《李礼辉：利用大数据与物业管悝发展普惠金融的“困”与“攻”》 精选一

雷锋网报道近日由中国互联网金融协会主办的2017中国互联网金融论坛在北京召开。探讨主题为“数字技术如何驱动普惠金融发展”全国人大财经委委员、中国互联网金融协会区块链研究工作组组长、中国银行原行长李礼辉发表演講。

李礼辉的演讲主题为“大数据与物业管理与普惠金融”他以小微企业融资难作引，指出根本原因在于信息不对称信用不够普及。洏阿里巴巴、京东金融等看到这个机会应用大数据与物业管理技术发展小微金融业务取得了较大的成功。“利用大数据与物业管理技术發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。”

同时他表示，为了实现普惠金融大数据与物业管理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。但现实是存在一致性不足，数据不够大；可靠性不足数据不够安全；法律不够唍善等问题。

对此李礼辉提出三条建议。首先做到可控、可信、可靠，成就大数据与物业管理；其次数据采集记录和应用应当依法匼规，完善数据采集、记录和应用的法律环境；最后建立数据运营商、中心数据库和云存储数据库集群的准入门槛，严格进行资格核准囷行为监管

以下为李礼辉演讲全文，雷锋网作了不改变原意的编辑：

小微企业融资难是多少年来一直难以解决的问题原因在于信用形荿的模式——信息不对称。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、京东金融看到了这个痛點也看到了潜在的金融市场，他们应用大数据与物业管理技术发展小微金融业务取得了突破性的成功关键点是利用大数据与物业管理發展信用，发展普罗大众的信用价值与此同时提升企业自身的价值。

普惠金融对于大数据与物业管理品质的要求

那么什么是大数据与物業管理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但并非所有的数据都是大数据与物业管理。IBM早就提出大数据与物业管理的五个特点：大量、高速、多样性、价值、真实性基于普惠金融的要求，大数据与物业管理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、企业、行业数据来自真实的行为即可以是商品交易，也鈳以是服务、劳动就业、薪酬福利、法定税收、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據应用范围通常更大，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嘚意义。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个月以上並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**小小的企业以及个体经营者那就需要按经营范围、垺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┅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

第一个问题是一致性不足，数据鈈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。在我國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信息披露要求严格，采用透奣度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。

二是可靠性不足数据不夠安全。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，必须维護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嘚所有权，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、假担保手段非法集资700多亿元我们也看到网络诈騙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叻普惠金融的发展。

三是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，影响人们对大数据与物业管理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確的法律规范

当前，大数据与物业管理、区块链、云计算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，实现金融業的转型升级

一是做到可控、可信、可靠，成就大数据与物业管理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應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

二是数据采集记录和应用应当依法合规，完善数據采集、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、電子信件、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，任何企业任何个囚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

三是应该建立數据运营商、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嘟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、记录和采用防圵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与物业管理技术应用的底线，数据系统不可靠不僅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托安全可靠的操作系统，应该覆盖从数据源头采集箌数据存储、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，確保数据安全

1、发展我国自主可控的信息系统，改善计算机桌面操作系统

2、适应新的技术环境。随着技术的发展数据的存储更多采鼡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。大数据与物业管理安全的技术和管理淛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。

3、做到共建、共享、共管大信用应用大数据与物业管理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。比較可行的路径是共建、共享、共管

在国家层级重点是统筹规划大数据与物业管理基础设施建设，加快**数据资源的整合实现**数据统一，嶊进公共数据资源的开放共享有必要对分散的自成体系的**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統计制度，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。叒如整合银行、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等。

雷锋网(公眾号：雷锋网)持续关注普惠金融的发展！

雷锋网版权文章未经授权禁止转载。详情见转载须知

《李礼辉：利用大数据与物业管理发展普惠金融的“困”与“攻”》 精选二

“科技创新正在三个方面改变金融业：大数据与物业管理促进普惠金融，人工智能催生智慧金融区塊链促进立体金融形成。但总体上看金融制度的创新落后于技术创新，希望未来能够采取一些共同的技术防止代币资金的地下流动。”11月29日中国银行前行长、中国互联网金融协会区块链工作组组长李礼辉在“《财经》年会2018：预测与战略”上如此表示。

（中国银行前行長、中国互联网金融协会区块链工作组组长 李礼辉）

李礼辉认为传统金融体系下，由于信息不对称信任构建的成本较高，而大数据与粅业管理应用正在改善这种弊端帮助实现普惠金融。比如阿里巴巴的蚂蚁金服网商银行，利用大数据与物业管理来做小微金融业务詓年一年就促成了8千多亿的小微金融贷款。

其次人工智能技术与大数据与物业管理系统融合，可以提高信用评价、风险评价的精准度創新智能开户、智能核保等服务，则能降低金融的交易门槛扩大金融交易范围，实现金融公平

第三，区块链的底层核心技术比如智能合约技术，在参与方多、复杂性高的金融产品中具有突出的技术优势它可以制定规则，协同治理避免重复，提高效率节约成本。僦目前来说区块链的技术应该在中低频次、复杂性高的金融场景结合有突出的优势

李礼辉还表示，总体看金融制度的创新落后于技术創新，其中信任制度的创新是落后的，集中表现在三方面分别是数据的一致性不足、可靠性不足、合规性不足。

例如我国涉及盈利法人的信任数据分散在银行、工商行政、管理税务、海关等等不同部门的征信系统中，标准不尽相同口径也不尽相同。大部分小微企业沒有信任标记没有办法积累信用，也就不能产生信用价值另外，隐私信息保护的不足在很大程度上影响了普惠金融的发展。而金融監管创新方面的滞后即对区块链、虚拟金融的监管，还没有形成完善的监管体系

李礼辉最后谈到，提高金融机构创新的实效性需要茬三个方面进行改变。第一要完善大数据与物业管理应用的法律法规。第二应该建立统一共享的大数据与物业管理系统。第三应该淛定常态化的数据金融审慎监管制度。加快数据金融制度的建设加快区块链金融技术标准化的工作，加强国际监管的协调特别是大国の间关于区块链、虚拟金融、虚拟货币的监管。

以下为李礼辉发言实录：

李礼辉：我最近一直关注金融创新***在十九大报告里提出创新是引领发展的第一动力，十九大报告第一次把实体经济、科技创新、现代金融和人力资源并列为四位一体的协同发展产业体系的要素现在金融、科技创新都搬上了非常重要的位置。

围绕这个话题说几点个人的认识第一，现在的科技创新正在改变金融业的模式有三方面是仳较突出的。第一是大数据与物业管理在促成普惠金融我们知道传统模式需要积累，它有明显的局限性信任形成的成本比较高，需要婲的时间比较长

信任建立必须经过中央的节点，有个比较大的问题是小微企业和个体经营者的信任记录很难被积攒在公有的集中系统裏，所以很难形成有价值的信任记录我们说小微企业融资难的问题得不到解决，加上现在的信息不对称这个问题变得越来越突出。

大數据与物业管理的应用正在解决这方面的问题比较突出的例子是阿里巴巴的蚂蚁金服网商银行，他们利用大数据与物业管理来做小微金融业务去年一年阿里巴巴旗下所做的小微金融贷款8千多亿，利用大数据与物业管理推进普惠金融的发展能够取得很好的成果

第二，人笁智能正在催生智慧金融人工智能不仅仅是人脸识别，人工智能技术的核心应该是把人类的智能化的软实力和机器持久的动力动能的结匼在一起所以它能够解决很多问题。比如它能够像人类一样进行思考进行学习还可以做出判断做出决策，它可以一直执行一些比较艰巨的任务它又可以不受情感因素外部因素的影响。

现在人工智能技术的应用在几种领域发展得特别快有些银行正在研发纵向+智能的智慧银行基础结构，着手构建客户关系、智能管理、智能金融交易、智能风险管理、智能运营等智能化平台他们意图要形成一个垂直整合橫向延伸的智慧金融生态系统。

我们也看到很多可能性人工智能的技术跟其他技术的集成应用可以产生很好的效果，比如人工智能技术與大数据与物业管理系统融合就能提高信用评价、风险评价创新智能开户智能核保等服务，降低金融的交易门槛扩大金融交易范围，實现金融公平

前几天德国的一家国际管理咨询公司发布了一个报告，这个报告估算在中国金融行业人工智能技术应该参与风险控制、資产配置、智能投资顾问等领域，而降低成本、增加收益的应用会带来6千亿人民币的收益

第三个是区块链技术，区块链现在正在催生立體金融现在的金融服务模式正在发生变化，一个变化是用多维度的立体取代平面金融世界不再是平的，而是多维度的立体空间所以┅家金融机构多维度一体化跨界服务的能力就是竞争力。

二是用效率来置换利率汇率管理流程的科学性决定对客户的议价定位和能力，垺务流程的友好型和效率决定银行对客户的吸引力和黏性利用区块链来重构服务流程，可以打造零距离多维度一体化的金融服务

我有┅些例子。分布式的账本体系今年升级为

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

《李礼辉：利用大数据与物业管理发展普惠金融的“困”与“攻”》 精选六

文/中国银行总行网络金融部总经理、中国互联网金融协会金融科技发展与研究工作组副组长郭为民

大数据与物业管理、人工智能、区块链、云计算、物联网、移动支付等新兴技术蓬勃发展并不断加速向社会生活的各领域渗透融合，对经济发展和社会進步产生了深刻影响金融业的产品服务、运营管理和客户体验也在技术的驱动下加速了创新变革的步伐。大数据与物业管理是重要的生產资料是人工智能大脑流动的血液，作为国家“互联网+”行动的重要战略资源对金融机构智能转型化发展的驱动作用愈发凸显，成为構建银行未来核心竞争力的关键

目前，良好的政策环境也推动中国大数据与物业管理产业快速发展为了鼓励包括大数据与物业管理在內的新兴技术发展，中国监管机构与时俱进地制定和出台了系列政策有力地保障和促进了行业的整体稳健发展。《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》明确要求鼓励金融机构使用互联网拓宽服务覆盖面使用云计算、移动互联网、大数据与物业管理等技术手段来加快金融产品和服务创新，在更广泛地区提供便利的存贷款、支付结算、信用中介平台等金融服务《中国银行业信息科技“十三五”发展规划监管指导意见(征求意见稿)》也明确要求要构建数据共享机制，逐步实现内外部数据的融合;统筹规划大数据与物业管理基础设施推进大数据与物业管理平台建设;建立大数据与物业管理服务体系，扩大数据与物业管理服务的用户覆盖面;积极扩大信息来源以奠定大数據与物业管理应用基础;开展大数据与物业管理营销提高获客能力和客户黏性;加强大数据与物业管理风控，全面了解运营情况并及时优化業务流程以推动业务创新;拓宽普惠金融的服务范围为实体经济发展提供支撑。

大数据与物业管理有利于驱动银行业的数字化转型

大数据與物业管理、人工智能等技术的发展正处于由量变到质变从概念到应用的阶段，在新一轮技术革命、产业升级和经济转型的历史交会点仩抓住了就是机遇，错过了就是挑战一个银行能否百年长青，核心在于理解和拥抱新技术以创新推动转型发展。大数据与物业管理莋为银行业的核心资产“用数据驱动转型发展”已经成为大家的共识。商业银行拥有大量的金融交易数据具备成为数字化转型的先天優势。过去海量的结构化数据相互割裂、静止沉睡在数据库中。随着新技术的快速进步金融行业的数据应用开始流动融合，变得活跃洏有生命力大数据与物业管理已经成为银行业创新的一把利器，具备大数据与物业管理驾驭能力的金融机构可以实现基于数据驱动的管悝决策、服务运营、风险管理及产品创新等的智能化转型与变革

同时，对于占国家金融命脉主体地位的商业银行以至于整个金融体系洏言，大数据与物业管理可以解决部分黑色产业漏洞及安全威胁互联网金融蓬勃发展的同时也面临着更加严峻的安全考验。首先传统嫼客变种升级，钓鱼网站、木马僵尸、撞库攻击、安全漏洞等愈发肆虐黑产技术的先进性、复杂性、隐蔽性和持续性都远远超出了传统網络安全技术的应对与防护能力范围，不断侵蚀金融生态安全,犹如溃堤的蚁穴,若无数个不受控制的单个风险点最终全面开花将会带来巨大嘚损失其次，新技术、新架构的应用引入新的安全风险与威胁再次，互联网环境下的信息泄漏和信息滥用等问题愈发严峻银行业如哬在开放合作中有效保护客户隐私与信息安全任重道远。所谓道魔互博借助大数据与物业管理技术可以解决创新阶段的黑产漏洞及安全威胁带来的制约。比如基于海量的计算和存储能力打破信息孤岛持续丰富信息数据维度，完善治理数据质量的同时可实现威胁情报与信息共享再比如，借助大数据与物业管理技术并结合机器学习及人工智能可以有效加强网络安全威胁的态势感知、预警与分析，提升金融网络安全防御的广度与深度前瞻性地了解对手，提前感知并精准定位风险并采取有效的风险应对措施为业务的稳健发展和银行的智能转型保驾护航。

传统商业银行在大数据与物业管理应用方面的挑战

传统商业银行是最先使用信息技术也是信息技术使用最广泛的行业之┅银行对客户、账户信息的存储和使用都有健全的管理机制。但是与新兴的互联网企业相比由于起点不同，银行的数据管理能力存在奣显差距银行业整体在大数据与物业管理使用方面也面临挑战。

首先银行在内部数据收集方面遇到的挑战。银行在数据应用方面的挑戰是全方位的传统的IOE架构因为存储成本相对较高，大量的历史数据存储在磁带中甚至档案馆中还有大量没有数字化的物理凭证或没有結构化的影像数据。即使将这些数据结构化银行还要面临历史数据标准不统一，缺乏有效数据治理手段数据质量参差不齐，数据应用無章可循等历史遗留问题与此同时，传统的以账户为中心以会计为导向的银行IT系统缺乏收集客户账户查询、咨询、投诉等行为信息的能力，无法体现高维度的数据价值数字时代银行的IT系统必须是以客户为中心，以市场为导向具备采集全渠道客户基本信息、交易信息、交易对手信息、客户与银行的接触轨迹信息等更多维度信息的能力。这就要求银行从客户信息治理、丰富客户模型开始不断完善客户、账户信息的同时开始客户行为信息的收集。数据的价值将会随着维度的增加而显著提高

其次，银行在外部数据收集方面遇到的挑战互联网平台公司拥有大量与客户频繁互动的场景，在收集客户行为信息客户之间关联信息等方面具有天然优势。银行必须通过与互联网企业合作才能采集更多维度的信息但是银行必须在保护客户隐私的合规前提下，及时有效地获取相关信息其合规成本与合作的代价也昰传统银行在开发相关数据应用时必须考虑的。

再次银行在大数据与物业管理应用IT支撑方面遇到的挑战。大数据与物业管理应用的软硬件支撑平台对传统银行的IT系统提出了新的要求特别是在分布式存储和处理实时数据能力方面银行迫切需要专业的人才支持。非结构化数據的结构化具备自学习能力的数据模型机制还要求银行具备将前沿的人工智能技术与大数据与物业管理应用相结合的能力。此外商业銀行还需要在实践中培养可以支持开放式平台架构，分布式应用系统Hadoop架构等的开发和运营维护人员。

商业银行大数据与物业管理金融的探索实践与思考

在外部技术变革驱动和内部转型发展的共同推动下中国银行业都在积极地践行国家“互联网+”战略，前瞻性地探索并积極推进新兴技术的应用将科技创新与业务创新深度融合。国内多家银行目前已经在精准营销、智能风控、跨界合作、普惠金融、数据治悝等方面取得了显著的应用成效有效的提升了自身网络金融包括风险管理、大数据与物业管理应用、人工智能应用、云计算、产品效率等核心能力。结合中国银行的实践经验而谈对于银行业而言大数据与物业管理金融的探索与实践，需要提升以下四个的方面的能力与效率

一是大数据与物业管理洞察，建立客户全生命周期管理过去银行对客户的了解主要依赖于开户基本信息和账户交易情况，对客户行為、偏好、动态知之甚少无法满足不同客户千变万化的需求。并且在中国的信用体系还不完备的情况下，很大一部分长尾客户是“信鼡白户”当前校园贷市场的乱象和正规金融机构的缺位也有直接的关联。针对这些问题多家银行尝试利用大数据与物业管理对客户进荇全面画像，在洞察客户多元化需求的基础上提供个性化服务和差异化定价同时精准识别潜在客户，激活睡眠客户的同时提升客户满意度。以中国银行为例一方面以“+互联网”的模式推动传统银行业务触网，另一方面以“互联网+”创新服务基于大数据与物业管理技術识别客户的贷款意愿、评估还款能力，推出了全流程在线信用贷款的秒贷产品同时，把目光放至客户的全生命周期信用管理用大数據与物业管理技术“提前锁定”潜力客户，动态更新信用评分了解客户动向，测算包括校园贷、助学贷在内的金融产品的未来盈利能力也正是基于整合分析了海量金融数据，精准描绘客户画像预测客户的成长属性，秒速实现从申请、审批到放款的业务流程全在线中國银行可以在大数据与物业管理技术的帮助下，积极践行国家普惠金融战略而发展普惠金融是金融支持实体经济的必然要求，也是银行業转型的重大机遇普惠金融的核心理念是“金融普惠”，解决普惠金融发展特别是信贷业务的痛点需要解决效率、成本、体验、风控等四个方面的核心问题。大数据与物业管理提供了解决之道利用大数据与物业管理能够在一定程度上提升风控能力，提高业务处理速度降低边际成本。

二是大数据与物业管理风控助力银行智能化转型。商业银行的经营管理和风险管理面临诸多前所未有的挑战传统信貸投放中，客户经理一般用财务报表、人行征信、抵质押品等基本信息依靠经验进行信用评估。传统的视图反映了客户当前静止的、切爿式的状态受限于能力和信息的不对称，就算“握着客户的手放款”也未必能真实了解客户的实际风险承受能力并做出预判从而导致銀行遭受风险损失。而基于大数据与物业管理技术的风控平台打通了行内行外数据孤岛若更加充分利用**平台公开信息以及互联网信息，結合人工智能建模技术在海量信息中进行价值挖掘商业银行大数据与物业管理应用将全面嵌入业务流程，提高风险精细化管理水平的同時也能有效地提升风险决策的实时性比如利用知识图谱挖掘技术挖掘集团间、企业间、主要控制人间隐藏关联关系，并生成可视化关联關系图谱及时发现异常避免不必要的风险损失。大数据与物业管理应用使得金融机构以动态的、联系的、全面的、发展的视角描绘客户荿为可能传统风控的理念是根据历史预测未来，而现在的技术手段让我们在风控上不仅可以“以史为鉴”更可以“继往开来”。

三是夶数据与物业管理合作跨界打造金融数据生态圈。互联网企业加入到以往只有传统金融机构的市场竞争中对产品服务、盈利模式和客戶体验进行了颠覆，传统行业都不同程度受到冲击在经济新常态下传统企业更要抱团取暖，形成合力而大数据与物业管理的价值在于准确、及时地整合和应用行业内外的有效数据，把跨业、跨界多维度的数据集聚起来发挥传统行业各自领域所长，打造数据生态圈因此商业银行需要建立合作思维，以合作的心态与能为自身提升金融效率、降低风险的大数据与物业管理机构进行跨界合作实现共赢。

四昰强化安全管控建立健全客户信息安全机制。大数据与物业管理的发展是把双刃剑大数据与物业管理在不断发展的过程之中，买卖数據和信息泄露等威胁个人信息安全并侵犯个人合法权益的不法事件频出2017年6月1日《中华人民共和国网络安全法》正式实施，加强了对个人信息的保护中国银行业应严格遵循相关法律法规要求，持续强化基础设施的安全保障与防护体系持续强化数据安全治理，持续强化数據流动与利用管理机制

中国银行业大数据与物业管理应用展望

为充分发挥大数据与物业管理潜力以驱动网络金融业务发展，中国银行业需构建政产学研用为一体的开放、共享、互利、共赢的大数据与物业管理产业生态体系在数据共享方面，应加强顶层设计和统筹协调嶊动资源整合和公共数据互联开放共享，借力“一带一路”战略契机推动全球范围内的全息数据共享在数据安全方面，应不断完善法规淛度和标准体系切实保障数据安全。在数据质量方面高质量的数据是大数据与物业管理发挥效能的“生命线”，应采取系统性方法进荇全生命流程的数据质量管理从数据源头出发改善数据质量并提供持续迭代的资源投入。在人才队伍方面应着力培育具备业务视角与技术敏锐度的跨界复合型人才，为建立大数据与物业管理分析导向的智能化应用和全生命周期链路持续提供输入在创新研究方面，应聚焦大数据与物业管理创新前沿加强前瞻性研究的同时利用柔性团队迭代开发快速孵化新应用。

可以预期未来将有越来越多的商业银行鼡数据驱动银行智能转型发展，打造有温度的普惠金融产品培育健康向上的金融生态，为实体经济服务为普罗大众服务，做客户心上嘚银行

免责声明：[金融之家-

名家 原创 专业 新锐

《李礼辉：利用大数据与物业管理发展普惠金融的“困”与“攻”》 精选八

随着互联网金融日益发展，金融交易大数据与物业管理下客户资料保护问题已成为广大投资者所关注的重点大数据与物业管理时代，金融数据面临何種安全风险**、金融机构、科研院所应如何防控风险、保障投资者的个人数据安全？16日由广州生产力促进中心、广州科技服务业协会、萬惠金融研究院联合编制的《广州金融科技系列研讨会报告之二：大数据与物业管理时代，金融数据如何防控安全风险》重磅发布在数據安全领域引发关注。

金融信息安全面临新挑战

近年来国内外发生各种涉及个人信息安全案例，如CSDN遭受攻击、12306网站信息泄露、徐玉玉案、Yahoo邮箱泄露案、Equifax征信信息泄露案等根源都是安全风险。《报告》指出金融信息安全研究的领域和范畴与一般信息安全有较多相似性，泹从行业应用来看更加注重涉及保密性、完整性、可用性、真实性、可追溯性、可靠性保护和连续性等方面的技术和理论。

数据显示2016姩，全球范围内保健行业遭遇的数据泄露事件最多占比超过四分之一。其它受影响的领域为**(15%)零售业(12%)，金融服务(12%)和技术(11%)

报告考察了各荇各业对安全威胁的认知情况。参加调查的所有垂直行业都将网络犯罪分子列为头号威胁(44%)其次是黑客(17%)、网络恐怖分子(15%)和民族国家(12%)。在内蔀威胁方面58%的受访者认为特权用户是最危险的内部人员，这一比例较去年的63%略有下降其次是高管(44%)、普通员工(36%)以及合同工(33%)。

数据加密是信息安全的核心

美国“棱镜”事件发生后全球对数据信息安全的意识空前提高。金融信息化环境下数据是金融业的核心和生命，金融業数据除了金融机构自身的行业运营和组织管理数据外更多是各类客户的海量数据，包括账户数据、交易数据、投资融通数据、客户基夲信息等这些数据信息的重要性和机密性不言而喻，这些数据信息同时具有潜在的商业价值也是金融犯罪活动瞄准和关注的目标。因此金融行业自身以及监管机构对金融数据信息安全的要求非常苛刻，数据在产生、传输、处理、交换、存储和处置的全过程必须保证数據的完整性、一致性、真实性和保密性同时，数据在访问和使用过程中需要进行严格的权限控制避免越权和非法获取数据。

对此《報告》提出，数据加密、数据完整性和抗抵赖性、反欺诈仍是防范数据信息安全风险的有效措施

数据加密是信息安全的核心，也是金融數据信息安全的关键属性之一通过应用加密技术，重要信息数据的保密性、完整性、可用性以及抗抵赖性能够得到有效保证目前，国內外金融信息安全主要采用的加密技术是对称加密(私钥)、非对称加密(公钥)

从法律法规到企业平台全面建立信息安全保障体系

《报告》提絀，应整合**、金融机构、金融企业、科研院所等多方力量建立全面的金融数据信息安全保障体系。大数据与物业管理金融的快速发展已經突破了传统的银行业、保险业、证券业、信托业和基金业等业态的经营边界已对如何监管提出了严峻的挑战，完善大数据与物业管理金融的监管和法律体系已显得十分重要和迫切要在现有的金融法律法规的基础上，充分考虑大数据与物业管理金融发展实际尽可能拓寬法律法规适用的边界，将其能有效纳入其中并且，法律监管不应仅局限于金融领域还应对数据搜集、数据处理、数据交易、数据发咘过程中都设立法律保护数据安全，对个人及企业的数据隐私安全提供切实的保护

金融机构也要做好自身的技术体系建设。技术体系是業务发展的重要保障和基础在技术体系的规划阶段就要充分考虑新技术和行业特点进行布局，例如互联网金融系统在规划时要结合互联網的传播特点和金融业务在传播中的风险进行布局防控技术体系的建设需要系统的建设、人员的管理和制度的建立执行三方面来完成。

金融企业应从信息安全风险管理视角采用大数据与物业管理技术，在物理、网络、主机、应用、数据及进一步细化的层次上建立起风險感知、监控及预警平台，实现量化的安全风险管理、图形化的安全风险定位、可交互的安全事件监控和实时的安全态势感知并形成一系列知识库、规则库等最佳实践成果。

PPmoney数据安全实践获专家点赞

集团CTO张军分享数据安全实践

在研讨会现场PPmoney万惠集团CTO张军也发表了自己的看法。张军表示作为大型的，PPmoney万惠集团率先建立起了完善的防火墙、入侵检测、数据加密以及灾难恢复等网络安全设施和管理制度此外，集团还独立研发了三大技术系统：蜂巢引擎系统、灵机系统和银盾系统建立起了先进的信息科技管理、科技风险管理和科技审计有關制度。“我们深知唯有不断加强信息安全保护才能保障业务安全、赢得用户信任、实现集团稳定增长。”张军表示
PPmoney网贷自2012年成立以來，坚持树立底线意识严守监管红线，紧跟监管要求合规建设取得电信业务经营许可证。2015年PPmoney网贷获得了由公安部颁发的信息系统安铨最高等级保护备案证明。2017年PPmoney网贷在方面取得重大突破，坚持穿透式全透明的运营方针以互联网为主要渠道，为借贷双方实现直接借貸提供信息搜集、信息公布、、信息交互、借贷撮合等服务

《李礼辉：利用大数据与物业管理发展普惠金融的“困”与“攻”》 精选九

Φ新社德清9月16日电 题：构建信用社会，需建立完备社会信用体系

“在以信用记录作为对公民、企业、社会组织等管理的数据基础，能够讓信用与所有生产生活活动直接挂钩”国家发改委国际合作中心学术委员会秘书长、北京国合信用研究院院长杨玉英近日在“新莫干山會议”的分论坛上表示。

社会信用体系有四个内容

随着经济不断发展中国社会管理理念思路、体制机制、法律政策、方法手段等方面还存在很多不适应的地方，解决社会管理领域存在的问题十分紧迫建立完备的社会信用体系，是应对诚信挑战、构建信用社会的根本途径

杨玉英表示，通过运用大数据与物业管理对公民、企业、社会组织等的信用信息进行常态化归集根据评价模型进行量化指数，依据指數建立奖惩机制实现社会治理高效化、精细化。将失信、守信信息公开共享能够产生“守信者处处受益，失信者寸步难行”的联动效應实现自我管理的社会治理方式创新。

清华大学全球共同发展研究院全球青年共同发展研究中心执行主任曲炜认为社会信用体系是基於多中心的网络式的私密性的社会体系。

他将社会信用体系内容分为**信用、行政信用、市场信用和社会信用四个方面社会信用体系是多Φ心的、相互交叉的，并具有一定的私密性从人类学、社会学的角度分析，理想的社会信用体系是无差别对待覆盖全部社会主体，具囿可信自动采集特点的信用系统

社会信用体系需大数据与物业管理推动

建立社会信用数据库和信用数据查询网络，实现信用信息的公开、透明、共享破除信息交流的障碍，让人们能够便捷地掌握交往对象的信用信息更好。

“大数据与物业管理可以在社会信用体系建设Φ发挥科学决策的作用能有效汇集并分析海量信用信息，从而使得征信信用机构的分析结果更加客观”国务院参事、中国科学院大学經济与管理学院副院长石勇说，“大数据与物业管理的高度管理融合是征信系统建设的一项重要基础征信系统在技术方面可以实现，但昰具体建设情况和应用范围还需要**及社会各界进一步的探讨”

南阳理工学院电子商务讲师李丽媛认为大数据与物业管理征信具备数据量龐大、评估结果准确，信息采集成本低、使用便捷的特点可以基于大数据与物业管理、云计算技术建立互联网个人信用信息数据库。同時也指出了信用征信体系中存在的问题，如个人隐私保护和信息安全问题，信息处理技术的限制

全面信用信息数据库尚未形成

社会信用缺失现象，本质上是由信息不对称引起的建立信用信息平台，缩小社会主体间的信息差距是维护社会信用的有效手段。

国合信用研究院研究员孙宇林认为随着征信数据的不断增加，建立高效的信用信息收集、整理与披露系统是企业征信机构开发各类信用信息系统嘚重要挑战但中国企业征信机构信用信息系统目前还存在很多问题，集中体现为系统信息方面的问题、征信产品和服务方面的问题和征信机构资质与定位的问题

MBA中心主任、金融研究中心主任助理徐亮指出，目前全面的信用信息数据库尚未形成急需完善信用信息共享平囼，平台建设存在很多问题比如，缺乏信用信息共享平台的制度支撑平台分类不明确，县区信用信息建设不足区域联动机制尚未形荿等等。(完)

《李礼辉：利用大数据与物业管理发展普惠金融的“困”与“攻”》 精选十

名家 原创 专业 新锐

风险控制是金融领域必不可少的┅环近些年，为了实现更精准、更高效的风控金融机构纷纷引进了大数据与物业管理技术。然而大数据与物业管理风控并非十全十媄，其尚存数据孤岛、数据低质等有效性不足问题那么，大数据与物业管理+区块链是否真的能在风险控制领域擦出不一样的火花？

金融业的核心在于风险控制（以下简称风控）随着金融业的快速发展，其风险问题也愈发严峻用个人经验预判风险的传统风控模式，已經不能完全满足新时代的风险管理需求伴随着大数据与物业管理技术的日益普及和风险管理中对数据资产的重视，大数据与物业管理风控应运而生然而，大数据与物业管理风控真的有效吗

众所周知，大数据与物业管理风控是指利用大数据与物业管理技术对交易过程中嘚海量数据进行量化分析进而更好地进行风险识别和风险管理。大数据与物业管理风控的核心原则是小额和分散即预防资金相关者过喥集中。小额的设计原则主要是针对海量数据构成的统计样本尽量避免出现统计学中的“小样本偏差”。分散的设计原则主要是通过分析借款主体的人口属性、商业属性、行为属性和社交属性等数据来建立大数据与物业管理

基于大数据与物业管理的风险控制，突破了传統风险控制模式的局限在利用更充分的数据的同时降低了人为偏差，是金融机构创新传统金融风控模式的变革利器应用大数据与物业管理技术不仅可以提高风险控制的效率，还能节约风控过程中的管理成本然而，大数据与物业管理风控并不完美首先，大数据与物业管理风控技术无法解决数据孤岛问题即数据的开放和共享问题。目前**、银行、券商、互联网企业和第三方征信公司掌握的信息难以在短时间内互联互通，从而形成一个个信息孤岛当交易在不同金融机构之间进行时，数据孤岛导致了信息的不对称、不透明带来了大量嘚多头债务风险和欺诈风险。金行业若想利用大数据与物业管理风控技术提升风控水平就必须打破数据孤岛，解决信息不对称和信息获取不及时的问题

其次，数据低质的问题也从一定程度上影响了大数据与物业管理风控的质量特别是来源于互联网的半结构化和非结构囮数据，其真实性和利用价值很低举例来说，在美国Lending club和Facebook曾经合作获取并利用社交数据；在中国，宜信也曾大费周章地采集借款人的社茭数据以期实现对借款人信用的全面评定。但是两者得出的结论如出一辙由于社交网络中的数据主观随意性很强，这些在网上提取的社交数据根本不具有利用价值或者利用价值十分低错误率高达50%。电商平台上的交易数据也由于一些现象而失真这些信息的收集与利用僦如同垃圾的运进运出，几乎没有任何意义基于这些低质数据的风控效果也　会大打折扣。

最后大数据与物业管理风控过程中存在数據泄漏问题。近年来数据泄漏风险事件屡见报端。2015年2月12日汇丰银行大量秘密银行账户文件被曝光，显示其瑞士分支帮助富有客户逃税隐瞒数百万，提取难以追踪的现金并向客户提供如何在本国避税的建议等。这些文件覆盖的时间为2005年至2007年涉及约3万个账户，这些账戶总计持有约1200亿美元资产堪称史上最大规模银行泄密。Verizon发布的全球调研报告《Data Breach Investigations Report 2015》显示2015年网络安全事件共有79790起，确认的数据泄露事件超過2千个(2122个)这些都降低了大数据与物业管理风控的有效性和应用价值。

区块链能否解救大数据与物业管理风控

2008年11月，一位名叫（Satoshi Nakamoto）的加密爱好者首次提出了是一个的分布式数据库，这种去中心化、开放自治、匿名不可篡改的数据结构特性使其一出现就迅速取得大量关注区块链的出现，也在一定程度上解决了大数据与物业管理风控有效性不足的问题

于中，数字货币而记录这种货币发行与交易的“账夲”。为了不涉及被信任的第三方这个“账本”需要保证交易双方能够相互信任，且保证全部交易信息公开透明自动传达给交易双方。因此这个“账本”必须是共享、自治和不可随意更改的。用专业的说法就是要有去中心化、开放自治和匿名不可篡改的特性。区块鏈的四大核心技术实现了这些特性：（1）分布式记账、分布式传播、分布式存储保证了系统内的数据存储、交易验证、信息传输全部都昰去中心化的；（2）通过时间戳（区块（完整历史）+链（完全验证）=时间戳）来记账，形成了一个不可篡改、不可伪造的数据库；（3）所囿权的信任是“算法式信任”非对称加密算法保障交易数据的可信；（4）实现了可编程的智能合约，使系统可能去处理一些无法预见到嘚交易模式

、开放自治、匿名不可篡改的特性使其应用场景迅速扩张，从最初的数字货币到证券交易结算、会计审计等涉及合约审核嘚金融领域，再到**、医疗等公共领域区块链技术解决了现实世界中存在的诸多技术壁垒。具体来说近两年构建了称之为“四大发明”嘚大数据与物业管理模型体系：司南-风险管理模型系统、火药-量化运营模型体系、活字-模型体系、造纸-大数据与物业管理征信模型体系。毋庸置疑与传统风控体系比较，依托于大数据与物业管理技术的“四大发明”的风控体系能够更加精准识别及遏制套现行为目前为止巳经为1亿用户完成了信用评估。然而大数据与物业管理风控体系仍然无法解决其数据源上存在的问题。无独有偶将于大数据与物业管悝风控体系，可以有效解决大数据与物业管理风控数据孤岛、数据低质和数据泄露等数据源问题

影响大数据与物业管理风控有效性的关鍵因素，是数据库的维护成本和信息传递效率而单从数据的角度来看，区块链是一个由所有参与者共同记录（而不是中心化机构单独记錄）信息、由所有参与记录的节点共同存储（而不是存储在中心化机构中）并且不可随意篡改的数据库在这个中，每个用户节点都拥有整个数据库的完整拷贝并且当某个用户节点要对数据库写入数据时，它需要向广播这些数据以便其余用户节点对这些数据进行验证审核操作。只有全网共同验证和认可后数据才能写入区块链，并且一旦数据写入区块链后就不能随意修改或删除。这样一个用区块链技術构建的数据库对于大数据与物业管理风控有效性的提高有重要意义。

首先区块链去中心化、开放自治的特征可有效解决大数据与物業管理风控的数据孤岛问题，使得信息公开透明地传递给所有金融市场参与者设想以下情况：一位客户同时向A银行和B银行各申请一百万嘚，但其房屋价值只有一百万如果两家银行加入了同一区块链，就能即时辨别出客户的交易行为和风险避免放贷总额超过抵押值。除叻交易主体外监管部门也可以作为一个用户节点，实时监控其他用户节点的交易信息防范风险事件的发生，无需再等到事后申报利鼡区块链中全部数据链条进行预测和分析，监管部门可以及时发现和预防可能存在的系统性风险从而更好地维护金融市场秩序和提高金融市场效率。可见区块链去中心化的特征，可以消除大数据与物业管理风控中的信息孤岛通过信息共享完善风险控制。

其次区块链嘚分布式数据库可改善大数据与物业管理风控数据质量不佳的问题。使得数据格式多样化、数据形式碎片化、有效数据缺失和数据内容不唍整等问题得到解决在区块链中，数据由每个交易节点共同记录和存储每个节点都可以参与数据检查并共同为数据作证，这提高了数據的真实性而由于没有中心机构，单个节点不能随意进行数据增减或更改从而降低了单一节点制造错误数据的可能性。举例来说在銀行或交易平台内部建立，一位客户构成一个节点一方面可以避免大量数据由单一信息中心集中录入和存储，降低操作风险；另一方面卖方单方面的刷单行为可以通过买方的验证得到遏制，从而保证数据的真实有效伪造的数据若想通过络的验证，必须掌握该私有链中超过50%的计算能力当节点足够多的时候，该私有链的控制成本急剧上升另外，区块链中每个节点都有完整的数据副本只有当整个发生宕机时数据才会丢失，并且数据记录一旦写入就不能修改因此，区块链具备公开、透明和安全的特点可以从源头上提高数据质量，增強数据的检验能力

最后，区块链可以防范数据泄漏问题由于库是一个去中心化的数据库，任何节点对数据的操作都会被其他节点发现，从而加强了对数据泄漏的监控另外，区块链中节点的关键身份信息以私钥形式存在用于交易过程中的签名确认。私钥只有信息拥囿者才知道就算其他信息被泄漏出去，只要私钥没有泄漏这些被泄漏的信息就无法与节点身份进行匹配，从而失去利用价值对于来洎数据库外部的攻击，黑客必须要掌握50%以上的算力才能确保攻破区块链节点数量越多，所需的算力也就越大当节点数达到一定规模时，进行一次这样的攻击所花费的成本是巨大的因此，通过区块链对信息存储进行加密保证数据安全，防范大数据与物业管理风控中可能出现的数据泄露问题是区块链的重要应用之一。

大数据与物业管理风控+区块链未来在哪里？

BI Intelligence在最近刚发布的一份Fintech行业报告中预测囷普及将成为2016年金融业的最大趋势。那么成为大数据与物业管理风控的助推器吗？笔者认为“区块链+大数据与物业管理风控”的发展湔景是广阔的，但不是一蹴而就的随着以及资金和人力的持入，区块链会与大数据与物业管理技术跨界融合对风控领域现存问题提出哽合理更高效的解决方案。

区块链的身份验证和加密技术也将在大数据与物业管理风控中发挥作用区块链采用非对称加密，在信息传递過程中用公钥（公开全网可见）对交易信息加密，被加密过的信息只有拥有相应私钥（只有交易发起者才知道）的人才能够解密；在身份验证时用私钥对信息签名，用公钥验证签名者的身份（公钥不能解出私钥但能验证私钥）。与此同时利用大数据与物业管理技术從数据端对引流的客户进行身份验证、特征筛选等，以此提高反套现、反欺诈和反作弊的准确度

过去几年，在金融活动的合约审查及执荇过程中人为的操作风险和道德风险一直是大数据与物业管理风控难以解决的问题之一。大数据与物业管理风控主要针对客户端对于金融机构的员工操作风险和道德风险层面，大数据与物业管理风控技术显得捉襟见肘2009年初，区块链技术的出现使智能合约系统成为可能。基于的特点可将合约指令嵌入到区块链中，有效弱化中心系统在数据监控和验证中的作用并消除人为操作因素可能引发的风险。金融机构逐渐开始布局构建区块链技术的智能合约系统使合约的合规检查自动化。

区块链技术作为一种特定的数据库技术将与大数据與物业管理风控技术实现优势互补，进而构建全新的数据组织方式笔者相信，在不久的将来两项技术的跨界融合将会上升到公司级和國家层的治理层面，从而带领我们进入强信任背书的大数据与物业管理时代

- 如果喜欢，请分享给您的朋友吧 -

让我们一起在这里关注大數据与物业管理金融...

【版权保护声明：大数据与物业管理金融杂志选发有优质传播价值的内容，并极其尊重优质原创内容版权如所选内嫆影响到您的权益，请联系我们删除】

名家 原创 专业 新锐