法定数字货币对大数据应用的影响分析

距离中本聪发布比特币白皮书已经 9 年了。 数字货币引起了产学研各界的广泛关注。 目前，全球已发行了 1200 多种私人数字货币或代币。 与此同时，包括我国人民银行、美联储、英格兰银行、新加坡中央银行、澳大利亚中央银行、阿根廷中央银行、乌拉圭中央银行、俄罗斯中央银行、欧洲中央银行都发布了对中央银行法定数字货币的研究报告。

可以预见，央行法定数字货币是货币发展的必然结果。 我国人民银行法定数字货币的研究与应用，对支付结算、人民币国际化等业务领域产生积极影响，也将为金融科技带来一些新的应用方向。 法定数字货币的应用可以重塑大数据基础，提供更丰富的大数据来源，解决账本数据可信度和数据质量等问题，为大数据智能的深入应用奠定基础。

随着法定数字货币的研究和推广，银行大数据系统要配合推进智能化应用的预研和落地，促进数据资产价值的开发和提升。 为此，本文从复杂网络、监管报送、数据治理、人工智能等角度探讨法定数字货币对银行大数据智能应用的影响。

其中，构建法定数字货币交易网络是最为简洁有效的大数据应用模式。 其主要优势在于可以从时间、空间等多个维度审视资本趋势，提供从宏观到微观的分析方法，支持智能营销和在线反馈。 欺诈、客服提升、渠道优化等领域的场景应用。

搭建数字货币交易网络

基于可追溯的账本，可以构建复杂的数字货币交易网络，从三维维度审视金融支付系统中的客户交易数据。 这部分数据隐藏着客户的交易行为和习惯、客户之间的资金往来关系、客户之间的资金流动和规则等高价值信息。 通过深入分析客户之间的资本网络关系，发现具有高影响力或潜在营销价值的重点客户； 通过分析资金网络内的整体交易行为，发现隐藏的可疑交易线索； 通过分析客户之间的交易关系的行为模式和演化规律，可以对客户的资金使用习惯做出更准确的预测。

复杂网络在银行业的应用非常普遍。 通常客户存在于多个关系网络中。 除了财务关系外，相同的公司名称、相同的地址、相同的电话号码、相同的设备、相同的法人、相同的代理人和亲属关系等信息构成了不同的关系网络。 法定数字货币的应用可以增加新的关系模型，尤其是对应更丰富应用场景的智能合约，从而从多维网络角度提升客户洞察力。

这些网络可以用不同的方式分类。 从结构的复杂程度，可分为单层网络和多层网络； 从变化频率上可以分为每天变化的动态网络和相对稳定的稳定网络； 从构成网络关系的边的特征来看，可以分为行为关系网络和属性关系网络。 通过叠加包含不同信息的网络，多个网络中的交叉点数据往往具有特殊的意义和价值。

不同关系构成的网络在不同场景下具有不同的价值和作用，而由客户资金流构成的关系网络是网络中信息量最大、最复杂、最精彩的部分。 这部分网络在法定数字货币背景下进行最大加固。

法定数字货币对监管统计的影响

在法定数字货币应用场景中，客户、渠道、位置等主题数据仍然可以使用传统的定义模型，包括数据标准和元数据，可以直接使用现有金融标准体系下制定的内容。 主要变化在于账户和交易数据的层面。 可追溯、完整的账本提供了近乎完美的数据挖掘，可以从宏观和微观层面进行大量的分析和挖掘应用。

当然，最直接的应用将出现在监管统计报告领域。 近年来，人民银行、银监会、审计署等外部机构监管日趋严格、精细、审慎法定数字货币对比特币的影响，对监管数据的粒度要求也越来越严格。 随着银行业务的快速发展，一系列的业务变化要求监管统计必须与时俱进。 监管机构对银行报送的数据要求呈现出业务范围越来越广、数据量越来越大、报告要求调整频繁的趋势。 监管数据的范围也呈现出从统计汇总数据到明细数据的趋势。 比如人民银行要求报送存贷款明细，银保监会要求EAST报送等等，监管机构对报送数据的质量要求越来越高。

可以预期，法定数字货币的实施可以极大优化统计报送的效率和效果，传统报送的内容可以适当减少，统一数据标准下的高质量数据可以更好地满足监管需要。

从另一个角度来看，法定数字货币的应用对于监管者来说具有更明显的意义和优势。 中国人民银行可以更方便地收集与国家金融政策有关的信息，制定相应的宏观调控； 开展人民币跨境收支、自贸区资金监测、外汇资产负债等业务专项监管。

法定数字货币对数据治理的影响

数据治理是对数据资产管理行使权力和控制的活动的集合，包括规划、监控和执行。 数据治理功能指导如何执行数据标准和数据质量等数据管理功能。 法定数字货币改变了数据的底层结构，可以激发出大量潜在的应用场景。 基于多中心应用场景，不同机构共同参与业务应用规划和系统建设，过程中不可忽视数据治理。

法定数字货币的普及将带来更复杂的商业应用。 从银行精准营销、风险识别等应用场景来看，数据与运营的结合会更加紧密，需要更细的数据粒度。 与传统交易数据相比，纯资金交易账本具有更好的数据质量； 但受智能合约等新技术启发的多机构、多利益相关者应用场景将成为常态，数据结构和数据模型将更加复杂。 在这样的大数据环境下，应用会对数据质量和数据标准提出更高的要求。

从数据架构上看，首先要尝试应用新的分布式技术来承载法定数字货币的交易数据存储，同时使用新的数据管道和传输技术来支撑项目建设。 此外，如何在混合异构环境下实现数据资产的统一管控，避免大数据系统成为难以管理的黑匣子，也是大数据技术应用需要面对的关键问题。

最后，数据安全和数据隐私的重要性将比以前进一步增强。 跨境融合、多机构合作的法定数字货币应用需要更加严格的数据安全管理，尤其要注意遵守相关法律法规和政策。

智能合约和人工智能的简单概念

智能合约可以作为法定数字货币的关键技术。 智能合约是运行在法定数字货币上的软件代码。 一些外部数据触发智能合约，然后修改其他数据。 智能合约使我们能够在法定数字货币上编写所需的功能，并且可以取代许多昂贵或低效的中介机构来执行功能。 智能投顾作为人工智能在金融领域的重要应用，与智能投顾中“智能”的概念有很大的相似之处：智能合约是自动化的支付指令执行工具，而智能投顾对应的是自动化的资产标的推荐。

需要强调的是法定数字货币对比特币的影响，智能合约中智能的概念与人工智能的智能（Intelligence）有很大区别，但也有一定的联系。 智能合约中使用的参数可以是简单的专家规则，也可以通过机器学习模型训练得到，但总的来说都有助于实现“用”数据和“养”数据的结合。 对于大数据智能化在金融行业的发展起到推动作用。

总结与展望

对于银行来说，大数据已经成为当前最突出的矛盾、潜力和机遇的聚集点。 同时，大数据也是各种金融科技的中心交汇点。 大数据已成为银行的战略资产。 与其他新产品和新资源相比，银行在大数据方面的能力复制难度更大。 此外，人工智能本质上是数据驱动的机器智能。 在相关应用的建设和发展中，银行需要从两个方向继续加强自主管控。 一是智能模型的研究和孵化，二是高效的建设和落地。 数据资产管理系统。

可以预见，银行大数据智能领域将热切期待法定数字货币的研究和应用不断深入。 在风险、营销、渠道、客户、运营等方面更丰富的数据资源和潜在的智能化应用，可以帮助银行进一步实现数字化转型。 同时，银行应进一步深化数据治理机制的建立和运行，在确保数据可用、可信、安全的基础上，建立更广、更深的数据文化。