赛迪孙会峰：大数据及其在互联网金融领域应用
　　--2014亿玛智慧营销沙龙第1期精彩回顾
　　伴随着新兴互联网企业入主金融领域、传统金融机构奋起纷纷互联网化，争夺用户成了互联网金融平台的必争之处，如何建立用户的信任度？如何最低成本及精准有效的获取用户？2014年3月20日，一场围绕“互联网金融企业如何建立用户信任度”的探讨在北京展开，赛迪研究院、民生银行、京东金融集团、爱投资等业内专家、互联网金融资深从业者齐聚一堂，一起聊聊互联网金融那些事儿。
　　赛迪研究院高级副总裁孙会峰从两个方面分享了大数据和互联网金融领域的研究成果：1、大数据技术及其变革性的影响；2、新兴的信息技术可能在金融领域产生的一些变革性的影响以及未来走向的判断和分析。
　　孙会峰老师认为互联网将对互联网金融产生三大变革性影响：1、客户服务由物理网点转向虚拟网络：客户接触和服务的渠道由实体向虚拟演变, 从而倒逼金融机构实现互联网化。2、大数据时代到来，个性定制化流行：在大数据积累基础上的数据挖掘使得对单个客户的信用违约情况、消费行为和理财习惯分析成为可能；信息工具的智能化和精准化逐渐挤压传统金融高成本、低效率、大金额所带来的高利润的生存空间。3、构建虚拟信用平台，加速金融中介消亡：互联网第三方支付等新型支付模式使得超级网上银行逐渐取代支付系统中的二级商业银行的清算结算系统。
　　孙会峰老师认为互联网金融会经历三个发展阶段：1、网络渠道拓展：传统金融渠道虚拟化，有效整合交易、支付和理财等业务，利用互联网为客户提供一体化多样化金融解决方案，如券商综合理财账户、余额宝等。2、虚拟信用平台：革新传统的金融中介及货币发行体系，借助P2P网上借贷平台、众投模式、社交网站、电子货币等形式，实现新生代金融生态圈的重构。3、数据产品化：互联网金融可借助大数据挖掘和数据信息流优势，实现数据的产品化。
　　孙会峰老师最后从顶层设计、竞合统一、个性服务、模式改造、流程再造和产品创新等多个方面对推动互联网金融的跨越发展提出了建议。
　　下面是赛迪研究院高级副总裁孙会峰演讲实录：
　　孙会峰：谢谢主持人，非常荣幸今天有机会跟各位一起来交流汇报一下，我们几年里在大数据跟互联网金融领域的一些研究内容，并且给大家做一下分享。那么因为今天的沙龙，我觉得举办的特别有意思，关注到两个非常热点的领域。那么我今天分享的内容，一个方面是大数据技术及其变革性的影响。第二个方面就是在我们对于这样一些新兴的信息技术，有可能在金融领域产生的一些变革性的影响以及未来走向的判断和分析。
　　第一点我们看一下，对于整个数据链的增长，或者说网上的虚拟空间和实体经济之间发生的联系，我想在座有很深刻的体会，无论是我们现在使用的量，就是我们使用的互联网时间，以及我们的行为，能做的事情，他是非常非常之多的。
　　第二点，我们也看到，我们能够进入网络的设备，也是呈一个快速增长的态势，在最近两三年，人均大概有四到五台的终端设备。那么我们判断的未来，人均会达到几十台。几十台的根本原因在什么呢？一方面是我们属于个人的应用，包括我们的PC，或者是手机，或者是手表，或者是未来的眼镜，包括很多部署在公共区域内的，我们办公室的监控，道路上市政的一些东西。
　　总体上未来几年里面，我们单个人拥有的生产数据的终端设备，是保持一个快速增长，人均达到几十个。也就是我们目前一直讲，在网络的空间里讲下一代宽带，IP4向IP6的扩展，以及我们现在宽带中国已经拓展到带宽的一个根本需求的一个动力，这是一点。
　　第三个方面，我们看到在2013年里面，整个上网的人数，以及在网络上产生交易行为的数量，在保持一个快速的增长，我们的网民数已经超过了6亿，我们上网的设备，除了我们传统的台式、PC笔记本以外，手机是一个巨大、快速的增长态势。而且我们看网购的行为，已经超过了整个网民的一半，而且网络支付超过了两亿多。
　　一方面是设备增加，一方面上网行为的增加，结合我们互联网业务的创新，会产生一些新的网上消费形态。
　　第三个方面，在三种背景的影响下，我们也看到其实产生了很多大量的数据，而这些数据后面我们也会讲到，有很大的一些价值可以挖掘，过去几年里面，由于我们数据的量少，而且数据之间的系统之间，存在很强的割裂性，我们过去这个系统是烟筒似的，异构化的，或者说建设标准不统一的，无法找到数据之间的关联性。不是数据之间没有关联性，是我们无法找到，从系统上来看是差异化，从设备上来看，或者我们网络达不到，或者我们处理的芯片能力达不到，服务器的能力达不到，计算能力达不到，或者存储资源达不到数据含量的信息。那么在过去三到五年里面，技术发生了很大的变化。比如我们现在每一台手机运算的能力是超过了十五年前的一台服务器的运算能力，技术上是可行的。在应用上，客观上也产生了很大的数据。
　　所以因此我们讲，未来还会产生很多，怎么样会产生？我们觉得有三个途径，一个是交易数据，这个大家感觉最深刻，所有的交易行为，商业的行为，都会产生交易数据。这个会大量的产生，无论在POS机上，或者是店上网站上，都会产生这样的交易。第二块就是交互的数据，什么是交互数据？我给你打个电话，发个短信，或者发个微信，这不是交易，这是咱们俩社交网络的交互。我可以分享一个图片，或者一个视频，这叫交互。那么这也会产生大量的数据，其实我们每天，大家坐这上课，就会有人不断的去刷微博，或者刷微信，这就在生产数据。
　　第三块就是传感数据，所谓传感数据，没有发生交易、交互，但是比如我们这个房间，摄像头，摄像设备，它是传感设备。这只是说在这种酒店建筑物，但是在工业生产领域，在我们整个城市管理领域，还会产生这样的监控数据。
　　那么主要的数据类型，我们认为有这三个方面。当然这三个方面，这些数据产生有几个特点，一个是海量，快速生产，刚才我们背景讲过，无论是生产设备的终端，或者我们使用的时间，或者我们自身去生产设备的动力和兴趣，都比以前高很多。
　　第二个是快速产生的，时时产生的，后面我们有亮点评估。
　　第三个是多样化的，不像早期是文本的数据，还有音频，视频。
　　未来一定有人判断，现在是一些图片，看图片比看文字舒服，未来一定是个流媒体。随着我们网络带宽的提高，会出现很多流媒体的广告，而不是文本的或者图片的，或者是新的一种商业模式。所以它的形式和样式，或者数据的格式是多样化的。
　　但是这三点特征之上，我们会找到这之间是有关联的，他么这个关联的关系就是它的价值。所以我们看到所谓的大数据我们理解，不仅仅是大，最关键的是这些海量数据之间，它背后有大量的价值在。
　　如何对这些海量数据进行快速的分析处理，从而获得商业价值的这些技术概念或者服务，我们把它称为大数据。
　　为什么要强调进行快速和时时处理呢？我们知道北京的交通非常拥堵，是因为我们的道路信息，车辆信息，司机的信息，或者红绿灯的信息是掌握在不同部门的人手里，有路政的，有交警的，还有我们个人的，各种情况都有。这些数据没法整合。第二点就是我们传递过来的信息，其实是滞后的。大家开车的时候告诉你，现在东直门已经很堵了，你再告诉我堵，已经到这个地方了，我想撤也撤不了，时时性不高。其实我如果信息做到充分的整合，计算的能力有，有合适的表现和呈现形式的话，我们完全可以预测下10分钟的整个情况和交通的流量。而且可以在我们目前车载的GPS上，时时的呈现三维的图形，未来的3分钟、5分钟、10分钟的判断，技术上是可行的。
　　但实际上，由于我们过去管理的体制，系统之间的割裂数据的无法共享，也缺少很强大的整理工具，所以提供不了这样的服务，实际上我们是需要的。
　　所以我们讲的就是这个价值，它需要快速的处理和分析，然后以合适的形式来呈现。这是关于数据这样产生的一些类型和他们之间的价值。
　　接下来就是关于这个量的评估，这个里面我不讲太多，大家会发现，我们每年会产生40-50%的增长，未来可能会更快，我们评估还过于保守。每一年产生的数据量，别人一年产生的数据量，是过去一年产生数据量的总合。也有人做过这样非常乐观的估计。整个的量是在爆炸式增长，在过去几年里大家可以看到，在全国有很多地方，也包括全球超大规模的数据中心，当然有的已经弄起来了，但是有的还没有弄起来。但是互联网企业我们看到，BAT的，每年都是以几万的几率在增长，这就是数据量在增加背后一个真实的支撑，而且在这个数据量的背后，还有很大非结构化的数据产生，也就是说非标准化的数据。比如我们看到的声音、图片，或者以后讲的流媒体，其实都是非结构化的。那么我怎么样来处理，其实它处理的方式和应用的方式或挖掘的方式，和我们传统的文本搜索的方式是不太一样的。就是数据量的增长。
　　当然我们看到，我们刚才提到的就是这些巨大的数据的背后，都是海量，多样化的快速的价值化的数据，它能够发挥它的意义。
　　如何能够把这些海量数据的价值萃取出来？其实我们觉得在大数据的应用分为这么几个环节，第一个就是生产和集聚的环节。
　　我们刚才谈到的交易交互或者是传感设备，其实都在生产和集聚资源，通过三种方式产生了大量的数据，数据之间产生了，我们要把它集聚下来，首先形成一个海量的数据，形成海量的数据源或者数据池，形成这些数据以后，我们要对它进行一个科学的管理。怎么样存储。当然现在比如说有一些压缩的效果，比如说以前我们要监控，公安局要破案的时候，比如我们这个投影仪丢了，怎么办，我们查摄像设备，昨天有没有人进这个屋。那么我们可以说从二十一点一直到早起八点之间，这个时间有没有人。无论有没有人进入，我们这个摄像设备始终是开机状态，他就是产生了大量的视频数据，监控数据。但是大家想想，我们过去的时候，只能1分钟1分钟的看，或者找N个人，每个人看10分钟，但是在技术的处理上，完全可以做数据标签，有异物进入的时候，可以做数据标签，当它是静态画面的时候，没有人的时候，那就完全把它压缩掉不要了，完全可以的。
　　晚上9点到第二天凌晨8点，十个小时的时间，可能就压缩成20分钟，或者压缩成一个小时，无论对它的存储的量大大降低，对我们使用它来讲，也大大简化了检索时间，提高了它检索的效果。所以要对数据进行合适的组织和管理，这是非常重要的。
　　第三方面，我们把数据拿来组织好了以后，关键是如何分析发现，找到不同的价值。像我们今天探讨的，找到更多客户的信息，把客户消费的行为，或者客户消费的倾向，怎么样把它利用起来，怎么样对这些消费者进行归类，然后用正确的方式来处理，我觉得这个是非常重要的。所以我们把这个层面叫分析和发现，去找到价值。
　　大数据的根本不在大，而是在于它价值的发现。
　　另外就是应用和服务，那么就是有了这样的价值，你如如何把它用恰当的形式表现出来，就像我刚才讲到的，那么完全每一个司机，我如果预测下一个路段的情况，或者路口的交通状况的话，我完全可以使用我目前车载的这张屏，来虚拟出来我周边的情况和全程道路的情况，以及这条路上未来三到五个灯的情况，做交通流量全程的预测是完全可以做到的，那这就需要很好的3D技术，重现技术，完全能仿真出来这个环境。这在技术上，也有很多的企业带做探讨。也就是说我找到了数据的价值，但是价值表现的形成，取决于你未来的价值增量大小。如果我们把它运用的好，那就会产生的附加值越高，而且用户的接受度会很高。
　　所以我们看到，总整个大数据的应用方面应该是分为这么几个层面，当然我们讲整个的应用，我们提了这几个，是我们讨论很久，在2012年的时候，当然提了几个概念，就是从决策上讲，其实有一个智能化的过程。那么从企业来讲，其实我们可以把数据做为资产。
　　为什么这样讲？其实过去的很多年里边，我们在信息化方面投入了大量的资金，很多企业建了很多的系统。但是所有的企业负责人都把数据中心、信息中心、或者说网络中心，当做一个成本中心来对待，来支撑我业务运营的。它就是我的成本中心，每年我要投多少钱，需要养这些设备，需要养这些人，需要不断的增加新的系统。但是从来没有把这个企业的数据，把这个作为资产应用来看，在我们看来，过去历史上积累的这些数据，都是它的资产。
　　而且不光企业自身的数据，也包括行业的数据，外部的数据，竞争对手的数据，这很多很多的数据累加起来，就可以决定我未来企业的战略决策和我自身能力客观的评估。过去很少有这样定量的来帮助决策，这样的一些工具，或者说这样的一种可能性，今天使它有可能成为。
　　对我们个人来讲，我们可以享受更好的信息服务，或者说信息消费的种类会变得更多。
　　这是我们对于大数据的一些理解，接下来我们看，我们觉得在未来有几个热点领域，可以非常关注的。一个是网络上的行为。比如我今天看到很多网络上网民发布的一些行为，还有一些金融的大数据，金融领域的一些应用，还有一些个人健康领域的一些应用。当然也包括企业的，包括政府的，当然也包括一些安全方面的一些信息的数据。
　　这六个方向非常有前景，比如我们在座的，可能不超过50个人，他么如果我们非常精准的找到我们50位，每一位体征的信息，大家可以做很多事儿。北京市1900万人，我要掌握了1900万人日常体征的信息，我做的事儿很多。
　　我曾经在一个场合研究过耐克的秘密，大家知道耐克最初出来一个耐克家，是一个运动爱好者的品牌，它是靠运动产品来植入芯片，去搜集我们比如跑步的人，我每天的运动量，我的步态，我的步长，我通过这种运动消耗多少卡路里。它在全球这个平台上，现在已经超过一千万人的运动爱好者。那么掌握了大量的运动爱好者的体征信息以后，可以把这个投入，来支撑自己的产品研发，但是更重要的他已经把这个数据产品化了，当然如果不是竞争对手，他可以卖给阿迪，可以卖给其他的药厂，可以做很多的事情。
　　在整个的应用领域里面，大家可以展开丰富的想象，不仅是这些，不仅这些点和方向。
　　所以这是对于大数据，我们的一些认识和理解。从方向上来讲，现在已经到来，方向是没有任何问题的，那我们如何的使用它，如何把它价值充分挖掘出来，这里面有很多可以探索和创新的。
　　第二个方面，就是互联网对金融的颠覆式的冲击，在2013年的时候这个词被大家讲烂了，很多很多的讲，我觉得我们可以理一下，到底能带来哪些冲击？
　　第一个方面我觉得最重要的就是我们客户的服务，从物理的节点转向虚拟的网络节点转型。就是我们不太依托与实体的金融的大厅或者终端，完全可以依托于我们自己的手机。我觉得这些，对用户来说是一个解脱。即使我是工行的VIP客户，我需要30万入门的门槛。而且即使我是VIP客户，我也需要到大堂去，除非我是过亿级的客户，银行可以到我办公室来服务，这样的人少之又少。
　　所以这样的一种情况，技术所产生的使我们小资产阶级也可以享受VIP级的服务。
　　第二点，就是大数据这样一种应用和信息手段的应用，使我们去定制一些个性化的金融产品成为可能。
　　过去银行怎么评判我们是不是贵宾客户？是存量资产，对不对。我们有多少钱开多少户，存量资产。我今天可能就10万块钱，那我不能。但是如果我们把一个人的全部的消费的各种信息刻画出来，我们就可以评判这个人的喜好，和他对金融产品的需求，和他未来的增长潜力，我可以让他提前两年享受VIP的服务，但是他在三年以后，就变成了一个非常十亿级的，或者一百亿级的优质客户都是有可能的。
　　所以我们可以看到，其实用这些技术的分析和预测的一些产品，可以定位化的解决我们过去对于发展趋势的一些判断，有一些根据。
　　第三个方面，就是去构建一些虚拟的信用平台，来加速金融中介的消亡。其实很大程度上，大家都知道最近做的虚拟信用卡，有很多这样的一些产品，当然也发生了一些监管层面的问题，实际上趋势是这样的。
　　我一直在讲互联网金融和金融互联网是两个概念，所谓互联网金融是互联网企业做金融，所谓金融互联网是金融企业用互联网的手段衍生自己金融服务的手段而已。我们过去是支票，存折再到信用卡再到网络支付，再到现在不需要任何的，可以跟我们终端绑定的。我觉得这都是金融功能或者是手段渠道的一种延伸，它本身对金融业务没有造成本质的改变和冲击。
　　那么这三种改变会带来什么呢？这是我们总结了一下，第一个方面其实就是渠道的拓展，当商品流在做交易的时候，这时候我们借助的是渠道手段的一些拓展，或者说整合手段的一些创新。比如我们看到的这种理财的产品，余额的产品，这些等等，其实都是渠道的拓展，过去有固定的点，或者有大厅的，或者有特殊要求的，现在就是这个渠道拓展，拓展到我们的桌面，自己端的设备上，这是一点，它主要是服务于产品流，产品的交易。
　　商品在流动过程中，需要很多中介的产品和服务。
　　第二点就是资金流的产品和服务，那么这时候就是直接的，比如说我们谈到的B2B，谈到的这么多模式，其实就是资金流动的服务，而不是淘宝上我购买一个电器或者一个笔记本，它的商品的流动，那服务于资金流或者资本流都可以。这是基于之上构建的这种虚拟的信用商品。
　　第三个方面，就是数据流，就是有一天我的数据这种无形的资产，我也没有钱，我也没有商品，但是我有数据，数据也可以作为一个资产。就像刚才我举到的耐克家的这个产品，我有1000万人的生命体征信息，这是非常有价值的。就像腾讯说我有6亿用户，这是我唯一的筹码，道理是一样的。
　　所以我们看到，在渠道的拓展方面，我们看到的是传统金融渠道的虚拟化，有效的一些整合，然后我们看到比如说现在已经有的形式上，这种券商综合理财的产品，网上商城或者投资等等，它本质上是一个金融的电子化，我认为这是手段的延伸，仅此而已。
　　第二点就是虚拟性平台的建设，我们看到刚才举到的例子，那么革新的是传统的金融媒介发生的体系，其实创新是很多的，它在本质上降低了我们交易的成本。
　　比如小额贷，客观评估每一个用户的资质，资信的情况，它大大的降低了。我们看到的这些内容，其实都做到很好的一些作用。
　　第三个方面，就是我们说的数据产品化，很重要的一个过程。有一天数据也作为一个产品，和资本一样的重要，和商品一样的重要，和我们的材料一样的重要，和我们的能源一样的重要，但是过去我们从来没有去思考过这个问题。
　　当然我们习主席还是比较英明的，上台后成立了一个网络信息安全办公室，顶层层面去解决这个问题，比如我们工信部的两个司已经被划到办公室里面去了，就是我们的信息化推进司和安全司，专门去解决，从国家层面去解决这个问题。
　　好，这是对于互联网金融，因为谈的比较多，我觉得我们更多就是发展趋势和形态上，有可能产生的一些未来趋势上的判断。
　　最后几点建议。
　　一方面我们比较深刻的来认识互联网技术，或者大数据技术对于我们目前的业态影响，如何进行产品的创新，包括流程的再造，模式的一些改进，包括创新性、个性化的服务。当然这里面也涉及到金融和互联网企业之间如何构建我们竞合的关系，我觉得这是最重要的。那构建这种竞合关系的关键在哪里？在于如何为我们大家服务，好，我的报告就到这里，谢谢大家。