艾小缤：大数据开启文化金融智能时代

　　2017年9月20日,中国文化金融50人论坛（2017）秋季峰会在北京召开，本次会议的主题是“2017年中国文化金融发展态势与文化金融蓝皮书2018开题研讨”，会议邀请了数十位专家学者对我国文化金融发展的现状与趋势进行了分析，全国各地金融、文化产业相关人士近百人参加了会议。

　　会议由中国社科院金融研究所所长助理杨涛、中国文化金融50人论坛秘书长金巍主持。中国社会科学院金融研究所党委书记王立民，梅花与牡丹文化创意基金会理事长、原中国银行副行长王永利，社会科学文献出版社社长谢寿光，中国社科院文化研究中心研究员张晓明，中央财经大学文化经济研究院院长魏鹏举，新元智库董事长刘德良，金电联行（北京）信息技术有限公司执行副总裁艾小缤等做了主题致辞。梅花与牡丹文化创意基金会常务副理事长柴森，中国人民大学中国艺术品金融研究所副所长黄隽，社科文献出版社经管分社社长恽薇，中国社会科学院金融研究所副研究员董昀，中国民生银行研究院高级研究员李鑫，南京金电文创信息技术有限责任公司总经理高泽铭，亚洲艺术品金融商学院创始人范勇，深圳大学文化产业研究院博士后陈能军等参加了文化金融蓝皮书2018开题研讨 。

　　本次会议由梅花与牡丹文化创意基金会、中国文化金融50人论坛主办，南京金电文创信用信息服务有限责任公司、北京新元文智咨询有限公司承办，中国社会科学院金融研究所、国家金融与发展实验室是本次会议的学术支持单位。

　　以下为艾小缤在会议上的演讲正文：

艾小缤：大数据开启文化金融智能时代

　　尊敬的各位来宾，下午好！

　　很荣幸受到邀请参加中国文化金融50人论坛的会议。今天，我在前半段一直在学习，对文化金融有了更多更深的了解。

　　我们说“大数据开启文化金融智能时代”，这个标题怎么解释呢？现在说大数据，听得很多，用得很少，实际上跟你相关的感觉可能更少。为什么呢？因为我们说大数据现在很多都是小字辈，是一个小孩，依然是需要给它一个很好的成长空间。

　　大数据跟文化或这文化产业怎么结合？这件事情我们开始做的时候也没有太多的思路。我们是做数据的，我们发现，任何一个产业，如果要做智能一定是两个角色，一个是行业专家，一个是数学家，这两个人坐在一块儿才能把这个产业的智能化做起来。今天，在座各位就是我们文化产业的专家，我们可能是做数学更多一些。所以，今天我们从另外一个角度来阐述一下什么叫文化金融的智能时代。

　　一、DT时代到来

　　到今天其实大数据好像听起来也不多了，大家为什么不说了？因为发现一些新名词出来了，比如人工智能，各种的跟应用场景结合起来的东西越来越多。这就是大数据跟产业结合之后沉淀下来产生的一些新的东西。所以，新的应用是未来的一个方向。马云也说过第一次技术革命解放了人的体力，第二次技术革命释放了人的距离，这次技术革命将会释放人的大脑。怎么叫释放人的大脑？大家知道一本书叫《未来简史》，他的观点很极端，说实际上这个世界就是一个算法，所有的东西都在这个规律下在运行。我们在这个算法的过程中我们实际上做了很多事情都是能用数学来解释的。

　　我们公司基本的一个理念，就是“IT时代-互联网时代-DT时代”。 IT就是把它信息化，把它数字化，把它流程化。比如我们的银行，原来很多记在纸上的东西变成一个流程化的东西，变成一个业务系统，我们原来的书本，我们原来的信息，我们原来的舆论，我们最后把它能够按照一个网页的方式，一个电子化的方式呈现出来，这都是属于IT的技术。互联网时代是什么？把一个个叫“端”，单点的这些计算串起来，把个体的东西变成一个群体的，这就产生了一个虚拟的空间，甚至是虚拟的社会、虚拟的未来。

　　DT时代是什么？因为信息爆炸，比如说腾讯上的产生内容的有300万人，1000万作品，换句话说我们在这种爆炸的年代，靠我们自己的双眼，靠我们自己的大脑完全处置不过来了，或者说靠人已经不太靠谱了。我们怎么办？有没有一种数字的方法，数学的方法，把这些东西重新让我们掌握住，重新让我们把握住规律，我们能在这其中把握一些价值点。所以，我们说DT时代是基于计算机，基于互联网，基于云端产生的一种深层次的用数据来重新解构这个世界的时代。未来就两种人，一种人叫建模的人，另外一种人是根据这个模型去执行的人。其实现在已经有这样的趋势了。比如银行，所谓的智能授信。我有个同学做汽车金融的，他们很多都被隔壁的通用金融抢走了。我们如果还是拿原来的银行流水、工资单盖个戳，一堆证明材料申请，一个星期给你放贷，隔壁你只要三要素，身份证、姓名、手机号往那儿一报三分钟你的信用额度、信用等级就出来了，他们就拿系统说话，拿模型说话，结果比你个人靠经验判断更准确，这就是我们说TD经济时代的一个特征.

　　二、大数据DT与文化金融的结合点

　　大数据和文化企业融资有什么关系呢？数字化已经是一个趋势了，我们又是做数据的，圈子数字化的，移动化的东西，只要有这样的基础，那我们就能提炼出来。银行给个人贷款，有时候企业个人不愿意借？因为个人借贷叫无限连带责任，中国人欠债还钱天经地义，压力会非常大，因为谁知道你的作品，你的一个东西，你文化的一个产品能不能有价值呢？这个东西是未知的，很难量化。所以，大家都不敢。所以，如果我给你投点钱，股权承受能力大大家都愿意，确实对个体文化产业是一个高风险的产业。金融的特点是什么？我们金融，银行叫“典当行”。放贷的时候有房子吗？有地吗？有担保吗？没有，对不起，可能贷不了钱，这个也是受时代限制，一个是咱们国家信用体系不完善。另外，我们个人或者个体尤其做文化一次偿债能力没法给他算，靠刷脸能拿到钱的中国的文化人我知道的可能就是张艺谋或者冯小刚，靠一张脸就能给他投资。第二个人有吗？我们很多就是“掐尖”，我们说大数据所谓的矿不是地表的矿，是地底下的矿，三百万人也好，或者猪八戒三百万的企业用户也好，在这个群体里不是掐尖的那1%，甚至万分之一，再往下走20%、30%都有融资需求，这就是我们巨大的市场空间。如果传统的方法很难做。怎么办？能不能用数据给这些个体建立信用？

　　我们既然做文化金融，结合点在哪儿。比如银行最根本的东西不变，风险、获客、提升效率，降低成本，这是所有行业不变的东西，变化的是我们的环境，我们的移动，我们的消费，市场竞争，我们的客户都被别人把入口抢了，我们怎么做？面临同样的问题。

　　都是人来做决策，我们现在变了，如果由一个系统做决策，无论在效率方面，在个体的精准描绘方面，评价方面，风险预警方面实际上都会有长足的进步，但这需要一个很长时间的训练过程。我们现在应用场景比如获客、风险、征信、授信额度，在底层再往下，每一个都组成了我们大数据的一个新的业务平台。举个例子来说，我们原来叫数据仓库，把你自己的数据兜一块产生价值，现在发现自己的数据价值并不能产生你所预期的结果的时候你一定要开放。比如银行要引入税务的数据，要引入社会的政府的数据，要引入我们经营的数据，刚才说猪八戒网所有的经营行为全都被记录下来，在BAT上所有的行为特征都被记录下来，这些是做数据的一个基础，如果你没有这个基础未来很难开展业务。

　　我们从企业内部的数据，经营数据，上下游的数据，环境数据，我们多方位采集到数据以后，给个体和企业出一个信用报告，拿这个东西我们给他10分制做纯信用的贷款。我们今天为止纯信用的做了60多亿，增信200多亿，做贷后的资产管理做了1000多亿，风险几乎为零，这就是我们说用数据带来的一些结果。所以，话说出来，我们又提到我们的核心理念就是凡事可计算，一切可量化。动态跟踪预警，合作的银行。这个行业对我们非常有启发，我们文化量并不是很大，但是有一块就是电商，很有意思电商的数据你们哪儿有？都让阿里垄断了。很有意思，我们现在所有的淘宝、天猫、京东，你所有的经销商把你后台数据开放，相当于给我一把钥匙我进去把你所有数据采集到，电商是一个全流程的数字化的一个生命体，我就能给你做评级在线放贷，我们跟很多银行，建行、招行、平安银行、民生、浙商，我们几家银行做什么？按日计息，每天万分之三，年化13%左右，利息不低，但是你贷款周期短。比如一个月，三个月，OK，实际的资金成本反而降了。这样形成一个多赢的局面，靠效率赚钱，我们就是“T+3”，把数据拿来3天给你放贷，额度也不大，20万左右，但实际上这是未来的一个趋势。

　　怎么挖矿？我们叫条块点，条数据，工商、税务、知识产权基本都开放了，我们有企业征信牌照所以能拿到。第二块数据，生存环境，地方政府的数据，文化环境的数据，社保的数据、能耗的数据、资产的数据都在地方政府那儿有社保、个税，我们这是叫环境数据，我们迅速分层分级。我不是所有都砍，我拿数据一筛，筛完以后前20%的我再关注，后面的它自己成长起来再说，其实国家很多数据都能干这个事儿。第三个叫点数据。你自己行不行，我们说特征数据很有意思，如果你这个人真的能赚钱或者在这个时代符合这个时代的特征，比如你的一个作品一下起来了或者符合一些特征有可能起来，这个都是潜在的被挖掘的对象，我们这些有数字之后都可以关注它，把它在提前没有报出来的时候挖出来。道听途说，美国看电影，第几秒出什么镜头是从这个角度出出什么音乐，拿数据一方面都能给你拆到这么细。大家看美国大片跌宕起伏，完全没有尿点就是因为它抓住了所有的，通过大数据很多要素组合起来产生这样一个结果，就跟NBA打球一样，一个有数据分析的球队绝对完胜的另外一个没有数据分析的球队。这就是数据在各个行业的应用。

　　围绕核心企业，它的上下游很需要钱，我们围绕一个核心的大企业，围绕它的上下游需要钱的时候个体也好，企业也好，其实也是供应链融资的一种模式。我们公司一大半都是科研人员，搞数学，一个数学博士太贵了，我们跟清华成立了一个金融大数据研究中心，跟北大、浙大，跟很多大学都建立了研究中心来推动。

　　文化是最典型的轻资产，我们有一个模型恰好就是以人为核心的模型。我们建模的时候，当时想从行业建模，如果在座的有从事大数据想法的或者有朋友，建议不要从行业建模，建模一建就死耽误工夫。举个简单例子，都是做汽车的弹簧，两个厂每个产值都在一千亿左右，一家三千人，一家500人，哪个好哪个坏怎么比很难，因为商业模式不一样，一个自己生产，一个外包。所以，我们分成几大类，第一个叫能耗型的，跟克强总理能耗指标相关的，第二商品型，有行商品，无形商品。第三，一个是金融服务，智力开发为核心的，一种是体育，比如富士康的来料加工，人为要素的企业恰好就是我们文化的最核心的，文化是什么？企业不重要人最重要，我们把人分析透了这个产业我分析透了，人的行为人的特征，甚至我们说给人算命一样，你有没有这个命赚钱，你写的东西，你的作品是不是符合这个时代的要求，这是很关键的事儿。我们把成功人士的特征描绘出来之后，突然发现一个新人的特征跟这个很相似，那这个新人它有很大概率获得成功，这就是数据给出来的一个结果，这也是文化和金融怎么结合的点。

　　我们在南京成立的莫愁信融做了一个尝试。我们通过数据授信产生额度然后进行放贷，多种方式的尝试，希望确实解决中小企业或者小微、小小微，甚至个人融资难融资贵的问题，我们做的一些数据方面的架构。合作银行包括南京银行、交通银行、中国银行、广发银行，总的授信额度达到两亿，额度不大，但是是一个创新。实际的产品还在探索，我们说建模更重要，而不是产品，这些产品哪些成长起来了，哪些没成长起来得实际训练出来，我们要按模型训练出来，拿结果说话。

　　我们自己在这条路上探索了十年，我们自己感觉这条路非常难走，就跟AlphaGo一样有一个基点，当智能的产业或者智能的模型在这个基点上超过人类之后，人类就永远无法超越。大数据是善于发现规律，它善于抓特征。今天没时间展开，以后有时间希望跟大家多交流，多请教，我们认为数据一定是最佳的把文化和金融结合起来的一个基础。

　　谢谢大家！