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問(wèn)：互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展依托大數(shù)據(jù)，那么大數(shù)據(jù)的特征有哪些？?jī)?yōu)勢(shì)在什么地方？它給傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)帶來(lái)了哪些機(jī)遇與挑戰(zhàn)？

張曉蕾（渣打銀行（中國(guó)）有限公司副行政總裁）：傳統(tǒng)商業(yè)銀行也有廣泛使用大數(shù)據(jù)技術(shù)，但對(duì)技術(shù)的依賴(lài)程度是一個(gè)值得研究的課題。

舉個(gè)簡(jiǎn)單的例子，渣打銀行的程序性借貸（其中也包括個(gè)人借貸）是通過(guò)搜集大數(shù)據(jù)，并設(shè)定參數(shù)，這是一個(gè)自動(dòng)撮合的過(guò)程。整個(gè)借貸流程非常快速， 以新加坡為例，兩個(gè)小時(shí)就可以完成審批。產(chǎn)品本身非常好，快速、高效，且成本低廉。但是其發(fā)展速度受到一定限制。經(jīng)過(guò)多年的摸索，我們發(fā)現(xiàn)，這個(gè)業(yè)務(wù)的增 長(zhǎng)速度與其壞賬增長(zhǎng)并不呈現(xiàn)為線(xiàn)性關(guān)系，在飛速增長(zhǎng)達(dá)到臨界點(diǎn)后，其壞賬明顯增加。當(dāng)然這與地域有一定關(guān)系。

商業(yè)銀行為什么需要不斷調(diào)整自身使用的模型？因?yàn)檫@些模型本身就是風(fēng)險(xiǎn)的來(lái)源，調(diào)整模型意味著對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的控制，這也是新的第三方機(jī)構(gòu)需要累積的經(jīng) 驗(yàn)。比如證券界流行的量化策略，實(shí)際上是應(yīng)用歷史數(shù)據(jù)和概率進(jìn)行投資策略的模型。根據(jù)這個(gè)理論制定策略，我們卻發(fā)現(xiàn)黑天鵝事件導(dǎo)致了機(jī)構(gòu)的倒閉，這就是系 統(tǒng)之外的突發(fā)性風(fēng)險(xiǎn)。

傳統(tǒng)商業(yè)銀行不能忽視大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，這意味著成本的大幅度下降。如果我們不能面對(duì)這樣的轉(zhuǎn)變，未來(lái)我們可能在很多領(lǐng)域都要讓位于在大數(shù)據(jù)方面有很大優(yōu)勢(shì)的新進(jìn)者。

從另外一個(gè)角度來(lái)講，新進(jìn)者在提供金融服務(wù)時(shí)，必須要考量傳統(tǒng)金融行業(yè)行之有效的風(fēng)控。為什么銀行要花這么高的成本去做風(fēng)控及信貸審批，特別是中型以上的金融機(jī)構(gòu)，基本還是以人為考量標(biāo)準(zhǔn)，如果不能面對(duì)面看到貸款方，很難做出重大決策。

武劍（中國(guó)光大銀行專(zhuān)職董事）：銀行對(duì)互聯(lián)網(wǎng)金融的關(guān)注始于余額寶，他們一開(kāi)始并沒(méi)有正視這個(gè)問(wèn)題，對(duì)余額寶的影響估計(jì)不足。現(xiàn)在大 家都在逐漸適應(yīng)的過(guò)程中，目前尚存在監(jiān)管的盲區(qū)，有一定套利的空間，但它不會(huì)是長(zhǎng)期問(wèn)題。我們更關(guān)注的是互聯(lián)網(wǎng)金融的深層次影響，由于近年來(lái)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的 飛速發(fā)展，導(dǎo)致數(shù)據(jù)量激增，形成大數(shù)據(jù)現(xiàn)象。IBM的研究顯示，近兩年全球產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量，相當(dāng)于整個(gè)人類(lèi)有記錄以來(lái)數(shù)據(jù)量的90%以上，而且還在以幾何倍 數(shù)的速度上升。并且這些大數(shù)據(jù)不光是海量，而且主要是非結(jié)構(gòu)化的。以前銀行處理的數(shù)據(jù)都是結(jié)構(gòu)化的，比較規(guī)范、標(biāo)準(zhǔn)，這方面的經(jīng)驗(yàn)比較多。而現(xiàn)在各種渠道 獲得的數(shù)據(jù)，有音頻、圖像、視頻等各種各樣形式，我們不知道應(yīng)該如何應(yīng)對(duì)。另外，大數(shù)據(jù)還有一個(gè)特點(diǎn)是實(shí)時(shí)在線(xiàn)。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的生產(chǎn)、存儲(chǔ)以及調(diào)用是分割的， 很多數(shù)據(jù)在采集之前就已經(jīng)經(jīng)過(guò)了人腦有意識(shí)處理，如市場(chǎng)調(diào)查產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，而大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生和捕獲都是在人們無(wú)意識(shí)地正常生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)中進(jìn)行，做到了反映真 實(shí)，并一直在線(xiàn)，再借助以云計(jì)算為代表的新型處理方法，就能將在線(xiàn)的大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)進(jìn)行分析，并將分析結(jié)果隨時(shí)調(diào)用。

從戰(zhàn)略層面而言，將來(lái)銀行的業(yè)務(wù)都會(huì)搬到線(xiàn)上，所有金融機(jī)構(gòu)的競(jìng)爭(zhēng)將在信息平臺(tái)上展開(kāi)，從這個(gè)角度來(lái)講，簡(jiǎn)單概括成一句話(huà)就是 “數(shù)據(jù)為王”。將來(lái)誰(shuí)掌握大數(shù)據(jù)資源，誰(shuí)就掌握了風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)的主動(dòng)權(quán)，也就可以獲得準(zhǔn)確、高額的風(fēng)險(xiǎn)收益，最終獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

銀行做風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型的時(shí)候用的主要是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，往往是滯后的，比如財(cái)務(wù)報(bào)表是上一年度的，很多數(shù)據(jù)是靜態(tài)的、局部的，而且是容易被粉飾和摻水 的。采用這種數(shù)據(jù)做前瞻性預(yù)測(cè)效果可想而知。從目前情況看，五大行的內(nèi)部評(píng)級(jí)模型都已經(jīng)通過(guò)了銀監(jiān)會(huì)最近的驗(yàn)證，但是這些數(shù)據(jù)和模型準(zhǔn)確性還是令人疑慮。 現(xiàn)在的數(shù)據(jù)庫(kù)是過(guò)去5-7年的，是在經(jīng)濟(jì)繁榮時(shí)期積累下來(lái)的，沒(méi)有經(jīng)過(guò)一個(gè)完整的經(jīng)濟(jì)周期，將來(lái)一旦系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)爆發(fā)，再回頭看這些數(shù)據(jù)很可能低估了潛在的 風(fēng)險(xiǎn)。

應(yīng)用大數(shù)據(jù)思維，銀行可以根據(jù)納稅記錄、刷卡記錄、存貨變動(dòng)等動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行信用觀(guān)察，只要觀(guān)測(cè)流量達(dá)到標(biāo)準(zhǔn)，就可以發(fā)放貸款，采用這種評(píng)估方式發(fā)放的貸款違約率很低，這就是大數(shù)據(jù)的作用——各種不同類(lèi)型、不規(guī)范的數(shù)據(jù)都可能是有價(jià)值的。

大數(shù)據(jù)不光能夠改進(jìn)風(fēng)險(xiǎn)管理的技術(shù)，還能促進(jìn)商業(yè)銀行的業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型。商業(yè)銀行的轉(zhuǎn)型已經(jīng)開(kāi)始幾年了，但目前的效果并不理想。其中一個(gè)重要的原因是 商業(yè)銀行的嚴(yán)重同質(zhì)化，一窩蜂式地開(kāi)展業(yè)務(wù)，要么都發(fā)理財(cái)，要么都做小微，要么都做社區(qū)銀行。由于沒(méi)有數(shù)據(jù)支持，銀行對(duì)自身的業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)了解并不透徹，往往 只是依靠管理層的主觀(guān)判斷來(lái)調(diào)整銀行轉(zhuǎn)型的發(fā)展方向。

進(jìn)入大數(shù)據(jù)時(shí)代，要學(xué)會(huì)用數(shù)據(jù)說(shuō)話(huà)，通過(guò)大規(guī)模數(shù)據(jù)挖掘，我們才能深入了解銀行自己的客戶(hù)需求和市場(chǎng)結(jié)構(gòu)，從而進(jìn)一步確定差異化的轉(zhuǎn)型方向。只 有這樣，整個(gè)中國(guó)金融體系才能避免高度同質(zhì)化，才能真正活躍起來(lái)。從這個(gè)角度來(lái)講，大數(shù)據(jù)既可以做商業(yè)銀行擴(kuò)展市場(chǎng)的“矛”，也可以做防范風(fēng)險(xiǎn)的“盾”。 大數(shù)據(jù)在促進(jìn)銀行發(fā)展方面的作用還有待我們繼續(xù)深入探索。

雷濤（天云融創(chuàng)數(shù)據(jù)科技有限公司***執(zhí)行官）：我從產(chǎn)業(yè)角度談?wù)劥髷?shù)據(jù)如何作為工具和推動(dòng)力落地。

首先，大數(shù)據(jù)作為T(mén)ools，改良優(yōu)化已有金融業(yè)務(wù)。先回應(yīng)剛才提及的一個(gè)問(wèn)題，大數(shù)據(jù)規(guī)模化處理數(shù)據(jù)，但能否做一些個(gè)性化的智能業(yè)務(wù)？事實(shí) 上，對(duì)數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的理解已經(jīng)經(jīng)歷了幾十年的歷程。早先機(jī)器輔助參考決策系統(tǒng)，比如BI系統(tǒng)、商業(yè)智能系統(tǒng)是面向人類(lèi)來(lái)做決策的，系統(tǒng)面向有限商品有限數(shù)據(jù) 集，在此之中我們?nèi)藭?huì)基于機(jī)器中間狀態(tài)數(shù)據(jù)結(jié)果，生成相對(duì)于的的規(guī)則。人的智商以及我們的經(jīng)驗(yàn)和判斷去做有限的商業(yè)策略，以面向有限的服務(wù)包和有限人群， 所以我們可以在電信運(yùn)營(yíng)商里做各種套餐，在金融里做各種產(chǎn)品。而現(xiàn)在的大數(shù)據(jù)集合里，受眾的需求越來(lái)越多且碎片化了，我們的產(chǎn)品可能不能定制為一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化 的產(chǎn)品，而很可能是根據(jù)用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)的行為隨機(jī)觸發(fā)的動(dòng)作，比如阿里推薦一個(gè)產(chǎn)品，9億個(gè)商品，不可能像沃爾瑪超市那樣能夠全部平鋪擺開(kāi)。在用戶(hù)點(diǎn)擊的過(guò)程 中，如何發(fā)送一個(gè)合適的商品給受眾，不是依靠報(bào)表系統(tǒng)，而是自動(dòng)化觸發(fā)的系統(tǒng)。自動(dòng)化觸發(fā)的系統(tǒng)更客觀(guān)地把很多需求定制化和差異化。大數(shù)據(jù)和以前的BI、 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)本質(zhì)差異就在于，大數(shù)據(jù)生成的不僅是一個(gè)面向決策報(bào)表系統(tǒng)，更多是一個(gè)自動(dòng)化可執(zhí)行的系統(tǒng)，這個(gè)系統(tǒng)可以幫助我們做很多差異型的，個(gè)性化的、定量 的動(dòng)作匹配。

同時(shí)對(duì)于大數(shù)據(jù)，我們不要看它不能做什么，而是先嘗試它能做什么。大家提到了對(duì)獲取外部數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)，其實(shí)銀行業(yè)不必急于獲取外部的資產(chǎn)數(shù)據(jù)，比 如工商、房車(chē)資產(chǎn)購(gòu)買(mǎi)記錄或者社交行為等等，這些價(jià)值稀疏數(shù)據(jù)還涉及到數(shù)據(jù)治理的復(fù)雜問(wèn)題，實(shí)施利用都需要持續(xù)演講的路線(xiàn)圖支撐。其實(shí)我們看到，現(xiàn)在很多 金融自身數(shù)據(jù)還沒(méi)有價(jià)值化，比如現(xiàn)在的賬戶(hù)數(shù)據(jù)都是結(jié)構(gòu)化的，都是以個(gè)體為核心來(lái)描述，或是兩兩之間的債務(wù)資金關(guān)系，還有大企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債表、資產(chǎn)損益表 等等。這些數(shù)據(jù)受限于傳統(tǒng)以表為結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)組織方式，缺乏全局視野，而我們做定量分析時(shí)，需要有一個(gè)公共參照體系，像一個(gè)米尺一樣來(lái)衡量今天在座所有人的 身高，而不是表達(dá)兩兩之間的高低；像元素周期表一樣用標(biāo)準(zhǔn)參照體系描述所有物種。這個(gè)公共參照體系是從全量的金融實(shí)體以及它們之間的交易行為抽取出來(lái)的模 型。每一個(gè)帳戶(hù)實(shí)體在參照系上都會(huì)獲得一個(gè)定量的評(píng)估，即使缺少個(gè)體數(shù)據(jù)（例如小微企業(yè)），也可以通過(guò)其它實(shí)體和交易行為量化傳遞評(píng)估。比如以節(jié)點(diǎn)的形 式，將每一個(gè)金融實(shí)體的交易方式做成一個(gè)很大的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)。這些過(guò)程能把金融實(shí)體用以前結(jié)構(gòu)化的賬戶(hù)數(shù)據(jù)用大數(shù)據(jù)技術(shù)構(gòu)建新的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)平臺(tái)，這個(gè)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)平 臺(tái)可以完成很多事情，比如征信、置信、基于社團(tuán)發(fā)現(xiàn)的供應(yīng)鏈的挖掘，完全可以在線(xiàn)上實(shí)現(xiàn)而不再依靠垂直行業(yè)經(jīng)驗(yàn)，還有卡業(yè)務(wù)欺詐與異常交易，很多識(shí)別都可 以基于金融帳戶(hù)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)。因此，大數(shù)據(jù)可以作為T(mén)ools，利用已有數(shù)據(jù)資源，優(yōu)化提升已有業(yè)務(wù)。

大數(shù)據(jù)真正創(chuàng)新的是推動(dòng)力，即破壞型創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)金融去拓展零消費(fèi)市場(chǎng)的新業(yè)務(wù)。傳統(tǒng)金融是基于資本獲得盈利的，現(xiàn)在金融也可以基于數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)盈利。 亞當(dāng).斯密定義了土地、資本和勞動(dòng)力締造財(cái)富，現(xiàn)在數(shù)據(jù)本身也可以作為新的生產(chǎn)資料，用于開(kāi)拓新的業(yè)務(wù)。比如許總提到的支付平臺(tái)模式，可以考慮深入下去， 利用數(shù)據(jù)延展為商戶(hù)CRM。我們嘗試過(guò)基于POS支付做商圈推薦和識(shí)別，也就是說(shuō)，基于復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，具有相同社會(huì)屬性的客戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)不同的商家，可以統(tǒng)一 置信或交叉推薦，我們可以做很多O2O服務(wù)。金融同時(shí)也是一個(gè)的服務(wù)行業(yè)，服務(wù)中聚集了人群、產(chǎn)品和服務(wù)以后，會(huì)留下很多電子化的行為痕跡，數(shù)據(jù)本身隨著 生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)開(kāi)始形成一個(gè)新的生產(chǎn)資料。同時(shí)對(duì)資本市場(chǎng)而言，評(píng)估傳統(tǒng)金融資本項(xiàng)和評(píng)估互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的用戶(hù)流量，將在未來(lái)交織形成新金融實(shí)體的評(píng)估體系。數(shù)據(jù)資 源將與資本資源同等重要，成為未來(lái)資本市場(chǎng)評(píng)估的新考核體系和重要指標(biāo)，大數(shù)據(jù)的推動(dòng)力驅(qū)動(dòng)和締造新的財(cái)富。