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论坛4 大数据、云计算科技金融的纵深地带

来源:融资中国  时间:2017-09-30 10:09  字号选择:

 

9月29日,由融资中国主办的“2017(第四届)金融科技创新峰会”在上海四季酒店召开。第四场论坛以“大数据、云计算科技金融的纵深地带”为题,与会嘉宾共探大数据和云计算碰撞下的科技金融。融资中国执行副主编寇建平主持了本场论坛,九恒星副总裁董秘郭超群、天创信用CEO李文贤、360金融副总裁申林、东北证券计算机语互联网行业首席分析师闻学臣参与讨论。

 

 

寇建平:我是融资中国执行副主编寇建平,首先欢迎这4位嘉宾的到来。我们今天讨论的话题是关于集群技术在金融科技方面的应用。接下来先请各位嘉宾介绍一下各自企业的基本情况,先从郭总开始。

 

郭超群:非常感谢融资中国给我这次机会,我简单介绍一下公司。九恒星公司实际上是一家专门从事企业金融软件的厂商,主要处理大型集团企业内部的资金管理、司库管理、金库管理相应系统软件、服务以及咨询。在这个基础之上我们同时还服务于集团,衍生出来上下游企业之间的供应链金融和其他的相应类金融业务,目前公司客户群体包括了国内的央企、国企以及3000家以上的中型企业。

 

李文贤:大家好,感谢主办方。我是天创信用李文贤,我们是2014年成立的,主要是做大数据征信,2015年拿到了企业征信拍照,公司主要由政策公司、农业上市公司、北京昌平区政府和科技城共同出资成立的科技公司。我们现在主营业务有三大块,一块是为消费金融公司提供更多的能力服务,这个能力是什么呢?第一大块是咨询,如果你是一个现金贷公司想去为个人放贷款,我们提供从数据到咨询到风控一整套的能力;第二大块提供的是平台能力,现在很多智能风控需要最基本的工具就是智能业务系统,我们提供这样的平台,业务系统和决策引擎上的平台;第三大块最基本的业务是数据,目前为止我们也拿到了公安部和商务部的批准。我们现在提供的主要是三大块能力,公司主要服务客户第一大块是消费金融面向的现金贷,第二大块是做农业征信,还有一个是园区征信,这是我们现在的情况,谢谢。

 

闻学臣:大家好,我是东北证券的闻学臣。我一直是做二级市场这块的投资研究,高科技是我一直关注的重点方向,金融科技也是我们在二级市场最早关注的,我们在2013年6月份把目光聚焦到这个方向,而且我们当时还成立了一个组织叫互联网金融千人会,到目前为止我一直专注的核心方向是围绕着二级市场的相关金融科技投资研究,也会做一些辅助市场一级项目和一级半一二级联动的项目,谢谢。

 

申林:大家好,我是来自于奇虎360旗下的金融。奇虎就是杀毒软件起家,是一家以安全卫士作为拳头产品的互联网小巨头。无互联网不金融,业务其实两端都有,公司大概筹建了两年多的时间,我个人最初主要是负责资产端业务筹建,现现在主要的方向是在金融科技专项领域里面。

 

寇建平:再次感谢大家到来。昨天(28日),众安在线在香港上市,他们称之为科技金融第一股。这样的消息也给现在的科技金融企业不少的信心,科技金融现在做PC或者是做互联网的时候,人工智能、大数据、区块链和云计算这些技术的应用时代已经到来了。先请闻老师做一些四大技术应用和投资领域相关的话题分析。

 

 

闻学臣:按照西方理论,整个金融业分成三个核心的基石,一个是信息、一个是技术还有就是智能。其实无论是大数据、云计算、人工智能、区块链其实都是在技术和信息层面上做了非常大的突破,所以对于金融业的影响一定是必然性而且是革命性。

    

具体到一些具体的方向来讲,大数据现在包括天创、360都在尝试做一件事情就是解决信用问题。原来所有贷款更多的是在做一些事后违约处理,其实并没有真正意义上做事前评价,这个是有很大提升的空间。原来我们传统依托的数据渠道其实也是相对有限的,包括您刚才提到的众安其实也是基于更多的数据源之后有很多保险产品然后做出更多的产品出来。原来因为数据的不可获得性很多产品没法做开发,但是现在看到众安做的很多产品其实不是对线下保险的替代而是创造了新的需求出来。

 

关于人工智能话题,我们在做这个方向的投资也在做这方面研究,我们也很担心哪一天自己被革命掉了,大家可以看到海外有大量证券公司已经开始出现金融人员被技术所替代。我自己比较相信,未来一些基础性的关于信息搜集、整理工90%会被替代掉。真正在投资判断上来讲确实会涉及到一些艺术性的结合,这里面我觉得还是要依靠人判断,比较火的是智能投顾。

 

寇建平:这两个技术在科技金融企业中都会或多或少做一些应用,比如说大数据、云计算、人工智能这些都进行相应的布局和应用。申总、李总和郭总,咱们在这块应用和布局是怎么样的呢?

 

 

申林:我自己其实是银行出身,原来是在招商银行,我们其实做的东西从领域的角度讲,大概最近10多年没有什么大的变化,我们解决的问题其实还是那个问题。跟上一场嘉宾的观点是特别特别像的,其实本质上是技术革命,我们会探讨本质是互联网还是金融,以我的业经历看,这是用新的技术解决原有的问题。我们自己在这方面是怎样的战略思考和资源投入呢?

    

第一个部分是把常规武器打满,基础的计算能力是不是建设起来了;第二个是集团靠大树好乘凉;第三是决策能力,无论是引擎也好、模型也好各种各样的计算工具建设好。现在有的做自动退费工程领域的强投入,找了大量国外的科学家要真正的自动建模,在基因决策领域完全无人化的自动决策,我们也在这个方向上投入和探索。诚恳的说,现在还不敢说有那么厉害达到了哪种程度,但是在营销领域可以,风险领域还有一段时间。

    

 

 

申林:我个人是学人工智能与数据挖掘的,可能很多人说这个数据在中国到底怎么样,十年前我就在学这个方向,确实那个时候面临的状况是找不到工作,但是好在我见证了中国这几年从无数据到有数据到逐渐形成大数据未来再逐渐走向人工智能的过程。过去我们数据都叫BI,但是现在到这个阶段,中国发生了很大的变化,尤其科技领域在2014年转过来做大数据征信,金融领域发现在很多方面都需要大数据做变革,金融科技最主要的角度有四个点:

 

第一个点是数据,数据是最基础的东西,像我们现在每天会接入大量的数据、每天也会输出大量的数据,因为很多银行做风险控制就要对人做决策判断、调用相关的各种验证类信息,每天都要调上万次几十万次都有。    

 

第二个是模型,为什么人工智能以后大家都讨论模型?这个词听起来比较拗口,模型就是预测这个人越来越精准的过程,所以模型里会用到大量的机器学习。机器学习里面现在我们做的还有监督学习,所有智能都是需要有人输入东西,然后才预测出来,中国很难做到无监督学习,这是未来追求的方向。我认为中国人工智能还是处在起步阶段没有更深入应用,现在我们自己在企业里的模型也会用到基本的神经网络算法、机器学习算法。

    

第三块是决策引擎,它实际上一套系统会更高效、更智能的东西。比如,自己的厨房所用所有工具决策引擎是软件平台,但是这个一定会越来越智能。原来的厨房可能都是用电饭煲,现在这些基本工具更加智能,这种情况下有了数据、有了模型、有了决策引擎,还有一个特别关键的是有人,什么样的人能炒出来这盘菜炒,所以在大数据领域我觉得人是离不开的。前面也讲到风险控制领域,人是特别关键的。

    

因为征信涉及到数据共享问题,区块链实际上解决的是不信任环境下怎么能更好的去建立信任的技术。所以区块链最核心的就是这个,征信公司大家都有数据,数据怎么共享?一定有一个更好的联盟链大家把数据放到链上面,把数据更好共享起来,所以我们也在发起这样的联盟使用区块链技术做一些事情,这是我们企业现在做的一些情况。

 

 

郭超群:相对于闻总和李总所讲的东西,我们跟他们应该是合作伙伴的关系。李总之前我们也是沟通过很多次,在这也想跟各位再重复两句。我们在发展的过程中一开始是做软件的,在座各位都听说过财务管理软件、核算管理软件、ERP软件等等,但是资金管理软件发展出来的时间不是很长。比如说区块链等,这些在之前我们认知度并不高,但在三、四年前,我们公司也讨论过这个问题,一家专业做资金管理软件、现金管理软件、私募管理软件的公司现在软件行业盈利率并不高,未来这家公司的价值在哪?还要做什么样的软件才能够养活千百号人,这是很难的一件事情。我们分析了半天最后发现我们公司最大的价值就在于现在所拥有的央企等客户群体,除了提供资金管理软件、司库管理软件以外还能干什么,在这种情况下我们做了很多讨论。我们现在也有了自己的第三方支付公司、供应链金融公司和不良资产处置公司,大家会发现这些公司是完全围绕着已有客户群体衍生出来的供应链金融业务。忽然发现区块链以及虚拟的数据跟我们发生关系了。我们在为集团企业服务于集团企业上下游的企业,我为他们提供金融业务、投资和融资业务的前提是什么?首先是风控,风险控制。

 

对于上下游企业是否给他投资或者融资等等这样的事情必须得凭信用、数据基础、风控甚至包括智能结构化数据。大家都知道中小微企业贷款难,为什么难?就是因为国内没有标准的信用评级作用,所以说区块链技术就应用而生。我们为集团企业提供供应链金融的前提就是要在区块链或者大数据分析建模等基础上才能把钱放出去或者做其他类似的金融服务。

 

对于我们企业来讲,我认为我们企业未来一定是需要非常强有利的工具支撑业务发展,这必然是一个发展的方向,谢谢。

 

寇建平:刚才也提到了区块链,其他几位对区块链有什么样的见解,尤其对发展前景?

 

 

李文贤:我认为,区块链本质就是在非信任环境下建立信任工具。应用方向我看到几个点,第一个是因为不可篡改的,所有的历史都是可追溯的,我看到有几个应用方向。第一是我们经常的吃穿住行,我们吃的每一个食品、每一块猪肉所有的历史到底是不是可追溯的,从养猪开始到猪肉上到餐桌都可以追溯。

 

第二个是公益,我们公司也有一个公益圈,我们捐赠的每一笔钱是不是真的捐给那个人,所有数据都要记录下来不可篡改,所有的东西都要很清晰看到可透明化的,这样的场景是非常适合区块链技术的。

 

第三个是数据共享。每个人都用数据以后,这些数据到底怎么更好的共享起来,这些数据你也不能给到我、我也不能给到你,每个人成为数据孤岛是不长久的,数据使用的越来越多价值才能越来越大,所以区块链在数据共享情况下是非常关键的一个点,需要建立共享链大家把数据更好的开放出来、共享出来。

 

闻学臣:关于区块链这块我谈几个观点,我认为第一个大家不应该把区块链和ICU放到一起,我觉得链圈和B圈不是一个属性。从技术来说区块链技术未来会有空间,但是如果基于技术发行货币是会存在一些风险或者争议。毕竟货币还是有很强信用属性和金融属性在里面,这也不是单纯通过技术就能完全解决的,但是我觉得区块链技术本身所代表的趋势是确定的,这是我想跟大家说的,我们要把B圈和链圈分开看,不能混在一起。

    

我自己认为区块链还是有非常强革命性技术的。通常大家看计算机都会看前端再加价格再加后端,我们现在看云计算包括区块链都是在技术架构体系这块形成了非常大革命。甚至有人提出说是下一代技术趋势,不是因为互联网解决的更多是信息问题,而区块链未来更多的解决是信任问题,这个其实是传统互联网解决不了的核心内容。第三位想和大家谈的观点就着刚才李总提到的在哪些领域会有一些应用,我自己趋向于认为区块链率先能够落地的一定是在非金融领域,比如说积分领域、供应链领域。我觉得在供应链领域会有非常好的应用,我们现在做供应链金融,比如基于交易行为做的应收账款质押供应链金融,里面有一个我们经常遇到的问题是交易真实性。做供应链金融,这是一个非常基础性的风险,我有没有发生这笔交易,这笔交易到底是不是真的欠他这笔钱,而且要在约定的6个月内偿还钱,交易真实性是传统线下一直面临的问题。

    

我认为,最开始一定是在非金融领域率先突破的,未来我们更希望看到在金融领域的一些创新,毕竟大家今天都在谈金融科技,这里面我觉得至少在支付清算体系、资产交易体系、平台有很多的应用空间,这就是我的三个观点。

 

申林:我觉得区块链最好最值钱的领域还是货币本身,当然不代表我认为那两个圈打散或者是融合。首先,我觉得刚才谈到作为技术体系,现在的价值趋势还没有被充分发掘出来,至少从商业价值或者估值角度来说那么快、那么迅速的成长还是说明技术本身的特点。回归到现在常见大量的IT解决方案里面,我觉得第一代云本身就是将数据中心概念弱化了,原来几级机房、大量的安全保障、云化的过程,现在如果区块链技术在某些领域里面投入产出比非常合适的情况下,会不会找到一个巨大纯技术的切入点?我认为是有。第二个方向是谈到应用领域,比如说电子版权或者在电子契约、电子凭证,最高级信用载体是货币,货币也是一个凭证,无论是国家信用、企业信用、个人信用,在这个领域会有一定发展,我认为离金融更近领域会发展更好。

    

第二个我觉得大家还没有看到特别厉害的案例是什么?其实是O2O或者O2O下一个软硬结合部门,有些货币化但是核心是虚拟化,真的能让区块链技术跟我们这瓶水结合而不是靠二维码结合,这个载体怎么做软硬结合部分?一旦有一个技术突破的时候,可能会有一个重大的联动,快速井喷式的发展,这是我个人观点。

 

寇建平:区块链技术再往下发展会有更深入的进到生活的发展。新技术金融创新本质上来说是技术的创新,尤其是在金融科技方面讲的是精准营销和数据风控,其实就是为了降低成本从而提高效率,那么结合自身谈一谈风控和征信以及企业授信。

 

郭超群:我们公司按道理来讲现在已经转变成一家类金融公司,我们现在手里面持有几张牌照,既接受人民银行监管还接受其他金融机构监管,这块从自身内部来讲首先自己要对自己风控有意识和控制手段。九恒星公司资金管理系统处理了300家以上的资金,曾经有相应统计机构统计过,每天在九恒星公司的资金管理系统上运行资金至少达到6000亿以上,实际上国家相应监管机构也是非常关注软件公司这个问题,我们每年也在定期接受银监会监管,第三方支付公司或者是其他的类金融公司在接受着人民银行监管,这是第一。

    

第二点客户方服务大概分为几类,第一类是金融机构,包括银行、财务公司、租赁公司等等类似的经营机构,他们首先要把风险控制放在前提上,这是第一要务。第二个是对于企业,跟国家政策是有关系的,尤其是在金融危机以后,集团企业、央企都把风险控制提到越来越高的位置上去,在座各位大家都知道一个企业集团管理当中重要的是财务管理,财务管理重中之重是现金管理,风险控制是前提。在这我们确实投入了一些资源和力量做现在的事情。因为我们本身公司做的资金管理这块盈利比较专不是泛泛的软件,在这我们会研究整个集团企业支付行为、交易密度、交易量等等,这是我们做风险控制切割的前提。监管机构对企业和机构是有要求的,银监会对于财务公司流通额管理要求不允许超过25%,这是一个硬性要求,必须实时数据控制红线,从我们公司的角度来讲,对风控要求很高。

 

李文贤:大数据有两个应用方向,第一个是精细化营销,第二个是智能风控。其实我过去很多年在做营销,现在有一个很大问题是很多人拿数据做处理加工,然后把手机号码给到别人,我觉得很长时间里最大的问题是投资问题。一定是对自己的用户做好精细化营销,如果这个数据和别人数据结合起来再对客户做精细化营销,从6月1日以后来说比较难。

    

风控是我核心做的事情,对现金贷来讲一天有10万次放款量,第一步欺诈风险已经是全球排名很高了,中国人100个人里面有60-70人是欺诈风险,所以我们现在用大数据风控解决第一个最重要的问题是欺诈,欺诈风险解决了之后再解决信用风险。信用风险相对好一些,未来2-3年很多金融机构面临信用风险的问题。再往后走就是贷中,贷中监控在我国的很多金融机构中基本是空白。贷中监控对用户实时监控策略这是非常关键的,这也是我们现在做的内容。还有一块涉及到催收,因为过去催收比较简单就是线下催收好了,现在量大一天10万次交易量如果说有10万次用户需要催收怎么办?所以催收这里面需要对用户做分层分级,同样是需要对用户做策略模型也是需要精细化的对用户做催收,催收公司发生了很大的变化。从贷前到贷中贷后全流程一套方案怎么支撑金融更快速发展,这是我想提的几点,谢谢。

 

闻学臣:我觉得李总讲的很好,基本上讲了大数据对于信贷体系的全流程,从最开始营销到欺诈到贷中、贷中、贷后。我这里重点讲两个方面,一个方面我认为当前中国整个大数据还是集中在欺诈,欺诈这个环节是名誉问题,信用欺诈是80分、90分的问题,第一个要解决的问题一定是反欺诈。还有就是财报,两三年后有可能才会慢慢走到真正意义上的信用资产竞价层面上,简单讲一点就是传统央行业务中心有2C客户做信贷提供了征信报告,征信报告里面传统数据员还是比较有限,包括个人信息、公共数据、金融历史往来,这个基本上构成了传统征信的数据因子。实际上我们可以看到,现在由于我们数据员越来越丰富,其实给我们带来了更多的维度去审查或者去判断一个人的信用情况,我自己提炼了几类数据我觉得非常有价值。第一类是交易数据,原来大家做信贷体系的时候对于交易数据不够重视。像我刚才提到央行征信最核心的数据是历史金融往来数据,是根据历史的信用情况推演你未来偿还的情况。实际上一个人的偿还或者履约其实是有很多因子影响,交易本身是不构成这样的影响因子。

    

第二类很有价值的数据是关系数据,尤其是强关系数据,这个和弱关系数据不太一样,最典型是微信和微博两种数据。微信是有金融属性价值,金融更具有是媒体属性价值,强信用关系是可以转化的。微信为什么可以做贷款业务?其实很多也是依赖于社交属性。比如说朋友圈一个好友而且是频繁互动好友都是千万富豪基本上可以认为你这个人的偿还能力不是特别差,这是本身强社交关系带来补充价值。

    

第三个比较重要的是网上大家留下的各种行为数据,你在网上行为数据都会跟违约情况做相关性分析,这是我们大数据做分析的时候一直强调的变化,原来我们更强调的是因果性关系,但是大数据时代的背景下很多时候更强调的是相关性分析。围绕大数据有一个问题,真正有大数据只有BAT这样的公司,是不是意味着我们做不了结合?实际上不是的,在座的大家每个人在网上无论是支付宝、淘宝、天猫、腾讯、微信在上面留下的数据,这个数据所有权是谁的,这个数据是腾讯、阿里、京东、百度还是在座每一个人,在海外是有法律规定这就是在座每一个人的,那就意味着将来会产生新的商业模式。

 

申林:我们自己内部有常规武器的概念,精准营销这个领域现在想通过的方向就是AlphaGo的概念,能不能从最基本的数据收集开始全自动,全无人。现在如果是参照对照组的话,在销售领域现在还没有打败资深的专业模型团队和策略团队,这是现在精准营销领域数据技术的状况。

    

第二个我们做的事情是什么呢?我自己在银行出身,是资深银行从业人员,现在其实看到大量非银行同事和企业,没有金融背景企业来到这个领域。我是信用卡出身,做反欺诈最典型是交易反欺诈,包括现在最领先的BAT,除了要解决交易反欺诈,还会在分析环境里将自己大量逻辑做推演和发现,将这个逻辑最好的用户数规则和模型部署到生产行动里,现在我们是希望解决离线领域和在线领域融合,而原来最高级的是在分析环境里发现部署。我们希望在大量新技术帮助下,让两个环境变成一个环境,现在这是我们第二个觉得稍微有意思的方向可以分享给大家的,谢谢。

 

寇建平:刚才申总提到融合的问题,那么,传统金融和类金融之间的融合,同时科技金融之间如何分享自己的专业技术?

 

郭超群:服务于企业的公司来讲,我们现在从事的是为供应链金融,为集团企业上下游服务做的供应链金融运营服务。作为一家集团企业成立一个内部化的金融机构除了以前规定服务于集团企业内部的成员企业以外,还可以服务于外部的企业,这就突破了业务范围和资质范围,再加上今年刚刚出台了政策,支持集团企业成立财务公司,鼓励集团企业开展供应链金融服务,这样传统金融和类金融就会有所交叉了,财务公司可以做外边的业务,和银行类业务就有所交叉。类金融和传统的金融实际上就会有交叉,甚至未来还会产生竞争性的关系,产业银行跟集团企业和产业链和供应链结合的更加紧密,更懂供应链业务,更能够提供无微不至的服务。我不知道这个概念未来可不可能形成这样的局面,但是现在政策范围确实是在突破。

 

李文贤:传统金融和类金融今年最火热的是上半年四大银行和BAT一起牵手的事情。四大银行基本上百年了,BAT也就是二十年时间,他们能牵手最主要原因就是科技的力量,他们看着好像结婚了但日子怎么过下去,日子过起来还比较难,大家的理念从上层理念到基因问题都会有很多的磨合。融合第一个是在技术领域已经成为所有银行未来最基本的东西,不管是传统的银行还是现在的银行技术是最低层的东西。

 

另外,未来科技金融大家拼的是三个方向,第一个是场景;第二点是风控;第三个是资金成本。从场景角度来讲,很多大型企业已经开始转型,做自己的场景了,比如说像我们母公司大北农也开始有自己的保险公司,自己投银行、有理财、放贷款,自己去年放了100亿,所以他已经从产业公司、农业公司成为金融公司,也是新型银行。很多汽车公司像首汽、神州已经转成汽车金融公司。我看到太多拥有C端场景和B端场景的企业已经开始从传统公司变成金融公司,我觉得大家都在抢占场景。我认为,未来传统的金融机构以及新型企业成立的金融机构他们会互相共存,会把原来的银行只服务的20%的群体慢慢覆盖到另外80%的群体,也就是普惠金融真的会到来、真的会实现,这是我想看到的一个方向,谢谢。

 

闻学臣:我觉得金融和科技两方未来一定会融合,这也反映了“互联网+”本质上胜出的玩家一定是两方面基因都要具备的。比如说我们今天看的比较清楚的是在零售行业,有了互联网产生了电商,因为电商开始出新零售,背后反映什么逻辑?我们做这块业务背后既需要有互联网基因同时也必须要尊重传统零售业基因,我们发现科技改造传统行业的时候商业本质性是不会变化的,只不过让他更有效率或者形式更为丰富。

 

回到金融行业也是一样,金融行业本质上要解决的问题是风险问题,我在2014年做一级市场投资,当时很吃惊,有人说要颠覆金融行业一上来就说估值过亿,这是非常可怕的迹象。改造一个行业的前提是你要尊重一个行业,对于很多东西一定是有继承性的,科技金融背后也是要解决风险问题,只不过解决风险的手段不一样但是对于风险尊重意识肯定是要具备的。所以从这个角度上来讲,传统金融机构一定是要向科技互联网公司学习科技基因,而科技公司同样也要去向传统金融机构学习他的金融基因,这是我的简单观点。

 

申林:最早的让大家能感受到的互联网金融是支付体系。现在,大家开始看到有战略合作、股权合作或者其他层面的合作,我个人对这个趋势非常支持。大量金融领域、非金融领域创新绝大多数都是跟在美国后面,但是在金融领域或者类金融领域,其实我们已经领先了。所以这种融合的加深,我相信也会加大体系领先程度。

 

寇建平:今天由于时间的关系论坛就到此为止,谢谢四位精彩分享,也谢谢大家的参与,谢谢。

关键词:大数据 
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