羅睿蘭認(rèn)為，數(shù)據(jù)將是確定所有行業(yè)成敗的根本因素，對(duì)人類至關(guān)重要的人力資源將是數(shù)據(jù)。麥肯錫對(duì)大數(shù)據(jù)的定義是數(shù)據(jù)庫的大小超出了常規(guī)數(shù)據(jù)庫采集，存儲(chǔ)和管理以及分析數(shù)據(jù)集的能力；亞馬遜的“大數(shù)據(jù)”定義：任何超過一臺(tái)計(jì)算機(jī)處理能力的數(shù)據(jù)量；維基百科的“大數(shù)據(jù)”定義：“傳統(tǒng)軟件工具不能在一定時(shí)間內(nèi)內(nèi)容爬行，管理和處理數(shù)據(jù)集”。

一、構(gòu)建“大數(shù)據(jù)”是人民銀行經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)和金融統(tǒng)計(jì)的實(shí)際需求

人民銀行“大數(shù)據(jù)”實(shí)施后，人民銀行從原來的的手工業(yè)務(wù)過度到全信息化業(yè)務(wù)，原來的業(yè)務(wù)基礎(chǔ)從手工半手工收集信息轉(zhuǎn)換到應(yīng)用“大數(shù)據(jù)”，加快了人民銀行管理模塊數(shù)據(jù)采集進(jìn)程，宏觀分析社會(huì)經(jīng)濟(jì)變化，智能收集分析民生經(jīng)濟(jì)信息，掌控國民經(jīng)濟(jì)變化，實(shí)現(xiàn)對(duì)經(jīng)濟(jì)的宏觀智能調(diào)控。隨著人民銀行對(duì)“大數(shù)據(jù)”信息收集的完善，人民銀行將成為政府機(jī)關(guān)、企事業(yè)單位、教育部門以及民間組織重要經(jīng)濟(jì)樞紐，加強(qiáng)國與民之間的密切聯(lián)系。充分利用人民銀行大數(shù)據(jù)，將有助于我國經(jīng)濟(jì)政策的實(shí)施，更好的為民生服務(wù)。通過智能化分析人民銀行的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，完善銀行監(jiān)管機(jī)制，實(shí)現(xiàn)人民銀行掌控的標(biāo)準(zhǔn)化管理、動(dòng)態(tài)跟蹤、異常管理的資金流動(dòng)達(dá)到人民銀行風(fēng)險(xiǎn)控制，內(nèi)部業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)控制、智能處理外部業(yè)務(wù)的監(jiān)督管理。

二、人民銀行建立的“大數(shù)據(jù)”基本條件

人民銀行數(shù)據(jù)是指人民銀行獲得的數(shù)據(jù)在履行職責(zé)的過程中，如分析、研究、決策以及其他功能和價(jià)值，包括統(tǒng)計(jì)調(diào)查，錢幣借貸，個(gè)人信用，財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)，財(cái)政部和其他結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，銀行通過統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的積累，貨幣分析數(shù)據(jù)庫、圖表數(shù)據(jù)庫、文字?jǐn)?shù)據(jù)庫、音頻和視頻文件數(shù)據(jù)庫和其他非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

（一）建立一個(gè)更全面的金融業(yè)綜合統(tǒng)計(jì)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)

花費(fèi)多年的時(shí)間構(gòu)建“大數(shù)據(jù)”，人民銀行建立了一個(gè)特殊的調(diào)查體系，包括貨幣供應(yīng)量統(tǒng)計(jì)，信貸收支統(tǒng)計(jì)、現(xiàn)金收支統(tǒng)計(jì)，外部金融統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，金融市場(chǎng)統(tǒng)計(jì)，人民銀行收集統(tǒng)計(jì)專項(xiàng)和資本流動(dòng)數(shù)據(jù)和其他金融業(yè)綜合統(tǒng)計(jì)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)對(duì)人民銀行的宏觀調(diào)控服務(wù)，努力提高貨幣政策目標(biāo)性、靈活性，為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的轉(zhuǎn)型打下了牢固的基礎(chǔ)。

（二）建立人民銀行更大的數(shù)據(jù)庫

第一，建立金融誠信檔案數(shù)據(jù)庫。截止到2013年底，金融信用信息數(shù)據(jù)庫包含近8.4億個(gè)自然人和19.193億年企業(yè)和其他組織的信息，個(gè)人、企業(yè)信息、年度查詢卷3.5億年和1.04億年的時(shí)間，全國累計(jì)補(bǔ)充小微企業(yè)信息近243萬，累計(jì)共有350000中小企業(yè)獲得銀行貸款，貸款余額72.3189萬億元，全國共有1.51億農(nóng)民建立信用檔案，進(jìn)行信用評(píng)估，101.43億農(nóng)民的貸款余額2萬億元。第二，建立一個(gè)財(cái)政部數(shù)據(jù)庫。財(cái)政部的數(shù)據(jù)匯集了各級(jí)政府金融數(shù)據(jù)和財(cái)政部管理數(shù)據(jù)，包括各種結(jié)構(gòu)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)?，F(xiàn)代財(cái)政信息系統(tǒng)的總體框架“3 t”系統(tǒng)（TCB）、國庫信息處理系統(tǒng)（TIPS）和財(cái)政部管理信息系統(tǒng)（TM3a00b4e5652d51e5e7e77e04c7d24a14）三個(gè)系統(tǒng)是核心。

（三）金融標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)成果顯著

2010年，中國人民銀行推出了“銀行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)體系框架”，發(fā)布了“中國金融集成電路（IC）卡規(guī)范”（2010年版）和其他14個(gè)金融行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)；發(fā)行“金融行業(yè)信息管理規(guī)定”，金融機(jī)構(gòu)信息管理系統(tǒng)的建設(shè)，建立中國第一個(gè)金融機(jī)構(gòu)目錄，覆蓋230000多家金融機(jī)構(gòu)的信息。2011年3月，人民銀行頒布了“促進(jìn)金融IC卡申請(qǐng)工作建議”，啟動(dòng)銀行磁條卡到IC卡移民戰(zhàn)略。2014年8月，中國人民銀行發(fā)布了“統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和元數(shù)據(jù)交換（SDMX）標(biāo)準(zhǔn)，標(biāo)準(zhǔn)的處理、交換和外部中國金融統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的分布。2014年11月，中國人民銀行發(fā)布了“金融信用信息基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫用戶管理實(shí)踐”和“信用信息安全標(biāo)準(zhǔn)。

（四）中國人民銀行有較高的利用價(jià)值

中國人民銀行貨幣政策委員會(huì)通過分析存款和貸款的影響及其對(duì)貨幣政策的變化，對(duì)貨幣政策進(jìn)行了適當(dāng)?shù)恼{(diào)整。人民銀行提取數(shù)據(jù)給財(cái)政部和其他部門使用，通過一系列分析判斷從而做出決策。地方部門利用人民銀行 提供的數(shù)據(jù)，對(duì)經(jīng)濟(jì)的預(yù)算支出，以及收入變化，能夠及時(shí)掌握和調(diào)控。

三、人民銀行“大數(shù)據(jù)”的制約因素是主要因素

目前，有一些技術(shù)和監(jiān)管因素制約著人民銀行“大數(shù)據(jù)”的建立、分析和利用。

（一）技術(shù)操作水平，數(shù)據(jù)收集和挖掘仍相對(duì)落后

數(shù)據(jù)收集和挖掘更落后。與阿里巴巴以及其他網(wǎng)絡(luò)電商相比，人民銀行仍舊采用較為原始的方法收集信息，對(duì)信息收集與挖掘不夠到位。當(dāng)前人民銀行建立大數(shù)據(jù)最大的難題不是信息的收集而是信息的利用，據(jù)統(tǒng)計(jì)，人民銀行信息聊得利用率僅為百分之二十。相比較之下，互聯(lián)網(wǎng)電子商務(wù)等企業(yè)在信息的收集與利用之下高出人民銀行很多，人民銀行應(yīng)從內(nèi)部改革，引進(jìn)人才，充分激活休眠的數(shù)據(jù)。

缺乏標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)。由于起步晚，收集信息手段落后，諸多原因?qū)е氯嗣胥y行在建立“大數(shù)據(jù)”模型時(shí)，在于國際接軌時(shí)出現(xiàn)了碰撞，不能找到相匹配的數(shù)據(jù)名稱和專業(yè)名詞，導(dǎo)致人民銀行在大數(shù)據(jù)建立標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)的路上舉步維艱。

使用非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的缺乏。中國人民銀行檔案管理系統(tǒng)對(duì)會(huì)計(jì)憑證、會(huì)計(jì)帳簿、報(bào)表和其他會(huì)計(jì)資料的完整性和安全性提出了具體要求。人民銀行的數(shù)據(jù)依舊以傳統(tǒng)的方式進(jìn)行記錄，即仍舊集中在文字類的數(shù)據(jù)上，缺乏圖像影音類的記錄，即便有這類數(shù)據(jù)，不能及時(shí)處理應(yīng)用于實(shí)際，對(duì)于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理和應(yīng)用需要進(jìn)一步強(qiáng)化。

（二）缺乏產(chǎn)品創(chuàng)新能力

由于傳統(tǒng)模式的限制，以及運(yùn)轉(zhuǎn)模式靈活度的不夠的阻礙，導(dǎo)致人民銀行在產(chǎn)品創(chuàng)新的能力較低。因此，在大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略的實(shí)施過程中面臨著各種挑戰(zhàn)。就同行來說，工商銀行在這方面做得相當(dāng)好，“e金融”商城的建立，及時(shí)把握住當(dāng)今快捷支付的潮流，把握住電商這一歷史機(jī)遇。和微信微博等社交媒體相比，在創(chuàng)新的支付品臺(tái)以及支付工具方面起步晚，分析利用用戶金融信息行為和偏好方面顯得十分不足。作為金融行業(yè)的先驅(qū)者不能把充分了解時(shí)間前進(jìn)的腳步，固步自封，閉門造車，面對(duì)必然的結(jié)果就是被淘汰。雖然人民銀行一直在變革，然而在創(chuàng)新方面做出的努力程度依舊不夠，或者說顯得十分無力。與其說是在創(chuàng)新，不如說是變相的模仿罷了。面對(duì)已經(jīng)習(xí)慣某種模式的人民來說，何必浪費(fèi)時(shí)間去接受一項(xiàng)模式差不多的金融事物，更何況人們面對(duì)金錢方面不太愿意冒著可能失去的風(fēng)險(xiǎn)去嘗試新事物。為此，人民銀行想要打個(gè)翻身仗，必須從頭到尾來個(gè)徹底變革，喚醒人民對(duì)人民銀行最初的信任與依賴。

四、國外銀行“大數(shù)據(jù)”使用比較分析和參考

下文介紹了，以及XBRL分析框架的國外央行的使用，為中國央行對(duì)大數(shù)據(jù)的使用提供參考依據(jù)。

2014年商務(wù)報(bào)告中，ECB即歐洲央行，和美聯(lián)儲(chǔ)（全稱美國聯(lián)邦儲(chǔ)備理事會(huì)）使用并介紹“文本分析定向算法”（數(shù)據(jù)）。報(bào)告中詳細(xì)介紹了歐洲銀行基于“大數(shù)據(jù)”預(yù)測(cè)，并指出數(shù)據(jù)是一個(gè)詳細(xì)的工作文本化描述的搜索和特定集合體。利用“大數(shù)據(jù)”方法直接構(gòu)建一種由情感為樞紐傳遞的相關(guān)數(shù)據(jù)，并分析關(guān)聯(lián)度，判斷是否具有重要的意義價(jià)值

XBRL（可擴(kuò)展商業(yè)報(bào)告語言的縮寫）其主要目的為商業(yè)和金融信息的交流與交換，以及定義金融名詞，最終達(dá)成一種國際間的擴(kuò)展商業(yè)報(bào)告語言。因此，及時(shí)XBRL是使用國外央行的資料，在國內(nèi)外不同的系統(tǒng)間是可以共享使用數(shù)據(jù)和適應(yīng)不同復(fù)雜程度的財(cái)務(wù)報(bào)表。

XBRL在日本銀行的應(yīng)用。日本與2003年開始實(shí)施XBRL的測(cè)試。隨著測(cè)試的使用，日本銀行發(fā)現(xiàn)使用XBRL的過程中大大減少了工作負(fù)擔(dān)。2006年上旬，正式向XBRL提交數(shù)據(jù)。央行認(rèn)為，每月使用XBRL提交數(shù)據(jù)能夠大大減少數(shù)據(jù)分析的工作量以及數(shù)據(jù)驗(yàn)證，除了通過簡(jiǎn)化提交流程之外，在驗(yàn)證報(bào)告函數(shù)中能提前發(fā)現(xiàn)報(bào)告中的各項(xiàng)問題。

XBRL在西班牙銀行的應(yīng)用。XBRL在2009年已成為西班牙金融機(jī)構(gòu)的年度財(cái)政基本財(cái)務(wù)報(bào)表，通過數(shù)據(jù)自動(dòng)化驗(yàn)證，以及指導(dǎo)意見的提出，西班牙央行大大提高了數(shù)據(jù)的質(zhì)量。讓西班牙人民對(duì)央行的職責(zé)能更深入的了解，對(duì)于央行收集和處理金融財(cái)務(wù)信息方面有了全面的認(rèn)識(shí)，使人民對(duì)央行的信任與支持力度進(jìn)一步加深。

五、相關(guān)建議

國外的金融預(yù)測(cè)與數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)反應(yīng)表明，對(duì)于“大數(shù)據(jù)”的應(yīng)用，極大的減少工作量，增加了工作效率。因此，積極學(xué)習(xí)借鑒國外經(jīng)驗(yàn)，加強(qiáng)人民銀行對(duì)經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)和金融統(tǒng)計(jì)“大數(shù)據(jù)”的運(yùn)用

（一）適應(yīng)“大數(shù)據(jù)”的需求，規(guī)劃中國人民銀行“大數(shù)據(jù)”戰(zhàn)略的設(shè)計(jì)

首先，人民銀行在軟文化環(huán)境方面培育應(yīng)重視數(shù)據(jù)文化的培育，建立“大數(shù)據(jù)”相關(guān)研究機(jī)構(gòu)。建立“大數(shù)據(jù)”說話的思維方式，強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)決策工作和協(xié)調(diào)的機(jī)制，形成數(shù)據(jù)管理工作，人管理數(shù)據(jù)，最終達(dá)到銀行運(yùn)行機(jī)制在人為的掌控下高效率運(yùn)轉(zhuǎn)。其次，整合內(nèi)外部非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，充分挖掘客戶信息，完善系統(tǒng)信息的整合。加大對(duì)電子商務(wù)渠道的信息收集和利用的力度，注重新型數(shù)據(jù)來源，提高信息敏度識(shí)別度。最后，增強(qiáng)信息分析的實(shí)效性。對(duì)于信息的收集和分析的處理，應(yīng)及時(shí)作出相應(yīng)的預(yù)測(cè)和應(yīng)，加強(qiáng)數(shù)據(jù)平臺(tái)的建設(shè)，基于多元化信息平臺(tái)分析挖掘工作，對(duì)信息化的深入和延伸，豐富完善分析挖掘工具。

（二）人民銀行履行職責(zé)，科學(xué)建設(shè)人民銀行數(shù)據(jù)庫

基于“大數(shù)據(jù)”理論建立一個(gè)數(shù)據(jù)網(wǎng)，即以總行數(shù)據(jù)為網(wǎng)中心，支行作為網(wǎng)的延伸，類似一個(gè)“蛛網(wǎng)結(jié)構(gòu)”支行獲取數(shù)據(jù)信息，向總行輸入信息匯總，總行及時(shí)對(duì)各分行進(jìn)行信息處理，實(shí)現(xiàn)分級(jí)管理，最終實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)統(tǒng)一規(guī)劃，上下協(xié)調(diào)發(fā)展，使得信息業(yè)務(wù)均勻分布減輕運(yùn)轉(zhuǎn)壓力，實(shí)現(xiàn)分行工作，總部調(diào)控，提高人民銀行網(wǎng)絡(luò)對(duì)于數(shù)據(jù)流的計(jì)算和分析的能力，隨著“云計(jì)算”1代的升級(jí)為2代技術(shù)，人民銀行對(duì)金融信息數(shù)據(jù)的保護(hù)加密工作提升了好幾個(gè)級(jí)別，對(duì)于數(shù)據(jù)的泄露與盜竊方面等行為，銀行數(shù)據(jù)的敏感度十分的高。銀行數(shù)據(jù)庫主要有三個(gè)系統(tǒng)組成，即金融數(shù)據(jù)庫、分析、預(yù)測(cè)模型庫，通過對(duì)信息進(jìn)行分類處理，和量化分析，滿足業(yè)務(wù)部門數(shù)據(jù)查詢、數(shù)據(jù)分析挖掘等不同層次的需求，為營銷和決策提供數(shù)據(jù)支持，最終提供科學(xué)的基礎(chǔ)給金融監(jiān)管機(jī)制，完善金融監(jiān)管機(jī)制，科學(xué)地建設(shè)人民銀行數(shù)據(jù)庫。（作者單位為中國建設(shè)銀行長春西安大路支行）