2019年金融大数据应用的趋势、机会和挑衅

这些另类数据可以应用到金融层面，无论是体系性的风险，照旧大的趋势风险判定，都可以纳入另类数据。另一方面，另类数据对付股指、期货、大宗商品买卖营业等等这些指数的猜测，也会带来庞大的影响。另类数据在美国接头也不外两年的时刻，信托从理论到深度应用尚有许多路必要试探。这就是我对另类数据的一些领略。感谢。

氪信合资人、副总裁高强

高强：我想和各人分享一下我们在实践傍边的一些感觉。氪信一向夸大对数据的整合发掘结果。氪信一向说是AI+大数据，为什么这么说呢？我们放到再远一点讲，每一次技能的刷新，它的浸染到底是什么？AI的这一次技能革命它的浸染是什么？那么我们想一个新的技能，它现实上是在拓展我们人类对我们已有的这些资源的开拓的手段。那么这一次我们讲AI和大数据，我们认为AI这个器材它现实也是在拓展我们对我们营业资源的发掘手段，这个资源就是数据。

那么我们在现实给金融机构做数据风控的时辰，确实很深刻地感觉到了新的技能打破往后，会使我们对已有资源操作手段扩展，尤其是像我们已往几年，各人都感觉到一个是付出的变革，一个是斲丧金融的变革。在几年前，我们也许常常会用现金，本日我们很少会用。此刻我们会在现场去完成，这是离不开AI的技能对我们新兴的各类百般的非布局化的数据尚有传统数据之外的这些数据的解读。 假如没有这样一些新的技能的打破的话，凭证传统的银行的这些做风控、评分卡的方法，许多我们借贷的场景可能借贷的需求是没有步伐通过的，这是第一点。

第二点，我们适才讲到了此刻大大都的数据长短布局化的，好比说文本、好比说像一些图像数据、语音数据。适才前面专家讲到了我们在证券规模有一些“情感数据”。举例来看，就是我们在医院看病的时辰，传统的时辰我们也许看一下我们的化验陈诉，一些尺度的指标。逐步地，我们的技能成长了往后，我们可以看CT片，越来越风雅的扫描的片子。那么此刻着实我们在我们的一些现实的事变中，也开始用深度进修技能，把一些数据转化成图像的名目来说明图片。

这些新手段的呈现，着实是得益于本日AI技能的成长。在整个新的数据期间，AI和数据的团结，虽然尚有包罗云计较算法的团结，会发生很是庞大的能量。我感受此刻只是一个开始。

华创成本副总裁余振波

余振波：先答复主持人的题目。 华创对所谓金融大数据、非金融大数据的观点：总体来讲华创着实并没有严酷地齐整条线明晰的区分什么是金融大数据、什么长短金融大数据。从华创的视角出发，金融大数据和非金融大数据着实并没有很是明晰的分界限。

从投资的角度去看非金融数据，必要存眷的有以下几点：

第一点，数据来历，数据的产物是不是可以局限化、尺度化。这是取决于这个数据上面能长成一个尺度化的产物，可以或许长出一些故意思公司的先决的前提。

第二点，这个数据是不是真的有很强的表明力和洽的贸易应用。好比说去猜测估值的颠簸，好比二十天放大到两百天，在市场的非常环境下是不是很准。这着实是较量难判定的。

第三点，是不是有客户真正买单。这对付创业企业来讲是最重要的一条，是不是你的idea，你的概念真的别人会承认。我们本身着实投了一家所谓的做面向二级市场投资的创业公司，叫百观科技。

百观科技着实就是把一些传统的二级市场的标的，做二级市场的根基面说明的时辰用不上的数据可能难以获取的数据，用互联网、大数据的步伐收罗过来，用他们本身的模子，去做出一个产物，这个产物去卖给二级市场的投资人。着实你们可以看到从数据的发生到中间的表明到最后有没有人买单这样形成了一个完备的闭环，以是我们认为假如各人想创业的话，可以凭证我方才所说的这三个方面去说明。

刘欢（主持人）： 适才几位高朋都聊到了整合数据、收罗数据，那么在整合、收罗的进程傍边，我们会发明数据有多样性的：有交际数据、电商数据、买卖营业数据、物流轨迹数据等等，在这些多种多样的数据内里，假如凭证贸易代价来权衡的话，列位高朋认为哪一类数据它的贸易代价含金量或可开拓、可发掘的代价更高一些呢？

于洋：一方面要看数据的局限，但局限不是纯真越大越好了。

另一方面，还得看产物的属性和应用。客户的需求是什么，那么数据种类也就响应的要适配什么。

作为一个量化指标，它应该不是单逐一类。本日讲到了所谓的另类数据，着实它就是要寻求差异范例之间的数据的相关。

本日中译语通已经为美国外洋浩瀚知名企业提供大数据处事。本日讲的数据已经不是负面消息是怎么样的，必然是负面消息的局限有多大，影响有多大，以及它和其他身分的关联相关，不再是以一个单一主体去评价数据代价。

高强：主持人的题目着实对付数据来讲，它的代价跟它的应用场景是细密相干，以是我们假如用投资规模来讲的话，着实差异的计策用到的数据纷歧样，那必定浮现的代价纷歧样。好比说做一些期货的投资，也许对它来说跟期货市场上的一些现实的市场的变革的环境可能是跟一些根基面相干。

氪信做的较量多的是银行风控的数据，对付信贷风控来讲，传统各人用的最多的着实是信贷类的数据，也就是嗣魅征信机构恒久以来一向在蕴蓄的这些数据。这几年纪据拓展了一些维度，用到了其他的举动数据，好比说通讯的举动，好比电商斲丧的举动，包罗一般的一些手机APP上的举动，此刻各人都有在用。换句话说，差异的这些数据形成的变量对付我们最终在评估资产可能评估小我私人的时辰，它起到的猜测周期的手段是纷歧样的，好比说有的变量可以或许看到更恒久的变革，发生更恒久的变革的驱动力。有些则是短期的变革。

为什么氪信一向讲数据要整合，我们帮银行做的是各类百般的数据做整合。对付我们差异的金融产物，差异的借贷限期，好比说短期的，一个月可能多长的。恒久一点的用到的数据纷歧样，存眷点也纷歧样。以是这个着实跟我们的应用场景是有很大的相关的。

余振波：从投资角度判定数据代价有一些大的偏向和判定尺度：

第一个，我们认为最有代价的有用数据，好比说上市公司财报数据虽然长短常有用的数据。

第二个，它和现有的证明有用的数据有很是强的因果相关，好比一个成熟的电商网站的UV数，跟它的GMA有很是强的因子说明，这个我们以为也会是一个较量重要的数据。

第三个，也许到不了一个很强的相关，可是有必然的相干性，必要相干性的表明不像因果性的逻辑，许多时辰必要你有缔造力，可能本身新的设法，创业的机遇也也许在这层数据上面。

（编辑：湖南网）

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