党的十八届三中全会通过的《中共中央关于全面深化改革若干重大问题的决定》指出，加强金融基础设施建设，保障金融市场安全高效运行和整体稳定。贯彻落实这一要求，加强金融监管、防止发生系统性风险，需要借助大数据理念与技术的支持，构建稳定均衡的大金融体系。

　　由美国住房按揭信贷市场的次贷危机引发的国际金融危机发生发展的过程说明，构建稳定均衡的大金融体系，离不开大数据理念与技术的支持。危机前的美国金融体系，受制于信息化理念与技术的不足以及监管理念的画地为牢，金融机构的数据采集范围狭窄、机制僵化。金融机构通过衍生品创新规避监管，微观衍生品的运行使观察货币政策效果的中间指标失灵，也使金融监管部门缺乏连续完整的关键数据，无法在系统风险的形成阶段及时发现问题，危机爆发后又因缺乏正确的预测而不能采取正确的行动。监管当局没有足够的金融市场数据，缺乏各金融机构间的交易信息，相关数据碎片化，难以评估各金融机构的风险暴露规模及其对结构性产品价格的敏感程度，无法准确评估整个金融体系的稳定性。金融机构也因缺乏全面准确的数据，很难估计交易对手的风险暴露程度。金融机构间错综复杂、相互关联的信息缺失成为预测与治理危机的主要障碍，政府未能识别金融机构间、金融市场间以及机构和市场间的风险传染途径，于是，流动性危机很快演变成全面的信用危机，直至全球金融危机。

　　大数据技术与理论的出现为大金融体系的构建带来了切实可行的机遇。2012年联合国发布的《大数据促发展：挑战与机遇》白皮书指出，大数据对于各国政府来说是一个历史性的机遇，可以使用极为丰富的数据资源来对社会经济进行前所未有的实时分析，帮助政府更好地预测经济运行。大数据的核心理念在于，一切均可量化，数据运用时不追求精确而是在混杂数据的现实条件下追求时效，大数据最根本的应用在于预测。这一理念对于大金融体系的构建具有重要的现实意义。

　　一般来说，金融体系的稳定是建立在一些重要均衡基础上的，这些均衡包括货币供求、资本市场和国际收支等。其中一个方面的均衡被破坏，其他几个方面也会随之变动，导致不同规模、不同程度的金融危机。以大数据为基础的大金融体系构建，应将这几个方面的均衡包含在内。就金融体系内部而言，应打破表内表外业务的界限，在严格监管金融业务关键点基础上，将尽可能宽泛的业务加以量化，纳入监管当局的备案数据体系；同时整个金融体系与国民经济运行的其他体系的业务也要尽可能量化，构建相互关联的大数据系统。这个系统可分为货币供求、资金借贷、资本市场和国际收支四个子系统，整合央行、外汇管理局、海关、财政、交易所、金融机构等的结构化和非结构化数据，建立并筛选宏观货币供求、微观资金流通、资本市场交易、国际收支体系内部及各体系间关系的各种关联模型，及时反映几大系统间的变化，在可能的情况下进行连续的情景模拟和压力测试，动态反映金融与实体经济的现状，及时发现金融和经济危机的苗头并制定相应政策予以化解。这种基于大数据的金融体系，将成为经济金融信息化的优良基础设施，改变过去凭经验直觉的行政管理方式，使金融监管工作更加快速、精准、高效。

　　（作者单位：中国人民大学财政金融学院）