大數(shù)據(jù)：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(wǎng)銀金融信息服務(wù)有限公司常務(wù)副總，中國計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)大數(shù)據(jù)專家委員會(huì)委員，中關(guān)村大數(shù)據(jù)聯(lián)盟成員。

大數(shù)據(jù)不僅改變我們的思維方式，也對我們的商業(yè)有巨大的改變。企業(yè)是社會(huì)的感應(yīng)器，當(dāng)大數(shù)據(jù)在專家那里爭論不休時(shí)，總有一些公司已然做著關(guān)于大數(shù)據(jù)的事情。如果說專家口中的大數(shù)據(jù)是對于現(xiàn)實(shí)和未來的探索，那么，大數(shù)據(jù)在企業(yè)中的應(yīng)用則會(huì)顯得更加的務(wù)實(shí)。為了幫助大家更好的理解大數(shù)據(jù)，我們邀請了北京金信網(wǎng)銀金融信息服務(wù)有限公司的常務(wù)副總、中國計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)大數(shù)據(jù)專家委員會(huì)委員、中關(guān)村大數(shù)據(jù)聯(lián)盟成員李崇綱，從企業(yè)的角度向我們談?wù)摯髷?shù)據(jù)在企業(yè)中的應(yīng)用以及對企業(yè)的影響。

大數(shù)據(jù)概念到落地，需要一個(gè)過程

無論是奧巴馬競選團(tuán)隊(duì)利用大數(shù)據(jù)技術(shù)提出競選策略，金融行業(yè)通過大數(shù)據(jù)來鑒別個(gè)人的信用風(fēng)險(xiǎn)，快遞領(lǐng)域通過大數(shù)據(jù)來確定行駛路線，減少等候時(shí)間，還是商場通過大數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品之間的潛在購買關(guān)聯(lián)等，這些嘗試都是把數(shù)據(jù)變現(xiàn)成21世紀(jì)貨幣的有力證據(jù)。大數(shù)據(jù)真正講的不是數(shù)據(jù)本身，而是要探討怎么利用數(shù)據(jù)在公司內(nèi)部驅(qū)動(dòng)對消費(fèi)者需求的預(yù)測、產(chǎn)品功能的驗(yàn)證、軟件開發(fā)管理模式的影響等。對此金信網(wǎng)銀常務(wù)副總李崇綱說：“大數(shù)據(jù)從概念到落地，需要一個(gè)過程，不是技術(shù)問題，而是管理，組織、流程的問題，歸根到底，是思維的轉(zhuǎn)變?！?/p>

李崇綱從其公司正在做的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品出發(fā)分析認(rèn)為，傳統(tǒng)金融和互聯(lián)網(wǎng)金融既融合又有競爭。所以，對傳統(tǒng)金融的監(jiān)管辦法并不能完全適用于互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)態(tài)。傳統(tǒng)金融的監(jiān)管邏輯是產(chǎn)品邏輯、機(jī)構(gòu)邏輯和分業(yè)監(jiān)管，而互聯(lián)網(wǎng)金融的快速發(fā)展促進(jìn)金融服務(wù)碎片化、產(chǎn)品去中心化，更多嶄新的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品服務(wù)和平臺正在誕生，金融進(jìn)化速度不斷加快。李崇綱說：“對于互聯(lián)網(wǎng)金融的監(jiān)管，我們認(rèn)為應(yīng)該向大數(shù)據(jù)模式過渡?！?/p>

金融監(jiān)管的模式轉(zhuǎn)變、大數(shù)據(jù)監(jiān)管的落地，與其他行業(yè)的大數(shù)據(jù)模式落地有共同點(diǎn)。應(yīng)用大數(shù)據(jù)監(jiān)管，互聯(lián)網(wǎng)金融可實(shí)現(xiàn)主動(dòng)、精準(zhǔn)、動(dòng)態(tài)、實(shí)時(shí)、協(xié)同監(jiān)管，并創(chuàng)新社會(huì)治理模式。

大數(shù)據(jù)通過對金融機(jī)構(gòu)的畫像，構(gòu)造金融機(jī)構(gòu)的信用圖譜，實(shí)現(xiàn)對行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測，從而達(dá)到創(chuàng)新監(jiān)管。同時(shí)，這需要監(jiān)管機(jī)構(gòu)有相應(yīng)的思維方式的轉(zhuǎn)變，需要用大數(shù)據(jù)思維構(gòu)造新的監(jiān)管模式、業(yè)務(wù)流程，構(gòu)造新的組織管理機(jī)構(gòu)，當(dāng)然也需要大數(shù)據(jù)技術(shù)支撐和具備復(fù)合知識的人才素養(yǎng)。

以P2P平臺為例說明大數(shù)據(jù)金融輔助監(jiān)管

P2P平臺是存在風(fēng)險(xiǎn)的。通過對歷史上出現(xiàn)的問題平臺的剖析，發(fā)現(xiàn)它們存在的風(fēng)險(xiǎn)特征有欺詐風(fēng)險(xiǎn)、市場風(fēng)險(xiǎn)、操作風(fēng)險(xiǎn)、信用風(fēng)險(xiǎn)、政策風(fēng)險(xiǎn)和流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)等。那么如何及早發(fā)現(xiàn)有問題的P2P平臺，及早介入調(diào)控，避免投資人資金損失呢？李崇綱說：“我們收集了數(shù)百個(gè)問題平臺的信息，總結(jié)出相關(guān)規(guī)律和風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)，利用機(jī)器學(xué)習(xí)的方式對這些風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)歸納總結(jié)，建設(shè)風(fēng)險(xiǎn)模型。同時(shí)，我們還與政府部門的數(shù)據(jù)比對和回測，不斷調(diào)優(yōu)模型。”

在實(shí)際操作中，公司需要首先對財(cái)經(jīng)網(wǎng)站、P2P網(wǎng)站、政府網(wǎng)站、工商稅務(wù)、社交媒體等數(shù)據(jù)源大規(guī)模采集。然后，根據(jù)行業(yè)、區(qū)域、產(chǎn)品自動(dòng)分類、標(biāo)引、存儲(chǔ)在金融風(fēng)險(xiǎn)分析大數(shù)據(jù)平臺中。同時(shí)，積累了風(fēng)險(xiǎn)信號庫、預(yù)警模型庫，通過多個(gè)模型分析風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警，輔助金融監(jiān)管，做風(fēng)險(xiǎn)信用評估。

在構(gòu)造的金融大數(shù)據(jù)平臺中，有三個(gè)關(guān)鍵技術(shù)點(diǎn)需要突破，分別是數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)挖掘和風(fēng)險(xiǎn)模型。數(shù)據(jù)采集方面： 對網(wǎng)貸平臺的特征點(diǎn)信息采集主要從平臺特征、項(xiàng)目特征和安全特征三方面著手。平臺特征包括公司信息、關(guān)聯(lián)企業(yè)、團(tuán)隊(duì)構(gòu)成等；項(xiàng)目特征包括項(xiàng)目情況、收益情況、項(xiàng)目期限等；安全特征包括技術(shù)保障、擔(dān)保保障、法律保障等。信息挖掘：對采集到的信息進(jìn)行挖掘主要通過文本語義識別技術(shù)，通過對大量的文章做信息的抽取，把非結(jié)構(gòu)化信息轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)信息。把這段文字抽取之后，自動(dòng)識別機(jī)構(gòu)簡稱、機(jī)構(gòu)全稱、地址、網(wǎng)址和注冊資金等。風(fēng)險(xiǎn)模型：風(fēng)險(xiǎn)模型需要根據(jù)不同問題平臺的情況而分別建立。網(wǎng)貸問題平臺的跑路有兩種類型，主動(dòng)型和被動(dòng)型。主動(dòng)型最主要是指平臺的欺詐行為。被動(dòng)型主要由于經(jīng)營不善，資金不能兌付。

目前這個(gè)平臺已經(jīng)應(yīng)用到了一些金融行業(yè)管理機(jī)構(gòu)，并且初見成效。這個(gè)平臺的一個(gè)典型應(yīng)用，是對P2P跑路的監(jiān)測預(yù)警。

針對識別出的P2P跑路風(fēng)險(xiǎn)，系統(tǒng)提供工商注冊驗(yàn)證、實(shí)時(shí)預(yù)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(yè)的網(wǎng)上關(guān)聯(lián)信息，為金融管理部門以及公安部門提供情報(bào)線索與線上證據(jù)。

針對平臺跑路的涉嫌非法集資行為，李崇綱說：“我們設(shè)計(jì)提出冒煙指數(shù)模型，可以發(fā)現(xiàn)疑似非集的經(jīng)營行為。”冒險(xiǎn)指數(shù)從特征詞命中指數(shù)、傳播力指數(shù)、投訴舉辦指數(shù)、收益偏離指數(shù)和合規(guī)性指數(shù)五個(gè)維度來考量。

針對問題P2P平臺的的經(jīng)營跑路全過程，還可以進(jìn)行360度的歷史回溯。從公司的注冊、推廣、經(jīng)營、股東變更、關(guān)聯(lián)方表態(tài)等關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的時(shí)間點(diǎn)進(jìn)行追蹤，可以全面展現(xiàn)這個(gè)平臺的歷史信用圖譜。

經(jīng)過一段時(shí)間的跟蹤和監(jiān)測，李崇綱解釋說：“我們總結(jié)出一些風(fēng)險(xiǎn)高發(fā)特征點(diǎn)，比如股東背景含糊不清、標(biāo)的期限搭配不合理、允許信用卡充值等。系統(tǒng)與相關(guān)政府部門數(shù)據(jù)共享，實(shí)現(xiàn)向公安和銀監(jiān)局報(bào)送30多家疑似問題平臺。”

大數(shù)據(jù)必將驅(qū)動(dòng)金融業(yè)的體制變革和創(chuàng)新

大數(shù)據(jù)不僅改變了數(shù)據(jù)的組合方式，而且影響到企業(yè)產(chǎn)品和服務(wù)的生產(chǎn)和提供。通過用數(shù)據(jù)來規(guī)劃生產(chǎn)架構(gòu)和流程，不僅能夠幫助他們發(fā)掘傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中無法得知的價(jià)值組合方式，而且能給組合產(chǎn)生的細(xì)節(jié)問題，提供相關(guān)性的、一對一的解決方案，為企業(yè)開展生產(chǎn)提供保障。過去的所謂商業(yè)智能，往往大多是“事后諸葛亮”，而大數(shù)據(jù)則讓企業(yè)可預(yù)測未來的走向，幫助企業(yè)做到“未雨綢繆”。大數(shù)據(jù)的虛擬化特征，還將大大降低企業(yè)的經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)，能夠在生產(chǎn)或服務(wù)尚未展開之前就給出相關(guān)確定性答案，讓生產(chǎn)和服務(wù)做到有的放矢。以P2P問題平臺的預(yù)警機(jī)制建立作為一個(gè)案例，李崇綱認(rèn)為，大數(shù)據(jù)必將驅(qū)動(dòng)金融業(yè)的體制變革和創(chuàng)新。比如，利用大數(shù)據(jù)可以對銀行客戶進(jìn)行畫像、精準(zhǔn)營銷、風(fēng)險(xiǎn)管控和運(yùn)營優(yōu)化。同時(shí)，大數(shù)據(jù)在反洗錢、反欺詐、打擊非法集資、輔助金融安全監(jiān)管、完善征信體系和風(fēng)險(xiǎn)把控都具有重要意義。

隨著云計(jì)算、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)等新一代信息技術(shù)的創(chuàng)新和應(yīng)用普及，21世紀(jì)人類將飛速進(jìn)入大數(shù)據(jù)時(shí)代。大數(shù)據(jù)開啟了一次重大的時(shí)代轉(zhuǎn)型，大數(shù)據(jù)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(yè)對大數(shù)據(jù)應(yīng)用持比較樂觀的態(tài)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(shù)據(jù)解決方案，來提升自己的業(yè)務(wù)水平。這僅僅是一個(gè)開始，大數(shù)據(jù)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(zhàn)，最大的改變是社會(huì)需要放棄他對因果關(guān)系的渴求，而只關(guān)注相關(guān)關(guān)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(xiàn)實(shí)的最基本方式也將受到挑戰(zhàn)。過去的所謂商業(yè)智能，往往大多是“事后諸葛亮”，而大數(shù)據(jù)則讓企業(yè)可預(yù)測未來的走向，幫助企業(yè)真正做到“未雨綢繆”。endprint