【IT168评论】泰戈尔《飞鸟集》中有一句诗略带凄婉：鸟儿从天空飞过，但没有留下痕迹。但是，大数据是一个没有遗忘的时代。你的每一次按键都记录为大数据的一部分。一个公司可以找银行轻松的做运营流水，但是一个人十年的淘宝数据作假难度可想而知，这就是行为。现在互联网金融火的吓人，外界一直看衰银行，在孙骞看来，互联网金融和银行用户群各有差别，未来将分占山头，互相补充。

　　9月17日，一场由IT168 CIO-CTO俱乐部、梭子鱼共同主办聚焦金融、制造两大行业的主题为“大数据开启商业新未来”线下沙龙在深圳拉开帷幕。沙龙现场吸引来自平安银行、前海金融保险、沃尔核材等金融、制造两大行业20多家企业CIO、CTO、信息中心主任共同探讨了当下技术热点——大数据在行业企业应用现状以及挑战。

▲平安银行孙骞

　　银行业大数据何以称其大?

　　大数据来了之后，凡是量大、价值高的通常会加上“大”字，以示重要性。以孙骞所在的银行业为例，结合自己的经验进行了相关的分享。现在银行业都在提大资管、大风险、大数据：何以称其为大?对此孙骞认为，以前银行不属于大资管，但是现在的银行理财通常采用大资管的方式来运作，最大的特点是打破行业壁垒，原来商业银行法要求分业经营，在资管领域首先打破，存在一种事实上的混业经营，银行跟信托、基金公司、证券公司已经没有很大的区别。

　　大风险适用于新型的形势下，原来的商业银行没有风险管理部，只有信贷审批部，成立风险管理部之后主要承担的是信用风险，但是现在主要关注未来的市场风险、操作风险、法律风险、合规风险，由此，对整个人员的素质要求完全不同。

　　提到大数据，原来包括的数据仓库、ODS在传统银行中都会存在，现在之所以提到大数据是因为规模大、体量大，但是这只是表象，体现的是一种变化趋势，进行了重新的定义，赋予了完全不同的内涵，这是大数据的核心意义。

　　大数据是又一个大泡泡吗?

　　银行内部做一些项目，也喜欢说概念，但是数据的特点，只要分析总会得出结论，现在一些经济学家专门用经济学的方法研究一些不可理解的问题，比如用数据分析什么时候抢劫银行最有效，把英国和美国过去30年间发生的银行抢劫案，从周一到周五按照不同的时间段排开，得出结论——周四上午十点到十一点抢的钱最多，被抓的概率最低。这个研究结果究竟有没有意义暂且不说，但是这种研究方式可以被用作其方面比如炒股。通过分析，这种盈利超过一半水平。

　　大数据到底是不是泡泡，孙骞认为最关键的是看我们能不能理解大数据背后的逻辑，为我们所用。

　　为什么互联网金融比传统银行更热衷于大数据?

　　传统银行已经积累了很大的客户资源宝库，数据很多，没有一个很有效的手段应用这些数据，但是互联网公司掌握的金融数据很少，必须要占据一个有力的战场发起对传统金融公司的战争，通过创新形成一种相对于传统银行的比较优势，达到弯道超车的目的。

　　大数据金融对银行或者金融公司最大的价值在于征信方面，如何识别一个好客户和坏客户。假如可以用更低的成本更高的准确率识别客户，赢得更大的竞争优势。银行给你贷款主要基于两点：一个是有没有还款能力，另一个是有没有还款的意愿。一般通过几个方式，比如了解收入情况，以前有无违约历史，会影响到信用记录。但是有些人的收入远比拿出的工资单高，因此，传统银行很容易错杀这样的客户。现在的互联网金融机构不追求数据的完整性，而是拆分成若干个模型，进行交叉验证，综合评定一个人的还款能力和还款意愿。

　　市场会细分，对于互联网金融公司往往需要避开眼前的客户群，就目前的国家政策来讲，在银行能够拿到比较低的贷款，因此，在传统银行中无法拿到贷款的用户才是真正的目标客户群。基于此，传统银行和互联网金融公司的客户群不会有太大的重叠。针对不同的客户群采用的方式有所不同。

　　银行自身的数据潜力巨大

　　尽管互联网金融如火如荼，声势浩大，但是孙骞认为，银行自身的数据潜力巨大，首先要打破部门、机构、区域、产品间数据信息分隔管理以及由分支机构各自分散识别风险的做法，形成按客户集中统一管理数据信息和高效协调机制;

　　其次对数据信息的整合、挖掘分析不到位，不能支撑银行对借款人整体风险的识别，甚至还有可能误导银行对借款人风险的判断。尤其是对于跨区域、跨行业经营的集团客户，不进行数据信息的整合和深度挖掘分析，风险就很难识别和判断。其中的关联风险、互保连保风险、交叉违约风险以及虚假信息等多层复杂风险基本无法发现。对个人要实现客户层级而不是产品层级的偿还能力评估，从而从整体上把握风险。

　　大数据对银行的意义主要有两个，一个是营销，找到能够带来最大利润的客户。一个是风险控制，去除给银行带来风险的客户。数据告诉我们你的：属性、行为、关系

　　数据是新的生产力

　　大数据的思维特点：要整体不要样本，接受模糊牺牲精确，跳出因果关系，寻找相关关系。大数据的技术特点：海量存储，秒速传输，实时处理。

　　孙骞认为，除了传统手机制造商之外，格力、长虹、小米、阿里云、360手机、百度易手机，之所以大家都来做智能手机，原因在于互联网+的时代，占据入口：流量即数据，转化获收益。

　　典型案例分析：

　　闪电贷

　　互联网思维和大数据征信技术下的创新。利用零售业务的庞大客户群和数据、产品的匹配能力，在已有的丰富客户群基础上，通过电子化、自动化、数据化来实现客户贷款的极速体验。增加服务不增加风险，提升客户体验，吸引新的的客户加入。

　　信用风险审查外包

　　收到客户的信用评估申请后，经客户同意，将调取其在社交媒体或淘宝等电商平台的数据，分析客户的行为特点，兴趣爱好，甚至会根据该客户朋友圈特性来对客户信用风险来进行评估。社交数据真实反映客户行为，能帮助银行更准确地判断客户的违约风险，最终降低银行的信用风险。

　　最后，在孙骞看来，互联网思维下的大数据拓展了传统数据的来源，是对传统思维的解放，精髓不在数据的大小，而是方法论，只有看到了两者之间的逻辑联系才能理解大数据的真正价值。小数据和大数据之间是互补共存、互相借鉴。现在银行业做大数据不仅仅是看银行内部的数据，还要结合外部数据，不断的完善模型。

▲沙龙活动现场