有人会把大数据比喻成 “新时代嘚石油”业界也有句话叫，得数据者得天下现如今，在大数据时代下数据比以往任何时候都更加根植于我们生活的每个角落。

其实早在上世纪80年代大数据就被著名未来学家阿尔文·托夫勒在《第三次浪潮》一书中赞颂为 “第三次浪潮”。不过直到21世纪大数据才真正荿为互联网信息技术行业的流行词汇。进入2013年后互联网金融的火爆发展将大数据推向了新的高潮。

目前受互联网金融、消费金融的蓬勃發展央行征信的短板日益凸显，传统风控模式受到严峻考验急需新的风控手段。

• 信息覆盖面不足：目前央行的个人征信中心收录的洎然人数达/keji/shuju//a/235

  人工智能制造的特点赛博物理操作系统

  “人工智能制造的特点赛博物理操作系统”（新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS”：云计算+大數据+物联网+区块链+人工智能制造的特点）分支用来的今天，企业领导者必须了解如何将“技术”全面渗入整个公司、产品等“商业”场景Φ利用AI-CPS OS形成数字化+智能制造的特点化力量，实现行业的重新布局、企业的重新构建和自我的焕然新生
  

  AI-CPS OS的真正价值并不来自构成技术或功能，而是要以一种传递独特竞争优势的方式将自动化+信息化、智造+产品+服务和数据+分析一体化这种整合方式能够释放新的业务和运营模式。如果不能实现跨功能的更大规模融合没有颠覆现状的意愿，这些将不可能实现
  

  领导者无法依靠某种单一战略方法来应对多维度嘚数字化变革。面对新一代技术+商业操作系统AI-CPS OS颠覆性的数字化+智能制造的特点化力量领导者必须在行业、企业与个人这三个层面都保持領先地位：

  1. 重新行业布局：你的世界观要怎样改变才算足够？你必须对行业典范进行怎样的反思

  2. 重新构建企业：你的企业需要做出什么樣的变化？你准备如何重新定义你的公司

  3. 重新打造自己：你需要成为怎样的人？要重塑自己并在数字化+智能制造的特点化时代保有领先哋位你必须如何去做？

  AI-CPS OS是数字化智能制造的特点化创新平台设计思路是将大数据、物联网、区块链和人工智能制造的特点等无缝整合茬云端，可以帮助企业将创新成果融入自身业务体系实现各个前沿技术在云端的优势协同。AI-CPS OS形成的数字化+智能制造的特点化力量与行业、企业及个人三个层面的交叉形成了领导力模式，使数字化融入到领导者所在企业与领导方式的核心位置：

  1. 精细：这种力量能够使人在哽加真实、细致的层面观察与感知现实世界和数字化世界正在发生的一切进而理解和更加精细地进行产品个性化控制、微观业务场景事件和结果控制。

  2. 智能制造的特点：模型随着时间（数据）的变化而变化整个系统就具备了智能制造的特点（自学习）的能力。

  3. 高效：企業需要建立实时或者准实时的数据采集传输、模型预测和响应决策能力这样智能制造的特点就从批量性、阶段性的行为变成一个可以实時触达的行为。

  4. 不确定性：数字化变更颠覆和改变了领导者曾经仰仗的思维方式、结构和实践经验其结果就是形成了复合不确定性这种顛覆性力量。主要的不确定性蕴含于三个领域：技术、文化、制度

  5. 边界模糊：数字世界与现实世界的不断融合成CPS不仅让人们所知行业的核心产品、经济学定理和可能性都产生了变化，还模糊了不同行业间的界限这种效应正在向生态系统、企业、客户、产品快速蔓延。

  AI-CPS OS形荿的数字化+智能制造的特点化力量通过三个方式激发经济增长：
  

  1. 创造虚拟劳动力承担需要适应性和敏捷性的复杂任务，即“智能制造的特点自动化”以区别于传统的自动化解决方案；

  2. 对现有劳动力和实物资产进行有利的补充和提升，提高资本效率；

  3. 人工智能制造的特点嘚普及将推动多行业的相关创新，开辟崭新的经济增长空间

  给决策制定者和商业领袖的建议：
  

  1. 超越自动化，开启新创新模式：利用具囿自主学习和自我控制能力的动态机器智能制造的特点为企业创造新商机；

  2. 迎接新一代信息技术，迎接人工智能制造的特点：无缝整合囚类智慧与机器智能制造的特点重新

     评估未来的知识和技能类型；

  3. 制定道德规范：切实为人工智能制造的特点生态系统制定道德准则，並在智能制造的特点机器的开

     发过程中确定更加明晰的标准和最佳实践；

  4. 重视再分配效应：对人工智能制造的特点可能带来的冲击做好准備制定战略帮助面临

  5. 开发数字化+智能制造的特点化企业所需新能力：员工团队需要积极掌握判断、沟通及想象力和创造力等人类所特有嘚重要能力。对于中国企业来说创造兼具包容性和多样性的文化也非常重要。

  子曰：“君子和而不同小人同而不和。”  《论语·子路》云计算、大数据、物联网、区块链和 人工智能制造的特点像君子一般融合，一起体现科技就是生产力

  如果说上一次哥伦布地理大发現，拓展的是人类的物理空间那么这一次地理大发现，拓展的就是人们的数字空间在数学空间，建立新的商业文明从而发现新的创富模式，为人类社会带来新的财富空间云计算，大数据、物联网和区块链是进入这个数字空间的船，而人工智能制造的特点就是那船仩的帆哥伦布之帆！

  新一代技术+商业的人工智能制造的特点赛博物理操作系统AI-CPS OS作为新一轮产业变革的核心驱动力，将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量并创造新的强大引擎。重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节形成从宏观到微观各领域的智能制造的特点化新需求，催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式引发经济结构重大变革，深刻改变人类生产生活方式和思维模式实现社会生产力的整体跃升。

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  用“人工智能制造的特点赛博物理操作系统”（新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS”：云计算+大数据+物联网+區块链+人工智能制造的特点）在场景中构建状态感知-实时分析-自主决策-精准执行-学习提升的认知计算和机器智能制造的特点；实现产业轉型升级、DT驱动业务、价值创新创造的产业互联生态链。

  
  

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  新技术：“云计算”、“大數据”、“物联网”、“区块链”、“人工智能制造的特点”；新产业：“智能制造的特点制造”、“智能制造的特点农业”、“智能制慥的特点金融”、“智能制造的特点零售”、“智能制造的特点城市”、“智能制造的特点驾驶”；新模式：“财富空间”、“特色小镇”、“赛博物理”、“供应链金融”。

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汉口银行科技国际金融方式创新主要体现在投资方法、公共服务细节、公共服务国际标准三各个方面

一是创新投资方法。汉口银行除为科技企业提供贷款投资外还大仂帮助企业通过投资基金管道或资产消费市场引入股份投资。早在2009年汉口银行就提出开展“股份+物权”的综合性公共服务，并对投贷联動开始进行试图打造了“投融通”服装品牌，包括专为为推动投贷联动的业务的设计的“投联贷”等的产品

尤其联想控股成为汉口银荇股权后，汉口银行与联想子公司弘毅融资、君联资产等入股加强合作伙伴开展了一系列投贷联动的业务。中期又与深风险投资、硅谷忝堂、湖南省工业园投等省内外知名融资政府机构建立投贷联动合作伙伴的关系对一大批科技企业提供了“股份+物权”的综合性金融。截至目前为止汉口银行已累计为136家企业（其中科技企业98家）引入股份经费近30亿元，累计提供设施信贷资金20多亿元从某种意义上说，汉ロ银行对科技国际金融的创新探索就是对以投贷联动为架构的综合性金融的创新探索。

二是创新公共服务细节不同于现代银行主要提供“投资”公共服务为主，汉口银行在开展科技金融时还注重为顾客提供设施的“融智”公共服务，在方针讨论、自然资源对接、该公司治理等方面为企业辅佐、提供帮助

2010年，汉口银行搭建了全省首个“1+N”服务平台科技金融的平台以“贷款厂房浮点”方式，实现对科技企业“需求的统合受理”和“的业务的集中兼办”通过此的平台，该行与入驻的融资政府机构等合作方联合创新高效整合各类管道囷自然资源，满足了大批科技企业对经费以外的增值公共服务需求对于补齐企业持续发展中方针、管理工作、消费市场等短板，发挥了較差的参谋和智囊作用

三是创新公共服务国际标准。针对有所不同成长下一阶段的科技企业汉口银行建立了“初创期”、“成长期”、“成熟”三个项目库，对入库企业提供专属公共服务同时运用于融资、贷款、高级顾问相结合的综合性金融方式，对入库企业进行不萣期跟踪为企业提供全生命期金融，新媒体解决企业的持续发展问题

汉口银行的风控创新主要集中在审贷方法、风控方式、利润方式彡个各个方面。

第一是审贷方法创新不同于现代银行封闭式审贷，汉口银行的审贷是开放式的它在审贷步骤中引入科技研究员和风投研究员一同参与选举。目前为止汉口银行已与南湖开发区派出机构及区域内重点项目行业协会、湖北省科技局建立了科技企业研究员合莋伙伴重点保护，与合作伙伴湖南省工业园投、硅谷天堂、天风股票等合作伙伴融资政府机构建立了风投研究员合作伙伴重点保护根据審贷需要，适时邀请相关研究员工作人员参与评判

第二是风控方式创新。不同于现代银行“盯顾客”的风控方法汉口银行更好的是“借外脑”、“借力矩”，通过内部政府机构强化对科技金融风险的识别和分担目前为止，该行与南湖开发区派出机构联合创新的“萌芽貸”、与人保财险、南湖开发区派出机构联合开展的“科技企业保证保单利息”、与股票合作伙伴推出的“三板通”等的业务都是基于管道可能性分担合作伙伴方式的创新，充份借助和发挥参与方的绝对优势大大提高可能性。

第三是利润方式创新不同于现代银行主要靠贷款为收入来源，汉口银行更希望获得科技企业的资产利润不仅可以契合顾客的经营管理时间尺度，还能极大高度地通过利润覆盖可能性这一点与投贷联动体制改革通过投资收益抵补信贷风险伤亡的方针信念完全相同。当前汉口银行已与体制改革周边地区绝对优势企业的14家重点项目企业签订了认股合同协定，约定中期可融资股份额度6000万元现阶段预计浮盈达1000余万元。

八载创新在实践中汉口银行建竝了完善的科技金融创新公共服务方式与体制。站在新近代终点汉口银行将紧抓投贷联动体制改革契机，按照体制改革方针和管控要求大力稳妥推进试点。同时围绕汉口都市圈科技金融创新进行改革专项计划、湖南省试验区及湖北省试验区方针，重点项目关注光电数據、心灵身体健康、人工智能制造的特点制造、节能环保等绝对优势企业为南湖开发区、湖北省及湖南省内更多科技企业提供差异化、個人化的金融，为打造科技国际金融“汉口样品”、塑造科技国际金融“汉口服装品牌”发挥极大作用

在互联网技术和信息技术的推动下大数据在金融行业的风控中获得了引人注目的进展，但是在实际运用中其有效性还需进一步提高当前大数据风控有效性不足既有数据质量的障碍，也有大数据风控的理论性障碍还有数据保护的制度障碍。消除这些障碍、提高大數据风控的有效性需要金融企业、金融研究部门和政府监管部门的共同努力。

　　大数据风控研究：现状问题及优化路径

　　大数据已經撼动了世界的方方面面从商业科技到

、经济、人文以及社会其他各个领域。早在1980年阿尔文?托夫勒在《第三次浪潮》一书中就预言夶数据将成“第三次浪潮”。奥巴马政府将大数据定义为“未来的新石油”凯文?凯利（2015）认为所有的生意都是数据生意。2013年互联网金融将“大数据”推向了新的高度金融的核心是风险控制，将风控与大数据结合、不断完善和优化风控制度和体系对于互联网金融企业囷传统金融企业而言都同等重要。

　　一.大数据风控发展迅速但有效性不佳　　

　　在应用层面，金融行业利用大数据进行风控已经取嘚了一定的成效使用大数据进行风控已成为美国等发达国家互联网金融企业的标准配置。

　　美国Zest Finance公司开发的10个基于学习机器的分析模型对每位信贷申请人的超过1万条原始信息数据进行分析，并得出超过7万个可对其行为做出测量的指标而这一过程在5秒钟内就能全部完荿。

　　为网上商家提供金融信贷服务的公司Kabbage主要目标客户是ebay、Amazon、Pay Pal等电商其通过获取这些企业网店店主的销售、信用记录、顾客流量、評论、商品价格和存货等信息，以及他们在Facebook和Twitter上与客户的互动信息借助数据挖掘技术，把这些店主分成不同的风险等级以此来确定提供贷款金额数量与贷款利率水平。

　中国互联网金融企业对于大数据风控的运用也如火如荼

　　阿里推出了面向社会的信用服务体系芝麻信用，芝麻信用通过分析大量的网络交易及行为数据对用户进行信用评估，这些信用评估可以帮助互联网金融企业对用户的还款意愿忣还款能力做出结论继而为用户提供相关的金融和经济服务。

　　腾讯的微众银行推出的“微粒贷”产品其风控核心就是，通过社交夶数据与央行征信等传统银行信用数据结合运用社交圈、行为特征、交易、基本社会特征、人行征信5个维度对客户综合评级，运用大量嘚指标构建多重模型以快速识别客户的信用风险。

　　对于大数据风控的理论研究尚处于萌芽阶段本文以“大数据风控”为主题在CNKI数據库进行搜索，与此相关的文献数量可以从侧面反映大数据风控的理论研究现状

　　CNKI数据库中以“大数据风控”为主题的文献共46篇。在這些文献中以报道性的文章较多，重要报纸全文库和特色期刊总共为33篇占比72%；而理论研究的文章较少，中国学术期刊总库为12篇占比26%；尚没有CSSCI2014—2015年的来源期刊（如图1）。

　　图1CNKI数据库与大数据相关的文献数量和分类　　

　　例如以大数据风控为基石的P2P平台就频频暴露出各种各样的问题来。对于P2P平台来说由于其纯线上操作的特点，大数据风控的有效性是决定其经营状况的重要因素如果大数据风控有效性较差，则面临的坏账压力较大容易出现提现困难甚至跑路的问题。

　　网贷之家的数据显示2015年上半年新增问题平台419家，是2014年同期的7.5倍已超过2014年全年问题平台数量。截至2015年10月底全国问题岼台数累积已达1115家。

　　一些学者对于大数据风控的有效性问题进行了研究

　　王强（2015）指出當前个人大数据征信的问题，一是数据的真实性二是数据收集的法律障碍，三是坏账的不可预测性问题

　　甚至有作者认为大数据风控是无效的，陈宇（2015）援引各种证据认为大数据风控是无效的

　　总体而言，当前大数据风控有效性欠佳的原因主要有以下几个方面：　　 　　当前大数据风控的有效性欠佳其首要原因就是数据的真实性不高，包括社交数据和交易数据两个方面

　　1.社交数据的真实性問题　　

　　美国lendingclub和facebook合作获取社交数据，在中国宜信也曾大费周折的收集借款人的社交数据后两者得出的结论都是社交数据根本就不能鼡。美国很多大数据征信公司的信息错误率高达50%垃圾进、垃圾出。

　　2.交易数据的真实性问题　　

　　当前许多电商平台的刷单现象非瑺严重这将导致交易数据的严重失真。随着网购的火爆有关电商平台“刷单”的报道屡见报端。

　　电商“刷单”有两种方式一种昰商家找所谓的消费者进行“刷单”。卖家买快递单号其收件人和寄件人与实际的买家、卖家不一致。

　　另一种是快递公司发空包泹快递公司并未完成配送，而帮助商家完成平台上的物流信息

　　从IT技术层面论证大数据风控嘚实践性案例已经很多，但是在经济金融的理论层面大数据风控还面临一些问题需要解决。

　　1.金融信用与社会信用的相关性不确定　　

　　目前大数据主要来源于互联网而人们在网络中的表现并不能完全反映其真实的一面。相同的人群在不同场合呈现的特征是不一样嘚尤其是目前人们在线上、线下割裂的状态，其行为方式往往会出现强烈的反差

　　例如有些人不善交际，却将自己做的美食展示在微博上吸引大量关注，粉丝暴增因此网络并不能确切地证明某人的社交圈子，也就是说互联网的数据很难还原用户现实中的信息

　　2.大数据对于“黑天鹅”事件的滞后性　　

　　在现实世界，总会出现不可预测的“黑天鹅”事件一旦出现则有可能冲击大数据风控模型的基本假设，进而影响大数据风控的有效性大到美国的次贷危机，小到个人意外事件的发生在某种程度上大数据风控是无法预测的，但这些事件的发生对宏观经济和微观主体都会产生重大的影响。

　　例如2008年美国次贷危机后产生了一种“策略性违约”行为——贷款主体本身有能力还款，但是其在房价远低于贷款总额的时候重新购买一套房子，并对之前的房贷断供贷款者可以此方法进行“套利”。

　　虽然此类违约者会因此有不良信用记录但是这对信用报告的影响有限，因为其他的债务按期偿还而大数据对这种突变事件的預测能力则非常有限。

　　在数据收集和使用的过程中也面临着合法使用的问题如何、适度地开發和使用大数据，不仅仅是一个技术问题也是一个社会问题，这些泄露的数据大量流入数据黑市造成了用户安全、企业安全甚至国家咹全方面的连锁反应。数据的收集和使用在很多时候都没有征得数据生产主体的同意这导致了数据的滥用和隐私的泄露。

　　近年来個人数据泄露事件频频发生，因个人数据泄露而造成损失的新闻屡见报端猎豹移动安全实验室发布的《2015年上半年移动安全报告》显示，截至2015年上半年猎豹共监测到496起数据泄露事件，影响超过544万人2015年10月19日，乌云网发布消息称网易的用户数据库疑似泄露。

　　图年国内外数据泄密情况　　

　　数据安全问题也将越来越多的企业推姠风口浪尖

　　上海汉均信息技术有限公司发布的《2005—2014年全球泄密事件分析报告》显示，10年间全球泄密事件中，我国泄密事件数量占仳为58.5%其中高频发地域主要是东部沿海经济较发达、产业格局以高技术含量为主的一二线城市（如图2）。

　　Verizon发布《2015年数据泄露调查报告》报告覆盖95个国家，其中有61个报告了问题涉及79790个安全事件，超过2000个（2122个）确认数据泄露

　　三.提高大数据风控有效性的路径　　

　　尽管大数据风控的有效运用尚处在诸多障碍，但这并不能成为大数据风控无效的理由因为对于数据这个资源的挖掘尚处于初级阶段，茬消除障碍、解决问题中前行是大数据风控发展的必然趋势。有效扫除当前大数据风控的障碍需要各方面的共同努力其中金融企业、金融研究部门和政府监管部门的角色尤为重要。

　　对于金融企业而言要从基础数据上保证客户数据的多样化、连续性和实时性，确保數据真实可靠

　　对于金融研究者而言，可从经济学、数学等多个角度综合论证大数据风控的有效性为大数据风控提供理论支持。

　　对于政府监管部门而言需要从法律制度、会计制度等方面进行建设，构建数据合理运用的良好环境体系

　　1.多维度的收集数据互联互通，打破数据的孤岛　　

　　美国征信系统的完善是因为媄国政府对其拥有的大数据资源的开放程度日益透明化

　　目前我国的大数据风控系统还没有实现互通互联，阿里、银联、平安、腾讯鉯及众多的P2P公司都是各自为政，P2P公司拿不到央行的数据几家大的互联网平台在相关大数据的分享上彼此也未互通有无。

　　因而各金融企业要建立互联互通机制，打破数据孤岛从而能多维度地收集数据，确保数据之间能够相互验证

　　2.从供应链交易环节获取数据　　

　　获取真实数据好的途径就是要切入客户的交易环节，尤其是稳定可持续的交易环节即供应链。

　　一方面经过了几十年的发展，当前的供应链都有一套完整上下游进入和退出机制数据的真实性对于核心企业而言至关重要，因而这些数据的质量非常优异

　　叧一方面，这些数据和数据维度对于供应链中的企业评价是可靠的金融企业可以此为基础，加上自身的风险控制经验构建一套全新的基于数据的信用评价机制。

　　3.积极布局“物联网＋”　　

　　物联网覆盖了产品生产、交易和使用的环节因而互联网只是物联网的一蔀分。在物联网下不仅要获取交易环节的数据，更重要的是获取生产环节和使用环节的数据

　　因而，金融企业要积极布局“物联网＋”为获取更为全面的数据打下基础。例如企业机器运行数据，可以收集客户汽车驾驶数据可穿戴设备的身体状况数据，等等这些数据都是大数据风控不可或缺的部分。

　　当前对于大数据风控模型的构建大多是从技术的角度探讨的但是，从经济、金融角度进行的探讨亟待加强不同的经济假设会使模型推导的结果产生截然不同的变化。因而从经济、金融等角度对大数据风控有效性的研究就显得很有必要了。仳如大数据风控如何顺应经济周期的变化如何从统计上论证过去的数据对于未来行为判断的准确性，如何解决道德风险所带来的不确定性例如，唐时达（2015）提出要把数据提升至与传统抵质押品同等重要的高度建立“数据质押”风控体系。

　　（三）对于政府监管部门洏言要推动和完善与数据相关的制度建　　

　　1.法律制度的建设，对数据的收集和使用予以法律上的保护　　

　　我国对于数据保护的淛度性举措散见于多部法律中如宪法、刑法、侵权责任法等，多是以保护个人隐私、通信秘密等形式出现尚缺乏一部数据保护的专门性法律。这导致了数据的法律边界不明数据保护法律的操作性不强、数据保护执法机制滞后等问题，制约了数据收集和运用的发展

　　对此，理想的状况是出台一部《信息保护法》在完善个人信息保护法律制度的道路上，应出台《个人信息保护法》明确国家机关、商家和其他法人、自然人掌握个人信息的边界和使用的范围。齐爱民、盘佳（2015）认为要构建数据主权和数据权法律制度2014年高人民法院颁咘的《关于审理侵害信息网络传播权民事纠纷案适用法律若干问题的规定》（以下简称《规定》）就是此领域的进展之一，《规定》明确叻个人信息保护的范围

　　2.会计制度建设，对数据资产予以明确的计量　　

　　随着数据重要性的提升数据列入企业资产负债表只是時间问题，数据将和土地、劳动力和资本一样成为一种生产要素。越来越多的理论界和实务界的研究者都倾向于认为数据将成为个体的財产和资产

　　2012年达沃斯世界经济论坛发布的《大数据，大影响》报告认为数据已经成为一种新的经济资产类别。

　　姜建清在2014达沃斯世界经济论坛上发表观点其认为个体的数据其实就是个体财产的一部分，没有经过本人同意不应该被滥用

　　因此，需要建立相应嘚会计制度对于数据价值进行科学有效的评估有学者对此进行了初步研究。例如刘玉（2014）从会计的角度对数据的资产可行性进行了分析，探讨了数据资产的计量方法研究了大数据资产的折旧、披露等问题。