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用大数据打造新金融生态圈

经济参考报

07-21 00:29

  大数据已经不再陌生,无论是掏出手机买买买,还是打车叫外卖,基于大数据算法的APP能够在你打开应用的时候,第一时间把你可能感兴趣的内容推送到你的眼前。

  然而,大数据的应用到了用户层面只是普通人接触到大数据的最浅层的体验。报告显示,2016年我国大数据核心产业规模达到3100亿元,按照工信部发布的《大数据产业发展规划(2016-2020年)》,预计到2020年将达到1万亿元的规模。

  基于底层技术开发的大数据,在未来还有非常多的可应用场景等待实现。自2007年就开始在大数据领域耕耘的金电联行,至今已经与中国民生银行、国家开发银行、广发银行、浦发银行等近50家银行合作,提供智能化的金融服务,基于企业数据的挖掘、利用,帮助企业获得信用贷款,帮助银行量化监管风险,金电联行董事长兼总裁范晓忻认为,这是公司的立身之本。

  风口总会对着有准备的企业

  时至今日,金电联行在大数据领域的地位已经通过10年的累积逐步显现。2016年,毕马威中国首次发布中国领先金融科技50强榜单及报告(KPMG China Fintech 50),作为大数据金融科技创新领域的领军企业,金电联行以多年积累大数据处理和建模能力,以及科技金融应用落地实践经验上榜。

  在10年的发展中,作为大数据理论与云计算技术在信用领域的革命性应用者,金电联行在中小企业信贷领域打开了缺口,寻找到了降低企业成本和缩短贷款时间的方法。

  通过大数据的采集分析,利用了大数据时代数据量无限扩大、链条无限延长、体系不断完善、捕捉难度日益降低的历史契机,建立了客观信用评价体系,从解决中小微企业融资的实体经济问题入手,打破了以财务信息为核心的传统信用评价思维,改变了以抵押担保为主的传统信贷方式,创建一个低成本、大批量、高效能、全风控的纯信用贷款管理模式,破解了我国中小微企业信用融资的难题。

  这一市场缺口的填补,使得金电联行走在其他大数据企业之前,并且有能力将应用领域不断向社会治理、信用体系建设等领域延伸。

  目前,金电联行与北京、上海、天津、山东、贵州、河北、江苏、浙江、安徽等近30个省市地区建立了战略合作,为各地政府在精准社会治理、社会信用体系建设、金融风险防控等方面提供全方位支持,并在大数据开放、大数据交易、大数据标准化等方面助力政务大数据基础建设。

  在技术层面,金电联行拥有中国第一个自主知识产权的大数据信用技术体系。这个体系不依赖于财务数据,不依靠人的主观分析,对信用主体的行为数据,从采集、清洗、分析、评价以及实时的跟踪监测,全部通过计算机完成信用评价模式,实现了信息采集、数据运用、分析计算、评价结果和风险预警的高度客观性、智能性和高效性。

  近几年,范晓忻介绍说,金电联行技术实现跨越式进步,研发的“智能数据工厂”能够自动化地、流水线地对数据进行加工和处理。如果把数据资源比作“原材料”,把数据应用比作“产品”,那么,金电联行就是利用专业的知识和技能建立“生产线”,并且通过深度学习的人工智能推动“生产线”不断革新升级,这是一整套能够自我学习、自我成长的“生态系统”。数据工厂实现了大数据应用“质”与“量”的共同提升,能够依据不同的需求建立算法和模型,助力解决数据应用的实际问题。

  在三个最擅长的领域深耕

  金电联行董事长范晓忻在接受《经济参考报》记者采访时表示,从2016年开始,大数据的发展已经从“概念的风口”过渡到了“应用的风口”,大量的应用场景开始搭建,大数据逐渐与各行各业深度融合,成为新常态下新金融、新科技和新经济的高端生产要素。

  但范晓忻认为,金电联行没有足够的精力面对大数据产业蓬勃发展的全部领域。他更愿意将公司的业务聚焦一些针对性领域。时至今日,金电联行在三个最擅长的领域深耕。

  “一个是金融大数据,金电联行通过创建的大数据征信、大数据风险量化、大数据信用融资、基础数据平台建设等模式,提升了金融服务的效率;另外一个领域是政务大数据,主要帮助政府搭建政务治理平台,整合多维度企业信用数据,提供企业信息的全面、集中的展示,为政府制定政策提供数据支撑。同时还能够代替人工,更加精准地完成工作,最大限度地减少操作差错,节省人力成本,提高政府工作效率。政务大数据的应用也是当前最火爆的领域;第三个是产业大数据,也是最近比较热门的,与地方政务数据不同的是,产业大数据没有明显的区域性,更侧重于条数据,逻辑性很强,犹如一部车有上万个零部件,缺一个零件都不可以,必须所有的零件协同。金电联行一方面帮助企业进行数据化的治理,如精准生产、精准销售等,实现产业资源的优化配置,另一方面能让数据产生金融价值,进而提供产业金融服务,助力产业转型升级。我们基本上在这三个领域主要应用。”范晓忻说。

  当然,应用领域仍然是在不断持续拓展中的。“我们将在以上三个领域进一步深耕、扩展,未来还希望能够在中国征信领域形成独立的第三方大数据征信标准,这是我们最近在努力的方向。”范晓忻说。

  大数据的爆发式应用

  眼下正是最好的时候,范晓忻认为。“我们2007年成立的时候,还没有‘大数据’这个概念,所有的尝试都是摸着石头过河。”

  从大数据行业的共识看,业内流行的说法是,从2009年到2013年是大数据的萌芽期,“大数据”的字样开始出现并日益受到关注。从2015年到2016年,国家已经认识到发展大数据的重要作用,各项政策文件频繁出台(《关于促进大数据发展的行动纲要》、《关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》),2016年,大数据被上升为国家战略,从而进入了产业高速发展时期。

  “我认为机会已经来了。”范晓忻说,大数据行业在经过喧嚣后,已经逐步趋于理性,孕育着时代的需求。

  “为什么金融大数据风起云涌,在全国形成燎原之势?一个因素是人们认知的因素,开始逐渐接受大数据,另外一个因素,是数据越来越多。”范晓忻认为,中国人口红利的下降也带来了数据的应用,比如随着破解融资难题的手段越来越多,很多银行坏账开始出现,人的效率低、成本高,机器能产生更高的效率、成本低,所以,可能人口红利的拐点即将到来,数据将是很好的替代方法。

  大数据的爆发式应用将是一个持续性的过程,从范晓忻多年的观察看,实际上现在的应用还处在非常初级的阶段,这个爆发可能在未来就像现在的手机一样,会在相当一段时间内伴随人们的成长。数据的应用门类会越来越多,深度和广度都会越来越大。还有非常重要的一点,数据会越用越多,时代将从IT走向DT,从信息科技走向数据科技。“我从1982年开始学习计算机,几乎是国内第一批,到现在IT已经伴随我30多年,我相信大数据未来也会伴随我们成长,慢慢成为生活的一部分,必不可少。”范晓忻说。

  用数据解决融资难题

  金电联行对于大数据的挖掘比大部分公司更早一些,始于2007年。那一年,清华大学计算机系毕业的范晓忻开了一家与金融无关的IT类公司,2007年前主要为华北地区的汽车零部件企业做供应链管理系统。“其实你有机会去做金融。假如每一个供应链金融系统里面的1000个供应链经销商,要是能够通过你的数据,来解决他们的金融融资难题,这不挺好的。”一位在华尔街从事金融的师弟这样一句建议,给范晓忻提供了新的视野。

  在美国,80%以上靠的是信用贷款,而我国当时几乎为零,99%以上通过抵押担保获得,因为中国的银行要将风险转化,要求有变现能力,西方的金融风险则是成本,通过各种金融手段实现风险可控,这是中国和西方金融体系的区别。而这也预示了范晓忻选择的这条创业道路绝非坦途。

  在发现零部件生产商总是在为流动资金短缺苦恼后,范晓忻开始意识到供应链数据中的金融价值尚未被充分开发。当时,绝大多数银行的贷款均需要抵押物,很多汽车零部件优质供应商尽管本身订单充足,只是缺少短期资金购买原材料,但受制于抵押物不足,很难获得贷款。在了解到这些小企业们饱受资金短缺之苦后,他开始考虑挖掘那些供应链数据背后的金融价值。

  在“大数据”和“互联网金融”概念尚未兴起的2007年夏天,范晓忻和几个合伙人一起,成立了一家名叫金电联行的公司,取“金融电子化,联合银行”之意,他们想以数据分析连接银行和中小企业,起初是为他所结识的汽车零部件供应商做客观信用计算,然后再把他们作为客户介绍给银行,申请无抵押信用贷款。

  从2007年到2010年这个时间段,范晓忻介绍说,最初,团队不断地建立、调整算法模型,花几年工夫去验证和试错,多少次推倒重来。金电联行在这期间,一直致力于对企业数据的研究,和银行合作帮助企业获得信用贷款。那个时代是大数据还在沉睡的时代。

  第二个时间段,是进入下一个10年,其中2010年到现在7年的时间,大概还可以分成三个阶段:第一个阶段,是一些大数据的实践开始出现,很多大数据公司也逐渐在2011年、2012年成立,说明2010年以后市场环境发生了变化,数据积累到了一定的程度,金电联行的第一笔1500万元纯信用融资也是在这一时间(2010年)达成,之后陆续在2012年、2013年进入量化风险管理的领域。那几年的萌芽开始于实践,不是理念;第二个阶段,大概从2012年、2013年到去年,大数据概念的风口出现,那是一个大数据概念被疯炒的年代,这时候产生了大量的大数据公司,甚至出现了不具备条件的大数据创业公司;第三个阶段,到了2016年下半年,范晓忻记得,他当时在一次会议上认真地对公司的同事说,“我们要做好充分的准备,大数据真正的应用可能很快会到来”。

  “大数据+”模式广泛应用

  2016年,“大数据+纺织”模式成为金电联行“大数据+”模式的一次成功实践。这个模式将纺织行业的全产业链数据打通、采集、清洗,形成闭环数据,打造数据驱动的金融生态圈,给传统行业的转型发展带来了新的思维和路径,引起了社会各界的强烈反响。

  新常态下,出于供给侧结构性改革的需要,各行业尤其是传统行业面临的转方式、调结构任务十分艰巨,据了解,金电联行的“大数据+”模式目前正在纸业、酒业、科技、文化等多个行业进行应用。

  严格地说,大数据作为一种前沿科技,在全世界范围内还没有统一的成熟发展模式,各国当前更多的是为解决本国的实际问题而进行探索。金电联行是国内最早拥有自主知识产权的大数据公司,很多创新不仅在国内前无古人,在国际上也是史无前例的。

  谈到未来,范晓忻思考要在做宽和做深两条路上共同发展。一方面,金电联行从行业深挖的角度入手,通过与清华、北大、复旦等高校合作,鼓励大数据研究相应的算法和更多的大数据解决方案出现,这些都无疑会使大数据研究深度、能力得到提升。另外,金电联行设立了人工智能实验室,让精英去做更多的大数据底层研究、自学习、机器学习等等,这些虽然不能马上产生效应,但未来能形成从大数据底层到大数据解决方案的全面的、成熟的体系。

  另一方面,范晓忻还计划扩展大数据的应用领域,首先要在擅长的大数据应用领域进一步拓展,无论地域、产业,还是在擅长的金融领域,同时,在此基础上向其他领域拓展,如农业大数据、旅游大数据等。“对于金电联行这样的有准备的企业来讲,意味着未来有更多的机会,大数据本质是个数学的事,需要算法、需要验证、需要实践,需要真正地解决问题,我们不会停止探索的脚步。”范晓忻说。

( 编辑:罗伯特 )

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