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关于大数据在外汇领域应用可行性分析

时间:2019-10-08 10:43来源:未知 作者:博创电子科技网 点击: 144次

近年来,大数据的概念被越来越多的人提及。外汇管理部门作为对外经济和发展的重要组成部分,面临着汇率改革、人民币国际化、国际经济形势变化和外汇储备变动的局面。对大数据处理和应用的需求更强。
 
大数据应用于外汇的可行性分析
 
大数据发展战略作为政策支持。2015年7月,国务院颁布了促进大数据发展的纲领性文件,系统部署了大数据的发展。2016年3月,《国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》发布。以大数据为基本战略资源,全面实施促进大数据发展的行动,促进产业转型升级和社会治理创新。中国人民银行行长易纲强调,加强数据和系统建设是外汇管理的支撑。手段应升级,数据整合和数据仓库建设跨境资金流应逐步完成,监测和分析指标应进一步研究和充实,提供“千里”和“顺风耳”进行监管。
 
 
外汇管理内部制度的整合是技术支撑。目前,外汇管理部门在促进数据集成和综合利用方面做了大量工作。一是将所有系统集成到金虹系统的应用服务平台中。其次,一些企业行政审批网络化。第三,建立了非现场检测系统等综合分析系统。同时,外汇管理部门制定了统一的数据采集标准,实现了国际收支、经常项目和资本账户管理数据的一次性获取。这为外汇大数据时代的改革奠定了坚实的基础。
 
大数据在外汇管理中的应用
 
(一)收集大额外汇数据。目前,外汇管理的主要数据采集内容主要包括外汇管理业务数据、跨部门数据共享和银行外汇业务数据。外汇管理业务数据主要通过外汇管理接口输入,数量不大。跨部门数据共享,主要是海关进出口数据,通过一般行政部门之间的数据交换,数据规范基本上满足了后续统计分析和挖掘的需要。对于银行的外汇业务数据,国家外汇管理局实现了大数据的收集,包括涉外收支交易、账户数据、外汇结算结算、银行自身业务、部分客户服务业务、国外金融资产负债及交易等。以及个人外币现金存取款信息。
 
(二)以非现场监管为主要目的的大数据应用。目前,通过外汇数据采集平台和跨境资金流量监测分析平台,外汇管理已逐步将大数据技术应用于异地外汇监管,促进外汇管理从事前向事后监管的转变。大数据是根据系统要求采集的,并导入或链接到每个外汇系统。通过外汇制度和外汇管理者,可以实现统计分析和挖掘,从而实现数据的价值。
 
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,外汇大数据主要是整合和扩展内部系统,综合利用数据,而跨部门数据的获取和应用还处于起步阶段。各部门掌握的信息相对独立,各有侧重,各有重复,缺乏多信息的交互和共享,导致了分部管理和监督的脚手架。此外,大型外汇数据主要用于主体监管下的场外监管,而市场准入、退出和外汇参与主体的宏观金融状况预测较少。
 
(二)外汇管理部门数据集中度大与数据采集难度大的矛盾。”“数据信息”是实施大型外汇数据管理的重要前提和基础。数据信息采集的质量直接影响到监管的有效性。一方面,目前外汇管理应用服务平台上的一些系统,如贸易信用抽样调查系统的数据信息,都是由交易主体手工输入生成的,不能避免错误和遗漏。另一方面,作为外汇大数据应用的主体,外汇管理部门很难全面掌握外汇业务处理和交易主体数据制作、处理和报送的过程。外汇业务系统数据解释普遍存在解释困难、利用效率低的问题。
 
(三)机制建设尚不完善,数据集中与数据安全存在矛盾。在大数据时代,数据更加复杂。在数据安全、访问权限等方面应建立严格的标准。在大数据时代,数据从分散到集中。一方面,它适应了外汇管理业务的发展,降低了管理成本。另一方面,我们现在应该更加重视信息安全的重要性。系统数据应准确,同时确保安全。任何数据丢失和损坏都将严重影响外汇业务的正常运行。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)缺乏专业人才和技能。外汇大数据的应用是一项系统工程,需要大量的人力、物力和财力支持传统数据管理模式的重构和更新。大数据应用人才储备不足是各级外汇管理部门普遍存在的问题。此外,大数据与金融相结合也是近年来的一个新方向。此外,大数据技术还需要利用最新的数据库管理系统、并行计算、文件存储系统等技术,有效地处理海量复杂的异构数据。因此,大数据技术在外汇管理中的应用还处于探索阶段。
 
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收集。大数据系统应建立在对现有应用服务平台进一步集成、利用和数据分析的基础上。新的应用服务平台大数据系统可以称为“外汇云系统”。外汇云系统将历史情况永久记录下来,有助于在不同地区、不同情况下发现相同问题时参考,有效提高外汇管理的效率和一致性。同时,为了提高数据采集的真实性和方便性,可以建立标准的接口机制。为了降低数据集中的风险和难度,“外汇云系统”只能负责通信对接,不能存储数据,使数据的控制权和所有权没有转移,可以有效保护数据安全。
 
(二)外汇管理数据处理。基于大数据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,大数据技术需要利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,实时有效地处理海量复杂的异构数据。在“外汇云系统”中,不同数据源的数据可以在数据仓库中进行集成和处理,形成面向不同数据主体、支持不同决策和监管目标的业务模式,实现外汇业务与“互联网+”和“大数据+”的深度融合。
 
(三)重视国内大数据外汇管理。应注意完善相应的大型外汇数据共享法律制度。制定部门数据资源共享管理办法,将数据资源分为通用共享、按需共享和非共享三种类型。要注意加强非结构化数据与各种业务系统的集成,实现数据采集标准的统一,重点建设数据容错纠错机制。“外汇云系统”中的数据应在程序和手动两个方面进行比较和更正。应记录每一个校正过程,并强调与国际统计方法的一致性。”“外汇云系统”和大数据分析系统应与国际通用统计方法保持一致,在一定程度上建立数据共享的统计接口,提高联合统计和国际调查的兼容性,注意提高数据安全性。例如,将内部统计分析的“云系统”和外部服务查询的“云系统”分离为两个“云”或合并为一个“云”,或者只将外部服务部分的云数据映射到外部服务,这些都值得进一步论证。
 

关键词: 大数据 外汇领域 可行性分析

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