浅析基层央行业务的大数据应用

吴仲 孙枫 罗波 张旭

摘 要：本文在较为详尽的分析了基层央行业务数据的情况，探索了大数据对其可能的应用和帮助，并提出了所面临的困难，以期对基层央行准确预测和分析辖区经济状况和走势提供思路。

关键词：大数据；基层央行

一、大数据的概念

大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产；大数据或称海量数据、巨量数据、大资料，指所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工，在合理时间内达到截取、管理、处理、并整理成为人类所能解读的信息。大数据具有海量的数据规模（Volume）、快速的数据流转和动态的数据体系（Velocity）、多样的数据类型（Variety）、巨大的数据价值（Value）等特性。

二、基层央行业务数据情况

基层央行职能包括支付清算、外匯管理、统计分析、国库经理等等，主要有如下几类业务数据：

1）金融统计分析数据：一是基本存贷款分析报表，按人民币、外币、本外币三个币种统计，二是专项统计报表，涵盖大中小企业、房地产、涉农等专项分类统计表；三是季度报表，涵盖银行损益情况、中间业务收入情况以及涉农贷款质量等情况。

2）征信数据：一是征信业务工作统计表、个人征信业务考核表，统计了个人征信报告调查笔数，企业征信报告查询量。二是农村信用体系建设进展统计表，根据农户系统录入户数，统计了信用村、信用户、农村贷款数据。

3）信贷统计数据：包括单位类信贷月报表（按照贷款利率、期限、担保方式、用途等属性）、利率监测报表（按照利率浮动方式、期限、企业划型等维度逐月统计存贷款利率变化）等。

4）外汇数据：包括国际收支申报、结售汇、贸易外汇收支企业名录和外汇账户等各类数据。国际收支数据每天都产生，属于流量数据。结售汇数据主要是由有外汇业务的银行报送结售汇统计月报表。通过监测国际数据和结售汇，能为辖区跨境交易的合规性监管提供数据支持。贸易外汇收支企业名录主要是有发生货物贸易的企业，为货物贸易外汇监测提供基础数据。银行账户主要是境内企业与境外个人在境内开的外汇账户信息，并且可以查看到该外汇账户的流水信息。

5）支付清算数据：包括大小额支付、国库核算、会计核算以及地方横向联网和同城清算等数据。

6）货币发行数据：一是发行基金投放回笼数据，可按券别及商业银行进行统计；二是对行业现金存入量的监测数据；三是假币收缴信息监测，通过每周辖区银行假币监测点报送的假币收缴数据，以及每月各银行网点假币收缴数据进行统计；四是硬币调剂数据，主要是公交公司与硬币大户高铁、超市及部分个体户进行的调剂。五是各类机具冠字号码查询文件，留存清分机、点钞机、自助设备记录现金冠字号码文档，目前用作涉假纠纷处理和管理现金清分执行情况。

7）国库数据：一是按税收科目分类的预算收支报表，可掌握各税收科目的收入情况以及财政拨款对应的科目支出情况；二是根据财政、税务部门每月提供的按行业分类的税收收入情况，掌握各个行业税收收入，为辖区经济运行分析提供数据支持。三是会计分析报表，根据相关报表手工提取数据可了解当地国库与其他国库间资金流动、银行间资金流动、国库与商业银行资金流动情况及业务量情况等。

8）金融稳定数据：主要有辖区农村商业银行与辖区村镇银行两类地方法人金融机构行政管理、经营情况等数据以及保险、证券期货机构的经营情况统计数据。以及历年的综合执法检查档案资料。

三、基层央行大数据应用探讨

大数据分析手段也许可以应用在以下几个方面：

1）现金监管。根据相关数据掌握市场券别结构的变化情况并进行合理调剂，可以使各券别现金合理搭配，根据各银行现金存取情况掌握辖区用现量大的区域、人群及特点；通过日常消费、景点门票、医疗保健等现金收入大户企业每月现金存入情况掌握辖区经济形势的变化；通过假币收缴信息分析可得出假币重点收缴区域、重复收缴人群、重复收缴冠字号码，并将信息反馈给市公安部门，为破获假币案件提供线索；若能直接掌握硬币调剂供需双方行业、调剂频度、调剂量等数据，将更有利于掌握辖区硬币供求情况，开展便民调剂服务；建设人民币流通智能管理系统，通过各商业银行冠字号码数据联网运用，实现对现金流通的精准监测、破解重复清分瓶颈、掌握人民币生命路径等。综合上面的数据可以去探索和预测辖区的现金情况。

2）辖区农村金融发展监测。综合农户征信系统数据以及季度涉农贷款情况报告等，去探索辖区农村金融的发展状况，并对今后农村发展发放贷款拟定预警和检测机制。

3）非现场监管。结合综合执法检查档案资料、其他业务部门专项检查档案资料以及办公室按季度通报的金融机构报送报表情况报告等，可以得出各金融机构执行人民银行相关政策法规情况，并以此作为加强监管的依据。

四、大数据应用面临的困难

（一）业务数据每日变动，数据量较大

各部门由系统生成的报表占全部报表总量的50%至90%左右，数据都是随着每日业务数据的变化实时变动的，数据量大。且各部门报表均是通过相关系统与外单位进行数据传输，且保密性较高，通过开发相关系统直接从业务系统获取数据需要的权限较高、难度大。通过业务系统导出表格数据后再导入相关开发系统，会增加业务人员工作量，且部分系统数据不能导出，手工录入业务数据不现实。

（二）目前在用的业务系统统计功能不完善

很多业务系统只能提供部分数据，更多的数据需要商业银行对相关行业企业进行监测手工填报，数据的覆盖面较小、准确度不高，且各银行的参与度和真实性仍有待检验。业务系统还有不足之处是不能按行业、企业进行分类统计，相关行业或企业的情况均由其他行政部门掌握并提供相关数据。由于人民银行部分相关数据的掌握上依靠商业银行、财政、税务等部门，缺乏主控权，在分析区域经济金融运行时数据的实效性、准确性较差。

五、总结

目前基层央行的业务数据量很大，维度也很多，如能用大数据的方法和思维去处理和研究这些数据，解决实际存在的一些数据采集的问题，至上而下去完善整个业务系统构架和数据获取方式，将会得到更多准确的辖区经济情况预测结果。

参考文献：

[1]迈耶-舍恩伯格.大数据时代[M].浙江人民出版社，2012.