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基于大数据构建金融监测分析体系

2017-07-19 13:30:49作者:中国人民银行广州分行副行长 曲延玲编辑:金融咨询网
人民银行广州分行按照“从人民银行视角研究经济运行情况”的思路,积极跟踪大数据技术发展,在支付结算、国库、调查统计等多类业务条线应用中开展探索与实践,更好地支撑央行履职和政策实施,助力辖区金融改革。

运用大数据技术,从央行视角对海量数据进行处理,构建经济金融领域的深度监测分析体系,可以为人民银行有效履职、实现精准施策和监管提供有力支撑。人民银行广州分行按照“从人民银行视角研究经济运行情况”的思路,积极跟踪大数据技术发展,在支付结算、国库、调查统计等多类业务条线应用中开展探索与实践,以期充分挖掘数据价值,盘活数据资产,提升分析研究的科学化水平,更好地支撑央行履职和政策实施,助力辖区金融改革。

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中国人民银行广州分行副行长  曲延玲

大数据应用探索和实践

        人民银行广州分行通过引入大数据的理念和技术,构建统一的数据治理规范和平台,选取重点业务条线切入,汇集分散在各相关部门的经济金融数据,实现数据信息充分整合,有助于用好、用活各类经济金融数据和加强数据分析的精准度和前瞻性,为提升新形势下人民银行经济金融深度监测分析水平提供有力保障。

        1.从支付结算视角开展经济监测分析

        广州分行成立跨部门的数据研究小组,建立数据分析协调联动机制,在对支付系统、支付工具、支付机构、结算账户等业务数据进行汇总整理的基础上,深入研究各项业务运行特点,挖掘支付结算数据背后的经济含义,结合宏观经济运行分析的一般结构,初步构建了从宏观(经济增长)、中观(结构优化)、微观(消费升级)三个层次进行经济运行监测分析的总体框架模型,以实现从支付结算视角研判经济形势、为决策提供参考的预期目标。

        支付结算数据来源于各类支付主体在支付业务系统中开展的支付交易活动,真实、客观地记录了社会资金流通情况,因此能够精准地反映社会经济运行情况。支付结算大数据模型的应用效果主要体现在三方面:一是从速度、效率等角度研判宏观经济增长。通过定量分析支付系统资金交易规模与GDP之间的关系,可以反映和预测宏观经济增长的波动趋势;通过深入分析单位资金交易产出GDP,考量经济增长中资金投入产出效率,可以更好地判断经济增长的质量与效益。二是从区域、产业、主体角度分析结构优化。通过人民币单位银行结算账户,尤其是基本户的存量及开销情况,可以有效判断一个地区的行业结构变化;通过各类银行主体在支付系统中资金交易所占份额,可以判断银行业市场主体结构变化;通过比较分析广东与兄弟省市之间以及省内各地市之间的资金交易规模,可以判断广东以及广东省内各区域的区域结构变化。三是从消费内容、支付工具、支付方式等角度分析消费市场升级。小额支付系统的交易情况反映了社会消费总体发展趋势;银行卡清算机构的跨行消费交易数据体现了居民消费内容的发展变化;银行卡交易金额与社会消费品零售总额的比值变化情况呈现了消费工具升级换代的特征;非银行支付机构消费交易数据的变化印证了支付方式的创新发展。

        2.从国库视角开展国库资金运行分析

        国库作为国家资金运作的重要组成部分,涉及主体复杂多样,数据来源也极其广泛,非常需要利用大数据的理念和方法开展工作。广州分行充分利用大数据手段,立足央行国库区位优势,整合TCBS、TIPS和地方财税横向联网系统等各渠道的业务数据,并与财政税务部门开展信息交换和共享,构建涵盖国库会计分析、财税收入分析和国库资金运行监测业务体系的信息资料库,加强对经济形势研判及政策落实效果评价,为人民银行以及地方政府科学决策提供重要参考依据。

        国库业务对大数据的应用初步体现了两方面效果:一是提升国库资金运行分析效率。广州分行以国库资金运行分析智能化建设为切入点启动国库大数据建设,全面提升了国库资金运行分析效率及质量。二是重塑国库监测模式。广州分行通过大数据分析重塑国库监测模式,加强对库存异动以及大额资金异常情况的日常监测,并结合地方特色建立健全重点税源信息、房地产数据、进出口、金融业等专项数据的监测机制,充分发挥国库监测在经济管理与风险防范方面的重要作用。

        3.从调查统计视角开展经济金融分析

        广州分行构建涵盖金融统计、景气调查和经济分析三个维度的广东省金融经济金融时序数据库,运用大数据手段追溯和整理各维度历史数据,直观展现经济金融数据趋势及相关系,以更全面、及时、准确地展现广东省经济和金融运行情况。一是直观展现时序变化和走势分析。对社会融资规模、固定资产投资等进行长期、持续跟踪,分析整体发展趋势,了解金融对实体经济的资金支持力度,从而对广东经济发展势头做出前瞻性预测。二是进行关键指标结构对比分析。针对存贷款关键指标,进行总览、增速分析和结构分析。总览提供存贷款业务核心指标概览;增速分析包括广东省存贷款月度增量、存贷款增速变化等指标;结构分析主要包括贷款期限、品种的同比分析。三是多维指标综合评价更深入。针对社会融资结构,从表内信贷、表外融资、债券融资、股票融资、保险赔偿和其他融资等多个维度以及不同年份进行比对,有助于深入挖掘融资规模的变化差异。

问题和建议

        1.大数据综合应用需全局统筹规划

        传统的数据应用大多依据部门需求,对部门数据进行单独分析,缺乏数据全局规划,导致无法形成大数据,从而无法从这些数据中分析提炼出有价值的信息。没有清晰的大数据需求,或没有挖掘出合适的应用场景,将导致数据资产价值逐渐流失。要破解数据孤岛、打破数据壁垒,建议加强业务、技术联动,站在全行高度推动大数据应用,统筹数据的整体规划。通过成立业务、技术人员的联合团队,以业务领域专题分析为切入点,由零到整逐步挖掘应用需求,最终实现各业务条线数据综合应用的远景目标。

        2.数据治理体系是大数据深度应用基础

        大数据技术基础在于数据。要做好数据治理,建议在数据共享、数据质量管理、数据标准规范等方面着力。一是完善数据标准。必须全面梳理分布在各部门、各系统内部的数据资源,分析海量数据之间的逻辑关系和层级结构,形成一套较完善的数据标准体系。二是提高数据质量。需要加强数据的质量监测,使用数据质量检查工具等技术手段,跟踪消除数据质量问题,提高数据的及时性、准确性和规范性。三是为数据共享建制立章。建立跨部门数据共享利用机制,约定跨部门共享数据的类型、范围、更新方式等,树立数据即服务的理念,推动数据全面开放、应用和共享。

        3.大数据平台的安全保障面临新挑战

        大数据意味着海量数据的汇集,其中蕴藏着更复杂、更敏感、更有价值的数据,因此也吸引了更多的潜在攻击者,数据泄露的风险也显著增加,大数据应用和发展面临着严峻的挑战。建议加强对大数据平台安全核心技术的研究,制定使用大数据环境下的数据完整性验证、细粒度访问控制等技术防护措施,确保数据使用安全、利用充分。

        4.探索人民银行总分行间的大数据联动机制

        人民银行主要的业务系统已基本实现了全国的集中,但各级分支机构仍有大量各自的地方特色化分析的需求。建议积极探索总行与分行之间数据利用途径,根据总行下发数据完善数据模型,进一步扩展数据来源,实现总行下发数据和分支机构自建系统数据的共享与分析,形成“全国一盘棋”的大数据联动机制,进一步提高对业务运行体系发展的前瞻把握,支持地方经济发展。

(文章来源:金融电子化杂志) 

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