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【亞太日報訊】“成功的互聯網金融實質是大數據金融，在企業用資料生產、加工資訊，形成決策的過程中，互聯網企業將其掌握的資料資產變成可以推動生產力的資料資本。在近日於北京舉行的“2014中國支付清算與互聯網金融論壇上，社科院金融研究所副所長殷劍鋒對互聯網金融進行了梳理，並提醒傳統金融企業要重視多年形成的客戶資料，加強大資料採擷。
“成功的互聯網企業就是將具有資料分析的勞動力和資料資本結合起來的模式，殷劍峰強調，沒有大資料為基礎的各種新形式的互聯網金融，實質是逃避金融監管的網上高利貸，隨著金融風險的逐步暴露，很多P2P平臺面臨的風險會受到監管當局的充分重視。
談到所謂的互聯網金融或者大資料，人們通常想到的只是互聯網企業。在殷劍鋒看來，在大資料時代，擁有的資料資產最多、資料品質最高的並非互聯網企業，而是傳統金融企業。“傳統金融行業應用大資料形成新的生產方式，捷徑就是用好自己掌握的資料，而不是跟著潮流尋找網上新的非結構化資料，那不是形成生產力最佳的資料資產。
2011年，美國《Science》的一篇文章總結了近二三十年來大資料發展的動因，1986-1993年，用數位化形式存儲的資料只占1-3%，在美國互聯網泡沫頂峰的2000年，數位化資料只占25%。2007年，數位化的資料占94%，全球存儲的資料已經超過250EI位元組。
大資料有三類，即結構化資料、非結構化資料及介於兩者之間的半結構化資料。結構化資料是當事人行為的直接反映，非結構化資料是指視頻、音訊等新興資料。2010年麥肯錫對美國各個行業的調查顯示，如果將美國的銀行、證券、保險合併，金融行業存儲的資料是1290帕位元組，遠遠超過了其它行業。但銀行、保險、證券的資料主要是傳統的結構化資料，視頻、音訊這種新興的非結構化資料不是金融行業資料資產的主要部分。
金融行業掌握的資料資產是最多的，主要來自於內部資料，第一是交易資料；第二是資料記錄等，但涉及到媒體、感測器、音訊、視頻等不是金融行業應用資料的主要方面。
金融行業存儲的資料和其它行業不同。IBM的一項調查顯示，金融行業應用大資料的主要目的，56%是用來與客戶管理相關的目的，包括客戶偏好、客戶分層以及基於這些資訊的量身定制；其次風險管理是金融行業和一般行業不同的地方，體現了資料資產形成資料資本過程中金融行業特殊的要求。
按照IBM這項調查，全球金融行業在應用資料方面還存在嚴重的滯後，資料分析能力要滯後於其它行業，比如資料採擷、資料視覺化；對於新興的資料分析處理工具，比如流量分析、視頻、音訊分析等，金融行業遠遠落後於其它行業，“這是金融行業的缺陷之一，即在互聯網創造的大資料時代沒有有效運用資料資產、資料資本。全球的金融行業是這樣，中國的金融行業在這方面更落後。
與互聯網企業相比，中國傳統金融行業有更多的空間。截至2013年，電子商務交易額10萬億元，而銀行卡交易規模430萬億元人民幣，電子商務交易額只相當於銀行卡交易額的2%多。
殷劍鋒表示，銀行卡龐大的交易規模背後反映的是大量的資料，這些資料掌握在銀聯、中農工建各大商業銀行的資料庫裡，這些資料並未得到很好的應用。一個佐證就是，從2007年到今年6月以來，中國網上購物和網上支付的線民數量超過了使用網銀的人數，遠遠超過了網上炒股的人數。
“從這點來看，中國傳統的金融行業沒有把握住實體經濟網路化的趨勢，沒有迅速推動金融服務的網路化，這是傳統金融行業落後於互聯網企業的重要方面。
據麥肯錫統計顯示，2010年北美、歐洲、日本新儲存的資料分別達到3500、2000和400 拍位元組（petabyte），中國只有250拍位元組。作為全球名義GDP的第二大經濟體、基於購買力平價GDP的第一大經濟體，中國在資料資產的積累方面處於大大落後的狀態。
殷劍鋒分析稱，在互聯網迅速發展的過程中間，中國的大資料滯後的原因有幾個方面：第一，大家都在熱炒互聯網，但是沒有意識到互聯網帶來的是資料，沒有數位意識；其次是資料存儲能力，抑制總體的資料規模；第三，資料深化能力缺乏，中國對資料的挖掘和分析能力比其他國家落後很多。
“中國擁有世界上最龐大的移動互聯網線民，但互聯網產生的資料資產少的可憐；中國把資料資產分析、加工變成能夠產生生產力的資料資本的能力也有限，這種能力首先體現在人才上。殷建鋒說。
調查統計顯示，2008年，美國畢業的具有深度分析能力的畢業生2.47萬人，中國1.74萬人，總人數比美國少的多；按人均計算，美國100人中有8.1人，中國100人只有1.31人。（財新 張宇哲）