编者按：本文从复杂网络、监管报送、数据治理、人工智能等角度，讨论法定数字货币对银行大数据智能应用的影响。

行业背景：从中本聪发表比特币白皮书开始已经过去了9年时间，数字货币受到产学研各界的广泛关注。目前全世界已有超1200种私人数字货币或代币被发行。与此同时，多个国家的中央银行均发表过其对于法定数字货币的研究报告。

发展现状：对于法定数字货币法定数字货币的研究应用，能够重塑大数据的基础，提供更丰富的大数据源，可以解决账本数据可信性和数据质量等问题，为大数据智能的深入应用奠定基础。与此对应，商业银行大数据体系应该配合推进智能化应用的预研和落地，促进数据资产价值的发挥和提升。

构建数字货币交易网络

基于可追溯账本可以构建数字货币交易的复杂网络，从立体维度来审视金融支付体系中的客户交易数据。这部分数据中隐藏着客户的交易行为与习惯、客户间的资金往来关系、客户间的资金流向及规律等高价值信息。通过深入分析客户间的资金网络关系，可以从中找出具有较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部的整体交易行为，可以发现隐蔽的可疑交易线索；通过分析客户间交易关系的行为模式和演变规律，可以对客户的资金使用习惯做出更准确的预测。

复杂网络在银行业中的应用非常普遍，通常客户会存在于多个关系网络中。除资金关系外还可通过相同公司名称、相同地址、相同电话、相同设备、相同法人、相同代理人及亲属关系等信息组成不同的关系网络。法定数字货币的应用，能够增加新的关系模式，尤其是智能合约对应更加丰富的应用场景，从而提升多维度网络视角下的客户洞察能力。

这些网络可按不同的方式进行分类，从结构复杂度上可分为单层网络和多层网络；从变化的频率上，可分为每日都会发生变化的动态网络和相对稳定的平稳网络；从组成网络关系的边的特征上，可分为行为关系网络和属性关系网络。通过将包含不同信息的网络相叠加，多个网络中的交集数据往往具有特殊的意义和价值。

不同关系组成的网络在不同场景中其价值和作用各不相同，而由客户资金流水组成的关系网络是关系网中蕴涵信息最丰富、最复杂、最精彩的部分，这部分网络在法定数字货币背景下得到最大的强化。

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、位置等主题的数据依然可以沿用传统的定义模式，包括数据标准和元数据都可以直接使用现有金融标准体系下制订的内容。主要的变化在于账户和交易数据层面，可追溯的完整账本提供接近完美的数据原矿，从宏观和微观层面都可以开展大量的分析挖掘应用。

当然，最直接的应用会发生在监管统计报送领域。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，对监管数据的粒度要求越来越高。伴随银行业务的高速发展，一系列业务变革要求监管统计必须紧随其脚步。监管机构对银行报送的数据需求呈现业务范围越来越广，数据量越来越多、报送要求调整频繁的趋势。监管数据范围也呈现从统计汇总数据向明细数据发展的趋势，比如人民银行要求报送存贷款明细，银监会要求EAST报送等，并且监管机构对报送数据质量的要求越来越高。

可以预期，对于法定数字货币的研究应用能够极大地优化统计报送工作效率和效果，传统报送内容能够适当减少，在统一数据标准下的高质量数据也能够更好地满足监管的需求。

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集合，包括规划、监控和执行，数据治理职能指导数据标准、数据质量等数据管理职能如何执行。法定数字货币对数据的底层架构进行变革，能够激发大量的潜在应用场景。基于多中心化的应用场景，不同机构共同参与业务应用规划和系统建设，过程中对于数据治理绝不能忽视。

法定数字货币的流行会导致更加复杂的业务应用，从银行精准营销、风险识别等应用场景来看，数据与运营的结合将更紧密、要求数据粒度更细。相比传统交易数据，单纯的资金交易账本具有更好的数据质量；但是在智能合约等新技术激发下的多机构、多干系人应用场景会成为常态性模式，数据架构和数据模型会更加复杂。在这样的大数据环境下，应用对于数据质量、数据标准的要求会有所提升。

从数据架构看，首先需要尝试应用新的分布式技术承载法定数字货币的交易数据存储，同时要使用新的数据管道和传输技术支持项目建设。另外，如何在混搭的异构环境中实现对数据资产的统一管控，避免大数据系统成为不可管理的黑盒子，是应用大数据技术需要面对的关键问题。

最后，数据安全与数据隐私的重要性将比以往得到进一步提升，跨界整合、多机构合作的法定数字货币应用，要求进行更加严格的数据安全管理，特别是注意遵守相关的法律法规政策。

关于智能合约与人工智能的概念关联

智能合约作为法定数字货币的关键技术，是运行在法定数字货币上的软件代码，由一些外部数据来触发智能合约，然后对另外一些数据进行修改。智能合约可以使我们在法定数字货币上编写需要的功能，还可代替许多昂贵或效率低下的中介机构来履行职能。智能投顾作为人工智能在金融领域的重要应用，智能合约和智能投顾中的“智能”概念有很大的相似性：智能合约是自动化的支付指令执行工具，智能投顾对应着自动化的资产标的推荐。

需要强调的是，智能合约中的智能概念和人工智能的智能（Intelligence）有很大的区别，但也存在一定的联系。智能合约中用到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获得，但总体上都有助于实现“用”数据和“养”数据的结合，对于大数据智能在金融业的发展发挥促进作用。

总结与展望

对银行来说，大数据已成为当前最突出的各种矛盾、各种潜力、各种机遇的一个集合点，同时大数据也是各项金融科技的中心交汇枢纽。大数据成为银行的战略性资产，相较其他新的产品和资源，银行在大数据方面的能力更加难以复制。另外，人工智能本质上也是数据驱动的机器智能，在相关应用的建设和发展过程中，银行需要在两个方向持续加强自主可控，一是智能化模型的研究与孵化，二是建设实施高效的数据资产管理体系。

可以预期，银行大数据智能领域会热切期盼法定数字货币研究与应用的持续深化。更加丰富的数据资源，在风险、营销、渠道、客户、运营诸多领域的潜在智能化应用，能够帮助银行进一步实现数字化转型。与此同时，银行要进一步深化数据治理机制的建立和运转，在确保数据可用、可信、安全的基础上建立更广泛深入的数据文化。

（本文作者皆就职于中国光大银行信息科技部 ）