外汇大数据在基层外汇管理的运用
大数据背景下加强外汇管理事中事后监管的思考
大数据背景下加强外汇管理事中事后监管的思考随着大数据技术的快速发展和广泛应用，各行各业都面临着巨大的变革和挑战，外汇管理也不例外。
在过去，外汇管理往往依靠人工审核和监管，效率低下且容易出现漏洞。
而在大数据背景下，利用大数据技术来加强外汇管理的事中事后监管成为了可能。
一、大数据技术在外汇管理中的应用1.数据采集：传统的外汇管理中，数据的采集是非常困难的，需要从不同的渠道和系统中收集数据，然后进行整合和分析。
而大数据技术可以快速采集各类数据，包括财务数据、经济数据、市场数据等，可以实现实时数据的监控和分析。
2.数据存储：传统的外汇管理中，数据存储通常采用关系型数据库，存储量有限且难以扩展。
而大数据技术可以采用分布式存储系统，如Hadoop和Kafka等，可以存储大量的数据，并且支持横向扩展。
3.数据清洗和预处理：传统的外汇管理中，数据的质量往往难以保证，需要进行数据清洗和预处理，而这些工作通常需要大量的人力和时间。
而利用大数据技术，可以快速对数据进行清洗和预处理，去除异常值和重复值，并对数据进行统一格式化和标准化。
4.数据分析和建模：传统的外汇管理中，数据分析和建模通常依靠统计学方法和人工经验，效果有限且容易出现主观偏差。
而利用大数据技术，可以对海量的数据进行分析和挖掘，建立精确的模型，提高预测和决策的准确性。
1.建立全面的外汇数据平台：建立一个全面的外汇数据平台，对各类外汇数据进行收集、存储和管理，实现数据的共享和协同分析，提高数据的利用价值和效率。
2.建立外汇风险评估模型：利用大数据技术，建立外汇风险评估模型，对外汇市场的波动和影响因素进行分析，评估外汇交易的风险和收益，为外汇管理提供决策依据。
3.加强外汇交易监测和预警：利用大数据技术，对外汇交易进行实时监测和预警，对异常交易、操纵市场等行为进行识别和预警，并及时采取措施进行干预和调整。
5.加强外汇市场的调控和监管：利用大数据技术，对外汇市场进行实时监测和分析，监控市场的波动和风险，及时采取措施进行调控和干预，维护外汇市场的稳定和健康发展。
大数据在外汇管理领域的应用研究
大数据在外汇管理领域的应用研究随着大数据技术的发展和应用，各行各业都迎来了巨大的变革和机遇。
外汇管理领域也不例外，大数据的应用为外汇管理提供了更多精准的分析和决策依据。
本文将探讨大数据在外汇管理领域的应用研究。
一、大数据分析对外汇市场趋势的预测外汇市场是一个高度波动的市场，受到多种因素的影响，预测市场趋势对于外汇管理者至关重要。
借助大数据分析，可以对市场进行更加精准的预测。
通过收集和分析大量的外汇市场数据，外汇管理者可以了解市场的规律和趋势，并通过算法模型进行预测。
大数据分析可以处理庞大的数据量，并提取有效的信息，帮助外汇管理者做出更明智的决策。
二、大数据风险管理与控制外汇市场虽然存在巨大的机遇，但同时也伴随着风险。
风险的把控是外汇管理的重要任务之一。
大数据分析可以帮助外汇管理者更好地识别和管理风险。
通过建立大数据风险模型，可以对不同风险因素进行监控和评估，及时预警和调整。
大数据分析还可以通过对历史数据和市场动态的分析，提供更全面、准确的风险评估报告，为决策者提供参考。
三、大数据在外汇管理决策中的应用外汇管理决策需要综合考虑市场趋势、风险因素以及经济政策等多个因素。
传统的决策依赖于经验和直觉，但大数据分析可以提供更科学、客观的决策依据。
通过对大数据的深入分析，外汇管理者可以获取更全面的市场信息、客户需求等方面的数据，辅助决策制定。
大数据还可以通过建立智能决策模型，提供个性化、精准的决策支持。
四、大数据在外汇监管中的应用外汇监管是确保外汇市场规范运作和交易安全的重要环节。
传统的监管方式主要依赖于人工审查，但是人工审查存在效率低、覆盖面窄等问题。
利用大数据的分析能力，可以对外汇交易的数据进行自动化处理和监控，有效识别潜在的违规行为和风险。
大数据还可以通过建立监管模型，实现对市场参与者的监管和评估，促进外汇市场的健康发展。
五、大数据在外汇管理中的挑战和前景尽管大数据在外汇管理中有诸多优势和应用价值，但也面临着一些挑战。
大数据背景下加强外汇管理事中事后监管的思考
大数据背景下加强外汇管理事中事后监管的思考在大数据背景下，加强外汇管理事中事后监管是十分必要的。
随着全球经济的发展和国际贸易的增长，外汇市场变得愈发复杂和庞大。
外汇市场的波动和风险对国家经济的稳定和安全具有重要影响，管理监管就显得尤为重要。
大数据技术可以为外汇管理部门提供更全面、准确和及时的数据支持。
现在，外汇市场的数据量非常庞大，交易速度非常快，传统的手工处理方法已经不能满足管理监管的需要。
利用大数据技术，可以将外汇市场的数据进行实时的采集、整理和分析，帮助管理部门更好地了解市场状况，发现异常情况。
可以利用大数据技术对外汇交易数据进行实时分析，通过发现大额交易和异常波动等情况，及时采取相应的监管措施，保障市场的稳定和安全。
大数据技术可以提供更为智能化的监管工具和方法。
通过大数据技术，可以对外汇交易过程进行全面跟踪和分析，从而发现交易异常的可能性。
可以利用机器学习算法来建立交易模型，对交易数据进行实时分析，并通过比对历史数据和特定模式，发现潜在的欺诈行为和风险因素。
可以利用大数据技术对交易数据进行自动判读和筛选，减少人为操作的主观性和错误性，提高监管效率和准确性。
大数据技术可以促进外汇管理部门与其他监管部门之间的协作和信息共享。
在大数据背景下，信息的共享和交互成为可能，不同监管部门可以通过共享数据和资源，实现对外汇市场的更好监管。
可以利用大数据技术将外汇交易数据与金融机构的风险评估数据进行整合，帮助管理部门更好地把握金融风险的动态变化。
通过大数据技术，可以对不同监管部门的数据进行集成和分析，帮助决策者更好地了解市场的发展趋势和不同因素之间的关联性，从而有针对性地制定和调整监管政策。
在大数据背景下，加强外汇管理事中事后监管是十分重要和必要的。
通过利用大数据技术，可以更好地了解外汇市场的情况，加强对市场的监管和控制，提高监管的科学性和准确性，维护市场的稳定和安全。
大数据技术还可以促进监管部门之间的信息共享和协作，更好地应对外汇市场的风险挑战，推动外汇管理工作向更加智能化和高效化的方向发展。
基层外汇管理工作总结
基层外汇管理工作总结
外汇管理工作是我国金融体系中非常重要的一环，尤其是在基层金融机构中，外汇管理工作更是至关重要。
在过去的一段时间里，我们基层外汇管理工作取得了一些成绩，同时也面临着一些挑战。
在此，我对基层外汇管理工作进行总结，希望能够对今后的工作提供一些参考和借鉴。
首先，我们在外汇管理工作中取得了一些成绩。
通过加强外汇管理制度建设，加强外汇监管力度，加强外汇风险防范等方面的工作，我们成功地保障了基层金融机构的外汇资金安全，有效地防范了外汇风险，为基层经济的发展提供了有力的支持。
其次，我们也面临着一些挑战。
随着我国经济的不断发展，外汇管理工作也面临着新的形势和新的挑战。
外汇市场的波动性增加，外汇管理的复杂性增加，外汇风险的隐患增加等问题，都给我们的工作带来了一定的压力和挑战。
针对以上情况，我认为我们需要在以下几个方面进行加强和改进。
首先，加强外汇管理制度建设，健全外汇管理的各项规章制度，完善外汇管理的各项流程和制度。
其次，加强外汇监管力度，加大对基层金融机构的外汇监管力度，及时发现和解决外汇管理中的问题和隐患。
再次，加强外汇风险防范，加强对外汇风险的识别和防范，及时采取有效措施，防止外汇风险的发生。
总的来说，基层外汇管理工作是一项非常重要的工作，它关系到基层金融机构的安全稳健经营，也关系到我国金融体系的稳定和发展。
我们要不断总结经验，加强学习，不断提高自身的工作能力和水平，为我国金融体系的稳定和发展做出更大的贡献。
希望我们的基层外汇管理工作能够在未来取得更好的成绩！。
大数据背景下加强外汇管理事中事后监管的思考
大数据背景下加强外汇管理事中事后监管的思考随着信息技术的发展和运用，大数据已经成为各个领域的重要工具和资源。
外汇管理作为国家金融管理的重要组成部分，也在大数据背景下迎来了新的发展机遇。
大数据分析技术可以让监管机构更加迅速、准确地获取外汇市场信息，监测外汇市场波动，预警金融风险。
在此基础上，外汇管理部门可以加强事中事后监管，提高外汇管理的有效性和监管的效率。
一、大数据技术在外汇管理中的应用1、市场监测借助大数据技术，外汇管理部门可以通过监测外汇市场各类数据，包括交易数据、外汇储备数据、国际收支数据等，实时掌握市场变化，预警市场风险。
例如，大数据技术可以对外汇市场中的交易行为进行分析，如交易量、交易频率、交易金额等，以预测货币汇率持续上涨或下跌的趋势，并在适当的时候采取措施来稳定市场。
2、问题诊断外汇管理部门可以通过大数据技术对金融市场中的异常情况进行分析，包括信用卡欺诈、洗钱、虚假报表、非法行为等，进一步提高监管部门的识别风险和防范风险的能力。
3、风险评估利用大数据技术进行风险评估，可以比传统方法更加精确、全面的评估风险状况，并制定科学、有效的风险应对对策。
例如，可以对特定行业的财务数据、贷款数据、交易数据等进行分析，识别出行业内不良贷款、风险客户及风险度等，并由监管部门监控预警。
1、明确监管范围外汇管理部门应当制定完善的外汇管理规章制度，准确明确监管范围，及时监管外汇市场中的各种交易行为，防范风险。
2、加强监管机构间的协作加强监管机构间的协作，共同推动外汇管理事中事后监管工作的实施和协调。
外汇管理部门要与监管部门建立紧密的联系，共享信息资源，协作开展监管工作，共同维护金融市场的稳定。
3、强化监管手段外汇管理部门应当建立科学、有效的监管手段，采用大数据技术进行市场监测、风险诊断和风险评估，及时发现并处理交易市场中出现的违规行为和不良交易行为，并加大惩处力度，规范交易市场中的各种行为。
4、优化监管服务外汇管理部门应当根据大数据分析提供的真实、全面的数据信息，积极探索和开展科学、合理的监管服务，为企业和个人提供优质的外汇管理服务，降低外汇交易的审批和管理成本，提高外汇市场的效率。
大数据背景下加强外汇管理事中事后监管的思考
大数据背景下加强外汇管理事中事后监管的思考随着经济全球化的深入发展，外汇市场成为金融市场的重要组成部分。
大数据技术的兴起，为外汇管理事中事后监管提供了全新的思路和手段。
加强外汇管理的事中事后监管在维护金融市场稳定和安全方面具有重要意义。
本文将从以下几个方面进行探讨：外汇管理的重要性、大数据技术的应用、事中事后监管的实现途径等。
一、外汇管理的重要性外汇管理是国家宏观经济管理的重要组成部分，也是金融市场的核心之一。
外汇管理的主要任务是：保持外汇储备充足、维护汇率稳定、确保经济金融安全等。
随着外汇市场的日益复杂以及国际金融市场的波动，外汇管理的工作也变得越来越繁琐。
特别是在金融危机的影响下，外汇市场风险更加突出，外汇管理的任务更加严峻。
因此，加强对外汇管理的事中事后监管是必要的。
二、大数据技术的应用大数据技术是指利用海量数据，通过高度智能化的算法、方法和工具，挖掘出隐藏在数据中的价值和规律，帮助用户进行判断和决策的技术。
大数据技术在外汇管理的事中事后监管方面，可以发挥巨大的作用。
1.风险控制大数据技术可以通过对市场数据的分析，掌握外汇市场的实时动态，较早地发现市场风险。
例如，对外汇市场进行实时监控，通过数据挖掘技术分析汇率走势，掌握市场流动性变化情况，以及外汇市场各方参与者的交易情况等信息，及时发现市场异常情况，规避风险。
2.业务运营大数据技术还可以对外汇交易的市场行情、客户需求、交易方式等数据进行分析，优化业务流程、提升业务效率和客户满意度。
例如，对交易数据进行分析，可以制定更加精准的交易策略和产品组合，提高交易盈利水平。
3.反洗钱大数据技术可以应用于反洗钱工作，通过对大量数据进行分析，识别异常交易和洗钱风险。
例如，依据客户交易行为模式，通过机器学习算法进行识别和分析，识别涉嫌洗钱的交易行为。
三、事中事后监管的实现途径针对外汇管理的事中事后监管，可以采用以下几种途径：1.信息系统建设建立完善的信息系统，对外汇市场进行实时监控，及时发现市场异常情况，采取相应的应对措施。
大数据背景下加强外汇管理事中事后监管的思考
大数据背景下加强外汇管理事中事后监管的思考在大数据背景下，加强外汇管理事中事后监管是一项重要的任务。
外汇管理事中事后监管是指对外汇市场活动进行监督、监测和检查，依法对外汇违规行为进行处罚和打击，确保外汇市场的稳定、健康和有序运行。
大数据技术的发展为外汇管理事中事后监管提供了更高效、更准确的手段。
大数据技术可以实现对外汇市场的全面监测和分析。
通过收集、整理和分析大量的外汇市场数据，可以及时掌握外汇市场的动态和趋势，发现异常交易行为和异常市场波动，为及时采取应对措施提供决策支持。
大数据技术可以实现对外汇违规行为的自动识别和风险评估。
借助人工智能算法和大数据分析模型，可以对大规模的外汇交易数据进行自动化处理，识别出潜在的违规行为和交易异常，实现对交易风险进行早期预警和风险评估。
这不仅可以减少人工干预的误判和疏漏，还可以提高监管效率和监管精度。
大数据技术可以实现外汇管理的智能化和精细化。
通过建立智能监管平台和智能监管系统，可以实现对外汇市场交易活动和风险的全程监控和跟踪，对重点市场主体实施动态监管和风险预警。
通过大数据分析和挖掘，可以发现和分析外汇市场交易的规律和趋势，优化监管模式和机制，提高监管的科学性和有效性。
加强外汇管理事中事后监管还需要加强跨部门合作和信息共享。
大数据技术提供了实现信息共享和数据互联互通的技术手段，可以实现不同部门之间的信息共享和协同决策，提高监管行动的一致性和协同性。
还可以通过建立统一的外汇管理信息平台和数据库，整合各部门的外汇监管数据，实现对外汇市场信息的整体把握和综合分析，提高对外汇管理事中事后监管的科学性和准确性。
在加强外汇管理事中事后监管的过程中，还需要加强法规制度建设和规范市场秩序。
一方面，应加强对外汇市场的监管法规和规章制度的完善和修订，强化对外汇违规行为的处罚和打击力度，提高违法成本和风险，形成有效的外汇市场秩序和规则。
应加强对外汇市场参与者的教育和培训，加强对外汇市场工作人员的岗位培训和职业道德教育，提高从业人员的自律意识和法律意识。
大数据背景下加强外汇管理事中事后监管的思考
大数据背景下加强外汇管理事中事后监管的思考
在大数据背景下，加强外汇管理事中事后监管是一项重要且必要的任务。
随着全球化的深入，外汇交易越来越频繁，涉及的各方越来越多，对外汇管理提出了更高的要求。
借助大数据技术，可以对外汇交易进行全面、准确和实时监管，提高监管效能和水平。
首先，大数据可以加强外汇管理事中监管。
事中监管是指根据外汇交易的实时数据进行监管。
传统的外汇监管主要依靠机构的报告和执法人员的抽查，容易出现漏报、弄虚作假的情况。
而通过采集和分析大数据，可以对外汇交易进行实时监控，并及时发现异常情况。
例如，通过大数据分析可以判断某个外汇交易是否符合规定的金额范围和时间范围，是否具有异常的交易模式等。
同时，大数据可以跨越机构的辖区界限，实现全面监管。
通过数据互联互通，监管机构可以共享外汇交易信息，对跨区域交易进行跨境监管，提高监管能力和水平。
此外，大数据还可以提高外汇管理的智能化水平。
传统的外汇管理主要依靠人工检查和判断，容易出现主观偏差和误判的情况。
而通过大数据分析，可以建立智能化的外汇管理系统，实现自动化的监管和判定。
例如，通过大数据分析可以建立风险评估模型，对外汇交易的风险进行评估和预测，提前发现和应对外汇风险。
同时，大数据分析可以对监管规则和制度进行修正和优化，提高外汇监管的科学性和准确性。
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外汇大数据在基层外汇管理的运用
摘要:外汇管理中会产生海量的业务信息。
利用大数据技术对外汇管理数据进行分析能有效提高监管效率。
本文从基层外汇管理角度对大数据在外汇管理中的应用进行了分析，并提出相关政策建议。
关键词:大数据;外汇;管理
随着国内外经济金融形势的不断变化和外汇改革的不断深入，外汇业务日益增长，外汇大数据电子化建设快速推进，基层外汇局充分运用外汇大数据极大地提高了外汇综合管理与监管服务质量与效率。
但同时很多新情况和新问题也开始不断呈现，给基层外汇管理工作带来巨大挑战。
一、大数据在外汇管理中的重要性
近几年，大数据能实现数据的分散采集、集中存储和高效处理，正日益成为国家基础性战略资源，不断被应用到政府部门、金融领域和市场主体监管与服务之中，成为推动依法行政、完善服务与监管的重要力量。
(一)大数据建设可以提升外汇业务监管效率。
我国外汇改革主要通过简政放权、职能转变，强化事中事后管理和主体监管，将大量外汇业务向银行前置。
这极大提高外汇交易效率，但也使银行程序性违规激增，贸易投资便利化与外汇业务真实性矛盾凸现，客观上要求外汇局加快大数据建设来提升主体监管效率。
另外，我国对外经济快速发展，外汇数据已是一个体量巨大的数据仓库，其集中管理和对外服务给大数据技术提供了很好的数据储备，这些为外汇大数据构建提供了良好的基础条件。
(二)大数据应用有利于外汇目标任务共享。
基层外汇管理运用大数据技术能加速外汇信息共享，有利于更好服务市场主体，实现监管目标。
一是加速简政放权和职能转变，促进涉外主体依法诚信经营;二是应用大数据能有效降低服务和监管成本，增强外汇服务与监管有效性，提高涉外管理部门科学决策和风险预判能力，实现部门监管与社会监督的有机结合。
二、外汇大数据在基层外汇管理的具体应用
当前，外汇数据信息应用范围较广，有内部应用与外部应用。
主要涉及部门有:外汇管理局、外汇承办银行、涉汇主体、相关涉外经济主管部门(工商、商务、税务、海关、招商、大数据局等)。
如何整合现有数据资源，发挥大数据在涉外
管理领域的作用具有重要意义。
(一)提升宏观审慎管理的前瞻性和预见性。
随着全球经济一体化的不断发展以及“一带一路”的不断推进，我们与世界经贸往来及金融合作日益密切，如辖区2015年出口国家和地区是21个，到2018年3季度就达到了52个。
大数据分析在宏观审慎管理中的地位显得越来越重，通过提升外汇大数据应用能力，能快速准确对国际收支形势作出研判与预测，促进国际收支平衡和宏观经济的稳定运行。
例如，通过外汇大数据分析能够准确掌握辖区出口产品分类情况及市场占比，便于政府及商务、招商部门及时作出市场调整，增强其产品市场预见性。
通过外汇大数据分析提升非现场监测能力和预警水平，提高风险评估准确性和政策指导前瞻性。
(二)提高监管服务的准确性和及时性。
外汇管理涵盖了所有涉汇主体，涉及经常项目、资本项目等各类外汇交易业务，利用人工从海量外汇交易数据中筛选可疑交易线索，在及时性与准确性方面存在明显不足，应用大数据技术分析有效提升异常交易主体筛查的准确性。
通过建立不同涉汇交易主体结构模型，并从海量外汇数据库中筛查可疑交易线索，精准监测违规主体行为，提高外汇监管的针对性和有效性。
通过大数据应用，可以对不同行业、不同涉汇主体、不同经济区域的外汇业务进行精准细分，制定了外汇大数据应用指标，以便准确锁定涉汇主体或社会关注的热点难点问题。
(三)全面性掌握涉外经济情况。
外汇大数据应用主要根据不同时期、不同范围进行汇总分析与提炼。
地方政府及相关涉外经济管理部门对外汇大数据需求强烈，可以根据不同部门、不同人员和不同需求给予有限信息共享。
就基层外汇局而言，每个季度都通过跨境系统进行数据提炼分析，得出自己需要的辖区海量外汇信息，再选择性送阅相关部门与人员。
同时，为确保外汇数据安全、可以对银行、企业和个人等部门外汇数据设置一定安全等级与权限，实行分级授权管理。
从上表可以看出，(Ⅰ级)数据相对比较宏观，大多都是可以对外公开的汇总数据;(Ⅱ级)数据属于中观数据，是提炼加工数据，通常是根据特定需要按行业或区县等某个领域或某个地域进行汇总分析与应用，相对Ⅰ级略高;(Ⅲ级)是微观级数据，是非常详细的元数据资料，包含有涉汇主体(银行、企业和个人)详细外汇数据信息，安全级别最高，通常是外汇管理部门必要时汇总分析，主要用于内部监管掌握。
(四)便于根据数据需求进行提炼分析。
基层外汇大数据适用性很强，有各种不同分析法。
本文主要针对常用的贸易进出口与收付汇等方面情况作了一些简要分析，如:辖
区企业进出口情况同比分析及排名、进出口国家与地区及一带一路国家金额及排名;企业收付汇情况同比分析及排名、企业对应的进出口国家收付情况及排名;进出口产品分类情况及市场占比;银行收付汇情况对比及排名、分区县进出口情况及相关对比排名、海关数据与外汇数据逐月差额对比情况及说明等。
如用于异常监测或业务管理方面，只要设置一定过滤条件并可筛查分析。
又如:对于中美贸易摩擦对贸易的影响，辖区可以对美国的进出口贸易或对一带一路国家和地区的贸易情况进行分析。
三、当前外汇大数据应用存在的不足
(一)对大数据应用认识不足。
大数据不仅包括结构化数据，还包括非结构化数据。
一是狭义的大数据认识是不够的。
目前外汇管理各业务条线数据基本采用传统的结构化查询，以二维表结构为存储单元的数据平台，难以满足大数据时代存储与处理需求;二是人才储备不足。
基层外汇管理部门人才应用方面存在重业务办理、轻分析应用的倾向。
三是数据衔接问题。
各业务条线数据与跨境系统获取的海量数据存在一定数据差额，未实时更新，导致部分条线数据与汇总数据不一致。
(二)标准不一制约数据信息共享。
规范化与标准化是大数据应用拓展的重要基础。
一是代码运用不规范，导致数据共享难。
总局通过代码标准化建设来完善公共代码管理，但与外部关联的关键代码(如人民银行金融机构编码)仍不兼容，导致数据共享难。
二是标准化缺失，影响数据应用成效。
由于各部门系统独立开发，导致跨部门数据标准不一整合难，造成数据资源浪费。
(三)数据分割降低数据运用效率。
一是部门数据垄断阻碍了数据共享，降低了联合监管水平和社会服务效率与应急处置能力。
如外汇局货物贸易系统与海关数据进行关联传导，但海关公布数据要在次月底才公布，较外汇数据分析明显滞后，影响监测分析及时性，严重削弱监管效率。
二是外部数据采集机制不健全。
由于未健全外部信息采集机制，无法获取外部升级信息，如涉及工商、公安、法院等外部数据信息(工商注册、个人身份、违规处罚等)采集渠道不畅通。
三是系统处理能力不强。
目前采用的集中式运算平台和条线分析运行效率不高，运行高峰时处理能力有限。
(四)数据安全管理体系不健全。
外汇数据信息主要来自金融机构、企业或个人数据，按照企业和相关商业保密原则，很多外汇数据不能共享。
目前外汇管理部门对外汇数据发布尚未形成统一安全标准，加之外汇大数据广泛应用较晚，相关管
理制度尚待完善。
如有的部门为防犯数据泄密风险而不进行外汇信息共享，也有的可能会把关不严导致数据外泄。
四、政策建议
(一)科学运用外汇大数据。
外汇管理部门应充分运用外汇大数据进行海量数据分析，找出主体交易规律特征，甄别数据变化，提高外汇数据利用价值。
一是转变工作理念，在传统数据监测基础上，引入大数据分析手段来提升外汇监管效率。
二是转变思维方式，充分运用大数据分析，可以在联合监管过程中提早预测警示。
三是重视人才培养，引荐基层外管部门复合型人才，帮助分支局提升数据分析处理和应用能力。
(二)构建大数据共享顶层设计。
一是设立国家涉外经济大数据中心。
从国家层面加强数据标准化顶层设计，打破资源共享壁垒，实现部门共建共享。
二是根据监管需求与发展需要，整合涉外管理部门的业务系统与互联网等外部信息，完善各类监测模型，提升监管成效。
三是建议涉外经济关联部门统一格式与标准实现大数据共享对接，确保数据管理规范、使用安全和利用充分。
(三)拓宽外汇大数据应用领域。
当前，外汇大数据在很多领域已有应用，但还尚未形成涉外监管体系应用。
建议与相关部门合作开发各类监测、预警模型，完善大数据分析在金融监管领域的运用。
一是定期向相关部门通报舆情预警、收支走势预期等情况，为决策者提供参考。
二是汇总异常交易、风险警示等预测分析，及时向关联部门反馈，为其核查工作提供必要线索。
三是建立分布式计算平台，逐步实行实时交互式查询与分析，提高外汇大数据运行效率。
(四)建立外汇大数据应用安全体系。
建议对现行外汇数据安全进行规范与整合，在统一框架内，形成科学的数据安全管理体系。
一是树立安全意识。
加强信息安全宣传教育，安全合理利用信息，提高风险防范意识和安全防范能力。
二是实行“分级授权管理”制度，按照安全级别，实行局领导、分管领导、部门领导分级授权审批，实行大数据等级管理制度。
三是设定数据涉密等级。
按照未来大数据应用范围重新设定评估各类数据涉密等级和应用范围，防范数据泄密风险。