【干货】金融业中的数据统计问题与技术挑战(以欧盟为例)

校对：洪舒越

本内容选自2016年6月15日，召开的以，亲历欧盟数据标准制定工作的数据报告专家Michal Piechock所做的的报告。

在报告中，Michal ，详细介绍了欧盟对银行业、。

MichalPiechock做报告

在应对07年次贷危机和08年金融危机的过程及事后反思中，，。为此，2009年4月，G20集团指定国际货币基金组织（IMF）和金融稳定理事会（FSB）着手研究数据统计间的差异，最终形成G20的《消除数据缺口提案》（DGI: Data Gaps Initiative），提出消除缺口的20条建议。在落实建议的行动中，欧盟走在了其他国家的前面，其中一项成果就是提出了DPM（Data Point Model）的数据模型框架和方法论。

Michal详细介绍了欧盟对银行业、。，，，，，，与欧洲中央银行（ECB）和欧盟委员会（European 。。根据Michal的介绍，，但整体而言仍然奏效。

，、。在建立统一数据标准之前，在跨行业、跨国家、、准确性方面面临着诸多挑战。Michal也给出了相应的案例： II之间的一致性，，，以及单一报告与整合报告之间的一致性等等。，设计一套兼容各区域、各行业、，、准确性，。

最终Michal基于理论讲解、案例说明、录像和工具演示为参会嘉宾深度说明了DPM的概念、原理、、一致性带来的诸多收益。，一个数据点（Data ，具有同样含义的数据元素会共享一个数据点。基于这样的设计，、，。

本次会议由国际数据管理协会（DAMA）中国分会、清华大学经济管理学院、五道口金融学院、法学院和数据科学研究院联合主办。出席研讨会的嘉宾约30余人，来自中国人民银行、中国银行业监督管理委员会、中国证券监督管理委员会及其下属单位、中国银行、中国建设银行、中信证券、，以及来自国家标准化研究院、工信部电子工业标准化研究院、清华大学、中国人民大学、北京语言大学等研究机构。出席活动的会议主办方代表包括国际数据管理协会中国分会胡本立主席、清华大学法学院高西庆教授、经济管理研究院金融系何平副教授、数据科学研究院韩亦舜执行副院长。国际数据管理协会中国分会的刘晨主持了本次会议。

后续将陆续开展北美篇、中国篇研讨会。演讲请发送您的slides和联系方式至薛老师：yafei.xue@tsingdata.com。

后续活动详情请关注清华@数据派（ID：datapi）