大數據：由“事后諸葛亮”到 “未雨綢繆”

張冰冰

【 人物簡介 】

李崇綱，北京金信網銀金融信息服務有限公司常務副總，中國計算機學會大數據專家委員會委員，中關村大數據聯盟成員。

大數據不僅改變我們的思維方式，也對我們的商業有巨大的改變。企業是社會的感應器，當大數據在專家那里爭論不休時，總有一些公司已然做著關于大數據的事情。如果說專家口中的大數據是對于現實和未來的探索，那么，大數據在企業中的應用則會顯得更加的務實。為了幫助大家更好的理解大數據，我們邀請了北京金信網銀金融信息服務有限公司的常務副總、中國計算機學會大數據專家委員會委員、中關村大數據聯盟成員李崇綱，從企業的角度向我們談論大數據在企業中的應用以及對企業的影響。

大數據概念到落地，需要一個過程

無論是奧巴馬競選團隊利用大數據技術提出競選策略，金融行業通過大數據來鑒別個人的信用風險，快遞領域通過大數據來確定行駛路線，減少等候時間，還是商場通過大數據發現產品之間的潛在購買關聯等，這些嘗試都是把數據變現成21世紀貨幣的有力證據。大數據真正講的不是數據本身，而是要探討怎么利用數據在公司內部驅動對消費者需求的預測、產品功能的驗證、軟件開發管理模式的影響等。對此金信網銀常務副總李崇綱說：“大數據從概念到落地，需要一個過程，不是技術問題，而是管理，組織、流程的問題，歸根到底，是思維的轉變。”

李崇綱從其公司正在做的大數據產品出發分析認為，傳統金融和互聯網金融既融合又有競爭。所以，對傳統金融的監管辦法并不能完全適用于互聯網金融業態。傳統金融的監管邏輯是產品邏輯、機構邏輯和分業監管，而互聯網金融的快速發展促進金融服務碎片化、產品去中心化，更多嶄新的互聯網產品服務和平臺正在誕生，金融進化速度不斷加快。李崇綱說：“對于互聯網金融的監管，我們認為應該向大數據模式過渡。”

金融監管的模式轉變、大數據監管的落地，與其他行業的大數據模式落地有共同點。應用大數據監管，互聯網金融可實現主動、精準、動態、實時、協同監管，并創新社會治理模式。

大數據通過對金融機構的畫像，構造金融機構的信用圖譜，實現對行業的風險監測，從而達到創新監管。同時，這需要監管機構有相應的思維方式的轉變，需要用大數據思維構造新的監管模式、業務流程，構造新的組織管理機構，當然也需要大數據技術支撐和具備復合知識的人才素養。

以P2P平臺為例說明大數據金融輔助監管

P2P平臺是存在風險的。通過對歷史上出現的問題平臺的剖析，發現它們存在的風險特征有欺詐風險、市場風險、操作風險、信用風險、政策風險和流動性風險等。那么如何及早發現有問題的P2P平臺，及早介入調控，避免投資人資金損失呢？李崇綱說：“我們收集了數百個問題平臺的信息，總結出相關規律和風險點，利用機器學習的方式對這些風險點歸納總結，建設風險模型。同時，我們還與政府部門的數據比對和回測，不斷調優模型。”

在實際操作中，公司需要首先對財經網站、P2P網站、政府網站、工商稅務、社交媒體等數據源大規模采集。然后，根據行業、區域、產品自動分類、標引、存儲在金融風險分析大數據平臺中。同時，積累了風險信號庫、預警模型庫，通過多個模型分析風險預警，輔助金融監管，做風險信用評估。

在構造的金融大數據平臺中，有三個關鍵技術點需要突破，分別是數據采集、數據挖掘和風險模型。數據采集方面： 對網貸平臺的特征點信息采集主要從平臺特征、項目特征和安全特征三方面著手。平臺特征包括公司信息、關聯企業、團隊構成等；項目特征包括項目情況、收益情況、項目期限等；安全特征包括技術保障、擔保保障、法律保障等。信息挖掘：對采集到的信息進行挖掘主要通過文本語義識別技術，通過對大量的文章做信息的抽取，把非結構化信息轉化為結構化或半結構信息。把這段文字抽取之后，自動識別機構簡稱、機構全稱、地址、網址和注冊資金等。風險模型：風險模型需要根據不同問題平臺的情況而分別建立。網貸問題平臺的跑路有兩種類型，主動型和被動型。主動型最主要是指平臺的欺詐行為。被動型主要由于經營不善，資金不能兌付。

目前這個平臺已經應用到了一些金融行業管理機構，并且初見成效。這個平臺的一個典型應用，是對P2P跑路的監測預警。

針對識別出的P2P跑路風險，系統提供工商注冊驗證、實時預警、事件追蹤、案件分析、涉案信息挖掘、案件取證、信息檢索、專題分析等功能，全方位挖掘嫌疑企業的網上關聯信息，為金融管理部門以及公安部門提供情報線索與線上證據。

針對平臺跑路的涉嫌非法集資行為，李崇綱說：“我們設計提出冒煙指數模型，可以發現疑似非集的經營行為。”冒險指數從特征詞命中指數、傳播力指數、投訴舉辦指數、收益偏離指數和合規性指數五個維度來考量。

針對問題P2P平臺的的經營跑路全過程，還可以進行360度的歷史回溯。從公司的注冊、推廣、經營、股東變更、關聯方表態等關鍵節點的時間點進行追蹤，可以全面展現這個平臺的歷史信用圖譜。

經過一段時間的跟蹤和監測，李崇綱解釋說：“我們總結出一些風險高發特征點，比如股東背景含糊不清、標的期限搭配不合理、允許信用卡充值等。系統與相關政府部門數據共享，實現向公安和銀監局報送30多家疑似問題平臺。”

大數據必將驅動金融業的體制變革和創新

大數據不僅改變了數據的組合方式，而且影響到企業產品和服務的生產和提供。通過用數據來規劃生產架構和流程，不僅能夠幫助他們發掘傳統數據中無法得知的價值組合方式，而且能給組合產生的細節問題，提供相關性的、一對一的解決方案，為企業開展生產提供保障。過去的所謂商業智能，往往大多是“事后諸葛亮”，而大數據則讓企業可預測未來的走向，幫助企業做到“未雨綢繆”。大數據的虛擬化特征，還將大大降低企業的經營風險，能夠在生產或服務尚未展開之前就給出相關確定性答案，讓生產和服務做到有的放矢。以P2P問題平臺的預警機制建立作為一個案例，李崇綱認為，大數據必將驅動金融業的體制變革和創新。比如，利用大數據可以對銀行客戶進行畫像、精準營銷、風險管控和運營優化。同時，大數據在反洗錢、反欺詐、打擊非法集資、輔助金融安全監管、完善征信體系和風險把控都具有重要意義。

隨著云計算、移動互聯網和物聯網等新一代信息技術的創新和應用普及，21世紀人類將飛速進入大數據時代。大數據開啟了一次重大的時代轉型，大數據正在改變我們的生活、工作甚至是我們的思維；越來越多的行業對大數據應用持比較樂觀的態度，越來越多的用戶在初步嘗試，或者考慮怎么樣使用類似大數據解決方案，來提升自己的業務水平。這僅僅是一個開始，大數據對于我們的生活，以及我們與世界的交流方式都提出了挑戰，最大的改變是社會需要放棄他對因果關系的渴求，而只關注相關關系，就是只知其然，不用知其所以然，這就推翻了自古以來的慣例，使我們做決定和理解現實的最基本方式也將受到挑戰。過去的所謂商業智能，往往大多是“事后諸葛亮”，而大數據則讓企業可預測未來的走向，幫助企業真正做到“未雨綢繆”。endprint