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大数据会成为未来互联网金融的核心 VS 大数据的阴影
大数据会成为未来互联网金融的核心 VS 大数据的阴影
作者:吴晓波 | 2016/8/20 9:58:20 | 浏览:1646 | 评论:0

 

大数据会成为未来互联网金融的核心 VS 大数据的阴影

吴晓波:政府可以继续鼓励民营机构创新,可以把我们面前很多的“玻璃墙”“旋转门”该拆的拆。

这个行业变化发展得太快了

  今天中国互联网金融行业可以说面临着一种低谷,这是发生巨大变革过程当中的一个必然,就像2000年互联网泡沫破灭的时候一样,那个时候人人觉得末日要来临了,规范要重建。但是在接下来发生的事情,未来几年在金融行业发生的事情,变革的脚步一点都不会停下来,它一定会在新的方向上进行发展。 在任何一个产业发生这些革命性变革的时候,所有既得利益者很少能在新的业态当中成为领导者,我们没有看到过一家马车公司转型成为一家成功的汽车企业。在手机领域我们没有看到一家模拟机领域时代的领导者在智能机时代还是领导者。甚至在互联网领域,我们没有看到一家PC领域的领导品牌可以在今天移动互联网领域依然还可以保留地位。这个行业正在变革、发展、裂变的过程当中。

  余额宝是2013年出来的,支付宝是2003年出来的。我们把2003年看成是中国金融部门开始给互联网公司拉开一条门缝,到2013年的时候,实际上门缝已经很大了,潮水涌进来了。在这个过程当中,互联网几乎对所有行业都有冲击,首先冲击了信息行业,然后是制造业,接着是服务业,到2013年,冲击到了所有行业最底部的结构性部门——金融行业。这个时候中央政府又开始推动“互联网+”,“互联网+”的推出和余额宝的出现其实有很强的意识形态变化。接着,制度建设跟在变革发生之后。
在短短的这些年里,出现了很多崩溃式的数据。我们看到2016年7月底P2P平台当中一般的企业不见了。我见过很多互联网P2P的人,很多都是80后,很多甚至是律师出身,或者是大型互联网公司的人二次创业,那为什么还出现这么多骗子,那么一定和土壤有关。所谓互联网金融所有的基础概念已经不再讨论了。代价惨重的启蒙期已经过了。讨论那些基础概念已经不再有意义。无论是支付环节也好,负债也好、网点也好,都被今天的互联网一层层地给改变了。

渠道创新不再是核心动力

  今天我们再讨论互联网对银行或者是金融机构的渠道变革,这个环境已经消失了。中国原有的金融机构认为还是通过大流量方式获取大规模用户,建立自己一个平台,用这个平台抗衡现在的互联网金融平台机构的话,这个思想已经是非常落后了。随着技术的变革和中产阶级的出现,人们对金融的概念、货币和人的关系发生了变化。另外一些新的技术产生,也使得人和金融之间的关系发生了不可逆的变革。随后我们把互联网金融看成是一个渠道的变革。过去我们把网点去掉,变成APP,将所有业务都放到手机端完成,这也不再是一个未来发展的战场了。

  今天互联网发生的最大的变革是两个东西。第一个东西就是大数据,大数据彻底改变了人和货币之间的关系,以及经营体系在中国区市场重建的速度和效率,大大的改变了。从技术上就改变了人和货币上的关系。另一方面区块链等这样的技术,未来会产生有“记忆”的钱。互联网会变成一种基因。 其三是有效监管会成为必要的动作。 其四是互联网成为金融的新基因。

互联网金融正在发生的重大变化

  国务院去年3月份在杭州市开启了非常重要的试点叫跨境电子商务综合试验区,之后又开放了12个城市,到现在是12+1,这个试验改革到今天已经有一年半时间。大概进行到第一年的时候就发生了一种情况。因为这一次的跨境电商改革是中国外贸转型的非常重要的一步。地方政府把海关报关、检验检疫、税务、审计等等的工作通过单一窗口方式搬到网上。再配套一些第三方的互联网公司,比如说阿里巴巴、亚马逊、慧聪,这些公司协助中国外贸公司在单一窗口上,在这个平台上进行外贸进出口贸易。这大大提高了中国外贸透明度。到今年年初的时候,很多人都看到了机遇。

  上个月的时候阿里和杭州市政府在杭州市选择了300家杭州市重点外贸企业干了一件事,就是每家给50万美金的金保,非常类似于2003年的支付宝。你通过单一窗口平台和国外公司做贸易,他要采购你的商品的话,他可以先把钱打到第三方窗口,然后你拿钱去采购,采购之后再把东西给到他。这是上个月刚刚开始的。如果说这条路被走通的话,就可以看到中国外贸未来发展和中国互联网金融产业会出现一个非常大的交融。

  我们在京东做调研的时候看到一个景象,未来企业或者说个人,和金融之间的关系将是交易过程当中的一个环节。在京东上所有做贸易的公司你可以向京东做短期贷款,所有贷款都不需要担保,因为他有你在京东上的交易数据,你的信用在你的交易过程当中产生。在阿里和京东的平台上,我们可以看到未来金融发生的一个重要的特征,就是它不再是一个交易本身,他的时间会成为利润衡量的维度之一,这已经超出了银行可以给到企业贷款的基本模式。这是我们在外贸领域看到的一个基本情况。随着中国内贸市场慢慢繁荣,这一部分的变革也会进入到中国的内贸市场。

  第二大亮点,大数据会成为互联网金融的核心。人工智能和区块链这两个技术,在未来会使数字货币在金融市场当中的使用权重大大增强。同时可以彻底改造人和金融机构之间的关系。所以在大数据意义上,未来的金融机构的核心能力不是存量的改造,而完全是增量的变化。在这种情况下,你现的核心能力,无论是网点能力、客户能力还是你的产品能力,在大数据和人工智能的范畴当中,所有的资产都可能会失去意义。

  第三个亮点是互联网成为金融社群化试验的工具。经过这几年的发展,陆金所人均年交易量是5000-6000。中国的中产阶级开始出现,越来越多的金融衍生品需要向中国的中产阶级贩售,所有这些东西是无法完全通过互联网在线实现的。一般来说,大家好像说这又回到了传统银行私人银行业务,私人银行点对点的模型又开始发挥作用了。但是其实,我们并没那么看。 浙江省工商银行在浙江省就有超过3000个私人银行的理财人员,一个省就要3000人,去服务大概100万客户,所以这还是一个非常传统的、人力成本非常高的交易模式。

  我们最近陆金所这些机构在研究说,如果说通过大数据方式,通过人脸识别方式,可以把高净值,愿意接受新的金融产品的人抓取出来,那很可能现在银行所保有的这一块,现在来看还是一个非常具有竞争能力的私人银行业务,他们自己也是通过社群化的方式,重新打通用户的关系点。

“篱笆墙”“玻璃门”该拆的拆

  今天互联网金融的发展在三个层面上有障碍。

  第一个是部门大数据的“篱笆墙”。每个人都说未来的趋势是互联网金融,未来是大数据时代,但是我们去做调研的话,你会发现在中国数据领域,比如说BAT的数据是封闭的,政府各个部门之间很多数据都是封闭的。我觉得现在数据通过洗白的方式公开给大家,这个真的是应该快点进行的。未来的互联网金融也好,很多互联网服务也好,如果说它是建立在大数据基础上的话,首先一个前提是数据之间的“篱笆墙”必须要拆掉。我觉得在这个意义上来讲,可能是一件非常大的、跨部门协调的事情。至少在一些公用事业行业首先把这些数据开放给我们。这样的话,所谓的互联网金融,所谓的大数据时代才可以真正到来。

  第二,民营金融机构面前的“玻璃门”。我们希望在这一次整顿当中,政府可以继续鼓励民营机构创新,可以把我们面前很多的“玻璃墙”“旋转门”该拆的拆,可以让市场化的力量得到一个巨大推动。

  第三,监管部门职能创新。现在我们讲互联网金融、P2P、股权众筹等等,在一行三会的职能都是分散的。这些条块分割的景象,对于互联网这样集聚裂变和跨界的特点来说,已经非常不适用了。监管部门的机构改革已经提上了议事日程,只有这样我们的互联网金融才可以迎来下一轮大的高潮。

 

刘远举:大数据的阴影

大数据会成为未来互联网金融的核心 VS 大数据的阴影

在大数据时代,个人隐私与自由,会被越来越多的大数据阴影所包围。

  这是一个大数据的时代,商业、社会管理、科研、创业,言必称大数据。

  大数据又称为巨量资料,指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。“大数据”概念最早由维克托·迈尔·舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在《大数据时代》中提出,指不用随机分析法(抽样调查)的捷径,而是采用所有数据进行分析处理。所以,大数据区别于以往的数据收集最本质区别是抛弃人类之前限于成本的抽样分析方法,变成存储一切,分析一切。

大数据还没有走出简单的数据处理

  这种“数据全存”的收集,在互联网,甚至是移动互联网出现之前的时代是不可想象的。现在,随着储存能力、计算能力、互联网与移动互联网、智能手机深入生活,收集数据的技术发达,充满生活中的各个场景,“把数据全部存起来”成为一种可能。

  数据虽然存起来了,但如何理解数据,却成为一个问题。在大数据的热潮中,人们开始相信,只要足够好的技术,足够多的数据,计算机能够比人更了解他们的自己。

  有一个非常经典的例子。一位男性顾客向全美第二大零售商投诉,声称商店竟然给他还在读书的女儿寄婴儿用品的优惠券。后来发现,女儿真的已经怀孕了。这被宣扬成为数据比人更理解人的例子。

  实际上,情况恰好相反。商场知道女儿怀孕,无非是收集了顾客的消费数据发现规律。比如,孕妇在怀孕头三个月后会购买大量无味的润肤露;在头20周,孕妇会补充如钙、镁、锌等营养素;当女性开始大量采购无味肥皂和特大包装的棉球时,说明她们的预产期要来了。然后,凭借这些信息,商场提前邮寄相关促销信息。

  实际上,并不是大数据更理解人的例子,甚至反应了机器的愚蠢,自作主张,把婴儿的优惠用品寄给了还在读书的女儿,而且还寄到了她家里。当然,预测模型可以加入变量,比如年纪、职业、婚姻状况来避免尴尬。但是,人是复杂的,有很多非理性因素,无法加入所有变量。

  大数据与计算能力的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式架构,依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术对海量数据进行分布式数据挖掘。但是,这种模式的计算能力仅是在数量上的增加。如果仍然是把数据放入模型,抽样虽然并不时髦,但边际效应仍然有效,少量的数量就能达到与大数据差不多的效果。

  所以,只有应用各种新的数据处理方法,“数据”才能成为“大数据”,才能从中发掘出新的意义,进而产生新的价值。机器计算相比大脑的优势在于巨量数量的处理,如果机器也同时具有大脑的逻辑、分析、判断、联想、想象、情感能力,则可以轻易超越大脑的智能。

  目前,依靠神经网络的机器学习,人工智能已经初步崭露头角。在这种方法之下,随着数据量的积累,系统会越来越好。相比过去人工智能的方法很难受益于数据量的提升,新的方法之下,20%的贡献来自方法的改进,80%来自数据量的提升,从而实现依靠数据量推动系统从量变飞跃到质变。

  但是,遗憾的是,机器的自主学习,自主对数据的理解,目前还限定在给定的范围内。目前的机器学习,基于模仿大脑神经的反馈机制,依据历史经验,人类的所有仿生工程学上的成功,取得飞跃,都是在彻底弄清楚生理过程的机制之后,比如,粗浅的模仿鸟的飞翔,可以造出飞行器,但飞机的基础,是空气动力学。现在脑科学的发展程度还远远不够,甚至可以说对大脑的运行过程知之甚少。从这个角度看,人工智能理解大数据还为时尚早。所以,人类对于大数据的利用,目前来看,基本上还是基于收集技术上的发展。基于大数据的人工智能,未必有那么乐观。目前看来,大数据还没有走出数据处理能力阴影的迹象。

令人忧虑的领域可能更早获得大数据优势

  不过,即使如此,变化早已发生。

  这是一个大数据的时代,人人都在电子空间中留下了自己的痕迹。早上起来,打开手机,手机不断与基站联系,机主大概在什么地方,经过了些什么地方,就留下了痕迹;在路上,打开手机浏览器又再次留下cookie数据,浏览了些什么网页,很可能被别有用心者收集;或者交通卡,从哪里进哪里出,也被服务器记录;中午,吃了什么,信用卡可以查询到消费的场所,而饭店的记录,甚至能精确到吃了什么菜,几个人;在上班的时候,使用聊天工具,可能留下痕迹,很多单位,也有记录员工操作的软件;下班了,打车软件、聊天软件都可以上传GPS数据;晚上,在哪里开了房,不但有消费数据,也有摄像头精确记录。这些数据综合起来,不但可以清晰的描述一个人的生活轨迹、行为,甚至连爱好、乃至不愿意被人发现的隐私,在别有用心地收集之下,都是清清楚楚的。

  不留下这些数据,个人在现在的技术社会中,就难以舒适生活,甚至难以生存下去。因为手机、出行、聊天、支付,乃至整个现代生活都是建立在这些数据之上的,不留下数据,就无法生活。这就是所谓的大数据时代,我们就生活在这样一个时代。

  需要指出的是,这些数据应该是与身份分离的。简单的说,就是收集数据的平台,即使能知道每天城市所有人的出行轨迹,但是,他们必须不能知道,每一条出行的轨迹所对应的人的身份。但是,实际情况却是,信息的泄露比比皆是。

  实际上,在现代技术社会中,公民不被监控,只是由于不值得监控,或者在监控系统的概率之外。决定这个概率大小的,是监控系统的成本,比如硬件成本、软件成本、人员成本乃至部门间的沟通、行政成本。成本变小,公民被监控的机率就会越大。大数据极大的降低了这一成本。这虽然带来了安全,却同时减损了公民的自由。

  在9·11事件之后,美国政府已经涉足大规模数据挖掘。在《爱国者法案》的授权之下,前国家安全顾问约翰·波因德克斯特领导国防部整合现有政府的数据集,组建一个用于筛选通信、犯罪、教育、金融、医疗和旅行等记录来识别可疑人物的大数据库。比如,FBI调查人员秘密从美国各大图书馆搜集读者详细的读书记录,以判断是否受恐怖主义感染。该项目在一年后因国会担忧公民自由权而停止。

  但是,不难预见的是,在大数据时代,公民的个人隐私与自由,会被越来越多的大数据阴影所包围。不妨假设一下,2019年,苹果8发布,这时,手机已经不叫手机,而叫个人信息终端,人们可以在这上面完成一切;2025年,打车软件的大数据系统已经不需要个人发出打车需求,你出门的时候,就已经有车停在门口,并且知道你要去哪里;2032年,一个无远弗届的信息收集机制被建立起来,同年,国家统计局改名为国家大数据中心,一切已经不需要统计,一切发生的时候就已经被统计;2050年,市场取消,在大数据与智能制造的配合下,一切个性化的需求都可以被满足;2084年,时间回到100年前。

  这一切会发生吗?应该不会。但是,某些令人忧虑的领域,却很可能比令人兴奋的领域,更早获得大数据的优势。

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