從哲學和管理角度探問大數據金融

◎ 中國大數據金融產業創新戰略聯盟副理事長兼秘書長 唐浩增

從哲學和管理角度探問大數據金融

◎ 中國大數據金融產業創新戰略聯盟副理事長兼秘書長 唐浩增

隨著我國大數據金融產業技術升級換代快、轉化周期短的發展趨勢，大數據金融產業的整體核心競爭力，已不是技術的單一成分了，還要把文化理念、相關資源、專業能力、經營模式、組織管理等若干組成部分聯接起來。為此，我從哲學和管理的角度，輔以實際案例，就如何在大數據金融產業創新戰略聯盟的大平臺下，促進大數據金融產業健康發展，略談管見。

一、哲學角度的思考

有了問題，就有了哲學。古希臘數學家、哲學家畢達哥拉斯，提出“數是萬物的始基”，將數提升到哲學本體論的高度。那么，今天的大數據是什么？人們雖有不同的解讀，但其實質是在IT設施下，對獲得的全數據、全樣本進行挖掘和分析，從中發現新知識、創造新價值、提升新能力的新一代信息技術。我認為這是一種樸素的實踐科學。

從數據角度看，金融是各種數據的排列組合。大數據金融則是指以低成本、大批量、高效能、全風控的優勢，通過挖掘、分析客體的海量非結構化數據，實時了解相關信息、掌握關聯行為、量化風險評估、預判發展趨勢、抑制不良事態、防范系統性風險。簡言之：就是以大數據、云計算為手段驅動金融業務；再者，可以通過對數據的評估變現，體現“數據既是資產”的真諦。目前，聯盟正在請于我國大數據金融領域實踐較早的副理事長單位金電聯行（北京）信息技術有限公司和副理事長單位的中央財經大學中國互聯網經濟研究院、中國標準化研究院等一些專家、學者共同研究確定大數據金融概念的精準、規范表述。

在漫長的社會發展史中，從無數據到有數據；從生活數據到科學數據；從科學數據進入“大數據時代”的數據進化史中，數據不僅可以揭示現實、驗證模式、發現規律、預測未來，對人們的生產、生活以及管理方式也帶來了重大變革。同時，又從原來只是事物關系的表征符號變成了具有重要價值的財富，且不易被消耗、無環境污染、可交叉重復使用，又帶來了傳統價值觀的變革。這些都體現了人類社會波浪式前進，螺旋式上升的哲理。

金融作為現代經濟的中樞，當與大數據結合，魅力凸顯。我國大數據金融技術的創建者——金電聯行，在歷時9年的研發及踐行中，從金融核心的信用角度建立了防范系統性金融風險的評價體系，通過對信用主體行為數據全自動、全天候的挖掘、分析與評價，以及實時的跟蹤監測，實現了信息采集、數據運用、分析計算、評價結果和風險預警的高度客觀性、智能性和高效性。這一評價方式與傳統信用評級相比，有著許多創新的評級理念與技術優勢，催生了嶄新的金融信用模式。首先,不依賴財務數據,主要運用企業留存在電子交易系統和政務平臺的明細記錄，通過對海量的生產、經營、技術、人才、交易等信息的交互驗證，識別真偽，進行信用評價，化解了中小微企業會計信息失真，沒有信用積累難以進行信用評價的難題；其次，不依靠人的主觀分析，從數據采集、清洗、分析、評價全部通過計算機完成，大大降低了信用評價的人為操作與道德風險，最大程度地保證了評價過程中的客觀性；再次，不受人的能力限制，以計算機高效的數據處理與分析性能，每天可同時對上萬甚至數十萬家企業進行評價，并開展24小時的貸后風險監控。

這一大數據金融領域內基于客觀信用的方法論，顛覆了人們長期以來的有關理念，如主客觀統一論。因為，客觀信用是純客觀的，不允許摻雜任何主觀的東西。它從認識上改變了人們對信用的傳統觀念與信用評價思維；從模式上突破了金融市場以抵質押和擔保貸款為主的傳統方式，解決了金融機構對財報信息不充分，信用積累和抵押、擔保資源不充足的中小微企業難以進行有效的信用風險評價的關鍵問題；從技術上破解了對系統金融風險的過程化、動態化的監管難題，創建了一個大批量、高效能、全風控、低成本的信用評價模式、信用貸款管理模式和風險控制模式。

大數據金融，作為一種思維方式和技術手段是人類發展階段的一個提升，標志著人類在尋求量化認識世界的道路上前進了一大步。本質上并沒有超脫哲學層面對事物規律的把握。依哲學原理而言，大數據金融的重要功用就是依靠海量的數據反映事物的大趨勢，具有前瞻性，即哲學上講的抓住了事物主要矛盾的主要方面。同時，大數據通過關聯性，推翻了微觀層面的邏輯因果關系，進入了更高層次的相關關系之中，這是人類技術手段提升后帶來的哲學層面的新視角。

按唯物辯證法的基本原理：世界是普遍聯系的，聯系是有條件和多樣的，把大數據的相關關系分析法快而準地應用于金融服務，這就是大數據金融的技術核心。大數據讓事物更清晰的展現在我們面前，同時讓我們對事物發展的研判有了更可靠的依據。

感受大數據金融之哲理，可以使我們視野開闊、心清智明，并懷以大智慧、大胸懷、大格局做好大數據金融產業。

二、管理角度的思考

大數據是當今政府、機構、企業等管理者不可或缺的管理手段。隨著人類對大數據理解的深入，人們開始重新審視政府治理的水平，重新認識科學研究的范式，重新審視產業變遷的因素，重新理解投資決策的依據，重新思考企業管理的組織。

大數據金融作為一個產業，效益是目標、市場是導向、技術是核心、管理是基礎。 “管理”一詞雖有眾解，但“科學”加“藝術”卻是基本要義。之所以是“科學”，在于它的基本要義、邏輯是科學的，是不隨行業不同、企業不同、環境不同而改變；之所以是“藝術”，是因為在同一科學要義和邏輯基礎上，不同行業、不同企業、不同環境又有著不同的詮釋和排列組合，從而表現為不同的管理模式。如；京東金融雖長期市場看好，但目前巨虧；而螞蟻金服領跑，市場盈利，估值達600億美金。一個是人為要做，逆流而上；一個是順勢而為，順水行舟，二者難易自見其中。螞蟻金服走上互聯網金融的道路，是因為內生于阿里巴巴的電商體系，在從事電商的過程中，需要解決支付、資金流的問題，基于原有業務自然延伸出了金融。金電聯行也是從汽車產業供應鏈做起，由產業供應鏈中積累的大量數據，順勢而為，與銀行結合，共同破解了汽車供應鏈企業的融資難問題，以致發展為今天的大數據金融。

經濟形態越現代，交流、互助、合作、溝通就變得越重要。大數據為我們帶來了開放、共享的價值理念，更需要打破數據隔離和數據孤島，實現數據資源的開放、共享；更需我們要有大的胸懷和大的格局。如：貴州省和貴陽市深具未來感和前瞻性的發展大數據產業，成為國家級大數據綜合實驗區。金電聯行與貴陽市政府合作前三個月，我就前來調研了2天，深感貴陽市有一個很好的大數據生態環境，一是做大數據產業的人文環境好，市委市政府不是要我做而是我要做大數據產業，且開放度、包容度高，還能做到上下聯動；二是做大數據產業的自然環境好，氣候涼爽，空氣清新，加之水煤資源豐富、工業用電價格低、地質結構穩定，降低了運營風險，是天造地設的大數據機房。因此，栽得梧桐樹，不愁金鳳凰，隨之大小機構、企業紛至沓來，落地貴陽。

從管理的歷史角度看，金融的歷史，就是一部金融風險史、危機史。2012年有人首次提出互聯網金融，拉開了互聯網金融的大幕。為此，產業界、投資界、學術界乃至監管部門紛紛加大在互聯網金融領域的布局，P2P、眾籌、網絡小額信貸、比特幣等新興的互聯網金融模式層出不窮，井噴式增長，一時間，互聯網金融成為社會各界爭論的焦點和搶奪的重點，2015年～2016年進入快速發展期。2011年P2P網貸平臺僅20家，月成交額僅為5億元人民幣；2013年底，網貸平臺增加至600家，月成交額達110億元人民幣；2015年底，網貸平臺增加到2595家，相比2014年底增加了1020家，全年成交額達9823億元人民幣，相比2014年底成交額2528億元人民幣增加了288.6%；預計2016年網貸年成交額或超過3萬億元人民幣。隨著互聯網金融的迅速成長（甚至有的是野蠻生長），加之資本對機會和利潤不計后果的追求，必然會打破原本密閉的金融魔瓶，釋放種種貪欲和荒誕，很多所謂創新產品成為不斷膨脹的風險之源，這就在全國曝出了一些風險事件，互聯網金融似乎成了“P2P圈錢、跑路”的代稱。這顯然是錯誤的，而關鍵的問題是如何更好地識別風險，加強管控。自有人類社會以來，真善美、假惡丑就猶如一對孿生兄弟結伴而來，相比較而存在，相斗爭而發展，這是一個事物的兩個方面。近年來，貴陽市以科技金融和互聯網金融引領金融業加快發展。為更好地發展大數據金融產業，貴陽市政府今年又以大數據的監管方式，建立了“數控金融監管服務平臺”。這個平臺通過制度建設和技術保障有機結合，進行全方位、全過程的大數據風險監控，實現線上線下、監管層面與業務層面的實時交互對接，能夠對金融機構存量客戶及互聯網金融等新金融業態進行有效監管。

金融業作為與大數據技術深度結合的行業，互聯網思維和決策數據化已嵌入經營管理的全流程。但是，我國在大數據金融管理上還很薄弱，我們的法律法規相對滯后，至今沒有一部有關大數據的法律；大數據金融標準化建設剛剛起步；數據孤島、數據壁壘現象十分明顯，不同機構掌握的數據不盡相同，數據的流通性很差。因此，我們需要盡快明確監管職責與權限，對大數據金融建立有效的風險分析和預警系統，進行合理規范的監管，以保障其穩定、持續與健康發展。

現在，正是我國發展大數據金融產業的大好時機，2015年6月至8月，國務院就發展大數據連續發布了三個指導性文件。之后，中共十八屆五中全會又提出了實施國家大數據戰略的方針，表明了黨和政府發展大數據產業的決心，指明了我國發展大數據產業的方向。

中國大數據金融產業創新戰略聯盟的成立正是順應了歷史的潮流和國家的需要，體現了大戰略、大胸懷和大格局，它可以把先進的大數據技術與產業結合，轉化為真正的生產力。通過所搭建的平臺，整合相關政府、機構、企業的資源，突破產業瓶頸，提高共性技術，夯實管理基礎。

第一，大數據金融產業是一個新興產業，政產學研金用各方有合作的意愿和基礎，也是研究機構和企業聯系溝通的有效橋梁，可以提高各方共同創新水平,以提高國際競爭力。

第二，大數據金融產業技術進步快，技術轉化周期短，技術交叉融合多，前期研發投入高、風險大。但聯盟則可以破解這些難題，通過聯合創新，分擔創新成本及風險。

第三，大數據金融產業具有顯著的網絡特性，創新產品的競爭不是單個企業的競爭，而是產業鏈和技術標準的競爭，因此必須搞聯合創新。

第四，大數據金融產業鏈條中的企業大多是新興產業及中小企業，雖然有創新活力，但規模小、實力弱，需要聯合起來達到規模經濟，實現共同發展。

第五，大數據金融產業在技術標準上相對薄弱甚至剛剛起步，相關企業和機構有技術聯合的愿望。聯盟可以推動大數據金融標準化進程，讓技術研發與標準研制同步，標準制定與創新成果轉化同步，有了標準，就可以真正實現數據的互聯互通。

標準是保證大數據工程實施的準繩。對于海量的大數據，如果沒有一套規范的存儲、處理方法，將帶來一個難以想象的雜亂的數據世界。所以，聯盟成立了標準化委員會，力圖借助標準化的方法，規范這些數據處理的最佳方式，確保數據的準確性和高質量，使聯盟標準作為團體標準的一種表現形式進一步上升為國家標準，以構建面向應用的大數據資源庫，推動大數據產品的檢測、交易、服務等大數據金融應用，為打造貴州省、貴陽市大數據產業，以及推動我國大數據的規范化應用奠定堅實的基礎。