国際決済銀行 「中央銀行におけるビッグデータソースとアプリケーションの利用」by アービング・フィッシャー中央銀行統計委員会 at 2021.02.18

こんにちは、丸山満彦です。

国際決済銀行 (Bank for International Settlements) のアービング・フィッシャー中央銀行統計委員会 (the Irving Fisher Committee on Central Bank Statistics) から「中央銀行におけるビッグデータソースとアプリケーションの利用」(Use of big data sources and applications at central banks) という報告書が公表されていますね。。。

中央銀行のデータソース、銀行のビッグデータとの連携、および中央銀行によるビッグデータアプリケーションに関連する課題についての報告書のようです。。。

● Bank for International Settlements: BIS - the Irving Fisher Committee on Central Bank Statistics: IFC

・2021.02.18 [PDF] Use of big data sources and applications at central banks

目次

Executive summary	エグゼクティブサマリー
1. Introduction	1. 序章
2. What is big data for central banks?	2. 中央銀行にとってのビッグデータとは？
3. Central banks’ interest in big data	3. 中央銀行のビッグデータへの関心
4. Central banks’ work with big data	4. 中央銀行のビッグデータへの取り組み
Data sources supporting main central bank functions	中央銀行の主要機能を支えるデータソース
Four major types of applications	主要な4つの用途
5. Challenges	5. 課題
6. Looking forward: the benefits of cooperation	6. 今後について：協力のメリット
Box 1: Big payments data	ボックス1：ビッグペイメントデータ
References	参考文献
Annex 1: Survey on central banks’ use of big data	附属1：中央銀行のビッグデータ利用に関する調査
Annex 2: List of members that responded to the survey	附属2：アンケートに回答した会員一覧

Executive summary	エグゼクティブサマリー
Big data sources are developing fast, and applications for making use of this new information are flourishing in parallel. This primarily reflects the impact of digitisation, with the development of the “internet of things” as well as a greater ability to digitally process “traditional” information, such as text. It is also a consequence of the large databases that have been created as an “organic” by-product of the complex operations taking place in our modern societies. Additionally, vast amounts of data have emerged in the administrative, commercial and financial areas, an evolution spurred by the important data collection strategies undertaken after the Great Financial Crisis (GFC) of 2007–09 in order to address the information challenges posed by the development of finance.	ビッグデータのソースは急速に発展しており、この新しい情報を利用するためのアプリケーションも並行して急速に発展してきています。これは主に「モノのインターネット」の発展と、テキストなどの「伝統的な」情報をデジタル処理する能力の向上によるデジタル化の影響を反映しています。また、現代社会で行われている複雑な業務の「有機的」副産物として生み出された大規模なデータベースの結果でもあります。これは、2007-09年の大金融危機（GFC）以降、金融の発展がもたらす情報の課題に対処するための重要なデータ収集戦略に拍車をかけたものです。
Central banks are no exception to this general picture. They have shown an increasing interest in using big data in recent years, as already documented extensively by the Irving Fisher Committee on Central Bank Statistics (IFC) (IFC (2017), Nymand-Andersen (2016), Mehrhoff (2019), Tissot (2017)). Central bank big data-related work covers a variety of areas, including monetary policy and financial stability as well as research and the production of official statistics. However, in contrast to the rapid pace of innovation seen in the private sector, big data applications supporting central banks’ operational work had initially been limited. This reflects a number of constraints, such as a lack of adequate resources as well as the intrinsic challenges associated with using big data sources to support public policy.	中央銀行も例外ではありません。中央銀行統計に関するアーヴィング・フィッシャー委員会（IFC）によってすでに広く文書化されているように、中央銀行は近年、ビッグデータの利用に関心を示しています（IFC（2017）、Nymand-Andersen（2016）、Mehrhoff（2019）、Tissot（2017）））。中央銀行のビッグデータ関連業務は、金融政策や金融安定のほか、調査や公的統計の作成など、さまざまな分野に及んでいます。しかし、民間企業で見られる急速なイノベーションのペースとは対照的に、中央銀行の業務をサポートするビッグデータのアプリケーションは、当初は限定的でした。これは、適切なリソースの不足や、公共政策を支援するためにビッグデータ・ソースを使用することに伴う本質的な課題など、多くの制約が反映されています。
Looking ahead, will central banks catch up and radically transform the way they operate in order to fully reap the benefits of the information revolution? Or will their use of big data sources and applications progress only gradually due to the inherent specificities of their mandates and processes? To shed light on these issues, in 2020 the IFC organised a dedicated survey on central banks’ use of and interest in big data, updating a previous one conducted five years earlier.2 The survey focused on the following key questions: What constitutes big data for central banks, and how strong is central banks’ interest in it? Have central banks been increasing their use of big data and, if so, what were the main applications developed? And finally, which constraints are central banks facing today and how can they be overcome?	今後、情報革命の恩恵を十分に享受するために、中央銀行は他の業界に追いつき、業務方法を根本的に変革していくのでしょうか。それとも、ビッグデータソースやアプリケーションの利用は、その権限やプロセスに固有の特殊性があるため、徐々にしか進まないのでしょうか。これらの問題に光を当てるために、IFCは2020年に、5年前に実施した前回の調査を更新して、中央銀行のビッグデータの利用と関心に関する専用の調査を実施しました2。中央銀行にとってビッグデータとは何か、また、中央銀行のビッグデータへの関心はどの程度高いのか。中央銀行にとってビッグデータとは何か、中央銀行の関心はどの程度高いのか、中央銀行はビッグデータの利用を増やしてきたのか、また増やしている場合は、どのような主要なアプリケーションを開発したのか。そして最後に、中央銀行が今日直面している制約は何か、そしてそれをどのように克服することができるのか。
The survey’s main conclusions are the following:	調査の主な結論は以下の通りです。
• Central banks have a comprehensive view of big data, which can comprise very different types of data sets. First and foremost, it includes the large “non-traditional” (or unstructured) data often characterised by high volume, velocity and variety and that must be processed using innovative technologies. But for two thirds of respondents, big data also includes large “traditional” (ie well structured) data sets that are often “organic”, in the sense that they are collected as a by-product of commercial (eg payment transactions), financial (eg tick-by-tick price quotes observed in financial markets) and administrative (eg files collected by public institutions) activities – these data are often referred to as “financial big data”.	• 中央銀行はビッグデータを包括的に把握しており、そのデータセットは非常に異なるタイプのデータセットで構成されている可能性があります。まず第一に、ビッグデータには「非伝統的」（または非構造化）な大規模データが含まれており、大量、高速、多様性を特徴とし、革新的な技術を用いて処理する必要があります。しかし、回答者の3分の2は、ビッグデータには、商業活動（決済取引など）、金融活動（金融市場で観察されるティック・バイ・ティックの価格相場など）、行政活動（公的機関が収集したファイルなど）の副産物として収集されるという意味で「有機的」であることが多い「伝統的な」（つまり構造化された）大規模なデータセットも含まれており、これらのデータはしばしば「金融ビッグデータ」と呼ばれています。
• Central banks are increasingly using big data. Around 80% of the responding central banks now use big data regularly; in contrast, only one third of 2015 respondents had indicated they were using any big data sources. Moreover, interest in the topic of big data at the senior policy level is currently rated “very important” in more than 60% of cases, compared with less than 10% in 2015. Interest in big data is especially strong among advanced economies (AEs) and is catching up in a significant number of emerging market economies (EMEs).	• 中央銀行では、ビッグデータの利用が増えています。回答した中央銀行の約80％が現在、ビッグデータを定期的に利用しているのに対し、2015年の回答者の3分の1しかビッグデータソースを利用していると回答していませんでした。さらに、上級政策レベルでのビッグデータの話題への関心は、2015年には10％未満であったのに対し、現在は60％以上のケースで「非常に重要」と評価されています。ビッグデータへの関心は先進国（AE）の間で特に高く、かなりの数の新興市場経済（EME）で追いついています。
• The range of big data sources exploited by central banks is diverse. A key source for the private sector is the “internet of things”, with for instance the applications developed by many central banks to scrape online portals for information in numerical (eg prices of goods sold on the web) or textual format (eg messages posted on social media). Yet another important source of information is text from printed materials processed using digital techniques. Last but not least, central banks are increasingly using financial big data sets collected in a more “traditional” way, such as balance sheet information available in credit registries, loan-by-loan and security-by-security databases, derivatives trades reported to trade repositories (TRs), and payment transactions.	• 中央銀行が利用するビッグデータのソースの範囲は多岐にわたっています。民間部門にとっての重要な情報源は「モノのインターネット」であり、例えば、多くの中央銀行が開発したアプリケーションでは、数値（ウェブ上で販売されている商品の価格など）やテキスト形式（ソーシャルメディアに投稿されたメッセージなど）の情報をオンラインポータルから探し出すことができます。さらにもう一つの重要な情報源は、印刷された資料のテキストをデジタル技術で処理したものです。最後になりましたが、中央銀行は、信用台帳で入手可能なバランスシート情報、ローン・バイ・ローンやセキュリティ・バイ・セキュリティのデータベース、取引リポジトリ（TR）に報告されたデリバティブ取引、決済取引など、より「伝統的」な方法で収集された金融ビッグデータセットをますます利用するようになっています。
• Big data is effectively used to support central bank policies. As regards central banks’ monetary policy and financial stability mandates, newly available databases and techniques are increasingly mobilised to support economic analyses and nowcasting/forecasting exercises, construct real-time market signals and develop sentiment indicators derived from semi-structured data. This has proved particularly useful in times of heightened uncertainty or economic upheaval, as observed during the Covid-19 pandemic. A majority of central banks also report using big data for micro-level supervision and regulation (suptech and regtech), with an increasing focus on consumer protection; for instance, to assess misconduct, detect fraudulent transactions or combat money laundering.	• ビッグデータは中央銀行の政策を支援するために効果的に利用されています。中央銀行の金融政策と金融安定の任務に関しては、新たに利用可能になったデータベースと技術を活用して、経済分析やナウキャスト/予測演習を支援し、リアルタイムの市場シグナルを構築し、半構造化されたデータから得られるセンチメント指標を開発することが増えてきています。これは、Covid-19パンデミックの時に見られたように、不確実性や経済の激変が高まっている時に特に有用であることが証明されています。大多数の中央銀行はまた、マイクロレベルの監督と規制（スーパーテクノロジーと規制技術）のためにビッグデータを使用していると報告しており、消費者保護に焦点を当てたものが増えています。
• The survey also underscored the need for adequate IT infrastructure and human capital. Many central banks have undertaken important initiatives to develop big data platforms so as to facilitate the storage and processing of very large and complex data sets. But progress has varied, reflecting the high cost of such investments and the need to trade off various factors when pursuing these initiatives. Additionally, central banks need to hire and train staff, which is difficult due to the limited supply of adequately skilled candidates (eg data scientists).	• 調査はまた、適切な ITインフラと人的資本の必要性も強調している。多くの中央銀行は、非常に大規模で複雑なデータセットの保存と処理を容易にするために、ビッグデータ・プラットフォームの開発に向けた重要な取り組みを行ってきました。しかし、このような投資には高額な費用がかかることや、これらの取り組みを進める際には様々な要因をうまく調整する必要があることを反映して、進捗状況にはばらつきが見られます。さらに、中央銀行はスタッフを雇用して訓練する必要がありますが、これは十分なスキルを持った候補者（データサイエンティストなど）の供給が限られているために困難です。
• Apart from IT aspects, there are many other challenges that central banks face. These include the legal basis for using private information and the protection, ethics and privacy concerns this entails, and the “fairness” and accuracy of algorithms trained on preclassified and/or unrepresentative data sets. Data quality issues are also significant, since much of the new big data collected as a by-product of economic or social activities needs to be curated before proper statistical analysis can be conducted. This stands in contrast to traditional sources of official statistics that are designed for a specific purpose, eg surveys and censuses.	• IT面以外にも、中央銀行が直面する課題は数多くあります。これには、個人情報を使用するための法的根拠、保護、倫理、プライバシーの問題、事前に分類されたデータセットや代表的でないデータセットで訓練されたアルゴリズムの「公平性」と正確性などが含まれます。経済活動や社会活動の副産物として収集された新しいビッグデータの多くは、適切な統計分析を行う前にキュレーションを行う必要があるため、データの質の問題も重要です。これは、調査やセンサスなど、特定の目的のために設計された伝統的な公的統計情報源とは対照的です。
• Moreover, a key issue is to ensure that predictions based on big data are not only accurate but also “interpretable” and representative, as to carry out evidence-based policy central banks need to identify specific explanatory causes or factors. Furthermore, transparency regarding the information produced by big data providers is essential to ensuring that its quality can be checked and that public decisions can be made on a sound, clearly communicated basis. Lastly, there are important legal constraints that reduce central banks’ leeway when using private and confidential data.	• さらに、重要な課題は、ビッグデータに基づく予測が正確であるだけでなく、「解釈可能」で代表的なものであることを保証することです。さらに、ビッグデータの提供者によって生み出される情報の透明性は、その品質を確認し、健全で明確な情報伝達に基づいて公的意思決定を行うことができるようにするために不可欠です。最後に、プライベートデータや機密データを利用する際の中央銀行の自由度を低下させる重要な法的制約があります。
• Cooperation could facilitate central banks’ use of big data, in particular through collecting and showcasing successful projects and facilitating the sharing of experience, for example to avoid repeating others’ mistakes when setting up an IT infrastructure, or by pooling resources together. In particular, developing technical discussions between institutions is seen as a powerful way to build the necessary skillset among staff and develop relevant IT tools and algorithms that are best suited to central banks’ (idiosyncratic) needs.	• 協力は、特に成功したプロジェクトを収集・紹介し、経験の共有を促進することで、中央銀行によるビッグデータの利用を促進することができます。特に、機関間で技術的な議論を展開することは、スタッフ間で必要なスキルセットを構築し、中央銀行の（特異な）ニーズに最も適したITツールやアルゴリズムを開発するための強力な方法であると考えられています。
• International financial institutions can help foster such cooperation. For instance, they can help develop in-house big data knowledge, reducing central banks’ reliance on big data services providers, which can be expensive and entail significant legal and operational risks. They can also facilitate innovation by promoting technological solutions and initiatives to enhance the global statistical infrastructure. In addition, they can make their resources available internationally or develop joint cloud computing capabilities to reduce operational risk arising from dependence on specific providers in a highly concentrated market.	• 国際金融機関は、このような協力関係を促進することができる。例えば、国際金融機関は、社内でのビッグデータに関する知識の開発を支援することで、中央銀行のビッグデータ・サービス・プロバイダーへの依存度を下げることができます。また、世界の統計インフラを強化するための技術的なソリューションやイニシアティブを促進することで、イノベーションを促進することもできます。さらに、リソースを国際的に利用できるようにしたり、共同でクラウドコンピューティング機能を開発することで、高度に集中した市場で特定のプロバイダーに依存することから生じる運用上のリスクを軽減することができます。