2019年金融大数据应用的趋势、机遇和挑战

这些另类数据可以应用到金融层面，无论是系统性的风险，还是大的趋势风险判断，都可以纳入另类数据。另一方面，另类数据对于股指、期货、大宗商品交易等等这些指数的预测，也会带来巨大的影响。另类数据在美国讨论也不过两年的时间，相信从理论到深度应用还有很多路需要探索。这就是我对另类数据的一些理解。谢谢。

氪信合伙人、副总裁高强

高强：我想和大家分享一下我们在实践当中的一些感受。氪信一直强调对数据的整合挖掘效果。氪信一直说是AI+大数据，为什么这么说呢？我们放到再远一点讲，每一次技术的革新，它的作用到底是什么？AI的这一次技术革命它的作用是什么？那么我们想一个新的技术，它实际上是在拓展我们人类对我们已有的这些资源的开发的能力。那么这一次我们讲AI和大数据，我们觉得AI这个工具它实际也是在拓展我们对我们业务资源的挖掘能力，这个资源就是数据。

那么我们在实际给金融机构做数据风控的时候，确实很深刻地感受到了新的技术突破以后，会使我们对已有资源利用能力扩展，尤其是像我们过去几年，大家都感受到一个是支付的变化，一个是消费金融的变化。在几年前，我们可能经常会用现金，今天我们很少会用。现在我们会在现场去完成，这是离不开AI的技术对我们新兴的各种各样的非结构化的数据还有传统数据之外的这些数据的解读。 如果没有这样一些新的技术的突破的话，按照传统的银行的这些做风控、评分卡的方式，很多我们借贷的场景或者借贷的需求是没有办法通过的，这是第一点。

第二点，我们刚才讲到了现在大多数的数据是非结构化的，比如说文本、比如说像一些图像数据、语音数据。刚才前面专家讲到了我们在证券领域有一些“情绪数据”。举例来看，就是我们在医院看病的时候，传统的时候我们可能看一下我们的化验报告，一些标准的指标。慢慢地，我们的技术发展了以后，我们可以看CT片，越来越精细的扫描的片子。那么现在其实我们在我们的一些实际的工作中，也开始用深度学习技术，把一些数据转化成图像的格式来分析图片。

这些新能力的出现，其实是得益于今天AI技术的发展。在整个新的数据时代，AI和数据的结合，当然还有包括云计算算法的结合，会产生非常巨大的能量。我感觉现在只是一个开始。

华创资本副总裁余振波

余振波：先回答主持人的问题。 华创对所谓金融大数据、非金融大数据的看法：总体来讲华创其实并没有严格地划一条线明确的区分什么是金融大数据、什么是非金融大数据。从华创的视角出发，金融大数据和非金融大数据其实并没有非常明确的分界线。

从投资的角度去看非金融数据，需要关注的有以下几点：

第一点，数据来源，数据的产品是不是可以规模化、标准化。这是取决于这个数据上面能长成一个标准化的产品，能够长出一些有意思公司的先决的条件。

第二点，这个数据是不是真的有很强的解释力和好的商业应用。比如说去预测估值的波动，比如二十天放大到两百天，在市场的异常情况下是不是很准。这其实是比较难判断的。

第三点，是不是有客户真正买单。这对于创业企业来讲是最重要的一条，是不是你的idea，你的观点真的别人会认可。我们自己其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。

（编辑：网站开发网_安阳站长网）

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