行业背景：距离中本聪发表比特币白皮书已经过去九年了。 数字货币受到工业界、学术界和研究界的广泛关注。 目前，全球已发行超过1200种私人数字货币或代币。 与此同时，多国央行纷纷发布法定数字货币研究报告。

发展现状：法定数字货币的研究和应用可以重塑大数据基础，提供更丰富的大数据源，解决账本数据可信性、数据质量等问题，为大数据智能的深度应用铺平道路。 打好基础。 相应地，商业银行大数据系统应配合推动智能化应用的预研和落地，促进和提升数据资产的价值。

构建数字货币交易网络

基于可追溯的账本，可以构建复杂的数字货币交易网络，并可以从三维角度查看金融支付系统中的客户交易数据。 这部分数据中隐藏着客户的交易行为和习惯、客户资金交易关系、客户之间资金流向和模式等高价值信息。 通过深入分析客户之间的金融网络关系，识别具有较高影响力或潜在营销价值的关键客户； 通过分析金融网络内的整体交易行为，发现隐藏的可疑交易线索； 通过分析客户之间的交易关系的行为模式和演化规则，可以对客户的资金使用习惯做出更准确的预测。

复杂网络的应用在银行业非常普遍，客户通常存在于多种关系网络中。 除财务关系外，同一公司名称、同一地址、同一电话号码、同一设备、同一法人、同一代理人、家庭关系等信息还可以形成不同的关系网络。 法定数字货币的应用可以增加新的关系模型，特别是智能合约，对应更丰富的应用场景，从而从多维度的网络角度提高客户洞察能力。

这些网络可以通过不同的方式进行分类。 从结构复杂程度来看，可以分为单层网络和多层网络。 从变化的频率来看，可以分为每天都在变化的动态网络和相对稳定的静态网络。 从构成网络关系的边的特征来看，可以分为行为关系网络和属性关系网络。 通过叠加包含不同信息的网络，多个网络中的路口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下具有不同的价值和功能，而由客户资金流组成的关系网络是关系网络中最丰富、最复杂、最精彩的部分。 这部分网络以法定数字货币形式存在。 上下文中的最大强化。

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、地点等主题数据仍然可以遵循传统的定义模型，包括数据标准和元数据，可以直接使用现有金融标准体系下制定的内容。 主要变化在于账户和交易数据层面。 可追溯的完整账本提供了近乎完美的数据源，可以从宏观和微观层面进行大量的分析和挖掘应用。

当然，最直接的应用将发生在监管统计报告领域。 近年来，人民银行、银监会、审计署等外部机构的监管日益严格、精准、审慎，对监管数据粒度的要求越来越高和更高。 随着银行业务的快速发展，一系列业务变化需要监管统计紧跟其步伐。 监管机构对银行报送数据的需求呈现出业务范围越来越广、数据量不断增加、报告要求频繁调整的趋势。 监管数据范围也呈现出从统计汇总数据到明细数据的趋势。 例如，中国人民银行要求提交存贷款明细、银监会要求EAST提交等，监管机构对提交数据的质量要求越来越高。

可以预见，法定数字货币的研究和应用可以极大优化统计报告的效率和效果，适当减少传统报告的内容，统一数据标准下的高质量数据可以更好地满足监管需求。

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的集合，包括规划、监控和执行。 数据治理功能指导如何执行数据标准和数据质量等数据管理功能。 法定数字货币可以彻底改变数据底层架构，激发大量潜在应用场景。 基于多中心的应用场景，不同组织共同参与业务应用规划和系统建设，过程中数据治理不容忽视。

法定数字货币的普及将带来更加复杂的商业应用。 从银行精准营销、风险识别等应用场景来看，数据与运营的结合会更加紧密，需要更细的数据粒度。 与传统交易数据相比，纯资金交易账本具有更好的数据质量； 然而，受智能合约等新技术启发的多机构、多利益相关者的应用场景将成为常态，数据架构和数据模型将更加复杂。 。 在这样的大数据环境下，应用对数据质量和数据标准的要求将会提高。

从数据架构来看，首先要尝试应用新的分布式技术来承载法定数字货币的交易数据存储，同时要采用新的数据管道和传输技术来支撑项目建设。 此外，如何在混合异构环境下实现数据资产的统一管控，避免大数据系统成为难以管理的黑匣子，是应用大数据技术时需要面对的关键问题。

最后，数据安全和数据隐私的重要性将比过去进一步增强。 法定数字货币应用的跨境融合、多机构合作，需要更加严格的数据安全管理，尤其要注意遵守相关法律法规和政策。

关于智能合约与人工智能的概念关系

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。 智能合约由一些外部数据触发，然后修改其他数据。 智能合约允许我们在法定数字货币上编写我们需要的功能，也可以取代许多昂贵或低效的中介机构来执行功能。 机器人投顾是人工智能在金融领域的重要应用。 智能合约和机器人投顾中的“智能”概念非常相似：智能合约是自动化支付指令执行工具，而机器人投顾对应的是自动化资产。 有针对性的建议。

需要强调的是，智能合约中的智能概念与人工智能的智能有很大区别，但也存在一定的联系。 智能合约中使用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，但通常它们有助于实现“使用”数据和“提高”数据的结合。 对于大数据智能化在金融行业的发展起到促进作用。

总结与展望

对于银行来说，大数据已经成为最突出的矛盾、潜力和机遇的聚集点。 同时，大数据也是各种金融科技的中心枢纽。 大数据已成为银行的战略资产。 与其他新产品、新资源相比，银行大数据能力更难复制。 此外，人工智能本质上是数据驱动的机器智能。 在相关应用的建设和发展过程中，银行需要从两个方向不断强化自主权和可控性。 一是智能模型的研究和孵化，二是高效的建设和实施。 数据资产管理系统。

可以预见，银行大数据智能领域将热切期待法定数字货币研究和应用的不断深入。 更丰富的数据资源以及在风险、营销、渠道、客户、运营等方面潜在的智能应用，可以帮助银行进一步实现数字化转型。 同时，银行要进一步深化数据治理机制的建立和运行，在保证数据可用、可信、安全的基础上，建立更广泛、更深入的数据文化。