2019年金融大数据应用的趋势、机会和挑衅

从精准营销、智能客服、差别化订价到智能风控、智能理赔、智能催收，金融大数据、云计较、人工智能和区块链技能正在从数据层、智能层、产物层多维度地向金融规模的细分场景和营业链条各环节渗出，金融机构的运行服从大大进步，金融处事日益泛起进场景化、平台化、智能化的成长趋势。

金融行业面对全新的挑衅和机会，怎样掌握金融科技成长趋势，将新科技和金融营业有机融合，晋升综合气力和科技创新手段，成为今朝金融机构面对的重要课题。

11月30日， 亿欧金融主办的“2018亿欧创新者年会——金融科技创新者论坛 ”，约请到了银行、斲丧金融公司、供给链金融处事公司、财富成本、智能风控、金融大数据等创新型金融科技公司配合切磋禁锢科技、开放银行、场景金融、大数据风控、常识图谱等行业热门话题。

受邀介入此次峰会的高朋有：民生银行信息科技部总架构师李晓东，盛景嘉成财富互联网基金主管合资人赵今巍，辉腾科技金融执行总裁叶阳，顿时斲丧金融CTO蒋宁，领沨成本首创合资人马宁，维金首创人兼CEO俞强华，百融金服副总裁王正明 ，中译语通科技股份有限公司CEO于洋，氪信合资人、副总裁高强，华创成本副总裁余振波，亿欧公司副总裁兼智库研究院院长由天宇，亿欧公司合资人兼金融频道主编刘欢，亿欧智库助理研究司理薄纯敏。

本次金融科技圆桌论坛环节主题为：2019年金融大数据应用的趋势、机会和挑衅。

参加本次圆桌论坛的高朋有：中译语通科技股份有限公司CEO于洋；氪信合资人、副总裁高强；华创成本副总裁余振波出席并参加接头。亿欧合资人、金融频道主编刘欢接受此次圆桌论坛主持人。

以下是圆桌论坛环节对话速记：

亿欧合资人、金融频道主编刘欢

刘欢（主持人）：接下来的时刻将由我为各人主持圆桌论坛环节。参加接头前，我们先回首下本日主题的配景，下战书9位演讲高朋从宏观配景，从投资情形，也有从详细营业层面等多个维度跟我们谈了金融科技在财富的详细应用。假如追根究底来看的话，我们会发明全部的基本，最终都落其实金融大数据之上。金融大数据是整个金融财富的基本办法，形象来讲金融大数据就比如是构建整个“金融财富大厦”的“砖瓦”。

从过往履历判定，大大都人会认为金融数据是以金融体系内数据为主。而金融体系的数据完备性、势力巨子性乃至包罗精确性都做的很是好。可是在其它一个维度，跟着场景的逐渐多元化，非金融数据对付金融财富的影响越来越大。

刘欢（主持人）：接头题目前，起首请列位高朋跟观众打个号召并一句话简朴先容一下本身今朝所做的详细的事变。

中译语通科技股份有限公司CEO于洋

于洋：各人下战书好，我是中译语通的于洋。中译语通2013年开始运营，首要专注的偏向在大数据、人工智能和说话科技。金融完满是一个新拓的规模，可是在新的规模内里，我们有本身独到的领略。

高强：各人下战书好，我是氪信科技高强。氪信是一家2015年创建的金融科技公司，我们始终定位在通过AI和大数据的技能辅佐金融机构在大数据的期间去更好地通过数据驱动的要领，行止事好各类百般的客户。氪信但愿通过AI的技能，可以或许更好地深挖数据，让银行这一类的机构更好地用好数据，更好的火速地处事客户，我们提供了一整套的处事方案，近期我们还宣布了最新的AI决定引擎“非或然”。感谢各人！

余振波：各人下战书好！华创成本是一家专注于早期高生长企业投资的VC，金融科技是我们很是重要的一个偏向，我们在金融科技总共投了30多家企业，这个中包罗一些在市场上较量知名的企业。

刘欢（主持人）：感激三位高朋的先容。

2018年，我们可以或许明明的看到，金融财富的变革越发开放，金融财富从把持市场开始逐渐破冰，将来必定会以更市场化的运作方法为主导。金融开放必然会成为金融财富主旋律。过往金融大数据各人提了许多，但就履素来看， 金融大数据的外沿会越发普及，它包罗了金融数据和非金融数据，有请三位高朋谈谈本身对付非金融数据的一些领略和详细的思索。

于洋： 讲到非金融数据，在许多年早年各人更乐意把它翻译成可更换数据（Alternative Data）。Alternative Data在金融财富内里也有叫另类数据／场景数据等等，但此刻更多较量类型，将其界说为“另类数据”。

另类数据相对付我们行使的根基面数据，好比税务信息，好比从太空傍边各人拍摄到的停车位的一些图象数据，也许在传统数据内里，以上没有被操作到金融规模内里去。

某种意义上来看，我们一样平常讲大数据的话叫布局化数据、科学化数据，而收罗到的另类数据恰好就是90%的非布局化数据。在全部的大数据里，10%是布局化数据，好比银行的布局化数据。布局化数据从体量上来讲相对小一些。 非布局化数据是犯科则的，好比图像、语音等等这些情势。

可是在本日这些另类数据可以发作出相等大的手段，好比我们在第一次猜测傍边，8月份上海股指涨跌做了第一期算法，20天的猜测内里，根基上我们的猜测都是精确的。上海综合股指每一天涨跌的详细的数字，偏差可以节制在1%以内。我们所用的算法，除了根基面的数据，更更要的是情感化数据的纳入。市场情感长短常重要的，而这些在我们之前从来没有被纳入到量化、对冲内里去，它可以发作很是大的力气。

好比说中国从伊朗购置原油，用人民币结算。可是对付原油价值的猜测内里，我们只是用供求两头的数据去做一些猜测。可是这个买卖营业自己，APEC集会会议后市场回响是什么样的？中国的市场的回响是什么样？美国、俄罗斯的回响又是什么样的？而这些数据早年是阿拉伯文、英文的等等，对付我们来说，起首说话就是一个门槛。说话对付计较来说是0和1之间的相关，对付天然说话处理赏罚也是一样的，不会转换，统统都是0。

在市场上，机构的回响、公众的说明、交际的舆论这些主体的反馈并不尽沟通。同样各人的情绪泛起，有正面的、极正面的、负面的、极负面的，这些也许对市场发生纷歧样的影响。

（编辑：湖南网）

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