大數據分析在數字貨幣中的應用
姚前李連三
在以網絡化和數字化為基本特征的新經濟時代，數字貨幣體系的運行日趨回歸本質，表現為貨幣數據流的生成、流轉、交換、存儲、計算以及相關衍生服務。大數據的意義在于從海量數據中及時識別獲取信息價值、發現主要運行指標之間的關聯，為數字貨幣體系的運行、調控、貨幣政策實施乃至貨幣體系從紙質向數字轉軌過程提供有力支撐。
大數據分析及其在金融領域的應用
云計算、物聯網、移動互聯、社交媒體等信息技術和應用模式的快速發展，促使全球數據量急劇增加，推動人類社會邁入大數據時代。一般意義上，大數據是指利用現有理論、方法、技術和工具難以在可接受的時間內完成分析計算、整體呈現高價值的海量復雜數據集合。大數據呈現出多種特征：在數據量方面，當前，全球所擁有的數據總量已經遠遠超過歷史上的任何時期，且數據量的增加速度呈現倍增趨勢；在數據速率方面，數據產生、傳播的速度更快，在不同時空中流轉，呈現出鮮明的流式特征，更為重要的是，數據價值的有效時間急劇減少，也要求越來越高的數據計算和使用能力；在數據復雜性方面，數據種類繁多，在編碼方式、存儲格式、應用特征等多個方面也存在多層次、多方面的差異性，結構化、半結構化、非結構化數據并存；在數據價值方面，數據規模增大到一定程度之后，隱含于數據中的知識的價值也隨之增大。
大數據的計算模式可以分為批量計算（batch computing）和流式計算（stream computing）兩種形態。批量計算首先進行數據的存儲，然后再對存儲的靜態數據進行集中計算，適用于實時性要求不高但數據的準確性和全面性更為重要的應用場景。流式計算中，無法確定數據的到來時刻和到來順序，也無法將全部數據存儲起來，因此，不再進行流式數據的存儲，而是當流動的數據到來后在內存中直接進行數據的實時計算，適用于實時性要求很嚴格但數據的精確度要求稍微寬松的應用場景。Hadoop是典型的大數據批量計算架構，由HDFS分布式文件系統負責靜態數據的存儲，并通過MapReduce將計算邏輯分配到各數據節點進行數據計算和價值發現；Twitter的Storm、Yahoo的S4則是典型的流式數據計算架構。
目前，金融業使用批量計算創建企業級的數據倉庫，實現內部和外部數據的統一存儲，通過對業務數據建模，找到了更多的數據關聯關系，為管理決策精準營銷提供數據支持，從而實現業務優化和創新。使用流式計算模式，實時處理大數據，幫助金融機構應對各類金融欺詐風險，開展實時智能決策，預測客戶消費行為等。另外，金融機構利用深度學習技術，發揮人工智能在圖像、語音、自然語言處理等方面的優勢，實現技術性突破，整合更多的數據資源，預測金融消費者行為，實現市場營銷和風險控制等，也取得了非常良好的效果。
一些國家的中央銀行也積極擁抱大數據，有的甚至提出了大數據央行的概念，運用大數據對宏觀經濟進行預測，指導貨幣政策效果分析、實施宏觀審慎監管等。未來，隨著數字貨幣走進央行的貨幣供應量序列，在數據脫敏的情況下，如何運用大數據分析，從中觀和宏觀的視角精確分析貨幣政策實施、金融穩定等問題，將成為大數據分析的另一重要領域。
貨幣發行技術的進步為大數據分析
奠定基礎
貨幣發行技術一直在不斷演進，從實物貨幣、金屬貨幣，再到紙質貨幣，均是以有型的形態存在，在交換過程中均需要實際給付，發行技術主要涉及冶煉、鑄造、測量、紙張、油墨、印刷等領域。貨幣當局通過鑄造技術、印刷技術的升級等，主要是為了兩個目標：一是提升印刷的精美性，便于流通；二是為了提升防偽能力，盡量減少假幣的發生。
但迄今為止，貨幣發行技術進步與大數據分析關聯程度都比較弱，貨幣運行相關數據基本通過后驗式統計與估算來形成。這就導致貨幣在現實流通中存在較大不確定性。比如，由于缺乏實時有效的監控手段，貨幣發行后真正進入流通領域發揮交易手段的到底有多少？這些貨幣被應用的主要場景有哪些？貨幣流通速度怎么樣？諸如此類的問題往往很難找到確切的答案。
數字貨幣的出現將改變這一局面。數字貨幣技術徹底擺脫了傳統貨幣使用的技術，完全使用基于互聯網的一系列技術手段，包括區塊鏈技術、密碼算法技術等，以確保數字貨幣在網絡上可以暢通無阻地使用。尤其是對法定數字貨幣而言，其貨幣的創造、記賬等都是由央行或者央行組建的聯盟中心來完成的，央行是造幣者、發行者，一些關鍵核心節點是記賬者，普通節點是運用數字貨幣進行交易的經濟主體。在這一技術體系中，央行擁有最高的決策和業務權限。由于數字貨幣的上述特質，大數據分析在貨幣發行和監控過程中就有了用武之地。在數據適當脫敏的情況下，央行可以運用大數據對貨幣的發行、流通、儲藏等進行深入的分析，了解貨幣運行規律，為貨幣政策、宏觀審慎監管和金融穩定性分析等干預需求提供數據支持。
大數據分析在法定數字貨幣運行體系中的應用
作為貨幣運行體系的組織實施者和直接管理者，在法定數字貨幣體系這一金融基礎設施的建設過程中，央行需要明確自己在法定數字貨幣運行體系的大數據主體責任。在法律許可的范圍內，央行應推進數字貨幣大數據頂層設計及相關基礎設施建設，主動運用大數據分析方法，服務于貨幣政策運行和金融穩定，加強對于貨幣體系轉軌運行的監測監管，提升央行對貨幣運行的調控能力。目前全球主要經濟體都尚未實際運行法定數字貨幣，無法開展實證分析。僅從理論和邏輯推演視角，研究法定數字貨幣運行體系的大數據應用，我們認為應該在以下幾個方面著力。
一是系統性開展法定數字貨幣大數據體系頂層設計和基礎設施構建工作。從時域上，要提取數字貨幣發行、流通、交換、貯藏、回收的全生命周期關鍵基礎數據，為進一步的模型構建、仿真、分析和調控夯實基礎。從空間域上，構建數字貨幣運行分布云圖，清晰勾畫法定數字貨幣運行的規模、地點、時間，并進行空間標注，形成數字貨幣運行分布的實時云圖，清晰地了解數字貨幣的運行區域和投放重點域，為精準施策做好準備。從系統設計上，要注重大數據基礎設施的強健性和拓展性，根據數據層、接口層、服務層和應用層劃分，保證數據收集、分析模型、應用接口都具有良好的安全性、靈活性和一定程度的開放性。
二是科學遴選相關數字貨幣分析指標體系。從可觀性、可控性、相關性和穩定性維度，測度關鍵的數字貨幣總量性指標和價格信號類指標，進一步仿真分析數字貨幣調控工具類指標的影響。關注數字貨幣供應量以及貨幣層次的結構性變化，及時洞察金融資產結構趨勢。關注數字貨幣對于貨幣需求模型的影響，分析需求模型中交易動機、預防動機、投機動機的權衡變化，可以更好預測貨幣投放需求。關注數字貨幣流通速度的變化，通過對每一筆數字貨幣流動的時間、速率進行準確的測量，借助加權平均分析，可以比較清晰地考察法定數字貨幣流通的平均速率，進而判斷出貨幣供應量的變化規律，對于精準調控數字貨幣的投放數量、投放頻率等具有很好的參考價值。關注貨幣乘數測量，通過大數據分析提高法定數字貨幣測量的準確性，無疑對于提升貨幣乘數具有重要意義。此外，要通過構建模型來仿真運行和比較分析數字貨幣的貨幣政策中介目標以及干預工具，在總量型工具和價格型工具中開展比較分析。
三是著力在數字貨幣體系對于傳統貨幣運行體系以及傳統金融基礎設施的關聯與影響上。從法定數字貨幣發行之日起，就意味著貨幣體系進入了轉軌期。從現有貨幣體系到數字貨幣體系需要一個過程，數字貨幣與傳統紙幣體系將長期共存。數字貨幣大數據分析要在數字貨幣體系與傳統貨幣體系的關聯路徑、影響機理以及作用機理上開展工作，重點分析數字貨幣對于整體性貨幣供給、貨幣需求、貨幣流通速度、貨幣乘數、金融穩定性的沖擊性影響，為轉軌工作做好服務。同時，數字貨幣必然會對支付結算體系等金融基礎設施的運行效率和安全性能產生重要影響，大數據分析也要著力在數字貨幣的支付、結算、信用體系等關鍵領域特性的監測監管。
四是數字貨幣的大數據分析要有利于新經濟運行和金融安全。隨著越來越多的經濟活動通過互聯網開展，虛擬經濟的規模越來越大，傳統紙質貨幣愈發顯現出其局限性。隨著法定數字貨幣的出現，貨幣服務經濟生活的功能如虎添翼，央行也可借此更好地了解宏觀經濟特別是虛擬經濟的運行狀況，分析貨幣在虛擬領域的應用，實現貨幣服務對經濟交易領域的全覆蓋。法定數字貨幣的流通，會取代虛擬經濟中準或類數字貨幣，并依靠國家的公信力，維護貨幣發行的權威性和公信力，確保金融體系運行、經濟體系運行穩定。■
作者姚前系中國人民銀行科技司副司長兼中國人民銀行數字貨幣研究所籌備組組長；李連三系中國人民銀行征信中心研究發展部總經理
（責任編輯張林）
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責任編輯：蔡越坤
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