国家资产负债表到底揭示了什么？
国家资产负债表到底揭示了什么？
位置:&&&&&&&&&国家资产负债表到底揭示了什么？&&&分享&&&&&&()&微信导语：国家资产负债表何以如此重要？危机的防范与救助不仅需要消耗政策资源，更需要在关键时刻消耗真金白银，而能否做到这一点，取决于国家资产负债表的状况。经济观察报 张晓晶/文&十八届三中全会明确提出了“编制全国和地方资产负债表”的战略任务。不过，迄今为止，官方仍未正式公布国家资产负债表的相关数据。中国社会科学院经济学部于2011年成立了资产负债表课题组，并自2013年开始发布中国国家资产负债表。国家资产负债表何以如此重要？通过课题组几年来的努力，我们对此有了更进一步的理解。首先，编制国家资产负债表，旨在“摸清家底”，特别是在债务危机频发、经济金融动荡的情况下，能够做到心中有数。其次，国家资产负债表是对国家能力（state　capacity）的重要反映。强健的国家资产负债表，意味着强大的国家能力。强国家能力则是实施有效国家治理的基本前提。第三，危机的防范与救助不仅需要消耗政策资源，更需要在关键时刻消耗真金白银，而能否做到这一点，取决于国家资产负债表的状况。国家资产负债表反映了中国所处发展阶段及制度性特征国家资产负债表以一国总体经济存量为考察对象。即一国范围内，各部门资产负债的总计，包括了居民、企业、政府、金融以及对外等部门。国家净资产就是国家总资产减掉国家总负债。由于国内金融部门间的资产负债相互抵消，实际上国家净资产就等于国内非金融资产加上对外净资产。而这个对外净资产和国家外管局的净国际投资头寸相对应。从总量上看，我们估算的国家资产负债表中，2013年，非金融资产为336万亿，对外净资产为16万亿，总的国家净资产为352万亿。有专家指出中国国家净资产已超美国。考虑到美国的国家资产统计中并未计入土地资源以及家庭汽车等科目，因此，不具有可比性。从结构上看，2013年，居民非金融资产129.2万亿（房产为主，还包括汽车及农村生产性固定资产），企业资产（固定资产、存货和其它非金融资产）为137.2万亿，土地资源性资产62万亿，政府资产7.8万亿（行政事业单位固定资产、事业单位无形资产），对外净资产16万亿。这种分类，显然低估了政府资产。实际上，广义而言，政府资产还包括国有企业资产以及土地资源。根据课题组的估计，国有企业总资产大约占非国有企业总资产的三分之一左右（甚至略低）。如果以三分之一来推算企业非金融资产，则国有企业非金融资产约为45.7万亿。加总国有企业资产、国土资源性资产以及行政事业单位固定资产和事业单位无形资产，得到广义的政府非金融资产为115.5万亿。用以上数据做一下重新估算，则国家净资产的结构为：居民资产占比36.7%，政府资产占比32.8%，非国有企业资产占比26.0%，对外净资产占比4.5%。这样一种结构，与发达经济体居民部门资产占比一般都超过半壁江山，以及政府资产占比极低相比，反映出当前中国非常明显的发展阶段特点和制度性特征。中国主权净资产能应对1.5次危机主权资产负债表概念比国家资产负债表要小，只是后者的一部分。主权资产负债表是加总了中央政府、地方政府、国有企业以及行政事业单位的资产负债表。任何金融危机本质上都是债务危机。而政府在危机中负有最后贷款人的责任。这意味着危机救助的成本，最终都会体现在主权资产负债表这个大账上。当然，防止危机的发生，有时候也需要政府真金白银的投入（除了政策性资源之外）。这是政府作为最后贷款人的提前“出手”。而无论是防范还是救助，最终都要看主权资产负债表是否强健。当前，人们对于中国是否爆发金融危机、债务危机有这样那样的担心。其实，一系列的风险，包括产能过剩、银行坏账、房地产、地方债务以及股灾等等，最终都体现在政府是否有能力应对。我们的研究表明，2014年主权部门净资产按宽口径估算为103.2万亿。但考虑到行政事业单位国有资产变现能力有限以及国土资源性资产使用权无法全部转让，按窄口径估算的主权净资产为28.4万亿。无论以什么样的口径，均意味着政府有充分的资源来应对债务风险。那么，我们能够应对什么样规模的危机呢？美国1929年的大萧条，GDP损失了近三分之一（30%左右），阿根廷2001年的金融危机，GDP损失20%多，亚洲金融危机国家，如印尼、泰国，GDP损失了15%左右，马来西亚损失了10%左右。让我们做一个思想实验，这相当于经济预测中惯用的情景分析，只不过给出的是“最坏的”情景假设，以体现“底线思维”。假定遭遇较严重的危机，GDP损失20%。2014年中国的GDP为63.6万亿元，20%约为12.7万亿。按窄口径估算的主权净资产为28.4万亿，可以应对两次这样的危机还有余。如果更严重的话，比如GDP损失30%（就是19万亿），那么，我们的主权净资产还可应对1.5次这样的危机。以上的情景分析或“压力测试”，表明政府完全有能力应对哪怕是非常严重的危机。这一分析的更重要意义在于，我们可以由此获得“战略定力”：不要过分担心深化改革会带来风险而畏首畏尾、止步不前，因为即便危机来了也并不可怕；相反，要通过大胆推进改革从根本上化解风险、避免危机。全社会杠杆率不宜被夸大单从国家资产负债表、主权资产负债表或者其它的部门资产负债表，恐怕还不能够完全评估债务风险。因为债务偿付的主要来源并不是当前持有的资产，而是未来现金流，这一点并不直接体现在资产负债表中。在考虑了众多相关因素之后，一般认为“债务收入比”可作为衡量债务可持续性的最重要指标。这就是为什么我们要非常关注全社会杠杆率。因为就全社会而言，收入就是GDP，全社会杠杆率就是债务占GDP的比率（或债务/GDP）。根据我们的估算，截至2014年底，居民、非金融企业、政府与金融机构部门的杠杆率分别为：36.4%，123.1%，57.8%，18.4%。将这四大部门加总，获得全社会的杠杆率为235.7%。就分部门的杠杆率而言，值得关注的是非金融企业杠杆率以及地方政府的杠杆率。非金融企业杠杆率由2000年的98%上升到2014年的123.1%，上升了25个百分点；如果考虑地方政府融资平台债务，更是上升到149.1%，猛增了51%以上。通过国际比较，我们发现，中国非金融企业部门杠杆率在所比较的国家中是最高的，其隐含的风险值得警惕。地方政府部门的杠杆率2014年为42.7%。尽管与国际相比，这个数字并不算太高，但考虑到地方GDP增速回落，财政收入下滑（尤其是土地财政难以为继），使得不少地方还债压力巨大。如果没有中央政府的“兜底”，有些地方政府可能面临“破产”。因此，妥善处理好地方债务问题，扼制债务增量，化解债务存量，防止区域性金融风险，是当前非常紧迫的任务。（作者系中国社会科学院经济学部主任助理、研究员，国家金融与发展实验室副主任）&&&&分享&&&&&相关文章经济观察网相关产品&&&
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国家统计局解读月份投资数据
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投资增速回落但结构持续优化——国家统计局投资司高级统计师王宝滨解读月份投资数据1-7月份，全国完成固定资产投资（不含农户）311694亿元，增长8.1%，增速比上半年回落0.9个百分点。尽管投资增速回落，但投资结构持续优化。一、服务业投资保持较快增长，科教文卫投入明显加大随着我国产业升级的不断推进和优化，目前服务业投资已经成为促进投资增长的第一大推动力，在稳增长中发挥着重要的作用。1-7月份，第三产业投资179362亿元，增长10.8%，增速比第二产业高7.3个百分点，所占比重为57.5
1-7月份，工业高技术产业投资11809亿元，增长11.7%，增速比上半年提高0.5个百分点，比全部工业投资高8.3个百分点；占全部工业投资的比重为9.8%，比去年同期提高0.7个百分点。1-7月份，公共设施管理投资增长24.8%；占全部投资的比重为9.1%，比去年同期提高1.2个百分点；对投资增长的贡献率为24.2%，拉动投资增长2个百分点。
投资增速回落但结构持续优化——国家统计局投资司高级统计师王宝滨解读月份投资数据1-7月份，全国完成固定资产投资（不含农户）311694亿元，增长8.1%，增速比上半年回落0.9个百分点。尽管投资增速回落，但投资结构持续优化。一、服务业投资保持较快增长，科教文卫投入明显加大随着我国产业升级的不断推进和优化，目前服务业投资已经成为促进投资增长的第一大推动力，在稳增长中发挥着重要的作用。1-7月份，第三产业投资179362亿元，增长10.8%，增速比第二产业高7.3个百分点，所占比重为57.5%，比第二产业高18个百分点。特别是高技术服务业、科教文卫等领域投资均保持良好的增长态势，1-7月份高技术服务业投资7200亿元，增长18.6%，增速比上半年高2.2个百分点；科教文卫领域投资14680亿元，增长17.3%，其中，卫生和社会工作、教育投资分别增长23.6%和23.2%。二、工业投资结构优化，转型升级稳步推进（一）工业高技术产业投资增速加快。1-7月份，工业高技术产业投资11809亿元，增长11.7%，增速比上半年提高0.5个百分点，比全部工业投资高8.3个百分点；占全部工业投资的比重为9.8%，比去年同期提高0.7个百分点。（二）工业技改投资增长较快。1-7月份，工业技改投资48091亿元，增长13.8%，增速比全部工业投资高10.4个百分点；占全部工业投资的比重为39.9%，比去年同期提高3.7个百分点。技术进步已成为促进工业投资增长的重要泉。（三）面向市场需求的工业消费品投资稳步增长。1-7月份，消费品制造业投资28107亿元，增长8%，增速比全部工业投资高4.6个百分点。其中与居民吃穿用等日常消费相关的投资保持了良好的增长态势，如文教、工美、体育和娱乐用品制造业投资增长14.3%，食品制造业投资增长14.2%，纺织业投资增长11.7%，医药制造业投资增长11.3%。（四）高耗能行业投资增速持续回落。1-7月份，采矿业投资下降22.9%，降幅比上半年扩大3.2个百分点。六大高耗能行业投资增长4.6%，增速比上半年回落0.7个百分点，其中，化学原料及化学制品制造业投资下降5.5%，非金属矿物制品业投资下降1.5%，有色金属冶炼及压延加工业投资下降5.1%。三、“补短板”领域投资较快增长，薄弱环节投资继续加强（一）农田水利投资快速增长。1-7月份，农业投资增长32%，增速比上半年提高0.5个百分点，比全部投资高23.9个百分点；占全部投资的比重为1.6%，比去年同期提高0.3个百分点。水利管理业投资增长23.9%，增速比全部投资高15.8个百分点；占全部投资的比重为1.5%，比去年同期提高0.2个百分点。（二）信息传输、交通运输业投资保持良好的增长态势。1-7月份，信息传输业投资增长35.4%，增速比上半年提高0.2个百分点，新一代信息技术的快速发展，正在改变相关行业的供给格局，有效提升了服务效益。同样与传输有关，1-7月份交通运输领域投资也保持了良好的增长态势，增长11.7%，增速比全部投资高3.6个百分点。（三）生态保护和环境治理业投资高速增长。1-7月份，生态保护和环境治理业投资增长32.4%，增速比上半年提高5.2个百分点，比全部投资高24.3个百分点。绿色发展的正在成为投资的。（四）公共设施管理业投资稳步推进。1-7月份，公共设施管理投资增长24.8%；占全部投资的比重为9.1%，比去年同期提高1.2个百分点；对投资增长的贡献率为24.2%，拉动投资增长2个百分点。
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不对，再猜猜呗~六把武器？ 谈谈DT时代的大数据资产管理（上）
【数据猿导读】
在大数据时代，数据资产变现是大部分企业最关注的，这里的数据资产管理就显得尤为重要。如果没有数据管理，数据的世界也就乱了，再好的数据也只能烂在数据库里无法使用了
很早就想写一些数据资产管理的文章，因为在大数据领域，当前数据资产变现概念很火，这个时候数据资产管理就显得很重要，是个值得讲讲的课题，特别是最近浙江移动大数据平台终于上线了，对于大数据资产管理又领悟了一些东西，希望能跟大家分享下一些观点。
首先限定一下范围，我这里谈的数据资产管理，是指针对大数据平台的数据资产管理，这里的大数据平台，跟传统的数据仓库类似，它通过从各源系统进行统一数据采集、清洗及转换，并通过数据建模等手段，实现数据整合和增值，并对外提供数据服务，相对来讲是狭义的一个说法。
要理解啥叫数据资产管理，有一些定义，比如《》一书作者维克托&迈尔-舍恩伯格的认为：&数据资产须具备可控制、可量化、可变现的特性。数据资产管理是规划、控制和提供数据及信息资产的一组业务职能，包括开发、执行和监督有关数据的计划、政策、方案、项目、流程、方法和程序，从而控制、保护、交付和提高数据资产的价值&。
我尝试着活泼一点，把这个概念说得更形象一点，如果把数据资产当成人，我们对于数据资产的管理就类比于国家对公民的管理，那么国家是怎么管理自己的公民的呢，国家对人的管理可以认为是国家通过赋予你身份，并通过各种机制，流程及系统的控制或约束来确保你能为社会创造价值的任何管理行为，虽然不严谨，但其实就是这个理，同样，对于数据资产的管理，就是通过给数据资产贴个标签，然后通过各种机制，流程和系统的控制来确保这个数据能够创造价值的过程。
举个例子，给出一行数据&100, 100, 95, 100, 95&，我们认为这是数据，如果我们加了解释，这行数据代表周一至周五的浙江移动用户的通话时长，那么，这个解释&通话时长&就是数据的定义，也可以叫做元数据(即是数据的数据)，这个世界数据是如此之多，每类数据的定义都不同，针对这些定义我们就需要专门去做管理，比如分门别类给每个数据贴个标签，以便后续根据定义去找到所需的数据，这个管理就叫做数据管理，就好比我们需要给每个商品定义一个与众不同的名字，以便我们的买卖能够正常进行，否则你说买一个苹果，人家给你个梨子，这个交易世界就乱了，恩，如果没有数据管理，数据的世界也就乱了，再好的数据也只能烂在数据库里无法使用了，大数据时代，这些数据实际可以创造价值，比如去年贵阳、武汉等成立了大数据交易所，数据被当成股票商品一样直接可以交易，因此我们把数据当成了资产的一种，针对数据的管理也等同了数据资产管理。
针对数据管理的书和文章也有不少，我不去解释，这里简要的列一下，如果有兴趣大家可以去看下。
1、DAMA管理体系
DAMA针对数据管理定义了10个主要的数据管理职能，并通过7个环境元素对每个职能进行描述。
2、企业数据管理能力成熟度模型
CMMI协会于2014年发布企业数据管理能力成熟度模型Data Management Maturity(DMM)，它可以用来评估和提升组织的数据管理水平，帮助组织跨越业务与IT之间的鸿沟，根据企业的数据管理能力提出五个层次：
3、元数据管理
公共仓库元模型(Common Warehouse MetaModel，CWM)是被对象管理组织 OMG(Object Management Group)采纳的数据仓库和业务分析领域元数据交换开放式行业标准，在数据仓库和业务分析领域为元数据定义公共的元模型和基于 XML 的元数据交换(XMI)。CWM 作为一个标准的接口，可以帮助分布式、异构环境中的数据仓库工具，数据仓库平台和数据仓库元数据存储库之间轻松实现数据仓库和业务分析元数据交换。CWM 提供一个框架为数据源、数据目标、转换、分析、流程和操作等创建和管理元数据，并提供元数据使用的世系信息。
CWM 元模型、规范以及生成的产品同 MDA 非常契合，从技术平台角度来说，所有的平台相关模型(CWM XML、CWM IDL 和 CWM Java 等)都是自动地从平台无关模型(CWM 元模型和规范)中产生的;从产品平台角度来说，平台相关模型(比如 DB2、ORACLE、SQL SERVER 等)都是人工从平台无关模型(CWM 元模型和规范)中构造出来的。
以上几个观点，对数据资产管理的目标、方法和技术架构上，对数据资产管理做了高度的抽象概括，对于理解数据管理体系有点帮助。但这些书和文章比较抽象，对于非业内人士或新手可能读起来比较累，如果自己没实践过，可能也不知道到底如果将其应用到实际工作中。
中国移动自2004年开始经分系统建设，在经分2.0规范明确提出了元数据管理的建设要求，这个实际就是数据管理的概念，应该是非常有前瞻性的，但要做好数据管理，让其在生产中发挥作用，难度是超过想象的，远远不是一个规范或一本书就直接能够给予指导的，浙江移动数据管理建设多年，中间经历了很多失败和教训，在此，我简单的将我的理解分享一下，希望能从一些切入点把一些道理讲讲清楚。
国家对于公民在各个人生阶段都会做出一些管理动作，确保你为社会创造价值，同理，数据资产也一样。下面，我会结合实践说一下数据资产管理的内容和挑战，后面再讲讲浙江移动的一些做法，姑且叫作&六把武器&吧。
我们需要管好数据资产的&生老病死&，好比人一出生就要注册身份一样，数据从一出生就需要被注册和标识，一个没有标识的数据没有价值，我们往往给数据的&身份&取一个好听的名字，即通常所说的数据字典。注意，我这里的数据字典是广义的概念，不仅仅是指对于数据仓库中的一些表字段的定义，其含义要的广阔的多，包括技术描述、业务描述、血缘关系、数据归属、数据位置等等，给大家看一张元数据的功能图，大家就大致了解了应该包含哪些内容，这是个庞大的体系，远远超过你的想象，而且也远远不止这些：
数据资产管理第一要务是维护好一本数据字典，但现实中的问题很多。
一：缺乏管理意识
很多公司建了不少系统，但却没有严格意义上数据管理团队，没有任何数据管理的规范和流程，比如说没有维护数据字典，即使对于数据有定义，也仅仅存在于设计文档中，但并没有独立进行管理，因此，即使是再大的企业，产生再多的数据，如果这些数据没有系统化地标识和管理，实际上它是很难作为一种资产而创造更多价值的，因此大数据时代，并不是你有数据就代表有数据竞争力，首先得你能够很好的管理好它。
二：缺乏管理手段
很多公司把数据字典当成是设计过程中的产物，自它上线以后就没人搭理了，大量的线下PDM散落在各个地方，数据字典可能还藏在开发人员脑中，但员工会离职，调离岗位，也会忘记，当数据出现问题或需要用到数据的时候，往往连最基本的定义也不清楚，也不知道是谁开发的，只能去核查代码，这个时候的效率往往比较低，这些数据的资产价值也大打折扣，特别是很多公司需要更换厂家的时候，完全缺失的数据字典、大量的沟通成本，含糊的自我保护解释，导致代价是如此巨大。
三、缺乏自动方式
即使一些公司注意到了数据字典的重要性，因此安排了专门的维护团队人员，甚至采购了一些管理系统，比如元数据管理系统，但更多是后向的方式，这些系统的数据字典，更多需要依赖人工录入及日志解析的方式，往往在系统上线后补充进来，但实际上由于人维护的可靠性及解析的能力不足，数据管理系统和实际源系统的数据定义并不一致，这种不一致问题会逐步扩大，直至失去本应有的价值。
四、缺乏系统衔接
大数据平台(或者传统数据仓库系统)其数据来源于各类源系统，比如浙江移动的大数据平台的数据来源于40多个源系统，横跨了B(业务)、O(网络)及M(管信)三域，各个源系统的接口总计超过1600个，字段近5万，大家在做数据仓库项目时，往往毕其功于一役，项目化的进行一次数据字典梳理，但实际上问题很多，首先你能确保你梳理的数据字典跟源系统完全一致吗，其次，源系统的变化你能及时感知到而自行作出调整吗，最后，你有足够的人力去跟踪这些变化，打造一本真正与时俱进的数据字典吗?我想大多数企业都会觉得困难，因此有这么一说，90%以上的数据管理系统是失败的。
如何解决以上一些问题正是我重点要谈的，其实有人会说，没有数据字典我照样能活的很好啊，但要记住，当你的公司拥有大量的数据，并认为其可以变现的时候，你实际上将其当成了资产，你就不能这么忽视了，任何公司的财务都会把资产列表理得清清楚楚，数据也一样，今年你可能还质疑这有啥价值?但10-20年后呢，可能这些数据资产就真正的分门别类的出现在你公司的资产列表上了。
举个未来场景吧，如果你希望跟其他公司交易数据，作为销售，首先得介绍你的产品吧，没有一本数据字典，针对这些数据有较为详细的描述，你能想象这种交易该如何进行吗?再比如阿里的DMP，它会提供给商家一些数据用作营销推荐，在它提供的数据清单里，你会发现它很多数据还有个置信度的标识，以表明这个数据的真实价值，这个不就是数据管理中给数据贴上的更深层次的标签吗，只是更进一步了，所有的目的就是为了促成交易的完成，当前国家也在谈用大数据进行社会治理，希望数据对公众更为透明化，数据的透明化哪里有这么容易，数据透明化首先需要解释的平民化，我们需要的是一本人性化的数据字典，否则，谁知道GDP，CPI是啥意思。
通过这些例子，我相信你至少能理解一点，数据管理的最终目的其实就是为了让数据产生价值，对于程序员来讲，数据字典也许只是一本躺在你电脑中的PDM文档而已，但对于数据资产管理员，它就是发现宝藏的一张地图。
作者介绍：
傅一平，浙江移动大数据中心数据管理部经理，中国移动经营分析专家，中国信息产业联盟专家委员，浙江大学信电系博士，在大数据系统、大数据建模、、大数据行业研究、运营商及商业变现上具有丰富的经验，也是中国统计网等杂志与媒体的专栏作家。
注：傅一平是数据猿特约专栏作家
来源：数据猿
声明：数据猿尊重媒体行业规范，相关内容都会注明来源与作者；转载我们原创内容时，也请务必注明“来源：数据猿”与作者名称，否则将会受到数据猿追责。
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大数据金融是什么？
13:48&&来源： |
　　一、大数据的定义分析：
　　从生产来看，不需要特别的采集过程，因为监管要求、业务逻辑或者技术便利，具有&自生产&特征，比如搜索数据、交易数据等；从存储来看，相对于传统数据库的数据规模，量变引起质变，需要新的数据库技术来支持存储和访问；从使用来看，分析方法从基于概率论的抽样理论过渡到人工智能、统计学习等讲求高维、高效率分析技术。
　　从行业细分角度，大数据金融业主要有大数据银行金融和大数据证券金融，分别和银行业务、证券业务相关。当然，保险业天然就和大数据相关。
　　信用卡自动授信是典型的大数据银行金融。从银行角度是否应该对申请者授信、发授多少信用额度，是个重要问题。传统方式是人工审核申请资料，然后根据大致的档位发放额度或拒绝申请。但是当银行积累了足够多的用卡客户数据，可以把是否违约，违约概率，有效使用额度等指标作为被评价对象，然后调用与此相关的各种客户信息建立统计模型，自动计算授信结果。
　　机器人投资是大数据证券金融的代表形式，股票价格波动受各种因素影响，传统的投资方式一般人工收集信息，手动交易。机器人投资可以建立多因素模型，自动选择股票或寻找交易时机，在适当的风控模型下建立机器人投资云交易模式。
　　再如，连接银行和证券的大数据不良资产评估。2005年，某国有不良资产管理公司开始尝试在海量数据基础上进行不良资产评估。原本银行信贷资产的评估都是基于会计模型，但是不良资产基本没有会计特征，很难用传统方法评估。因此，收集已处置资产和待处置资产样本进行对比，建立数据挖掘模型，可以方便评估待处置资产的价格。
　　二、大数据金融的定义分析：
　　金融业积累的大数据就是金融大数据，根据银行金融和证券金融本身的不同，这些数据也分成银行金融大数据和证券金融大数据。积累数据过程中，产生了数据采集、存储、使用的相关工作和企业，这样就完成了金融大数据的产业链，但总体依然是信息技术产业链。
　　目前，大数据服务平台的运营模式可以分为以阿里小额信贷为代表的平台模式和京东、苏宁为代表的供应链金融模式。
　　阿里小贷以&封闭流程+大数据&的方式开展金融服务，凭借电子化系统对贷款人的信用状况进行核定，发放无抵押的信用贷款及应收账款抵押贷款，单笔金额在5万元以内，与银行的信贷形成了非常好的互补。阿里金融目前只统计、使用自己的数据，并且会对数据进行真伪性识别、虚假信息判断。阿里金融通过其庞大的云计算能力及数十位优秀建模团队的多种模型，为阿里集团的商户、店主时时计算其信用额度及其应收账款数量，依托电商平台、支付宝和阿里云，实现客户、资金和信息的封闭运行，一方面有效降低了风险因素，同时真正的做到了一分钟放贷。京东商城、苏宁的供应链金融模式是以电商作为核心企业，以未来收益的现金流作为担保，获得银行授信，为供货商提供贷款。
　　大数据能够通过海量数据的核查和评定，增加风险的可控性和管理力度，及时发现并解决可能出现的风险点，对于风险发生的规律性有精准的把握，将推动金融机构对更深入和透彻的数据的分析需求。虽然银行有很多支付流水数据，但是各部门不交叉，数据无法整合，大数据金融的模式促使银行开始对沉积的数据进行有效利用。大数据将推动金融机构创新品牌和服务，做到精细化服务，对客户进行个性定制，利用数据开发新的预测和分析模型，实现对客户消费模式的分析以提高客户的转化率。
　　大数据金融模式广泛应用于电商平台，以对平台用户和供应商进行贷款融资，从中获得贷款利息以及流畅的供应链所带来的企业收益。随着大数据金融的完善，企业将更加注重用户个人的体验，进行个性化金融产品的设计。未来，大数据金融企业之间的竞争将存在于对数据的采集范围、数据真伪性的鉴别以及数据分析和个性化服务等方面。
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