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大数据金融,引发巨大变革的触媒

作者:王鹏

来源:华夏时报

发布时间:2016-11-03 15:00:26

摘要:大数据(Big Data)一般指无法在特定时间范围内用常规工具进行搜集、管理和处理的海量、高增长率和多样化数据集合,是需要新处理模式才能具有更强决策力和洞察发现力的信息资产。

大数据金融,引发巨大变革的触媒

王鹏

大数据(Big Data)一般指无法在特定时间范围内用常规工具进行搜集、管理和处理的海量、高增长率和多样化数据集合,是需要新处理模式才能具有更强决策力和洞察发现力的信息资产。大数据技术的战略意义不在于数据的数量,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。大数据作为产业实现盈利的关键,在于提高对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的“增值”。这些“增值”在企业中的价值体现在精准营销与帮助中小微企业及传统企业利用大数据做转型几个方面。

大数据金融是指依托大数据,通过最新的信息化处理方式,对数据进行专业化的挖掘和分析,并与传统金融服务相结合,开展相关资金融通工作。大数据金融模式需要两项能力:一是数据来源的合法性、持续性能力,二是大数据分析并加以有效利用的能力。大数据让用户体验方式、业务处理和经营管理模式发生变化从而彻底改变了传统的金融服务和金融产品,对金融服务体系的组织结构、数据需求与管理方式、用户特点以及信用评估和风险防控等多方面产生巨大影响,让现有的金融体系呈现多样化发展态势。

大数据金融的模式

根据大数据在金融领域应用的模式及规模来看,主要有平台金融和供应链金融两种模式。这两种模式将传统金融的抵押贷款模式转化为信用贷款模式,根据在平台或者供应链中的信用评估便可获得融资。

平台金融模式。指企业通过在平台上凝聚的资金流、物流、信息流,组成以大数据为基础的平台来整合金融服务。通过在互联网平台上运营多年的数据累积,利用互联网及云计算等技术为平台上的企业或者个人提供金融服务。平台金融模式通过云计算来对交易数据、用户交易与交互信息和购物行为等大数据进行实时分析处理,形成网络商户在电商平台中的累积信用数据,进而提供信用贷款等金融服务,摆脱了传统金融模式下对抵押或担保的依赖。

供应链金融模式。供应链金融模式,是指供应链中的核心企业利用所处供应链的优势地位整合供应链上下游资源和客户资源,为其他参与方提供融资渠道的金融模式。供应链金融模式是在海量交易的大数据基础上,以行业龙头企业为主导,主要以信息提供方身份或以担保方的方式,与银行等金融机构合作,对产业链上下游的企业提供融资。

大数据金融的发展趋势

持续性。大数据金融是具有持续性的。大数据金融未来的发展离不开电子商务的发展,而近年来中国电子商务飞速发展,势头十分迅猛,这种高速发展促进生态链不断整合完善,融合平台、虚拟服务、专业营销、精准支付、网络金融、服务供应链化、物流智慧化,终端移动化,最终形成大数据金融。电子商务的快速发展说明未来大数据金融是具有巨大的可开发利用的潜力的,大数据金融未来的作用会持续凸显。

个性化。大数据金融将促进金融服务个性化。金融机构应用大数据分析直接监控企业运营,解决具体贷款难题,实现全程跟踪服务,最大限度降低资金风险,缓解企业面临困难,为企业迅速实现商业价值,增进服务用户价值;互联网公司采取创新方式聚集了一大批具有高度品牌粘性的新的用户,通过采集相关数据,不断快速储存,加强交互联系,形成一个源源不断持续的可靠地大数据来源,大数据金融开始可以进行第一时间分析,马上获得结果,立刻设计出相应产品,对客户进行精准营销。传统金融几乎难以想象,不可能做到。从以上大数据金融在其中发挥的作用可看出,大数据金融在未来完全可以提供个性化的体验与服务。

信息化。大数据金融未来的发展方向应着重解决金融的信息化。以后金融业的发展需要面对更多非结构化数据,需要处理难以想象的海量数据;金融行业不断发展,用户量扩大与业务多元化让数据规模不断增长,亟需解决跨系统数据传输和跨行业整合数据方面的问题。快速扩展大数据业务,实现客户数据集成平台,应用决策分析系统,处理分析图像及视频等非结构性数据,必将成为大数据金融应用的前进方向。

大数据金融面临的挑战

安全隐患。随着个人位置、行动空间、购买趋向、性格偏好、身体健康和公司财务情况的海量数据产生并被收集,再伴随金融交易风格、持有资产习惯、以及信用状况分布被以更微小更精细的方式采集、储存和分析,机构投资者获得更低的金融价格、金融消费者获得更符合需要的服务,市场配置从而提高,金融资源越来越丰富。但与此同时,金融市场依赖的信息基础设施更加庞大,变得越来越复杂,整个社会管理更加一体化,更加开放外向,对隐私和数据安全更加敏感,保护知识产权更加困难。针对个人隐私,大数据时代的隐私问题将远远超出想象。这就说明未来大数据金融所面临的安全性防范与监督将更加重要。

决策误差。大数据是人类的发展成果与设计的产物,大数据的工具还在发展,数据之间彼此的相关性也不直接等同于因果关系,大数据还存在其他技术问题,比如样本选取、模型设定等等。例如“谷歌流感预测”曾经过高估计了2012年的全球流感发病率。这说明大数据有缺陷,金融行为决策片面依赖大数据可能带来不实,造成负面影响,利用大数据工具进行决策提高效率还可能引发公平性问题进而导致系统性风险。

大数据金融的影响力

大数据金融首先表现在思维的变革。信用是抽象的,但大数据可以建立信用体系,让个人的信用或者群体的信用变得具体。这将是金融业的根本性改变,并将持续产生巨大的深远影响。

大数据是促进金融事业高速发展的关键。而推动大数据则首先要实现数据整合,现在很多公共系统都是相互孤立的,即使金融领域也不例外,难以形成整体综合的联动效应;不仅仅是金融数据决定信用,其他相关领域的很多数据也会产生巨大的影响,这就要求数据具有更高的开放性。互联网不仅仅有开放性,还具有天生的透明性,并且这些数据还可以共享互联网,进行互联互通,推动大数据广泛应用。传统的金融业借助大数据必然会发生根本的变化。

虽然大数据金融引发的这场巨大变革,还仅仅处于早期阶段,但大数据金融的影响已然历历在目:金融服务将持续转型,从“关注整体”的粗放式管理进一步向“关注个体”精细化管理转型;由片面简单的抵押文化向全面长远的信用文化转变;将会建立更完善的信用体制和更全面的风险管理体制;从“以利润为中心”的自我发展向“以客户为中心”的共赢发展转型。我们还可以充满信心的预见,大数据金融能够真正引发社会产生实质的改变,并且这种改变一定是由具备大数据金融思维的公司所推动的。只有立足精准服务,面向海量用户,占有数据资产,具备战略眼光,符合大数据金融的未来趋势,才能拥有长期的核心竞争力。(作者为中国人民银行金融研究所互联网金融研究中心副秘书长)

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