金融大咖清华论剑 揭秘大数据挑战之道

　　沈阳科讯网银行频道9月18日讯 2017第二届中国金融科技大会9月18日在清华大学召开，本次大会由清华大学五道口金融学院和清华大学国家金融研究院联合主办。沈阳科讯网网站对本届大会进行了专题报道。在冰鉴信息创始人顾凌云主持的以“金融大数据的发展与挑战”为主题的分论坛中，TalkingData首席执行官崔晓波、同盾科技有限公司首席执行官蒋韬、鑫苑科技集团执行总裁庞引明、北京聚爱财科技有限公司首席执行官任衡、上海合合信息科技发展有限公司董事长镇立新分别发表了主题演讲。

　　TalkingData首席执行官崔晓波表示，金融企业面临的挑战和机遇其实都是一样的，来自于两方面：一方面来自于外部，现在大数据领域已经到了必须用结果说话的时代了；另一方面是内部挑战，内部挑战就是4句话：业务数据化、数据资产化、应用场景化、技术智能化。

　　同盾科技CEO蒋韬表示，当前的消费信贷面临诸多的风险问题，每年在商业银行和逐渐机构逐渐的攀升，在中国从事网络欺诈的人，人群在160万左右，欺诈的产业链上年产值大概是1100亿，但是通过智能风控系统诸多信息的关联就可以提高风控的水平。

　　鑫苑科技集团执行总裁庞引明表示，当前的金融大数据有很多问题。首先，数据来源不清楚，可以总结成黑白灰三道。黑的数据，数据来源不清楚，只要用这就可以；白的数据，指的是在一定程度上在授权范围内是可以用的，例如银行的数据和房地产公司的数据；灰的数据，指的是合法和不合法不清楚。

　　聚爱财CEO任衡表，智能投顾在中国市场非常大，是一个不可忽视的巨大市场。但是中国的老百姓(行情603883,诊股)传统80%的资产全都配置在银行理财和房地产上。过往的10年，这两样资产没有一次让老百姓亏过钱，所以中国的中产阶级老百姓，风险承受能力已经被教育得非常非常低。所以在这种市场环境下，如果照搬美国的纯浮动的模式，基本上市场很难开拓。

　　上海合合信息公司董事长镇立新通过介绍合合信息科技的几个主要产品展示了OCR+Data+AI为金融机构提供具体的解决方案和应用场景的过程。

　　冰鉴信息创始人顾凌云顾凌云分析了金融大数据存在的挑战很多，机器学习、深度学习为什么被大家认可。他提到稀疏样本如何高精度的建模是做小微企业征信中挑战之一，可以一定程度上用深度学习来解决。监督学习和无监督学习二者之间平衡，才能做好建模。他认为消费金融可以从流量、风控技术和资金成本三个方面来理解。要做征信这个行业，要坚持做独立、第三方、高科技和轻运营的平台。