□ 建立包括所有金融机构和所有金融业务在内的金融业综合统计体系，保障金融统计数据的科学性、准确性和及时性：一是加强金融统计现代化建设;二是建立金融业综合统计体系;三是完善金融业综合统计机制;四是增强金融业综合统计服务政策决策功能

□ 根据金融强国建设目标与任务，参考资金流量核算的国际标准，借鉴发达国家的经验，加快完善资金流量核算体系：一是完善资金流量核算总体框架;二是编制资金流量核算二维账户;三是建立资金流量核算的调和账户;四是建立三维资金流量核算账户;五是提高资金流量核算数据发布的时效性

□ 数字金融的快速发展对传统金融统计核算体系带来了深远影响。亟须建立数字金融统计制度方法：一是重构统计边界与分类标准;二是建立协同化数据共享机制;三是探索区块链技术在数据确权与溯源中的应用，确保数据真实性;四是完善风险预警指标体系;五是革新核算方法论;六是加强国际协调

□ 构建金融强国统计测度体系，评价金融强国建设的进程与效果：一是构建金融强国统计测度指标体系;二是编制金融强国统计测度指数;三是测度金融强国建设的成效

统计是经济社会发展的重要综合性基础性工作，统计数据是宏观调控的重要依据，必须确保统计资料真实、准确、完整、及时。作为国民经济统计核算体系关键构件之一的金融统计核算体系，综合反映金融经济运行，是金融基础设施体系的重要组成部分。构建金融统计核算体系，不仅有助于全面有效监测与评估金融服务实体经济发展的质效、提高金融服务经济社会发展的效率，而且有助于预警防范化解系统性金融风险、维护金融稳定，是新时代新征程全面深化金融体制改革、建立现代金融体系的重要举措。

当前，百年未有之大变局加速演进，新一轮科技革命和产业革命深入发展，国际力量对比深刻调整，我国金融发展面临着一系列新问题和新挑战。为统筹发展与安全，推动金融高质量发展、加快建设金融强国，牢牢守住不发生系统性金融风险的底线，亟须创新金融统计核算体系，筑牢金融强国的统计基础。

一、完善金融业综合统计

党的二十届三中全会《决定》提出，健全支撑高质量发展的统计指标核算体系，加强新经济新领域纳统覆盖。

这一战略部署对推进统计现代化事业，切实发挥统计工作服务中国式现代化的功能作用提出了更高要求。金融要为经济社会发展提供高质量服务，金融统计要及时准确反映和评估货币金融政策在金融宏观调控、服务实体经济、支持经济结构优化、推进新质生产力发展等方面的成效。为了加快推进金融强国建设和高质量发展，应建立包括所有金融机构和所有金融业务在内的金融业综合统计体系，保障金融统计数据的科学性、准确性和及时性：

一是加强金融统计现代化建设。根据金融和统计的理论与方法，金融业综合统计的目标是在优良法律环境的基础上，全面协调整合我国现有的各类金融统计体系，全面推进金融统计标准化，建立健全统一、全面、共享的金融业综合统计体系，旨在促进我国金融统计向标准化、综合化、统一化、国际化和信息化发展，推进我国统计现代化建设。

二是建立金融业综合统计体系。在金融机构方面，既要涵盖银行业、证券业、保险业等传统金融机构，还要覆盖各行业交叉环节及衍生机构，确保金融统计没有死角、没有盲点，真正做到所有金融机构应包尽包。在金融业务上，不仅要全面核算金融机构的资产负债业务，而且要全面核算表外业务。在金融业务方面，既要包括传统的存款、贷款、结算等传统的金融业务，还要包括衍生产品和结构型产品等金融创新业务，特别要全面涵盖科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融、数字金融等。

三是完善金融业综合统计机制。为了满足“分业经营，分业监管”的金融管理模式，应建立既有助于促进统计信息跨机构协调，又适应金融宏观调控和金融治理的需要，还满足社会各界对金融统计信息需要的统计机制。要完善金融业统计数据在金融管理部门、金融机构和政府有关部门之间的分级共享机制，不断拓展共享范围，解决“信息孤岛”问题，为金融宏观调控与管理提供高质量的统计信息服务。

四是增强金融业综合统计服务政策决策功能。要不断完善社会融资规模统计等金融宏观调控总量统计，全面准确反映金融体系支持实体经济发展的情况。进一步拓展金融业综合统计数据使用场景和融合应用，有效发挥金融业综合统计数据的作用。

二、健全资金流量核算体系

资金流量核算体系，以金融统计为主要基础，全面反映金融运行，服务宏观金融调控与管理，是金融基础设施体系的重要组成部分。在我国，中国人民银行和国家统计局负责资金流量核算工作，编制并发布两张资金流量表：一张是非金融交易表;另一张是金融交易表。保持资金流量与存量协调一致，并对机构部门和金融工具进一步细分的资金流量账户，是全球金融统计的最新发展方向，是准确刻画金融发展状况现实图景，揭示资金如何在企业、住户、政府等经济实体中运行，准确揭示经济实体间债权债务关系的有效工具。

随着全球经济金融格局的深刻变革和我国金融业的快速发展，资金流量核算工作面临前所未有的复杂环境：一方面，金融科技迅猛发展催生了数字货币、互联网金融等新型金融业态，金融产品和服务模式不断创新，金融体系的结构和运行机制发生了显著变化;另一方面，全球经济金融一体化程度不断加深，跨境资本流动规模扩大、速度加快，金融风险的传染性和复杂性明显增强。这些变化对传统金融统计核算的理论框架、方法体系和实践操作都提出了新的挑战。与此同时，我国金融业改革开放持续深化，金融市场双向开放步伐加快，金融改革深入推进，金融服务实体经济的能力和效率不断提升。

在上述背景下，资金流量核算工作要与时俱进，不断创新和完善，以更好地适应金融高质量发展的要求。特别是在经济转型升级的关键时期，资金流量在监测政策效果、识别金融风险、优化资源配置等方面的作用更加凸显。要根据金融强国建设目标与任务，参考资金流量核算的国际标准，借鉴发达国家的经验，加快完善资金流量核算体系：

一是完善资金流量核算总体框架。系统设计基本框架、编制准则、统计架构、应用方法等，形成适应金融和经济功能需要的资金流量核算机构部门定义与分类、金融工具定义与分类。资金流量核算体系应在遵循国民账户体系中机构部门分类的基础上，将尚未被完整统计的货币市场基金、非货币市场基金投资基金、新兴的金融控股公司货币经济公司等纳入金融企业部门。非金融企业部门可融合非金融企业投资与所有权特征进行框架构建，依据负债水平划分住户部门子部门。

二是编制资金流量核算二维账户。构建涵盖8个大部门、45个小部门，6个大类、27个小类金融工具的资金流量核算框架，实现对国际标准的包含和对中国经济金融特色的呈现。

三是建立资金流量核算的调和账户。遵循国民账户体系重估价和资产物量其他变化，构建资金流量核算的调和账户。

四是建立三维资金流量核算账户。通过三维资金流量核算账户，不仅可全面反映机构部门与谁发生了金融交易，而且能够全面系统分析新增融资的融资结构。

五是提高资金流量核算数据发布的时效性。统计数据的真实性、完整性和时效性是做好统计工作的生命线。美国编制历史年度数据始于1946年，季度数据始于1952年，并按季度编制。欧洲资金流量核算账户发布较为及时，季度账户约滞后4个月发布，年度账户约滞后10个月发布。日本资金流量核算账户数据每季度公布一次，初步数据在报告期3个月后公布，最终数据在报告期6个月后公布，每年3月对往期数据进行修订。可借鉴国外资金流量核算的经验，努力提高我国资金流量账户数据发布的时效性和频率，有效服务金融高质量发展、建设金融强国，为制定货币金融经济政策、加强宏观经济治理、防范金融风险、维护金融安全提供支撑。

三、建立数字金融统计制度

数字金融的快速发展对传统金融统计核算体系带来了深远影响，既带来了效率提升和数据丰富性，也提出了新的挑战和问题：

一是统计边界模糊化。数字金融催生了新型金融业态(如加密货币、第三方支付)，这些业务往往游离于传统金融机构统计范围之外，导致金融总量(如M2、社会融资规模)的测算失真。例如，支付宝、微信支付等第三方支付平台的资金流动未完全纳入央行支付体系统计。

二是数据来源碎片化。数字金融数据分散于互联网平台、非银机构及区块链网络，传统的以银行为核心的统计体系难以全面覆盖。数据标准不统一，存在重复计算或遗漏风险(如跨平台理财产品的嵌套投资)。

三是风险监测难度增加。数字金融的高频交易、跨境流动和匿名性(如DeFi)加剧了金融风险的隐蔽性和传染性，传统统计的滞后性难以满足实时监管需求。例如，加密货币市场的剧烈波动可能通过杠杆效应传导至传统金融体系。

四是核算方法不适应。传统金融统计以机构分类为主，而数字金融更强调功能和行为分类(如“场景金融”)，现有核算框架难以准确反映金融活动的实质。

应对数字金融带来的挑战，亟须建立数字金融统计制度方法：

一是重构统计边界与分类标准。将数字金融业态(如互联网贷款、数字资产)明确纳入金融统计范畴，制定统一的业务分类标准。国际货币基金组织(IMF)在《国际收支手册》第7版中首次明确将比特币等加密货币归类为“非生产性非金融资产”(类似黄金、艺术品)，而稳定币(如USDT)则被归入“金融账户”(类似股票、债券)。

二是建立协同化数据共享机制。推动“监管科技”应用，打通金融机构、科技平台与监管部门的数据接口，实现实时数据报送。

三是探索区块链技术在数据确权与溯源中的应用，确保数据真实性。

四是完善风险预警指标体系。引入高频数据(如支付流水、网络借贷违约率等)构建动态监测模型，识别潜在风险点。利用大数据分析识别资金异常流动(如虚拟货币洗钱行为)。

五是革新核算方法论。从“机构法”转向“功能法”统计，注重金融活动的经济实质而非组织形式。例如，欧盟《数字金融包》提出按业务属性(如支付、信贷)而非机构类型进行统计。

六是加强国际协调。数字金融具有跨境性，应推动统计标准的国际接轨。数字金融的渗透将加速金融统计从“静态汇总”向“动态追踪”转型，应构建“全口径、实时化、智能化”的统计体系，同时平衡数据覆盖与隐私保护的关系。

四、推动国际金融统计核算标准中国化

近年来，受全球化、数字化、金融创新、绿色转型、国际协调等因素的影响，国际金融统计核算体系面临新挑战、新问题。从2020年起，联合国、国际货币基金组织、经济合作与发展组织、欧盟委员会和世界银行共同修订2008版国民账户体系(下称“2008版SNA”)，国际货币基金组织负责修改第6版《国际收支手册》。经过5年修订，形成第6版国民账户体系(下称“2025版SNA”)。2025年3月4日至7日，联合国统计委员会第56届会议通过并发布2025版SNA，与此同时，国际货币基金组织发布了第7版《国际收支手册》(下称“BPM7”)。这两份国际统计标准作为全球国民经济核算工作的指南性文件，对经济和金融统计核算提出了新方案、新标准和新要求。

为更好地了解金融风险和脆弱性，2025版SNA建议对金融公司部门进行更详细的细分，并对特定金融工具进行更详细的细分。2025版SNA还提供了指导，说明在需要单独识别时，将其他子部门和工具作为补充项目进行划分。2025版SNA包括三种金融衍生品细分：第一，按市场风险细分，作为标准细分;第二，按工具细分，作为补充细分;第三，按交易场所细分，作为补充细分。此外，2025版SNA提出，掌握与外币挂钩的衍生品名义价值的货币构成信息很有用。并对信托和类似安排提供了增强的指导，包括对房地产投资信托处理的具体建议。2025版SNA对保险和养老金的会计处理进行了多项改进。除2008版SNA中的补充表格显示所有养老金计划的养老金权益金额(无论是否包括在经济账户序列中)外，2025版SNA建议编制一份关于家庭退休资源的补充表格。2025版SNA还引入了明确的指导，以编制负债头寸名义价值的债务证券存量作为补充项目，包括将其与资产负债表中相应的市场价值条目进行核对。

BPM7正式将比特币等加密货币纳入国际收支平衡表。这标志着加密货币从边缘实验走上全球金融舞台，或将重塑未来数十年的经济格局。根据BPM7标准，加密货币被划分为两类：一是可替代代币(如比特币)，无对应负债，归类为“非生产非金融资产”，在资本账户中单独记录;二是不可替代代币(如NFT)，须结合具体应用场景分类，可能被视作无形资产或金融资产。此外，由负债支持的稳定币(如USDT)则被定义为金融工具，须与传统金融资产统一监管。这一分类体系不仅为各国央行提供了统一标准，更意味着加密货币正式获得“官方认证”。未来，跨境交易、投资数据将更透明，国际货币基金组织可借此监测全球资本流动，防范系统性风险。

随着2025版SNA和BPM7的实施，国际金融统计核算将更加动态化、精细化，为政策制定和市场分析提供更精准的数据支持。要立足国情，参考国际标准，借鉴国外经验，加快健全我国金融统计核算制度方法，推进国民经济核算体系创新发展。

五、构建金融强国统计测度体系

信息、咨询、监督是统计的三大职能。信息职能是统计工作的基本职能，咨询职能是信息职能的深化与延伸，监督职能是信息职能的扩展，也是信息咨询职能的保障。信息、咨询、监督三大职能构成一个有机体，任何一种职能弱化必将影响统计整体职能的有效发挥。统计测度可以获取丰富的信息、支撑决策、服务监督，因而是统计职能发挥的重要前提条件。构建金融强国统计测度体系，有助于评价金融强国建设的进程与效果，因此具有重要理论意义与现实价值：

一是构建金融强国统计测度指标体系。聚焦做好金融“五篇大文章”和“六个强大”，根据科学性、可操作性、可比性和可获性的原则，运用政府统计数据和大数据，设计金融强国统计测度指标体系。

二是编制金融强国统计测度指数。由于每个指标仅反映金融强国的某个方面，难以全面综合测度金融强国建设的进程和成效，因此，要在金融强国统计测度指标体系的基础上，综合应用赋权方法，先为金融强国统计测度指标体系的每一个指标赋权，然后对金融强国统计测度指标体系加权平均，得出金融强国统计测度指数。

三是测度金融强国建设的成效。运用金融强国统计测度指数，从静态和动态两方面全面综合测度金融强国建设的成效。指数值越大，表明金融强国建设成效越好。

六、推进现代信息技术赋能金融统计核算

金融统计作为金融体系运行的重要基础，其技术方法经历从传统计量分析向智能化方向的转型。随着金融数据呈现爆炸式增长，传统统计方法在处理海量、高维、非结构化数据时面临巨大挑战。人工智能和大数据技术凭借其强大的数据处理和学习能力，为金融统计提供了新的技术路径。随着人工智能和大数据技术的快速发展，金融行业开始广泛应用分布式计算、机器学习、自然语言处理等技术，以提高统计分析的效率和准确性。根据国际数据公司的预测，到2025年全球金融行业在AI解决方案上的支出将达150亿美元，其中统计分析是重点应用领域。

人工智能和大数据技术在金融统计中的应用，不仅优化了风险管理、投资决策等核心业务，还推动了金融监管的智能化转型。

在风险管理与信用评估方面：一是风险管理与信用评估，金融风险管理的核心在于实时监测和预测风险。大数据技术通过整合多源数据(如交易记录、社交网络、征信数据等)，构建更精准的风险评估模型;二是实时风险监测，利用流计算技术(如Apache Kafka、Flink)实时分析交易数据，识别异常交易行为(如欺诈、洗钱);三是信用评分优化，传统信用评分主要依赖历史信贷数据，而大数据技术可结合电商消费、移动支付等非结构化数据，提升信用评估的全面性。

在市场分析与投资决策方面，大数据技术能够处理海量市场数据，提高量化交易的精准度：一是量化交易，利用机器学习分析历史市场数据，优化交易策略;二是舆情分析，通过自然语言处理(NLP)技术分析新闻、社交媒体情绪，预测市场波动，例如对冲基金利用Twitter数据预测比特币价格走势。

在客户画像与精准营销方面，金融机构通过大数据分析客户行为，提供个性化服务：一是客户分群，基于RFM(最近购买时间、购买频率、消费金额)模型进行客户价值分析;二是智能推荐，协同过滤算法推荐金融产品(如信用卡、保险)，提高客户转化率。

在反欺诈与合规监管方面，大数据技术可提升金融监管的效率和准确性：一是图数据库技术，利用Neo4j等工具识别复杂欺诈网络(如信用卡套现团伙);二是自动化合规，采用自然语言生成(NLG)技术自动生成监管报告，降低人工成本。

人工智能和大数据技术正在重塑金融统计的方式，使其从传统的抽样分析转向全量数据挖掘，从滞后统计转向实时预测。尽管面临数据安全、算力成本等挑战，但随着AI、云计算等技术的发展，金融统计将更加智能化、自动化。金融机构须从战略高度规划AI和大数据转型路径，加强数据治理，培养复合型人才，构建“数据+算法+算力”的协同体系，以提升竞争力并适应数字化金融时代的变革。未来的金融统计将呈现“数据驱动、智能决策、实时响应”的新特征，AI和大数据技术将成为这一转型的核心引擎。

综上所述，创新金融统计核算体系是一项复杂的系统工程，需要理论界和实际部门的专家学者携手攻关。应在理论与实际有机结合中加快推进统计各领域改革，大力推进统计工作现代化发展，务求金融统计核算体系满足金融强国建设的需要，推进高质量发展，助力全面建设社会主义现代化国家。