大數據金融漸行漸進

唐方杰

不管你接受還是拒絕，大數據時代已經呼嘯而至；不管你恐懼還是欣喜，大數據金融正在悄然臨近。隨著大數據時代來臨，大數據金融多彩的曙光，已經燦爛閃現。

大數據時代

在過去的一年，仿佛一夜之間，大數據時代成為炙手可熱的話題，相關的論文和著書可謂汗牛充棟。甚至在中國大連的夏季達沃斯論壇上，專門開辟一個分會場，激辯大數據論題。其實，早在2007年，人類制造的信息量有史以來第一次在理論上超過可用存儲空間總量，近幾年兩者的剪刀差越來越大。2010年，全球數字規模首次達到了“ZB”（1ZB=1024TB）級別。2012年，淘寶網每天在線商品數超過8億件。2013年底，中國手機網民超過6億戶。隨著互聯網、移動互聯網、傳感器、物聯網、社交網站、云計算等的興起，我們這個社會的幾乎所有方面都已數字化，產生了大量新型、實時的數據。無疑，我們已身處在大數據的海洋。

有兩個重要的趨勢使得目前的這個時代（大數據時代）與之前有顯著的差別：其一，社會生活的廣泛數字化，其產生數據的規模、復雜性及速度都已遠遠超過此前的任何時代；其二，人類的數據分析技術和工藝使得各機構、組織和企業能夠以從前無法達到的復雜度、速度和精準度從龐雜的數據中獲得史無前例的洞察力和預見性。

大數據是技術進步的產物，而其中的關鍵是云技術的進步。在云技術中，虛擬化技術乃最基本、最核心的組成部份。計算虛擬化、存儲虛擬化和網絡虛擬化技術，使得大數據在數據存儲、挖掘、分析和應用分享等方面不僅在技術上可行，在經濟上也可接受。

在人類文明史上，人類一直執著探索我們處的世界以及人類自身，一直試圖測量、計量這個世界以及人類自身，試圖找到隱藏其中的深刻關聯、運行規律及終極答案。大數據以其人類史上從未有過的龐大容量、極大的復雜性、快速的生產及經濟可得性，使人類第一次試圖從總體而非樣本，從混雜性而非精確性，從相關關系而非因果關系來測量、計量我們這個世界。人類的思維方式、行為方式及社會生活的諸多形態（當然包括商業活動）正在開始發生新的變化。或許是一場革命性、顛覆性的變化。從這個意義上講，大數據不僅是一場技術運動，更是一次哲學創新。

大數據金融

正如諸多文獻所談到的，大數據對許多行業的影響和沖擊已經呈現。例如，商業零售、物流、醫藥、文化產業等。金融，作為現代經濟中樞，其實也已透出了大數據金融的曙光。

過去的2013年，中國金融界熱議最多的或許是互聯網金融，更有人指出2013年是中國互聯網金融元年。確實，第三方支付、P2P、網貸、眾籌融資、余額寶、微信支付等發展迅速。眾多傳統金融業者也或推出自己的電商平臺，或與互聯網企業聯手提供相應的金融產品和服務。

互聯網金融，無論是業界、監管者或理論界，都在試圖給出自己的理解和定義。但到目前為止，尚未有一個統一的、規范的概念。在我看來，互聯網金融本來就是一個不確切的概念，也不可能有一個明確的定義。嚴格說來，所謂互聯網金融只是大數據金融的一種展現或形態。換言之，前者是表，后者是里。

這是因為，無論是互聯網還是金融業，其實質都是大數據（信息）。首先，對互聯網企業而言，流量、客戶等數據（信息）是其涉足金融業的基石。對金融企業而言，提供中介服務，撮合金融交易也是以數據（信息）為基礎。其次，沒有大數據技術的支撐，所謂互聯網金融也難以快速、持續成長。20世紀90年代互聯網浪潮的蓬勃興起，至今已近二十年。但從世界范圍看，所謂互聯網金融卻發展緩慢。當然，其中原因很多，但其主要原因則是大數據技術是近幾年才快速發展起來的。最后，從金融企業來看，在數據中心建設，軟硬件系統建設，數據（信息）挖掘、分析等方面也是做得有聲有色，其龐大的客戶數據、海量交易記錄及眾多信息源，使其在大數據應用方面也做了許多積極探索。因此，要準確反映近年新金融趨勢，“大數據金融”比“互聯網金融”更為貼切。

大數據金融有以下七大特征：

網絡化的呈現。在大數據金融時代，大量的金融產品和服務通過網絡來展現，包括固定網絡和移動網絡。其中，移動網絡將會逐漸成為大數據金融服務的一個主要通道。隨著法律、監管政策的完善，隨著大數據技術的不斷發展，將會有更多、更加豐富的金融產品和服務通過網絡呈現。支付結算、網貸、P2P、眾籌融資、資產管理、現金管理、產品銷售、金融咨詢等都將主要通過網絡實現，金融實體店將大量減少，其功能也將逐漸轉型。

基于大數據的風險管理理念和工具。在大數據金融時代，風險管理理念和工具也將調整。例如，在風險管理理念上，財務分析（第一還款來源）、可抵押財產或其他保證（第二還款來源）重要性將有所降低。交易行為的真實性、信用的可信度通過數據的呈現方式將會更加重要，風險定價方式將會出現革命性變化。對客戶的評價將是全方位、立體的、活生生的，而不再是一個抽象的、模糊的客戶構圖。基于數據挖掘的客戶識別和分類將成為風險管理的主要手段，動態、實時的監測而非事后的回顧式評價將成為風險管理的常態性內容。

信息不對稱性大大降低。在大數據金融時代，金融產品和服務的消費者和提供者之間信息不對稱程度大大降低。對某項金融產品（服務）的支持和評價，消費者可實時獲知該信息。

高效率性。大數據金融無疑是高效率的。許多流程和動作都是在線上發起和完成，有些動作是自動實現。在合適的時間，合適的地點，把合適的產品以合適的方式提供給合適的消費者。同時，強大的數據分析能力可以將金融業務做到極高的效率，交易成本也會大幅降低。

金融企業服務邊界擴大。首先，就單個金融企業而言，其最合適經營規模擴大了。由于效率提升，其經營成本必隨之降低。金融企業的成本曲線形態也會發生變化。長期平均成本曲線，其底部會更快來臨，也會更平坦更寬。其次，基于大數據技術，金融從業人員個體服務對象會更多。換言之，單個金融企業從業人員會有減少的趨勢，或至少其市場人員有降低的趨勢。endprint

產品的可控性、可受性。通過網絡化呈現的金融產品，對消費者而言，是可控、可受的。可控，是指在消費者看來，其風險是可控的。可受，是指在消費者看來，首先其收益（或成本）是可接受的；其次產品的流動性也是可接受的；最后消費者基于金融市場的數據信息，其產品也是可接受的。

普惠金融。大數據金融的高效率性及擴展的服務邊界，使金融服務的對象和范圍也大大擴展，金融服務也更接地氣。例如，極小金額的理財服務、存款服務。支付結算服務等普通老百姓都可享受到。甚至極小金額的融資服務也會普遍發展起來。傳統金融想也不敢想的金融深化在大數據金融時代完全實現。

大數據金融圖景

盡管大數據技術還處于早期發展階段，但大數據金融已透出了一片曙光。我們結合多方面的文獻和事實，試圖勾勒出大數據金融圖景。

泛金融化。金融供給也許不再是傳統金融業者的專屬領地，許多具備大數據技術應用能力的企業都會或多或少涉足、介入金融行業。在未來的某一天，也許銀行與非銀行間，證券公司與非證券公司間，保險公司與非保險公司間的界限會非常模糊。金融企業與非金融企業間的跨界融合成為常態。同時，金融企業在提供傳統金融服務的同時，其服務范圍、內容也會泛金融化，會提供綜合的、社會化的服務。

多層次的行業格局。大數據金融時代，金融服務層次將空前豐富，既有行業寡頭，也有區域金融服務企業。同時，也存在大量的地方、社區金融企業，也會出現無實體店的金融企業。行業市場更加細分。不同層次的消費者都能享受到特定的金融服務。在此過程中，會催生許多與大數據金融相關的行業和企業。

網絡化加新型實體店。大數據金融將網絡化呈現和線下消費者體驗相互融合，以滿足金融消費者不同需求。網絡化尤其是移動網絡的迅速發展，金融服務場景會發生很大變化，所謂“3A”（Anywhere、Anytime、Anyhow）金融將在許多金融產品領域實現。線下實體店既是網絡化的節點，也會以高度智能化的形態呈現。也許傳統柜臺不復存在。綜合金融服務方案定制、體驗式服務、更多社會化服務會成為金融實體店的主要內容。

高度個性化金融。大數據金融時代，客戶已被高度數據化。大數據技術的進步，使成千上萬的客戶都能被精準細分與定位，真正實現以客戶為中心。金融企業的服務將是高度個性化的，能充分滿足客戶的個性需求。

（作者單位：中國工商銀行長春金融研修學院）endprint