近年来，大数据概念越来越多地被提及，外汇管理部门作为对外经济和发展的一个重要部门，面临着汇率改革、人民币国际化、国际经济形势多变、外汇储备变动等情况，对大数据处理、应用的需求更加强烈。

　　大数据在外汇领域应用可行性分析

　　大数据发展战略作为政策支撑。2015年7月，国务院颁布了纲领性文件——《促进大数据发展行动纲要》，系统部署大数据发展工作;2016年3月，《中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》发布。把大数据作为基础性战略资源，全面实施促进大数据发展行动，助力产业转型升级和社会治理创新。人民银行易纲行长强调，要坚持把强化数据和系统作为外汇管理的支撑。要提升手段，逐步完成跨境资金流动数据整合和数据仓库建设，进一步研究和丰富监测分析指标，为监管提供“千里眼”和“顺风耳”。

　　外汇管理局内部系统整合作为技术支撑。目前，外汇管理局在推进数据整合及综合利用方面做了大量工作。一是将各个系统统一到金宏系统的应用服务平台上来。二是部分业务行政审批网络化。三是建立了非现场检查系统等综合分析系统。与此同时，外汇管理局制定了数据采集的统一标准，实现了对国际收支、经常项目、资本项目管理数据的一次性采集。这为外汇大数据时代改革奠定了坚实的基础。

　　大数据在外汇管理中的应用现状

　　(一)外汇大数据的采集。目前，外汇管理大数据采集内容主要包括外汇管理局业务数据、跨部门共享数据以及银行外汇业务数据。外汇管理局业务数据主要通过外汇管理局界面录入，数量不多。跨部门共享数据，主要是海关进出口数据，通过总局间的数据交换，数据规范基本符合后续统计分析和挖掘需要。对银行外汇业务数据，外汇管理局目前实现了包含涉外收支交易、账户数据、结售汇、银行自身业务、部分代客业务、对外金融资产负债及交易，以及个人外币现钞存取信息的大数据采集。

　　(二)以非现场监管为主要目的的大数据应用。目前，外汇管理局主要通过外汇业务数据采集平台和跨境资金流动监测与分析平台等外汇系统，逐步将大数据技术运用于外汇非现场监管，促进外汇管理由事前向事后监管的转变。大数据依照系统需求制定的规范进行采集，并导入或关联到各外汇系统，通过外汇系统以及外汇管理人员实现统计分析与挖掘，进而实现数据价值。

　　外汇大数据面临的问题

　　(一)外汇管理仍处于“小数据”时代。目前，外汇大数据主要对内部系统进行深度整合和扩展，对数据进行综合有效利用，而对跨部门数据的获取及应用尚处于初始阶段，各部门掌握的信息都是相对独立的，各有侧重并有重复，缺乏多方信息的交互与共享，造成了分段管理和监管棚架。另外，外汇大数据多应用于主体监管项下的非现场监管，对于涉汇主体的市场准入、退出以及宏观经济金融形势预判则应用较少。

　　(二)外汇管理局内部数据大集中与采集数据难的矛盾。“数据信息”是实施外汇大数据管理的重要前提与基础，“数据信息”的采集质量影响监管的成效。一方面，目前外汇管理应用服务平台上的部分系统，如贸易信贷抽样调查系统的数据信息由交易主体手工录入生成，无法避免错误与遗漏。另一方面，外汇管理局作为外汇大数据应用的具体实施主体，较难全面掌握交易主体外汇业务处理和数据生产、加工、报送流程，普遍存在对外汇业务系统数据解读难、利用效率低的问题。

　　(三)机制建设尚未完善，数据大集中与数据安全存在矛盾。大数据时代的数据更为庞杂，数据安全、访问权限等方面应该制定严格标准。大数据时代数据从分散向集中转化，一方面适应了外汇管理业务发展需要，降低了管理成本，另一方面更应注意到当今信息安全的重要性，系统数据应力求准确的同时保证安全，任何数据的丢失和损坏都将严重影响外汇业务的正常运行。而现阶段，没有明确的数据管理部门，没有明确的数据管理规章制度。

　　(四)专业人才与专业技术缺失。外汇大数据应用是一个系统工程，需要大量的人力、物力、财力等配套支撑传统数据管理模式的结构重组和更新换代，大数据应用人才储备不足是各级外汇管理部门存在的普遍问题。另外，大数据与金融结合是最近几年出现的新方向，加之大数据技术需要使用最新的数据库管理系统、并行运算法、文件存储系统等技术，才能有效处理海量复杂的异构数据，因此，外汇管理大数据技术仍处于摸索阶段。

　　大数据技术下外汇管理模式构想

　　(一)外汇管理大数据采集。外汇大数据依赖于所有基础数据的采集。大数据系统应建立在当前应用服务平台的进一步整合、利用和数据分析上，可以把新的应用服务平台大数据系统称为“外汇云系统”。“外汇云系统”对历史情况进行永久记录，有利于不同地区、不同情况下发现相同问题时进行参考借鉴，有效提升外汇管理的效率和一致性。同时，为提高采集数据的真实性和便利性，可以建立一个标准的接口机制。为了降低数据集中的风险和难度，“外汇云系统”可以仅负责通讯对接，不存储数据，这样数据的控制权和所属权没有发生转移，可以有效保护数据安全。

　　(二)外汇管理大数据处理。基于大数据构建的“外汇云系统”需要完成数据采集、存储、统计分析和数据挖掘等功能。因此，大数据技术需要使用最新的数据库管理系统、并行算法、文件存储系统、索引和查询技术，以有效实时处理海量复杂的异构数据。在“外汇云系统”上，实现不同数据源的数据在数据仓库内整合、加工后形成面向不同数据主题并支撑面向不同决策和监管目标的业务模型，进而实现外汇传统业务和“互联网+”及“大数据+”的深度融合。

　　(三)对内大数据外汇管理注意问题。注重完善外汇大数据共享的相应法律制度建设。可制定部门数据资源共享管理办法，将数据资源分为“普遍共享”“按需共享”“不共享”三种类型;注重加强非结构化数据和各项业务系统的整合，实现数据采集标准的统一化;注重数据的容错、纠错机制建设。对“外汇云系统”中的数据，应进行程序和人工两方面比对、纠错，每一个纠错过程予以记录;注重与国际统计方式的一致性。“外汇云系统”及大数据分析系统应与国际通用统计方式一致，为某种程度上的数据共享建立统计接口，在联合统计、国际调查方面提升兼容性;注重提高数据安全性。如对内统计分析的“云系统”与对外服务查询的“云系统”是分开成两个“云”还是融合成一个“云”，或者是仅将对外服务部分的云数据映射对外服务，值得进一步论证。

　　责任编辑:张华