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大数据征信引热议 借贷宝创新模式引关注
　　大数据技术作为当前最红火的信息技术概念，已经深入渗透到金融领域。近日，在第二届剑桥大学全球互联网金融年会上，大数据征信和风控成为与会专家热议的话题。
　　剑桥大学全球互联网金融年会是全球范围内金融科技领域规格最高的学术性会议。本届会议吸引到来自国际货币基金组织、美国证券交易委员会、亚洲发展银行、世界经济论坛、欧盟证券与金融管理局、英格兰银行、马来西亚证券委员会、IBM、BBVA的一百多位政界领袖、专家学者和企业代表。他们的观点将直接影响到互联网金融国际通行规则的制定。
　　在互联网金融行业，&个人征信&是无法绕开的话题。缺少完善的征信体系，就不会有互联网金融的长远发展。但新兴市场尤其是发展中国家的征信体系并不完善，这给互联网金融的持续发展造成困扰。
　　会场上，微软金融服务行业总监Richard Peers指出，微信及微众银行在中国的做法具有参考价值，他们建立平台大量收集数据，分析客户并做出决策。但能否成功要取决于用户花在该平台上的时间长久，以及数据量的多少。
　　世界银行普惠金融全球负责人Margaret Miller则提醒，大数据征信和风控很难真实反映个人的信用状况，反而容易造成偏见。她鼓励用更创新的方式让消费者参与到网络借贷中来。
　　盈灿集团副总裁、网贷之家联合创始石鹏峰指出，大数据带来的偏见并非中国特有，中国也正在尝试建立个人征信联盟。
　　当然，科技金融仍是多种模式并存，并非全都依赖大数据对用户信用进行集中分析。中国的社交金融领头羊借贷宝，就是让用户自行判断借款人的借贷风险，采用去中心化的思路，将风控权利与义务分散给用户个人。
　　&一个人的收入、社会信用、资产情况，熟悉他的人最为了解。利用社交关系让个人对其好友进行风险判断，能有效打破借贷双方的信息不对称，从实践上要优于机构的平台征信，并有助于构建信用社会，将民间借贷阳光化。&借贷宝高级副总裁翁晓奇指出。
　　借贷宝的社交金融模式得到与会专家的称赞。世界银行普惠金融全球负责人Margaret Miller、非洲金融模块强化机构战略总监Paul Musoke都向借贷宝伸出了橄榄枝。Musoke先生盛邀借贷宝共同开发非洲市场，Miller女士也邀请借贷宝高层拜访世界银行华盛顿总部，一道深入探讨金融模式创新，希望中国的互联网金融模式能让更多的国家受益。
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借贷宝诚信大数据助力社会征信体系建设
作者：之家哥
摘要：网贷之家小编根据舆情频道的相关数据，精心整理的关于《借贷宝诚信大数据助力社会征信体系建设》的相关文章10篇，希望对您的投资理财能有帮助。
《诚信助力社会》 精选一原标题：宝诚信大数据助力社会体系建设
近日，企业借贷宝受邀参加由商务部国际电子商务中心主办的第六届全国商务诚信建设大会暨互联网+信用年度创新峰会。 随着移动互联网时代的到来，个人信用的价值越来越大。免押金骑单车、住酒店，甚至、买车……拥有良好信用记录将能为我们的生活带来诸多便利。 而我们的信用记录，将会从何而来呢？以支付宝、借贷宝等为代表的大数据征信则为个人的信用提供了证明。在大会上，有专家将借贷宝的诚信大数据誉为现代人必不可少的“经济身份证”。 借贷宝首席运营官翁晓奇表示，借贷宝不仅仅是打借条的工具，在用户使用借贷宝的进行接待的过程中，将会留下大量的诚信大数据，这些数据对评价个人信用都是极具价值的。
翁晓奇在会议上讲到，借贷宝将积极推动“互联网+信用”的发展，为全面建成社会信用体系贡献一份力量。 除此之外，在会上，翁晓奇与各界专家分享了借贷宝近期在街头做的诚信实验。 实验共分两组，各出借了500个充电宝。一组是只要路人签名登记，做到口头承诺，就能够借到一个充电宝。而在另一组实验中，则要求路人进行确认身份，同时还签署一个有借有还的电子借条。 在会上，翁晓奇向参会嘉宾展示了实验数据：第一组实验中，最后有276人归还；第二组试验中，有455人归还，有借条约束的归还率比口头承诺高出36%。
“诚信建设不是空话套话，也不是单纯的道德说教，而是需要社会各方面付出努力，共同建立出完善的机制，才能真正强化每一个人的诚信观念。”翁晓奇表示，前后两组数据的对比也充分验证了，打了真实借条的人会更有诚信意识。返回搜狐，查看更多
责任编辑：《借贷宝诚信大数据助力社会征信体系建设》 精选二　　近日，互联网企业借贷宝受邀参加由商务部国际电子商务中心主办的第六届全国商务诚信建设大会暨互联网+信用年度创新峰会。　　随着移动互联网时代的到来，个人信用的价值越来越大。免押金骑单车、住酒店，甚至贷款买房、买车……拥有良好信用记录将能为我们的生活带来诸多便利。　　而我们的信用记录，将会从何而来呢?以支付宝、借贷宝等为代表的大数据征信则为个人的信用提供了证明。在大会上，有专家将借贷宝的诚信大数据誉为现代人必不可少的“经济身份证”。　　借贷宝首席运营官翁晓奇表示，借贷宝不仅仅是打借条的工具，在用户使用借贷宝的进行接待的过程中，将会留下大量的诚信大数据，这些数据对评价个人信用都是极具价值的。　　翁晓奇在会议上讲到，借贷宝将积极推动“互联网+信用”的发展，为全面建成社会信用体系贡献一份力量。　　除此之外，在会上，翁晓奇与各界专家了借贷宝近期在街头做的诚信实验。　　实验共分两组，各出借了500个充电宝。一组是只要路人签名登记，做到口头承诺，就能够借到一个充电宝。而在另一组实验中，则要求路人进行人脸识别确认身份，同时还签署一个有借有还的电子借条。　　在会上，翁晓奇向参会嘉宾展示了实验数据：第一组实验中，最后有276人归还;第二组试验中，有455人归还，有借条约束的归还率比口头承诺高出36%。　　“诚信建设不是空话套话，也不是单纯的道德说教，而是需要社会各方面付出努力，共同建立出完善的机制，才能真正强化每一个人的诚信观念。”翁晓奇表示，前后两组数据的对比也充分验证了，打了真实借条的人会更有诚信意识。
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殷卫海上海交通大学生物医学工程学院教授 Med-X研究院副院长城市治理研究院研究员1对于“”的定义“人工智能”（Artificial Intelligence, AI）的一个被较广泛使用的定义是“机器所展示出的智能”。为了使机器获得“智能”，一个基本的方法是利用深度等方法，依据于机器强大的计算能力、以海量数据作为素材对机器进行训练。所以人工智能也被一些专家定义为：深度机器学习+大数据。因此，人工智能是和大数据是有着极其紧密、不可分割的关系的。由于生物医学已经进入了“大数据时代”，而人工智能和大数据有着不可分割的联系，人工智能在生物医学中的应用是一个必然的大趋势。2人工智能对于人类社会的价值人工智能技术对于征服人类社会面临的一些最重大的挑战，包括重大疾病、环境、能源等问题，提供了颠覆性的发展机遇。主要体现在以下几点：一、生物医学已经进入“大数据”时代，人工智能对于人类真正实现生物和快速的预防、诊断和治疗提供了关键的方法，其将为人类解决全球面临的诊断和治疗疾病能力的不高、医疗资源的缺乏、医疗费用的昂贵等严重和紧迫的问题提供一个有巨大价值的手段；二、电动汽车的普及、以及人工智能对能源管理的全面参与将极大地减小人类现今对石油、煤炭的依赖；三、电动汽车的普及、以及人工智能对环境管理的全面参与将使人类社会获得解决环境污染问题的巨大能力；四、人工智能技术，特别是智能机器人技术，将极大地提升生产的效率，从而会显著减小生产产品的费用以及价格；五、人工智能技术，特别是智能机器人技术，将会使人类从危险、不适的工作中解脱出来；六、人工智能技术在教育中的应用将为解决全球优质教育资源的缺乏、使教育更为生动提供一个重要的新动力。七、人工智能将使人类从日常生活的劳动中解脱出来，有更多的闲暇时间；八、汽车自动驾驶技术将显著地减少发生交通事故的可能性。 3人工智能对于人类社会的威胁人工智能对人类社会具有极其严重的、多方面的威胁。具体体现在：一、人工智能对人类社会的最大的威胁是造成大规模的失业。斯坦福的卡普兰教授做了一项统计，美国注册在案的720个职业中，将有47%被人工智能取代。在中国，这个比例可能超过70%。根据Forrester Research的数据，未来10年机器人将取代1500万工作岗位，相当于美国就业市场的10%。智能机器人将取代流水线的工人，人工智能将有能力大量地、法律、驾驶、搬运、餐饮等行业的人员。而电动汽车对于燃油汽车的替代也将造成极其大量的石油行业、燃油汽车产业链、以及出租车和商业卡车司机等人员的失业。如果没有社会的干预，可以预计大规模的失业潮将在十年内就会发生，而且会极其迅猛、持续很久。二、霍金等十分担心的是人工智能对人类安全的威胁，特别是如果智能机器人被他人通过病毒等手段控制的话，会对人类的安全造成很大的威胁。三、人工智能对人类在哲学上的威胁：具有学习能力的“超人工智能”的发展，将使人工智能在智力上超过普通人。已经有认为“碳基大脑”将会被“硅基大脑”超越和取代的理论。《未来简史》的作者提出将有一个巨大的“无用阶层”的出现，而少数掌握算法的精英将会成为社会中的超人，这一思想是一种“高科技法西斯主义”，而这种思想已经被一些人接受。四、人工智能对社会心理健康的威胁：可以预计社会上将有越来越多的机器人。孙正义认为，在30年后人工智能装置（包括无人驾驶汽车）的数量将和人类的总量相等。而其可能造成社会“孤独感”的增加、使很多人迷恋于高科技的“迷幻作用”、使很多人变得越来越懒，这些变化加上失业率增加造成的巨大焦虑，都可能严重地增加人类心理疾患病人的增加，从而严重地伤害人类的幸福感。五、人工智能对社会稳定性的威胁：失业率的增加、由于失业造成的社会的两极分化、人工智能对人类安全的威胁、人工智能对社会心理健康的威胁、人工智能对人类在哲学上的威胁，都将对社会稳定性造成极其巨大的伤害。可以预计，如果人类社会不对人工智能的发展尽快做出有力的管理，人类社会的生存就会面临前所未有的巨大危险。 4 人工智能的发展战略可以将人工智能技术大略地分为三类，而根据类型应该采取不同的发展战略：一、应该重点、快速地推动对人类利远大于弊的人工智能技术的发展。这类技术的主要例子包括：1、“人工智能在生物医学中应用的技术”；2、“人工智能在教育中应用的技术”；3、“人工智能在管理中应用的技术”。这些技术包括对环境、能源和交通的智能管理技术、对国家和城市发展趋势加以模拟和预测的人工智能技术、对地震等重大灾害加以生物预测和管理的人工智能技术、以及对气象生物预测的人工智能技术。4、“辅助驾驶的人工智能技术”。5、“特种机器人技术”。特种机器人指在有害、艰难工作环境中工作的工业机器人。 二、应该通过各种管理条例、法律法规推动对人类具有“双刃剑”作用的人工智能技术的发展，以最大限度地发展其有利部分、而抑制其伤害作用。这类技术的主要例子包括：1、智能制造机器人和搬运机器人技术；2、无人驾驶技术；3、会大量取代金融、法律工作人员的技术。 三、对人类弊远大于利的技术，应该通过各种管理条例、法律法规加以严格限制和禁止。这类技术的主要例子包括：通过“脑机接口”以提高正常人智力的技术。我有一篇文章专门论述这一技术的实行将造成一系列社会、安全、法律、伦理的严重问题，是弊远大于利的技术。5人工智能对于生物医学的意义和价值一、人工智能可以极大地提升人类战胜疾病的能力随着人口的老龄化，重大疾病病人的增加已经是造成社会和个人经济负担以及家庭痛苦的主要原因之一。而人工智能的应用将在多方面颠覆性地提升人类战胜疾病的能力：1、最近连续在国际顶级杂志发表的研究证明AI对皮肤癌等疾病的诊断精确性超过了医生；2、IBM的沃森医疗机器人已经能够对疾病做出较准确的诊断；3、达芬奇手术机器人可以显著地提高手术的生物度；4、可穿戴的生物医疗AI产品可以极大地提升人类监测自身健康水平的能力；5、康复机器人可以有效地帮助病人康复；6、智能机器人也将有效地陪伴病人、老人，这对很多只有一个孩子的家庭可以提供很好的帮助；7、医学研究、医药研发、以及医疗器械研发已经到了“大数据时代”，只有通过机器等方法才能够有效地对医学大数据进行全面高效的数据分析，从而有效地发现对疾病新的诊断和治疗方法、并创造出新的药物和医疗器械。对重大疾病诊治水平的不高、医疗资源的匮乏、以及不断加大的医疗费用已经是全球面临的三个重大问题。而人工智能在医学的应用很可能可以有效地推动这三个问题的解决。可以相信，随着人工智能生物医学应用研究和产业化的不断深入，相关人工智能产品将会越来越便宜、功能会越来越强，这样将会有效地减少医疗的费用，并使人工智能产品成为医生的得力助手。 二、人工智能在生物学中的应用将极大地提升人类研究生命本质的能力在基因组学研究已经获得了重大进展后，表型组学已经成为揭示生命本质的最重要的研究方向之一。而、超大型的表型组数据库的分析迫切地需要人工智能的应用。 三、人工智能的应用将有力地推动制药业和医疗器械行业的发展显然，具有人工智能的医疗器械会更加精确、能力会更高。而人工智能在制药业的应用将有力地推动新药物靶点的发现以及新药物的设计，也会显著提升药物临床实验大数据分析的速度和精确度。“通过对医学大数据的发掘发现新药物”这个方法已经被美国波士顿的一个药物研发公司成功地应用在新药发现上。 6人工智能在生物医学中的应用将不会产生失业等重大的负面作用中国面临着医疗资源较严重的匮乏、医生工作过于繁重等问题。据报道，中国每千人中只有1.5个医生，而澳大利亚每千人中有3.5个医生。特别是在农村以及不发达地区，医疗资源更显得匮乏。所以，人工智能在医学中的应用将不会造成大量的医生失业。未来在管理条例和法律法规上必须确定：“人工智能永远是医护人员的助手和工具”。人文关怀是医疗的一个关键部分，所以在任何时候医院都需要相当数量的医生。人工智能的应用将可以使医生不再超负荷地工作，从而有时间给予病人更加个性化的治疗、更多的人文关怀、并能够有更多的时间开展学习和科学研究。 7在人工智能在生物医学领域，中国具有的巨大独特的潜力和优势一、中国有着全球最丰富的临床资源，其将为人工智能在生物医学中的应用提供最核心的资源：医学大数据。所以，在获得医学大数据的潜力方面，中国拥有着全球罕见的优势。二、中国人工智能企业数量、以及论文和专利数量在全球范围内的都列最前列，这为发展“人工智能在生物医学中的应用”的研究和产业化建立了很好的基础。三、中国已经拥有生物医学研究的强大基地，具有着很强的国际化生物医学研究的人才基础。四、中国已经拥有着较强大的计算机、机器人等领域的研究团队。从全球范围来说，除了达芬奇手术机器人、IBM的沃森诊断机器人的技术相对较成熟外，其它技术领域都处于初始阶段。如果中国聚集各方面的优势力量重点发展这个领域，是完全可能在较短时间中领先全球的。 8国内外“人工智能生物医学应用”领域的发展现状一、IBM Watson在医疗方面的应用主要是癌症的诊断和治疗，在2016年IBM Watson健康应用还涵盖了很多其他的领域：糖尿病等慢病、大健康、医疗影像、体外检测、生物医疗、机器人、疾病研究治疗。Watson的第一步商业化运作就是通过和纪念斯隆·凯特琳癌症中心进行合作，共同训练IBM Watson肿瘤解决方案(Watson for Oncology)。癌症专家在Watson上输入了纪念斯隆·凯特琳癌症中心的大量病历研究信息进行训练。在此期间，该系统的登入时间共计1.5万小时，一支由医生和研究人员组成的团队一起上传了数千份病人的病历，近500份医学期刊和教科书，1500万页的医学文献，把Watson训练成了一位杰出的“肿瘤医学专家”。二、Intuitive Surgical研发成功的达芬奇机器人手术系统，已经获得FDA批准用于成人和儿童的普通外科、胸外科、泌尿外科、妇产科、头颈外科以及心脏手术。“达芬奇系统”是当今世界上最先进的微创外科技术平台。代表了当今世界外科手术机器人的最高水平。达芬奇机器人由三部分组成：外科医生控制台、床旁机械臂系统、成像系统。截至2014年底，全球共有3266台“达芬奇系统”，其中美国2223台，欧洲549台，亚洲350台。三、谷歌Deepmind健康项目主要研发运用人工智能技术挖掘医疗记录数据的技术，该技术能够在几分钟内处理成千上万的医疗信息。作为Google公司生命科学部门的Verily Alphabet正在开展名叫”基线研究”的基因数据收集计划，其目的是使用一些类似于谷歌搜索引擎的算法来分析是什么原因影响人们的健康，这其中包括实验疾病监测技术，以及可以检测血糖水平的数字隐形眼镜研发。四、阿里巴巴的ET医疗大脑采用深度学习的技术，通过海量的数据作为示例来训练机器完成特定任务，即由计算机通过学习病例数据来提升医术。由于可以同时处理成千上万项任务，加上具有真正意义上的7X24小时工作能力，ET的学习进步速度远超人类。ET医疗大脑其实就是一个开放的人工智能系统。除了阿里云的人工智能科学家参与，大量外部精良的算法与医学经验也将被吸收其中，这样ET可以更快地成长为一名高级医师。经过一年多的研究训练，人工智能ET已具备多项医疗能力，可在患者虚拟助理、医学影像、生物医疗、药效挖掘、新药研发、健康管理等领域承担医生助手的角色。ET医疗大脑已经开始和众多的医疗机构开始合作。五、腾讯并购的深圳碳云智能公司计划在未来五年中收集一百万中国人的基因信息，通过收集的信息他们可以提供各种健康相关的建议。腾讯在2017年8月宣布了该公司AI的医学影像产品——腾讯觅影。腾讯觅影聚合了腾讯公司内部的多个顶尖人工智能团队，把图像识别、深度学习等技术与医学融合，主要开展对食管癌、早期肺癌、糖尿病性视网膜病变、乳腺癌等病种的早期检测。 9发展“人工智能在生物医学中的应用”这个领域的具体战略一、筹建“人工智能生物医学应用研究中心”。二、发展起多个以“人工智能在生物医学中的应用”为核心的大型企业。企业将极其注重研发，并与大学、研究机构紧密合作。三、运用各种激励政策，重点招募国际一流的“人工智能生物医学应用”研究和产业化的人才。四、建立重大，大力推动人工智能在生物医学领域的应用和产业化研究。五、给予“人工智能生物医学领域应用”这一产业的企业特殊的鼓励和优惠政策。近期热文《医健原创∣用叶酸战胜中风，这家药企做到了》《智库 | 《听说GMP、GSP取消了？并没有》《未来已来，请君《入席》 | 一档有温度有特点的医健创投人物访谈录》《借贷宝诚信大数据助力社会征信体系建设》 精选四点击上方南湖互联网金融评论关注我们在以“数字技术如何驱动”的主题上，全国人大财经委委员、工作组组长、中国银行原行长李礼辉发表演讲。他认为，基于的要求，大数据应该具备较高的品质：具体的真实性；可靠的一致性；足够的延展性。“建立以数据为基础的信用体系必须有信得过靠得住的数据，也必须也管得细的数据，还必须解决当前存在的一些问题。”李礼辉说。具体来看，存在的问题有：一致性不足，数据不够大；可靠性不足，数据不够安全；法律不够完善。对此，李礼辉建议如下：首先，应该发展我国自主可控的信息系统，改善计算机桌面操作系统，普遍采用Windows。其次，适应新的技术环境。大数据安全的技术和管理制度，未必能够适应新的数据世界，应当采取有效的管控措施，维护数据安全。最后，做到共建、共享、共管大信用。应用大数据解决的问题，可以让市场变得透明，普遍降低信用成本。「发言全文make a statement」感谢张院长、赵书记，尊敬的东荣会长，我今天发言的题目是。十九大报告指出要推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合。在不久前召开的中央金融工作会议上，领导指出：要，加强对小微企业、和偏远地区的金融服务实体经济需要更高效率、更加公平的金融服务，发展普惠金融有利于增强经济成长的长远动力。小微企业融资难是多少年来一直难以解决的问题。我分析原因在于信用形成的模式，则在于信息不对称。现在形成的传统模式具有明显的局限性，由于信任需要积累，因而信任的建立需要比较长的周期，信用形成的成本高。由于必须经过可信任的中央节点，小范围的经济行为难以成为社会认可的信任记录，所以信任可及的范围小，而且在现有的技术环境下，市场主体之间的信息不对称，政府与市场之间的信息不对称，这就容易产生信息造假、信任造假的问题，进一步损害了信用的环境，也扭曲了信任的社会价值和商业价值。信任形成的传统模式加上信息不对称，在很大程度上造成信用封闭、信用面窄，小微企业的金融需求因为信任不够普及而无法得到满足，这是中国的痛点。阿里巴巴看到了这个痛点，也看到了潜在的金融市场，他们应用大数据技术发展取得了突破性的成功。2016年，和网商银行为500多万户小微企业累计发放贷款8000多亿，这些贷款有实体经济的底层，包括淘宝、天猫的卖家，阿里巴巴B2B的商家，口碑服务的商户与农业生产经营者，可以说科技金融成就了阿里，阿里驱动了科技金融。刚才在会前我跟的许总在聊天，京东金融每年对小微企业和个人发放的总额累计也超过了4000亿。我想这里的关键要点是，利用大数据发展信用，发展普罗大众的信用价值，与此同时提升企业自身的价值。因此，利用大数据技术发展普惠金融，解决小微企业融资难的问题应该是可行的路径。那么什么是大数据？现在社会每时每刻都在产生海量的信息，当信息被数字记录和收集时就形成了数据，而且并非所有的数据都是大数据。IBM早就提出大数据的五个微的特点。一个是大量，一个是高速，一个是多样性，一个是价值，一个是真实性。作为全球最有影响力的科技巨头，IBM对大数据显然侧重于技术性的解读，而且也很难得凑齐了五个V打头的英语单词。基于普惠金融的要求，大数据应该具备较高的品质。一是具体的真实性数字来自具体的主体，可以是个人，也可以是家庭，可以是企业，可以是行业，可以是金融机构，也可以是政府部门。数据来自真实的行为即可以是商品交易，也可以是服务，也可以是劳动就业，也可以是薪酬福利，可以是法定税收，也可以是行政消费。二是可靠的一致性数据的一致性要求和数据的应用范围正相关。金融产品数据应用范围通常更大，对数据的一致性要求更高，对数据的可靠性、安全性的要求也更高。在一定的数据应用范围内，数据采集的标准和方法必须一致，数据存储的结构和路径也必须一致。三是足够的延展性数据具有时间、空间两个维度，足够的延展性才可能具备统计学的意义。无论是时间维度还是空间维度，必要的数据程度和密度，一般与数据主体的规格正相关。如果是个人或者家庭，只要有12个月以上并具备一定密度的数据，应该就能够揭示个人及家庭的消费倾向和支付能力。如果是大大小小的企业以及个体经营者，那就需要按经营范围、服务对象区分的数据组合，才能够分析和比较不同企业的市场竞争力和盈利能力。如果是特定类别的产品或者某一个行业，那就可能需要一整个经济周期甚至更长时间的数据，才能准确反映特定产品、特定行业的市场需求和生命周期变化的趋势。建立以数据为基础的信用体系必须有信得过靠得住的数据，也必须也管得细的数据，发展普惠金融还必须解决当前存在的一些问题。一、一致性不足，数据不够大据波士顿咨询公司测算，信任体系的覆盖率美国高达92%，中国大约只有35%，中间的原因在于信任数据不一致，征信系统不一致。在我国涉及营利法人的数据分析在税务、海关等不同部门的征信系统中，标准不尽相同，口径不尽相同。上市企业要求严格，采用比较高，容易建立信用，但是大多数的小微企业的商业行为记录淹没在市场的海洋里，没有信任标记，无法积累信用，也就不能产生信用的价值。对小微企业来说，这是与生俱来的缺陷，对于市场经济和商业社会来说，这就是经济制度的缺陷。二、可靠性不足，数据不够安全我把信息区分为共享信息、专有信息、私密信息。共享信息的价值在于真实，必须维护其权威性。专有信息的价值在于归属，必须维护其知识产权。私密信息的价值在于可靠，必须维护其安全。但在目前的数据结构下，往往难以证明共享信息的真伪，难以确认专有信息的所有权，也难以保护私密信息的安全。比如易租宝伪造共享信息，以假项目、假厂租、假担保手段700多亿元。我们也看到网络诈骗盗用个人的私密信息，将黑手伸向老人、病人、学生。数据信息的可靠性不足，安全性偏低，消耗信任，消耗信用，在很大程度上影响了。三、法律不够完善与此同时，个人信息的滥用屡禁不止，包括过度非法买卖个人信息，非法上传个人信息，这就引起了人们对隐私保护的担忧，影响人们对大数据技术应用的信心。值得高兴的是，有关个人信息保护的法律建设有了新的进展。今年6月底实行的《网络安全法》和10月起实行的民法总则，对个人信息保护做了更加严格的规定。不过落实到位还需要一个过程，而且一些具体的法律规范也有待进一步明确。我们看到互联网电商平台、移动通信运营商、连锁商场、连锁超市、连锁酒店、品牌房地产和物业管理企业、航空公司、高铁公司、物流公司、学校、医院等等都拥有大量的个人信息数据，对于个人信息的商业利用还有必要制定具体明确的法律规范。当前，大数据、、正在成为科技技术的主角，只有推动创新才能形成真正的普惠金融，实现金融业的转型升级。一、做到可控、可信、可靠，成就大数据并非所有的数据信息都可以采集和记录，也并非所有的数据都具备应用的价值，数据的采集、记录和应用必须遵循基本的准则，这就是可控、可信、可靠。数据采集记录和应用应当依法合规，有效管控，加强制度建设，完善数据采集、记录和应用的法律环境。对商业应用的数据信息应制定明确的规范，限定应用范围，防止企业和个人的私密信息被滥用。在信任信息系统中，只因允许采集有效的、必要的与信任评价有关的各维度的用户数据，涉及个人隐私的数据信息包括：家庭住址、行动轨迹、电子信件、朋友圈等必须得到有效的保护。即使是国家的权利机构，也只能够在法定的范围内调取和使用。任何机构，任何企业，任何个人都不能够侵犯个人隐私，多赋予保护个人隐私的责任，都不能将涉及个人隐私的信息用于商业目的，必须依法予以惩处。应该建立数据运营商、中心数据库和云存储数据库集群的准入门槛，严格进行资格核准和行为监管。数据运营商、中心数据库和云存储数据库集群都必须依法制定具体的筛选标准、取舍规则和操作流程，执行到位、管控到位，切实保护数据信息主体的权益。数据采集、记录和采用防止数据失真，提高数据质量，保证数据的可信度。数据安全和数据系统可靠性是大数据技术应用的底线，数据系统不可靠，不仅可能损失数据信息主体的权益，而且可能危害国家的信息安全。数据安全保障应该依安全可靠的操作系统，应该覆盖从数据源头采集到数据存储、数据应用的全过程各环节，应该建立具体的制度、流程和规范。任何数据库都可能面临黑客的攻击，要重新审视安全定义，确保数据安全。我个人的建议：一是应该发展我国自主可控的信息系统，改善计算机桌面操作系统，普遍采用Windows。二是适应新的技术环境。随着技术的发展，数据的存储更多采用分布式数据云的结构，数据世界不再只是大中心的计算机系统和网络，而是多元复合的结构网络。大数据安全的技术和管理制度，未必能够适应新的数据世界，应当采取有效的管控措施，维护数据安全。二、做到共建、共享、共管大信用应用大数据解决信息不对称的问题，可以让市场变得透明，普遍降低信用成本。一般来说，数据的覆盖面越广，应用越高，数据的价值也就越大。比较可行的路径是共建、共享、共管。在国家层级重点是统筹规划大数据基础设施建设，加快政府数据资源的整合，实现政府数据统一，推进公共数据资源的开放共享。有必要对分散的自成体系的政府部门数据系统进行整合，实现关键领域的数据统一。例如建立标准统一的金融统计制度，建立集中统一的金融数据库，建立互联共享的金融数据应用系统，实现金融一本账，形成能够支持金融审慎监管的基础设施。又如，整合银行、工商行政管理、税务、海关等部门的征信系统，共建全国中小微企业的征信系统，采取统一的标准和口径，采取中小微企业的金融业务、工商等级、税费缴纳、国际贸易、市场诚信等信息，进行数据挖掘，为中小微企业积累信用记录、赋予记，促进中小微企业的信用增级。国家应该支持企业层级数据资源的整合，按照攻坚共享互惠互利的原则进行，通过整合一方面扩大数据的覆盖面，达成数据的一致性，提升数据的可靠性和安全性，提升数据的应用价值。另一方面，形成以数据资源为共享的供应链，形成链内的交易成本，促进信用的普及，提升信用的价值。通过有效的数据管理提升企业的核心竞争力和市场信用度，从战略规划设计到战略自信评价，从投入产出测算到经营效益分析，从市场需求调查到产品升级服务换代，都可以应用大数据技术。与此同时必须构建市场参与者共同管理、共同维护市场信用的格局，联合抵制数据造假、信息造假，共同创造良好的信任环境，提升信任社会价值和应用价值，对于守信者给予鼓励，对于失信者给予惩戒。商品定价及手续费等方面，给予守信者优惠，体现信任的价值。谢谢各位！来源：凤凰网（如若侵权，请联系删除）作者简介李礼辉：现任全国人大财经委员会委员，中国银行前行长，协会区块链研究工作组组长。（完）----------分割线----------或长按并识别以上二维码，关注NIFIReview学院网站：www.更多专家观点，尽在NIFI。《借贷宝诚信大数据助力社会征信体系建设》 精选五近日，中国人民银行成立（FinTech）委员会，旨在加强金融科技工作的研究规划和统筹协调。20世纪以来，信息技术在金融业中大量广泛使用，累积了体量庞大的数据和信息，本文通过总结计算机和信息系统的特点，对商业银行在大数据技术条件下实现的精准营销、精细化、低成本管理等传统金融机构难于完成的任务进行描述，并对应用场景、优势与大数据技术在商业银行中的应用对策进行了探讨。近日，中国人民银行成立金融科技（FinTech）委员会，旨在加强金融科技工作的研究规划和统筹协调。随着金融科技在业务层面渗透率的逐步提升，大数据技术在金融机构中的应用日益广阔，对于商业银行如何在金融科技时代使用、提取、管理好大数据的讨论也更加深入。1大数据技术在银行业中应用的前景20世纪以来，信息技术在金融业中的大量广泛使用，使其累积了体量庞大的数据和信息，金融机构当中存储着数以万计的数据，这种情况迫使金融机构必须要考虑如何将这些数据转换为可以创造实际价值的内容，为企业尽可能多的创造利润。然而，这些数据并不是为了分析目的而专门生产，仅仅是随商业活动产生，尽管数量庞大，但难于直接产生价值，因此需要借助大数据挖掘技术进行深度挖掘，使之成为有价值的信息。随着数据收集能力逐步提高，金融企业将形成时间连续、动态变化的面板数据，其中不仅包括用户的交易数据，也包括用户的行为数据。简单的数据搜集和归并对金融企业来说不足以有效利用这些数据，只有对其进行深度挖掘，才可以发现其中的隐性信息并利用其为客户提供更加优质的金融产品和服务。如何对多源数据实现快速高效的海量数据处理？如何应对互联网金融产生的碎片化数据、快速响应需求引发的风险问题？如何充分利用数据分析、挖掘来获取更大的经济效益？是金融企业在进行大数据分析时面对的几大挑战。互联网的发展催生了大数据技术的诞生。在21世纪初，全球网页内容大规模增长，网页内容每日增长速度超百万。截止2001年末，全世界网页个数达50亿个，互联网用户检索有用信息的难度越来越大。谷歌（GOOGLE）等拥有较高搜索引擎技术的公司开始建立搜索系统，其内容覆盖数十亿网页，提高了人们对互联网内容的使用效率，大数据技术由此诞生。由于网页内容当中需要处理的数据包含大量的非结构化内容，传统的搜索技术无法完成检索。谷歌公司提出了以“分布式”为基础的存储和检索系统，包括分布式文件、分布式并行计算和分布式数据库等系统，实现了非结构化数据的检索，并奠定了大数据技术的基础。伴随着互联网产业的崛起，这种创新的海量数据处理技术在电子商务、定向广告、智能推荐、社交网络等方面得到应用，取得巨大的商业成功。这启发全社会开始重新审视数据的巨大价值，金融、电信等拥有大量数据的行业也开始尝试这种新的理念和技术，取得初步成效。与此同时，业界也在不断对谷歌提出的技术体系进行扩展，使之能在更多的场景下使用。2011 年，麦肯锡、世界经济论坛等知名机构对这种数据驱动的创新进行了研究总结，随即兴起了一股大数据热潮。虽然大数据已经成为全社会热议的话题，但到目前为止，“大数据”尚无公认的统一定义。笔者认为，认识大数据，要把握“资源、技术、应用”三个层次。大数据是具有体量大、结构多样、时效强等特征的数据；处理大数据需采用新型计算架构和智能算法等新技术；大数据的应用强调以新的理念应用于辅助决策、发现新的知识，更强调在线闭环的业务流程优化。因此说，大数据不仅“大”，而且“新”，是新资源、新工具和新应用的综合体。现代金融机构当中，数据资产成为其区别于传统金融机构的最大生产要素之一。对于数据资产的管理、运用、挖掘，成为现代银行业加快创新、增强管理能力等业务的最重要工作。大数据挖掘分析决策的主要流程见下图1。银行业海量的数据内容，需要从“数据清理/整合——数据仓库——数据选择——数据挖掘——模式评价——知识”多次的循环反复，才有可能达到的效果。银行业监管机构对于数据管理和监测的要求也在不断提高，金融监管部门在多个指导文件中指出“加快银行信息资源的集中，实现数据视图在全行范围的共享，充分利用数据仓库和数据挖掘技术，实现、财务绩效管理、风险管理和客户关系管理等主题应用，建立面向主题、面向市场、面向决策、满足内部管理及外部政策要求的银行管理信息系统建设”。“大中型银行要把数据治理作为重要的制度性建设与基础性工作，加强组织保障、制度保障与流程保障，有序推进、重点强化；统一数据标准，提高数据质量，深化数据应用，有效支撑银行业务发展，有效提升银行管理水平。” “十二五”末期，大部分银行均开始着力解决数据质量较差的问题，开始加强数据管理、管控，提高数据信息质量，采用数据挖掘和大数据技术深层利用、提炼数据以提升经营管控效能。大数据技术的产生本身就有其强烈的应用需求背景，它从一开始就是面向应用的。数据挖掘技术在决策支持方面有着广泛的市场前景，并可用于业务管理方应用，是实现CRM和BI的重要技术手段之一。具体涉及商业化应用的有数据挖掘技术中的数据库营销（Database Marketing）、客户群体划分（CustomerSegmentation Classification）、背景分析（ProfileAnalysis）、交叉销售（Cross-selling）等市场分析行为，以及客户流失分析(ChurnAnalysis)、客户信用评分(Credit Scoring)、甄别 (Fraud Detection)等应用手段。目前，诸多商业领域（银行、保险、证券、超级市场、电信等）均有大数据技术成功应用的案例。在金融机构中，由于其除了提供储蓄、和之外，保险、股票、等也是其重要业务。因此，大数据技术和数据挖掘技术在金融业中的主要运用有：1.数据分析和设计构造的数据仓库；2.特征数据变量选择、关联属性相关数据用于预测客户信用状况；3.聚类、分类分析识别目标客户和市场；4.数据可视化过程及归并、聚类分析甄别等金融犯罪行为。将大数据技术应用于金融业不仅是技术发展的需要，也是金融业提高自身盈利能力的需要。在当前“以客户为中心、以市场为导向”的激烈竞争时代，在各机构准备“二次转型”的改革进程中，要想提高核心竞争能力、防范业务风险、提高业务分析数据的时效性及准确性，就必须懂得如何利用现代管理信息系统进行综合分析，挖掘客户的潜在价值，利用有价值的信息改进服务手段，运用数据挖掘技术实现职能化的决策支持功能管理。一直以来，金融行业对数据的重视程度非常高。随着移动互联网发展，各种金融业务和服务的多样化和金融市场的整体规模扩大。对于大数据带来的主要业务价值，参加调研的金融企业表示，大数据的价值是他们可以根据商业分析实现更加智能的业务决策，让决策的制定更加理性化和有根据。依靠有前瞻性的决策，实现生产过程中资源更优化的分配，能够根据市场变化迅速做出调整，提高用户体验以及资金周转率，从而获取更高的利润。2大数据技术在银行业中的主要应用场景（一）大数据时代下银行的精准营销按照单个客户个性化的营销方案和沟通服务体系，金融机构依照信息化技术手段可以建立起精确的营销方案以实现对个人客户的精准营销（Precision Marketing）。这种建立在精准定位基础之上的营销活动，包含着对个体的关注和差异化的认同，可以最大限度地摊平企业的成本。精准营销对于每一位金融客户的兴趣、爱好、购买能力均可以做出预测和判断，根据综合化的评分向顾客推荐金融服务及产品，以保障推荐产品在其财力范围和兴趣半径之内。精准营销的基本理念如图2所示：传统银行业当中，认识产品、产生兴趣、付款购买三个环节是在购买过程当中必然出现的环节。由于在认知产品的过程当中，消费者会通过网络、私人渠道进行检索，对产品信息、类别进行了解以确定其购买信息，在此过程当中产生的搜索数据便可以定位消费者的收入水平、兴趣和爱好，企业借助分布式存储和云计算深度挖掘这一系列关于该类消费者的信息，形成完整的客户关系系统（CRM系统），从而设计出各种序列的营销方案，推送给消费者，实现精准化营销。（二）大数据时代下银行的精细化管理大宗交易数据是传统银行最为重视的业务内容，由于受制于银行较弱的数据处理能力，体量庞大、细节更多的精细化交易数据无法得到有效处理。例如，传统银行经营模式之下，商业银行仅能记录每次的银行卡消费信息，却无法实现实时的消费信息反馈，归集整理；在存款、管控过程当中，银行也对于对实施有效的风险管控。一般的商业银行在记录了客户消费和挑选产品的数据后，亦没有利用好这些并不是为商业银行经营活动（、）而产生的数据。顾客的每笔投资和消费都被记录分析之后，运用数据挖掘技术将产生信息化决策，有助于提升用户体验，精细化管理水平将不断提高。（三）大数据时代银行的低成本管理传统银行业中的信息数据是手工化产生的，容易产生错误。特别是在信贷活动过程当中，对于银行客户信息在记录过程中产生的错误将会给银行经营的有效性造成损失，这种传统的手工信息处理方式效率低下、准确度差、成本高。在商业银行的当中，银行需要对客户的个人信息、财务状况和抵押品等内容进行，信息获取的成本较高。但在大数据时代，商业银行对客户信息的采录过程完全自动，通过客户自填、自报，收录客户的个人信息，从而更加精确地了解到客户的实际情况，降低人工处理成本，提高办事效率。对于个体、小微层面的关注将有效解决长期以来困扰中国企业的“小微融资难”问题。（四）大数据时代的集中化管理商业银行的传统业务模式当中，跨地区、跨国经营成本极高，商业银行不仅要承担开设实体机构的成本，还要承担与代理行之间产生的摩擦经营成本。在大数据技术的帮助之下，商业银行总部机构将可以更加便捷地获取更多有价值的信息，不仅局限于当地的分支机构，跨越了地域、时空限制。对各个条线的集约化管理，使得银行总部的经营权利更加集中，分支行的执行功能将被强化，银行管理职责、风控策略将被集中于总行层面，有助于进一步提高机构总体执行力，避免上传下达过程当中的摩擦成本。3大数据技术在银行业应用中的主要优势与难题经济社会的三个重要组成要素：产品、信息、资金渗透于互联网时代的诸多环节，互联网时代的激烈竞争当中，电商、银行、物流三大类别企业代表着三种要素的重要占有者，三者都希望成为主宰着三种要素的利益获得者。虽然在互联网技术、平台层面商业银行有所落后，但从长期发展趋势来看，商业银行具有重要的优势同时也存在着诸多困难，主要包括以下几个方面：（一）商业银行的信息与人才优势商业银行不仅掌握着大量资金，而且在信息搜集方面也拥有独特优势，不管是甄别优、劣客户进行授信贷款，还是金融服务用户交易活动留下的交易痕迹都是其重要数据资产。尤其是商业银行的信息化建设也居于各行业前列，信息处理与建设已经根植入商业银行的“思维”。商业银行不仅有信息化建设的意愿，而且具备建设优质信息化系统的条件。特别是在2000年之后，中国的商业银行提出建立数据集市的思路。各大商业银行纷纷建立了数据中心和备份中心，提高了数据的存储利用效率和风险防控能力。另外，由于在贷款和金融业务开办之前，各自然人都需要在商业银行开户并填写个人基本信息，社会上的资金划转要以商业银行为媒介，因此商业银行有着广泛的渠道获取客户信息和资金流信息，同时POS机和ATM也可以获取个人的消费信息。多年的积累，使商业银行已形成海量的信息数据库，其结构化程度优于电商等企业。中国的商业银行均设有科技开发中心、数据测试和收集中心以便于商业银行开发拥有自主知识产权的个性化业务、功能。在二十世纪初提出的建立数据集中项目过程当中，商业银行累积了大量建设复杂数据信息系统的经验，涉及软件开发、数据仓储等具体实操项目，这些项目锻炼了商业银行的科技开发队伍，为商业银行积累了许多软件开发、管理人才。金融人才和信息科技人才的结合是商业银行构建有效物流、信息流的重要基础保障。（二）商业银行的资金与制度优势商业银行的利润率普遍较高，近几年来的业绩增长较快，许多商业银行的盈利能力开始超过国外商业银行。因此，商业银行内部拥有充足的资金，有利于商业银行建立大规模的资金、物流、信息流操作系统。资金优势使商业银行在构建三网融合过程当中可以建立先进的数据操作系统、存储系统和计算系统，有利于大数据技术的发展和应用。中国的商业银行一方面自负盈亏，另一方面与政策存在着千丝万缕的联系。我国的商业银行牌照较难获得，电商和物流商的资格相对都比较简单。我国大型商业银行已基本实现经营，全国十五家上市银行资产占到中国商业银行的60%以上，其经营管理经验、理念、方式、方法都强于电商和物流企业，容易形成跨界、跨区域经营。（三）商业银行大数据应用的难题在利用大数据帮助商业银行进行问题解决的同时，信贷客户个人信息保护、隐私保护的边际在哪里，客户的哪些数据可以收集，可以通过什么样的方式收集？个人数据是不是可以全部收集，收集在一起引起的副作用也要考虑。例如：美国有法律规范禁止教育部门的数据与移民局数据联通，移民局不得利用教育部门数据来查获非法移民，目的是为了防止这些移民由于害怕移民局而不将儿童送去上学，如果存在大量的失学青年可能会对美国社会的安定和未来不利。哪些数据可以收集？是否可以追踪公司高管个人的信息？这些问题均涉及到道德与法律层次的重要问题。数据资产的合理利用也需规范，数据结果能用于哪些方面，是否会违背非歧视原则？在证券交易与商业银行数据应用过程中必然涉及到方方面面的内容亟待解决。另外更大规模的数字化对于资本市场、信贷市场的长远影响究竟如何？对各种参与者都是公平的吗？对于商业银行的存在本质是有益的吗？以上种种问题，只是冰山一角，大数据对社会、对金融、对个人的影响还需细致分析和推演，需制定在金融领域的数据收集、数据分析和利用规则，制定底线。4大数据技术在银行业应用中的对策建议商业银行应当继续使用大数据和数据挖掘技术及时、准确、全面地掌握自身、数量及分布、头寸调度、信贷情况，提供给客户安全、可靠及强有力的技术支撑。数据仓库、大数据、数据集市通过深度挖掘可以获得“深度效益”；同时，大数据技术还搜集了大量的商户、用户资料，可以为开发新的产品、业务及综合化服务，让银行在不同的平台、层面上为用户提供异质化业务变得更加容易，而且为商业银行的经营管理决策提供了支持与依据，让商业银行可以随时根据与自已有历史经验往来的商户数据信息推断出客户的信用状况，有助于银行风险的防范。随着各种新技术的发展，大数据与数据挖掘技术也随研究的深入而不断进步，以后将更加便捷、有效地应用于未来的实践当中去，结合新的理论、技术和模型评价方法，以增加数据挖掘的有效性，进一步提高数据分析工具的实用性。数据挖掘在未来商业银行中的研究焦点和需要进一步开展的工作在于以下几个方面。（一）完善商业银行信息系统总体架构设计传统商业银行的数据应用信息系统搜集与保存系统在大数据应用环境背景下仍需进一步完善，本文根据商业银行大数据的业务基本需求和监部部门的监管要求，结合我国金融机构当前的实际情况，采用企业级分层架构思想，构建出如图3所示的金融机构大数据信息系统体系架构图：该大数据系统体系结构的特点包括：1.层次化清晰。系统共分为应用层、服务层、网络层和数据层，在系统体系结构中，每层将具有相同服务功能的部分封装在一起，相邻层之间调用服务；2.在传统三层网络体系结构的基础上，该体系结构加入了网络层，通过金融机构专用网络将服务层和数据层相连接，并设置了防火墙，充分保证金融机构业务数据的安全性；3.各个商业金融机构可以通过金融机构专用网络共享数据库信息，同时各监管部门与业务条线可以实时查看银行经营业务数据，提高业务开展效率与监管可行性。（二）加强数据挖掘应用系统和算法测试的研究不断重视数据挖掘技术的实际应用。尽管国内关于大数据技术和数据挖掘理论对算法模型的研究较多，但实际应用案例和算法应用改进案例却比较少，缺乏可以借鉴的经验数据。如何引入国外的先进经验、技术，改进算法的性能并进行有效性测试，检验算法合理性和功能系统的稳定性？结合多种数据挖掘算法实现，提高数据挖掘的效率和技术功效仍是亟待解决的问题。（三）加强传统数据与非结构化数据挖掘过程中的可视化方法的研究加强人机交互，可以把用户需要解决的问题方便地转化为数据挖掘技术人员能够理解并解决的问题，然后将结果以更直接的表现形式被用户理解。完善解释机制，将各种算法的研究趋向于简单化和易于理解。从多媒体数据库中发现有意义的模式，包括对文本数据、图形数据、音频数据以及超文本数据的挖掘等。基于内容的检索和相似度搜索、概化和多维分析、分类和预测分析对复杂数据进行挖掘，使数据挖掘技术发展的整体趋势由处理简单的挖掘问题逐步到解决复杂的挖掘问题。（四）加强对数据挖掘结果的有效性研究用科学的方法加以评估。目前许多算法所花费的时间很短，但其挖掘结果的数据却远远超出了可理解的范围。随着信息技术的高速发展，今后的算法研究需要集中在挖掘结果的有效性上，便于用户快速得到自己所需要的、有价值的信息。包括对算法的动态维护、基于约束的挖掘算法和提高算法的可伸缩性等都将是主要的研究方向。参考文献：[1]薛冬辉,大数据时代下的物流、信息流、资金流融合——基于商业银行视角[J].物流技术,2014(1)[2]中国工商银行.大数据时代下的三流融合——基于商业银行的视角[R].银,2013(8).[3]《中国金融业“十三五” 信息化建设规划》[4]《中国银行业信息科技“十三五”发展规划监管指导意见》[5]易叔贤. 省会中心支行信息科技“十三五”规划探索[J]. 金融电子化,-85.[6]宋真真. 基层央行信息化“十三五”发展规划思考[J]. 金融电子化,-84.[7]工信部电信研究院大数据白皮书（2015年）[8]工信部电信研究院大数据白皮书（2015年）来源：未央网作者：李虹含未央精选行业时事北京将关闭全部发文表态：无合法依据英国发布和警告 摩根大通CEO炮轰主犯被判无期徒刑 拉卡拉审核被迫中止案例分析Hippo Insurance：用技术简化房屋服务Nova Credit：提供移民在原国家的信用报告Random Forest Capital：利用机器学习对每笔贷款进行再定价十一贝：人工智能驱动下的整体解决方案监管动态传北京约谈 发布清理整治工作要求上海网贷145条整改认定细则传出 禁止关联方融资中国互金协会发布P2P存管规范征求意见稿央行：ICO属非法公开融资，各类代币发行融资活动应当立即停止深度观察史上最大征信泄露，Equifax深陷危机，中国同行怕了吗？P2P负责人亲述：未盈利的平台恐难熬过整改期P2P想要备案 为何推动起来会如此艰难？互金从业者，如何识别并避免法律风险？活动荐书《全球互联网金融商业模式：格局与发展》，你拿到手了吗？：全阵容45位嘉宾观点集锦未央海外游学计划启动！英国金融科技之旅等你报名【GELP荐书】这是属于父辈的故事清华大学五道口金融学院互联网实验室成立于2012年4月，是中国第一家专注于互联网金融领域研究的科研机构。专业研究 | 商业模式 o 政策研究 o 行业分析内容平台 | 未央网 o 互联网金融微信公众号iefinance创业教育 | 清华大学中国创业者训练营 o 全球创业领袖项目（报名中！点击查看详情）网站：未央网 免责声明：转载内容仅供读者参考。如您认为本公众号的内容对您的知识产权造成了侵权，请立即告知，我们将在第一时间核实并处理。WeMedia（自媒体联盟）成员，其联盟关注人群超千万《借贷宝诚信大数据助力社会征信体系建设》 精选六就在近日，有个提振人心的消息！中宣部、最高法、银监会下发了关于创建完善失信被执行人曝光平台的通知。这意味着，“”们今后将更加难以遁形。在政府的重拳出击下，征信系统正加速完善。而对于迅速成长起来的P2P而言，征信却几乎是空白。一方面，央行征信中心的数据还只是提供给金融机构，大量P2P平台并不能直接获得相关征信报告。另一方面，P2P属于普惠金融，服务的对象是那些得不到金融服务的群体，而没有金融服务，就没有借贷记录。据此前的公开数据，截止2016年9月,人民银行个人征信系统共有2927家接入机构,收录自然人数8.99亿,其中4.12亿人有信贷业务记录。而中国人口截止到2015年有13.75亿人，这意味着有将近9亿人没有信贷业务记录。所以，对于P2P平台而言，征信更大的作用可能在于，如果提供的征信记录不佳，可以作为不予通过的判断依据。但P2P平台对的风险管理是举足轻重的。如果不依赖于征信，平台又该如何把控风险呢？实际上，除了征信中最直接体现还款意愿和能力的借贷记录，还有其它维度可以考量资产优劣。比如，自然人借款人的电商数据、社交数据、公积金数据、运营商数据等。而这些数据，正在民营企业的主推下，逐渐形成新的个人征信系统。2015年1月，央行下发了《做好个人征信业务准备工作的通知》，8家民营企业先后涉足个人征信系统，这里面包括掌握居民水电气、固话、宽带等缴费业务数据的拉卡拉，也有拥有庞大社交数据的腾讯，以及集购物数据大成的阿里。之所以开始放开个人征信业务，出于多方面考量。央行的整合能力固然强势，可以体现较为全面的政府系统信息，包括个人与配偶申请的所有、贷款记录、欠税记录、强制执行记录、民事判决记录、行政处罚记录等等，但在这些政府或国有系统之外的信息，比如个人消费行为数据，央行却没有。而阿里等互联网大成者则正拥有海量数据。比如，每天发生在腾讯平台上的数据量已远远超过了金融机构和社会上的信息量。央行征信记录还未覆盖的群体——没有过借贷行为、没申请过的人,学生群体、蓝领工人、个体户、自由职业者等,可能恰恰是活跃的网民,可以通过互联网上的行为轨迹,利用大数据分析评估其。而蚂蚁金服旗下的子公司，也有着非常广泛的信用数据来源，相当于5000个国家图书馆的数据总量，其中包含了用户网购、还款、转账以及个人信息等方方面面数据。这些数据，都是此前官方所无法涵盖的。随着中国的个人征信市场形成以央行为首、多家民营机构并存的格局，个人征信数据维度也全面扩充，丰富了的算法。目前，8家民营企业中，芝麻信用的步子迈得较快，已经被应用到很多领域，包括一些P2P网贷平台，但还远未到普及的程度。如果能够进一步发展，对于防范互联网金融风险必然利好。那么有朋友又要问了，说了这么多，万一我遇上了老赖，我到底该怎么做，才在充分保障自己合法权益的同时，又能做到合法合规呢？请看下文：？▼，您的理财首选▼/扫描二维码关注更多精彩《借贷宝诚信大数据助力社会征信体系建设》 精选七01北京、深圳、广州等地互联网金融协会纷纷发文约束网贷平台9月29日，深圳市互联网金融协会率先发布了全国首个地方性网贷平台退出规范文件，要求P2P网贷平台退出行业后遵循三个“不可”原则——网贷机构经营地址不可搬迁，平台网站不可关闭，平台的高级管理人员不可失联。除了深圳，北京、广州等地的互联网金融协会也于近期发布重要文件。9月30日晚间，北京市互联网金融行业协会发布通知，表示坚决打击“”模式。10月9日，广州互联网金融协会也发布征求意见稿，要求互联网金融企业应设立首席风险官，负责对公司运行过程的及对合法合规性进行审议、督查和检查。此外，广州互联网金融协会还于同日要求旗下网贷会员单位填写该协会制定的四大类信息披露表格，并于10月25日前报送至协会信息披露邮箱，且此后须按月、季度、年度报送相关表格。02印度发布 美国重拳整治发薪贷、车贷和“气球贷”10月4日，印度储备银行（RBI，印度央行）发布了P2P监管指引，该指引规定了印度P2P的监管机制、牌照申请的条件和流程、营业范围、运营规范、资金转移机制、信用信息报送机制、争议解决机制、信息科技机制、数据安全机制、商业可持续计划、信息披露和报告机制等方面的内容。10月5日，美国消费者金融保护局（CFPB）出台新规，要求评估借款人在借款期间和付款额最大的那次分期后的30天内是否有能力支付基本的生活开支和偿还主要的金融债务，这一限制针对的是能调用借款人支票或预支账户的年在36%以上的短期借款、气球贷或。此外，从事上述业务的银行、信贷协会、非银机构和这些机构的服务商，不管其持有州的何种牌照，也不管它们是不是在线上经营、有没有实体网点，都受新规规制。03日本颁发11张 IMF总裁称央行应对虚拟货币持开放态度近日消息，包括BitFlyer在内的11家获得日本金融厅（FSA）颁发的首批所运营许可，另外17家数字货币运营商则正在接受审核。除了日本，迪拜也正式推出一种名为“emCash”的加密货币，用于支付政府和非政府服务费用；南太平洋岛国瓦努阿图的项目将开放，花费43.64个即可通过投资移民购买瓦努阿图的国籍。瑞典强制执行局还于近期从瑞典一家公司收取了0.6个比特币的债务。对于虚拟货币，9月29日，IMF总裁拉加德在一次活动中称虚拟货币目前并未威胁法币和央行，“拒不接受虚拟货币可能并非明智之举”，央行决策者应该对新的创意和需求持开放态度。麦格理亚太证券策略总监Viktor Shvets则表示，“，也不是诈骗。整个现代金融体系才是。”他认为，即便反映了极端的行为，其依靠的技术仍然是持久的，而包括在内的全球规模达到500万亿美元，几乎是全球GDP的500%。04俄罗斯总统普京、央行姚前、万事达总裁“声讨”比特币10月12日，在2017年国际电联焦点组（ITU-T FG-DFC）第一次法定数字货币标准化研讨会上，中国人民银行姚前发表演讲表示，目前来看以投机因素居多，无价值锚定。“在现代日益复杂的信用经济，若以比特币为货币，无疑是场灾难。”姚前还指出，法定数字货币以国家信用为价值支撑，有价值锚定，能够有效发挥货币功能，且法定信用创造功能，从而对经济有实质作用，这些是无法比拟的优势。此外，法定数字货币还具有稳定货币价值功能。俄罗斯总统普京10日在一场会议上表示，使用加密货币存在严重风险，会给许多犯罪行为创造条件，为了防范虚拟货币带来的风险，应该建立一个监管体系。万事达卡公司首任印度籍总裁兼首席执行官Ajay Banga也于近期表示没有政府支持的数字货币均是“垃圾”。05美国、澳大利亚、瑞士、香港等地加强对ICO的监管9月30日，美国证券交易委员会（SEC）宣布，对Maksim Zaslavskiy及其设立的两家公司发起民事诉讼，认为其在ICO中误导并欺诈，出售未经登记注册的证券资产。继英国、美国、中国、韩国等国家先后对ICO（首次代币发行）进行严格监管后，澳大利亚、瑞士、中国香港等地也对ICO活动采取了行动。澳大利亚证券与投资委员会（ASIC）对那些考虑启动ICO的企业颁布了监管指导方针，并将代币出售归类到一般澳大利亚消费者法进行管理，而提供金融产品的ICO将会受到该国《企业法》的监管。瑞士金融市场监督管理局则于近日发布指导文件称正在展开对若干涉及ICO的案件进行调查，以确认它们是否有违监管规定。（SFC）也表示，无论身处于哪个国家或地区，只要在香港参与ICO活动都必须进行登记，并由SFC发证，基于此，香港主要的加密货币交易所Gatecoin正在采取合规审核以确保在其交易所上线的代币的合法性。06深圳率先设立金融科技专项奖 欧盟委员会支持Fintech企业获取数据日，深圳市印发了《深圳市扶持金融业发展若干措施》，提到要充分发挥“金融创新奖和金融科技专项奖”的创新激励作用。据了解，金融创新奖，每年对金融产品和服务创新活动成果显著的金融企业、及有关人员给予表彰和奖励，年度奖金总额控制在1950万元以内；金融科技（Fintech）专项奖，重点奖励在区块链、数字货币、金融大数据运用等领域的优秀项目，年度奖励额度控制在600万元以内。金融科技专项奖的设置在全国尚属首次。在对金融科技提供支持方面，近日，欧盟反垄断部门就荷兰和波兰银行协会及其成员阻碍金融科技企业获取消费者账户数据一事发起调查。据悉，欧盟委员会一直致力于推动本地区金融科技产业发展，因此，委员会要求银行需在必要情况下向金融科技企业开放消费者数据。07央行从2018年起对普惠金融实施定向政策9月30日消息，中国人民银行（央行）决定从2018年起对普惠金融实施定向降准政策：为支持金融机构发展，聚焦单户授信500万元以下的小微企业贷款、个体工商户和小微企业主经营性贷款，以及农户生产经营、创业担保、建档立卡贫困人口、助学等贷款，统一对上述贷款增量或余额占全部贷款增量或余额达到一定比例的商业银行实施定向降准政策。央行有关负责人表示，对普惠金融实施定向降准政策并不改变稳健货币政策的总体取向。10月9日，福建省人民政府也发布了《关于福建省的实施意见》，并确定了推进普惠金融发展7方面22条具体措施。08三部门要求各地在年底前搭建完成省级失信被执行人曝光平台近日，中共中央宣传部、最高人民法院、中国银行业监督管理委员会联合下发关于创建完善失信被执行人曝光平台的通知。通知要求，各地各有关部门要在2017年年底前搭建完成省级的失信被执行人曝光平台，在两年内将平台建设成为当地家喻户晓的信用平台和执行名片。有条件的市县级有关单位，也要探索搭建本级失信被执行人曝光平台。要坚持以惩戒失信、褒扬诚信为核心，切实发挥曝光平台的查询失信被执行人名单、曝光失信被执行人信息、宣传信用惩戒、风险管控等多种功能，将平台建设成惩戒失信被执行人的重要抓手，人民群众了解、参与、监督执行工作的重要媒介。09支付宝上线信用租房平台 银联跟进10月10日，支付宝宣布上线信用租房平台，在上海、北京、深圳、杭州、南京、成都、西安、郑州这8个城市率先推广信用租房，有超过100万间公寓将正式入驻支付宝。不同于付三押一这种租房时最常见的付款方式，芝麻信用分超过650分通过支付宝APP租公寓，可以免押金、房租可以月付。一天之后，中国银联宣布与沈阳市房产局签署住房租赁服务平台合作协议，共同推动住房租赁市场建设，通过建立住房租赁金融服务体系，以金融服务、信用体系、内容权益、综合支付为亮点，服务于各地政府住房租赁平台，满足租赁各参与方的实际需求。有业内人士认为，除了商业考量之外，这次“英雄所见略同”的背后还有一个重大变化：政府正在力推住房租赁市场。10身处“扎心文案”风暴 蚂蚁财富遭中基协点名9月28日中午，一条以“支付宝新文案，太狠了！”为名的文章风靡微信朋友圈，该文章称，近日支付宝联合16家，推出了一组“年纪越大，越没有人会原谅你的穷”的扎心海报文案。对此，9月28日下午，支付宝回应称该组广告并非支付宝的广告，支付宝品牌从未参与任何策划、制作、发布，支付宝已经要求相关方删除广告并消除影响。9月29日晚间，中国微信对这起蚂蚁财富“负能量文案”事件进行了点评。协会称，“近日，蚂蚁财富发布的一篇文案，以不适当的方式传达理财观念，引起较大社会反响；基金行业宣传与要始终保持高度的专业性和行业道德要求，可以活泼多样但不能任性发挥，不能等同于一般的商品营销。” 附未央今日播报（日）：01深圳、江苏金融办加挂“监管局”牌子10月10日，深圳召开全市金融工作会议，决定在市金融办加挂地方金融监管局牌子，对当前相对分散的地方金融监管职能进行整合，进一步分离发展和监管职能，补齐监管短板，切实履行好中央交由地方负责的各类金融机构，如小额贷款公司、、交易场所等监管和风险处置职责。9月底，江苏省政府也明确将江苏省金融工作办公室，由省政府直属事业单位调整为省政府直属机构，机构规格为正厅级，挂地方金融监管局牌子。除了深圳和江苏，在此之前，北京、上海以及山东等地已经成立了金融监管局。来源：零壹财经02探寻法定数字货币解决方案 国际电联第一次焦点组会议举办面对数字金融服务面临的挑战、法定货币发行的诸多不确定性，以及数字货币对宏观经济和普惠金融的影响，探寻法定解决方案提上日程。10月12日~13日，2017年国际电联法定数字货币焦点组（ITU-T FG-DFC）第一次法定数字货币标准化研讨会暨第一次焦点组工作会议在中国社会科学院召开。此次会议邀请了来自全球40多个国家的专家、学者及相关企业，主要为了调查了解不同的平台及其特性，并与来自各行业利益攸关方合作，共同探讨法定数字货币的需求，以及法定数字货币生态系统中各方面临的政策和监管挑战、国际状况及模式、数字货币的安全性、兼容性及标准化等一系列问题。来源：第一财经03：若以比特币为货币无疑是场灾难在10月12日国际电联第一次法定数字货币焦点组工作会议上，中国人民银行所长姚前发表演讲表示，来源目前来看以投机因素居多，无价值锚定。“在现代日益复杂的信用经济，若以比特币为货币，无疑是场灾难。”姚前说。除了被大量用于投机以及犯罪的风险隐患外，姚前论证了比特币因其自身内在缺陷，“盛名之下其实难副”，难以成为真正货币。姚前还指出，法定数字货币以国家信用为价值支撑，有价值锚定，能够有效发挥货币功能，且法定数字货币有信用创造功能，从而对经济有实质作用，这些是私人数字货币无法比拟的优势。此外，法定数字货币还具有稳定货币价值功能。姚前从四个维度对法定内涵进行了界定和剖析：首先，法定数字货币在价值上是信用货币，其次技术上看是加密货币，再次实现上是算法货币，最后应用场景上则是智能货币。“我们希望的法定数字货币应具备全新的品质，必将超越现有的电子支付工具，无论是私人数字货币还是电子货币。” 姚前说。来源：第一财经04银监会严查挪用，通道受阻人民网10月12日消息，日前，银监会审慎规制局局长肖远企在“今年以来银行业运行及监管情况”通报会上指出，监管层将严厉严查挪用消费贷款资金，防范房地产泡沫风险。随后，监管部门启动了针对个人消费贷和经营贷资金违规进入房地产市场等乱象的排查和打击，部分银行也对信用卡在房地产类商户消费时进行了额度限制。专家表示，通过凑首付的还款人，短期还款压力较大，极易造成，影响个人征信。并且，一旦被银行发现贷款资金流入房地产，可能会降低额度，得不偿失。来源：人民网05支付宝和银联先后杀入，住房租赁市场争夺战开打！十一长假刚过，支付宝就让市场炸了锅，宣布上线租房平台，超过100万间公寓将入驻支付宝，在上海、北京、深圳、杭州等8个城市率先推广信用租房。支付宝表示，未来将陆续开通更多城市的租赁房源，还将与地方政府深度合作，输出技术服务能力。一天之后，中国银联宣布与沈阳市房产局签署住房租赁服务平台合作协议，共同推动住房租赁市场建设。中国银联表示，通过建立住房租赁金融服务体系，以金融服务、信用体系、内容权益、综合支付为亮点，服务于各地政府住房租赁平台，满足租赁各参与方的实际需求。除了商业考量之外，这次“英雄所见略同”的背后还有一个重大变化：政府正在力推住房租赁市场。记者获悉，国庆节前银联就跟沈阳市房产局低调签完协议。银联内部已协调资源，成立专门团队服务这项工作。试点城市所在的分公司也在全力推进相关工作，并计划年内与12个试点城市完成合作协议签署。来源：上海证券报06曝完成域名备案 将启用作为官网近日消息，网联刚刚完成了域名的备案工作，并拿到了备案号：京ICP备号。即将正式启用作为其官方网站。在此之前，网联通过域名交易获得了的所有权。中国支付网获得的百度快照信息显示，彼时该域名卖家叫价20950美元，等价于约13.7万元人民币。网联接手此域名后即用于自己的职工邮箱系统，早在6月份，网联在西安电子科技大学发布过一则信息，当时网联公司使用的简历投递邮箱后缀正是。随后的两个月，网联逐渐走向台前，并开展了多次培训和交流，所留联系方式均为此域名后缀的邮箱。邮箱页面显示，网联邮箱的供应商为Coremail广东盈世公司，大名鼎鼎的网易邮箱底层也采用该公司的方案。来源：中国支付网07IBM和超级账本身份（DIF）IBM和超级账本已经与身份基金会（DIF）签署协议，正式加入该联盟。去中心化身份基金会（DIF）成立于今年早些时候，是一个致力于提高基于的身份系统互操作性和标准的联盟。除了新加入的这两家重量级企业，去中心化身份基金会还有一大批成员，包括像微软、埃森哲这样的大企业，Civic与Gem等创业公司以及一些开源项目，如uPort和Sovrin等。去中心化身份基金会表示：“要实现这种自主权，需要创建可互操作的生态系统所必需的基本原则，协议和工具。” 为了实现这一目标，该组织正在制定一系列用于构建区块链的细则和实施参考，如个人数据存储和去中心化标识符。来源： COIN DESK 作者：未央研究来源：未央网未央精选行业时事北京将关闭全部所互金协会发文表态：比特币平台无合法依据英国发布ICO和数字货币风险警告 摩根大通CEO炮轰数字货币e租宝主犯丁宁被判无期徒刑 拉卡拉IPO审核被迫中止案例分析Hippo Insurance：用技术简化房屋保险购买服务Nova Credit：提供移民在原国家的信用报告Random Forest Capital：利用机器学习对每笔贷款进行再定价十一贝：人工智能驱动下的保险行业整体解决方案监管动态传北京约谈台 发布所清理整治工作要求上海网贷145条整改认定细则传出 禁止关联方融资中国互金协会发布P2P存管规范征求意见稿央行：ICO属非法公开融资，各类代币发行融资活动应当立即停止深度观察史上最大征信泄露，Equifax深陷危机，中国同行怕了吗？P2P负责人亲述：未盈利的平台恐难熬过整改期P2P网贷平台想要备案 为何推动起来会如此艰难？互金从业者，如何识别并避免法律风险？活动荐书《全球互联网金融商业模式：格局与发展》，你拿到手了吗？清华五道口全球金融论坛：全阵容45位嘉宾观点集锦未央海外游学计划启动！英国金融科技之旅等你报名【GELP荐书】这是属于父辈的故事清华大学五道口金融学院互联网实验室成立于2012年4月，是中国第一家专注于互联网金融领域研究的科研机构。专业研究 | 商业模式 o 政策研究 o 行业分析内容平台 | 未央网 o 互联网金融微信公众号iefinance创业教育 | 清华大学中国创业者训练营 o 全球创业领袖项目（报名中！点击查看详情）网站：未央网 免责声明：转载内容仅供读者参考。如您认为本公众号的内容对您的知识产权造成了侵权，请立即告知，我们将在第一时间核实并处理。WeMedia（自媒体联盟）成员，其联盟关注人群超千万《借贷宝诚信大数据助力社会征信体系建设》 精选八据国家发改委网站消息，国家发改委财政金融司副司长陈洪宛10月31日介绍，在“双11”前后，将发布电子商务领域，发布《电子商务领域信用风险“双11”预警报告》和《“双11”网络促销活动期间消费信用评估报告》。资料图：一辆满载包裹的快递配送车。 张云 摄国家发展改革委日前召开“双11”电子商务领域信用建设工作媒体通气会。发改委财政金融司副司长陈洪宛介绍，发改委作为社会信用体系建设部际联席会议牵头单位之一，协调有关部门大力推进社会信用体系建设取得积极成效。表现在以下方面：一是全面实施统一社会信用代码制度，截至目前，存量代码转换率达99.5%，存量证照换发率达71.5%。二是建立全国信用信息共享平台，归集信用信息量107亿条，联通42个部门和所有省区市。三是开通“信用中国”网站，向社会公众提供“一站式”的查询服务，公开各类信息1.4亿多条，日访问量突破600万人次。四是会同有关部门签署失合惩戒合作备忘录24个、守信联合激励合作备忘录4个，制定联合奖惩措施100多项，初步建立起“发起—响应—反馈”机制。五是《信用法》《公共信用信息管理条例》《统一社会信用代码管理办法》立法研究全面展开，地方信用立法工作加速推进，现已有陕西、湖北、上海、河北、浙江等5省市出台了地方性法规。六是组建全国社会信用标准技术委员会，已出台相关国家标准26个。他指出，当前，国家发改委正会同中央网信办、工信部、公安部、商务部、工商总局、质检总局、海关总署等部门开展电子商务领域严重失信问题专项治理工作。在“双11”前后，将发布电子商务领域黑名单，发布《电子商务领域信用风险“双11”预警报告》和《“双11”网络促销活动期间消费信用评估报告》，指导中国互联网协会和“反”联盟成员企业开展“反炒信、树诚信”活动，组织第三方机构对“双11”活动期间各主要电商平台的相关承诺兑现情况进行数据跟踪与测评分析，委托信用服务机构在产品质量、产品销售与服务、产品价格、物流服务等各环节开展信用监测，完善电子商务领域信用记录。国家信息中心副主任周民介绍了电子商务领域严重失信黑名单有关情况。在全国信用信息共享平台上有关部门共享的黑名单信息中，经分析比对，共梳理出电子商务黑名单企业6440家，其中首批500家已在“信用中国”网站公布。原标题：《发改委：“双11”前后将发布电子商务领域黑名单》来源：中国新闻网您想更加便捷的理财吗？扫描下方二维码即可！欢迎您关注服务号！随时随地 掌上理财微信号：xintouzaixianfuwu长按可识别上图中二维码《借贷宝诚信大数据助力社会征信体系建设》 精选九近段时间，随着趣店、、等三家互联网金融公司先后赴美上市，这一互联网金融业态模式，正在成为时下的互金热点。有分析称，中国目前现金贷平台已多达上万家，行业进入爆炸发展的黄金时代。不过，对于现金贷，业内却有两种极为对立的观点，一批坚决不碰现金贷，认为商业模式“原罪太重”；而另一帮创业者，却趋之若鹜，纷纷转型现金贷，生怕错过了一波红利。为什么会形成两种截然不同而对立的观点？现金贷和P2P网贷一样，它们都是在信息技术推动下，应市场需求而生，本身无好坏之分，关键看从业者如何去做。但在中国几乎一切都在“向钱看”的商业化浪潮中，现金贷的发展也是泥沙俱下。有诚实的经营者，以信息技术为基础，以市场需求为导向，注重用户体验，确实为消费者提供了海量而及时的服务，赚取了丰厚利润；但也有经营者，看到庞大的市场需求，想到的只是钱和暴利，不管技术、不提升用户体验，只想通过形式来做现金贷，自然会给整个行业带来负面影响。如此，业界形成两种对立的观点，也不足为奇。事实上，现金贷在国内的爆发式增长，主要得益于以下三个方面的因素。一，需求决定市场。中国有近14亿人口，但在央行征信中心收录的8亿人数据中，只有3亿多人拥有有效的借贷数据，而剩下的5亿人基本上是一片空白。换言之，中国目前仍然有5亿多人没有从传统银行那里获得相应的金融借贷服务，这些人中绝对多数是蓝领、刚毕业的大学生和刚走入社会的年轻人，他们面对生活、工作和学习等各方面的事情，有着不同层次的资金需求，但由于他们没有有效的征信记录，基本上很难从银行获得贷款。而这5亿的庞大群体，正是现金贷、P2P网贷等互联网金融所要服务的小微群体。二、信息技术和大数据征信为海量小额贷款的线上发放提供了可能。互联网金融在中国的兴起，得益于以大数据、云计算、人工智能等信息技术的发展和应用。众所周知，互联网金融本质是金融，金融核心是风控，而风控的关键在于权威的大数据征信体系。以蚂蚁金服、财付通、京东金融等巨头为代表的互联网金融企业，正逐步将大数据与云计算技术相结合，不断尝试解决互联网金融的核心命题——风险控制，并且已经在实践中不断应用。比如的和阿里的小额信贷，其发放都是基于大数据征信技术。海量现金贷的发放，也是依靠这些信息技术来实现。三、移动互联网和智能手机的不断普及，为现金贷发展提供了长足的市场空间。据美国Zenith最新研究报告，到2018年，中国智能手机用户数量将达到13亿人次，位居全球第一。现在，人们已经越来越习惯通过智能手机来解决日常衣食住行中的问题，包括借款和投资。另据虎嗅网报道，在App Store中输入“借款”或者“现金贷”，APP搜索结果都超过了600个线上借贷公司。这两组大数据，充分说明现金贷市场有着庞大的潜在市场空间。不过，现金贷最近两年在飞速发展的同时，也有不少人士对这一提出质疑，甚至认为这个行业就是传统小贷、高利贷的全面互联网化，并开始线上线下同步蔓延。对此，笔者认为，任何事物的发展，都有其两面性，现金贷也一样，既有市场机遇向好的一面，也有隐藏着危机的一面。具体的讲，现金贷里面所隐藏的危机，就是从业者只想通过现金贷来急速发财，只看到现金贷所带来的暴利，而忽视金融核心的风控问题。目前，国内现金贷的发展已经出现了不少让人担忧的局面。比如，只要一个认证的手机号，就能获得一定额度的现金贷，忽视风控；又比如，据统计，有的现金贷超过100%，一些极端的甚至高达600%；还有，目前现金贷平台率普遍在20%以上，很多平台往往通过不合理的高利率覆盖高坏账率，导致平台无视贷前风控，随意放贷。这些，都是现金贷在发展过程中，由于从业者不遵守诚实经营，以客户为中心的原则，所产生出来的负面效应。对于这些问题，如果从业者不认真对待和解决，现金贷极有可能步的后尘，被政府严格整治和监管。关于诚实经营与发财的问题，《圣经》中有句话说：“诚实人必多得福，想要急速发财的，不免受罚。”这一经文告诫我们，诚实经营的重要性，而那些想要急速发财的人，必定会受到市场或法律的惩罚，这或许就是现金贷火爆背后所隐藏的人心危机。也正如互联网金融专家薛洪言所言，金融业务不同于其他，火爆往往不是件好事。金融业务始于实体经济的需求，实体经济的发展是线性的，而金融业务的发展则可以是指数级的，从趋势上看，二者总是容易出现背离。当一类金融业务变得“火爆”时，往往意味着其发展速度已经超过了实体经济的线性增速，便出现了脱实向虚，埋下了风险的种子。来源：未央网《借贷宝诚信大数据助力社会征信体系建设》 精选十“本文系麦子金服创始人兼CEO黄大容接受《融资中国》杂志专访的稿件，作为封面故事刊载于《融资中国》杂志9月刊。本文对麦子金服的缘起、发展及未来进行了全方位的透视与剖析。由于本文篇幅较长，现经删节及分篇后，分为上下两期推送，以飨读者。本文为下篇。”接上篇：8年500亿，为赚近8亿，麦子金服聚合互金大咖定义金融界富士康【上】转型黄大容这样分析自己的转型动力：“首先，过去服务的企业主都是传统银行不要的单子，‘一筐坏苹果里，你怎么选都是坏的。’”而当时学生借款市场几乎尚无人涉足，在校生又无法在银行，在这个市场与银行竞争，双方站在同一起跑线。其次，诺诺镑客的技术系统可以进行批量化业务，形成竞争壁垒。“学生贷款金额小基数大，可以用技术形成批量信审，简化信审环节，尽快撮合放款。我们当时的口号是，你躺在床上也能把钱借了。”其三，黄大容调研之后认为，在学生贷领域应只做本科生借款：“一个是本科生自律能力好一点，不会乱借；第二，本科生未来期望薪酬较高，即使在学校还不上，工作以后也能很快地还款。”尽管想得周全，但公司转型决策依然引起了内部的巨大纷争和分歧。绝大多数反对者的意见是：银行不允许做或者做不好的市场你怎么能做得好呢？另一个挑战是，个人借款更注重移动端体验，如果想介入这个领域，就要从无到有地去开发移动端的一系列产品，这会对公司运营带来巨大压力。最终，黄大容顶住压力，丝毫没有让步妥协。而最后的结果是，7个高管相继离职。而今，黄大容说起这件事情的时候，认为那是前路上的“一个小震荡”。“尽管高管出现离职，但当时诺诺镑客的中层都还在，他们相对年轻，对于决策的前瞻性有着更多的理解。” “有的时候对的东西就要坚持，没有坚持就没有麦子金服的今天成功转型，我是，麦子金服也是，永远做对的东西。”黄大容说。作为国内第一个真正意义上的校园贷项目——名校贷，诺诺镑客无疑走出了一条开创性的道路，领先了后来者多达半年的时间。在创立初期，名校贷便运用了黄大容“从客户角度出发”的创业经验：在项目组刚刚成立的时候，名校贷就邀请了许多大学生来做调研，了解他们真正的借款目的、能够接受的以及希望拿到钱的速度。在充分了解了学生的需求后，名校贷项目才正式上线。之后，工作人员仍然保持与学生之间的紧密沟通，随时根据用户的需求对产品做出调整，保持整体项目的快速迭代。正是因为名校贷能够真正贴近客户需求、了解客户的痛点，才使得整个项目在没有进行大规模硬广推广的情况下，迅速打开了全国市场，仅仅依靠10人团队，在短短180天内就完成了破亿的交易量。“我不去苛求公司做到什么规模，但要确保客户安全可靠。这是对质量的追求。”黄大容表示，名校贷项目之所以能取得今天的成功，正是由于整个团队始终围绕让客户满意这一方向，对产品不断进行改革和调整，而这也是创业获得成功的关键。站在客户的角度思考问题，根据客户的需求设计产品，才能在成功的道路上越走越远。在诺诺镑客转型的过程中，关注移动端是成功的关键。黄大容认为，移动金融是大势所趋，随着移动智能终端的普及，渠道服务使用移动智能终端来处理金融业务的解决方案势在必行。 “当时我们公司内部都打架，我们的首席架构师说H5页面会盛行，而我的判断是APP会盛行，因为APP有数据和接口，会连接成一个信息岛，然后连接起来形成信息网络，从而激发出大量的市场需求。”黄大容回忆。现在看来，黄大容的判断无疑是正确的，进军移动端也让诺诺镑客的业务量剧增。2014年，黄大容开始在进行业务线布局，在资产端形成了名校贷（白领市场）、麦芽分期（消费分期）、大房东等业务，在形成了诺诺镑客（即如今的麦子金服财富版）和业务。2015年，黄大容整合旗下业务线，将名校贷、大房东、诺诺镑客、财神爷爷几家公司进行整合，形成了新的品牌——上海麦子，也就是我们所知的麦子金服。2015年5月，由于扎实的底层技术，以及可以预见的业务爆发力和对移动金融的理解和布局，麦子金服获得了海通证券旗下海通创新的A轮融资。黄大容说，之所以把公司叫作麦子金服，是因为麦子代表了大众和普惠的力量。“我希望公司像麦子一样朴实温暖，但有很强的生命力，能为人们持续提供价值。”李嘉诚、巴菲特是黄大容的偶像。“李嘉诚为人低调，巴菲特也很低调，他们共同的特点还有好学。他们不是为了财富而追求财富。人活在这个世界上要有自己的追求，不能让贪欲牵着你走。像特斯拉的老板就做得很好，他旨在改变人类，让人类变得幸福一点，我希望麦子也能够这样。”黄大容说。优势在互联网金融业界，谈及风控和技术，麦子金服堪称专家。“麦子金服是整个互联网金融行业比较看重技术的一家企业。比如诺诺镑客，我们有41项软件著作权；再比如自行研发的水滴风控系统，有人脸+声纹+大数据的一整套完整识别能力，能够把自动审核率从10%提升到75%，并且能够降低60%的首次。逾期率降低就意味着坏账减少，坏账少了，我们的运营成本就会有降低。一个显而易见的的事实是：麦子金服现在公司不到1100个人，但是有超过500个技术+风控人员。”黄大容说。在麦子金服，所有的借款流程都可以是全自动的。一笔借贷，从申请到征信、审批、视频签约，直至最后的资金清结算全部可以由机器完成，并配合人工审核，兼顾安全、高效。黄大容介绍，麦子金服研发和采用了脸纹声纹等生物识别技术和大数据风控技术，让借款人的基础信息、脸纹声纹信息、学籍信息、通讯记录、交易记录和社交记录成为立体化风控的有机组成部分。这些都得益麦子金服自行研发的“水滴风控系统”。风控作为衡量一个平台是否优质最重要的标准，被许多企业提到战略的制高点。对于市面上大同小异的风控套路，黄大容认为：“由于互金企业普遍缺乏创新及知识产权的保护意识，尽管风控水平参差不齐，但是好的风控模式彼此差别不大，即使个别公司暂时在某些技术或数据方面领先，但是由于没有太大的技术壁垒，很容易被别人赶上来，因此很难产生有绝