大数据驱动智慧金融

如果针对未来银行的诸多探讨奠定了智慧金融的基调，那么大数据作为金融智慧性的核心体现就会越发得到突出与明确。对此，集奥聚合金融事业部总经理吴海斌认为：“金融服务将会由数据的丰富和开放而获得很大的有效性与普惠性。”可见大数据对金融的智慧性所带来的助力作用不可小觑。

大数据助力金融服务

关于大数据，目前市场有很多说法，也存在很多误区。首先就是数据量大，其实数据多并不代表是大数据，大数据更多强调的是大价值，核心内涵是数据的交叉融合。不同行业领域的数据融合会比单一领域的数据简单叠加价值要大，不同领域的数据融合是乘法效应，相同领域的数据叠加是加法效应。很多金融机构都会说有很多数据，尤其银行特别爱说这样的话，其实对金融机构来讲，如果做大数据，更应该掌握其中的原因，而不是结果。

百融金服总裁张韶峰表示：“金融行业的核心其实是解决信息不对称，但金融机构自己一样存在信息不对称的问题，解决得好就可以盈利，解决不好就会亏损。这其中包括风险防范、精准营销、管理、催收以及风险定价、产品设计等诸多方面。”如今银行呈现的客户数据可以说是片面的，很难准确判断和定制特殊群体的具体服务。大数据的参与会让授信风险、反欺诈以及精准营销都变得可控可把握。从欺诈角度来看，大数据可以帮助金融机构判断个人信息是否准确，风险的识别无外乎两种，一种是欺诈风险，另一种是信用风险。信用风险核心识别是身份识别，现在也出现了一些案例，为实名欺诈，就用本名、信用卡、手机号、邮箱等进行一次性犯罪；信用风险防范方面就会涉及到是否愿意还钱，有没有能力偿还等问题。

通过互联网数据帮助银行判断个人的资质是不是可以发送信用卡，以此降低金融风险；同时，在精准营销方面，帮助银行分析客户，进行精准定点营销。“为什么总说银行竞争不过互联网产品呢？当然一个原因是基数不同，另外就是互联网产品所获取的客户信息更准确一些，能够抓住积极需求完成定点营销的工作。如今多数银行只能从熟悉的角度看待人以及行为，但并不知道客户的具体行为是怎样的，由于看不到全景必然会导致营销的障碍。当看到全景后，所谓的营销就不再是扔产品给他，而是希望和他进行互动，用需求营造好的产品氛围，从而形成一个真正的定制化服务，这也是大数据对银行的三个基本服务的情况。”吴海斌总结道。

传统金融机构建模思路主要涉及几个变量，分别是发生金融行为的时间，信用记录的时间，有没有逾期、坏账、额度这些数据干扰等，其中最重要的变量就是是否形成坏账这个因素，主要借此预测下一次借款会不会逾期，会不会直接形成坏账。如果说用户之前有过借款行为，用这个数据预测下一次借款是否偿还，或许还有可行性，但如果用户之前根本就没有借款行为，这种评估方式就会存在问题。如今我国还有很大一部分群体没有信用记录，这让传统的金融机构建模在现实运行中产生了障碍。另外就是身份的打通，以及IP的打通。一个有问题的借款人，可能会隐藏自己的身份，对于一些有意隐藏的信息是否可以迅速察觉，这是很重要的一点，要把所有可查询的信息进行综合评估，否则就会被欺骗。

集奥聚合“大数据先行”

针对大数据改变金融服务的诸多方面，吴海斌阐释了集奥平台对此的诸多借鉴。“这个平台是一个数据化交互平台，首先把所有的信息整合在一起，具备一个匹配功能。因为这个数据是非个性化数据，可以匹配。然后可以结合ID，把信息打通。比如说银行最头疼的是什么？就是所谓的净值客户，如此就可以很好地解决净值客户在无任何行为情况下的信用评估问题。”

如今集奥有四大块业务基础，首先是基地大平台，把所有的数据整合在一起做数据加工、整理和分析，通过标签超市，把每个人的行为做一个评价进而进行预测，从此价值就会得到体现。不管是销售还是风控，最重要的还是标签，因为标签可以将个体进行描述，所有的信息都可以作为预测参数。当个体信息体现之后，它可以帮助预测消费倾向、风险倾向包括一些催收的倾向。

吴海斌说：“我们现在的标签系统基本上从几个方向来看，涉及到基本属性，还有偏好，例如以金融的相关信息来抓取，可以分析个体是不是经常看金融网站或者网页等，通过互联网的行为把个体行为完全描述出来，然后和银行数据进行结合。”

对于整个标签超市的体现，包括数据产生的方式一级企业的信息对接，甚至可以细微到一些移动端、PC端的收集。采集后就可以进行数据分析，将拿到的数据描述成一个人的行为，做一种倾向分析。

有了这些分析之后再进行数据应用，就可以把这些多角度且五花八门的信息统统串联起来。对于风险防范与运营管理，可以通过银行设立网点，以此得知怎样的网点会聚集怎样的客户群，进而知道目标客户的具体动态，也可以得知网点设置是否准确，这或许就是整个标签体系对金融机构的服务。

在构建大数据与金融服务的融合过程中一定要集成很多不同维度的数据，维度太少就会让结果产生问题。另外就是合作数据平台本身的公平公正公允性，合作之间的数据交换以及借款人的诸多审核等。

随着互联网的融入，传统金融的生态和权力结构正在被瓦解和重构，这已是不争的事实。传统技术与金融机构技术完全不同，单单变量个数就会有很大差异，尽管可以用一些方法模拟，但总体效果会下降。

另外，涉及到服务方面，针对大数据的理解要深入到业务成绩中，而不是纯粹将它当做一个技术部门。有关安全方面，无论是数据服务还是构建金融机构，甚至是与合作方进行合作，数据都要精益求精，力求在监管中发挥自身的优势与特性。只有这样，才可以充分发挥大数据的优势，更好助力金融业务的智慧变革。