① 如何利用互聯網大數據這桶萬金油
如何利用互聯網大數據這桶萬金油
互聯網金融在中國的噴發式成長帶動了個人信用徵信的強大需求，新型徵信市場體系的建立又帶動了大數據產業的發展，在這條邏輯嚴密的互聯網金融生態鏈條上，如何充分合規利用大數據成為扼頸之虞。
中國互聯網金融行業協會的最新統計數據顯示，2014年底中國的互聯網金融規模已突破10萬億。而中國擁有40億銀行卡用戶，其中僅4億信用卡，4億銀行卡中，還有大約2億為沉睡的僵屍卡，相對6億智能手機用戶，互聯網金融的未來市場潛力依然十分巨大。
在日前由新浪財經及新浪戰略合作部主辦的「當大數據愛上金融」閉門沙龍上，我愛卡信用寶創始人兼CEO塗志雲認為，如果從時間維度來衡量，中國互聯網金融行業發展基本與美國同步，但金融信貸水平與美國相差20十年，飛步向前的行業和徵信體系的滯緩，很有可能成為互聯網金融產業發展路上的一個大坑。
產業界的一個長期主流觀點認為，互聯網大數據是繞開徵信體系監管和政策門檻的一桶萬金油，來自用戶非結構性行為的互聯網大數據可以對用戶靜態特徵和動態特徵的描述和預測，不同數據的跨界碰撞和融合拼接。是互聯網金融徵信體系的一桶萬金油。
隨著互聯網擁有海量的大數據信息以及雲計算等數據處理技術的不斷進步，可以提供互聯網金融徵信產品的機構已不僅僅限於傳統的專業徵信中心或徵信公司，在強大的市場需求刺激下，一批專門針對P2P網貸、網路微貸的互聯網金融專業徵信機構或「准徵信機構」開始出現並迅速發展。
但這可以幫助中國徵信體系快速超越20年差距，趕上互聯網金融產業的步伐嗎？
互聯網金融的本質仍然是金融，必須按照金融的發展規律運行。五道口金融學院金融大數據研究室總監楊威認為，大數據並不局限於互聯網數據，僅憑互聯網數據，並不能解決所有問題，需要避免互聯網數據萬能論，用傳統結合創新，從數據走向業務，或是一條可行的道路。
例如，塗志雲曾參與全球的五家國家級別的徵信機構開發基礎上國家標準的個人信用評分模型的建立。他認為，中國現有的信用評分是個人行為的概括，真正的信用評分不是一個對過去的總結和概括，而是對未來信用行為和違約行為的一個預測。所以，無論是央行還是民營徵信公司，都可以利用互聯網大數據建立一套可落地參考的徵信體系：所有的分數給一個對應的違約率或壞賬率。
但現實情況是，目前沒有一個中國機構具備這個能力。據了解，央行正在開發類似這樣的評分體系，現在為止還沒有正式推向市場。
這恰恰是民營互聯網徵信公司的機會，也是挑戰所在。
互聯網徵信公司百融金服副總裁馮宗欣認為，民營機構在互聯網金融徵信市場的機會很大。人民銀行徵信中心有3億人的信用記錄，佔中國總人口的25%，仍有75%的人沒有有效的信用記錄，這將導致大多數人的融資需求很難得到滿足。
這家公司從六年前成立開始，探索金融大數據結構的腳步從互聯網逐步延伸到了金融機構、來自於線下零售，包括社交，包括媒體，包括航空、教育、運營商、品牌商等多個維度。
「單維度的數據叫數據，不叫大數據。」馮宗欣強調。和其他徵信機構的步伐一致，百服金融的徵信業務步伐正在向欺詐評分、催收評分等領域拓展。
這顯然是大勢所趨。優勢在於融合線上線下、結構性和非結構性、過去和未來等多維度的數據，形成一個動態的大數據分析庫。挑戰在於包括央行和銀行金融體系亦在銀行傳統之外，研究來自感測器、媒體、其他行業數據的結合，這個市場跑馬圈地之勢剛剛開始，誰能最後留下取決於多方面因素。
互聯網金融熱潮之下，中國強大的市場需求和落後的徵信體系形成巨大反差反差，但這也成就了中國互聯網金融創業者利用科技、利用大數據在徵信領域裡面做一次真正的創新和變革的巨大機會，逼迫中國在未來10年的時間走完美國過去30年的路。
互聯網重構了金融，大數據重塑了信用。但這條路依然很長。
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