(shù)據(jù)匯總的基礎上，做出統(tǒng)計和數(shù)學運算。由于這個特點，首先應強化大數(shù)據(jù)的整合能力，這不僅包括金融業(yè)發(fā)展數(shù)據(jù)整合，更重要的是與大數(shù)據(jù)鏈條上其他外部數(shù)據(jù)的整合。其次是增強數(shù)據(jù)挖掘與分析能力，利用大數(shù)據(jù)專業(yè)工具，建立業(yè)務邏輯模型，將大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成決策支持信息。例如在建立包括金融與非金融體系的宏觀大金融數(shù)據(jù)系統(tǒng)基礎上，建立并篩選宏觀貨幣供求、微觀資金流通、資本市場交易、國際收支體系、實體經(jīng)濟發(fā)展內(nèi)部及各體系間關(guān)系的各種關(guān)聯(lián)模型，建立篩選反映這些體系內(nèi)外部均衡的關(guān)鍵指標體系及各指數(shù)的安全邊界值，并在條件允許的情況下進行連續(xù)的情景模擬和壓力測試，動態(tài)測試金融體系內(nèi)部以及金融與實體經(jīng)濟關(guān)系的現(xiàn)狀，及時預測經(jīng)濟金融發(fā)展可能趨勢，并發(fā)現(xiàn)風險苗頭，制定相應政策及政策組合。三是加強對大數(shù)據(jù)分析結(jié)論的解讀和應用能力，關(guān)鍵是打造一支復合型的大數(shù)據(jù)專業(yè)團隊，團隊不僅掌握數(shù)理建模和數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)，還要具備良好的經(jīng)濟、金融分析能力，并能與各部門業(yè)務條線進行充分地溝通合作。

（三）加強風險管控，確保大數(shù)據(jù)安全。大數(shù)據(jù)能夠在很大程度上快速提供決策信息，為央行宏觀經(jīng)濟判斷和分析管理提供更有效的手段，但如果管理不善，“大數(shù)據(jù)”本身也可能演化成“大風險”。大數(shù)據(jù)應用改變數(shù)據(jù)安全風險的特征的同時需要建立新的管理方法，進行統(tǒng)一監(jiān)控和治理。為確保大數(shù)據(jù)的安全，應抓住兩個關(guān)鍵環(huán)節(jié)：一是協(xié)調(diào)大數(shù)據(jù)鏈條中的所有機構(gòu)，共同推動數(shù)據(jù)安全標準，加強產(chǎn)業(yè)自我監(jiān)督和技術(shù)分享;二是加強與內(nèi)部各部門在數(shù)據(jù)安全和數(shù)據(jù)使用方面溝通和管理，提升管理人員的數(shù)據(jù)安全意識，形成大數(shù)據(jù)風險管理的合力效應。

五、建議

（一）建立完善的大數(shù)據(jù)工作認證、管理、組織體系，確保央行掌握主動權(quán)。充分認識到大數(shù)據(jù)分析、運用的重要性，從管理體系建設、具體運用模式方面不斷探索，深化金融大數(shù)據(jù)的重要作用。分層級建立大數(shù)據(jù)工作推進機制，制定大數(shù)據(jù)工作規(guī)劃，組織建立主管數(shù)據(jù)部門，并對大數(shù)據(jù)工作進行統(tǒng)籌規(guī)劃、組織協(xié)調(diào)、集中管理，明確職責部門承擔大數(shù)據(jù)采集、分析和應用等工作，全面定義、收集、多方式整合各類內(nèi)外部金融數(shù)據(jù)，形成授權(quán)認證、管理數(shù)據(jù)、使用數(shù)據(jù)的有效工作機制。

（二）創(chuàng)新優(yōu)化風險管理模式。構(gòu)建金融大數(shù)據(jù)分析決策平臺可以全面整合國家發(fā)展的多渠道、多層次、多階段的經(jīng)濟數(shù)據(jù)，相應地會對風險管理模式提出挑戰(zhàn)，應協(xié)調(diào)大數(shù)據(jù)鏈條中的所有機構(gòu)建立全面風險管理體系，進行統(tǒng)一監(jiān)控和治理，與各參與者在數(shù)據(jù)安全和數(shù)據(jù)使用方面加強溝通，提升參與部門數(shù)據(jù)安全意識，形成大數(shù)據(jù)風險管理的合力效應。

（三）接入和整合互聯(lián)網(wǎng)金融數(shù)據(jù)資源。隨著電商信息流和金融流的融合，逐步實現(xiàn)金融化后，以阿里巴巴、蘇寧云商為代表的互聯(lián)網(wǎng)金融快速發(fā)展，成為金融市場新興主體?？紤]到互聯(lián)網(wǎng)支付下大量真實的用戶信息和交易數(shù)據(jù)，互聯(lián)網(wǎng)金融數(shù)據(jù)的全量在線和多樣化產(chǎn)生的風險以及互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)不同于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)面向經(jīng)營指標、面向群體，而是完全瞄向個體，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)精準于個體的特征，應嘗試接入互聯(lián)網(wǎng)金融市場數(shù)據(jù)資源，以利于風險防控和金融市場運營監(jiān)控。同時，推動《互聯(lián)網(wǎng)金融監(jiān)管條例》出臺實施，以法律的形式保證央行執(zhí)法權(quán)和管理權(quán)，確保具有接入和整合外部數(shù)據(jù)資源的法律支撐。

（四）建立人才培養(yǎng)新模式。推動建立金融大數(shù)據(jù)分析平臺必須筑牢人才基礎。應結(jié)合“人崗匹配”思維，準確、有效地引進人才;建立人才培養(yǎng)新模式，通過校行合作、專家講座、加大崗位交流力度等方式，結(jié)合崗位職能特點加強對數(shù)學、統(tǒng)計學、信息技術(shù)等多方面知識的培訓，促使人才管理模式升級，培養(yǎng)綜合型人才隊伍。

參考文獻

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Constructing the Financial Analysis Platform Based on the Concepts of Big Dada

Research Group

Abstract：Along with the arrival of the era of the value discovery process based on the data， aiming at the huge amounts of data which geometrically multiple， the traditional analysis means have been difficult to meet the requirement of the new situation. The information processing methods based on the concept of big data such as through the Internet， cloud computing etc. reflect the strong competitiveness in such aspects as discovering the information value， innovating in the financial services and expanding the market demand and so on， which creates an important business value. Under such background， the establishment of financial big data analysis platform will not only provide the support for the central bank to improve decision-making management system but also play a great value in combining with the traditional finance and restructuring the financial system.

Keywords： Big Data; financial analysis platform; statistical analysis

責任編輯、校對：申建文