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大数据助力京津冀协同发展高峰论坛上，大牛们都说了啥？
　　日，2015京津高村科技创新园大数据产业规划研讨会暨大数据助力京津冀协同发展高峰论坛（冬季论坛）在北京中康国际酒店拉开帷幕。清华大学数据科学研究院执行副院长韩亦舜、清华大数据产业联合会秘书长王霞、武清开发区总公司副总经理李富国、京津高村科技创新园副总经理杜瀛涛、微软亚洲研究院副院长张益肇博士、国美在线CTO于斌平、诺华集团大中国区CIO高建雄、金电联行（北京）信息技术有限公司执行副总裁艾小缤、北京腾云天下科技有限公司首席金融行业专家鲍忠铁、北京华财会计股份有限公司总裁助理张煦、等出席论坛。壳牌中国零售首席信息官、清华大数据产业联合会副秘书长徐斌担任主持。在随后的圆桌论坛上，众多嘉宾共同商讨论证武清大数据产业规划。
　　徐斌：下面是圆桌论坛。
　　屠呦呦博士最近拿到了中国意义上第一个真正的诺贝尔医学奖，谈到了中医和西医优劣的分析，中医讲的是辩证之治，因人而治、未病而治，以后大数据可能也会帮助我们在这方面重新弘扬中国的传统文化，弘扬我们的中医。现在让我介绍今天的圆桌嘉宾：
　　微软亚洲研究院副院长 张益肇
　　国美在线CTO 于斌平
　　诺华集团共享服务管理中心国家代表，CIO 高建雄
　　金电联行（北京）信息技术有限公司执行副总裁 艾小缤
　　北京腾云天下科技有限公司首席金融行业专家 鲍忠铁
　　北京华财会计股份有限公总裁助 理张煦
　　首先请各位嘉宾分享一下，您对大数据的理解以及对大数据产业重点领域发展的思考。
　　张益肇：大家好，我是微软亚洲研究院张益肇，非常高兴来这里跟大家探讨大数据对我们生活的影响。我特别喜欢刚才那个短片，它用一个DNA的比喻来形容一个公司。每个公司都有它自己的历史和生物特征。这些信息可以用来更好的理解每个公司的状况。
　　现在数据的来源越来越多元化。就像我现在戴的微软Band运动手环，上面有十个感应器，可以测量我流汗、心跳、动作、位置等生物的特征，一个人有生物特征，一个公司有生物特征，一个城市也有生物特征。大数据怎么搜集？我可以举一个纽约的例子。纽约前任市长布隆伯格深刻了解数据的重要性。所以他设立了纽约市的政府数据平台。它从各个不同的组织，用电量、用水量全部收上来。针对这个有什么紧急事件的应对。几年前在纽约有一个飓风桑迪。纽约市政府需要提前撤离居住在比较容易淹水的地区的人民。怎么知道哪些人真正离开自己的家了呢？我们就看这些公寓的用电量和用水量。所以大数据的整合真的很有效果。
　　高建雄：大数据在医疗领域可以有很多应用，刚才说的分级诊疗，如果能够政府推动、行业牵头，建立跨医院的数据云，实现在武清范围之内的数据共享和分级诊疗试点，这对于医疗改革的探索是一件非常有意义的事情。另外，包括建立区域性大健康平台，通过整合穿戴设备的健康数据，整合在家庭中逐渐普及的血糖、血压、心电等数据，实现大家自我的健康管理。再进一步把医院、医生和患者结合起来，通过云的方式，以后我们诊疗，就不是去医生那里看一下你当时的状况，医生已经通过云上的数据了解了你过去几个小时、几天、几个月的生命体征变化情况，这对于诊疗的有效性会有显著的提高。借助今天这个大会，也特别希望能推动医疗云在武清的试点。
　　于斌平：整个大数据在电商行业是非常成熟的了，我们在传统行业的门店看不到，对于电商你看到的只有数据。
　　第一，我们要解决数据的存储问题，IDC的问题、云的问题，怎么解决大数据量的问题。
　　第二，应用场景的问题，我们解决了大数据量的问题，接下来你的应用场景是什么，包括你的医药、物流，很多方面都可以有一些很具体的场景出来。
　　第三，结合电商在物流方面，国美是做家电的，大家电的物流的参数是不一样的，3C物流参数又不一样，快销物流参数不一样，医药的参数数又不一样，光是物流就有很多细分的行业去分析，这是一个方向。
　　徐斌：于总也谈到了电商、物流是价值驱动的，我们有了房子、有了地，但是怎么建，要根据客户的需要。同时还谈到我们要细分一些市场，不能笼统的说物流，而是要把物流做的更细化，找到客户需要的服务。请艾总分析一下金融大数据在金融创新方面的理解。
　　艾小缤：对政府来说，我们说是金融，但是中国有三大数据金矿。第一大是电商，电商与生俱来全流程的数字化。第二，围绕核心企业上下游做供应链，他是有核心企业能力的支撑做云服务。上下交易的链接。第三，政府手里的数据。政府手里的数据应该是在体量和价值上最大的一个金矿，但是我们现在怎么去做，这是真正的落地点。我们说到的都是应用、结果，但是最根本的、最基础的，我们的政府、我们的武清管委会有没有决心把数据拿出来，这是最重要的。我刚才说到我们在各地的经验都可以在这方面落地，我们在贵阳，贵阳一个地方为什么能够变成的旗帜。陈钢书记的一把手工程，他有想法、有高度、有实践、有落地的东西，有数据开放的动力。我们在贵阳成立中心。第二，大数据资产评估中心。第三，数据开放平台。第四，投融资平台。你会发现这事哪个环节都不能缺。现在政府招商引资，原来都是做房地产的七通一平，九通一平，现在做大数据产业，一定要做大数据的几通一平。大数据的能力有了、环境有了，相应的产业扶植、配套的政策有了之后，这才是我们大数据真正在武清落地、产业化的前提。
　　徐斌：谢谢艾总，以前讲的电商大数据特别多，BAT公司大数据特别多，真正大数据多的是政府。包总分享一下，腾云天下之前刚做过一个大的会议，我当时印象非常深，给中国的著名的游戏公司都提供了一个基本的数据支持，您能不能也给我们分享一下关于数据搜集、数据处理，以及在上面的行业应用、金融应用上面的建议。
　　鲍忠铁：我先跟大家说一下TalkingData，TalkingData现在是中国比较领先的大的移动数据领先的公司。我们通过这个SAAS平台，推APP提供统计分析服务，拿到了数据，现在我们有23亿的设备，每个月月活设备有6亿，在中国移动互联网我们是排名第二，第一是腾讯，月活有8亿。这些技术我们会分享给客户，帮助他们实现数据变现。我们也感觉到商业化的环境在过去一年发展非常快。特别是在过去一年很多企业，过去是我们告诉企业数据的价值，现在是企业来找我们，去找一些数据变现的能力和数据应用的外部数据，我们在中国几乎TOP20的银行中有4家是我们的。TOP10的保险公司有2家是我们的客户。TOP10的券商有6家是我们的客户。这些客户今年唯一的一点是想用数据洞察客户，过去所有企业都是以产品为中心、以自己为中心，现在我们看到的趋势是企业在转向以消费者为中心，他需要了解消费者的行为。数据可以帮助他们了解他的消费者行为。双11，天猫的移动用户已经从去年42%变成了68%。大量的交易都是在移动端完成的。在金融企业中我们发现现在所有行业的客户，零售、地产、交通、能源、金融，金融企业对数据敏感度是最高的、数据的变现能力也是最高的，包括数字营销、大数据风控、大数据决策，现在很多企业已经走在前面，已经有很多价值的体现。所以，不要谈大数据，我们谈的是数据思维加数据场景。
　　数据思维加数据场景在金融企业和所有企业中，最后映射的是你的对数据的商业敏感度有多少。如果你越高，数据给你带来的资金的杠杆和营销的杠杆会越大，我们在金融企业特别谈一个杠杆的问题。我觉得这个数据未来就是一个很大的杠杆。如果这个杠杆撬动得好，对整个企业的经营、风控、市场都是一个很大的作用。
　　徐斌：中国互联网用户里面移动互联网用户的比例是最高的，我们大量的数据都来自于移动端，TalkingData也走的非常靠前，今天我也是第一次知道你们6亿的月活用户，与物流、交通有关的都可以和TalkingData合作，我们做石油运输，也需要有地理、物流信息来优化我们的物流。张总，大数据在财务核会计领域有什么样的数据价值的应用？
　　张煦：大家好，我来自华财。华财是去年6月份在新三板挂牌的企业，虽然是去年挂牌，但是这个企业已经经营了19年之久。在这个过程中我们已经服务了全国数万家的企业，辐射到整个中国15个分公司，基本上大的一线城市我们已经覆盖到了。二十多年以来我们积累了大量的客户和数据群体。
　　我在这里想谈一下大财务的概念。一方面企业的财务已经从原来简简单单的利润、成本、税收的角度延展到研发层面、销售层面、人力层面。所有这些数据使得现在的财务已经不再简简单单是一个基础信息的平台，更多是一个囊括了整个企业各种数据、最终产生企业DNA的处理和分享平台。
　　大财务对企业有哪些影响？一方面肯定是为企业的决策提供更有利的依据，让这个企业高效运转。第二，在企业中能够看到有可能隐含的风险，为我们进行风险控制提供一些解决方案。这些都体现了一个企业在经营中的智慧，这种智慧最终会推动企业的创新。这是我从财务角度看到的方面。
　　今天既然是大数据的话题，刚才艾总也讲到，你只有应用才能真正产生价值。应用产生价值，我可以讲讲华财的案例，华财经过数年的积累，既然有了这么庞大的客户群体，我们拥有他最核心的所有财务数据，包括成本、利润、销售，包括整个企业财务运转的周期，我们都能看得很清楚，从这个领域我们看到，通过他这些企业的数据，我们对他进行了一个深入的分析，去建造一些企业发展的模型。从这个模型中我们可以看到，在这个过程中都有哪些需求点、或者痛点。比如说研发企业、某科技企业在一段时间内增大它的研发支出，我们就可以帮助它申请国家的税收补贴政策，另一方面，你可以看到企业资金流转过程中的变化，可以抓住它的资金需求，这也是我们在配套提供进一步的服务。
　　华财虽然作为一个财务的公司，它可以把企业所有的需求通过它内部的分析，进行更深层的掌握，从而为它企业的发展提供更多的服务。
　　徐斌：大财务的概念提的非常好，我总结下来：第一，可以优化企业的财务、运营的效率，可以降低风险。第二，我们之前一直讲大数据使用是对企业做画像，听起来我们这个阶段更关注的是他有什么样的风险，他应该怎么运营。从大财务角度来说，不只是怎么控制风险、了解评估状态，更重要的是看它未来可以做什么，做一些预测性的需求，引导它做的更好，这也是大数据的精髓，预测，并给出一些建议性的解决方案。
　　回到政府开放数据的问题，请微软张博士来分享一下，电子政务、政府数据开放您有什么样的建议？如果在武清，武清政府应该怎么做才能做的更好？
　　张益肇：我举两个例子，一个是纽约市的例子，一个是美国政府的例子。纽约市前市长布隆伯格博就是靠数据起家的。他成立了一个平台，负责把纽约市有关的信息传递出去。他们在纽约市把所有的出租车客人什么地方上车，什么地方下车，最后这个单子多少钱，利润是多少，全部搜集起来，如果有研究的需要，或者有商业的需要，可以向他们办公室申请。如果很多出租车都在机场，机场就有很多客人。如果你在纽约市要开一个餐馆，你可以分析数据知道在什么地点，人流已经在那哪儿了。你到他们网上，很多数据任何人都可以下载，可以开发出来很多的应用。
　　美国联邦政府最近做一件事情，只要美国联邦政府出钱付的保险费用的医院，他们把那些记录全部公开出来，但是病人自己本身的隐私没有，但是医生的信息就分享了，很快很多记者、学者分析出来，哪家医院看起来明显是乱开药，乱使用医疗资源。自己政府的监管没有那么多的时间、精力去看，他公开出来，靠社会的力量很快的找到问题，就可以找到改善的方法。
　　最主要的还是说，执行者要真的把这个数据当做公开的社会资源分享出来，这样的话，可以找到很多的利用方法，帮助解决一些棘手的问题。
　　徐斌：要有信心，更要有决心去开放数据。我相信技术不是瓶颈，更重要的还是理念上怎么样打开顾虑，真正的为社会服务。接下来请高总分享一下，武清现在把医疗健康作为大数据的支柱产业或者发展方向，您的角度有什么样的建议，需要关注什么样的方面？
　　高建雄：大数据需要担任两个角色，一个是商业模式，另外一个是社会责任。当我们在发展大数据的时候，我们要想到如何融合商业模式和社会责任。因为只有支持社会责任的商业模式才是长期的、才是能够成功的。在医疗的领域上，当我们要实施这样一个大数据的时候，我们首先想到的是我们要服务于谁，我们服务于患者、医生、医院。如何能够把大家的利益结合起来，实现一个共赢。如果有医疗云，对于患者来说，是否可以减少他转诊的痛苦，减少在中国一个病要检测多次的问题。对于医院如何能够更有效的投入，这方面是我们可以看到的一个方向。具体来说，一个是分级诊疗，一个是大健康平台。另外，这件事情一定要政府去主导，然后由行业牵头推动，建立政府云和城市云现在是一个方向，但是在中国范围之内这些城市云的发展，目前落地的并不是那么快，所以一定要有政府的主导。实施上，武清有很多优势，第一是武清是相对新的区，我们的范围并不是那么大，是不是我们能够实现小步快跑，有一个宏伟、远大的目标，但是我们在实施的时候是小步的，快速落地的。不仅能够在武清建立一种大的模式，同时将这种大模式推广到其他地方。
　　徐斌：请于总分享一下电商物流大数据在武清落地，你有什么建议？
　　于斌平：政府主导是非常重要的，有一些是企业没有办法做的。比如说电商征信，刚才讲的风控，恶意的订单是非常多的。还有很多要买东西的，他买一件，下三个单，货送到以后，他挑一份，其他两个退掉了。这些都还算好的，还有的是下单以后送过去，查无此人。另外需要注意的还有电商行业拒收、退货率。个人征信是非常重要的。个人征信，企业去做是非常有问题的。首先他是侵犯隐私的，有很多企业性质的交换、交易，但是企业去透露这个是损害用户隐私的，用户安全性也是得不到保障的。政府有权威和公信力、手段、法规去帮助企业做这个事情。如果武清政府牵头把这个事做好，已经非常了不起了，所有电商物流企业都愿意用这个征信服务。
　　徐斌：我还第一次听说退货率有这么高，百分之十几，确实很高，这也是一种社会资源的浪费。接下来请艾总也分享一下，因为金融服务是四大大数据产业发展方向之一在武清。您也可以建议一下怎么发展金融服务。
　　艾小缤：金融离不开实体经济，现在金融的主要方向是要解决中小企业融资难、融资贵。这是一个大方向。第二，要结合地方的特色，大数据一个非常有意思的地方就是我们在条数据——政府的数据。块数据——区域的数据。每个地方的区域数据都是有特点的，我们也比较高兴，也比较头疼，我们每到一个地方都要找到这个地方的特点。我分析了一下，武清刚才已经把这个特点很明显的说出来了，围绕电商，因为它的地理位置、交通、政策，如果是把中国排名前二十的，甚至更多吸引到我们这儿来，我们的特点就出来了。怎么围绕电商的企业把这件事做出来了，其实刚才国美已经提出要求了，就是信用体系建设。这个信用不光是个人，包括商户也一样。我们有两种，一种是做直营，一种是做平台。做直营是您这儿自己控制它的品牌、品质。但是如果做平台，就需要第三方控制，来产生约束力。西方社会的信用是产生约束力，你要是违约、违法了，你未来的经济受到损失，甚至司法去惩戒你。但是中国的信用体系还不完善的情况下，我们在这一方面反而是很大的突破点。这是信用的一个指数，电商，不只是在武清这一个地方，我们甚至可以覆盖到全国，因为电商覆盖的是全国。我们如果能够跟这些企业共同达成一个合作，大家把数据经过个人信息的脱敏处理之后，把一些基础数据开放到我们的平台上，我们就可以做两件事情：一件事情是为用户画像，我们可以在不知道你真实姓名，只知道你ID的情况下给你做一个信用背书，把一些烂苹果先筛出去，大家也可以根据这个来接你的订单，哪些订单优先响应，哪些订单先不响应。对于企业来说我们同样可以给它做一个信用倍数，把电商的信用和商户的信用建立起来，这是能够影响未来电商信用体系建设的一个方向。
　　互联网带来的一个现实和虚拟的错位，最关键的是去伪存真，大数据也一样，您这儿能够保证的是财务的真实数据，它需要在社会中生存下去。我们政府把信用建立起来以后，做的第二件事情就是去伪存真，利用电商数据、政府数据把企业造假数据排除出去。这就造成了一个信用的基础，有了这个真实的基础，很多事情才能够做起来。
　　对接到金融上面，政府能做一个巨大的蛋糕去吸引我们的金融机构到这方面来做投资，债权的、股权的，我们能做两点，第一，分层分级，把好的、中的、差的全弄出来。降低金融企业的获客成本，提升它的效率、准确性。第二，当金融的这些企业，无论VC、PE还是银行，给它做融资之后我做持续的风险管理，降低了金融机构对风险的损失。这两点做到了之后，没有一家金融机构不认为这是一个风水宝地。大家都会扑上来抢这个蛋糕。
　　举一个义乌的例子，政府开放数据之后，民生银行、浙商银行、交通银行、平安银行，每家授信一百亿要在义乌做电商的信用贷款，这就产生了巨大的价值。谢谢！
　　鲍忠铁：因为武清的环境比较好，过去都是用资源带动企业的发展，未来用软实力带动企业地区发展，武清是围绕人，把人引进来，让从事开发和大数据产业的人在这里过的很舒服，觉得这里像苏州一样美。第二，数据，怎么样把数据引过来，数据在这里加工、处理。第三，你的场景，在数据上价值变现，有一些应用场景。解决了人、数据、场景的问题，自然而然钱就进来了。
　　张煦：我就是一个建议，我们更多的立足于创业创新角度去做一些事情，华财已经跟高新科技园区建立了长期的合作，我们已经战略投资武清去做一个华财网商众创空间，在这里我们可以扶植很多的，通过给他们提供网络环境、办公环境、免费的交流环境，同时辅助于我们一些后续的服务，包括财税机制、融资、创业指导，这也是我们在未来高新区发展会从创业创新角度，一方面是确实有很多企业有这样的需求，另外，也符合国家万众创新的大方向。
　　徐斌：由于时间原因，意犹未尽，但是我们不得不结束今天这个圆桌论坛。非常感谢各位嘉宾的精彩分享。
　　注：本稿件摘自数据观入驻自媒体—数据派，转载请注明来源中国大数据产业观察网，微信搜索“数据观”获取更多大数据资讯。
责任编辑：陈近梅
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金电联行执行副总裁艾小缤演讲速记全文 【中国供应链金融创新论坛暨2014中国物流企业家年会】 >
金电联行执行副总裁艾小缤演讲速记全文 【中国供应链金融创新论坛暨2014中国物流企业家年会】
【万联导读】日～31日，由中国物流与采购联合会主办的“2014（第十二届）中国物流企业家年会”在无锡君来世尊酒店大厅举行。并且由万联网承办的供应链金融创新分论坛在无锡博览中心兰花厅2隆重举行。
　　中国创新论坛暨2014（第十二届）中国家年会 　　时间：上午 　　地点：无锡君来世尊酒店兰花厅 　　本文为金电联行执行副总裁艾小缤的速记全文： 　　演讲嘉宾：金电联行执行副总裁艾小缤 　　演讲题目：如何让数据变现——论大数据在方面的创新与实践 　　艾小缤：今天非常容幸跟大家分享一下如何让数据变现，大家可能都说大数据是一个概念，有赞成的、有反对的。但是我们实际上说大数据确实是一个概念，因为之前可能很土，什么统计学、分析、数据挖掘，但是最后为什么把大数据这个概念提出来，我觉得这是他们的高明之处，因为他们想把这个事情总结成一个思维方式，我们去描述这个世界的方式，另外一种方式就是数字。数字其实很难理解，我不知道在座的有多少是学数学的，在座的有学数学的吗？一个都没有，这个是说明用数学的角度去看一个事物是很难的事情，但是我们说互联网它曾经有一个定义叫互联网就是计算机，但是现在这个概念也不提了。那么我们说什么呢？现在互联网上的大数据实际上是产生了一个基础，产生了什么基础？产生了能够用数据记录这个世界、反映这个世界、描绘这个世界的基础，所以有了这个基础才有了大数据这个概念。 　　大数据这个定义还是很高明的，它是以一种思维方式去定义，而不光是数学的角度。我们2007年的时候做了一个尝试，我们是一个IT公司，我们给汽车做体系。在过程当中，因为清华的校友有进金融的很多，就说数据能不能跟金融做对接呢？这是一个简单的想法，所以大家看我们有一个小字就是说我们希望叫数据资产化的领导者，数据资产化是我们业务的核心。 　　首先说一下信用，刚才李总提到了《巴塞尔协议》里有一个信用，我们认为的信用跟他的信用还是有差异的，待会儿会讲到西方的信用体系是怎么建立起的，而我们是怎么建立信用的。我们客观信用说是应用采集数据，通过数据能够计算出来的信用我们把它称之为客观信用。中小企业融资难其实大家都探讨了十几年，当然都已经找到原因了，缺什么？不是缺钱，现在无论是银行的资本还是民间的资本都很充裕，那么你缺什么？缺信息和信用。 　　那么信用怎么建立呢？我们说是一个信用体系，有个人信用、商业信用、司法信用和政府信用，我们国家其实一直以来也是希望通过学习西方的这种信用体系建立中国的信用体系。但是我们说，这件事情西方社会做了上百年，包括政府信用、司法信用，现在可能司法的执行难也是一个很大的问题，就算你有资产在保全，但是在保全的过程当中会出现的很多问题，这个实际上也是一种信用不到位的体现。西方的商业信用是建立在财务报表的基础之上，我们大家都知道，大家都是大老板知道我们一个公司有几张财务报表，有一个公司是至少三张。那在这个基础上怎么能够建立一套信用体系呢？实际上是很难的。 　　我们看传统信用体系实际上是产生了一种约束力，我们刚刚说成本，违约成本如果高的话大家就不会去违约，实际上是基于这个。通过司法的惩戒、未来收益的限制、市场的约束力。那么我们看传统的征信现在银行开始推了，传统的征信是什么呢？违约、违法、奖励、财务俗称叫红名单和黑名单，但是我们说还叫奖惩记录。奖惩记录能反馈一个个体或者是一个企业的全貌吗？我们说未必。 　　我们看看什么叫用数据来建立信用，数据时代我们说不看财务报表我们看生产经营的信息、频次和它的原始，我们联系数据一定要看真实的数据当中你的发货单、交的个税、社保、用电量等等这些，你经营过程当中提升经营效率、提升经营水平和管理水平一定会用手段，就是用的过程当中我们已经发现有大量的数据在里头记录下来，但是这个数据怎么用，我们说数据像什么？数据刚才说了就像矿产一样，你石油本身是没法用的，只有把黄金矿或者是金属矿筛选、冶炼最终出来一些金属产品，这个是有价值的。如果石油最后变成了汽油、变成化工产品、变成沥青这个是它的价值。 　　现在大家手里头我相信很多企业都有很多的数据，但是这个数据怎么用、能不能变现、能不能产生价值这是我们比较关注的。从数据的角度来说，我们说数据时代举个例子我们5年的财务报表也就是不到500K，那么企业经营的数据有多少？有五个G左右。我们说每个个体的信用都是客观存在的，只是我们原来没有方法把它挖掘出来，就跟我们说石油也是存在的、各种矿产也是存在的，如果我们没有技术、没有方法没法把它提炼出来，我们怎么提炼呢？我们不看财务报表看什么呢？这是我们三维的模型，财务报表大家都知道是一个核心技术、一个结果，我们看的是一个三维，怎么三维？纵轴叫财富产生的过程，我们有销售、库存、结算等等这些数据，横轴是结果，有资产、税人力等等，所以这三个是什么？我们说这个结果不是凭空来的，如果这个结果是凭空来的我们在采信的过程当中如何进行采集？很容易理解，如果公司亏损100万向银行借款的时候肯定不能拿着亏损的报表给银行看，哪怕借个200万的高利贷这个时候就可以达到财务报表的要求，但是对我们来说，这200万是跟它生产过程没有对应，我们在采信的过程当中就把这个排除掉。所以大数据三维的模式，到今天为止我们看，造假难度非常大。所以我们做了一个在造假成本很低的现代社会里面造一个模型，造假的成本会高很多。 　　这是我们客观信用挖掘的一个过程。比如说我们大数据的特征，我们现在有40万家企业数据，其实这个我们就是看习惯、特征和异常。就是刚才凭什么说我们能够去伪存真、我们为什么能够挖掘企业真实的数据，从三方面来看。第一个叫习惯，习惯就是自身规律，每个企业它一般都是持续发展，很少有企业断裂式的发展，除非是受到大环境的变动才有可能这样。那么对于微观企业来说，比如说我看你生产经营的能力，从你的人力配置、你的资源、你的历史规律来看，可能你的竞争能力只有200万，你突然说我接了一个1000万的大单，这个单子也许是真的，但是对这个企业未必是好事，可能反而存在着风险。就是有可能你的资金链会断裂，在这种情况下出现这种异常的时候我们就把这个数据摘出来放在异常里。第二个我们有40万家的企业数据，我们就是看数据的特征，所有同类的的规律是什么，大家都是这种发展规律的时候，你的发展轨迹跟别人都不一样，那你就是异常的。所以从我们的角度来说，不光是看单个的个体。第三个是异常，如果财务报表真的很专业的公司就做财务报表的时候他们做的非常完美，把数据的分享你在传统财务的角度上看不出来，为什么？他的算法大家都知道很简单，但是我们是一个非常复杂的算法。我们从数学的角度来说，在今天人类智慧没法通过推算出我们的算法，不知道我们算法的时候他就不知道我们算的方式，比如说我们定单量增加5倍这个数字就造出来了。但是实际上我们说很多东西都是非线性相关，可能一个规律是直的另外一个是弯的，但是这两个有相关性，你不知道的时候没法去造出这个数据，所以我们可以做到这一点，这一点对核心企业也好、银行也好是非常重要的。如果没有这个作为基础，后面所有的信用体系都建立不起来，所以我们产生了一个新的约束力叫数据的约束力。 　　我们现在跟银行合作去采集企业数据的时候，发现这个约束力是非常强的。就是在我们的数据要求基础上，企业要么就是拿不出数据来、要么拿的数据基本上都是真实的，这个东西在我们今天成本非常低的社会是非常有价值的。 　　我们说大数据金融，狭义上讲数据金融是以客观信用为基础，并由数据驱动的投资行为。大数据金融是用数据原理解释和指导投资行为的创新金融模式。这个东西挺难理解，但是我们说它解决了一个什么问题呢？它解决了效率和成本的问题，对吧？南储集团李总说的他们都非常有经验，我们说经验是非常管用的，就跟中医和西医一样，一个好的老中医一定是大家排着队去求的，那说明什么呢？他的价值非常大。但是这个老中医得花多长时间培养？可能30年很长的时间，我们干了一件什么事情？我们用西医的方式从内部、从DNA的角度去分析一个个体，这时候我就相当于提供一个体检报告，可以跟我们的经验结合起来相互印证，最终能够把我们有经验的模式、成功的东西快速的低成本的复制，我觉得这是我们在现有的基础上做的事情，如果我们解决了效率的问题，那么它随之相应的成本就会降低。接下来讲风险，我把风险控制住了中小企业融资是一定能做的。 　　数据是最大的资产刚才也讲了，我就不展开了。这个也不展开了这个跟金融相关的，但是如果大家有兴趣、有数据的我们可以合作，把你手中的数据变成金融机构认可的数据资产报告。风险也就不展开了，刚才讲所谓的数据都是记录下来的，我们简单说一下大数据的特征，第一个是大容量，数据大肯定是大家知道的，但是我们说第二个就是多样性、第三个是快速度，只有同时具备了这3样才称之为大数据。 　　大数据有一个特征叫预测，如果说你的算法不行，你这么多数据量算法半年最后出一个结果是很好但是事情已经过去了，甚至大数据我们今天做到了提前3到6个月预测一个企业的走势这才是一个真正的价值。我们说怎么用我们在技术角度其实可以给大家提供更多合作的机会。这个是刚刚发生的事件，我们说背景再牛、愿望再好、再愿意做一些模式上的创新，但是最终都归结在风险方面，金融的风险管理。我们说流量入口，大家都觉得我把流量抓住了那么断了传统金融入口是一个很危险的事情，那么传统金融为什么不担心呢？因为它受互联网金融掌控风险的能力、处置风险的能力很弱。我们做了一件事情叫风险入口，我们把风险把握住了，所有的流量也好、传统的金融也好、互联网金融都得符合这关，这一关在整个互联网金融里头是最核心的。所以我们说我们有了这个能力之后，这才是至关重要的，让流量入口造就了互联网这个巨大的市场，风险入口造就了将来数据金融一个庞大的市场，这是我们的认知。 　　什么叫大数据的风险管理呢？一定是通过经验验证和实践验证的程度，让它低成本、实时、客观、高效、能产生预警的风险管理。我们通过什么来观测风险？通过对企业的信用评价，信用好的时候风险低信用差的时候风险高，包括我们研究了大量的死亡企业，死亡指标亮红灯，所以这是我们的方法论。其实为什么说近期的风险高呢？因为在之前风险没有凸显的时候谁都不去关注，大家把业务做起来就OK了，今天风险整个大环境变了的时候风险凸显出来了，突然发现我没有风险预知的手段这是一个很危险的事情所以我们做了这个东西。我们现在也是国家首批颁发的企业征信服务牌照，有这么多家的银行在跟我们合作，包括政府的支持。我再跟大家稍微说一下，我觉得咱们行业是数据资源非常丰富的行业，如果没有做系统、没有数据我们的竞争力就活不到今天，那么刚才说了有、资金流和数据流的基础上，为什么没有做起来呢？我觉得可能就是刚才我们说风险的这个东西要把它控制住，如果我们能够有一个平台式让大家都把自己的企业、数据贡献出来，那么大家都能参与到一个以信用为核心、为纽带的平台，大家的信用评级既可以跟金融去做对接，大家就有动力上这个平台了，我们说信用为什么能提高效率降低成本呢？大家说先交朋友后做生意，交朋友的时间成本也是很高2、3年甚至是更高，但是如果有一个大家公认的信用体系大家依据这个去做生意，虽然我不认识但是大家觉得你的信用额度很高这说明我们有一个合作的基础，有了这个基础就能够迅速的找到合作机会达成合作交易。所以我在这说一下，我们下一步可能要做一个联盟，希望感兴趣的企业找到我们，我们一块把这个平台搭建起来，创造一个以客观性为核心的互联网金融、信用交易这样的一个平台，我就讲到这里，谢谢大家。本文为万联网（）原创文章，欢迎各界转载，转载请注明出处：万联网
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