外汇市场大数据监管探索
随着国家深化简政放权、放管结合、优化服务改革深入推进，外汇管理工作逐步从业务审核转变为外汇业务风险识别与防控，面临庞杂的数据整理、加工和分析工作，现有监管手段难以实现。大数据监管应用为解决这一困局提供了有效的监管工具。
外汇市场大数据监管现状
数据来源。一是外汇管理部门日常监管数据。目前，外汇管理业务建有外汇账户管理、国际收支、货物贸易、服务贸易、资本项目、个人外汇业务、金融机构资产负债、企业贸易信贷等多个系统，这些数据构成了目前外汇系统监管数据集合，成为开展监管分析的数据基础。二是金融机构外汇业务信息。包括外汇的日常收支、结售汇、外汇账户数据等11个具体业务数据和1个工行数据接口。三是外部数据，既包括相关监管机关共享的监管数据，如海关、税务等监管部门的数据信息；也包括外部机构数据等。如，税务部门的骗取出口退税和涉嫌虚开及接受虚开增值税专用发票信息、分级评价信息、海关的报关信息，以及上市公司年报、天眼查等外部数据。
数据采集与标准。国家外汇管理局先后发布《金融机构外汇业务数据采集规范（1.0版）》《金融机构外汇业务数据采集规范（1.1版）》，建立了银行数据采集标准，打破了外汇管理局、金融机构、代客开立外汇账户以及办理结售汇业务的非银行金融机构等的信息孤岛。
数据平台与应用。目前，外汇大数据监管在数据挖掘方面主要应用聚类分析、
关联分析、分类分析等方法。比较突出的是应用跨境流动监测与分析系统和外汇非现场检查分析系统。
跨境资金流动监测与分析系统，构建了宏观、中观、微观综合监测分析框架。宏观层面，实现了外汇收支形势监测分析，帮助提供决策支持；中观层面，强调结构性分析，关注外汇收支异常波动；微观层面，进行全口径数据分析，捕捉违规异常交易。基本满足了外汇管理日常监测分析需要。
外汇非现场检查系统，结合了国际收支、货物贸易、资本项目等主要系统数据资源，根据各系统数据关联性，运用明细查询、汇总查询等功能，实现了数据间的比对、匹配功能，进而通过不符的数据发现异常线索，锁定外汇违规行为。2018年外汇非现场检查系统进行了升级，新版系统具有五个特征。一是独立数据库服务器，重新梳理了业务数据逻辑和数据表结构，提高新系统数据访问效率。二是引入图数据库技术，构建微观主体间业务关系图谱，为微观主体监测提供助力。三是主题功能进一步优化改进，将指标、案例、法规有效地联结起来，有助于非现场检查
指标体系的不断完善。四是查询模块功能更加灵活和便捷，数据库查询语句（SQL语言）对数据更加复杂、深入地分析（如子查询功能）。五是新增的知识模块、资源管理模块可实现法规和案例等知识的管理。系统运用以来取得了良好效果，每年通过系统发现大量违规案件，提升了监管工作效率。
外汇市场大数据监管的难点
第一，内部监管数据整合深度不够。目前各级外汇管理部门按照属地管辖原则，区分国际收支、经常和资本业务条线，实施从总局到分局再到中心支局的系统管辖。地区之间、业务系统之间监管数据内部整合深度不够。各系统之间的相关信息存在数据统计口径不一致、关联度不高的情况，信息之间缺乏相互校验。如，资本项目系统中直接投资流入、直接投资流出、外债提款登记、还款登记等数据与国际收支系统数据中相应交易编码项下数据统计均存在一定差异，不利于大数据监管决策。
第二，银行业务数据采集质量有待提
升。最主要的数据来源是银行的业务数据，但是这些业务数据并不是银行核心系统的直采数据，而是通过银行的报送数据平台收集，源头上不能杜绝底层数据与统计数据的不一致现象。近年来，外汇管理局致力于从银行核心系统直接采集数据，开展中国工商银行数据直采试点，但是由于银行信息系统数据的复杂、多变等各种原因，进展缓慢。
第三，外部数据信息采集尚处于初级阶段。近年来，地下钱庄、虚假贸易等突出外汇违规行为频发，外汇违规行为出现隐蔽性、交易复杂性、跨业务多样性等特点。仅依靠外汇监管信息现行异常监测分析较难发现复杂的异常行为。外汇监管数据涉及海关、税务、工商、财政等多个部门，当前只有海关部门进出口方面的数据与外汇管理部门实现了共享，其他部门与外汇管理部门尚未联网，业务需要时，依旧采取原始的手工调阅方式，极为不便。
第四，数据挖掘能力亟待提升。目前，数据挖掘的分析采取的仍是传统的业务监管的众包模式，主要是通过把众多优秀外汇业务人员的监管思维通过机器学习的方式传导给机器分析执行。大数据监管中外汇业务知识和数据技术缺一不可。例如，厦门利用跨境流动监测分析平台中美贸易摩擦模块，对辖内相关数据分析取得实效。同时实际应用也反映出，系统设计与业务需求不能充分匹配，容易出现宏观分析功能不强、关注度不高、部分项目准确度不够等情况。
外汇市场大数据监管的建议
第一，树立外汇市场大数据监管思维。宏观上，实现可视化数据空间分布模式的构建，便利宏观审慎管理框架；中观上，实现核心指标体系的建立，提高外汇管理效能；微观上，刻画高辨识度的主体全画像、资金线路图，为主体监管奠定基础，最终实现外汇管理“服务实体经济、防控金融风险、深化金融改革”的战略目标。
第二，实施外汇大数据监管数据采集。
一是加快内部数据整合。破除地区与地区之间、业务条线之间的人为壁垒，加快数据整合、系统整合和内部信息共享。二是数据质量大提升。建议进一步规范金融机构数据接口的规划和标准化建设，逐步扩大企业联机接口运用。加强数据校验和日常管理，加强数据质量管控，确保金融机构做好数据日常校验管理。三是继续加强与海关、税务、工商等监管部门的材料共享和数据交换，通过建立界面接口等方式采集数据，减少人工成本，提升信息含量。
第三，提升外汇大数据监管分析处理能力。在总局层面建立大数据应用模式、应用规划，有组织地开展大数据应用探索。加强对分局外汇监管人员的快速数据分析培训，特别是对聚类分析等比较成熟的应用模式有计划地开展短期、中长期统计技能培训。针对国际收支形势变化的复杂性和多变性，充分利用分局一线人员的业务专业性，开展利用机器学习算法的模型构建，如监督学习、无监督学习模型，如对个人分类监管名单、地下钱庄和虚假交易负面主体信息等方面开展实时监测，提升外汇管理效率。
第四，完善大数据应用平台及应用场景。一是加快本外部一体化跨境监管分析平台建设，对分散采集、集中处理、高效运算的跨境资金流动实施大数据监管，形成完备的数据仓库，实现包括个人、企业和金融机构等主体的本外币、全时间、全方位、立体化监管。如，将本币数据纳入跨境流动分析平台等。二是完善外汇管理局网上应用服务平台建设，推动网上“政务服务”平台在数据采集、统计分析和数据挖掘等方面的应用，实现外汇传统业务、“互联网+”与大数据监管的深度融合。三是探索人工智能在外汇微观监管领域的应用。如在外汇非现场检查分析系统中，创建历史案例的电子数据库，利用人工智能提取知识和关键信息特征，开展异常跨境流动行为的线索排查和分析预警等。■