阿里和腾讯都把大数据挖掘作为互联网金融发展的突破口,你还在等什么?
12月16日,互联网金融大会在乌镇召开,作为整个大会的首场论坛“互联网+”的首个议题“互联网金融创新与发展”,足可见互联网金融在整次大会中地位之重。参加这次论坛的大佬有:中国人民银行副行长郭庆平,全国人大常委、财经委员会副主任委员、清华五道口金融学院院长吴晓灵,蚂蚁金融服务集团董事长彭蕾以及腾讯集团副总裁赖智明等人。
互联网金融的核心
听完大佬们的演讲和对话,小编觉得大数据将会是互联网金融下一步发展的标配或者说是突破口。纵观互联网金融论坛,提及次数最多的要数互联网创新、普惠金融和大数据。
互联网创新可以分为两种:一种是模式创新;一种是技术创新。前者属于很容易就被模仿的类型;而后者却属于一面照妖镜,是人是妖,在技术面前立刻现出原形。或者说,技术就是防止别人模仿的壁垒。而在笔者看来,互联网金融在技术方面的创新需要以大数据为突破点。
正如中国人民银行副行长郭庆平在这次论坛上所说的那样,
“互联网金融本质上仍然属于金融,没有改变金融风险隐蔽性、传染性、广泛性还有突发性这样的特点。”
而金融最核心的部分便是风控,风控的核心又是什么呢?答案是打破信息的不对称。那么如何打破信息的不对称呢?答案是搜集并量化数据。
所以,未来的互联网金融一定是:互联网+大数据+金融。
大数据之于互联网金融
其实早在上个世纪80年代,著名的未来学家阿尔文•托夫勒就在其书《第三次浪潮》中,将大数据称为“第三次浪潮的华彩乐章”。但直到2009年大数据才慢慢成为互联网信息技术行业的流行词汇。2013年,大数据算是彻底火了起来,涵盖的领域不仅仅是信息技术行业,也包括社交领域、电商,甚至是各国的政府都开始将大数据上升到战略级的层面。比如,美国政府投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划”。
全国人大常委、财经委员会副主任委员、清华五道口金融学院院长吴晓灵也在这次论坛上提到,
“在大数据时代,企业和个人更多的行为可记录、被记录,可分析、被分析,各国都普遍重视大数据运用,并作为国家的战略。数据资源正和土地、劳动力、资本等生产要素一样,成为促进经济增长和社会发展的基本要素。”
腾讯集团副总裁赖智明也认为未来互联网金融发展的趋势之一是通过数据化可以让信用变为财富。
“因为中美信用体系的差距,个人和小微企业在融资难、融资贵的问题底下,催生了很多的P2P、小贷、新型金融的服务,但是这些金融服务因为缺乏数据风控的能力良莠不齐,所以往往会带来一些风险的事件。海量用户数据对于未来金融应用业务将非常关键。大量的社交、支付、理财数据通过云计算还有专业的分析挖掘,能够为金融机构大幅的降低我们合作伙伴的运营成本,还有服务成本,并提升风控的能力。”
就连普惠金融也离不开大数据,蚂蚁金融服务集团董事长彭蕾认为,普惠金融可以通过对大数据价值的挖掘来实现。
“依赖大数据可以让风控能力也得到更好的一个平衡。”
如何利用大数据?
其实,大数据技术的目标,就是从数据中挖掘信息、判断趋势、提高效益。道理大家都懂,可是要如何利用大数据呢?
在这次论坛上,吴晓灵给出了答案:
第一,加快公共数据的开放力度,降低社会运行成本。
第二,要充分利用数据公共资源,挖掘有用信息,降低社会的信息收集成本。
第三,以独立第三方发展社会征信事业,金融机构内部信用评级与社会第三方征信是两件相互关联,但又相互独立的事情。
第四,征信要遵循权益保护原则。
附:郭庆平、吴晓灵、彭蕾、赖智明演讲整理(有删减):
郭庆平认为互联网金融的下一步发展应该注意处理好以下三个方面的关系:
一个是正确认识互联网金融与传统金融之间的关系。互联网金融与传统金融不是颠覆与取代的关系,而是继承和发展的关系,我们应该把互联网金融健康发展放在整个金融业创新发展的大局之中去考虑。
下一步我们既要顺应信息技术发展的趋势,支持并且规范第三方支付、众筹和网络借贷平台等互联网金融新业态的发展。同时又要鼓励传统金融机构利用互联网技术开展产品和服务创新,转变发展方式,构建主流业态与新型业态协调发展的金融体系。
二是正确处理鼓励创新与防范风险的关系。互联网金融本质上仍然属于金融,没有改变金融风险隐蔽性、传染性、广泛性还有突发性这样的特点。特别是互联网金融与互联网技术相伴相生,它在技术、信息安全等方面都会使风险更加复杂。
我们对互联网金融的监管要坚持不发生系统性和区域性金融风险的底线,坚持金融服务实体经济的原则,也要划清合法和非法的界限。鼓励依法合规,要有力打击非法集资等各类违法金融问题,相关业态具体的监管规则。明确监管责任,努力实现互联网金融风险监管的全覆盖,促进互联网金融规范发展。
三是正确处理政府和市场、行政监管和自律管理的关系。既要充分发挥市场在资源配置方面的决定性作用,也要更好发挥政府的监督管理作用和行业自律组织在规范市场行为、保护行业合法权益方面的作用。使政府、社会、市场各归其位、各得其所,共同构建互联网金融领域的现代治理体系,协调推进互联网金融的持续和健康发展。
吴晓灵就大数据时代的数据应用与金融业的发展,提出了四个措施:
一是我们要加快公共数据的开放力度,降低社会运行成本。
什么样是公共数据?公共数据主要是指政府在行政执法过程中产生的信息,比如行政许可、法院诉讼等这些活动所带来的信息。由于这些信息是因为政府和法律的强制力产生的,对于企业和个人的生产、经营、履约有一定的影响,也涉及到公众和他人的利益。因此,应该加大公开的力度,只有加大了公共信息的公开力度,才能够减少社会搜寻信息的成本。
第二,要充分利用数据公共资源,挖掘有用信息,降低社会的信息收集成本。
什么是数据公共资源?就是无主体指向的数据是公共资源,除非涉及社会稳定和国家安全问题,这类数据应当向社会公众开放,这类数据的持有机构应当负责加工处理,并向社会提供这类数据,而且还可以据此来收费。像这类数据的对外开放是要进行脱敏处理的,就是要把信息的具体个人或者是企业的名称要把它隐藏掉,然后来对社会,把所有的无主的信息把它进行分析,然后描述成一种图景,或者是一些报告,来向社会公布。
比如说,我们现在可以用很多的金融机构,他有一些信贷的信息,那么他不可以说某一个人在某个机构做了什么贷款,但是他可以通过这个贷款信息来描述一下社会资金的运作方向,哪些地区是资金的提供者,哪些地区的需求者比较多一些。还有比如商品和物流的图,金融生态的图等等。
三是以独立第三方发展社会征信事业。
金融机构内部信用评级与社会第三方征信是两件相互关联,但又相互独立的事情。一个有信用活动的机构,他对他客户的评级是他内部的评级,但是如果是一个向社会其他的人要提供信息的,那么他就应该更多保持与信用发放机构一种独立的距离,这样可能能够更客观一些。经客户授权,金融机构和征信服务机构可以查询与客户经济活动有关的个人信息,但是这些应该经过客户的授权。
四是征信要遵循权益保护原则。
数据主体对于数据应该有知情权、同意权,数据主体在征信方面的权力就包括被告知权,本人的信息查询权力,还有司法救济的权力。
在所有的活动当中要防止和制止未经本人授权,强制授权,疑似授权终生使用等侵权行为,在互联网时代大家都变得公开和透明,这个过程当中我们要更多保护个人的隐私,因而在征信活动当中,在信用活动当中我们怎么样来很好地既要方便信用活动的展开,又要有效的保护个人隐私,在这个当中应该做一个很好的权衡。
彭蕾在普惠金融的发展过程中面临两个挑战以及解决方法:
我们认为普惠金融其实第一个面临的挑战,就是如何在公益属性和商业属性之间找到平衡。
我们觉得所有金融从诞生的第一天开始,都带着非常良好的意愿和初心,无论是银行、保险、证券,当然发展到一定阶段以后一定有一个商业化的过程。但是怎么在实践当中仍然可以保持普惠性,同时也可以让商业得到长足发展,其实是有很多提升的空间。
第二个挑战就是在普和惠,普是面,惠是实际的收益,这个当中怎么找到平衡,这是第二个挑战。
如何解决呢?
第一个依赖就是技术创新尤其是移动互联网的发展,通过大数据甄别风险,实现金融最早的公益初心。
同时,可以通过移动互联的技术能力实现金融的普遍性,就是让更多的人受益,这样一种技术的普及可以让金融的服务也可以随着移动互联而让更多的人受益。
第二个,可以通过技术不断的提升,提高它的“惠”,就是说用更低的成本,更高的效率,这个其实就是它的惠这个特性。所以我们认为这个数据上面有很大的挖掘空间。
我们认为技术革命改变了金融的触达能力,刚才我们说了,可以让更多人受益,技术成本降低,创新效率更高,所以让“惠”也成为现实。
同时依赖大数据可以让风控能力也得到更好的一个平衡。所以我们认为从技术发展的阶段来说,这确实是普惠金融黄金的时代。互联网发展到今天,其实对于普惠金融而言可以更好的让金融回归到它的初心,所有重要的金融产品最早的时候不完全是为了盈利,都是为了扶微济困,帮助小的企业和个人消费者。
赖智明认为未来的互联网金融生态会有四个趋势:
第一个是将会看到互联网金融不停的平台化,开放、合作、共赢。
第二方面,我们觉得未来互联网金融是往生活化和社交化发展,科技让每个人可以获得个性化的金融服务。
第三个趋势,互联网金融会通过移动化、产品化的方式来达到普惠金融。物理和时空的限制,用户和金融服务之间的鸿沟,偏远地区没有ATM这些问题,都将通过用户手上有的移动终端,可以根据我们连接用户和金融服务的连接器,通过移动化、场景化的手段无缝对接,降低用户获取服务的门槛,来达到普惠金融。
第四个趋势,数据化,通过数据化可以让信用变为财富。对比中美之间,信用体系的差距非常大,个人小微企业在融资难、融资贵的问题底下,催生了很多的P2P、小贷、新型金融的服务,但是这些金融服务因为缺乏数据风控的能力良莠不齐,所以往往会带来一些风险的事件。
海量用户数据对于未来金融应用业务将非常关键,有的大量的社交、支付、理财数据通过云计算还有专业的分析挖掘,能够为金融机构大幅的降低我们合作伙伴的运营成本,还有服务成本,并提升风控的能力。