AdTime：將大數據技術帶入金融風險評估體系
金融是什么？用通俗的話說，就是讓大量的貨幣資產在匯集與流通過程中，產生出新的價值。大數據是什么？如果把它看作一種產業，那么大數據盈利的關鍵，在于匯集大量多維度數據后，對數據的進行加工提煉，在這個過程中發現、創造出新的價值。
金融與大數據，都是與未來有關的產業。金融在發揮杠桿效應的時候，可以為人們贏得未來，但也存在著風險。大數據可以預測未來評估風險。若將大數據既是運用至金融信貸體系，便可將利益與風險控制在平衡的狀態中。
大數據營銷企業AdTime指出，金融業是大數據的重要產生者，交易、報價、業績報告、消費者研究報告、官方統計數據公報、調查、新聞報道無一不是數據來源。金融業也高度依賴信息技術，是典型的數據驅動行業。在如今的互聯網金融環境中，大量的數據成為了金融體系中的核心資產，若在多層面積極的將大數據產業與金融產業相結合，我們將收獲到呈幾何式增長的新價值。
與傳統金融相比，大數據可以為互聯網金融帶來新的金融服務和產品創新、并帶來用戶體驗的變化，還能創造出新的業務處理和經營管理模式。對金融服務提供商的組織結構、數據需求與管理、用戶特征、產品創新力來源、信用和風險特征等方面產生了重大影響，顯著提升了金融體系的多樣性，不過也對金融監管和宏觀調控等方面提出了新的課題。
在今天，互聯網金融、大數據金融依然還處在初始狀態，標準意義上功能鏈完整的業態還處在破殼之中，但越是在這種狀態中，越能讓人們找到新的市場機遇。接下來，AdTime將圍繞利用大數據協助金融機構進行風險評估這個層面，來描繪大數據技術在互聯網金融方面的應用前景。
“杠桿”危機看大數據的風險評估模式
場景一：美國次貸危機 杠桿過高帶來的風險
2008年，金融危機發端于美國投行，在這里不再過分解讀“次貸”的形成原因，因為一句話就可以總結：金融機構過分依靠“杠桿”，而沒有深刻評估由此帶來的風險，導致最后完全失控。之后銀行等金融機構、對沖基金以及其他一些高杠桿機構的去杠桿化，通過其對流動性的影響，不斷將危機傳導至更深層面。
三年后一部叫《商海通牒》(又名利益風暴)的美國電影，用一種簡單的方式還原了那場驚心動魄的金融危機。華爾街一家投行分析師發現公司的財產評估有著巨大的漏洞，即將導致銀行的破產，這也會導致整個市場的崩潰。原本這是可以避免的，因為每個公司都有風險管理部，負責將風險控制在警戒水平內，但是公司在風險部門還沒通過提供的數據、公式算出產品的風險及其會帶來的損失時候，高層就將金融產品在市場上出售。
08年金融危機前夕包括美國在內，全世界對大數據應用于金融領域還呈未可知的狀態中。但我們能從上段文字中，提煉出與大數據有關的幾個關鍵詞：風險、數據、公式。那些用于風險評估的數據和公式計算，其實與大數據技術的分析、預測的過程十分相似。
但通過大數據技術所收集來的數據更加實時，更加多維化，且更注重關聯性，特別是關聯性，這無疑會為風險評估提供更大的準確度。
場景二：某省信貸危機 獲悉利用貸款的真實意圖
更深一步探討大數據運用于風險評估這個問題，先關注一下幾年前發生在中國南方某省的信貸危機實例。從某種意義上講，這同樣也是個對信貸風險預估不足的問題。而這個信貸危機大致來源于貸款機構，對某些企業或人群群體性的商業投資行為，缺乏知情和預警。
該省之所以能夠成為經濟強盛，與良好的金融信貸機制和發達的貿易行業有很大關系。據了解，早在06年該省對貿易流通類的企業加大了扶持的力度，其貿易流通企業資產負債率幾乎沒有低于85%的，遠高于普遍的60%以內的標準。但因為金融機構太多，競爭極為慘烈，企業總是在各家銀行之間游走，不斷的擠壓銀行的底線，所以很多企業的貸款條件會不斷的下降。這導致沒多久實體經濟出現了空心化，而群體性的固定資產投機愈演愈烈。當大量固定資產的升值要高于實體經濟利潤的創造，使得很多企業就會不斷的獲取資金，然后擴大對固定資產的投入。繼而得到的資金遠遠大于實體經濟自身所需要的資金，這里面金融的過于發達就會助推這種情況的發生。
通過這個實例AdTime總結出一個道理，金融機構給企業貸款必須貸合適，給少了是風險，而給多了往往不是幫企業，而是害企業，也是變相的破壞經濟。但給多給少，風險如何掌控，衡量的標準除了銀行根據傳統的風險控制模型進行計算和分析，面對千變萬化的企業情況和市場環境，必須用足夠多維度的數據來源和關聯化的數據分析來支撐風險評估。
大數據將風險評估引入關聯分析層面
AdTime格外推崇一句話，大數據最具有想象力的發展方向是將不同的行業的數據整合起來，提供全方位立體的數據繪圖。假如大數據能夠幫助金融機構進行對企業的貸款風險評估，通過關聯性的信息分析，對企業貸款的期限與實際用途期限，通過大數據分析做一系列的預警工作，知道每個企業其真實用途和還款能力，對于企業的風險的不確定性提早進行預防和控制，這樣不但對企業有好處，對于金融體系與市場經濟的良性循環都功德無量。
提到大數據分析，我們通常引用維克托 爾耶 舍恩伯格在《大數據時代：生活、工作與思維的大變革》中的一段話，大數據時代最大的轉變就是放棄對因果關系的渴求，而取而代之關注相關關系。也就是說只要知道“是什么”，而不需要知道“為什么”。這顛覆了千百年來人類的思維慣例，對人類的認知和與世界交流的方式提出了全新的挑戰。
同樣，大數據應用于金融風險評估行業，正是利用數據與數據間的關聯性來做文章。任何有可能成為信貸風險或信貸利好的數據，都可能被作為一項指數進行評估，如該企業的貿易動態，行業近期的動蕩性，與該企業還款期限就有相當高的關聯度。銀行就可以通過一系列的數據，進行關聯性的分析，從而開發出更寬泛的風險預警模型，并通過技術手段，實現大數據關聯性風險評估的實時性和可視化運行。
美國印第安那大學信息科學及計算技術副教授約翰 博倫提出，即使數據的準確度達到80%，20%差錯率就足以造成破產。而大數據技術收集的數據通常是實時數據，這些數據的特點在于足夠“接地氣”，并納入了對趨勢變化的考慮。所以通過傳統的數據風險計算后，再用大數據進行關聯性風險分析，那么剩下的20%的差錯率以及將要發生的事件導致的金融動蕩，可以在最大程度上被察覺。
關聯性大數據金融風險評估模式
AdTime認為要從大數據中識別、發現金融中潛在的風險，需要有處理大數據規模性、多樣性、高速性的能力。要應對互聯網金融中的大數據問題，需要建立完備科學的金融風險預警可視化體系。目前大數據主要的處理模式可以分為流處理和批處理兩種，其中批處理是先存儲后處理，而流處理則是直接處理。不論以哪種方式處理數據，金融風險預警系統都要從數據的關聯性出發，識別、發現、預警、監控、預測金融體系中潛在的風險。
據了解，美國知名大數據企業splunk在北京的業務之一包含與金融機構某證券公司的合作，模式是將大數據功能引入海量日志分析中，協助交易系統安全。通過定時對證券公司的日志分析，從中提取有可能導致系統異常的信息，進行提前預警。所提取的異常信息是用戶自己感興趣的或者是自己關心的關鍵詞比如“warn alert error”。
大數據技術運用于風險評估的初級階段，可借鑒以上模式。AdTime對此提出金融機構首先需要通過行政手段打通一些多維度的數據，并根據自身情況設置相關關鍵詞進行分析。比如想要判斷某一時段，某些行業的企業的群體性商業行為來預測這個行業的風險程度。也就是將一段時期內大量的、多維度的企業的信息動態，與相關行業的數據進行關聯性分析。或者從大量信息中提取企業動態與行業動態中的高頻詞，從眾多高頻詞中獲取關聯性預測與評估的信息。
利用大數據進行金融風險評估的實施，前提離不開多管道、海量數據的集中采集，以及強大的數據清洗、關聯分析平臺，目前國內外很多大數據企業都已經推出大數據分析管理平臺，并在行業中運用。但出于對國家金融機構數據安全方面的考慮，國內的大數據企業最有希望在金融風險評估領域中得到較大發展。AdTime(杭州泰一指尚)的Atlas云圖數據管理平臺，通過海量數據的采集、清洗、歸并、關聯分析，可為金融風險評估提供全方位數據支持。Atlas日均用戶存儲量為10TB，每日可處理用戶曝光量達100億，不僅擁有海量數據庫資源，還具備實時計算、跨網平臺匯集、多用戶行為分析、多行業報告分析等功能，可在金融機構進行大數據風險評估方面起重要的支柱作用。
小微企業、中小企業的風險如何評估
從金融機構角度上出發。金融可以通過大數據技術，將分散的各類小企業的各類信息進行整合處理，解決信息不對稱問題，在此基礎上創新信用模式并擴大貸款抵質押擔保物范圍。在互聯網金融思維影響下的金融機構，可以向小微企業提供創新的、定制的微型金融服務，從而惠及到每一個普惠金融體系的參與者。
另外，通過大數據技術的預判分析，金融機構可以避免將錢借給不該借的企業，也能夠通過大數據作為信用風險的參考，為那些真正有實力的小微企業提供真實的幫助。對于小微企業而言，其融資的一個重大挑戰是銀行等金融機構的風險控制要求。小微企業由于經營規模較小，其信用風險信息較為模糊，使得銀行不愿貸款。憑借強大的信息資源和風險透視優勢，大數據金融將幫助解決小微企業的融資困境。另外，大數據能夠提高風險透明度，通過高關聯性的分析加強風險的可審性和管理力度，從而減少小微企業融資的成本，加強金融機構對小微企業進行貸款的風險管理上的激勵。
從小微企業、中小企業角度上出發。許多小型企業，特別是中小型外貿企業沒有能力像大型企業一樣能建立起自己的信息收集機制或信息平臺，因而對國外有關法律法規、金融政策、外匯管制、資金管理、投資環境等了解不夠，對有關經濟政策的變化不敏感，缺乏面臨風險時的應變能力，難以減少和轉移風險帶來的損失。而大數據技術能為中小企業進行信息管理、信息資源利用、風險預判等方面提供充分的契機。
衡量多方面的需求，2013年浙江省成立了大數據應用技術產業聯盟。其中，通過聯盟建立行業服務公共平臺，提升中小企業對大數據的利用能力，加快數據技術助力中國小企業服務、風險評估工作的步伐便是2014年的重點工作之一。聯盟依托單位AdTime通過聯盟的作用整合政府、相關機構的信息資源和數據，再通過牽頭成員單位進行深層次的技術研發，通過大數據技術對數據信息進行分析、預測、管理提高行業服務公共平臺的服務能力。
以上便是AdTime對于大數據在金融行業運用在風險評估方面的預想，利用大數據技術支撐金融與經濟發展的動力，在給予企業金融支持與控制銀行風險間找到平衡，還需要更長的探索之路。
目前我國政府對大數據的敏感度快速提高，很多部委都已經在研究大數據、運用大數據，多部委還聯合發布了鼓勵措施，這種重視是由政府層面自上而下進行普及的，在這種條件下，有關于大數據產業的地方組織聯盟也在迅猛的發展中，而大數據金融的發展落地，也離不開金融機構的共同的努力踐行。比如以AdTime為牽頭單位的浙江省的大數據聯盟，其首批成員單位不光有技術型企業和科研單位，還有如浙商證券、杭州銀行這樣的金融機構積極參與，在提供有關金融支持之外，還將發揮數據支持與技術試點等作用。
金融屬于高智商人群的游戲，高智商人群雖然很少犯低級錯誤，可一旦犯錯誤所造成的結果是無法挽回的。大數據能讓我們通過技術在信息間的關聯性層面上，更理性、更全面、更立體、更快捷的認識風險，并及時的控制風險，在最大程度上減少錯誤的產生而帶來的嚴重后果。
《商海通牒》中主角說過一句話：他曾是一個工程師，造過一座橋，他用驚人的數據解釋了那座橋的意義。其實。金融也是一座橋，而大數據技術能在在建造這個橋的過程中，起到測算穩固，預判安全的作用。
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