外匯大數據在基層外匯管理的運用

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摘要:外匯管理中會產生海量的業務信息。利用大數據技術對外匯管理數據進行分析能有效提高監管效率。本文從基層外匯管理角度對大數據在外匯管理中的應用進行了分析，并提出相關政策建議。

關鍵詞:大數據;外匯;管理

隨著國內外經濟金融形勢的不斷變化和外匯改革的不斷深入，外匯業務日益增長，外匯大數據電子化建設快速推進，基層外匯局充分運用外匯大數據極大地提高了外匯綜合管理與監管服務質量與效率。但同時很多新情況和新問題也開始不斷呈現，給基層外匯管理工作帶來巨大挑戰。

一、大數據在外匯管理中的重要性

近幾年，大數據能實現數據的分散采集、集中存儲和高效處理，正日益成為國家基礎性戰略資源，不斷被應用到政府部門、金融領域和市場主體監管與服務之中，成為推動依法行政、完善服務與監管的重要力量。(一)大數據建設可以提升外匯業務監管效率。我國外匯改革主要通過簡政放權、職能轉變，強化事中事后管理和主體監管，將大量外匯業務向銀行前置。這極大提高外匯交易效率，但也使銀行程序性違規激增，貿易投資便利化與外匯業務真實性矛盾凸現，客觀上要求外匯局加快大數據建設來提升主體監管效率。另外，我國對外經濟快速發展，外匯數據已是一個體量巨大的數據倉庫，其集中管理和對外服務給大數據技術提供了很好的數據儲備，這些為外匯大數據構建提供了良好的基礎條件。(二)大數據應用有利于外匯目標任務共享。基層外匯管理運用大數據技術能加速外匯信息共享，有利于更好服務市場主體，實現監管目標。一是加速簡政放權和職能轉變，促進涉外主體依法誠信經營;二是應用大數據能有效降低服務和監管成本，增強外匯服務與監管有效性，提高涉外管理部門科學決策和風險預判能力，實現部門監管與社會監督的有機結合。

二、外匯大數據在基層外匯管理的具體應用

當前，外匯數據信息應用范圍較廣，有內部應用與外部應用。主要涉及部門有:外匯管理局、外匯承辦銀行、涉匯主體、相關涉外經濟主管部門(工商、商務、稅務、海關、招商、大數據局等)。如何整合現有數據資源，發揮大數據在涉外管理領域的作用具有重要意義。(一)提升宏觀審慎管理的前瞻性和預見性。隨著全球經濟一體化的不斷發展以及“一帶一路”的不斷推進，我們與世界經貿往來及金融合作日益密切，如轄區2015年出口國家和地區是21個，到2018年3季度就達到了52個。大數據分析在宏觀審慎管理中的地位顯得越來越重，通過提升外匯大數據應用能力，能快速準確對國際收支形勢作出研判與預測，促進國際收支平衡和宏觀經濟的穩定運行。例如，通過外匯大數據分析能夠準確掌握轄區出口產品分類情況及市場占比，便于政府及商務、招商部門及時作出市場調整，增強其產品市場預見性。通過外匯大數據分析提升非現場監測能力和預警水平，提高風險評估準確性和政策指導前瞻性。(二)提高監管服務的準確性和及時性。外匯管理涵蓋了所有涉匯主體，涉及經常項目、資本項目等各類外匯交易業務，利用人工從海量外匯交易數據中篩選可疑交易線索，在及時性與準確性方面存在明顯不足，應用大數據技術分析有效提升異常交易主體篩查的準確性。通過建立不同涉匯交易主體結構模型，并從海量外匯數據庫中篩查可疑交易線索，精準監測違規主體行為，提高外匯監管的針對性和有效性。通過大數據應用，可以對不同行業、不同涉匯主體、不同經濟區域的外匯業務進行精準細分，制定了外匯大數據應用指標，以便準確鎖定涉匯主體或社會關注的熱點難點問題。(三)全面性掌握涉外經濟情況。外匯大數據應用主要根據不同時期、不同范圍進行匯總分析與提煉。地方政府及相關涉外經濟管理部門對外匯大數據需求強烈，可以根據不同部門、不同人員和不同需求給予有限信息共享。就基層外匯局而言，每個季度都通過跨境系統進行數據提煉分析，得出自己需要的轄區海量外匯信息，再選擇性送閱相關部門與人員。同時，為確保外匯數據安全、可以對銀行、企業和個人等部門外匯數據設置一定安全等級與權限，實行分級授權管理。從上表可以看出，(Ⅰ級)數據相對比較宏觀，大多都是可以對外公開的匯總數據;(Ⅱ級)數據屬于中觀數據，是提煉加工數據，通常是根據特定需要按行業或區縣等某個領域或某個地域進行匯總分析與應用，相對Ⅰ級略高;(Ⅲ級)是微觀級數據，是非常詳細的元數據資料，包含有涉匯主體(銀行、企業和個人)詳細外匯數據信息，安全級別最高，通常是外匯管理部門必要時匯總分析，主要用于內部監管掌握。(四)便于根據數據需求進行提煉分析。基層外匯大數據適用性很強，有各種不同分析法。本文主要針對常用的貿易進出口與收付匯等方面情況作了一些簡要分析，如:轄區企業進出口情況同比分析及排名、進出口國家與地區及一帶一路國家金額及排名;企業收付匯情況同比分析及排名、企業對應的進出口國家收付情況及排名;進出口產品分類情況及市場占比;銀行收付匯情況對比及排名、分區縣進出口情況及相關對比排名、海關數據與外匯數據逐月差額對比情況及說明等。如用于異常監測或業務管理方面，只要設置一定過濾條件并可篩查分析。又如:對于中美貿易摩擦對貿易的影響，轄區可以對美國的進出口貿易或對一帶一路國家和地區的貿易情況進行分析。

三、當前外匯大數據應用存在的不足

(一)對大數據應用認識不足。大數據不僅包括結構化數據，還包括非結構化數據。一是狹義的大數據認識是不夠的。目前外匯管理各業務條線數據基本采用傳統的結構化查詢，以二維表結構為存儲單元的數據平臺，難以滿足大數據時代存儲與處理需求;二是人才儲備不足。基層外匯管理部門人才應用方面存在重業務辦理、輕分析應用的傾向。三是數據銜接問題。各業務條線數據與跨境系統獲取的海量數據存在一定數據差額，未實時更新，導致部分條線數據與匯總數據不一致。(二)標準不一制約數據信息共享。規范化與標準化是大數據應用拓展的重要基礎。一是代碼運用不規范，導致數據共享難。總局通過代碼標準化建設來完善公共代碼管理，但與外部關聯的關鍵代碼(如人民銀行金融機構編碼)仍不兼容，導致數據共享難。二是標準化缺失，影響數據應用成效。由于各部門系統獨立開發，導致跨部門數據標準不一整合難，造成數據資源浪費。(三)數據分割降低數據運用效率。一是部門數據壟斷阻礙了數據共享，降低了聯合監管水平和社會服務效率與應急處置能力。如外匯局貨物貿易系統與海關數據進行關聯傳導，但海關公布數據要在次月底才公布，較外匯數據分析明顯滯后，影響監測分析及時性，嚴重削弱監管效率。二是外部數據采集機制不健全。由于未健全外部信息采集機制，無法獲取外部升級信息，如涉及工商、公安、法院等外部數據信息(工商注冊、個人身份、違規處罰等)采集渠道不暢通。三是系統處理能力不強。目前采用的集中式運算平臺和條線分析運行效率不高，運行高峰時處理能力有限。(四)數據安全管理體系不健全。外匯數據信息主要來自金融機構、企業或個人數據，按照企業和相關商業保密原則，很多外匯數據不能共享。目前外匯管理部門對外匯數據尚未形成統一安全標準，加之外匯大數據廣泛應用較晚，相關管理制度尚待完善。如有的部門為防犯數據泄密風險而不進行外匯信息共享，也有的可能會把關不嚴導致數據外泄。

四、政策建議

(一)科學運用外匯大數據。外匯管理部門應充分運用外匯大數據進行海量數據分析，找出主體交易規律特征，甄別數據變化，提高外匯數據利用價值。一是轉變工作理念，在傳統數據監測基礎上，引入大數據分析手段來提升外匯監管效率。二是轉變思維方式，充分運用大數據分析，可以在聯合監管過程中提早預測警示。三是重視人才培養，引薦基層外管部門復合型人才，幫助分支局提升數據分析處理和應用能力。(二)構建大數據共享頂層設計。一是設立國家涉外經濟大數據中心。從國家層面加強數據標準化頂層設計，打破資源共享壁壘，實現部門共建共享。二是根據監管需求與發展需要，整合涉外管理部門的業務系統與互聯網等外部信息，完善各類監測模型，提升監管成效。三是建議涉外經濟關聯部門統一格式與標準實現大數據共享對接，確保數據管理規范、使用安全和利用充分。(三)拓寬外匯大數據應用領域。當前，外匯大數據在很多領域已有應用，但還尚未形成涉外監管體系應用。建議與相關部門合作開發各類監測、預警模型，完善大數據分析在金融監管領域的運用。一是定期向相關部門通報輿情預警、收支走勢預期等情況，為決策者提供參考。二是匯總異常交易、風險警示等預測分析，及時向關聯部門反饋，為其核查工作提供必要線索。三是建立分布式計算平臺，逐步實行實時交互式查詢與分析，提高外匯大數據運行效率。(四)建立外匯大數據應用安全體系。建議對現行外匯數據安全進行規范與整合，在統一框架內，形成科學的數據安全管理體系。一是樹立安全意識。加強信息安全宣傳教育，安全合理利用信息，提高風險防范意識和安全防范能力。二是實行“分級授權管理”制度，按照安全級別，實行局領導、分管領導、部門領導分級授權審批，實行大數據等級管理制度。三是設定數據涉密等級。按照未來大數據應用范圍重新設定評估各類數據涉密等級和應用范圍，防范數據泄密風險。

作者:蔣錄升 單位:中國人民銀行銅仁市中心支行