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数据在金融业中的应用日益广泛,为我国金融业态的发展提供了难得机遇。企业和政府部门应加强合作,发挥大数据对金融发展的“新引擎”作用。而信贷行业及消费行业的提速,也催生了大数据征信的巨大需求。

3月26日到29日“博鳌亚洲论坛2015年会”在海南博鳌举行。在27日的“博鳌论坛•财经早餐会:大数据与金融征信”分论坛上,全国人大财经委副主任委员吴晓灵、中国工商银行副行长张红力、耶鲁大学金融学教授陈志武、中国邮政储蓄银行行长吕家进、票据宝董事长及创始人李华军、中国宽带资本基金董事长田溯宁、中国科协副主席、书记处书记陈章良等多位嘉宾汇聚一堂,就当下的互联网金融大生态展开激烈讨论。大数据金融征信体系的建设会对经济社会生活产生哪些影响?信用信息包括哪些方面?征信体系建设过程中,政府、市场扮演什么角色?如何确保公民个人信息不被商业化、公民隐私不被侵犯?且由嘉宾们透析。

张红力:大数据可解决征信数据来源和结构单一问题

信用是整个社会,也是金融行业的基础。这几年,中国在征信上做了很多工作。但随着这几年经济下滑,现有的征信体系也在面临着挑战,这两年可能每家银行的不良率都有所增加,工商银行昨天公布的业绩,不良率也有所增加。

当前征信体系,首先是,数据来源和结构都太单一,其次是数据都是历史性的。

但现在有了大数据,可以对信用方面做更好的把控,这个数据来源单一的问题就好解决了。同时,借助大数据还可以对企业或个人进行动态分析判断,这就不仅仅是依靠历史数据来判断信用了。

陈志武:隐私是大数据时代必须要考虑的问题

1996年时,要建立征信服务系统很难。但现在有了大数据,征信系统就容易多了,通过大数据,可以判断一个人是不是好的消费者。而这个时候,隐私问题就出现了。最近我了解到,很多P2P公司,只要你下载了他的软件,就能够把你手机里的联系人信息全部下载过去,跟什么人交往,有几个女朋友男朋友都一清二楚。

这样可以帮助评估人的信用,但隐私容易暴露,所以当前中国社会,必须要重视起大数据时代下的隐私。

而大数据带来的另一个问题,就是一旦有不良记录,这个人就很难翻身了。若这个问题不解决,可能会造成很多隐患。

段永基:大数据可以解决人为造价

契约经济,信用非常重要。1996年,当时人民银行副行长搞了一个信用系统,但是个人信息不全,因为没有个人信息,所以拿不到,当时个人信用只有一个,手机。

当时,企业全做假账,大数据时代你要大量的采集数据,但是过去你采集大数据没法处理,第一没工具,第二没软件,现在有软件了。高速宽带、云计算,工具也都有了。个人住房有了,教育费有了,旅游费有了,电话费有了,这些东西都有了,银行贷款什么也有了,用这些大数据,就能解决人为造假问题。

吴晓灵:动用个人信息应有法律授权

过去的征信最主要的还是行为结果数据,不是行为过程数据,而大数据时代的征信,是行为过程的数据,而不是最后行为结果的数据,行为结果的数据非常容易作假。网上数据、云计算的产生,尽管我没有到现场去,但是我可能对一个人整个的行为过程和结果会有更准确的把握,所以现在的征信是行为结果+过程。

中国人的传统观念认为负债不好,这同西方有很大差别,有负债才能够建立和积累信用,现在互联网时代,没有网上活动信息的人将难以获得授信。

在互联网时代,必须要树立一个理念,就是个人信息是个人的财富,他有支配权,应该受到法律的保护,要动用这个信息,必须有法律授权。而现在,很多是在没有法律授权下去做的。

所以,要明确个人信息的财产属性,它是一种虚拟财产,但是它绝对是个无形资产,然后明确个人信息和隐私的范围。

李华军:没有大数据很多征信数据做不了

我们是建立了基于大数据的多维度的体系,但在过去没有办法去做一些数据的征信,因为数据不够。没有互联网,就不可能有大数据。

票据宝,每天不定时的通过互联网技术扫描网络,然后搜集数据,再通过专家调整,形成样本数据,通过这个技术,还能形成评级结果,并分成不同的档次,如果没有网络是不可能实现的。

这里还有个非常重要的地方,就是政府的数据要公开,公募公司也要公开。

田溯宁:对大数据的认识还只是冰山一角

今天大数据的认识我觉得还是冰山一角,我们将来可能对一个人、对一个企业来讲,最重要的资产不仅是我们的金融资产,而是我们的数据资产,而且数据资产一旦存在之后,它不会消失了,我们肉体的生命可以随着生物的年龄的老化没有,但我们一生记录下来我们所有的数据资产会留下来。

如果用工业革命比较来看,工业革命很重要的一个结果,是从矿物质里发现了钢铁、汽油、石油改变了我们的生活,数据也像这个矿,这个矿怎么炼出来提高生命质量的产品,这才刚刚开始。

吕家进:要树立守信收益失信惩戒理念

建立法制社会的时候,要树立守信的收益,失信的惩戒这样的理念。计划经济时代,大家对信用的价值有所忽视,改革开放之后大家对失信的惩戒做得远远不够。

过去,银行业的信用是一个采集成本高、采集面窄的,采集的应用仅仅是行为,比如贷款。作为企业或者是个人,在信息方面量是非常大的,过去是没有这样的IT技术处理能力,现在大数据已经给我们提供了这样的便利,特别是IT技术进入了一个机器学习人工智能,当前是基于云计算,解决了计算的成本问题。

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