摘要: 在“2013中關村大數據日”的大數據互聯網金融論壇上,天雲大數據馮大志帶來“大數據與金融創新”的主題演講。馮大志:大家下午好!非常高興能有機會與大家探討一下大數據對我們金融行業的幫助。我非常同意劉處長說 ...

在“2013中關村大數據日”的大數據互聯網金融論壇上,天雲大數據馮大志帶來“大數據與金融創新”的主題演講。

馮大志:大家下午好!非常高興能有機會與大家探討一下大數據對我們金融行業的幫助。我非常同意劉處長說的一句話,只有行業的大數據,而不是說我通過一個大數據去產生一個新的行業來。所以,我們看從天雲這個角度來看的話,之前我們的產品發布大家也都理解,我們希望幫助企業共同成長,解決企業遇到的問題。

按照我們在做大數據的時候發現其實大數據從​​我們一個想法到我們怎麼把它落地,面臨著很多的問題。我在來到天雲之前,做了6-7年的企業級倉庫的建設,裡面遇到了非常多的問題和挑戰,我想今天從另外一個角度來講,我們說大數據怎麼能夠既把它的平台優勢發揮出來,幫助我們去解決一些問題,同時它的算法讓成本優勢怎麼在金融中去體現出來,下面是我講的一些主要的方式。

大數據包括現在互聯網的一些發展,給我們帶來的一個最大變化就是個性化,現在越來越強烈了。金融是一個傳統的信息產業,我怎麼能夠從這個信息裡面更好的為客戶服務,這是我們前些年包括金融的一種信息化、互聯網化,包括電子銀行、網上支付發展這麼長時間之後逐漸積累下來的,形成了這麼多的效果。

現在互聯網,尤其是移動互聯不斷發展的今天,我們發現在一定程度上金融門檻降低了,很多的企業當他有了一定的門檻之後,他可以在非常長的時間裡面切下來一塊。如果我們現在做一個特別簡單的轉帳交易,包含了轉帳前、轉帳中、你的交易、結算清算,包括轉帳後會有很多的數據在產業鏈條中留下來。所以,我們在金融裡面就講另外一個東西,剛才劉處長也提到了,如何能夠在這樣一個大的鏈條裡面快速的實現信息的融合,並反饋到每一個前端的交易甚至操作中,能夠實現我們整個金融的快速反饋和構建。第三個挑戰就是連接,我們為什麼關注於移動互聯網,為什麼移動互聯網的熱度遠遠超過傳統互聯網,實際上人是一個有感情的,他是一個社會化的動物,他希望在任何時候、任何過程當中大家都聯繫在一起,能夠滿足他的情感需求。現在很多金融行業裡面,包括保險公司也好,包括傳統的金融行業,它在不斷的建立自己跟客戶之間溝通的管道,這種管道的建立更多是以手機APP形式存在。所以,從現在大數據的角度來看,當然大數據背後代表了很多的技術,我個人覺得我們金融行業未來的發展就是個性化和反饋。

大數據剛才講了很多的方向和趨勢,但是我覺得大數據對傳統的金融行業來講,其實是有兩個特別重要的一個方向。當然,這裡面我列了一個,其中這個叫分析的可擴展性,如果大家做傳統的數據挖掘時一定深有體會,傳統的挖掘怎麼做?我們需要有非常多、非常好的博士,包括一些算法的工程師,我需要從傳統的數據倉庫裡面去抽樣一些數據來,去不斷的優化算法,反饋到數據倉庫裡驗證算法,所以整個算法的周期和準確度很大程度上依賴這些工程師的能力,而且依賴於你的抽樣、採樣數據到底多大程度上代表了你這個企業客戶的貢獻,這是傳統的方式。

當你的數據分析從一百萬拓展到一千萬,有可能算法的複雜度會從一個簡單的1到2的區別發生一個質的上升。這樣的話,我們轉而通過VI,通過一些統計分析, 通過制定幾百個圍度的指標來衡量客戶。但是大數據通過它的計算能力,這種分佈式的計算能力能夠在一定程度上實現非常多算法的分佈式計算能力,就像我這裡提到的,我們在給一個公司去做測算的時候,我們有3600萬的存量客戶,在我們的系統上大概20分鐘跑完。但是傳統的體系架構下,一千萬客戶已經很難做分析了,這樣帶給客戶一個最大的好處是什麼?我知道任何分析的結果就是一個事實,這個事實就可以直接用來指導對策,這就是大數據可擴展的分析能力帶來的好處。另外一個,就是大數據對於傳統數據的清洗、數據的質量轉換、數據的治理,在很多層面,大數據可以做非常多的事情。對於傳統的企業有什麼好處呢?提升我們時 間的處理效率。

這張圖我們看到,我們通過一個非常簡單的實驗算法,在傳統的分析裡,需要對這個算法做實驗,從這裡面我們可以看到,進行一個簡單的分析的話,我們就知道年收入大概在多少時大概對企業的貢獻率是最好的,並不是年收入越高對企業的貢獻就越大,而是年收入在2萬多、4萬多,有可能是二三線城市的普通員工,普通城市的市民可能更希望到我的這個保險公司來買保險。這些規定其實就是大數據通過一個算法能夠發現出來一些規律,再把我們沒有預先乾預的規律反饋到我們實際的數據倉庫作為一個指導。因為我知道這東西得出來的結果是一個事實存在的結果,並不是我通過算法預測出來的,也不是我通過很多的手段模擬出來的,而是實時存在的,所以它有快速的分析帶來了一個非常快的反饋。

 

資料來源:煉數成金


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