作者：慕容随风（江瀚）    

自2013年起，大数据的理念日益成为“互联网+”经济的主流理念，目前，除了大数据的基础工程，也就是大数据收集、建模、处理等工作外，在互联网金融领域，大数据似乎陷入了一种奇怪的悖论，作为信用大数据的芝麻信用尚未建立起足够的公信力，被暗讽为“娱乐大数据”，而自诩数据来源真实的传统金融机构却陷入空有数据无处着手的尴尬境地，大数据对于金融到底什么？金融又如何应用大数据？这些问题值得进一步的关注与思考。

一、金融企业的数据困局

        对金融企业而言数据并不陌生，可以说对于金融企业，数据构成了企业最重要的核心之一，通过数据的分析可以设计出完善的保险产品，新奇的金融工具，全面的信用模型等等，这些数据产品构成了金融体系最近五十年来快速发展的基础。

        但是进入互联网金融时代之后，数据对于金融的价值正在发生改变，传统金融机构依赖于客户面对面交流，客户偏好分析，客户资产估值，客户抵押管理等在内的一系列结构化数据，正在被由媒体、传感器、音频、视频、互联网行为信息等一系列互联网金融乃至物联网金融的非结构化数据而改变。

       由于长期的金融传统，让大数据在金融中存在着错配，拥有着更为先进大数据分析工具的互联网金融企业却难以通过自身的数据分析能力取得足够的信用保证。而使用结构化数据的传统金融企业，又因为其数据来源的互联网化而遭到更多的挑战。

        最显著的例子就是在互联网金融的资本筹集缺口依然较大的情况下，传统金融企业尤其是商业银行出现了严重的坏账现象，究其根源是基于大数据的信用体系出现了矛盾，一方面传统的金融数据结构化分析方式，在产能过剩传统经济下行的情况下难以有效控制传统产业的风险；另一方面互联网企业的轻资产结构特征又让其难以在传统金融机构中取得足够的数据支持，数据分析方式的不匹配已经成为制约金融发展的主要障碍。

        但传统的金融机构并不是没有大数据来源，互联网金融公司也不是缺乏结构化数据分析，双方矛盾的根源在于传统金融机构的数据留存在各个不同的体系中，难以被有效的提取和利用。举例而言：信用卡作为人们最常见的信用消费工具，其消费数据往往具有着很强的可参考性，但是信用卡的交易数据与信用卡的征信数据却被困于两个完全互不归属的系统内，让两方的数据形成孤岛。

       与此同时，具有行为数据分析能力的互联网金融公司，又无法用其数据产品对接现行的消费金融体系。正是数据的孤岛无端造成了大量的风险，但其最根源却来自于传统金融文化与互联网金融文化的内在冲突。正是数据孤岛与金融文化的冲突导致了大数据在互联网金融领域的步履维艰，但随着互联网金融与传统金融结合的紧密，有效大数据体系正在构建。

        所谓有效大数据，就是在实现互联网数据资源搜集的同时，将互联网数据与传统金融数据对接，从而让数据分析结构能够运用于金融评分，实现信用体系构建。

     二、有效大数据对于金融体系的重构

       面对着大数据的困局，需要的是从制度层面的数据壁垒打破，通过结构化数据与非结构化数据的有机结合，最终实现大数据的有效化。这个过程就像一个围城，传统的金融在围城的城中，互联网金融在围城的周围游荡，双方对各方都无可奈何，但是大数据则是高悬于城上的数据之湖，当结构化数据与非结构化数据对接的时候，有效的大数据就会依托势能一冲而下，冲垮城墙的藩篱，最终重构整个金融的体系。

        一是有效大数据挑战传统金融部门划分。每天24小时金融机构的不同部门都在积累大量的数据资源，抵押贷款部门通过信贷了解其贷款客户的海量数据。外汇、债券、货币和股票等资本交易部门则从全球收集宏观的交易信息，通过金融工程模型进行金融创造。零售银行部门则在借助信用卡、借记卡、票据等多种渠道收集和分析客户的实时信息。互联网金融部门通过互联网电商、社交、游戏等多种手段聚集非结构化的数据。

          但是由于缺乏有效的大数据处理机制，以及跨部门、跨企业的数据沟通范式，各个金融体系内形成了各自的孤岛。随着互联网化的深入，这个数据难以在部门孤岛中单独存在，数据的溢出正在成为现实，例如信贷、行为、互联网评分的相互连接已经用企业正在尝试，在中国阿里巴巴正在试图打通数据的桥梁，形成全新的数据体系，从而影响整个金融机构的部门划分。

        二是有效大数据打破客户信息的垄断。在传统的金融体系内部，商业银行通过大量的人力物力投入，建立起自身的数据分析体系，从而解决交易过程中的信息不对称难题，但是这个数据对于商业银行的而言是宝贵且不可共享的。

          但是，当基于征信、社交、购物等一系列的行为数据归集之后，新的金融信息源模式开始构建，金融客户信息、交易价格信息、社会经济发展信息等开始共同影响金融产业链，让传统金融体系在逐渐的放开其金融接口。招商银行、民生银行、中信银行等先行的金融机构已经开始了与互联网金融击鼓的接触，正在尝试建立起有效大数据的共享体系，传统商业银行对于客户信息的垄断正在被有效大数据的洪流所打破。

        三是有效大数据加速了客户需求创新。互联网机构可以借助社交网络平台的海量用户与数据，记录用户群体的情绪，但是却缺乏用户的金融能力分析，通过互联网金融大数据和传统金融机构小数据的结合，利用互联网实现了金融对于普通消费者的精准化判断，和行为趋势递推预测，最终实现客户需求层级的创新。

         例如保险公司根据客户的社交行为，互联网言论，网购习惯，以及传统的征信变化，为个人提供更具个性化的保单。甚至可以根据交通、天气等情况，分析客户的行为习惯，从而推出有利于安全驾驶的车险产品。

      三、有效大数据对于金融文化的改造

       大数据不仅是一种工具，一种手段更是一种思维方式的创新，在中国金融界乃至互联网金融界依然存在着一种根深蒂固的抵押文化，在资金融通的过程中严重依赖于抵押物，正是由于抵押文化的存在让信贷的思维方式变得更为简单粗暴，只要考虑抵押品的价值就不用考虑其他。但是中国金融真正缺乏的是信用体系的构建。通过有效大数据体系的构建，可以将传统金融与互联网金融的壁垒打通，金融体系正在加速量化。

        互联网金融将凭借其对大数据应用的天生优势，在法律所允许的范围内搜集信用评估所需的个体或群体信息，将这些信息与商业银行等传统金融机构的数据进行有效对接，从而完成了对每个人用户的个人画像。并通过社交网络不断更新用户数据，实现数据的自我生产和循环。从而让金融服务从粗放式管理向精耕细作转化，将抵押文化向信用文化转型，最终实现金融文化的改造。

     数据并不一定是万能的，但是结合传统与互联网的有效大数据将会对互联网金融发挥更加重要的作用。