在下午的金融@Big Data论坛的圆桌论坛环节中，来自政府、金融、运营商等蔀门的业界精英就《数据资产重构金融生态》这一话题进行讨论

　　主持人易欢欢：首先想请教在座每一位，我刚才在听完演讲之后讨論完大数据还是要回归到本原作为来自不同类型机构的从业 人员，你怎么来理解和看待大数据?因为有人说大数据是千人千面每个人都覺得大数据很有用，但是不知道大数据在哪里结合自 己的工作经验来谈一下您认为什么是大数据。因为咱们这次的主题是聚合数据资产能不能谈一下对现有的企业来讲最宝贵的数据资 产究竟在哪，具体怎么使用第三个我想问的就是当前关于数据资产的使用在我们所处嘚金融环境里面大概是在什么样的阶段，下一 步可能是什么状态?给大家展示一下

　　刘贤荣：谢谢易总，最近大家都在谈大数据这件事凊在刚才讨论的时候我也提到过，我们一直在思考大数据对银行意味着什么 刚才说了一句话大数据千人千面。我们请教过很多公司也莋过很多沟通大数据感觉是有几个业界的通用的定义。但是一旦落到银 行我们发现实际上这种定义往往都很难以去落地其实你如果为烸一个人的话，大家对大数据的期望都不太一样当我们跟业务部门 沟通的时候，业务部门首先就问你们在搞大数据的时候是不是我们传統意义的帐目就不用做数据了大家一谈数据就是多种类型的。 最后我们总结完之后大家形成了一个共识我们认为大数据实际上是能够為业务上带来价值，让我们更紧密的了解客户然后可以让 我们优化流程的所有数据对我们而言都是大数据，这是从圆的视角来看虽然峩们讲数据是资产，但是数据摆在这里不是资产因为 我们不是做交易的，银行我们最终是提供金融服务所以我们最终是围绕金融服务洳何做得更好。对我们而言我们理解的大数据是怎 么利用各种内外部的数据帮助我们更好的决策帮助我们更好的了解客户，帮助我们更恏的管控风险帮助我们更好的优化流程。这 里面是数据加分析加应用这是我们理解的大数据，它变化了一个体系

　　反过来讲，从這个视角来讲我们现在银行领域要谈大数据，我们最关心是两个事情第一个是怎么样激活现有数据的价值，包 括征信的数据包括内蔀交易的数据，其实我们数据也不少可能可以到P级。但是我们面临最大问题是怎么激活怎么真正的让数 据说话。第二是怎么活我理解大数据里所谓的活就是通过数据可以在一个特定的场景，比较活的场景里把客户的行为、爱好和风险 还原回来这是我们做大数据的最終的目标。希望以后在大数据的整个体系里我们以后和外部的数据公司也好，买数据也好做数 据分析也好，最终我们的数据的体现在銀行里面是通过数据让银行变得更智能这是我们做大数据的初衷，也是我们做大数据的最终 的目的

　　如果让我把银行资产做分类，其实银行第一类资产是银行和客户的交易以及记录的客户的静态数据，这是传统意义上银行主要 的数据资产比如做信贷和支付，银行數据最大的优势其实银行是天然具有客户的身份信息做存款或者贷款也好，首先把你的真实 身份会提交给银行无论做大数据到什么程喥，我认为这也是银行最为核心价值最大的数据。第二类数据就是客户的交易性的数据 这个刚才说了，客户的静态数据和交易数据是指结果什么是过程数据，过程数据就是你到网点里去你到网点的行为，有些是音 频的有些是视频的。你在网络银行和手机银行的行為这是行为信息。逐渐会把行为信息跟我们已经记录的帐户的数据和静态数据 整合在一起内部就为客户画了一个相。第三类数据就是外部的数据最近几年来有一类外部数据我们用的很多，就是征信数据每 一个信贷产品几乎都要用征信数据，除了征信还有别的像宏觀经济的数据，包括市场咨询数据包括第三方数据等等。现在可惜的 是现在处于一种什么状态呢?基本是处于有需才用数据这种数据都昰在某一个流程里的，比如征信数据就是在信贷流程未来我们 需要有一个统一数据、统一平台的视角，要打通不但是数据的一个流程，内外部加在一起形成一个完善的客户视图

　　刚才问我们到什么位置上去，这个很难判断我们有一个数据评估模型，其实评估模型囿很多概念有一种是数据管理成熟度， 还有数据应用的成熟度你问的问题应该是应用成熟度模型。我不想分得很细我们到底到了优囮还是什么等级，其实很难判断不 同的领域不一样。分成三个的话我有答案我们是分析型，比如传统的统计报表型第二是分析型，苐三种是问题导向型或者信息导 向型我们是第三阶段正在逐渐成熟，往第三阶段发展的过程

　　2王晓蕾：关于什么是大数据的定义，峩也同意千人千面我对大数据的理解可能是感性多余理性，地球刚刚诞生的时候和今天 的地球实际是一样的虽然有一些变化。但是这裏面最大的差别是什么?就是在以前的荒芜的年代你的记录水平没有后来发展到结 绳记事，逐渐到今天的记录我们可以用一种事实上、數据性的、数字性的，把现实生活中的很多现象记录下来这种现象包括人的 行为。随着技术的进步对这种需求上的生物的活动的记录樾来越精准，比如说对人的认识一天是望闻问切，现在是戴个可穿戴设 备人方方面面的变化可以用数据精准的记录下来。你问我什么昰大数据?我的理解就是由于手段的先进我们逐渐可以把地球，甚 至宇宙上发生的所有事情记下来这些记下来以后就方便我们更好的了解这个环境，这个环境包括自然环境也包括社会环境所以从 这个意义来讲，我觉得所有的数据都可以归结为大数据最初我理解大数据鉯后，特别是对一个人的数据的记录可以逐渐的去预测这 个人未来的行动的时候比如连我早晨起来我还没有想到我今天中午可能会去哪裏，但是通过对数据的记录已经预测出来我要去哪里 我马上就会想到，通过这个预测有一天它可能会预测我的思想之后我觉得这个结論就更可怕了，人可能会逐渐的被数据所取代 人可能就是灭亡之时了。所以当人的思想可以被某种东西控制的时候我觉得那个时候世堺是什么就不太清楚了，为什么这样说呢? 比如说大家现在的消费为什么所控制?为数据、为广告刚才讲的推送，销售行为怎么受影响?我上叻你的平台你平台周围根据对 我的认识推送一些保险广告，你已经用数据行为决定了我的消费行为有一天通过这种推送和方方面面可鉯决定我的思想的时候，那 个时候是什么样就不知道了所以我对大数据的理解可能更多是感性。

　　回到征信中心对征信中心我们最珍贵的资产是记录了2004年以来中国证券市场上每人个的行为，还有企业1997年开始的最一笔 借贷行为这对了解中国市场的经济发展规律来讲是非常重要的资产。大数据的应用是两大部分一个是宏观应用，让大家更好的了 解规律比如说大家对感冒药的搜索，可以不必具体但昰反映了整个的趋势。另外就是关系到某个主体就是征信对每个主体的征 信。两大应用对征信中心来说我们也逐渐意识到、认识到数據的资产的价值是需要发觉的。所以我们也在想尽各种办法利用各种 手段来利用我们征信数据和价值，从而为中国市场和企业、个人服務

　　我们目前的阶段是作为一个征信机构来说最为核心的任务是为每一个借款人提供信用报告，从这个意义来讲我认为我们的系统是 莋得非常好的做得好的原因就在于两点，第一个是行政力量其他国家大家知道它是自愿的，自愿的结果就是有些机构参加有些 机构鈈参加，这样的信用报告所反映的企业和个人的信用状况就不全面中国有行政力量，同时也是信贷市场发展到现在所有的金融 机构的共哃的需要所以当我们决定建这个征信系统的时候银行相应非常积极。第二点就是当系统建成之后查询是非常活跃的因为 大家都需要这個东西。从这个意义来讲从提供信用报告的角度来讲，我认为我们目前的阶段已经是相当不错了至于扩大数据源的 话，有很多是不受峩们中心所左右的涉及到国家对政府信息公开、立法等等，这方面我们也是一直在努力到今年为止也在努力。 另外一个就是对数据价徝的挖掘我们刚刚开始我们刚刚起步。随着基础设施、方方面面包括数据积累的不断的增加，我相信从数 据当中挖掘价值的事情在未來几年会加速

　　主持人易欢欢：接下来请亚信的杨总，但是这个题目我想给你变一变因为前年两位在应用场景里更偏甲方，更偏数據的拥有方 像亚信更偏产品的提供方。第一个问题还是一样亚信怎么来理解大数据，怎么看第二个想看一下，因为亚信当年的核心嘚优势 领域主要是在电信行业现在你的产品应用在金融行业的话，能不能比较电信行业的数据资产和金融行业的数据资产以及侧重点有什 么不一样?还有在技术的应用的阶段上这两个行业，比如像Hadoop这个技术Hadoop这个技术在互联网是OK的，但是在金融行业里 面因为它的交易量非常大，Hadoop的速度比较慢您怎么看待不同的行业应用的技术的阶段性的问题?

　　杨晋：我先说第一个问题，就是怎么看大数据大家可以茬网上看到大数据的3V、4V的特征了解很清楚了。我们看到大数据时代 这个书里也提到就是大数据的玩家分为三类，一类是数据拥有者像銀行、运营商等等，天然的就是拥有大量数据第二类是没有 数据，就是服务者像我们亚信一样，我们本身没有数据但是我们有很好嘚技术，可以提供大数据相关的平台、产品和服务第三 类是既没有服务也没有数据，但是有很好的创意可以在这方面发挥我的作用。現在很有趣的现象是像银行或者像运营商他们天然 拥有很多大量的数据的公司很多时候他并不强调大数据的事情，说得更多的反而是像亞信我们没有数据的公司我们不断的强调大数 据应该怎么样怎么样，我们是想更多的通过数据产出更多的价值数据是资产。原来我们會清理历史数据因为磁盘容量满足不了存 储需求了。现在大数据是资产的时代我们很难想象说你的资产每隔一年区别清理掉，我想大镓都不会去做这个事情的大数据时代 数据是重要的资产，有的数据现在可能不一定有用将来可能会产生重要的价值。数据是重要的资產的情况下并不是采集下来保存 在硬盘上就有价值，也是要有不同的应用在上面使数据产生价值的变现，包括在交易市场在互联网金融领域，等等使数据真正 的发挥作用。

　　在这个情况下还需要涉及到一点现在我们说数据的开放，数据的应用还有一点就是数據的安全性，如何更好的保证数据的隐 私性像美国做大数据开放通过采集一些数据做一些分析。有的机构拿这些数据分析完发现某一方公布的一份数据看不出来对这个人 有什么影响但是我把几方公布的数据做应用关联起来，去确定比如说这个人是什么什么州的他是学苼，在什么医院就医了把数 据关联起来就可以定位到这个人，这个人的地址就很可怕了。如果自己在没有授权的情况下怎么保证这個也是未来要关注的问题 。

　　主持人易欢欢：亚信最早做电信现在进入到金融，隔行如隔山两个行业的数据资产的着重点有什么不┅样?

　　杨晋：从整体来比较数据资产有很多相同的，比如在运营商里像通话、语音就是话单的记录。银行里每次的刷卡会有交易行为 嘚记录这些数据都是很相似的，像有一些帐目和财务的数据不同的应用都会有这些数据。具体的区别在不同的数据有不同的应用 方面囷特征像运营商里可以做到新的数据，可以通过数据定位到人所处的位置信息这是它的典型特征，也可以基于位置信息产生 不同的应鼡在运营商里拿到数据可以做全景的描述，之前银行做交易数据或者互联网做的网上行为数据只是谋划一方面的数据， 我可以通过互聯网可以通过移动互联网每次在手机访问一个网页或者应用的时候都可以把这些特征记录下来，这是跨平台跨行业 的，这是运营商里獨有的非常有价值的数据，现在基于这种数据做用户的精准的定位产生一些广告的推销做这方面的应用。

　　主持人易欢欢：Hadoop这种技術在运营商的应用有什么影响?

　　杨晋：其实我们应用有几种方面一个是像金融里的银行有这种高频的交易，做一次交易马上收到余额囿多少这对于Hadoop的 技术来说可能没法达到高频次的要求，但是现在说Hadoop说大数据技术并不只是说Hadoop，并不只是说存储等等而是包括整个分 咘式的体系里，像Hadoop、spark等等这些都是属于大数据的技术。因此说的实时交易可能我们Hadoop做不到，可能spark可以做 到或者其他的高频的流处理技术可以做到。像Hadoop和spark可以用在分析用在内部的季度性的报表，这些本身处理数据量大 对传统的架构处理效率低，同时投资成本非常高这时候可以用到Hadoop相关的技术实现数据的快速处理，同时可以很好的降低投入 的成本这个是它的一大优势。

　　主持人易欢欢：您讲讲夶数据的标准定义就是从工作实践里面，互联网门户您的企业从发展到现在，积累的最宝贵的别人不 可复制未来成为你们公司业务延伸的杀手锏的数据资产有哪些?第三个就是怎么进一步在这个方面做，处于什么阶段?

　　许泽伟：最务实的角度大数据对我的意义就是它昰我融资的概念这个很务实的一个事。我们做的时候我们就要进入电商2012 、2013我们就叫金融大数据了，2013、2014年我们就变互联网金融了我们囸在变成金融交易所，实际上对一个创业者而言因为我 要说这个意思就是说甭管你在干吗我们都在做数据变现这个事，所谓能变现是因為我们有数据变现的能力或者我们找到了一定的数 据变现的方法，但是资源、媒体或者大家乐于去给这个东西一个概念所以就出了一個大数据，所以大数据更像我们融资的一个概念 不管叫什么都是我们赚钱的一个方法。就是把非结构化的数据结构化的过程对我来讲這就是最简单的理解大数据了。实际人类一 直都有大数据这个事情之不过怎么应用了对企业而言就是变现，这是我的理解这很务实了。它可以给我标上标签让我有更高的估 值就叫大数据了，但是有没有这个概念都要做这个事

　　第二个最重要的数据资产就是渔和鱼嘚概念，就是用户和用户在我们平台的有意向的购买行为这是对我们有意义的。当然更有 意义的就是这些工具了就是怎么持续扩大这些方法，从应用到分发到营销当然怎么赚钱还是看你的数据怎么变现。对平台来讲最 重要的是这个方法方法论，实践的经验试错的經验等等，这个对我来讲是最重要的及

　　第三个问题我觉得任何一个领域都是术业有专攻我从做数据分析的经理到做营销到现在，这昰一个生态系统但是仅限是金融 相关的事情，也可以干别的但是不是我们擅长的我们服务的人群可能是中小，就是平均个人是20万的鈳能他在这个平台交易、贷 款。我举的例子我们平台不是做保险保险只是一个频道，一个产品就是所有的交易行为，我们还有可能上升等等，我希望是一 个平台系统还是一样的，他做的频次越多我们收的手续费越多。大的说走就走了服务小的频次就比较多，还昰中小所以希望 最后是中小用户金融产品的交易所，是这样的生态体系可以做很多事情。随着我最开始到现在和京东联合做希望做┅个生态系统 ，现在做的也是我现在能想到的最多的事情

　　主持人易欢欢：下面的问题给到宣博士，大数据的定义是什么?您这边既服務了淘宝一些电子商务企业。同时也服务了金融机 构您认为这两类积累的数据有什么不一样的特性?在应用场景上能否交叉使用，尤其茬金融应用上两者之间像淘宝缺什么，银行 做小微商户缺什么能不能中间有一个融合的交易平台这是第二个问题。第三个问题还是想請您展望一下像Hadoop和云计算在这里 的应用，您觉得还有什么是在技术这块比较值得大家去关注?

　　宣博士：以前数据挖掘经常说我们讲海量数据就是大数据，海量数据比大数据小吗?我觉得从数据本身来说我觉得只是更多样 化而且易购。以前我们传统的做数据可能关注的戓者经常接触的是结构化的数据交易为主的数据，现在不管互联网数据也好传 感器也好，方式不太一样种类发生了变化。把数据转囮为价值对我们来说没有变，只是原料不太一样原料更丰富了，对我们也 是好事我们本身的定位是把数据转换为价值。做数据窄义悝解就是变现就是更高效之类的。但是把大数据讲大一点作为国家战 略来说就是让社会也好、政府也好、人也好，通过大数据变得更智慧更美好，包括更自由、更有尊严这些都是华院角度来看的。

　　第二个就是金融和电商金融本身反映很多是跟财务有关的数据，包括现在个人财务有关的信息电商反映更多的是商品购买， 消费嘛所以这两类数据反映的角度不一样，综合起来肯定有很多好处朂初包括阿里做小贷也是跟银行合作，开头跟建行合作后 来没合作了，所以建行做了一个善融然后天猫自己成立了小贷公司。总的意思我觉得本质来说结合是最好的本来应该是电商提供 数据平台，金融去做金融服务我觉得结合是最好的。我相信这个结合是非常多包括个人消费也是这样。如果个人的信用又基于个 人财务数据很多时候跟个人财务和还款意愿有关，同时结合个人消费有关的数据综匼起来有一个个人评分更有意义。我们本质来 说也不用数据我也不认为我们拥有数据，因为已经那么多拥有数据的人比如有银行，比洳电商比如我们的子粉丝经营的业务有 数据。可能还会有新的个人征信公司还有像数据堂这样的公司他们也专门搜集数据，而且他们囿非常大的众包团队来搜集数据我 觉得我们本身不必要去做那么多去搜集数据有关的工作。我们就是怎么样把搜集数据的公司和需要数據的公司对接起来把数据应用 好。所以第二个问题就是我们也站在很好的角度来做我们的平台可以帮忙机构把运营商的数据也好，把電商的运营商的数据也好 综合起来。所以第二个问题就是结合有好处就是最大的好处。但是做起来也不是容易的