蓝金灵CEO刘文庆：金融科技将为行业带来革命性颠覆

本文为数据猿推出的大型“ 金融大数据主题策划 ”活动第一部分的系列征文/案例；感谢  蓝金灵CEO刘文庆  先生的投稿

作为整体活动的第二部分，2017年6月29日，由数据猿主办，互联网普惠金融研究院合办，中国信息通信研究院、大数据发展促进委员会、上海大数据联盟、首席数据官联盟协办的《 「数据猿·超声波」之金融科技 · 商业价值探索高峰论坛 》还将在上海隆重举办

在论坛现场，也将针对本次主题活动的投稿人，颁发“ 最佳商业洞察者 ”、“ 数据猿专栏最佳作者 ”两大类人物奖

来源：数据猿  作者：刘文庆

伴随­移动互联网的发展，外卖类APP已经深入人心，通过自动定位系统就会推荐附近的美食，订过几次餐后，APP就可以发送符合口味的美食信息——这就是大数据的智慧和力量！

大数据价值究竟何在？

那么何为大数据？我从网上查阅了一下，百科关于大数据的定义如下：

“大数据（bigdata），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。”

业界通常用4个V来（即Volume、Variety、Value、Velocity）来概括大数据的特征：

1、数据体量巨大（Volume）： 这是大数据的第一个基础。举个例子，截至目前，人类所有的印刷材料的数据量为200PB，而历史上全人类说过的所有的话的数据量大约是5EB，根据IDC的“数字宇宙”报告，预计到2020年，全球数据使用量将达到35.2ZB；

2、数据类型繁多（Variety）： 相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据，非结构化数据越来越多，包括音频、视频、图片、LBS地理位置信息等，这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求；

3、价值密度低（Value）： 价值密度的高低与数据总量的大小成反比，如何通过强大的机器算法更迅速的完成数据价值“提纯”成为目前大数据背景下亟待解决的问题；

4、处理速度快（Velocity）： 这是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征，涉及到感知、传输、决策、控制开放式循环的大数据，对数据实时处理有着极高的要求，通过传统数据库查询方式得到的“当前结果”很可能已经没有价值。

显然，伴随计算机处理数据能力的强大，你能获得的数据量越大，你能挖掘到的价值就越大。在这里，我们需要明确一点，数据本身并不产生价值，如何利用、分析、挖掘大数据对业务产生帮助才是关键；从庞杂的数据背后挖掘、分析用户的行为习惯和喜好，找出更符合用户“口味”的产品和服务，并结合用户需求有针对性地调整和优化自身，这才是大数据的价值。

金融科技时代来临，开启全新时代

当今社会，大数据已经渗透到电子商务、O2O、物流配送等各个领域，金融市场也不例外。而在中国政策导向的客观推动下，金融科技在中国，成为中国金融行业发展的新篇章。有观点认为，金融科技将成为经济转型和金融业升级的必经之路。

同时，金融科技并不仅仅止步于通过新技术来提高金融效率，大数据、人工智能、区块链等技术与金融的结合，或将带来革命性的颠覆，开启一个全新的时代。

面对大数据，金融活动如何管理和发掘数据的价值，使之改善现实金融活动效率与经营业绩；更加低成本、便捷、安全、智能地提供个性化金融服务；减少金融活动中的沟通、协调、交易成本，改变原有金融产业链的分工模式，将变得更加实际。

金融科技依托在产业多年的浸淫，风控端具备优势，而且金融科技本质上属于大数据金融，延展性更佳。可见，大数据对风控具有重要意义，对于国内互联网金融行业发展具有不可替代的作用。

大数据赋能金融科技，升级金融服务

金融科技是一个大命题，在这里我想重点围绕B2B电商平台这一细分领域切入，浅谈大数据时代，如何赋能金融科技。

B2B电商平台的真正价值是通过交易数据产生的大数据分析、物流服务、金融的服务等深入供应链中，而用户在线交易的习惯培养与平台本身提供的服务存在相互促动作用。

当消费电商红利消耗殆尽，拉新、促活、留存和营收就变得越发困难，对于电商自身而言，账期的压力、迟迟收不到企业采购货款，就像一座大山一样压的喘不过气来。拉新不足，现金流又即将断裂，面临歇业的同时，如何转危为安？这一刻，金融科技的价值不言而喻。

由于金融科技的介入，B2B电商产业迎来了新的机遇，如何从信用、数据、资产入手与电商产业深入结合，成为行业行业关注的热点。据此，行业内出现了诸如蓝金灵这样的服务商，专注为B2B电商提供线上供应链金融服务：

由“大数据”经“云计算风控系统”转化为“信用指数”，将“信用指数”转化为“企业资产”，并与电商平台历史订单数据巧妙的结合在一起，为电商上游供应商、下游分销商以白条的形式作为“企业资产”提供服务，转化企业信用数据为有效资产，为电商下游企业用户提供购物代付，同时满足电商上游供应商供货后快速回笼资金的需求。

该类企业，以“控险”为前提，通过历史交易数据分析处理生成高可信的风控报告，全面完善信贷体系。基本授信评估选取企业工商信息、经营者素质、征信报告、资产结构、发展前景等；3大维度9个立体方位，200余字段综合评定授信额度；基础评分+核心指标+增信维度，综合600份评分体系参考指标；CR1­CR6六个等级的评分结果，精细化描绘企业画像，更精确，更正式的展现企业的综合实力。

通过大数据等领先科技进行金融服务创新，提升金融服务的运营效率和用户体验，赋能金融科技，让所有B2B电商企业都能享受公平、高效和便捷的金融服务，共享金融科技的成果，相信是每个供应链金融服务商的使命和愿景！

文章注释：

1、PB：1PB (Petabyte千万亿字节 拍字节)=1024TB；

2、EB：1EB (Exabyte百亿亿字节 艾字节)=1024PB；

3、ZB：1ZB(Zettabyte十万亿亿字节 泽字节)=1024EB；

作者简介：

刘文庆

教育经历

1999年09­月至2003年07月 北京交通大学机械电子本科

2003年09­月至2006年05月 西北工业大学西方经济学硕士

工作经历

2006年8月至2015年4月供职于中国建设银行

2015年7月­至今 响应政府双创号召，创业组建蓝金灵并任CEO

欢迎更多大数据企业、爱好者投稿数据猿，来稿请直接投递至： tougao@datayuan.cn