朱晓明:大数据的前提是数据真实性

朱晓明大数据

  “2013互联网金融年度论坛”于2014年1月21日在上海召开。中欧国际工商学院院长朱晓明发表了讲话。以下为演讲实录:

  朱晓明:尊敬的周市长、廖岷局长,各位中欧的校友和各位来宾。我今天的演讲和周市长的发言是有一些呼应的,题目叫金融与非金融:携手于数字金融,出发于普惠金融。

  最近非金融在做互联网金融过程当中是异军突起,媒体当中曝光度最高的就是这个内容。千人大会办的非常好,刚刚周市长也赞扬了他们,所以这一次是由中欧国际工商学院以及上海数字化与互联网金融研究中心,这个中心是设在中欧的,我们和互联网金融千人会联合起来举办这个活动。

  我之所以要把金融和非金融连在一起讨论问题,那就是希望传统的银行和互联网金融机构,我们之间应该是一个合作的关系。而且也讲到了数字金融,互联网金融中互联网的特点,确切的说是移动互联网是数字化金融当中的点睛之笔,但是移动互联网还不能代表这个年代的特点。数字化时代主要的基础设施的特点是大云平移,是少不了大数据、云计算和平台的支持的。而且像今天要处理金融的一些重大问题的话,很多技术是少不了的。比如说银行会让MCLP,就是最大覆盖选址系统,来为他们做一个省份的银行的支行的设点问题、布局问题,这是以前产品经济大家比较熟悉的运筹学,线性规划所解决不了的。在今天设点布局的问题必须要运用到更多的数字化信息技术,空间布局技术这样才可以更准确的描述这个时代的互联网金融的特点。

  另外很多的技术在发展,昨天晚上我在跟一些搞网络技术的技术人员谈,某一些算法如果发生变化,今天适用的网络和设备以及技术会不会遇到问题。他们说至少产值腰斩。很多的金融软件,比如说折旧软件、退休软件等等,这些软件5秒之内可以把你的数字进行演算并可视化的表达出来。所以这些技术在发展变化过程当中,移动互联网虽然是点睛之笔,但是如果说没有一个完整的脸蛋的话,只是眼睛好看是不够的。

  首先我讲Gartner曲线上的大云平移,我们看一下互联网金融在Gartner曲线上从2011年以来所处的位置。我们看到这一点是大数据在Gartner曲线上冲顶。我们看一下云,到2012年又回过去了,一般来说Gartner曲线上回转的机会不太多的。因为他到了末端就进入主流市场了,到了2013年是到这一个点,他来回的徘徊,说明什么?很重要,但是云技术的空间还很大。再看平台,2011年是这样的,2012、2013年没有了,说明平台已经入主了。最后我们看移动互联网,今天我们在座的大多数是这个行业的。2011年是在里,2012年又回过一点,2013年又回去了一点。只有移动互联技术是往回的,说明他的空间还非常大。它有的是问题让我们研究。

  第二个问题是金融、非金融携手于大云平移。在大数据当中,精准挖掘是什么位置?是不是核心竞争力。两天前我在中欧移动互联网俱乐部谈了一些观点。我说银行、保险公司拥有海量数据,学校、医院拥有海量数据,飞机场、轮船、码头、火车站都拥有海量数据,但是海量数据只是金银矿却不是金银财宝。数字精准挖掘或许是一种冶金炼银的技术,有可能把金银矿变成金银财宝。所以《数据精准挖掘》这本书前天在论坛当中我们每人发了一本。这本书大量印刷要在今天明天之后,如果说你们来中欧的话,我会免费送这本书,我为这本书写了序言。根据这本书的表述,数据挖掘模型在金融方面大概有四类。而且银行数据精准挖掘还可以表达成这样的一个图形。五大类,包括外面的风险管理、投资组合管理、交易等等。在很多行业和领域,数据精准挖掘确实是核心竞争力,我可以举两个例子,不在金融行业,但是可以给大家参考。我们有一个校友是做抗肿瘤药物的,他是我们创业营的熊博士,他正在为配合新药开发的靶向治疗提供高效、精准的模型。从1000个实验模型中,寻找对某类药物敏感的群体特征。具体做法上是从人体基因的ACTE四个环节进行组合找出敏感因素,这个组合的数字有10的42次方那么大。如果说用1万个CPU对1千个患者的话,他需要6个月的时间才可以找出这些敏感因素。而他用精准挖掘模型的话,同样用1万个CPU对1千个患者的话,只需要1个星期就可以找出这些敏感因素。这样的靶向治疗也许会给人类代来福音。

  第二个例子,就是我们校友安捷力公司,他用渠道大数据做医药精准营销的运营管理。目前传统的销售流向数据是杂乱、无序、大量、残缺的原始数据。他通过数据分析改变数字路线,最后形成标准销售流向数据,他的核心竞争力就是数据解析。现在医药商店都是他的了,他有可能有一天会成为医药电商的马云。

  讲完这两个例子,阿里巴巴的大数据应用云的委员长曾经做过很多的大数据,他很有学问。他说朱老师,你忽略了一个问题。中欧是一个学术上很民主的地方,有的时候是教授教学生,有的时候是学生教教授。他告诉我有一个很重要的地方,也许比你刚刚讲到的核心竞争力,也就是精准挖掘模型还要重要的,就是你的数据来源是否正确?这是淘宝的大数据模型,为什么要进行数据鉴别呢?首先一个人的身份有多重性,因为一个人可能有多个帐户,他一个身份可能为多个身份在搜寻成交,另外政府是一般性的浏览还是真实有购买行为?他讲了这个之后,我学到了新鲜的第一线的内容。尽管在医药方面,白老鼠在进行实验的时候,他没有思想,他的敏感因素在吃了某一个药的时候,他一定会敏感因素出来。而人是有思想性的,因此数据还原成为了重要的竞争力。但是天无绝人之路,能不能用模糊识别的办法,把这个群体在应用精准挖掘模型之前先进行一番过滤。

  接下来我讲云和平台。我在金融系统当中,给交通银行(3.92, 0.09, 2.35%)和太平洋保险集团以及银监局上过课,上课之后,我还会进行回访。接下来的是我回访的太平洋保险公司的客户数据。对银行金融机构贡献最不好的客户,也许你打电话过去他给你的永远是忙音。对金融机构带来最大帮助的,他接电话的比较优美,另外他的顾问一定是第一时间给你最好最优的方案。因为营销都有这个规矩,也许他的人手不够,设备上也有限。太平洋公司进行了改变,你第一时间打电话进去之后,他的语音系统就成了非常重要的工具。

  除了语音识别技术之外,还有另外一个技术,他有一个基于视频的车险理赔平台,由AVAYA公司提供技术支持,接下来我把AVAYA公司的对话给大家放一下。

  用这个的话,金融行业的服务质量肯定会更好,回头客会更多。我们看一下语音识别在Gartner曲线上的位置。语音识别这一点早就产生了,你们拿出你们的手机,都可以找到最基本的语音识别技术,很快就入市了。他要走入主流市场了。从95年我当外经贸委主任一直在跟踪,这些技术在十年,二十年还是完全没有突破,是双向语言翻译。这些语音突破会节约大量的人力和物力,当然还要靠我们的通信条件。

  平台,第三方电子支付,为什么在中国发展的这么好。第三方支付在美国支付占30%,欧盟占25%,而中国小于5%,所以支付宝应运而生。《支付革命》这本书他摘要的说明了很多的新观念。大云平移当中的点睛之笔就是移动互联,从PC互联到移动互联,我们正在写普惠金融金本书,估计中国金融机构2002年之前刚刚从传统的金融转到PC互联网,而2002年到今天正在向移动互联网转换。这是一些数据,智能手机的出货量返超PC出货量,助力金融和非金融从PC端转向移动端。我们了解到,现在手机银行第一位的是建设银行(4.02, 0.06, 1.52%)。手机银行使用率最高的是工商银行(3.48, 0.05, 1.46%)。还有进军PC互联网的时间,我们排了一个表。工商银行、农业银行(2.41, 0.03, 1.26%)、中国银行(2.63, 0.09, 3.54%)、建设银行等等。交通银行的E动2.0,他是把云和端结合起来,如果说你拥有智能手机加上后台云的支持,对他的用户可以在这个人所处位置500米之内的商铺都可以第一时间推送他的各种服务需求。银行在加快布局移动支付,移动支付或者成为移动金融的一个主战场。我们把时间表都已经排列出来,这些银行在国内我们都是熟知的。

  看看非金融,其实一开始诞生的时候就是从PC互联转移到移动互联,包括支付宝PC端的收费,而手机端免费。这样一做,他一开始就有制高点。支付宝发布了2013年度的数字,移动端用户猛增5倍。马化腾前一段时间做了一个演讲叫三个再出发。前一段时间我去拜访阿里的时候说,你们大云平都有了,移动方面怎么办?是不是在补移方面多做一些,现在看来去年一年,阿里在补移。现在移动应用技术还是一个新技术,又出现了微信支付。我们必须要每天关注这些日新月异的变化。这些媒体当中所表达的,我相信大家都非常熟。

  接下来讲的是金融、非金融出发于普惠金融。2006年拿诺贝尔和平奖的不是政治家、文学家、思想家,而是孟加拉国乡村银行创始人默罕默德·尤努斯。普惠金融在联合国[微博],在世界银行[微博]的概念当中发生了变化,从穷人到所有人,从边缘地区到所有的省份,从贷款发展到存款、理财、外汇交易、保险等等。 三中全会60条第12条当中就提出要发展普惠金融。富国银行在去年市值曾全球第一就是因为他关注了中小企业,把零售业务做到最大。所以他一定是应用了长尾理论,应用了数字化手段和移动互联网把这一块做大的。

  阿里巴巴已经从贷款开始,存汇都开始做了,其实这些企业一开始就在做普惠金融。中欧国际工商学院将在2月28日和世界银行签署一个合作协议。世界银行没有找到其他国家,就找到中国,没有找其他的研究机构,就找了中欧国际工商学院。我们这个签署仪式上,我们将会有主题演讲大会。这个研究中心筹备于今天起步于2月28日,我们希望和在座所有各位合起来做这个研究工作。此前我已经把这个教材推出来了。

  作为结束于我想说,普惠金融:数字金融:实现普惠金融的重要途径。金融、非金融:都将大有可为,关键是我们大家要携起手来。谢谢大家。

[时间:2014-02-19  来源: 新浪财经]

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