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警惕互联网金融过度依赖大数据

木马童年 2019-5-27 13:55 93 0

在互联网金融界的“规范元年”2016年,“实现金融风险全覆盖”仍是贯穿全年的主题。在北京大学互联网金融发展指数发布会上,北大互联网金融研究中心特约高级研究员、中国工商银行原行长杨凯生对如何防范金融业,尤其 ...

在互联网金融界的“规范元年”2016年,“实现金融风险全覆盖”仍是贯穿全年的主题。在北京大学互联网金融发展指数发布会上,北大互联网金融研究中心特约高级研究员、中国工商银行原行长杨凯生对如何防范金融业,尤其是互联网金融风险提出警示。他表示,必须警惕大数据替代小数据因果关系的分析判断,只有大数据与小数据相融合才能避免简单判断,更好地防范金融风险。

既不高估大数据分析能力,也不忽视小数据方法论

记者在与一些从事互联网金融的人士交流中了解到,人们对大数据的依赖变得愈加突出,虽然它只是一个工具,却由于被赋予了预测未来的能力,越来越被看作是绝对权威。与此同时,业界甚至开始怀疑之前所学所用的计量经济学的小数据方法论,考虑机器是否可以完全取代传统的线下人工调查。

据了解,大数据与小数据各有所长,也各有不足。大数据的特征是,结构性数据与时时产生的非结构性数据共同构成。数据噪音快于数量,且颗粒度大,数据清洁成本相对较高,得出的是相关关系。“如果把大数据随机抽取的行为数据作为分析贷款的考量因素,高估大数据分析能力,就会出现错误。”杨凯生说。

小数据的特点是可以抽取最核心的事物基本内容。银行数据通常被视为小数据,它直接反映了客户银行交易活动的最终结果。和大数据相对,小数据侧重于分析因果关系,属于传统的思维方式。

大小数据融合才能避免简单的判断

“和大数据相对,小数据在了解客户的行为路径、决策过程方面有所欠缺,但也不能简单地把相关关系代替因果关系。只有将小数据的完备性、准确性与大数据的多维性、及时性融合起来,才能避免过于简单地判断,对监管起到实质作用。”杨凯生强调,在对互联网金融进行集中整治的过程中,从方法论、思想论的角度进行回顾与思考也非常有必要。

事实上,如何界定大数据与小数据,迄今为止尚未出现过权威定义,暂时以数据量级作为区分。杨凯生认为,目前人们对大数据技术的理解与认识存在偏差,有些盲目地依赖。应该理性地看到,大数据既有强大的记录功能,也有噪音,掺杂着不真实的成份,有可能让人们变得比以往缺乏数据的年代更加迷惑。“在一个样本范围内,如果没有进行科学有效的全面分析就得出放贷结论,这是不科学的。”杨凯生告诉记者。

在效率与风控之间得平衡是互联网金融最大的挑战

在互联网金融企业里,“秒贷”是其追求效率的衡量标准,与传统银行的“低效”运作形成强烈反差。从事多年银行工作的杨凯生对此表示,各类企业的差异性很大,金融机构对其个性化贷款违约风险的判断如果仅靠模型评估可能还不够,有时还需要借助必要的专家团队。银行的传统做法是采用计算机系统进行审批,对识别出的高分段企业,机器便自动进入贷款程序,低分段则自动拒绝,中间分段就要加以必要的人工干预。互联网如果瞬间完成贷款金额的确定,可能就会因为不严谨而发生风险。

蚂蚁金服风险管理部资深总监孙涛告诉中国经济时报记者,互联网金融和银行最大的区别是,面对的主要客户群其贷款需求小而散,且没有抵押物。如何在效率与风控中求平衡,一直是互联网金融防范最大的挑战。

数据让世界变得更大。“作为互联网时代的现代人,需要具有互联网思维,只有学会了怎样客观地看待数据,审慎地选择方法,才能从纷繁复杂的社会经济生活中提炼出有价值的结果,才能具备现代人真正的大数据思维和互联网思维。”杨凯生如是说。

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