摘 要：隨著互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等新興信息技術(shù)在金融行業(yè)的廣泛應(yīng)用，金融新業(yè)態(tài)、新模式層出不窮，傳統(tǒng)的金融監(jiān)管模式已經(jīng)難以滿足及時性、有效性和穿透性的要求。與此同時，新技術(shù)的快速發(fā)展也為金融監(jiān)管發(fā)揮更大效能提供了一個良好的契機，信息技術(shù)尤其是大數(shù)據(jù)，將會重塑未來金融監(jiān)管。為此，本文對大數(shù)據(jù)原理及其在金融監(jiān)管領(lǐng)域?qū)嵺`進行了深入分析，提出了大數(shù)據(jù)在金融監(jiān)管中的應(yīng)用思路。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；金融；監(jiān)管

DOI：10.3969/j.issn.1003-9031.2019.3.11

中圖分類號：F83 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：1003-9031（2019）03-0071-05

一、大數(shù)據(jù)的概念、主要特征及技術(shù)環(huán)節(jié)

（一）大數(shù)據(jù)的概念

一般認(rèn)為，大數(shù)據(jù)又稱巨量數(shù)據(jù)或海量數(shù)據(jù)，是指一種規(guī)模大到無法通過傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件工具在合理時間內(nèi)獲取、存儲、管理和分析的數(shù)據(jù)集合，主要涵蓋了三個方面的內(nèi)容。

1.數(shù)據(jù)類型。從數(shù)據(jù)類型來看，大數(shù)據(jù)包括結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，其中，音頻、視頻、圖像等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)已成為大數(shù)據(jù)的主要部分。

2.技術(shù)實現(xiàn)。從技術(shù)層面來看，大數(shù)據(jù)的核心是利用分布式存儲、數(shù)據(jù)清理、云計算、智能算法等對各種類型的數(shù)據(jù)進行高效存儲、處理，并從中獲取高價值信息的技術(shù)及其集成。

3.分析應(yīng)用。從應(yīng)用層面來看，大數(shù)據(jù)的最終目標(biāo)是運用數(shù)據(jù)挖掘、智能分析等手段實現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的深入分析，并基于數(shù)據(jù)分析結(jié)果指導(dǎo)決策管理。

（二）大數(shù)據(jù)的主要特征

大數(shù)據(jù)的主要特征可以用“4V”來概括：Volume（量級巨大）、Variety（類型多樣）、Velocity（獲取和處理快速）和Veracity（真實性）。

1.數(shù)據(jù)量級巨大。海量的數(shù)據(jù)量是大數(shù)據(jù)最基本的特征，通常10TB規(guī)模以上的數(shù)據(jù)量才可稱為大數(shù)據(jù)。近年來，大數(shù)據(jù)的量級增長迅猛主要得益于兩個方面的因素，一是隨著互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、移動通信等信息技術(shù)應(yīng)用的發(fā)展，數(shù)據(jù)產(chǎn)生和獲取渠道無限拓寬，使得人類社會活動過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)都被記錄下來；二是存儲介質(zhì)的革命、單位芯片晶體管處理能力的幾何級增加、云計算技術(shù)的發(fā)展為海量數(shù)據(jù)的存儲和處理提供了必要條件。

2.數(shù)據(jù)類型多樣。隨著社交網(wǎng)絡(luò)、電子商務(wù)、搜索引擎等互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的日漸普及，由此產(chǎn)生的數(shù)據(jù)成為大數(shù)據(jù)的主要來源，其中不僅包括以文本形式為主的傳統(tǒng)的關(guān)系型結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，也包括以網(wǎng)頁、圖片、音頻、視頻、網(wǎng)絡(luò)日志、文檔、地理位置信息等種類繁多、未加工的半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，尤以非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為主。

3.數(shù)據(jù)獲取和處理快速。在當(dāng)前信息高速傳播的時代，數(shù)據(jù)的獲取是隨時隨地進行的，人類在社交網(wǎng)絡(luò)、電子商務(wù)等活動中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)都被實時存儲在數(shù)據(jù)庫中。與此同時，數(shù)據(jù)的處理也在實時和飛速地進行，這也是大數(shù)據(jù)區(qū)別于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理的重要特征之一。如金融機構(gòu)的數(shù)據(jù)創(chuàng)建、存儲、處理和分析的速度在大數(shù)據(jù)時代將持續(xù)加快，某些數(shù)據(jù)必須實時地進行分析，才能及時、有效地對業(yè)務(wù)管理產(chǎn)生價值。

4.數(shù)據(jù)真實。大數(shù)據(jù)的真實性被稱為價值密度低，是大數(shù)據(jù)的重要屬性。在抽樣數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)量小，每個數(shù)據(jù)都顯得很重要，存在隨機抽樣帶來的偏態(tài)風(fēng)險；而在大數(shù)據(jù)時代，樣本即總體，數(shù)據(jù)的價值密度變低了，但每一個數(shù)據(jù)都是對真實世界的無偏刻畫。

（三）大數(shù)據(jù)的技術(shù)環(huán)節(jié)

大數(shù)據(jù)的技術(shù)環(huán)節(jié)通常包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)挖掘。

數(shù)據(jù)采集是指從多種數(shù)據(jù)源（包括應(yīng)用系統(tǒng)、智能設(shè)備、網(wǎng)站網(wǎng)頁等）采集數(shù)據(jù)，是大數(shù)據(jù)最基礎(chǔ)和最根本的環(huán)節(jié)。數(shù)據(jù)采集的目的是把各種小數(shù)據(jù)先采集起來，積沙成塔，最后成了海量數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)存儲是指利用專業(yè)的存儲設(shè)備將采集的數(shù)據(jù)儲存起來。常用的大數(shù)據(jù)存儲技術(shù)包括大規(guī)模并行處理系統(tǒng)（MPP）架構(gòu)的數(shù)據(jù)庫集群、基于Hadoop技術(shù)的擴展和封裝、大數(shù)據(jù)一體機等。

數(shù)據(jù)處理主要完成對存儲數(shù)據(jù)的抽取、清洗和脫敏等操作。首先將不同類型的抽取數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成單一的或便于處理的類型，其次清洗過濾掉大量錯誤的或與需求無關(guān)的數(shù)據(jù)，最后對一些涉及個人隱私的敏感數(shù)據(jù)進行脫敏處理，達到隱私保護的目的。

數(shù)據(jù)挖掘是指運用統(tǒng)計分析、機器學(xué)習(xí)、建模等技術(shù)方法從大量的數(shù)據(jù)中提取出隱藏的有價值的信息，也是最重要和最有技術(shù)難度的環(huán)節(jié)，數(shù)據(jù)的最終價值直到這里才得以體現(xiàn)。

二、大數(shù)據(jù)技術(shù)在金融監(jiān)管中的應(yīng)用優(yōu)勢

大數(shù)據(jù)的特征使得其應(yīng)用于金融監(jiān)管時的精確性、完整性和時效性遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于傳統(tǒng)的監(jiān)管手段，為金融監(jiān)管和風(fēng)險預(yù)警提供了全新的手段。

（一）大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)體量能夠提高金融監(jiān)管的精確性

傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析受數(shù)據(jù)量較小和處理能力不足的限制，通常只抽取總體數(shù)據(jù)的一部分（數(shù)據(jù)樣本）進行分析。由于數(shù)據(jù)樣本容量與數(shù)據(jù)總體容量存在差異，必然造成樣本的統(tǒng)計特性與總體的統(tǒng)計特性呈現(xiàn)一定的差異性，通過樣本分析出來的結(jié)果未必符合總體的特征，準(zhǔn)確度不高，一般需采用多次采樣。在金融行業(yè)，上述方法變得不再現(xiàn)實，而金融行業(yè)對分析結(jié)果的準(zhǔn)確度要求極高。相關(guān)研究表明，即使數(shù)據(jù)分析的錯誤率在8%以下，對于投資決策、監(jiān)管分析而言，該錯誤率仍不可接受。

大數(shù)據(jù)的一個典型特點是樣本即總體，分析基礎(chǔ)即為總體數(shù)據(jù)，這將大大提高數(shù)據(jù)分析結(jié)果的準(zhǔn)確性，提高了依靠數(shù)據(jù)分析作為投資分析、監(jiān)督管理的可靠性。

（二）大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)維度能夠提高金融監(jiān)管的完整性

在傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)往往只能刻畫一個主體的某一部分。以監(jiān)管為例，銀行領(lǐng)域的監(jiān)管部門只掌握被監(jiān)管主體在銀行體系中的活動數(shù)據(jù)，證券領(lǐng)域的監(jiān)管部門只掌握其在證券體系中的活動數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)的金融監(jiān)管受制于數(shù)據(jù)資源有限、信息不對稱等因素，只能依據(jù)幾個主要指標(biāo)對金融行業(yè)進行監(jiān)管，監(jiān)管措施存在片面性。而大數(shù)據(jù)提供的高效分析手段及數(shù)據(jù)整合理念，使跨領(lǐng)域的數(shù)據(jù)共享常態(tài)化，再結(jié)合其他諸如互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，使金融監(jiān)管部門能夠刻畫出一個主體完整的金融行為活動圖，進而能夠準(zhǔn)確地定位風(fēng)險。

（三）大數(shù)據(jù)的處理能力能夠提高金融監(jiān)管的時效性

當(dāng)前信息技術(shù)廣泛應(yīng)用于金融行業(yè)，金融市場的相關(guān)數(shù)據(jù)無論是產(chǎn)生還是變化都很快速，對金融監(jiān)管的時效性提出了很高的要求，必須在短時間內(nèi)完成監(jiān)測和預(yù)判，有些領(lǐng)域甚至要求實時動態(tài)監(jiān)管。受制于監(jiān)管成本高昂、監(jiān)管技術(shù)有限等因素，傳統(tǒng)的金融監(jiān)管能夠獲得的數(shù)據(jù)存在一定的滯后性，導(dǎo)致傳統(tǒng)金融監(jiān)管難以及時開展監(jiān)管活動。而借助于大數(shù)據(jù)，金融監(jiān)管部門將實現(xiàn)監(jiān)管渠道電子化，能夠隨時隨地獲取金融數(shù)據(jù)，及時監(jiān)測金融行業(yè)的經(jīng)營活動，實時快速地處理分析金融數(shù)據(jù)信息，大幅提高金融監(jiān)管的時效性。

三、大數(shù)據(jù)在國內(nèi)外金融監(jiān)管中的應(yīng)用實踐

目前，美國、中國等國家已經(jīng)在金融領(lǐng)域積極開展大數(shù)據(jù)金融監(jiān)管的應(yīng)用實踐，并取得了顯著成效。

（一）美國金融市場的大數(shù)據(jù)監(jiān)管實踐

美國是最早將大數(shù)據(jù)應(yīng)用于金融監(jiān)管的國家之一。早在2001年，美國國家證券交易商協(xié)會（NASD）就邁出了股票市場大數(shù)據(jù)監(jiān)管的第一步。該機構(gòu)開發(fā)了名為SONAR的自動化監(jiān)管系統(tǒng)，對美國多個證券市場的內(nèi)幕交易及欺詐行為進行監(jiān)測。從啟用至今，該系統(tǒng)已經(jīng)向美國證券委員會和司法部提交了將近200個證券市場違規(guī)案例。在2008年國際金融危機之后，美國財政部下屬的金融研究辦公室（OFR）開始收集金融機構(gòu)的微觀交易和頭寸數(shù)據(jù)；美國證券交易委員會（SEC）也從2010年起要求大型貨幣基金提交月度交易數(shù)據(jù)。美國金融監(jiān)管當(dāng)局從這些微觀和海量的金融數(shù)據(jù)中抽取出被認(rèn)為可以引發(fā)系統(tǒng)性金融風(fēng)險的相關(guān)信息，再借助大數(shù)據(jù)的相關(guān)技術(shù)對其進行量化計算，預(yù)測出可能發(fā)生的風(fēng)險，進行金融宏觀審慎監(jiān)管。

（二）中國金融市場的大數(shù)據(jù)實踐

近年來，我國國家層面對金融監(jiān)管提出了更高要求，各金融監(jiān)管機構(gòu)紛紛利用大數(shù)據(jù)等信息技術(shù)進一步提升金融監(jiān)管的有效性、及時性和穿透性。2013年深圳證券交易所自主研發(fā)上線了大數(shù)據(jù)監(jiān)察系統(tǒng)，全面支持證券交易實時監(jiān)控、調(diào)查分析等核心監(jiān)察功能，具有海量數(shù)據(jù)處理、高效實時預(yù)警監(jiān)控、指標(biāo)體系科學(xué)合理、趨勢分析智能化等特點。截至目前，全國多地已經(jīng)建立或正在建立基于大數(shù)據(jù)的非法集資監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)，如北京市打擊非法集資監(jiān)測預(yù)警平臺、廈門市金融風(fēng)險防控預(yù)警平臺等。此類平臺重點對交易大數(shù)據(jù)進行采集，結(jié)合網(wǎng)絡(luò)輿情大數(shù)據(jù)、社會舉報信息等，能夠?qū)崿F(xiàn)對非法集資早發(fā)現(xiàn)、早識別、早預(yù)警、早核實、早打擊，有利于從源頭上打擊包裝隱蔽、名目繁多、手段翻新的非法集資行為。

四、大數(shù)據(jù)在金融監(jiān)管中的應(yīng)用思路

金融監(jiān)管部門應(yīng)用大數(shù)據(jù)來重塑金融監(jiān)管方式，既需要監(jiān)管部門的頂層設(shè)計，更需要金融機構(gòu)、大數(shù)據(jù)科技公司等各方的積極參與，具體來說可從戰(zhàn)略層面、體制層面、法律層面和技術(shù)層面四個方面入手。

（一）戰(zhàn)略層面要重視大數(shù)據(jù)金融監(jiān)管產(chǎn)業(yè)環(huán)境和人才培育

1.加速培育良好的大數(shù)據(jù)金融監(jiān)管產(chǎn)業(yè)環(huán)境。監(jiān)管部門和政府層面應(yīng)根據(jù)大數(shù)據(jù)金融監(jiān)管產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢，為產(chǎn)業(yè)發(fā)展合理規(guī)劃布局，并在政策方面為產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供一個良好的環(huán)境。一是促進產(chǎn)學(xué)研深度融合，推動大數(shù)據(jù)金融監(jiān)管創(chuàng)新發(fā)展，支持前沿技術(shù)創(chuàng)新，加快關(guān)鍵產(chǎn)品研發(fā)；二是加大財政資金對大數(shù)據(jù)金融監(jiān)管的投入力度，設(shè)立大數(shù)據(jù)金融監(jiān)管技術(shù)研發(fā)創(chuàng)新的財政專項資金，建立財政投入長效增長機制。

2.高度重視大數(shù)據(jù)金融監(jiān)管人才的培育。金融監(jiān)管部門使用大數(shù)據(jù)進行金融監(jiān)管必須建立在擁有專業(yè)人才的基礎(chǔ)之上，因此，大數(shù)據(jù)金融監(jiān)管更需要專業(yè)的人才和完善的人才培養(yǎng)機制。金融監(jiān)管部門應(yīng)有針對性地制定大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)規(guī)劃，吸引、留住、培養(yǎng)懂技術(shù)、懂?dāng)?shù)據(jù)、懂業(yè)務(wù)的復(fù)合型大數(shù)據(jù)人才，組建大數(shù)據(jù)金融監(jiān)管專業(yè)團隊，為實現(xiàn)大數(shù)據(jù)在金融監(jiān)管方面的應(yīng)用做好人才儲備。

（二）體制層面要做到思維、標(biāo)準(zhǔn)、機制并重

1.形成“用數(shù)據(jù)說話，讓數(shù)據(jù)做主”數(shù)據(jù)驅(qū)動決策思維模式。傳統(tǒng)的金融監(jiān)管主要依賴于經(jīng)驗和直覺進行監(jiān)管，缺乏數(shù)據(jù)驅(qū)動思維，監(jiān)管過程粗放，難以實施有效的監(jiān)督管理。在大數(shù)據(jù)時代，金融監(jiān)管應(yīng)做到凡事心中有“數(shù)”，形成用數(shù)據(jù)說話、用數(shù)據(jù)管理、用數(shù)據(jù)決策、用數(shù)據(jù)創(chuàng)新的數(shù)據(jù)驅(qū)動決策思維模式，尊重數(shù)據(jù)事實，讓大數(shù)據(jù)發(fā)聲，使數(shù)據(jù)手段成為提高金融監(jiān)管工作效率的有力工具。

2.推進金融大數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)。金融監(jiān)管部門應(yīng)牽頭開展金融大數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)，完善數(shù)據(jù)治理機制，確保數(shù)據(jù)管理規(guī)范、使用安全、利用充分，為大數(shù)據(jù)金融監(jiān)管平臺建設(shè)保駕護航。金融大數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)體系可分為基礎(chǔ)標(biāo)準(zhǔn)、管理標(biāo)準(zhǔn)、技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)、平臺和工具標(biāo)準(zhǔn)、安全及隱私標(biāo)準(zhǔn)、行業(yè)應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)等六大類。各類標(biāo)準(zhǔn)之間相互聯(lián)系、相互約束、相互補充，共同構(gòu)成完整的統(tǒng)一體。

3.建立大數(shù)據(jù)開放與共享機制。大數(shù)據(jù)的開放與共享是大數(shù)據(jù)行業(yè)發(fā)展的趨勢，也是大數(shù)據(jù)金融監(jiān)管應(yīng)用的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。通過建立大數(shù)據(jù)開發(fā)與共享機制，打破體制機制障礙，促進金融監(jiān)管部門、金融機構(gòu)、大數(shù)據(jù)科技企業(yè)間的數(shù)據(jù)流通，推動數(shù)據(jù)開放共享，培育交叉融合的大數(shù)據(jù)金融監(jiān)管應(yīng)用。

（三）法律層面要體現(xiàn)國家治理的法治精神

大數(shù)據(jù)從本質(zhì)上要求數(shù)據(jù)開放共享，但數(shù)據(jù)的開放共享就會涉及到企業(yè)的商業(yè)機密、個人的隱私等，因此，大數(shù)據(jù)應(yīng)用在金融監(jiān)管的過程中，監(jiān)管部門一定要制定保護數(shù)據(jù)隱私安全的法律法規(guī)，如對不同類型數(shù)據(jù)的采集、分析、傳播、存儲、交易、使用、共享及法律責(zé)任等方面制定專業(yè)的、清晰的法律法規(guī)，協(xié)調(diào)大數(shù)據(jù)領(lǐng)域創(chuàng)新與監(jiān)管的關(guān)系，樹立大數(shù)據(jù)法律行為的指路標(biāo)，鋪設(shè)大數(shù)據(jù)環(huán)境的安全網(wǎng)，備好大數(shù)據(jù)應(yīng)急事件的降落傘，進而保證我國大數(shù)據(jù)應(yīng)用生態(tài)良好，體現(xiàn)國家治理的法治精神。

（四）技術(shù)層面要依托云計算技術(shù)建立一個多方聯(lián)網(wǎng)的大數(shù)據(jù)金融監(jiān)管平臺

1.運用云計算技術(shù)構(gòu)建分布式架構(gòu)的大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)平臺。大數(shù)據(jù)具有海量數(shù)據(jù)的特點，僅靠傳統(tǒng)的技術(shù)手段已無法對大數(shù)據(jù)進行分析和處理，只有依托云計算平臺，通過云存儲系統(tǒng)來儲存海量數(shù)據(jù)、高并發(fā)處理系統(tǒng)來處理海量請求、分布式計算平臺深入挖掘大數(shù)據(jù)。在云計算平臺的IaaS（基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)）層提供底層計算資源、存儲資源和網(wǎng)絡(luò)資源，構(gòu)建分布式集群計算環(huán)境，既提供快速的橫向擴展能力，也能提供高可用的服務(wù)能力；PaaS（平臺即服務(wù)）層提供大數(shù)據(jù)金融監(jiān)管平臺的基礎(chǔ)服務(wù)和工具，包括數(shù)據(jù)質(zhì)量控制、存取、加密、共享等一系列服務(wù)，以及固定報表開發(fā)工具、多維分析工具、專題分析工具等一系列數(shù)據(jù)基礎(chǔ)功能工具；SaaS（軟件即服務(wù)）層基于PaaS層的服務(wù)構(gòu)建面向特定業(yè)務(wù)、部門、人員的大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用，如面向管理層的領(lǐng)導(dǎo)決策視圖，以服務(wù)的形式提供給最終用戶。

2.建立可支撐多方接入的數(shù)據(jù)通信網(wǎng)絡(luò)平臺。穩(wěn)定、可靠的數(shù)據(jù)通信網(wǎng)絡(luò)平臺是高效地進行數(shù)據(jù)采集和傳輸?shù)闹匾Ｕ稀＝鹑诒O(jiān)管部門應(yīng)建立一個跨系統(tǒng)、跨平臺、跨數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)通信網(wǎng)絡(luò)平臺，實現(xiàn)監(jiān)管內(nèi)部部門、外部機構(gòu)之間的互聯(lián)互通，縮短數(shù)據(jù)的獲取、處理及分析時間，提高發(fā)現(xiàn)問題、處理問題的速度，提升數(shù)據(jù)共享效率。

3.制定數(shù)據(jù)接口規(guī)范以整合多方數(shù)據(jù)資源。大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)平臺和網(wǎng)絡(luò)平臺建設(shè)完成后，即可將分散在各部門、外部機構(gòu)的數(shù)據(jù)資源逐步整合至基礎(chǔ)平臺上，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的整合與共享，構(gòu)建統(tǒng)一的金融大數(shù)據(jù)視圖，為數(shù)據(jù)綜合利用奠定基礎(chǔ)。一方面，要全面地梳理分散在各部門、各機構(gòu)不同金融業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)資源，掌握各類業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)之間的邏輯關(guān)系和層次結(jié)構(gòu)，為數(shù)據(jù)整合做好準(zhǔn)備；另一方面，制定統(tǒng)一的數(shù)據(jù)接口規(guī)范，通過數(shù)據(jù)清理、轉(zhuǎn)換和標(biāo)準(zhǔn)化等手段，將各類業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)資源逐步整合至基礎(chǔ)平臺上。

4.設(shè)計開發(fā)大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景。在掌握全量金融數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，結(jié)合金融監(jiān)管業(yè)務(wù)需求，充分利用數(shù)據(jù)建模和挖掘技術(shù)，構(gòu)建一整套科學(xué)合理的大數(shù)據(jù)金融監(jiān)管模型，設(shè)計和開發(fā)相應(yīng)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景，通過機器學(xué)習(xí)等技術(shù)從海量數(shù)據(jù)中分析和洞察經(jīng)濟、金融運行規(guī)律，為各監(jiān)管部門提供差異化的數(shù)據(jù)分析服務(wù)，為數(shù)據(jù)共享、綜合分析以及宏觀決策做好支撐，利用大數(shù)據(jù)提升金融監(jiān)管和宏觀決策的精準(zhǔn)性、時效性。

（特約編輯：何志強）

參考文獻：

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