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金融良性发展：大数据驱动将成趋势
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大数据在金融领域的应用远不止如此，银行、保险、基金、证券等领域均有广泛的市场，一般有精准营销和大数据风控两个方面。业内人士建议，通过大数据挖掘金融价值，使数据资产成为金融机构的核心竞争力。
■中国经济时报记者 姜业庆
再复杂的其本质也简单，金融大数据的运用与发展就是其一。
近来网贷平台频暴雷，根本原因除了外部监管趋严、市场利空、经营不善以外，不外乎资金错配、假标盛行、借款人恶意欠债等，这些原因用简单的办法就可以得到解决：其中大多可以通过大数据征信来解决信息不对称。而大数据征信是利用数据分析和模型进行风险评估，依据评估分数，预测还款人的还款能力、还款意愿以及欺诈风险。在金融风控领域，大数据指的是全量数据和用户行为数据。大数据在金融领域的应用远不止如此，银行、保险、基金、证券等领域均有广泛的市场。
大数据在金融领域应用：精准营销和大数据风控
据苏宁金融研究院高级研究员薛洪言介绍，大数据在金融领域的应用，一般有精准营销和大数据风控两个方面。
薛洪言表示，精准营销是基于行为数据去预测用户的偏好和兴趣，继而推荐合适的金融产品。对于大数据风控，其逻辑便在于“未来是过去的重复”，即用已经发生的行为模式和逻辑来预测未来。这意味着，随着随机事件的大量发生，是可以发现其内在规律的。而大数据里包含的海量数据，为我们发觉隐藏在随机事件后面的规律提供了条件。而大数据风控的两个应用，信用风险和欺诈风险，背后都是这个逻辑，通过分析历史事件，找到内在规律，建成模型，然后用新的数据去验证和进化这个模型。
贵阳大数据交易所执行总裁王叁寿告诉中国经济时报记者，截至2017年底，中国网民规模达到7.72亿，手机网民规模达到7.53亿。随着我国加快IPv6、5G的商用部署，数据总量将呈现爆发式增长。从某种角度而言，数据详实记录了发展中的世界，而大数据使未来复现成为可能。大数据是无限循环、无限复制的绿色资源，应用次数越多，其价值越大，将会颠覆未来很多产业的竞争模式。对于当前而言，大数据是国家基础性战略资源、创新生产要素、是21世纪的“钻石矿”;对于未来而言，大数据是“活化石”。
大数据应用水平正成金融企业竞争力的核心要素
至于金融大数据的未来，有分析称，数据驱动金融将是一种趋势，谁掌握了大数据，金融营销、金融风控就会胜出。
中国支付清算协会业务协调部丁华明认为，一个关键的因素是大数据应用水平正在成为金融企业竞争力的核心要素。金融的核心是风控，风控以数据为导向。金融机构的风控水平直接影响坏账率、营收和利润。目前，金融机构正在加大在数据治理项目中的投入，结合大数据平台建设项目，构建企业内统一的数据池，实现数据的“穿透式”管理。在大数据时代，数据治理是金融机构需要深入思考的命题，有效的数据资产管控，可以使数据资产成为金融机构的核心竞争力。
普华永道的研究报告显示，83%的中国金融机构希望投资大数据。金融行业对大数据的需求属于业务驱动型。其迫切希望应用大数据技术使营销更精准、风险识别更准确、经营决策更具针对性、产品更具吸引力，从而降低企业成本，提高企业利润。随着更多金融机构基于大数据获得丰厚的回报，将进一步打消其顾虑，加速大数据的普及。
上述报告还称，各级政府正推动金融行业数据整合、共享和开放。国务院《促进大数据发展行动纲要》提出，到2018年，中央政府层面实现金税、金关、金财、金审、金盾、金宏、金保、金土、金农、金水、金质等信息系统通过统一平台进行数据共享和交换。国家还通过推动建设各类大数据服务交易平台，为数据使用者提供更丰富的数据来源。数据越关联越有价值、越开放越有价值。大数据的发展需要所有组织和个人的共同协作，将个人私有、企业自有、政府自有的数据进行整合，把私有大数据变为公共大数据。金融数据安全问题也越来越受到重视。大数据的应用为数据安全带来新的风险。数据具有高价值、无限复制、可流动等特性，这些特性为数据安全管理带来了新的挑战。
对金融机构来说，网络恶意攻击成倍增长，组织数据被窃的事件层出不穷。这对金融机构的数据安全管理能力提出了更高的要求。大数据使得金融机构内海量的高价值数据得到集中，并使数据实现高速存取。但是，如果出现信息泄露，可能一次性泄露组织内近乎全部的数据资产。数据泄露后还可能急速扩散，甚至出现更加严重的数据篡改和智能欺诈的情况。
2018年是金融行业监管大年，“防风险”依然是行业发展主旋律。“近年来大数据风控越来越受重视，越被市场认可，我们越要做好风险防控工作，合规发展。”百融金服副总裁陈雷指出，不仅金融业务要合规经营，大数据风控行业也要合规发展。
以当下正经历暴雷潮的网贷行业为例，陈雷认为，以P2P为代表的互联网金融原来只要“有胆量”就能发展起来的时代已经过去了，现在是需要拥抱科技的时代，要通过大数据挖掘金融价值。
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大数据建设能否“提质增速”
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数字经济的发展，离不开大数据产业基础。中国要综合运用互联网、大数据、人工智能等技术，发挥数据的最大作用，有效促进政府治理体系和治理能力的提升。
■中国经济时报记者 姜业庆
当前，以大数据、人工智能、区块链等为代表的信息技术变革日新月异，我国相继印发《国家信息化发展战略纲要》和《促进大数据发展行动纲要》，国内科研院所与地方企业相关研发应用蓬勃发展，国内互联网企业巨头抓住机遇，在大数据建设方面成为弄潮儿。在这种情况下，我国大数据建设能否借势发力，提质增速?
就目前我国大数据的情况来看，尽管取得了一定成绩，但是依然有些问题待解。
首先是认识问题。相当一部分机构和人员认为，发展大数据就是安装服务器和摄像头，一旦部门认为建好，就各自为政、万事大吉。这其实是把大数据发展带入了误区。
贵阳大数据交易所执行总裁王叁寿告诉记者，其在参与超过60个地区(省、自治区、直辖市、地级市)的数字经济建设进程中发现，并不是所有城市在开展大数据产业建设时充分理解大数据。大数据产业分为六大板块：数据源、大数据硬件支撑层、大数据技术层、大数据应用层、大数据衍生层、大数据资产运营。“数字经济的发展，离不开大数据产业基础。理解了中国大数据产业的细分板块，在发展数字经济的道路上就不会走弯路。注重数据源开放融合、设置大数据硬件支撑、研发大数据场景、落地大数据应用、发展大数据衍生服务、路径化大数据价值释放，都是发展数字经济的必要步骤。”
王叁寿称，我们对于数据资产的管理水平还有待提高。当前，我国数据建设与数据应用存在一定程度的脱节。一方面，数据体系要素多、头绪杂，数据量大而繁琐，需要采集什么数据、数据采集了有什么价值等问题一直困扰着数据建设者。另一方面，在一些教学科研单位，建模与应用研究虽然紧跟世界前沿，但没有大量真实、新鲜的数据做支撑，在很大程度上制约了大数据建设的发展步伐。
着眼应用需求牵引，倒逼数据建设。阿里巴巴、腾讯、百度、京东等企业的大数据建设之所以能够不断超前，主要是因为有具体应用需求的牵引，并能够迅速转化为成果效益。数据建设不是最终目的，对数据的高效合理利用，才是其最终归宿。应以模拟仿真、方案推演、能力评估、需求预测等具体应用需求为牵引，建立相应的反馈与激励机制，让数据应用需求倒逼数据建设，数据建设与应用有机融合，进而形成良性循环。
以金融行业为例，金融行业的数据资产管理仍存在数据质量不足、数据获取方式单一、数据系统分散等一系列问题。首当其冲的是金融数据质量不足，主要体现为数据缺失、数据重复、数据错误、数据格式不统一等多个方面。与此同时，金融行业数据来源相对单一，对于外部数据的引入和应用仍需加强。另外，金融行业的数据标准化程度低，分散在多个数据系统中，现有的数据采集和应用分析能力难以满足当前大规模的数据分析要求，数据应用需求的响应速度仍不足。
与此同时，行业标准和安全规范仍待完善。金融大数据缺乏统一的存储管理标准和互通共享平台，在个人隐私的保护上还未形成可信的安全机制。顶层设计和扶持政策还须强化。体现在金融机构间的数据壁垒较为明显，各自为战的问题突出，缺乏有效的整合协同。同时，行业应用缺乏整体性规划，分散、临时、应激等特点突出，信息价值开发仍有较大的潜力。数据共享也是个问题。大数据的应用，前提是要有大数据，而对很多金融机构而言，并没有所谓的大数据，何谈应用呢?
一般来讲，盈利性质的商业公司和企业都不会轻易泄露自己的数据、建模方法和分析过程，这个无可厚非，但客观上便产生了一种效果，几大互联网巨头变成了数据黑洞，用户的数据进得去、出不来，可以为企业自身而用，但不能为整个行业或社会而用。此外，散落在税务、公积金、海关、工商等领域的数据梳理和整合，也是漫长的过程。而就政府数据而言，需要纠正的是，不是在所有部门平均用力、全面铺开大数据应用就是最好的资源分配方式，也不要以为大数据高科技只适合于解决大问题。
王叁寿认为，应该用大数据解决小问题，实现一点一滴的应用，逐渐才能形成波涛之势。通过充分挖掘数据价值、精准落地大数据应用，使政府数据价值最大化，使大数据应用持续发挥服务政府监管、服务经济转型、服务民生福祉的作用。在一个领域纵深潜下去。以九次方大数据研发的气象大数据为例，挖掘出除天气预报服务之外的另外三种价值：可用于指导农业生产，农民不再看天吃饭;可用于指导金融行业，全球很多炒农业期货的公司，都会购买气象数据;星云数据甚至会协助保险业产生价值预测和判断——从气象大数据入手，推动了农业、金融业、保险业等多行业实现预警、预测、智能分析、辅助决策。
清华大学党委常务副书记姜胜耀日前指出，中国要建立政府治理科学决策体系，使得跨行业、跨部门、跨领域的大数据得到深度融合，并综合运用互联网、大数据、人工智能等技术，发挥数据的最大作用，有效促进政府治理体系和治理能力的提升。
目前，中国还不是数据强国，如何运用数据资源助力政府科学决策、助力经济持续发展、助力社会全面进步，是当前面临的重要任务。
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大数据产业， 我们该做哪些准备
——访九次方大数据创始人王叁寿
■中国经济时报记者 姜业庆
大数据产业已成为全球经济发展的新引擎。目前中国处在新旧动能转换时代，如何用好大数据，加速新技术、新产业、新商业模式的发展，改造提升传统动能，形成发展新动能，对形成中国经济增长具有战略意义。用好大数据可助推中国经济的高质量发展。中国经济时报记者日前采访了九次方大数据创始人、贵阳大数据交易所执行总裁王叁寿。
王叁寿认为，大数据产业对中国具有特殊意义，成为新常态下发展中国经济的新动能、引领国家创新战略的力量。中国已做好迎接大数据产业大变革的准备，并将持续加强数据开放与互联互通，推动实体经济与数字经济融合，以数字化驱动商业模式创新，不断创造新的可能，让世界认识一个全新的数字中国。
推动数据融合共享实现技术及制度创新
大数据产业时代，大数据成为关键要素。解决数据流通与共享问题，是促进大数据产业有效健康发展的必由之路。交通、住房、教育、医疗、家政、金融等与人们生活息息相关的服务业领域，因数据互联互通为大数据产业注入动能，释放出新的“数字红利”。
王叁寿表示，数据只有在流通、共享、应用中才能创造价值，实现质量、效率、动力变革。政府对大数据的支持程度和开放力度，决定了数字经济能走多远，政府需要考虑如何通过合适的方法把它共享出来。例如建设全国一体化的国家大数据中心，推进公共数据开放和基础数据资源跨部门、跨区域共享。
在他看来，实体经济是大数据产业发展渗透的重要领域，要以大数据产业引领带动实体经济的创新，为传统产业注入新活力。以数字为杠杆，我国经济正进行深层次的变革。一方面，大数据产业带动传统产业转型升级，各行各业都在通过数字化构建更敏捷的生产、经营、管理体系。另一方面，在数字化过程中，孕育了更多新的产业和企业，推动中国经济向大数据产业发展。
为大力推动实体经济和大数据产业融合发展，中国将提升网络和信息技术支撑能力，坚持数据驱动和创新驱动并举，促进实体经济转型升级;聚焦工业互联网建设，推动实体经济和大数据产业融合发展。
随着大数据成为撬动第四次产业革命的“支点”，新技术支撑的新业态、新模式正在中国各个领域蓬勃兴起。大数据引发的创新及其服务生态的不断演进，恰好能与国家创新体系的建设契合、与国家科技创新体系的深化改革契合。王叁寿指出，中国进入创新突破期的关键时点，瞄准全球数字产业的最新趋势和技术前沿，将实现大数据技术创新、商业模式创新及制度创新。
推动政府数据向数据价值转化
中国大数据应用市场现阶段依然以政府大数据应用为主，应驱动政府数据价值融合于时代发展，实现政府数据向数据价值转化。
《2018年世界经济形势与展望》显示，2017年全球经济增长速度达到3%，其中，中国对全球经济增长的贡献最多，约占1/3。实际上，中国数字化经济发展的独特优势和核心竞争力是中国拥有海量的数据，而在这其中，政府数据资源占“大头”。
作为世界人口大国，我国政府数据资源储量极为丰富，广泛存储于各地、各级政府机关院所等不同单位、不同部门、不同系统甚至不同网络环境中，数据种类繁多、数据质量较高，其潜在价值可观。据有关数据推算，我国政府部门数据开放的潜在价值可达10万亿至15万亿元。
王叁寿指出，政府作为大数据建设和应用的主导力量，不仅掌握着有价值的数据，而且能最大限度调动社会资源，能整合推动大数据发展的各方力量，应用大数据将决定着能否发挥大数据潜在的战略价值，推动数字经济发展，助力新时代中国的高质量发展。
基于对大数据行业及我国数字经济发展的审视与思考，王叁寿提出，中国大数据应用市场现阶段依然以政府大数据应用为主。
当前，政府数据资源正走向“集约整合、全面互联、开放共享、协同共治”的新阶段。政府大数据应用可以推进政府管理和社会治理模式创新，实现政府决策科学化、社会治理精准化、公共服务高效化;助力教育、就业、社会保障、医疗、交通、扶贫等广大群众普遍关注的问题得到有效解决;完善基于大数据核心技术、新一代信息基础设施、政府数据资源和社会数据资源规划、网络空间治理等方面的数据安全法规制度和标准体系、科学规范，维护群众利益、社会稳定和国家安全。
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