新浪财经讯 新供给金融圆桌——“加速开展互联网年代的普惠金融”研讨会于2014年11月28日在北京举行。上图为金电联行(北京)信息技能有限公司副总裁艾小缤。

　　以下为演讲实录：

　　艾小缤：金电联行在这个职业里做的时刻十分长，前6年咱们都没听过，今年以来咱们逐步注重咱们，由于咱们做了一个工作，自以为是一件最底层的工作，这件工作做好了今后是可以改动我国的，下面我介绍一下金电联行做的一些事儿。

　　首要咱们破解中小公司融资难。为何能破解？咱们剖析许多，答案早就知道，一个叫信息不对称，一个叫缺现金流。

　　第二，量化的监管，咱们说金融是一个动态的，本来的监管手法或许更多的要靠咱们的人海战术，靠咱们去看，有了一些新技能手法今后，咱们能不能把这个工作成为一个实时的动态的监管，这是咱们要做的工作。

　　第三，更多的是跟政府协作，把政府的数据使用起来，进行数据化的办理。当然，政府手里的数据对金融职业来说是一种校验功用，政府手里有大量的公司和数据，假如这些数据被使用起来，对自己和公司的信息校准，去伪存真起到十分重要的作用。还有，政府手里有了数据今后，不管作为银行也罢，仍是作为信誉也罢，咱们都期望在一个集体里挑出优质的自己和公司，再为他们供给金融效劳。

　　我下面就这三点打开一下。

　　先说咱们做的哪些事儿。实习是检验真理的唯一规范，咱们做了许多理论的东西，比方咱们方才展现的一些场景。榜首，咱们的渠道上如今现已具有了47万家中小公司的数据，咱们越来越注重数据环境的时分，咱们本来在前期现已积累了许多数据，今日表现的价值越来越大。第二，咱们经过跟民生银行(8.44, 0.22, 2.68%)、广发、安全等银行的协作，包含如今开发了国开行。

　　咱们累计为中小公司放贷40亿，到今日没有一笔不良事务。这也可以验证数据可以成为信誉，信誉可以成为财物，财物能变现，而且咱们可以把危险控制住，当然这也是咱们前史做的一些成果，将来我信任假如感兴趣咱们可以一块把这些工作做的更大。

　　第三，咱们当前授信额度100万以上，这是啥概念？咱们了解互联网金融的，包含余额宝[微博]，咱们大多数都是小微或许小小微，到了100万以上，咱们知道中小公司平均寿命不到三年，在这三年的进程中，咱们怎样能把有危险的公司挑出来，好的公司挑出来，这是一个难度更大的事儿，而且它的需求量更大，需求更高。这块我信任即是一个十分高危险的人群，可是高危险意味着高收益，利率市场化对应的是啥？咱们假如把危险定价定好了，这是一个利率市场化的根底。所以，高危险里咱们能不能淘出金子，这是下一步咱们更注重的。

　　在量化危险办理方面，专门为存量客户做量化的危险办理，当前现已累计监管了100亿以上的财物。咱们相当于有一个采油技能，咱们能把油提炼出来，成为汽油，成为化工商品，成为有价值的商品，这时分具有数据的政府也罢，银行也罢，公司也罢，他才情愿敞开他的数据给咱们，这是一个正反馈。所以，咱们有了这个技能，如今有许多政府情愿把他手里的数据敞开，咱们还在做试点不能揭露，但有有一个区域把它57个部委的一切数据都给咱们敞开了，在这个根底上咱们经过大数据的方法树立了自己信誉和公司信誉的渠道。

　　咱们如今也是国内榜首批具有公司征信牌照的公司。从立异视点来说，咱们做了这几方面的立异。榜首，咱们叫做理念立异，咱们以为跟石油相同，互联网年代咱们总说许多数据被互联网记录下来，可是咱们发现除了互联网，还有许多东西相同以数据的方法被记录下来，这些在哪儿？在咱们供应链系统里，在咱们税收系统里，在咱们政府把握的水电气资本财物办理各个方面，包含物联网、北斗、海关数据，具有数据的公司和组织大量存在，咱们看到一切这些信息里含金量最大的是哪块？咱们要做这块。数据并不是越多越好，前期的时分大数据看全貌，可是后期咱们要看有价值的信息。怎样区分出，这是咱们要做的工作。

　　第二点，咱们叫大数据金融，咱们是以客观信誉为根底，由数据驱动的出资行动，咱们信任这一定是将来的一个趋势。咱们把本来的形式叫做小数据，由于咱们本来看财务报表是一个等式，财物=负债+一切者权益，如今许多专业化的人士把握了这个规则今后，可以把报表做的很漂亮，大数据是进程，加成果，加时刻，三维动态，这个造假难度就十分大。数据发掘去伪存真，复原实在。在今日的我国，社会能不能也发作西方那种信誉系统的束缚力？西方造假本钱格外高，造完假今后，乃至直接会冒犯法令，我国造假本钱很低，束缚十分小。咱们可以经过数据实在的复原一个个别，不管是自己仍是公司，然后发作关于这个个别的束缚力，这即是咱们做信誉系统的一个根底。

　　咱们也获得了一些认可，与政府各方面都有一些协作，今日不能打开格外多，感兴趣的兄弟咱们可以再找时机具体的交流。

　　榜首，咱们自有数据+数据进口，即是数据发掘机器人(38.950, 0.43, 1.12%)加敞开进口，包含数据交换，有数据根底是做大数据的必要条件，假如没有这个条件，咱们后边一切的东西都是不树立的。

　　第二，把数据成为财物，这是一个提炼进程，首要收集、分类、完好度、清洗、剖析核算，输出数据财物包，这儿面有可视化数据。咱们如今跟金融组织，跟政府协作，榜首是要处理信息对称疑问，即是在前期没有任何的信誉评估规范，可是信息对称是一个最根底的需求，需要把数据结构化，去伪存真，把数据经过可视化的东西出现出来，这是咱们要做的底子。第二是系统评分，咱们进一步协作，经过指标化的系统把一个个别或许公司区别归类，分级办理。第三是额度测算，这是一个十分重要的条件，咱们如今所谓的抵质押和担保，都看二次偿债才能，可是一个公司怎样做融资，将来怎样界定这个公司的价值，一定要复原它一次偿债才能，即是它创造财富的才能。所以，这一点我信任额度测算这一块，一切股东对公司的出资，包含方才说的众筹，它怎样管危险，怎样界说，怎样定价这个公司，这都是一个根底。二次发掘，方才说有一个十分洁净的数据根底今后，咱们可以充沛的把数据使用起来。

　　咱们的特征是啥？自动化加人工，核算机自身没有智能，它都是向人学习的。咱们开端建模的时分达不到这个程度，顶多是一半一半，最早的时分更多的是人，渐渐的调试调试，让它发作一些自学习的才能，今日咱们达到了99%智能+1%的人工。

　　当前看一切的点都是可以构成商品的，榜首个叫征信，数据收集，这块是咱们处理中小公司融资难的起点，假如处理不了这个疑问，咱们后边的都不树立。二叫反常筛查，去伪存真，咱们没有才能区分真假，可是咱们可以区分反常，任何工作都是这样。咱们怎样区分呢？从自己来讲，昨日我跑100米用了18秒，今日你给我出资，我立刻跑进10秒，这件工作是不树立的，由于违反了规则。咱们提炼出数据，用规则来衡量它，看这个数据是不是反常，这是榜首点。

　　第二点叫同类对比，咱们把相同数据特征的公司放在一块，这个有点儿像体检陈述。咱们看一切的体检陈述，血常规，白血球，红血球的规模，这个规模怎样来的？一定是在千万人，乃至上亿人检测的根底上，在这个规模内结构正常人，你超出了就成为两种，要么是超人，要么即是患者，超人没见着，根本都是患者。咱们把同类公司归成一个模型，把个别扔进入，看你的数据跟同类公司对比有多大区别，假如有反常，咱们不是大夫，可是可以做体检陈述通知大夫这个有反常，谁来判别？银行或许政府，他们来看这个数据，有针对性的看就可以区分出这个公司或许这个个别是不是有疑问。反常筛查是十分重要的环节。

　　第三，数据造影。咱们看人分黄种人、碧眼儿、黑种人，咱们如今看人看公司也是相同的，咱们经过外在的东西去描绘它，去注重它，可是咱们如今从DNA，从细胞的视点，咱们有了这些数据今后，咱们就可以把个别，把自己也罢，把公司也罢，数据造影，从数学的视点它的一个啥个别，这是最实在的。

　　第四是评分，咱们决议计划怎样用，那么多的数据，咱们说如今面临两个极点，榜首要不数据不对称，咱们看不到公司数据，要不来一大堆，海量的数据来了咱们怎样用。所以，咱们认可的规范来评判公司，即是咱们对它的信誉评级。这个规范怎样构成？一定是咱们经过实习一块来。所以，咱们期望这是一个起步的期间，经过这种评分，终究构成规范有啥好除呢？榜首大大的提高效能。为何？咱们说拿它内部的实在数据和敏感数据给出来的时分，他是不情愿。咱们又要他供给这个东西，怎样处理？假如咱们有一个公共认可的征信规范，一个评分规范，公司经过他实在的东西，咱们给他一个实在的评分，咱们依据这个去做公司筛查和判别的时分，效能就十分高，公司也更情愿做这件工作，当然这是一个很庞大的工作，可是公司在今日假如咱们开端做了，咱们就能提高效能降低本钱。

　　终究一个是动态盯梢。对自己也罢，也罢，拿到钱之前和拿到钱今后他的预备很或许发作大的改变，这种改变或许会把一个好人成为一个老赖，或许会把一个公司给弄溃散，这个危险怎样办？就要实时的盯梢，要把握它的改变。所以，咱们每一块都会发作相应的价值。

　　终究数据收集不打开了，三个进口，榜首个叫数据自动填报，咱们经过自己和公司，由于咱们有筛查、数据清洗的才能，在这个根底上，造假的话会进入黑名单，他在不了解咱们算法的情况下，咱们当前看，榜首数据填不上来，第二填的不实在。所以，自动填报现已处理了许多技能上处理不了的疑问。第二，数据发掘机器人，这是咱们传统的事务，经过供应链，经过数据记录，包含你或许在各种电商渠道做的一切数据咱们都能发掘出来。第三政府揭露的数据。

　　数据纵向、横向，咱们如今当然有局限性，大数据不要把它神化。榜首，当前覆盖三类，叫能耗型、商品型、人力型。第二咱们叫危险多视点联系，一个个别的危险，视点越多，对它描绘越完好。所以，咱们说咱们仅仅换了一个视点，添加一个视点看一个个别，咱们一定是补充。第三个，咱们不是万能的，咱们对一个个别，一个公司，至少有一年以上的数据，要不咱们真是算命的了。还有即是咱们不核算主观还款志愿，咱们只核算客观的还款才能。这自己有钱不还，这事儿咱们如今把握不了。可是咱们知道他是有才能来还的。不剖析小概率事情，只核算大约率事情。突发性的危险无法做，这是大数据的约束。所以，咱们一定要使用它，也不要迷信它，要跟自己实践的东西联系起来，你说如今全互联网化也不太实际，咱们更多的期望是O2O的方法，线上线下联系，一步步过渡到将来的抱负形式。底下是研制，终究咱们需要跟银行，跟政府，跟第三方的金融渠道协作推出各种商品。

　　咱们给出资人供给信息，信誉信息查询，等级陈述，深度信誉体检陈述，这块是作为咱们的根底，也是作为咱们的定位，可以跟一切，本来咱们有了这个定位今后，本来跟咱们都是协作伙伴，没有任何竞赛，咱们即是一个第三方征信，咱们只需树立信誉联系今后，就能经过各方面协作起来，开发新的金融商品。

　　如今说本钱高，本钱高到啥程度都是按年化的，真实公司需要钱的时分，一年大约十几天，剩余的时刻资金本钱都是浪费的，假如在这个根底上咱们假如能实时的看到他动态的资金需求，咱们乃至可以像余额宝相同随借随贷，有钱了立刻还，假如能完成这种，你想咱们所谓的资金本钱疑问仍是疑问吗？咱们的年化，比方给他30%但他只贷了10天，对他资金本钱能有多大的压力？假如树立在一个数据化的根底上，咱们能想象的空间，咱们能做的金融商品是无限多的。所以，咱们信任将来在数据根底上，一定是一个数据财物化的进程。

　　咱们如今根本上是按区域+工业这种方法跟咱们进行协作。我今日就讲到这儿，也期望能给咱们有一点点启示，也期望能在信誉系统建设方面，数据发掘方面，应用方面，在金融立异方面跟咱们一块共同开发，共同生长。谢谢咱们。