當前，在大數據時代下，人們對大數據并不陌生，“大數據”是一個約定俗成的說法，而“數據科學”則是更科學的定義，它包括了數據和計算相關領域的科學范疇。如果用一個更大的視角，互聯網、平臺化、社交媒體、搜索引擎、維基技術等科技元素將從根本上影響金融、經濟，乃至整個社會。

但這并不妨礙我們用“大數據”這個詞。因為，通過這個詞，能夠去包含這個時代許多與之相關的科學和技術，通過這個詞，讓人們能夠更多、更直觀地認識數據科學，以及數據的時代使命。

對于金融業而言，需要我們有充分的認識和準備，并加快做出相應的調整和變革。

一是對于大數據時代的到來，需要有一個專業、深刻和前瞻性的認識。從金融業的角度看，需要關注三個問題，首先是“去邊界”思維，即在大數據和平臺化時代，各種邊界都會越來越模糊，所以，未來的創新和機遇，更多的是在邊界發生的，不是中心，但我們對邊界又關注了多少，認識了多少？

其次是“社會腦”的認識，大數據使得整個社會的信息實現了共享。從整個社會的層面，出現了一個趨勢叫“數字社會主義”；從個人的層面，出現了一個“數位人生”的概念，即每一個人都將被數據化。社會和人的數字化是“社會腦”出現的前提，也是其進化的基礎，它將從根本上改變我們對知識和智慧的傳統認識，并營造出全新的“生存環境”。在這個大背景下，就面臨著怎么利用好這個“社會腦”的問題。

第三是協同創新問題，消費者的“生產者化”是一個趨勢，是“以客戶為中心”的根本解，為此，金融業要有一個開放的心態，一個暢通的機制，一個協同的平臺，適應這種潮流，核心是解決內外部信息流的統一視圖，并通過商業模式的創新，實現行業效率的結構性提升。

二是在互聯網和大數據的思維下，效率不再是靜態和單一維度。在多維、跨界和融合的浪潮下，就有了“羊毛出在豬身上”的說法。對于傳統思維而言，這無疑是顛覆性的，是不可思議的。但這并不妨礙互聯網企業高舉著免費的“旗幟”，摧枯拉朽，攻城略地，大有“橫掃千軍如卷席”的架勢。盡管金融企業未必能夠理解和接受，但必須清醒地認識到這些已經的的確確地在我們的周遭甚至是行業內發生了，“余額寶”就是一個鮮活案例。因此，我們需要重新思考金融行業的效率和盈利模式問題，并在商業模式上進行反思和行動。因為，不創新，則被創新。

三是互聯網行業有一個非常流行的商業模式，叫免費模式。大多數人都樂此不疲地使用各種免費模式，就忘記了一句話：天下沒有免費的午餐。人們在免費使用數據產品的同時，其實是被運營商免費使用了自己的信息。互聯網和大數據時代走到了今天，需要提出一個概念：“數權”，即每個數據都有權利歸屬的，均存在“所有權”的問題。這種“數權”與我們的財產權一樣，是不能夠隨意侵犯的，國家需要在制度層面來完善這個問題的治理，否則，很多人稀里糊涂下載了那么多APP軟件，最后，幾乎就沒有隱私了。與此同時，金融業也面臨著數據的“用”與“不用”的問題，這涉及到了大數據的一個核心問題：數據的隱私與保護。從社會的角度看，需要通過法律對“數權”加以保護，金融業面臨著適應問題。從商業的角度看，數據隱私問題處理不好，客戶就可能不接受金融企業的產品與服務。

四是在大數據時代，解構和重構數據將成為一種重要能力。解構和重構的邏輯起點是發現并實現客戶需求和發展機會，是結構性的成本降低并提升效率。金融業需要回答如何將現有的數據進行解構，同時根據需求進行重構，創造出一個新的商業模式。這種解構和重構的背后是一種價值的發現與實現。同時，解構與重構能力的根本是洞察力和計算能力，洞察力的核心是發現新需求和價值洼地，計算能力提升的關鍵是對數據的“追隨”，即要改變數據“遷就”計算的管理思維模式，而讓計算“追隨”并“服務”數據，提供靈活性、易構性和高效性的計算能力，并在服務業務創新中成就自我。

五是隨著“云計算”的出現，帶動了信息技術和管理理念的變革，“云計算”帶給人們更大的價值在于催生了“云管理”的概念。現代商業面臨的最大挑戰是越來越復雜的管理與越來越動態的市場和客戶需求之間的矛盾，越來越高的風險管理標準與越來越靈活的需求之間的矛盾。客戶、銷售和服務是越來越分散的，要求是更加靈活多變，而經營管理則要求盡可能地集中，以有效控制風險，降低成本。通過“云管理”概念的導入，就能夠較好地破解這一難題。“云管理”的核心是“形散神聚”，它能夠很好地解決和平衡集中管控與效率保證的關系，解決集中運營與靈活服務的矛盾，建立一種靈動敏捷的管理模式。

六是數據管理面臨“內外有別”的問題。金融業要有兩個認識：第一，長期以來，我們總認為行業數據是經營的重要基礎，面向未來，要認識到行業數據，僅僅是經營和風險數據的一小部分，真正解讀客戶和風險，需要更多關注行業外的數據。第二，歷史和存量數據固然重要，但大數據時代，實時數據的獲取和利用成為可能，因此，要更多地關注對實時數據的利用，實現對客戶需求和風險管控的動態掌握和有效管控。第三，在大數據時代，我們對于數據的管理也要有一個全新的認識。從傳統的角度看，我們更多的是希望“擁有”數據，但在未來大數據時代，“擁有”既不經濟，更不現實。因此，對于外部海量數據的使用和管理，不可能采用數據管理的傳統理念和技術，更多的應當是“不求所有，但知所在”，以確保效率。

七是對“專業”的再認識和再管理。傳統意義上的專業，一是靠信息不對稱，二是靠個體智慧。互聯網時代，特別是搜索引擎技術的出現，最大的貢獻是實現了信息的平等。此外，以往的“專業”更多是以個體的專家為載體，但在維基技術和互聯網進化論的環境下，專業更多的是體現為一種社會互動與共享，體現為一種“社會腦”。從金融業看，傳統的風險管理專業能力也面臨來自科技時代的挑戰，特別是物聯網和人工智能技術的出現，將從根本上改變許多領域對于專業的認識。面向未來，科技時代“專業”的存在形式將從個體、機構和靜態形式走向環境、聚合和動態形式，為此，金融業需要以互聯網思維，構建全新的專業能力，人工智能將成為重要構成。建立新專業能力的重要指導思想是從傳統的風險等量管理向風險減量管理過渡，特別是利用互聯網技術破解信息不對稱難題，通過動態和自主的“點對點”匹配與對沖，實現社會總體風險暴露的降低，繼而為社會創造福祉。

D1Net評論：

最重要的一點，同樣不容忽視，大數據時代面臨的最大挑戰是數據人才。數據人才是一種兩棲人才，未來金融業需要大量通曉金融業務和信息技術的復合型人才，包括數據科學家和數據工程師，而這些人才最重要的一個能力是解構和重構數據。因此，關注這種人才的培養，不僅是企業的經營管理問題，更是行業發展的基礎和關鍵問題，也是大數據履行時代使命的必然之道。