2019年金融大数据应用的趋势、机遇和挑战

百观科技其实就是把一些传统的二级市场的标的，做二级市场的基本面分析的时候用不上的数据或者难以获取的数据，用互联网、大数据的办法采集过来，用他们自己的模型，去做出一个产品，这个产品去卖给二级市场的投资人。其实你们可以看到从数据的产生到中间的解释到最后有没有人买单这样形成了一个完整的闭环，所以我们觉得如果大家想创业的话，可以按照我刚刚所说的这三个方面去分析。

刘欢（主持人）： 刚才几位嘉宾都聊到了整合数据、采集数据，那么在整合、采集的过程当中，我们会发现数据有多样性的：有社交数据、电商数据、交易数据、物流轨迹数据等等，在这些多种多样的数据里面，如果按照商业价值来衡量的话，各位嘉宾觉得哪一类数据它的商业价值含金量或可开发、可挖掘的价值更高一些呢？

于洋：一方面要看数据的规模，但规模不是单纯越大越好了。

另一方面，还得看产品的属性和应用。客户的需求是什么，那么数据种类也就相应的要适配什么。

作为一个量化指标，它应该不是单一一类。今天讲到了所谓的另类数据，其实它就是要寻求不同类型之间的数据的关系。

今天中译语通已经为美国海外众多知名企业提供大数据服务。今天讲的数据已经不是负面新闻是怎么样的，一定是负面新闻的规模有多大，影响有多大，以及它和其他因素的关联关系，不再是以一个单一主体去评价数据价值。

高强：主持人的问题其实对于数据来讲，它的价值跟它的应用场景是紧密相关，所以我们如果用投资领域来讲的话，其实不同的策略用到的数据不一样，那肯定体现的价值不一样。比如说做一些期货的投资，可能对它来说跟期货市场上的一些实际的市场的变化的情况或者是跟一些基本面相关。

氪信做的比较多的是银行风控的数据，对于信贷风控来讲，传统大家用的最多的其实是信贷类的数据，也就是说征信机构长期以来一直在积累的这些数据。这几年数据拓展了一些维度，用到了其他的行为数据，比如说通信的行为，比如电商消费的行为，包括日常的一些手机APP上的行为，现在大家都有在用。换句话说，不同的这些数据形成的变量对于我们最终在评估资产或者评估个人的时候，它起到的预测周期的能力是不一样的，比如说有的变量能够看到更长期的变化，产生更长期的变化的驱动力。有些则是短期的变化。

为什么氪信一直讲数据要整合，我们帮银行做的是各种各样的数据做整合。对于我们不同的金融产品，不同的借贷期限，比如说短期的，一个月或者多长的。长期一点的用到的数据不一样，关注点也不一样。所以这个其实跟我们的应用场景是有很大的关系的。

余振波：从投资角度判断数据价值有一些大的方向和判断标准：

第一个，我们觉得最有价值的有效数据，比如说上市公司财报数据当然是非常有效的数据。

第二个，它和现有的证明有效的数据有非常强的因果关系，比如一个成熟的电商网站的UV数，跟它的GMA有非常强的因子分析，这个我们认为也会是一个比较重要的数据。

第三个，可能到不了一个很强的关系，但是有一定的相关性，需要相关性的解释不像因果性的逻辑，很多时候需要你有创造力，或者自己新的想法，创业的机会也可能在这层数据上面。

从商业价值的角度来讲，这个跟你最后做的产品是什么样子比较有关系，如果你的产品比较标准化，或者解释性很强，付费的客户又是比较有钱的客户，比如对冲基金、银行的，这个东西本身价值可能会大一点。

（编辑：网站开发网_安阳站长网）

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