吴炯：大数据现在还不能评估信用风险

　　2016陆家嘴论坛6月12日、13日在上海举行，本次论坛的主题为全球经济增长的挑战与金融变革，“一行三会”主要负责人、上海市领导、金融业高管以及众多专家学者出席。

　　风和投资管理咨询有限公司董事长吴炯：

　　金融这个行业除了连接和匹配以外，还有第二件非常重要的事情，就是风险管控。连接的匹配，不能忙碌的做，要衡量、评估借贷者有没有还款能力。传统的金融机构怎么解决这个问题？有两个方法。

　　第一个方法是很多人把钱放在一个“铺”里，比如说把钱存在银行，银行作为中介人，银行把钱借给实体企业，不是单独的个体直接借给需要借钱的企业，把钱放在一个大的“铺”里，一个资金池里再借给企业，这个资金池的方法起到风险分享和减少风险的作用。

　　第二个方法，更加简单一些，就是做征信的调查，找担保人，找抵押物，用房产抵押，用地抵押或者用机器设备抵押。这两件事情是所有金融企业做信贷、做投资都必须要做的事情。但是很多的互联网金融企业，一加上“互联网”这三个字，我用“万呼所以”，认为我只要有一个网站，我要借多少钱，你把你的项目描述一下，那边有闲钱，你找到这个企业觉得可以贷款，因为利息最高，我就给你贷款。这样的情况就相当于一个新生儿，一条腿特别粗，这条腿连接和匹配做得非常好，但另外一条腿非常细，风险控制非常差。过去这么多年倒下的互联网企业，很多这样企业的创业者根本不是做金融出身，没有风险管控的概念，这就是造成大量的企业倒闭，很多企业老板卷了钱走人。今天这个条件还远远不具备，什么时候条件具备了，用创新科技的方法，能够解决我讲的第二条腿的问题，就是风险管控。

　　吴炯表示大数据目前还不能用来评估信用风险。他说首先需要明确的是数据的质量而不是数据的数量。形形色色的大数据，有很多数据跟金融不相关，比如说个人的微信帐号，他有多少个朋友，发了多少个信息，这些数据分析不出金融机构到底该向这个人借多少钱。所以，所谓数据大小没有意义，结构和非结构也不是关键。以前分析数据，如果碰到非结构性的数据，碰到文字的叙述，必须人来读。过去这几年计算机在发展，尤其是随着人工智能的发展，最大的一个进步就是计算机在理解人类自然方面有长足的进步，即使是非结构性的数据，机器也可以很大程度上读懂数据的意义。所以，结构与非结构不是关键性，关键是数据和金融征信有多大的相关性。什么样的数据？比如说我们曾经投资过一家公司叫做房价网，全中国任意给出一个地址，这个地址、这个小区、这套房的市场价格是多少，而且这个小区过去在历史上被买卖转手了几次，交易价格在多少，可以给你这个房产数据。如果这个人住在这个房子里，这套房子值2500万，而且你知道他是房产的所有者。第二个例子，如果你用支付宝，或使用微信支付，这些互联网企业掌握了这个人过去几年里很多的支付数据，这样的数据和他的金融数据有极大的相关性，这才是高质量的数据。