从国外信贷数据的应用情况来看，信贷数据有助于银行监管者准确评估监管对象的信用风险状况。对于建立了公共征信系统的国家来说，风险分析技术可以成为有效的监管工具，由于银行业的危机通常和高的不良贷款率相关，信贷数据常常用于信贷市场监控和银行监管，是银行监管统计数据的补充。因此，央行信贷大数据不仅可以帮助商业银行管理信用风险，还可以支持监管和宏观经济分析。未来的研究可以利用信贷大数据，基于预期损失模型来计算银行存款保险费率，从最基础的信贷数据单元开始计算，给保费制定提供更加及时、准确的决策支持。
- 进行精细化的金融监管
技术进步加上日益复杂的市场，会使得金融监管机构的工作变得艰难复杂，但大数据技术的发展提供了化解之道，让金融市场维持良性运转成为可能。例如，金融监管机构正利用计算和“机器学习”算法的最新进展扫描金融市场信息和公司财报，从中找出欺诈或市场滥用行为的蛛丝马迹。这些基于大数据分析技术的新型监管工具是金融交易欺诈侦查的未来，有越多的数据积累，其功能就将越强大。美国证交会几年前就推出了一个称为“机械战警（Robocop）”的计算机程序（学名“会计质量模型”），用证交会的金融数据库检查企业利润报告，从中搜寻可能隐藏的异常行为激进的会计手法或赤裸裸的欺诈。“机械战警”的具体情况、手法透露给外界的信息很少，但其基本思路是：通过大数据分析，发现多个可能暗示着潜在会计问题的重要指标。
- 观测产业结构调整的新角度
金融大数据的深入挖掘还可以反映宏观经济变化的规律。例如，可以通过信贷大数据来观测产业结构的调整。几千万户企业及其他组织被收录进企业征信系统，大量企业拥有信贷记录，该系统累计提供信用报告查询服务数十亿次。该系统数据有三大特点：
（1）全面，数据采集覆盖了国内绝大部分金融机构。
(2）真实，所采集的数据来自于金融机构实际发生的每笔信贷业务，统计结果得自每笔业务数据的汇总相加，数据可追溯，从而可还原每笔明细。
（3）时间跨度长，企业征信系统始自银行信贷登记咨询系统，2005年起提供对外服务，已运行了10年有余，意味着系统收集数据已超过10年，因此，对于分析国内企业的行业行为和行业情况很有价值。例如，可以将这些账户级的信贷数据逐层整合成企业级和行业级，利用大数据挖掘、分析，从信贷市场角度剖析产业结构的变化。
金融大数据分析可以成为宏观金融决策和监管的有力工具，可以在市场化金融发展的过程中发挥重要的作用。与微观金融大数据的应用方面很多金融科技公司没有足够的金融大数据的情况不同，国内的金融大数据都掌握在政府和监管部门的手中，金融大数据的宏观应用有着良好的数据条件，更容易见到成效。
人工智能与大数据技术导论
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