『壹』 大數據金融-第一章 大數據金融概論
1.大數據與小數據
2.大數據的內涵
（1） 數據類型方面
（2） 技術方法方面
（3） 分析應用方面
3.大數據的特徵
多樣性：隨著互聯網的發展和感測器種類的增多，諸如網頁、圖片、音頻、視頻、微博類的未加工的半結構化和非結構化數據越來越多，以數量激增、類型繁多的非結構化數據為主。非結構化數據相對於結構化數據而言更加復雜，數據存儲和處理的難度增大。
時效性：大數據的時效性是指在數據量特別大的情況下，能夠在一定的時間和范圍內得到及時處理，這是大數據區別於傳統數據挖掘最顯著的特徵。只有對大數據做到實時創建、實時存儲、實時處理和實時分析，才能及時有效的獲得高價值的信息。
價值型：包含很多深度的價值，大數據分析挖掘和利用將帶來巨大的商業價值。
4.大數據與傳統數據的區別
5.大數據的產生背景
1.按照大數據結構分類
2. 按照大數據獲取處理方式分類
3.按照其他方式分類
1.銷售機會增多
0. 商業大數據的來源
1. 客戶
2. 市場
3. 商品
4. 供應鏈
0. 數據來源
2. 市場與精準營銷
3. 客戶關系管理
4. 企業運營管理
5. 數據商業化
0. 數據來源
2. 付款定價
3. 研發
4. 新的商業模式
5. 公共健康
1. 營銷
2. 服務
3. 運營
4. 風控
大數據金融是指運用 大數據技術和大數據平台 開展 金融活動和金融服務 ，對金融行業 積累的大數據以及外部數據 進行雲計算等信息化處理，結合傳統金融，開展資金融通、創新金融服務。
1. 呈現方式網路化
大量的金融產品和服務通過網路呈現。
2. 風險管理有所調整
風險管理理念 ——財務分析（第一還款來源）、可抵押財產或其他保證（第二還款來源）重要性將有所降低。
風險定價方式 ——更注重將交易行為的真實性、信用的可信度通過數據來呈現。
對客戶的評價 ——全方位、立體的/活生生的。
風險管理的主要手段 ——基於數據挖掘對客戶進行識別和分類。
3. 信息不對稱降低
4. 金融業務效率提高
在合適的時間、合適的地點，把合適的產品以合適的方式提供給合適的消費者。
5. 金融企業服務邊界擴大
由於效率提升，其經營成本必然隨之下降，最適合擴大經營規模。
金融從業人員個體服務對象會更多。
6. 產品是可控的、可受的
通過網路化呈現的金融產品，對消費者而言，其收益或成本、產品的流動性是可以接受的，其風險是可控的。
7. 普惠金融
大數據金融的高效率性及擴展的服務邊界，使金融服務的對象和范圍也大大擴展，金融服務也更接地氣。
1. 放貸快捷，精準營銷個性化服務
立足長期大量的信用及資金流的大數據基礎之上，在任何時點都可以通過計算得出信用評分，並採用網上支付方式，實時根據貸款需要及其信用評分等數據進行放貸。
2. 客戶群體大，運營成本低
大數據金融是以大數據雲計算為基礎，以大數據自動計算為主，不需要大量人工，成本較低，整合了碎片化的需求和供給，服務領域拓展至更多的中小企業和中小客戶。
3. 科學決策，有效風控
根據交易借貸行為的違約率等相關指標估計信用評分，運用分布式計算做出風險評估模型，解決信用分配、風險評估、授權實施以及欺詐識別等問題，有效地降低了不良貸款率。
基於 電商平台基礎 上形成的網上交易信息與網上支付形成的金融大數據，利用雲計算等先進技術對數據進行處理分析而形成的信用或訂單融資模式。
典型代表有 阿里小貸 ，基於對電商平台的 交易數據、社交網路的用戶交易與交互信息和購物行為習慣 等的大數據通過 雲計算 來實時計算得分和分析處理，形成網路商戶在電商平台中的累積信用數據，通過電商所構建的網路信用評級體系和金融風險計算模型及風險控制體系，來實時向網路商戶發放訂單貸款或者信用貸款，例如，阿里小貸可實現數分鍾之內發放貸款。
企業利用自身所處的 產業鏈上下游 （原料商、製造商、分銷商、零售商），充分整合供應鏈資源和客戶資源，提供金融服務而形成的金融模式。
京東商城、蘇寧易購是供應鏈金融的典型代表。
在供應鏈金融模式當中， 電商平台只是作為信息中介提供大數據金融 ，並不承擔融資風險及防範風險等。—— 渠道商為核心企業。
『貳』 什麼是大數據金融
大數據金融是通過大數據技術搜集客戶交易信息、網路社區交流行為、資金流走向等數據，大數據金融了解客戶的消費習慣，從而針對不同的客戶投放不同的營銷和廣告或分析客戶的信用狀況。由於大數據金融數據是根據客戶自身行為而搜集，大數據金融客觀真實，因此，大數據金融針對客戶制定的營銷方案和偏好推薦也能做到精準化。
大數據金融的特點如下：
1、影響大。由於互聯網加快了數據的傳播，而金融大數據又屬於個人核心隱私材料。在我國互聯網金融發展現狀下，信用體系尚不完善，互聯網金融的相關法律還有待配套。互聯網金融單位的違約成本較低，容易引發多種金融風險問題，造成群體性事件；
2、數量多。互聯網金融大數據是獲取的個人的金融行為數據，而這是屬於個人數據中非常高頻使用的部分。國內互聯網金融服務企業獲取的互金大數據已經達到數百PB，而且還在不斷高速增長中；
3、速度快。互聯網金融業務主要信息由系統處理，操作流程完全標准化，業務處理速度更快。在用戶畫像和信用資料庫等金融大數據的支持下，經過數據挖掘和分析，引入風險分析和資信調查模型，一筆業務從申請到完成只需要幾秒鍾。
法律依據：《中華人民共和國數據安全法》第五條
中央國家安全領導機構負責國家數據安全工作的決策和議事協調，研究制定、指導實施國家數據安全戰略和有關重大方針政策，統籌協調國家數據安全的重大事項和重要工作，建立國家數據安全工作協調機制。
『叄』 如何利用大數據防範金融風險
1、徵信大數據挖掘： 互聯網海量大數據中與風控相關的數據。在數據原料方面，越來越多的互聯網在線動態大數據被添加進來。 2、風控運營： 貸前營銷：帆沒 1、已有客戶開發、新客戶開發； 2、預審批、申請評分； 3、預審批，客戶准入、預授信額度估算。 貸中審批： 1、欺詐甄別、反欺詐液此監測； 2、申請再評分； 3、授信審批； 4、貸款定價。 貸後管理： 1、行為評分模型； 2、額度管理； 3、風險預警、預態埋納催收； 4、催收評分、催收策略。
『肆』 陳華：基於數據分析的金融風險管理領軍人
無論是在工作還是生活中，我們無時無刻不在跟風險打交道，在管控風險。不管是日常生活中開車的時候，或是制定新的保險或醫療計劃時。多數人在日常中都在無意識地管理風險。但當談到金融市場與商業運營時，評估管理金融風險就變得非常重要和關鍵了。
在互聯網時代，隨著金融服務渠道逐漸豐富、金融服務逐漸多元化，金融機構經營面臨的環境越來越復雜，金融機構對客戶行為模式的認識、信息安全的認識、經濟發展「新常態」的認識、國際環境不確定性的認識均需要重新構建。在這樣的背景下，全球金融機構面臨的風險也日趨復雜化、多樣化、擴散化，風險管理的難度增大，風控管理機制亟待重新設計，當前風險管理組織架構面臨著重構與調整。
在這樣的行業環境背景下，有越來越多的金融風險管理頂級專業人才運用自己的傑出才能持續推動著行業的發展。其中，陳華作為基於數據分析的金融風險管理領軍人物對於行業的發展做出了巨大的貢獻。
陳華在重新審視復雜環境下的金融風險特徵的基礎上，結合傳統與新興金融計量方法，創新採用獨創的金融風險數據分析技術強化風險防範機制，滿足金融風險管理的要求，及早採取防範措施，降低預期與非預期損失的風險成本。
隨著金融機構面臨的內外部環境日趨復雜，金融業務日趨多樣化，風險發生可能性、影響程度也日趨增大，如何應對新形勢下多樣、復雜的金融風險成為傳統金融風險管理體系亟待思考的命題。企業管理者應積極 探索 、採用創新技術手段評估、規避、預測金融風險，改造現有風險管理系統，以適應市場環境、監管體系及自身風控的要求。
陳華打造的金融風險管理體系通過收集123個維度的數據信息，建立全面、精準的數據模型，分析用戶行為特徵和信用風險之間的關系，促進金融企業在金融業務的全生命周期中，不斷提升效率和服務能力。這些數據信息主要分為四類，基礎信息數據（姓名、身份證、銀行卡、手機號、用戶學歷、收入、家庭地址等基本信息）、用戶徵信數據（該用戶是否在其他平台有過多頭借貸行為，在非銀機構是否有過逾期行為、有沒有上過徵信系統的黑名單等等）、運營商數據（通過運營商數據可以判斷用戶的設備是否有異常，比如入網時長、入網狀態、每月消費情況、通話記錄、簡訊情況等）以及用戶行為數據（包括用戶的搜索記錄、購買記錄、社交數據等，通過這些數據可以判斷識別該用戶是一個什麼樣的人、有多強的消費能力、 社會 關系如何等等）。
大數據時代正在影響著各行各業的發展，各種信息化設備和應用系統所產生的數據量的年均增速超過50%，2020年全球產生的數據量達到約44Z（44x1021B），數據量的指數型增長顯著改變了當今 社會 的競爭方式和經營方式。對於金融行業來說，大數據時代的核心競爭力就是選擇正確的技術，對銀行擁有的海量數據進行全方位、系統化地分析與挖掘，參考有價值的結果並做出正確的商業決策，提高風險控制技術和水平，進而在競爭中保持長期優勢。
2008年國際金融危機之後，世界各地的金融機構越來越多地採用主動風險管理的新模式，在加強信用卡欺詐檢測、金融犯罪合規、信用評分、壓力測試和網路分析等領域，大數據分析技術在風險管理方面發揮著重要作用。
英國Big DataFinance（2015-2019）制定並開展了關於「金融研究與風險管理」的大數據創新培訓網路計劃，開發和實施大型復雜數據集的實證金融和新的風險管理定量和計量方法，以此來增強歐洲銀行和其他金融機構的風險防範能力。美國跨國投資銀行和金融服務公司摩根大通通過生成大量有關其美國客戶的信用卡信息和其他交易數據，利用大數據分析技術，能夠將消費者市場劃分為更小的細分市場，並可在幾秒鍾內生成報告。
陳華獨創的基於數據分析的金融風險管理體系目前已在全國金融行業得到廣泛應用，成為維護金融業各項業務正常運營以及降低風險事件發生概率的重要工具。這個體系從數據收集、存儲、使用、傳輸及銷毀等關鍵環節，確保用戶數據信息不留存，在遭受潛在的安全威脅時不泄漏，從而實現了真正意義上的數據安全。目前全球都在大力提升基於數據分析的金融風險管理水平和能力，相信在不久的將來，由陳華打造的金融風險管理體系在全球范圍內廣泛應用，促進全球金融風險管理能力的提升。（文 / 陳珊）
『伍』 大數據金融創新與發展
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近年來，大數據已經成為重塑金融競爭格局的重要支撐和抓手。特別是「十三五」規劃綱要明確提出實施國家大數據戰略，把大數據作為基礎性戰略資源，加快數據資源共享、開放和發展。
在此背景下，為全面落實「十三五」規劃提出的國家大數據戰略，推動金融業轉型升級和創新發展，助力上海建設國際金融中心和科技創新中心，「大數據時代的金融野盯服務與創新」論壇於8月17日在中國金融信息中心舉行。論壇由上海市經濟和信息化委員會、上海市金融服務辦公室和上海銀監局指導。由新華社中國經濟信息社、新華社新聞信息中心、新華網、上海證券報、中國金融信息中心、中國銀行上海市分行主辦，易迅財經協辦，證大財富特別支持。
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大數據之父勛伯格曾說，「大數據開啟了時代的重大變革。正如望遠鏡讓我們感受宇宙，顯微鏡讓我們觀察微生物一樣，大數據正在改變我們的生活和我們理解世界的方式，成為新發明和服務的來源，更多的變化即將發生」。
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張笑君表示，傳統金融行業如何利用大數據技術和思維實現產業轉型變革，推動金融服務創新發展，是每個企業都應該深入思考的問題；如何利用大數據降低金融風險，促進「大數據新金融」的可持續發展，使其發揮更大的社會價值，也是政府部門和監管部門面臨的新課題。
據了解，2016年是「十三五」的開局之年，也是新華社業務轉型發展的重要一年。2016年7月底，新華社全面完成國內分支機構采編管理「兩分離兩加強」重大機構改革。7月1日，新聞信息中心上海中心正式成立，這也標志著新華社在上海的各項事業進入了一個新階頌罩和段。
「在保持傳統信息產品和業務優勢的同時，上海證券報將能夠專注於國家戰略和上海本地事業的整體發展。在垂直管理體制和上海分社的雙重領導下，將繼續夯實基礎、求新求變，進一步擴大新華社新聞產品市場的覆蓋面和影響力，為上海「四個中心」建設做出我們的貢獻。」張笑君說。
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上海市經濟和信息化委員會副主任邵志清
上海市經濟和信息化委員會副主任邵志清表示，這次論壇主要是為了規劃所謂的「形勢、戰略和技術」。所謂「趨勢」，永遠不應該是趨勢的敵人。一個人，一個企業做一件事，一定要順應時代潮流，順勢而為。今天，我們已經進入了信息文明時代，其中第一個是PC時代，第二個是網路時代，第三個是大數據時代。
大數據可以開發成引擎嗎？邵志清講了三個方面。首先，世界進入了一個新時代。90年代中期加入互聯網大家庭，實現了人際交往的突破，讓「一條家信抵一噸金」不復存在。現在，世界各國都在計劃實現大數據時代的國家發展，因為大數據已經是一種資源，一種資產。顯然，它已經成為一項國家發展戰略。大數據能力已經成為綜悶凱合國際競爭力和國際影響力不可或缺的方面。
第二，大數據已經成為我們的生產要素。大數據為計算開辟了新模式和新路徑。產業方面，有新業務、新商業模式、新業態，給新經濟帶來很多活力。現在政府掌握了大量的大數據資源，如何服務社會和市場，從而激發市場的活力和社會的創造力，在社會治理方面如何管理網格。大數據也帶來了很多機會，例如，它可以用於控制城市基礎設施、環境保護、食品葯品安全和交通運輸。
第三，利用大數據安裝創新驅動發展的強大引擎，要從資源、技術、使用、產業、安全等幾個方面著力。
邵志清表示，最近上海也在制定大數據發展的實施意見，對接國家層面的戰略，結合上海實際，大概有幾個方面要做：要素供給、使用創新、產業發展。他認為，要加快幾個方面的建設：一是整合共享的資源流通體系。二是創新活躍的行業使用體系。三是發展自主可控的數據技術服務體系。第四是世界一流的大數據基礎設施體系。第五，可信、安全、獨立的擔保體系。
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上海數據交易中心首席運營官沈翔宇
「在具體循環方面，我們對所有數據做了從高風險到低風險的評估。從用戶產生的原始數據到後來產生的數據，無論是對個人還是對群體，都有幾個要求。進入流通，我們有自主知識產權的六要素標准：數據要有ID，數據要有維度主鍵，也就是Key。這是分配ID、分配key、設置限制、數據提供及時性、設置交易價格的角度。」他們把數據交易中心能給大家提供的服務分為會員、掛牌、撮合、分銷、清算服務等五個方面。沈翔宇說會有一個交易平台給大家用。
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上海大數據聯盟
常務副秘書長馬慧民
上海大數據聯盟常務副秘書長馬慧民演講主題是《大數據推動產業創新》。市場交易成本主要是由信息成本和討價還價成本構成。他說，企業組織成本主要是指維持企業內部各個部門運轉所需要的各類行政成本和協調成本。
當企業內的組織管理成本擴大到等於市場交易費用時，企業達到其最大邊界。比如說大數據、移動互聯網等新型技術讓計程車行業交易費用大幅度降低，傳統計程車公司逐漸被中間市場——平台公司影響。比如說滴滴打車、Uber，有了這些平台，交易成本大大降低了。互聯網促進和推動這個產業的發展，同時為產業的生產也帶來了變革。大數據和相關技術解決了某種信息不對稱領域引起的交易成本增加的過程。
通過大數據可以進行精準營銷。「我們通過很多數據採集之後，我們會形成一個用戶畫像，無論是線上數據還是線下的數據，集合在一起之後就知道這個個人或者是企業需要什麼樣的東西。這里就解決了一個問題，就是線上、線下數據加在一起的個人標簽。」馬慧民說。
上海交通大學互聯網金融研究所所長羅明雄
上海交通大學互聯網金融研究所所長羅明雄分享的主題是《從互聯網金融投融資看大數據金融》。他說，互聯網金融等同於P2P、等同於騙子這是非常不準確的，P2P只是互聯網金融當中的一個分支，而騙子只是打著P2P的旗號去做的行騙。他把大數據產業鏈條分為四個部分包括數據源、數據採集與存儲、數據分析與挖掘和大數據使用。
什麼人可以做好大數據金融，羅明雄說，一個是可以合法拿到大量的非結構化數據，二是能夠對這些非結構化數據進行專業的挖掘、梳理、清洗。他建議大家不要把銀行完全想像成傳統金融機構，銀行業在變，銀行會通過很多領域來進行思考，要做風控，會拿到很多的數據，然後把這些數據打通，包括你的信貸風控、精準營銷、運行決策優化。他說，銀行的電商把信息打通，本質就非常類似於余額寶，余額寶就是利用信息化手段，讓老百姓以極低門檻享受一個私人銀行般的理財服務。
羅明祥說，傳統的供應鏈金融是以銀行或傳統金融機構主導，通過綁定核心企業通過給核心企業授信，並給予其上下游企業一定支持，對供應鏈金融企業的BD能力以及自身資源能力提出很大的挑戰。近期以B2B或者是SaaS模式切入供應鏈金融，從「三流」切入成為供應鏈金融最容易彎道超車的商業模式。供應鏈金融的本質是你能夠抓到中小的企業為他提供整套供應鏈金融服務。
萬達金融集團總裁助理兼萬達徵信公司總經理嵇磊
萬達金融集團總裁助理兼萬達徵信公司總經理嵇磊結合他在銀行、信貸行業和徵信領域的工作體會與大家分享了徵信行業的發展機遇。
國外徵信行業發展情況來講，美國的徵信體系最為成熟，現已形成從數據採集、數據標准化、數據處理到信用使用等成熟完整的產業鏈布局，從而形成全球最大的市場規模。嵇磊說，美國徵信行業的發展歷程、動因及趨勢，對我國徵信市場及機構發展具有很好的借鑒意義。從發展路徑看，美國的徵信行業經歷了快速發展、法律完善、行業整合及成熟發展四大階段，最後經過行業洗牌整合，機構數量從最多時的2000家減少至500家，並逐漸出現全國性徵信巨頭。
研究分析國外市場，是為了更好的研判中國徵信市場。至2015年末，央行徵信系統已收錄8.8億自然人信息，其中3.8億有信貸記錄;收錄企業及其他組織2120萬戶，其中577萬戶有信貸記錄。伴隨著龐大消費市場的逐步成熟、消費信貸的快速增長、互聯網及大數據使用的跨越式發展，更多的社會第三方徵信機構參與到我國徵信體系建設中。
盡管成立背景不同、數據類型各異，但在個人徵信業務的具體規劃上，各家徵信公司均不約而同地突出了「大數據」和「互聯網徵信」。互聯網徵信機構收集信息面寬，可以覆蓋無法在銀行留下信貸記錄的龐大群體，從而成為央行徵信體系的有益補充。
嵇磊認為，徵信業最好的時代已經到來。隨著法律法規的進一步完善、消費經濟持續增長以及大數據、互聯網技術的發展，徵信行業正面臨前所未有的發展機遇：一是法律法規的完善為徵信發展提供支持；二是消費經濟增長推動徵信業持續發展；三是大數據及互聯網促動徵信業務全面升級；四是社會發展提高人們對信用價值的認知。
翼勛金融總經理孫海江
翼勛金融總經理孫海江表示，大數據的成長速度非常快，現在整體的大數據，人類90%數據都是在最近三年產生的。每天要使用消費類的軟體，比如說滴滴打車這樣的工具類軟體以及金融軟體等等，都會產生大量的數據。這些數據的服務能夠產生價值，同時這些數據使用也能夠帶來價值。但是其實這個當中還有數據為我們帶來的困擾。
在圓桌討論環節，光大雲付副董事長兼總裁夏令武、綠地金服CEO楊曉冬、上海互聯網大數據工程研究中心主任陸晉軍、證大財富總裁戴衛新、前海徵信副總經理施奕明圍繞四個議題展開，分別是：大數據時代為金融業帶來的新機遇；大數據 金融如何服務小微企業；如何管理大數據徵信使用中存在的挑戰與風險；政府如何監管並服務於大數據金融創新。
光大雲付副董事長兼總裁夏令武
光大雲付副董事長兼總裁夏令武說，大數據和互聯網最近幾年的飛速發展給金融業帶來很多機遇。這種機遇是兩個方面，一個方面是給傳統金融機構帶來了更大、更強的生存能力。有人說互聯網會顛覆傳統機構。現在如果說從大數據維度來看，其實不是的。傳統金融機構掌控了金融業、經濟部門最大的數據。因為金融機構就是經營數據的。所以我想大數據增強了傳統金融機構的能力。另一方面，大數據也推動了新的金融服務形式的產生，而光大雲付就是這兩方面的結合。
綠地金服CEO楊曉冬
作為陸金所創始管理團隊之一，綠地金服CEO楊曉冬說，大數據最重要的是要降低企業的成本，從經營角度來說，大數據可以幫助我們提高風控能力。我對大數據未來的遠景還是充滿信心的，但目前的狀況還是不令人滿意的。舉一個例子，在美國，這是我在90年代做的項目。90年代的時候，你在美國就可以在互聯網上開戶，我不用1秒鍾就可以知道所有的信息。但是在目前，在中國的信息還是島式的信息，沒有一個統一的信息可以證明這個人是可信的，可以線上開戶。市場數據成本是否合理，是關繫到大數據能否成功的關鍵。他希望政府可以為不僅是金融企業，要為所有企業提供公共信息。這樣才可以幫助金融企業降低成本。
上海互聯網大數據工程研究中心主任陸晉軍
上海互聯網大數據工程研究中心主任陸晉軍說，現在整個大數據行業存在一個亂象。一方面擁有數據的，比如說政府、銀行、運營商很難開放。另一方面，有很多公司又號稱有數據。但這個數據哪裡來?可能會涉及到到隱私泄露的問題。圍繞金融談大數據，談移動互聯網，這是真正可以改變金融領域供給側改革的技術和手段。因為有了移動互聯網、各種寶、各種貸，為老百姓提供了更多的選擇，當然選擇過程當中又帶來了很多風險。這是做技術、管理、監管的人要去解決的問題。通過大數據一定程度可以解決客戶畫像、客戶獲取、徵信等等的問題，要把它做好。
陸晉軍說，大數據一定要開放，一定要跨境。如果說你是封閉群體的數據也可以做數據分析，但是只有打開了通路，和不同領域的數據做交換、結合之後才可以產生更多的價值。這也是大數據交易所面臨的一個非常重要的課題，而且要注重大數據的安全。
證大財富CEO戴衛新
證大財富的CEO戴衛新認為精準營銷和風險管理兩者結合度是非常高的。他們公司在兩年前就做了「淘寶達人貸」，面對的客戶是專門在淘寶上有消費的人群做信用貸款。在推出這個產品的時候，芝麻信用分還沒有出來，通過這兩年的數據積累，未來在大數據使用上，可以做一些改善。可以結合芝麻信用分來看我們客戶的表現以及真實的芝麻信用分有巨大的關聯性，來驗證芝麻信用分在這樣一個領域的市場，是不是有更好的使用場景。
戴衛新表示，金融最大的要點就是風險控制，大家數據共享可以有效降低在這一塊上的損失。他說證大財富一直和上海官方機構、民營徵信機構等合作，做數據共享。
前海徵信副總經理施奕明
前海徵信副總經理施奕明從徵信和金融的關系談了他的看法。金融的核心是風險定價，風險控制是非常重要的手段。原來傳統的金融方式都是以線下方面為主，比如說貸款必須要面簽。但是現在很多都是遠程化、線上化的方式，如果說沒有像現代徵信業的發展，像遠程開戶、人臉識別這樣的技術是不可能實現的。未來大數據在金融行業將會越來越重要。
施奕明介紹徵信業面臨的挑戰是信息孤島問題、安全合規問題和技術創新問題。
他說，現在徵信把信息分為三大類，第一類是公共信用數據，第二類是金融信用數據，第三類是生活信用數據。這三方面的數據分別在各個不同的地方，要把這三類進行整合，需要一個大的戰略，數據聯盟、數據交易中心的出現為數據整合提供了很好的基礎，也會成為徵信業未來發展的契機。
大數據時代一個很大的問題就是個人信息披露泛濫。前海徵信操作是非常規范的，任何數據的採集和披露都是要遵照合法的途徑和規矩來做的，大數據的前提是合法合規。
在大數據徵信時代有很多的創新點，但必須要謹慎。傳統的金融徵信其實已經被驗證過無數次了，是可以非常有效的判斷一個人的信用風險的。現在大數據發展很快，但是這些信息和標簽是不是可以真正的防止風險，這是需要待驗證的。因此並不會把所有創新都推向市場，需要經過長期驗證之後，才會非常負責地推向市場。
主持人：第一財經廣播主持人葉柳