时间：2014年12月20日 下午13：30
地点：国谊宾馆迎宾楼三层第一会议室
主持人：张凡《小康》杂志社副总编辑
主持人：各位领导、各位嘉宾、下午好！欢迎大家回到2014第九届中国全面小康论坛，大数据信
用峰会。本场论坛由《小康》杂志社联合金电联行（北京）信息技术有限公司共同举办。
我是《小康》杂志社副总编辑张凡。
主持人：各位来宾大家好！我是本次论坛主办方金电联行信息技术有限公司品牌负责人张，欢迎大家的到来！
张凡：1980年著名的未来学家阿尔文托夫在第三次浪潮中将大数据称赞为第三次浪潮的华彩乐章，但这华彩乐章在最近十年才成为潮流美国的一个互联网数据中心指出，在互联网数据上每年都会增长50%，海量互联网数据的出现，才使得我们的数据分析市场应用应运而生，个人如何在大数据的海洋里做弄潮儿，政府管理如何用大数据精准到位，企业在发展中如何用大数据工具攻坚克难，都需要我们大家一起集思广益，共同探讨。
今天我们有幸请到了这个领域最顶尖的专家，企业学者与我们共同分享。接下来
请允许我们介绍今天到场的嘉宾。
主持人：首先请允许我隆重的介绍本次活动主办方，求是《小康》杂志社社长兼总编辑舒富民；
国家发改委战略推进委员会主任胡正塬；
国务院法制办公室信息中心主任马森述；
国家统计局研究员文兼武；
中国互联网协会副理事长高新民先生；
中国现代国际关系研究院，世界经济研究所所长陈凤英；
中国中小企业协会副会长、金电联行（北京）信息技术有限公司董事长范晓忻先生；
中央电视台重磅巨制大型纪录片《互联网时代》总导演石强老师；
中国民生银行小微金融部副总经理徐捷先生；
广发银行小企业金融部副总经理谭柏培先生；
张凡：下面有请《小康》杂志社社长兼总编辑舒富民先生祝辞，有请！
舒富民：各位领导、嘉宾：下午好！
首先欢迎大家莅临“2014中国全面小康论坛·大数据信用峰会”，本论坛由《小康》杂志社联合金电联行（北京）信息技术有限公司共同举办，在此，我谨代表主办方对在座嘉宾及观众的支持表示诚挚的谢意。
党的十八大提出，我国已经进入全面建设小康社会的决定性阶段，到2020年将实现全面建成小康社会，而如何更好的实现“六个更加”，被视为抵达小康社会彼岸的“护卫舰”，同时我们也清晰地预见到—小康彼岸到达之时，也是一个以信用大数据为依托的新时代，如何利用好大数据加快社会信用体系建设，则被视为小康社会能够持久发展的“利器”。
而《小康》杂志一直致力于推进全面小康社会信用体系建设，每年发布的“中国信用小康指数”直面社会信用症结，探索信用与全面小康建设的和谐发展道路，在社会上产生一定的反响。
在这样的背景下，《小康》杂志社联手大数据信用领域领军者金电联行（北京）信息技术有限公司，在我国已进入全面建成小康社会的重要战略机遇期，共同举办分论坛“大数据信用”分论坛，可以说直接切中经济社会发展要点，适逢其时。
从历史长河看，信用的发展也历经变迁——在农耕社会，人们用“欲正其心者，先诚其意”来诠释信用，那是一种以人际信用为主的时代。而当历史跨入蓬勃发展的商业时代时，以企业为主体的信用程度又将直接影响社会经济、政治发展进程，同时也会对人际、政府信用产生千篇一律的联系。而一个现实问题是，当今社会要判断企业的诚信程度，往往要付出巨大的代价——高抵押、高融资成本，这直接消耗着社会经济发展气力，如何以更科学的方式评估企业社会信用，是社会经济发展的巨大命题。
而本届“2014中国全面小康论坛·大数据信用峰会”的主题为“数据信用创新发展”，将全面展示大数据信用为我国经济转型提供的技术支持，邀请相关部门领导、国内权威专家及企业决策者、主流媒体等精英人士参会深入探讨、研究在国家经济结构、政府工作效率等方面的调整过程中，大数据技术发挥的重要作用，推广大数据信用在破解中小企业破解信用融资难题，帮助银行提供大数据的风险量化管理，协助政府部门进行精准社会管理，建立社会信用体系等方面的宝贵经验。
这一次，《小康》杂志社邀请金电联行作为分论坛的主办方，是鉴于金电联行长期以来坚持不懈在大数据理论与云计算技术信用领域的创新与应用。金电联行针对我国信息采集难、辨别难、评价难、跟踪难等问题，建立了客观信用评价体系，从中小微企业融资入手，打破了以财务信息为核心的固有信用评价思维，改变了以抵押担保为主的传统信贷方式，创建一个低成本、大批量、高效能、全防控的纯信用贷款管理模式，成功破解了我国中小微企业信用融资的难题，开创了信用服务的大数据时代。
我相信，金电联行作为大数据信用模式探路者，将会逐步建立企业信用的系统性、持续性和全面性，这对建立企业信用标准将有极大借鉴意义。
随着技术的不断创新，大数据信用已经被应用到更广泛的领域，为国家经济平稳发展发挥着积极的作用。这也是我们《小康》杂志社长期关注的，关系国家经济发展国计民生的创新领域。希望大数据信用能不断保持创新发展的节奏，在更多关乎国家经济发展的领域生根发芽，助力国家经济跨越式发展。
最后，预祝本次大数据信用峰会圆满成功，祝各位领导、专家和来宾身体健康，工作顺利，万事如意！谢谢大家！
主持人：感谢舒社长，谢谢！请大家允许我补充介绍一下另外一位
出席我们会议的国家级媒体重要领导，他是新华社新闻中心副主任，新闻研究所特约研究员徐军峰先生！欢迎您徐老师。
下面有请国家信息化专家咨询委员会委员，中国互联网协会米理事长高新民先生发表演讲，掌声有请！
高新民：各位领导、各位嘉宾，下午好！今天我应邀参加大数据信用这个论坛很高兴，刚才社长讲了此次的初衷，我接到邀请后一直试图了解论坛题目的含义。大数据是目前非常热门的词语，尤其在互联网行业里几乎都离不开大数据，现在政府也在讲大数据，另外信用问题不是这几年在讲的，从市场经济发展以来，社会信用问题越来越重要，上至中央，下至普通老百姓，包括企业都非常重视“信用”问题。随着市场经济的深入发展，信用缺失问题造成了社会经济发展当中的困境越来越严重，这也是未来要解决的问题。
“十二五”期间，国家发改委列了27个国家重大信息化工程，其中一点就是社会信用信息化信用体系的建设。我是专家组组长，对信用体系的建设很有感触，没有信息支撑国家信息化体制很难到位。目前信息化进入了互联网时代，进入到了大数据时代，这又与信用建设、信用体系建设与大数据密切相关，所以我是这样理解这个主题的。但这个问题很大，目前我认为大数据支撑信用体系建设中最重要的领域，或者最终建设一个行业就是金融行业，金融行业是信用基础的行业，本身也是信用风险控制的行业。而在传统的金融行业里，现在开始走向互联网化，产生了互联网化的表现。在这种环境下用大数据来改善信用的征信，以及本身信用体系所有建设都显得非常的紧迫，所以我今天的发言中就想集中在互联网金融的风控和大数据信用建设谈一些看法。这当中免不了讲讲互联网金融的情况。
互联网金融是最近一两年非常热门的事情，大家都很关注。尤其是阿里支付宝推出了余额宝，在短短7、8个月里就发展了几千万用户，而且产生的规模很大，这造成了互联网金融的第一炮。近几年来，互联网金融成为了金融界，以及互联网界里普遍关注的热点问题，我将它作为互联网金融是整个产业互联网互联网化的金融表现。目前有广义的互联网金融，包括融资，直接借贷和间接借贷，这些都是互联网金融的渠道。它不仅仅是众筹或者网络银行、P2P借贷。
互联网金融在中国为什么发展那么快？像人
人贷在美国本来就有，它的引导作用没有像现在的P2P那样雨后春笋的野蛮增长。这一年当中也出现了不少问题。一是互联网金融技术环境具备这样的条件，二是电子商务我们做的比较好，尤其是零售电子商务做的比较好。三是传统的金融行业里目前在收益和成本的结构上不能支持普惠金融，像个人的理财等还做不到，不是不想做，是成本太高，而互联网金融正好可以。四是监管当局还是采取了包容政策，还没有治理。互联网金融要以监管套利才能发展起来。
互联网金融有极大的风险，互联网金融本身就是金融，金融本身就是有风险的问题，也有风险管控的问题。总而言之，我认为互联网金融就应该是以满足客户需求为中心，以风险控制为底线，以保护消费者利益为目标，然后利用互联网的办法来创新。
互联网金融的潜在风险，一是互联网企业纷纷进入到金融产品里，包括理财等。但整体上的文化和团队，对风险的意识并不是很大。目前传统金融行业企业，也参照互联网金融这种示范的作用发展很快、很火，而且风险投资也很认，融资也比较融资，因此都往里面拥。这样原来良好的习惯可能会破坏掉。
第三方支付企业，如果在涉足信贷过程中超出有交易记录的客户范围，或者虽然有交易记录但数据的长度和活跃度不够，无法基于交易的大数据进行信贷决策，而借鉴传统银行的方法又往往难以把控其中的信用风险。所以现在大数据支持信用界监管基本上还处于起步探索以及辅助支持的阶段。但方向上来讲绝对没有问题，但要有制约。
我们要用大数据建立大数据还面临挑战，一是技术手段，有产生价值的需求。二是大数据的汇聚的机制，通过交易和共享建立一种规则，能够促使不同单位间，甚至包括政府与企业之间，企业与企业之间大数据的汇聚。汇聚的量增加了，质量也很难说，这就增加了对大数据信用鉴别的能力，这一点我们国家还在探索过程中，没有完全建立起来。
三是大数据技术上的工具还有待探索，它是分析的工具，不是一般模型的工具。
目前我认为我们在大数据的立法上，哪些对数据的采集和利用上会保护个人信息的界限直接立法的问题，还不完全清楚。基于以上几点，我觉得大数据的支持，包括互联网在内的信用建设还有一段时间。因此目前时间，我认为企业要做互补，用传统信用调查办法、手段，以及大数据决策支持手段结合起来用，而且不仅用自己，还可以用第三方的。更关键的
是，政府要在大数据支持方面做顶层设计，能够做出很好的框架，能够鼓励利用大数据。特别是在互联网金融领域里，能够加快这方面的工作。数据本身应该开放，人民银行有很好的征信体系，这个征信体系没有很好的对社会开放，因此做P2P的企业强烈希望进入到这个体系中来，这些意见已经反映到有关的政府部门中了。
大数据支持互联网金融里，最最现实的大数据支持互联网金融里目前仍然在起步、探索、试验阶段，而且前途是无量的，可以做的事情很多，但目前还有很多问题。谢谢大家！
主持人：感谢高先生！下面有请国家智库专家，建设创新型战略推进委员会，区域发展委员会主任胡正塬先生发表演讲，掌声有请！
胡正塬：大家好！我想针对论坛大会的宗旨讲讲个人的感想和想法，谈不上报告，我想结合我在工作中对我国一些顶层设计中的有关政策研究问题，以及大会的主题给大家分享一下我的个人想法。
首先说到的是小康，目前来看，我国经济有了飞速发展，但目前统计来看，我国还有600多个贫困县，八九千万贫困人口，所以任重而道远。特别是一些连片的贫困区，急需要我们在新的工业革命，经济强劲发展时刻去解决这些连片的贫困地区。在这里我也想给范总和舒社长提个建议，我们能否针对这些连篇的贫困地区的小康问题做一个研究，为我国在连片贫困地区治理上发挥聪明才智。舒社长也好，范总也好在这方面有不少的思索，我们也可以把它列成一个国家的研究课题，更好地解决这些问题。
尤其是现在的京津冀协同发展重大命题里，其中有一个问题就是京津冀地区的连片贫困地区。大数据的信用问题非常明显，大数据行业的出台、推动、深化，有助于更好地解决我国在实际工作中信用问题的解决。我想结合我们的小康建设，将大数据信用问题如何更好的在广泛农村地区进行建设。在这方面范总也考虑列一个题目，更好的专业、深化的研究这个问题。
在座有很多专家和企业的负责同志，我想我的题目就叫“大数据和三结合”。第一个结合，要搞好与重点区域的解决。随着我国在世界经济地位的提升，整个国家的战略在发生深刻的变化，所以第一就是研究工作一带一路，作为大数据如何更好的服务于一带一路，在座的各位同志能否更好地凝聚起来，把一带一路建设中如何更好地统筹在一带一路沿线的五六十个国家和地区。这里大量的涉及到大数据专业化的应用，由于这里涉及到的方面非常多，工业、农业、经济、贸易，资源开发面非常宽，需要解决的问题也非常多。大数据在一带一路中具体产业的应用会有助于我国一带一路整体战略的实施和深化。今天在座很多同志都是各领域的专家，大家能够体会到我国在实施一带一路过程中还存在一系列的难题，包括国际的、国内的都需要深化解决。大数据在具体行业的应用会有助于我国在践行一带一路过程中更好地深化和落实。
前一段时间我参加了中纪委的一个研讨会，因为大家也关注到了近一两年来我党加大了对反腐工作的力度。实际上大数据也完全可以，如果有心的企业的专家同志也可以研究一下这方面的问题。经过这30年的改革开放，经济高速发展的同时，我们党内确实有一些同志聚力的松驰，腐败问题的蔓延，除了高层，实际上在我们基层的政府机构现象也是不少的。如何通过大数据的分析帮助我们下一步在反腐工作中找到一些规律，提出一些治理的建议。
由于重点区域太多，我国传统的重点区域，长三角、珠三角、渤海湾。以及我国“十一五”、“十二五”陆续制定的一批国家级重点区域，大家都耳熟能详，不再赘述。最近几年来，我在中央领导的支持下做了一个研究，叫“黄河集资湾发展战略”，当我们报给领导以后，先后几任中央主要领导同志和这一届中央政治局所有常委对这项目工作都作出了批示，给予了关怀。黄河“几”字湾问题，在我国一带一路发展过程中，它会作为一带一路发展中的强大支撑。它首先是丝绸之路经济带的第一泵站，也是海上丝绸之路的强大战略纵深，同时我国通过一带一路战略实施全球战略的一个重大支撑。
一带一路，丝绸之路经济带，从东亚到东欧这条慢慢长路上，从东欧来看，整个经济形势出现了下行区。之后进入了中亚，中亚经济近几年增长还是不错的，但整体与中国相比还是偏滞后的。进入中国后是新疆，大家知道新疆目前存在两大问题，一是稳定问题，二是发展问题。接下来进入了慢慢的河西走廊，再进入黄河“几”字湾，以及宁夏、内蒙、陕西和山西，由黄河形成了像几何级的地区，这个地区为我国经济增长作出了贡献。这里的矿产、石油、天然气的权重占到了全国的百分之七八十以上，为我国经济高速增长作出了重大贡献。下一步也会在我们的一带一路建设中起到强大的支撑和驱动作用，希望大数据有关应用问题在这一区域有所体现。
第二个结合，热点行业的结合。热点行业有很多，我结合我的工作只讲一个就是“三农”。今年开春时，我给中央领导进行汇报，专门谈到了三农的整体发展和改革问题。其中第一个问题是关于整个农村的生产和生活服务平台的搭建问题。过去30年来，就我们整个城市的服务系统建设可以回顾以下，改革开放到现在城市服务系统建设有了
重大突破，可是农村服务系统长期得不到解决。我提议后，中央领导也非常关心，希望政府与企业相切，强化整个农村生产与生活服务平台的综合搭建，我相信在这个领域里，广大大数据从业者有着广阔的天地。可以说，这件工作如果做起来的话，可能比马云先生的盘子不知大多少倍，这项工作我们正在强化进行。同时我们也在给中央提出建议，最近也在逐步深化成立一个中国供销合作银行。我的目的是希望有一个上通天、下达地，每个自然村里都有一个直接为农民服务的正规军。不要一提农业，都说为农业服务，结果真正干活的时候跑得很远。我们可以看看，我们的农村说有一大批为农业服务的金融系统，但回到我们的村里看一看，你们村里有银行吗？确实存在很多问题，这项工作正在推动中。
第三个结合，一定要同前瞻经济相结合。在这里我讲两条，一是一定要强化同中国4.0版的经济相结合，德国在这一方面是首先的提出者。在全世界如火如荼在谈电商、物流等这些大的经济理念时，有一个国家却悄无声息，这个国家就是德国。最近他们的研究机构与我们交流时也谈了他们的想法，当然德国这个国家是以精准见长，4.0经济也是它们首先提出的。当然在这一方面最凸显的一点就是与今天在座参加大数据的同志们有密切关联。在这个问题上，在座的各位专家和老总也大有可为。
我国经济从最高端的现代化大工厂，走在世界前沿的大工厂，和到村里的街头作坊，我国的经济是垂直性经济，一年四季都有。所以这方面工作我们也在进行过程中，也大有可为。
最后一点，我希望在座的专家和老总要研究一个问题，就是中国模式走出去。根据国家领导意见，我们在负责着周边国家与地区，整个国家的战略设计研究工作，我们在做这项工作时，其中有一个非常重要的一点，我们非常希望不是直接的将中国产品输出去，而是希望将中国不同产业的发展模式推出去。中国现在好多产能过剩，我们希望结合我国经济发展和产业发展模式，更好的服务于世界发展。谢谢大家！
主持人：感谢胡主任非常精彩的分享！大数据行业发展离不开创新与实践，经过7年的探索与努力，大数据技术在解决中小企业融资难题，量化金融风险，助力社会管理等方面都取得了大量成功的实践。下面有请中国中小企业协会副会长、金电联行董事长兼总裁范晓忻先生，发表大数据主题演讲！掌声有请！
范晓忻：尊敬的各位领导、各位嘉宾，大家下午好！
首先我作为大数据信用峰会的联合主办方和舒社长一样，再次对各位嘉宾的到来表示热烈的欢迎和最诚挚的感谢！上午由于时间的关系，我在主会场讲的比较快，有些细节有些遗漏，今天下午在专门的会场给大家进行分享。我还是就大数据应用方面，我们的具体创新成果给大家做一下沟通。
在座有很多朋友上午没有参会，我将有些情况进行简单的重复。今年下半年开始，中国经济开始进入新常态，经济转型与结构调整步伐明显加快。最显著的表现就是中央将扶持的重点从大型企业开始转向中小微企业，然而长期以来，我国中小微企业始终面临着融资难、融资贵的困境，其本质原因还是缺信息、缺信用。只有解决好“两缺”问题才能保证中小微企业的健康稳定发展。
金电联行客观信用体系认为，所有企业都存在信用，企业的信用只有多少之别，没有有无之分。我记得我参加过与企业的见面会，有的企业做的不错，已经有几个亿的营业额，这个老板跟我讲，他的企业信用没有问题，我只是跟他讲可能你的信用指标比较好。
企业的信用是客观存在的，我们经常讲，它存在于企业的勤劳经营，承载发展。运用大数据手段，通过强大的模型，对企业3-5年生产数据进行分析，让企业真实的经营状况，发展趋势，通过数据真实客观的反映出来。让不可查询的信用变为可计算、可度量。为没有信用的企业建立信用，从而解决“两缺”问题，破解企业融资难题。刚才主持人讲，我们做了7年，通过7年的金融实践我们清楚地看到，通过大数据建立企业信用，改变了明清以来通过抵质押不足的问题，到目前为止我们为上千家企业提供信用额度，超过40亿员纯信用授信。
众所周知，金融的核心是风险控制。但进入新世纪以来，传统的风控手段开始遇到挑战。这首先表现在新的经济环境下，大量的中小微企业发展需要资金作为支撑，这些企业来自于不同的行业，而每个行业之间又存在不同的管理特点。风险发生的节点、频率都存在巨大的差异。而且现在企业跨行业、混业经营的现象越来越多，这大大提升了对客户经理综合素质的要求。前一段时间我与国内某著名银行的董事长做交流时他讲，现在的客户经理不好做，与那时相比很不一样。
其次出于成本考虑，负责银行贷后
的人手是有限的，人力的负担是很重的。大数据是解决这些难题的最佳手段，我们通过建立风险管理模型，开拓未来金融发展新模式。大数据的监管手段完全由计算机通过数学模型的算法实现，不仅能够保证结果的真实性，避免人为判断对结果的干扰，而且计算机的计算能力能够保证工作的高速度、多线程和高效率。大数据的预测能力使风险提前发现，金融风险能够被提前抑制，大大降低了风险的发生率。
我经常在很多峰会上讲的问题，温水煮青蛙的例子，企业好比青蛙，经营问题就像是温水。随着企业问题的不断出现，水温逐渐上升，当水温是30度青蛙还算自在，略弱。当温度达到60度，可能青蛙即便不死，也会失去活力。随着水温的继续升高，青蛙最终会挣扎死去。大数据风险量化能力，不仅能够告诉金融机构当前水温是多少，还能预测未来水温变化的趋势。当出现上升时，在水温达到一定高度前作出预警。只有实现量化的风险管理，银行等金融机构才能够大胆地服务于中小企业，并真实地丛中小企业信贷中获益。
我们今天讲大数据信用峰会，并不是金融峰会。除了金融外，更重要的是大数据还可以在社会信用体系建设中发挥巨大的作用。这是今天上午峰会会场上我没有能够展开讲的。今年6月国务院引发了社会信用体系建设规划纲要，明确2020年基本建成以信用信息资源共享为基础的覆盖全社会的征信系统。纲要的颁布，标志着我国信用体系建设进入了新的阶段。
7月23日，国务院总理李克强在主持国务院常务会议时强调，我们构建企业信用都要融入大数据的思维理念。随着各级政府开始意识到大数据的意义，实现精确的社会制度。截止到目前，我们已经为政府部门提供包括企业优选、企业体检，区域性任职报告等。帮助政府从整体到局部，有内而外增强区域中中小企业的为经济管理和发展提供决策支持。
这和传统的通过统计和其它方法还是有所区别的，是明确的从内而外，从微观经济向宏观经济去幅射的新型的管理办法。不管怎么样，所有的宏观经济都是由微观经济，由每一个经济的个体组成的，八个题了解清楚了，宏观经济的走势、判断才会相对准确。
同时，以我们这些年建设的小贷监管平台为例，随着经济新常态的出现，地方经济的稳定变得愈发的重要。经济新常态意味着经济不能像以前那样凭借着惯性增长。通过搜集小贷公司的基本信息，包括账户流水、人力情况等明细数据对小贷公司进行全方位的业务展示和分析，帮助监管部门全面掌握作为管理决策的参考依据，最大限度的维护地方金融安全。
在与地方政府的交流和合作中，我们深刻地体会到，客观信用在地方政府提升管理效率方面的强大能力得到了充分发挥。原因之一，是大数据、云计算，互联网的快速发展促进了服务的不断完善。我记得几年前，我们在与地方政府交流，包括与一些关注我们的机构交流时，对于大数据、云计算我们还要讲很多内容，现在我去的话基本上不用提了。很多地方的专家比我们可能更了解，因为我们对我们做的部分相对清楚。更重要的原因是政府观念的转变，在推动先进技术与政务管理方面快速融合，这是现在我们的客观信用体系能够在各地迅速推广的重要原因。在座有很多地方政府的负责人，我相信大家体会比我还要深。
截止到目前，我们与北京、上海、天津、山东、浙江、江苏、贵州、四川等省市在金融服务、社会管理等方面不同层面开展合作，助力当地经济的发展，以及保障金融的稳定。
总体来讲，客观信用做到了以下五个降低。
第一、降低企业的信贷门槛。企业只要诚信经营，就能够运用自身的信用获得银行的信用贷款或者征信贷款，大大降低信贷门槛。使大量无固定资产，无法透过传统信贷模式贷款的企业能够获得银行资金的支持。
第二、降低企业融资成本。实践证明，金电联行为企业提供的信用贷款服务，将利率年化保持在8%-10%，并不高于银行对中小微企业其它服务的利率水平。更是远远低于民间融资等其它。
第三、降低企业金融风险。通过对企业融资前真实认知作出客观的反映，对企业未来可能出现的风险能够作出提前预警。
第四、降低银行贷后管理成本。利用大数据手段，能够做到同时对多家企业的监管，甚至非常多企业的同时监管。而且减少了主观评价带来的差错，更是降低了管理成本。
第五、降低地方政府的管理风险。客观信用提供的区域认知报告，以及对小贷机构的间监，提升了地方政府对系统性、区域性风险的能力，降低了地方政府的管理风险。
在大家的支持下，金电联行在大数据创新与实践道路上取得了一定的成绩，应该是处于行业的领导地位，但大数据建模并不是一天完成的。金电联行的科研与实践成果，对科研团队以及我们的博士来讲，经历了长时间的探索、挖掘、研发的我过程，金电联行的研发团队很多人具备超过10年的横跨制造、金融、IT各行业的丰富经验。在数据分析，模型构建，理论创新方面具有相当的实力。
在我们的实验室中，我们的大数据模型指标项超过一千表，这些指标项的建立和发展，充分体现了科研团队的科研能力和智慧。今年7月，央行给我们颁发了企业征信拍照中国产学研合作创新奖。还包括媒体对我们的支持报道，都是对我们多年来坚持自主科研道路，在大数据领域不断创新，不断努力给予的充分肯定。
我坚信未来大数据必将成为重要的战略资产，应用在国家发展的各个领域。同时我也希望有更多的人共同参与到大数据信用体系的建设，推动大数据技术不断的创新于是。进而支持我国社会信用体系建设，破解中小微企业的融资难题，从而实现我国经济在新常态下的跨越式发展。
最后，感谢在座的新老朋友，长期以来对金电联行的支持与关注，谢谢大家！
主持人：感谢范总的精彩演讲！中小企业融资难一直是国家关注的热点话题，也是金融机构致力于解决的问题，如何利用大数据等新技术、新方法解决中小企业融资难题呢？下面我们有请中国民生银行小微金融部副总经理徐捷先生，为我们进行精彩的演讲！有请！
徐捷：众所周知中国已经进入中高速、结构优、动力新的新常态，在新常态下商业银行如何应对挑战，如何用大数据做好小微金融服务，这是一个非常重要的课题。所以我今天给大家汇报的是抛弃传统的商业模式，用新方法、新技术、新模式做用大数据在小微金融方面的应用。
我首先给大家说一个《庄子》逍遥游里面的故事，这是做价值捕捉者的故事。宋国原来有一家人，祖祖辈辈以漂洗丝絮为业，他与别人不同的是，每年的冬天，尽管在滴水成冰的寒冬，他们家在水里工作但不生冻疮。所以有人听说这个古时候，就用百金买偏方。他们家族说可以为什么不卖给他，结果得到药方的商人就说服了吴王，那时越过来犯吴国越过被打的大败，因为水战里他们用了这个药就不生冻疮，打了大战。所以吴王就把一块大的封地赏赐给了他。
一样是不使手开裂的药，但在不同人的价值观是不一样的，有的人得到了大的百金，有的人得到了大的分体。我想起了大数据，大数据蕴含了大量的商业价值、经济价值，对我们来说如何使用好大数据的价值，使它的价值最大化是我们面临的最大挑战。所有的经济学家都在说，小微金融最大的问题是融资难、融资贵这是世界最大的难题。实际上它最关键的问题是信息不对称，传统的商业模式，我们客户经济实地调查后，会给授信和贷款额度。但往往小微企业报表是失真的，信息是不透明的，造成了信息的使用率降低。
也正是因为我们持续不断的在小微金融方面的努力，今年在世界500强获得了前330名。民生银行利用新的技术创新，特别是在大数据方面的创新、引进，我们不仅在模式上进行了创新，而且用了新方法、新技术、新模式。特别是在利用大数据的新的模式上，比如我们创新了小微宝，创新了垂直搜索引擎，决策引擎和网乐贷，这些技术的应用使我们在小微金融方面突飞猛进。特别是我们在成本上获得了大量的降低，客户的服务感受大大的增强。
比如我们民生银行服务餐饮客户，如果到一般的餐饮客户那里去，他一般的销售额很低，但拿不出一张财务报表，即使给你的财务报表也是失真的。所以我们通过他的客流量、现金流水，乃至于通过桌布和筷子的消费程度等，我们可以还原一个消费情况的真实情况，我们利用大数据的原理给客户进行信用额度的把控。
刚才我说民生银行的小微宝，我们原来传统的信贷模式，小微企业往往苦不堪言，做一笔小贷与大贷款用的时间是一样的，要提供大量的纸质材料。现在民生银行直接到市场上去用Ipad，客户可以利用4分钟可以开一张银行的卡，有了Ipad的工具后，我们的速度获得了提升，客户往往在这里面帮助我们一起输入信息，所以信息的准确度也得到了快速提升。同时客户的所有信息，包括原来的结婚证、房产证不需要提供纸质的，只需要通过Ipad拍照录入就可以得到信息，这些信息直接传入后台，后台马上获批，所以做一个小微宝贷款快的话，基本上一个小时就可以落地。小微宝解决了贷前数据采集功能，民生银行业推出了双引擎的智能决策，它主要是基于大数据平台，通过对数据进行集成、清洗、储存，为一线的营销、决策提供数据和服务。
二是我们引入了一个决策引擎，这就是民生银行的黑盒子，它是最智能、最关键的东西。决策引擎主要利用数据的清洗技术、统计技术、大数据分析技术，为客户建立量化的风险管理模型，为信贷流程提供决策服务。它首先定下来客户的准入标准，怎么样的客户可以进入我们的贷款要求。二是产品的担保决策，三是给多少授信额度。四是我的授信定价。
第二，我们根据客户的申请评分和征信评分进行交叉的决策印证，为客户进行分层管理，采取不同的信贷策略。这是我们综合了富国银行（音）和开泰银行（音）的先进经验。图上是我通过客户的最差据证，像一类一级、二级客户，我们给予差别化的实施。这些都是基于前期的大数据的录入，各种数据的对接，才会夺得交叉的科学纬度的分成。我们在做银行的征信评分同时，我们与银行进行对接，也就是征信评分，它相对来说更客观。我们通过来源于银行的征信系统用来评价客户的负债情况、负债结构、履约行为。
我们在大数据的评审优化方面积累了很多专家智慧，比如我们的大数据平台有两个，这叫垂直搜索引擎，它里面一是企业的基本信息，二是企业的经营，三是电商提供的行为模型数据。通过垂直搜索引擎，我们可以多维度获知导入企业的基本资料，通过分析整合为企业提供精准的画像。
对于银行来说如何核定企业的小微收入是很困难的，现在流水都存在作假，我们是将不同的信息综合后进行综合的判断。我们的流水模型可以看出客户一年在我行结算资金是一千五百万，扣除非信用性的流水等，实际上流水是200万，这是实际的销售收入。二是通过垂直搜索引擎，我们可以呈现企业的民间借贷的案例。
有一家分行报上说有一个企业有一笔900万的抵押贷款，从评审报告来看，企业是我们的贵宾客户，而且年结算量在四亿以上，日均存款是40万，没有任何的不良记录，抵押物的流动性很好，授信方案也很理想。但我们利用垂直搜索引擎进行大数据的分析，却得出了不同的结果。我们通过大数据的可疑交易可以看出，客户的交易都为民间借贷，往来资金的频率非常可疑，一直与房地产公司产生多笔大额的资金交易，这就引起我们评审经理的高度警惕。
结合我们自己的工商信息，因为我们的系统是与工商、行政、海关、银联全部联结在一起，通过工商信息我们可以看出，借款人是投资多元化，而且涉及小贷、房地产、投资公司多个高风险的行业。通过我们的流水和工商两条信息就可以为企业画了大致的特征，他是用于高风险领域的投资和民间借贷，这是导致资金链紧张的真正原因。所以这个客户我们就拒了，如果按照传统的方式，潜在的风险不容易看得到。
供应链金融与传统的供应链金融是不一样的，传统的供应链金融是对应收帐款用大数据的分析与交易过程中所形成的能够交叉验证的真实数据和行为数据进行一个评级和授信，这是不同的。所以一般来说，银行和核心企业的ERP的对接，二是在外部构建上下由无缝连接的网络服务平台，同时也对物流、信息流、资金流进行全面的掌控。当然在供应链，像大数据的满足条件有几条，第一数据必须真实。第二，数据要聚焦成各种指标。第三，不同数据的体系要相互沟通。所以民生银行评审上不是在关注它采集资料的真实性问题，而是关注采集来的数据各种构建关系的问题。这在大数据应用下新的评审里质的飞跃。
刚刚说的供应链向下，大数据必须积累准确的参数，必须要用先进的数据应用理念去思考。但我们在做供应链融资时，我与朱总有经验的分享，大家都谈ERP系统的对接，实际上ERP系统技术上达到了，企业是不同意的。这些大的跨国公司也好，大的民营企业、核心企业也好，很难把一个软件放在那里进行ERP系统对接。这样对接以后技术上是不允许的，所以我们民生银行与金电联行首先联合了，我们前几年已经做了几十亿的授信合作。现在我们在思考，在供应链方面，如果我们的核心企业不愿意与我们的大数据进行对接还有什么方法？我们就要用金电联行的智能机器人，智能机器人只要在核心企业同意的情况下，我们将智能机器人放在一级、二级经销商的体系里，它比我们的ERP对接还好。ERP系统对接的话，经销商与核心企业的交易行为、交易数据给了我，但通过金电联行的智能机器人使用，我拿到的数据是，经销商可能代理三家、四家所有资金的全貌，我全部抓取过来了，这对我控制风险影响是巨大的。所以我们民生银行一直致力于打造一圈一链，链是一个蓝海，链怎么做？传统做法是做不下来的，因为很多链是全国网点铺开，而且很多是县域以下的。贷款额度不多，客户经理跑过去成本很大，客户经理不愿意去，产生的风险不可控。所以在这种情况下，一定要用大数据的方法，借助金电联行的智能机器人的方式，我觉得这是一个大的突破。
我给大家介绍一下网乐贷。我们前期说线上操作如果没有网乐贷的话，比如县域以下的企业全部人工操作成本是很高的。我们的网乐贷是谁借谁还，我们现在准备向3.0版进军。比如，我们有一些目标客户，按照大数据分析可能获得20万或者30万，乃至50万的授信，我们给手机的信息推送，他拿到信息推送后要做这笔贷款就要给我网上银行，这样在手机银行会点击一个贷款的申请界面，这样客户授权和选择还款卡，有一个数据的录入。同时客户自己的信息录入，这些信息录入比客户经理搜集资料准确得多。最后系统自动审批，给他一个授信额度。客户在手机版上可以自动的签约，利用PC也可以，进行自动放款、随借随还，这笔贷款总共3分43秒。只有这个数据的应用，我们在小微银行上才可能发生新的突破。
前段时间大家都问小米的雷军总裁，说五年以后要赶超苹果公司，成为智能手机的领军。苹果手机公司的布鲁斯副总裁笑着说：说的容易，做的难。但雷军运用马云的一句话：梦想还是有的，万一实现了呢。我觉得我们现在利用大数据在解决世界难题，民生银行在做这件事，金电联行也在做这件事。国内很多的小贷公司，金融机构都在做这件事。但大家持续不断的努力都为一个梦想，万一实现了呢？中国实现了小微之梦，也能够真正实现了。谢谢大家！
主持人：感谢语总的精彩分享！听徐总分享完中国民生银行在小微金融的创新应用后，我们再来有请广发银行小企业金融部副总经理谭柏培先生继续为我们分享，谢谢！
谭柏培：很高兴今天有这个机会参加大数据金融峰会，我是在出差途中接到邀请。我今天想就广发银行在这里的实践做一些交流和分享，刚才听到民生银行的徐总讲后我们很受启发。
广发银行近年来通过大数据，也在目标客户群的筛选，包括客户的准入、产品的定价、贷后的监控方面发挥了越来越重要的作用。目前，广发银行正在全力打造我们对小微企业的服务六专服务体系，专门的团队，专门的产品，专门的流程，转项的资源，专门的系统。
目前我们在做小微企业金融产品创新，以及小微企业金融服务方面，数据来源主要分为三方面。一是银行与企业合作的信息记录，最重要的是银行流水，二是授信合作记录。三是企业在银行的产品信息，包括贷发公司，包括理财，包括企业主与企业交叉的信息。特别是我们的结算流水，一个企业进来后我们至少看企业前三个月的流水情况，把大额的不正常的去除，将前三笔的订单与收入记录进行印证来判断这个企业是否符合我们的定位和要求。
第二，企业本身经营的相关信息，财务信息只是一个参考。
第三，水电。
第四，税收。
第三类，企业贸易链的相关信息。包括核心企业，大市场、大卖场里交易的订单，回款的信息等。这里有两种情况，如果企业能够谈得来进行ERP系统对接。如果谈不来，我们可以通过里面的信息进行对接。在这当中我们首先让客户放心，二是让我们的操作更简单的模式去推动。
我们现在在做流水贷，我们的客户在结算流水的变化情况，我们给予核定额度。另一方面，在贷后的管控和监测方面，我们觉得大数据在评判企业的经营，以及运行的规律方面发挥了重要作用。就像一台精密的仪器可以监测企业的一时一刻的变化情况。同时我们现在正在探索大数据与小企业，全流程的信贷系统进行结合。我们与民生不一样，我们是拿着手机，在新客户筛选时我们会预测标准化的模型在里面，根据与客户的聊天，我们可以快速判断是否是准入的客户。我们与风险经理平行作业，采集的录像、录音，谈话的记录和照片，实时传送到后台。在线审评就可以垂直调研企业的状况，不用亲自去现场，可以很快得出结论。出账之后，我们的手机会发送指令到客户经理短信，我们后台的管理人员可以随时监测，上班时间客户尽力在哪里，做什么工作，拍照视频录像与之前的比对变化情况，后面有人专门做贷后的监控。在这块我们也在做探索，今天利用这个时间，我想简单把广发行的实践和探索给大家做交流，我相信信用体系的不断完善，以及对小企业的展演模式不断的创新和改革，大数据的应用对小企业的服务创新会起到越来越大的作用。对解决小企业融资难、融资贵，解决非常大的作用，谢谢大家
主持人：感谢谭总的精彩演讲！以上几位演讲嘉宾，为我们带来了中国经济大数据行业金融领域的全景描述及经验分享，大数据金融峰会的上半场结束。
（茶歇）
主持人：欢迎大家回来，让我们一起欣赏中央电视台大型纪录片《互联网时代》宣传片，一起领略一下这个神奇而伟大的时代！请看屏幕。
（VCR大屏幕）
主持人：非常精彩的一部片子，可以说是观察行业的鸿篇巨制的片子，让我们掌声有请著名电视人，中央电视台大型纪录片《互联网时代》总导演石强先生，他将与大家分享一个观察者眼中的时代变革。
石强：不知道有没有人看过这部片子，或者有没有人完整的看过这部片子？如果没有完整的看，或者只看过一遍，我建议你再看一遍。这不是作为总导演，片子的创造者来推荐，而是处于这个时代的人来推荐的。10集的500分钟的片子，无法凝练成6分钟的片子里全部呈现出来，我不是一线的实践者，我更多的是想把自己的一些观察、思考、感受给大家进行分享。
这部片子在国内、国外影响都很大，在国内被很多企业称为地区上的管理者必看的片子，包括很多政府专门组织学习。我们很幸运，是因为时代给了我们这样一个大题，我们通过在全球三年多的走访和研究，与像这样的事件的亲历者、当事人，全球的专家，理论的创建者，包括顶尖的专业人士深度的对话，凝结成这样一部片子，也凝结成我们对这部片子的思考。
更多的思想在片中可以去体现，我谈一下我个人的思考。很多人会问什么是互联网？互联网时代？我觉得这是超越人类之前所有经验的社会革命，互联网绝对不是工具，它带来深刻的变革将会作用于人类所有层面。首先第一条信息成为社会的基础，所有的活动全部依托于经济的流动。在过去我们曾以黄金为核心要素的时代，到今天信息就是这个时代最核心的要素，在未来如果有战争的话，相信一定是为争夺数据和信息。
第二条，之前所有的社会变革都发生在源自世界，我们从物理空间和思维理解人类社会会发生什么，将要发生什么。比特与别人不一样，比特有别于重新建构的物理空间，在这里发生的所有变化，都可能超越之前的游戏规则和经验。举一个最小的例子，在物理世界里，原子世界里，你有一份东西，我有一份东西，我将这份东西你时就少了。比特不是，将这份东西给了你时，这就是两天，这就是为什么今天发生变化的一个简单的例子。
第三条，水平化的同步展开，在过去历次世界革命中，都是垂直性的变革，但互联网变革不一样，将人类所有的层面水分化的展开。这是人类以前没有经历过的。
第四条，前所未见的速度变化。今天在我们这一代人可以看到整个社会的变革，甚至我们想象不到的变化都在一代人里面，今天的发展速度是还没有适应今天，明天已经到了。这是人类曾经未知的领域，这是超越人类经验的。
二是，最人性的技术。在此之前所有的技术工具都是对人的某种功能或者肢体功能更多的延伸，但当计算机出现时，它就是脑力延伸，而人之所以成为人，就是人有强大的脑力。而互联网将众多延伸的脑力连接在一起，这是让人成为人的技术。
另外，群体性。
再就是，互联网在充分释放和满足人性的需求，此前所有的产品、功能、服务更多的是需求，但为什么今天互联网创造无数的模数，爆发出一个又一个新的增长点，是人类的需求被释放出来，要更舒适、更便捷，所以有滴滴打车，所以有电商，所以有交友等所有一切人性的释放都是在互联网解放出来时并且给予满足。
我们去客观理解“民主”这个词，我认为它是最民主的技术。在人类所有的技术史上，没有一项技术是将所有的准入门槛全部降低，不管一个行业、创作、资格，所有的门槛全部被降低，我们称之为一场平权和分权的运动。如果单从政治的角度，我们可以看到每个人从被代表走向参与，更重要的是它实现了我们沟通的民主化，传播的民主化，创造的民主化，制造的民主化。包括搞互联网金融和互联网企业对这一点非常理解，这在未来都会带来非常巨大的变革。
第三点，它是重新定义我们既往和自身的空间。在英国有一部片子，我们当时在做这部片子时看过，叫《虚拟革命》，其中一个很重要的专家跟我说，预期互联网创造一个新的时代，不如说互联网创造了全新的空间，让我们审视和观察曾经的既往和自身。我们将看到社会学被重新改写，经济学被重新改写，再接下来看到政治学，在未来生物学也许会改变，这种对人类影响的深度，在未来所有的层次会被重新定义，有价值、无价值，你、我都会被重新定义。
互联网一个最基本的功能“连接”来看重新定义，很多人说最基本的功能是连接，信息的连接，从而实现人的连接，从而实现质的连接，我觉得本质是价值的连接。使得价值被重新转化和重新定义，在过去我们必须从属于某个系统，在某个体系里辨别价值时，当人重新连接时，在其他的系统和自由出入的组织里，我原有的技能和价值可能会被重新定义。
比如，我的一个朋友的孩子玩了7年的游戏，本科读了7年，最后我们通过各种方式让他去一家游戏公司。三年，他带领了30多人的团队，每个季度能拿到的奖金大概在五六十万。还有一个朋友，他在我们那里只是一个普通的美工，但他的手工非常好，他会雕刻，其中有一样东西是雕烟斗的，我们经常让他来雕一样。价值的重新变化和重新定义是发生在今天的每个个体和每个人身上。
强调连接只是初始阶段，最重要的是新的生态在形成。我们在采访克里斯安德森（音）时，我希望每个人能重新理解变革根本带来的是什么？他给我讲自来水的故事，他说自来水连接到千家万户时，并不是将清洁的水连接到千家万户，而是改变了人的健康和寿命。而人的健康寿命的改变，对整个社会体系发生了巨大的影响，所以连接只是初始，连接之后必然形成新的生态。我只是拿连接这一个点来理解我们如何去重新定义这个概念，我特别喜欢从净化者的角度来理解互联网。
我们每个人在变成多细胞的有机体，如果每次信息变革导致人类的聚合和互动发生了变革，不同的阶段导致了语言和部落，互联网让全球几十亿人重新聚合在一起，真正组合在一起成为多细胞的有机体，这就是更大的生态去理解连接。
数据将成为核心竞争力，这句话将被常说，我觉得这句话太不够。某种意义上来说，数据可能是像石油一样宝贵的资源。在未来国家与国家之间会时刻发生，我认为它是一种基本的思维方式，是审视世界和这个世界互动的基本方式，它绝对不是工具化、要素化的问题。2014年美国发布了《2014年大数据白皮书》用了这样的词：赋予政府更大的权利，给予社会巨大的资源，它是整个社会前进的动力，它必将是美国在未来保持国际竞争力优势的战争问题。
我们常说日本和韩国是移动帝国，如果说哪个国家是大数据国家，美国是第一个，也只有美国能做到。1992年时“信息高速路计划”改变了美国整个信息技术的发展，十年之后美国正式制定了大数据研究与开发计划。这是在十年之前信息高速计划之后，美国最重要的一个战略计划。在这个计划当中，大数据将被六个以国家之力和公司合力，将系统性的进行大数据各方面的研究，科研研究、开发应用，涉及到大数据被应用于科研、环保、医疗、教育、国防安全、农业等所有行业。如果孤立去看大数据这个产业是非常局限的思维。我们片子里也有介绍，美国国家科学基金会是主导了美国经济最主要的科技项目，由它来牵头共有六大部门在推进，并且各有分工，并且在不同领域，不同层面侧重大数据的应用。
何为大数据的“大”？大家说要搜集大量的数据，数据的量够大，这是一个基础前提，但量大根本不是大数据的本质。如果要说它到底是什么？我觉得它的能量、内涵，提供的功能。我觉得在今天中国最多的数据掌握在谁手上？应该在政府手上，但数据如果不开放、不连接，就像当年深埋下地下的煤，每人知道它是能源。所以大数据说“大”第一就是开放，第二就是连接，数据必须连接。在这里有一个特别小的故事，当把气象部门和环境部门，以及所有民航公司管理部门的数据结合在一起时，通过这些大数据的挖掘做了一个飞机航班误机、晚点等方面的预测，这个预测的准确率非常高，甚至能预测到几分钟，并且找出基本的原因。这就是因为当所有的数据开放之后，让所有的数据能够相当连接爆发出来的效应。单一的数据不称大数据，连接爆发的效应才是大数据真正的内涵。开放能带来的效果，无需政府培养人才去做这件事。
我曾经与阿里巴巴的CEO一起聊天，阿里巴巴在说大数据，你们数据管理能做到什么程度？今天更多的搜集能力我相信非常多的公司，非常多的领域数据搜集方面没有问题，但数据的管理、分析、应用，我觉得如果大数据也像网络一样，我们称之为有web1.0时代，大数据1.0时代，2.0时代，3.0时代，我坦率来讲我们对大数据的理解概念多于实质。我感觉我们可能在1.0时代。
“实时性”与“可视化”，大数据要做到真正的有价值，必须做到实时性，在国外应用的大数据更多的讲究是实时化和可视化。因为数据枯燥，数据模型是复杂的，如果不解决到可视化的问题，大数据应用到应用层面里是一项障碍。在美国有六个部门做大数据方面的科研和应用，其中有四个部门研究可视化，因为数据的可视化今后也许非常简单，拿过来一看是直接的图表或者结果。如何将大数据背后的结果呈现为可视化，这是未来的目标。我的一个朋友的孩子在国外给我打电话，想在国内做大数据的可视化，我说放手去做，因为在国内这几乎是空白。
大数据的预测，大数据让潜在的真相浮出水面，但大数据更有价值的是预测，不管是风控还是社会管理。这个预测与日常的预测有些微不同，它并不是对某一个个体行为做预测，这种预测更多的可能是对于一个个体特征，个性化需求等。谈到预测时，我想把采访中感受到的说一下，我们今天更多的是注重个体行为和个体特征的预测，我们如何理解社会，认识社会，理解集体、群体的行为。大数据在社会管理、社会服务领域的预测能力，将会在未来爆发。在今天所有的政府只说大数据有价值，但未来真正能干什么，一定在未来政府所有的服务、决策、管理等领域里，大数据一定会成为你作出决定的基本依据。而且我认为这比在单纯经济领域里的价值更大，因为所有的大数据的研究、挖掘、数据分析一定会被外包化，我认为这未来可能是更大的产业领域。
我认为未来所有的行业都将是服务业，无论是第一产业、第二产业、第三产业等，在未来全都是服务业。这给我们带来基本趋势，过去我们习惯的产品性思维，一定要走向基本的体验经济思维，这是服务业的根本，是体验性经济。
其次，个性化是所有商业的必然，个性化的细分化市场将会落实到具体的范畴，这可能是最极致的。
再次，大数据是个性化满足和个性化管理的基础。
我个人认为今后将迎来个人大数据阶段，更多的社会将开始实现量化自我，无论是我们的情绪还是身体特征，我们的行为轨迹等数据，人将进入到基本的量化自我。个人的大数据不再是简单的浏览器的问题，购买什么东西等。例如，很多企业，可能一家药厂用5年的时间投入10亿美金研发一款新药，但市场20%的不适应症，不良反应，这款药就会打入冷宫，10亿美金和5年时间浪费掉了。但如果能够量化自我，我们可以找出20%的不适应症是什么，精确的到处80%对这款药的需求是什么。
紧接着我们看到个人大数据的全球化时代，刚才我们说人与人连接，人与物连接，物与物连接，万物连接，人工智能。我想说这些是强调不要割裂的，单一认识大数据。移、物、云、大、智，我想说这几点之间是相互作用，相互影响的。在今天如果没有连接思维去看待所有事情的话，一样用连接思维看待大数据，这几样东西一定相互结合在一起发展的。
我们常说“颠覆”，可以看到很多词，颠覆这个产业，颠覆那个产业。我说别说“颠覆”这个词，都已经成为了敌对关系了，但我特别想说的是颠覆自己。因为真正颠覆的创新，永远来自于边缘，无论是机构、组织，有价值的创新一定不来自于中心，因为中心是惰性的。我们个人实际上某种意义上是自己的中心，在这一点上我更想说的是颠覆自己。
二是站在未来看今天，对于今天千变万化的今天一定要站在未来看今天。这句话我要送给所有站在时代前沿的人。因为不是站在未来看今天，我们今天所有的思维方式、所有的判断，所有的选择可能全是错的。而今天的一切只是刚刚开始，一切都是黎明时刻。
主持人：感谢石强老师非常精彩的分享，我想问您几个问题。我们知道《互联网时代》经历了几年时间才拍摄，您能给我们分享一下您的见闻吗？或者从观察者的角度给业内的人士谈一些建言。
石强：我说点自己的个人感受，一个小故事。我们圣诞节的时候还在美国拍摄，在韩国训练营与美国的风头进行路演时，在会场的外面一个是特斯拉，一个是乔布斯，最有意思的是我看到一棵圣诞树，树是倒着摘的。我感到最深刻的是创新的文化和创新的土壤，我曾经说过，硅谷可以在某个国家里复制一个区域，甚至复制一个模式等等，但永远复制不了硅谷，因为文化是没有办法复制过来的。
扎克博格到国内演讲时提到一句话，说：一开始创业时从来没有想赚钱。真正伟大的企业没有在开始时说要去挣钱，而是有兴趣做一件事情，想改变某件事情，想改变某种做法。就这样的目标，我相信带着不同的初心时，做法、策略都会不一样，会导致结果的不同。
第二个感受，格局。我们常说宽度，在美国我们可以看到清醒地布局，任何一个实验室在做什么，哪个高校主要承担什么，哪个机构主要研发什么。放眼50年的技术已经开始布局了。今年我们已经形成了几乎全体系的技术依赖，在未来我已经可以看待对技术的依赖。
第二个故事，现在美国有一个发明人在主导“火星计划”。将星球之间进行联网，已经在实施。扎克博格（音）说想下一个30亿的人连接到网络。就一个条件，能不能改变10亿人，能不能影响10亿人，我觉得这是一个格局的问题。
凯伦凯勒经常到中国，他说过一句话，在中国非常苦恼，太多的人多关心明天是下雨还是晴天，但没有人关心下雨是什么。
主持人：虽然我们没有火星计划，没有改变10亿人，但我们切实帮助了数千家的企业，所以我们照着火星计划努力。
再问您一个问题，狄更斯说过：这是一个最好的时代，也是一个最坏的时代。您觉得这句话对互联网行业和大数据行业适用吗？您怎么看？
石强：适用。我对互联网是谨慎乐观者，我不是把它当宗教，我非常愿意去推动或者愿意谈互联网创新的。但不可否认的是非常非常多的问题会伴随着我们，这很正常。每次大的时代变革时，有些问题是不适应性的，比如我们现在担心技艺的改变。就像火车刚刚提速的时候，大家担心火车速度超过20公里的时候人的脖子会断的。其实对于记忆衰退的担心，在笔头发明之后人类就开始探讨了。所以今天看到很多问题是适应的问题，有些问题是阶段性的问题，很多问题不是解决掉的，由于时间问题就自然消失了。还有一些问题是必须要看到的，比如是安全，在今天我们可能是保护电脑，明天如何保护大脑，对于国家之间也一样。
包括隐私问题，包括大数据，大数据在未来也许会面临很多问题。比如数据的产权问题，这当然还带着工业时代的产权思维，也许在未来产权文化本来不应该适用。比如大数据带来的隐私是最重要的问题，还有就是大数据的永存问题。为什么有问题，举一个非常小的故事，当年纳粹入侵波兰时，波兰统计宗教信仰，永存的数据在未来可能是什么，我们并不清楚。
在国内我更多的感受到的是大家谈论大数据，是比较单一的看大数据问题，二是看大数据可能在金融领域多一些。但在英国，大数据很明显被看到已经应用到智能交通问题，现在的天气预报系统已经开始由用户创造参与进来。大家每个人上传的空气质量已经进入到信息中。
包括在加拿大已用于医疗，一个特别有意思的事，早产儿最危险的时候是什么时候？他们对多名早产儿连续几周甚至长达半年的观察发现，早产儿最危险的时候是所有的生命体征恢复正常之后24小时之内。这所有的东西更多的用于社会服务，社会管理，在国内还不够，还有更多的空间去做。
主持人：非常感谢，看样您在拍片过程中有大量的积累，才会有这么深刻的感受。谢谢！
下面让我们有请国家统计局能源统计司司长文兼武先生上台演讲，掌声有请！
文兼武：大家下午好！刚才石强先生做了非常精彩的演讲，对于大数据、互联网都做了精彩的发言。我在这里想给大家说一下“大数据统计信用”。
上周四舒富民社长邀请我参加此次会议，题目是“大数据信用峰会”，我也没有充分准备，就将我平时的思考讲给大家进行分享。
近几年我感觉大数据的洪流滚滚而来，波涛汹涌好像要吞噬一切，大数据之风遮天映日、铺天盖地、席卷一切。尤其是我刚才听到石先生的演讲后，更感觉到大数据真的不得了。大家都知道一个词叫“一网打尽”，网络给予一网打尽。大家都说大数据就是财富、就是金钱、就是智慧、就是石油、就是黄金，就是社会发展的动力，大数据不能说是一切，但也是一切的来源。所以我们感觉到我们真的是进入了大数据时代，我感觉大数据确实重要，用处很大。
我们看到很多的案例都是利用大数据发挥了重要作用，尤其是我们今天的主题“大数据信用”，就是如何利用大数据提升企业的信用，提升个人的信用，提升国家的信用，我觉得这是一个非常好的主题。尤其在全面小康的论坛上研究这样的主题，更加具有重要意义。我觉得全面小康社会应该是一个人人讲信用，企业讲信用的社会，如果没有信用，小康社会就不应该称其为小康。
同时我也在想到底什么是大数据呢？因为大数据太好了，太有用了。所以我感觉有点高不可攀，不知道我们能做什么。因为我是学统计的，也是做统计的，所以从统计的角度理解大数据，也 我们学统计的，做统计的，统计的研究对象就是数据。不管是小数据还是大数据，不管是结构化的数据还是非结构化的数据。我查了一下对大数据的定义最典型的，原来是三维，后来变成了四维等其它看法。刚才我听到石先生的讲话很受启发，我觉得三维、四维这些对大数据的描述都是有限的。比如说，什么叫大数据？首先是数据量大，数据量大就是大数据吗？我觉得所谓的大数据可能不是最重要的特征，大量的数据以前也有，现在更多，将来还会更多。如果现在只不过用比特描述数据量的大小，据说我们现在一年记录的数据就胜过过去几千年。
其实所谓的大数据，就是我们记录的数据，现在利用电子通过网络连接起来的数据比较大。我们用电子记录的数据的本质是什么？其实就是0和1。0和1可以通过各种软件可以制造出一个虚拟的世界。量大不是大数据的本质，量当然很大，但量大并不表明它的价值。
二是类型多。数据的类型千差万别，并不是事先通过调查规范的数据，它是自然产生的一种数据。从统计学角度看，我感觉统计学基本的观点是从分类开始，我们调查任何一种东西都是从分类开始，调查人首先分男女、年龄、学历、身高体重。
三是速度快。大数据最重要的特征是实时性和可视化，统计员做过一个调查，以前在手工汇总时代如果我们做人口普查要花费很长期的时间处理汇总数据，现在处理时间已缩短到几个月，但仍然比较慢。就像是最新的第三次经济普查发布的第一批公告，我们是今年1月1日0点开始调查，结果到现在才发，速度很慢。但通过互联网大数据实时性的概念，将数据的速度时效性提高到极致，这是大数据最重要的特征。
四是价值高。这一点我不认同，大数据或者小数据价值高低取决于你对它的分性。
以上是我对大数据的理解，我觉得大数据并不神秘，大数据非常重要。今天的主题是大数据的信用，统计上在今年的11月27日公布了《严重失信企业信用公示暂行办法》，对于虚报瞒报数额最大，虚报瞒报率较高和其它严重违法行为应受到严重的处罚。这以后我们会在统计网站上公布企业的名单，一般公布一年。统计的信用，也可以为企业，特别是对企业信用的评判也是作为其中的内容之一。
在大数据时代，统计也会为企业信用做一点贡献。这也是中国国家统计局为提高统计数据质量，提高统计的信用作出的最新努力。希望我们的希望为自己的信用，也为国家统计信用作出自己的努力，谢谢大家！
主持人：感谢文司长的精彩分享！今年5月习近平总书记在河南考察时指出：我国发展仍处于重要战略机遇期，我们要增强信心，从当前我国经济发展的阶段性特征出发，适应新常态，保持战略上的平常心态。
如何在新常态下利用大数据手段促发展呢？下面我们有请中国现代国际关系研究所所长陈凤英女士上台演讲！掌声有请！
陈凤英：我们可不可以用现在和未来的技术，大数据、云计算、物联网或者新业态解决当前的问题可能是比较好的技术。我们说金融危机到现在已经6年了，但还没有走出来，新常态是什么，原则上就是非常态。我们看到的后危机时代就是非常态，而它们的转型非常困难，时间有可能是2020年。有的国家可能因此而崛起成为霸主，有的国家可能就衰败了。
新常态是我们三次跌价最困难的时期，另外一个问题是现在经济转型没有增长点，没有动力，找什么呢？就是技术创新，科技革命，再就是必须改革开放。在这里我们想到一个问题，我们的经济结构肯定要升上，技术肯定要升上去，我们的产品要升级，我们的生活质量也是好的，但我们的GDP就是下来了。我将大数据、云计算，互联网、物联网是放在一起的，所以这个时代有可能是我们困惑的时期。可能这时我们利用技术是可能解决问题的。
另一个问题是中等收入陷井问题。到2020年前我们要实现全面小康社会建设，这是我们的目标，但在国际上看，一个国家发展到我们这时往往会出现中等收入的陷井，也就是人均GDP到了五千、八千，就创不出一万。这会出现什么现象呢？劳动生产力下降，技术突破没有了，就出现了经济增长上不去。原来我与大数据研究不多，我是研究宏观经济的，但我现在可能用大数据、云计算有技术性的突破，使我们的劳动生产力技术上有比较高的增长。
国际上在1960年世界上有101个国家和地区，人均GDP已达到中等收入，这是世界银行统计的。但到2020年世界上有13个经济体真正走入陷井，最困难的是只有2个真正实现现代化。这两个国家是日本和韩国，其它都没有实现。所以我们如果用这个技术，大数据、云计算，像马云这样成为了亚洲首富，这在历史上可能从来没有过。是不是我们可以考虑一下，我们用新的技术、新的理念走出我们中等收入陷井。
第三个问题，大家说诚信，我要说的是安全和风险。这次中央经济工作会议已经提到了，我们已经出现了这个苗头。因为我们的金融改革，金融开放，国际上金融改革和金融开放到目前为止不管是发达国家、发展中国家还是新兴国家，只要走一步肯定就有危机，肯定是以金融危机收场。美国、亚洲、拉美甚至亚洲都出现了这种情况，我们看到中国也在走。我们能不能用大数据预测风险，预测安全系数，如果要爆发危机，我们能不能在危机之前把它挡住。如果有风险，我们能不能大化小，如果说中国金融改革开放当中，实际上给我们逼近的就是两到三年，因为明年就是大面积的金融改革，利率要马上放开，这样我们就给人类造成了巨大的贡献，这么大的国家金融改革开放，但没有爆发金融危机。
我们知道华尔街金融风暴，2008年金融风暴把2009年美国的金融财富几乎全部扫掉。何况中国呢？统计数据已经说了，2013年我们是58.9%，如果我们来一场呢？我们的房地产来一场呢？又怎么办。大家看到这半年当中的一带一路、互联互通、基础设施建设等都投了钱，拿出去后效率怎么样？能收回吗？这里面能不能用大数据整合一下。把它整合成一盘棋，因为每个机构管理不一样，大数据能不能共享，能不能提高效益。
再加上现在有一个自贸区战略，这当中有上海自贸区，现在又配了三个，有广东、福建、天津的，这样的自贸区功能不一样，但风险依然在上身。尤其是上海自贸区，在这样的大战略当中，我们如果能用大数据，能用云计算，我们的共享和互联也许有可能提高。大数据能不能像民生银行刚才那样非常细的模型，测试一下，我们投出去的钱以什么方式管理，以什么样的经营能收回，甚至会放大我们的成果。因为中国总要走出去，包括我们的企业走出去，我们的风险依然很大。如果我们在海外利益保护当中，真的能用大数据测一下，哪个地方投资风险大小，这样我们的4万亿外汇储备就能用好了。
最终的大数据一定要服务伟大复兴，这个伟大复兴离我们真的很近，今年我们的统计数据修改了，我们的GDP规模量大了，但我们的效率很低。在转型情况下，节约发展当中，如果发挥大数据、云计算的计划，这可能是其它系统和银行对大数据共同的作用很大。面临这样的问题，我突然看到了希望，我想用这样的技术可能会保障我们的伟大复兴，谢谢！
主持人：谢谢陈教授非常精彩的演讲！作为国家重要的舆论宣传机构，新华社一直在观察大数据新兴行业的发展情况，并且致力于用大数据等创新手段，服务国家媒体传播工作，下面让我们掌声有请新华社信息中心副主任，新闻研究所特约研究员徐军峰先生！
徐军峰：各位嘉宾，大家下午好！我演讲的题目是“大数据正在改变我们的工作和生活”。
去年的5月10日也是淘宝网10周年的晚会上，即将卸任的阿里巴巴CEO马云说：大家还没搞清楚PC时代时，移动互联网就来了。还没搞清楚移动互联网的时候，大数据的时代又来了。
其实早在上世纪80年代，著名的未来学家阿尔文托夫勒（音）在第三次浪潮中将大数据热情的赞颂为第三次浪潮的精彩华章。汪洋副总理在最近大数据讲话中，马云跟我说淘宝为什么做的那么大，数据是它的核心竞争力。刚才石总也说了，马云讲了一个例子：总理你绝对想不到，全国比基尼卖的最好的是哪两个省。一般人想是广东这种城市，但从淘宝的购买记录上看是新疆和内蒙。马云给总理解释道：估计那里的每一个男人都要给他的夫人、情人、女朋友有一个美好的憧憬，就是有一天我将带你去看海。这是他的解释，但这能反映出什么呢？生活的数据与你想的不一样。
我感觉到在我国只要提出一个新的概念，马上就有人说：我们已经实现了。我们说新媒体，马上就新媒体。总书记在9月份刚说“媒体融合”，所有的媒体就融合了。我觉得像大数据只知道皮毛和概念，而不知道事物的真相，将会影响到我们对事物的判断。我们的记者只要写了一句“有木有”。就成为了新媒体记者了。
我很想把了解到的相关东西给大家做一些共同的分享。首先什么是大数据？刚才大家说了很多，现在业内人士对数据形成有一个共识，基本上是四个特征，第一是容量大，二是数据的种类多，三是产生更新的速度快，实效要求高。四是价值高。
大数据的最简单定义是，基于互联网带来的发展大数据的增长，以及云计算技术所形成的强大的存储能力和分析能力而产生的大数据。2012年以来，大数据领域的风潮逐渐成IT产业和数据分析师扩散到关注科技、互联网和营销领域的人群中，甚至包括到了政界人士，被称为大数据的启蒙之年。
到了2013年，国外的媒体和专家已正式称之为大数据的元年，专家们认为，大数据既是资源，也是技术，更是一种思维的方式。近年来，大数据开始渗透到经济生活的各个领域，尤其是金融、保险、商业、航空、航天等领域，已经得到成熟的应用。专家们认为，我国航天事业突飞猛进的发展，缺少大数据技术的支撑是不可想象的。大数据正在改变我们的工作和生活，甚至是下一步国家的竞争力。把大数据技术看作是辅助和服务性的工具，已经成为了过时的概念。一场关系到企业和国家生死存亡的技术革命已来到我们的中间。
大数据在国内外的发展情况，2012年联合国发布了大数据与人类的发展，《挑战与机遇的白皮书》，大数据时代是历史的机遇，人类可以使用极为丰富的数据资源对数据进行前所未有的实时分析，帮助政府更好的进行社会管理和经济运营。美国是世界上互联网技术最发达的国家，大数据给美国经济社会带来诸多的变化，已引起了美国政府的高度重视。
美国政府也海量的数据定性为有价值的国家资本，认为应对公众开放而不是禁锢在政府的体制内，联邦政府开放信息后，普通的公民都可以享用政府提供的信息。网站成立之初只有47个数据集合，经过5年的发展，目前已有10.5万个数据集合，44.7万个数据源，220多个统计机构在该网上发布消息，涵概了农业、气象、金融、就业、人口、统计、教育、医疗、交通、能源等21个门类。门口已有数百家公司使用该网站提供的各种数据，提供服务和产品。
过去三年中，有195个国家的450万个单独访客访问量。美国政府认为大数据带给政府和企业的益处越来越多，首先有助于提高政府工作效率，提高政府的工作服务水平，更好的保障公民安全和提升国防能力。大家都知道斯诺登已经披露了很多消息，美国可以把这些数据已经分析到每个个人，包括你的方方面面，甚至是其它国家的领导人和其它国家的相关人员。
其次，提高产业效能，提高了服务的水平。报告说了很多东西，大家都能够理解，通过上百万个数据就可以生产出页面更加友好的产品，也可以通过大数据的提升银行发现客户违约的情况，对于制造业大数据还可以对生产社会监管，制定更加合理的产品上市的物流安排。零售可以利用大数据分析大量消费者线上、线下的购物数据，从而为消费者提供更加合适的产品。
前段时间炒的比较热的是科技经费被大量的挤占挪用引起了网站的热议，美国政府早就利用大数据更好的监管高校的科研经费。以前美国国家科研基金会拿到经费时只要按时完成科研任务就可以了，至于经费如何使用，是否用完，由于经费数据掌握在高校中，数据量庞大，美国国家基金会很难得到监管，大数据的使用情况发生了变化。美国政府目前已与各大高校联网，通过大数据的技术，获得了高校的全部科研数据，再通过标准设置，实现对每个科研人员以及名下每个项目的监管，根据项目的进程，如果发现科研人员申请的项目花费过低或者过高，计算机系统会自动发邮件给相关人员进行提醒，违规的人员再申请资金就相当麻烦。
大数据也是英国政府应用的领域之一，一份名为《大数据机遇》报告中显示，英国政府通过高校使用大数据技术，每年可节省330亿英镑。其中优化政府部门的日常运行，相当于英国每人每年节约500英镑。其中优化政府部门的日常运行，为英国政府节省了130-220亿英镑，减少福利系统中的诈骗行为和错误数量，节省了10亿到30亿英镑。有效的追收逃税和漏税节省了20亿到80亿英镑。以上是美国和英国的情况。
欧盟在欧洲数字化进程中与挑战中制订了大数据的战略，韩国、日本等亚洲国家也在积极推动大数据产业的发展。2014年互联网趋势报告显示，全球10大网站中有4家来自中国，阿里巴巴、腾讯、百度、搜狐已建成了世界上规模最大的大数据平台。阿里巴巴利用大数据建立了网上信贷模式，实现了面向小微企业的无抵押贷款，有效的防范了贷款风险，突破了传统银行的贷款模式。截止到今年2月底，阿里金融累计为70多万家小微企业解决融资需求，贷款不良率仅为0.78%。据预测，中国的数据总量2020年将达到8.4GB，1GB=1024G的4次方。借此中国将成为世界数据大国，和世界数据的中心。
虽然大数据在国内是初级阶段，但商业价值已显示出来。首先手中握有数据的公司站在了金矿上，基于数据的交易就有很好的商机，同时也有很多商业模式的诞生。比如帮企业做内部数据挖掘，帮企业更精准的找到用户，降低营销成本，提高企业的销售率，增加利润。未来数据可能会成为最大的交易商品，据统计大数据目前已形成的市场规模在51亿美元左右，而到2017年时预计上涨到530亿美元。
例如，美国洛杉矶警局和加州大学合作应用大数据预测犯罪的发生，洛杉矶是近年来案件发生的时间、地点以及天气的情况进行了大数据的分析，合理安排警力，使盗窃罪和暴力犯罪的发生分别下降了33%和21%。有的行业甚至因为大数据将会发生巨大的变革。再举个例子，谁最先发布了本拉登被击毙的信息，从新闻的概念说肯定是媒体，第一个发布消息的既不是美联社，也不是蓬勃社，而是一家社交的数据分析公司。这家公司发现美国国防部一位官员在网上发布一条消息后，成为最先被报道本拉登被击毙消息的实体之一。接下来有19条短消息后，该公司向该客户发布提醒消息，这些客户收到消息20分钟后，传统的新闻网站才发布了这样的消息。所以大数据挖掘已经对传统的新闻信息发布形成了新的挑战，在分秒必争才能获得优势的新闻报道行业，获得实时新闻和数据甚为关键，但因为投资者要根据新闻和数据作出商业的判断。比如城市有一家炼油厂发生大火，肯定会造成这个领域汽油价格的飙升。媒体会在一段时间后才能报道这个新闻，但当有心的经商者就可以屯汽油产生很大的交易。蓬勃有这样的数据，投资者根据新闻和数据迅速作出相应决策，数百万美元就会因此而得手。这就是为什么投资者愿意每年支付2万美元的费用使用蓬勃的终端。
大数据的到来正在改变新闻界的面貌，记者曾经是重大新闻的发布者，但随着各类社交媒体的兴起，社交媒体数据挖掘和分析，
数据正依靠发布速度和消息的准确性向新闻媒体已发起了挑战。今年7月份，美联社开始用机器人撰写有关公司财宝的新闻报道，只要输入的数据，如公司收益报表之类的，聪明的机器人就能在几秒之内写出一篇新闻报道。比如以下报道是机器人写的：迪士尼第一季度利润上升了33%，超过了所有分析师预期。迪士尼公司报告其第一财政年度利润增长的33%超出了分析师的预期，每股收益从77美分攀升到了77.3亿美元。分析师预期为118亿美元。
虽然以上算不上很了不起的文章，但一般人很难察觉这是出自机器人之手。这个效率是人类记者的15倍，当然美联社并不是第一个起用机器人记者的大型新闻机构，福布斯网站早在两年前就形成了机器人程序，自动生成财经稿件。出售机器人程序的编写人在接受联线杂志称，计算机将在未来15年内采写90%的新闻。计算机采写的新闻将在5年后获得美国新闻的最高奖。
讲几点存在的问题，在大数据中发展，国内最大的问题是数据掌握在政府，政府的数据不公开，行业间和行业内部缺乏协调机制，数据无法共享，数据交易没有形成，这是我们面临的第一个问题。
二是缺乏专业人士。权威机构预测，到2015年大数据为全球带来了440万就业岗位，目前我们的缺口已超过100万人，而像IBM那种定制人才培训还是没有。
三是缺乏法律支撑。包括《信息公开发》、《信息保护法》、《隐私保护法》的支撑。虽然大数据还有许多的问题和不完美，但不可否认，它正在改变我们的工作和生活，而且将更加深刻改变我们的工作和生活。
最后，我用仓央嘉措的一段话结束我的演讲：你见或者不见，大数据就在那里，不悲不喜，你用或者不用，大数据就在那里，不离不弃，谢谢大家！
主持人：感谢徐主任非常精彩的演讲！刚才每位演讲嘉宾都从不同角度
阐述了大数据的意义，中国大数据行业的快速崛起，离不开一群挺立在大数据潮头的先行者，因为有了他们在全球大数据的舞台上，毫无疑问中国的大数据行业已经成为一抹越来越亮丽的色彩。下面我将话筒交给大数据金融领军企业，数据资产化领导企业，金电联行北京信息技术有限公司执行副总裁艾小缤先生，艾总将与几位大数据代表人物带领我们走进一场精彩的圆桌论坛！
艾小缤：谢谢！我们在想所有的大数据与在座各位有什么关系？所有大数据的创新说到这个环节时，有请下面几位谈一谈创新对在座各位
以及大数据对在座各位有什么关系。
刚才说了每个人都在天天产生数据，这些数据以各种形式记录下来，无论是个人也好，企业也好，相当于我们每个人都背了一座金山。但金山谁认呢？谁愿意买？谁愿意出价呢？一定是如何将我们的大数据与我们自身的价值，与我们平时的生活方方面面，在座的各位都做了哪些努力相关。
接下来我们讨论这一话题——“创新要实”。
首先请到金电联行北京信息技术有限公司高级副总裁朱志伟先生；
中国文化部，文化产业司投融资指导处处长陈桦楠先生；
全国物流标准化技术委员会副秘书长赵绍辉先生；
诺亚中国控股有限公司首席研究官、经济学博士金海年先生；
数库China Scope集团创始人刘彦先生；
百分点科技集团创始人、首席数据官，百融金服执行合伙人张韶峰先生。
艾小缤：我们从各自的角度说一说我们的哪些事情与大家是息息相关的，每人有4-5分钟时间。首先请朱志伟先生谈一谈，既然是大数据信用，信用这件事情怎么做？从金电联行的角度为大家介绍一下。
朱志伟：大家下午好！刚才讲了很多大数据，有的领导同志也讲了世界是0和1的世界，也是阴和阳的世界。我想从小的大数据讲起，无论如何大数据是由小的数据来组成，我们是将小的数据搜集和整理起来的。我们现在是利用机器人搜集小数据，收集之后分析小的企业，小的个体的特征规律，通过个体的特征规律获得群体的规律。刚才讲什么是大数据，讲了很多的理念、概念，在我的行业，我的个人经验小的数据是指个体，大数据是指不同个体的数据聚集在一起形成的大数据。
刚才有专家介绍阿里数据很多，那是数据大，即个体的数据大。通过这几年收集小的数据，对小的企业进行个体小的分析，得到了一个群体的规律。我们现在整个信用等级和中小企业的生存指数都在小的数据以上获得群体的情况，反过来群体的情况也能推进我们做其它小型企业的信用分析。
现在金电联行收集了47万家小企业的数据，也没有人卖给我们，只能从小的企业做起，一家一家的收集起来。我们讲要有干货，要落地，第一步是做小，有小就有大。
艾小缤：朱总是科学家，所以一说话就是一堆术语。我给解读一下，在座各位将来信用越来越值钱，大家觉得好像我不说，我不做，人家不知道我是怎么回事。实际上企业也好，个体也好都在产生数据，我们发现什么？数据本身可能杂乱无章，没有规律，但有没有价值呢？金电联行做的事情就是把规律找出来，把价值量化，量化之后跟资本做对接，这样我们的信用才值钱，我们的企业信用才能融到资。按照石老师的说法：站在未来看今天。那我们今天所作所为，我们今天所积累的信用在未来都是非常值钱的。所以大家要注意，从现在开始我们要逐渐变成信用社会，在这时不是讨论隐私的问题，可能是讨论你的信用如何积累的问题，将来可能越来越值钱。
下面有请陈处长，您站得高，望得远，您站在文化产业处指导司，肯定看过很多相关的实例，从这个角度给大家分享一下大数据创新有哪些落到实处了？
陈桦楠：我结合自己的工作给大家谈一点个人的体会，我从事的领域，中国的文化传统最初看来与今天活动主题有点差异，大家都知道中国文化注重定性的表述，而不注重定量的逻辑推导过程。在中国历史书里就有这样明确的提法，特别是文化领域一些非遗项目来说，像加工程度少许。这可能是一个文化财富转变的桎梏性的东西。
从相关的领域，特别是成熟行业来讲，定量的研究，包括通过定量的管理手段应该是比较成熟的。比如我们统计过，国民经济统计经济行业时，财政部门每年做预算时。但在传统的文化行业谈到这个问题时还比较陌生，但不可否认，近年来我们在推动工作，特别是文化产业工作时，注意一种定量的思维以及数据采集的过程。我讲一个我亲身经历的例子，一是大家听的比较习惯的问题，就是在小微企业金融服务中的作用问题。
我之前与朱总也交流过这个问题，就是如何通过小微文化企业经营性的过程判断自身的价值。朱总曾经说过数学的作用是发现这个社会本来的面目，而不是让你寻找一个新生事物，我很认同。因为很多企业自身并不是什么都没有，而恰恰企业最重要的财富是自身信用问题。我曾经从事过金融行业，从金融本身来讲，比如贷款，有抵押和无抵押的区别在什么？我注意的是自身还款的问题，这就是企业自身信用的问题。利用大数据的采集方法，发现这种小企业自身的价值，我觉得到目前为止这不能说是唯一途径，但能作为有探索经验比较成功的途径。特别是对于创新企业不光这样，科技企业也一样，有的时候是从征信反过来推导企业真正有价值的地方，那可能是它的创意和它的团队。
二是定量分析大数据思维，对于一种判别产业趋势上的典型案例。我估计在座各位认为文化产业比较关注的是每年电影的产值问题，从2012年起，我国每年电影票房突破100亿。大家不要觉得这个数很小，但实际上可能从今天统计，国家电影票房还没有达到这个程度，但同时测算出我国小剧场、话剧产值是多少？这也是我今天要讲的一句话，真实的数量是完全偏差于人的直观感觉，小剧场产值是电影产值的三倍。
另外，不相关事物中的供求问题。在传统行业体育赛事与大型演艺是不是一回事，我们从数据模拟得出的数据是很强的重合度。最后，大数据问题可能起到了重要的作用，但如果让这种作用真的起很完全的话，必须重视相关系统的配套问题。比如起到有激励和有保障的问题，通过这样做才能把大数据推向成熟和完备。
艾小缤：谢谢，非常精彩。陈处长从文化起步最后落地到大数据，这说明两个概念，今天大家说的语言文字都很耳熟，如果我们换成说一堆数字估计谁都听不懂。但恰恰在计算机能听懂数字，人能听懂文字，从文化的不定量，到计算机的定量，这真是跨界的创举，也是一个趋势。所以我们今天听到了文化产业有高度的结合。
下面请赵秘书长谈谈物流方面有哪些实例能给大家分享一下。
赵绍辉：尊敬的范总，各位领导、嘉宾，大家下午好！非常荣幸有这样的平台与大家就大数据，大数据的信用问题做一个交流。我本人是从事大宗商品电子商务的物流领域。我做了10多年，想结合具体的工作经验和经历给大家进行分享。
今天我们又重新回顾了互联网时代，我理解互联网时代还要再加两个字，就是“文明”，从文化上讲，其实叫做互联网文明时代。在互联网里，我们将它分成两块，一块叫消费互联网，一块叫产业互联网。实际上大家更熟悉的是消费互联网，我从事的大宗商品属于产业互联网的范畴。我起了一个名字叫“月亮的背面”，大家对我这块不是很熟悉，因为在月亮的背面看不到，但实际上它的体量很大。大数据与我们品位的结合是很大的。
我们的创新主要有四点：信息、交易、物流、金融。从四个方面做大宗商品的交易中心，从信息的创新上，比如无锡不锈钢的创新，实现了国际上的交易定价权，它的交易已超过了百年的交易所。在信息方面我们抢夺了定价权来发布价格指数。
在交易方面，像我提到的这家不锈钢交易中心，一年的交易量能够做到1.3万亿。像淘宝全部加上也就是2万亿，这是非常巨大的量。而且它的会员数量也有几万家，像类似这样的交易市场也有很多。比如与我们小康主题有关的农产品的电商，在天津有一家叫寿光蔬菜电子交易中心。有几十万家农上会员。
在物流方面，优化空间也是非常巨大的，我国物流占GDP比重是18.2%左右，每下降1个百分点，就能节省5000个亿的投入。比如我们下降到西方发达国家10%左右的话，基本上是5万亿物流优化的产业。像这些都需要大数据来做的优化。
在金融方面，传统的供应链金融更是这样。就讲这些，谢谢！
艾小缤：谢谢，赵先生给我们展示了我们原来不知道的这么庞大的市场。并且展示了传统认为大数据存在于淘宝、京东这种互联网公开的平台，但实际上背后的很多信息化系统里同样存在海量的数据，同样存在巨大的市场，同样存在巨大的商机。尤其是物流行业更是轻资产，我们与银行，与金融机构打交道，其实在物流相关行业做融资非常困难，但它又涉及到一个巨大的市场，怎么解决这个问题，我相信大数据一定值得注意。
下面有请诺亚中国金海年先生，他是我们清华的校友，我们都是多年的老朋友，今天能请到你，请您来讲干货。
金海年：我主要结合大数据信用的主题有两句话，一是大数据可以帮助我们发现投资机会。二是大数据可以帮助我们衡量投资风险。
在新常态下，实际上新常态本身是大数据分析的体现，原来增长速度从特别高的高速放缓到中高速，即使现在GDP放缓到6%-7%，仍然是世界主要经济体非常高的速度。但这个速度的背后，如果你要去做大数据的分析，就可以发现大概有四个方面大的投资机会。一是产业结构调整，优化方面的巨大投资机会，主要受两个因素的影响，一是资源的有限性，二是环境保护、生态保护方面的影响。中国的发展与美国等传统西方国家相比有后发优势，就是我们可以学习别人已经积累的技术经验等。但我们也有后发劣势，我们发展到现在时，资源已经非常有限了，虽然这两天石油价格有所下落，但比起50年代、70年代或者更早一段时间，日本腾飞时，比起再早美国和英国腾飞时，那时资源的有限性完全是不可同日而语的。以上方面都是可以通过大数据分析来找到解决的办法。
结构优化调整与资源的约束，环境保护有关，也有一些好的一面。国家统计局公布了统计结果，修正了2013年的统计数据，事实上我们中国的收入水平已大规模提升，原来50%以上的收入用
于支出吃穿用方面。在刚刚结束的中央经济工作会议，消费结构发生了质的变化。首先更多的消费会用在文化方面，消费在旅游方面。即使在吃穿这种基本的支出品质也在大大提升，并不是简单的吃饱，现在要吃好，要吃出健康等方面，在这方面有巨大的投资机会和巨大的发展机会。
第二个趋势就是城镇化趋势，这也是大数据体现的。中国有很多的统计口径，我们现在属于30%-70%的中间过程中，所以这是一个飞速发展阶段，也有巨大的投资机会。财政部力推公私合营的方式也有巨大的投资机会。
第三个趋势是老龄化趋势。大家一提到老龄化就想到老年人的消费，老年人带来了两极的消费，既有老龄人的消费特点，也有未成年人的消费特点。
第四个趋势是国际化趋势。原来中国的经济都是简单贸易全球化，也就是进出口。但现在已经变成了产业链的全球配置，中国企业到外面进行收购、兼并、重组，在知识的全球化，管理的全球化，资源的全球化方面都有巨大的优势。我觉得以上四方面都有巨大的投资机会，都可以通过大数据进行细化的分析。
大数据在进行风险定价就更不用说了，这是我们金电联行的最大的优势，可以通过信用来衡量风险，大数据可以帮助确定金融资产的价格。谢谢！
艾小缤：谢谢！我总结一下投资方向在环保、新经济、老年化健康、城镇化、全球化。投资有风险，风险怎么看，如果所有企业都用到金电联行风险把控的技术，好企业全都选出来了。所以大家还要关注到金电联行推进到哪一步了，将来就会看好投资方向。
有请数库China Scope的刘彦先生谈谈，他将带来海外的干货。
刘彦：我们看大数据时，特别是金融大数据，它其实并不是在股市、资本市场，它是服务于实体经济，通过对实体经济的解读，让实体经济与虚拟经济更好的结合起来。2009年引发的金融危机，这就是实体经济与金融方面的脱节，通过更加好的信息化的整合，大数据如何服务于这件事情，做成这件事呢？
首先要有很好的模型，二是数据的标准。我们在讲数据标准是数据结构化，数据必须得结构化，但我去分析非结构化数据，讲的是怎么把非结构化的数据结构化，在结构化的基础上通过不同的维度分析结果创造不同的智慧。数据结构化这件事情是非常苦、非常难的一件事情。现在很多数据采集时是有一定的结构，但你会发现从不同地方采集过来的数据，互相的标准是不通的。所以在金融大数据里，有一块很脏的火就是怎么将标准打通，因为只有在这件事情做成之后，你再把这个东西放到你的模型当中才会得出非常有价值的结论出来。
例如，刚才范总讲过很多企业做跨行业经营，但到目前为止不管你是证监会也好，统计局也好，对所有企业是一个行业的标签。而且这个行业的标签打下去之后是不变的，就是这个企业如果有多的产品，多的行业都没有反映出来，如果这个企业在运营过程中转型了，也不会去反映，所以你对这个企业捕捉实时性没法反映时，就会出现问题。如果我贷款给100个企业，全都是以国家统计局行业标准去跑的话，我以为我的资金投入到100个行业里的话行业的划分是一种样子，但其实实体经营不是这样的，所以你所看的风险就会有错误。也就是你对风险的解读有错误时，你对企业的风险定价就有问题了。其实金融机构怕的不是高风险，怕的是我以为这是实体风险，其实进入了高风险，他是怕对风险的解读有错误。这在数据标准上要有很好的建设。
比如，数据量很大，就像单词一样，我给你一本牛津辞典，你可以把所有的单词记下来，这不代表你会说语，因为你不懂语法。数据的标准就类似于这样，你要让各种数据结合起来，有关联，才能让大数据产生更大的价值。所以如何能够使洒在各地的数据资产化，运用起来，让人们愿意把这个数据拉起来提供给你，同时又不违反企业本身的隐私权，这种模式的产生是对未来大数据在资信层面的推动非常重要。谢谢大家！
艾小缤：刘彦先生一上来就来了一部血泪史，做大数据是很苦的。但我们做大数据的人面对的就是枯燥的数据，海量的数据，非常多噪音的数据。我们还要从里面提炼出有价值的东西，他给我们展示了一下我们的苦。
另外，说到了大数据真是实时性，很多数据如果不加上时间的概念是没有生命力，没有价值的。而我们大数据每一个数据记录下来，其实都有时间的概念。在这种情况下，我们统计局原来一成不变的分类方式，实际上将会被大数据数据特征的变化方式来代替。
其次，刘总说今天如果给大家带来CPU卖给大家，估计谁都不会买。但带给大家一台苹果，这时大家就很喜欢了。说明大数据的应用还有很长的过程，让大家怎么接受就是看到它的结果和价值。非常感谢刘彦先生！
下面有请百分点的张韶峰先生，也是清华的校友。张总也非常有特点，下面有请张总为我们分享一下他们的干货！
张韶峰：谢谢艾师兄，我们公司过去5、6年做的事情，最早是帮零售商、媒体提供类似于精准营销的服务。比如每个不同的消费者喜欢什么商品、文章等服务，无意中积累了消费者的消费习惯、购买力，读什么书，社交，甚至资产方面的数据。后来有金融机构找到我们说，因为金融的核心在于风险的运营，是否可以帮助我们控制一下风险。我们去年就开始做了一些测试，发现真的有效果。
比如我们帮助他们做精准营销，带过去的客户，事后证明M3不良率比他们自己低一半左右。于是，很快有很多不同的银行找我们，像招行、光大、平安、民生、P2P等，大概目前在100家金融机构测试都浮现了类似的效果，不良率降到一半左右。这对我的冲击很大，我完全没有想过这件事对金融，因为它是消费领域的事。金融行业做风险控制，传统的征信方式和风控方式是用传统的方法预测金融数据。我们的行为是看似与金融行业毫无关系的行为其实是不是与金融行业相关，这件事我自己完全没有想过，无意中被银行测试了，发现它是有效果的。
我后来在琢磨这件事是为什么？第一件事，它本身是有关联关系的。第二件事，金融本身是经济活动的下游或者中游，你借的钱不是为了借钱，肯定是因为家里买房子、汽车等，钱最终还是用到经济活动当中去。也就是说，金融的上游掌握的数据，自然而然有道理可以预测经济活动的下游。这件事在我们公司这里也得到了印证，并且在100家机构里得到了印证。它不仅对个人消费者有用，对小微企业的信用有指示作用，微企业的企业风险，比如台湾征信中心讲，40%的信用权重决定了这个企业的老板是否靠谱。具体不细说了，旁边的专家会给大家带来他的分享。
艾小缤：谢谢张总，张纸总统告诉我一个道理，大家花钱就是赚钱。你花了钱，实际上在金融机构里就是怎么能贷这笔钱。
张韶峰：确实是，这是另外一个我没想到的角度。
艾小缤：也就是你花钱的时候，银行已经盯上你了。下面请易欢欢谈谈。
易欢欢：我另外一个身份是在
宏源证券负责整个研究，我们是看国内海外互联网公司的经营趋势与发展状况。我前段时间邀请几个合作伙伴帮我进行跟踪在美国已经上市的几家互联网企业。有一家是做消费品的，有一家是做大宗商品的，我们在用各种指标去抓取它的价格以及抓取短评、快评更具有相关独立性的指标。在抓取过程中，我们得出一个结果，我们自己认为找到了一定的模型与算法能够映射它的结果。
我们发现我们中彩了一家公司，那家公司是80后的公司，我们发现用舆情的方式发现这个平台上出现了假货，我们找CEO去印证假货是什么情况，我们用各种指标去查发现查不到。最后我们发现在微博、微信以及互联网上，这样的信息在传播。之后，我们发现公司的股价从35块钱，跌到10块钱。
在这过程中，大数据对我们来讲非常有用。因为大数据给我们提供的维度非常多，有的维度我们没有必要抓取，有可能是某个角度的一个信息有可能带来非常大的变化。
第二件事是，当时我们除了监测公共服务外，有一个人跟我说可以用黑客的模式拿到PV、UV以及它的价格，这是行业里很多企业都在做的事情。我想我们宁可做非常难，非常痛苦的从一大堆数据里找规则，而不要介入这个领域里。这种方式是很多号称大数据的企业这样做、这样干的事。
实际上我刚才讲的对互联网公司整个经营情况的预测，它要求与股价的反映平度是非常高的，这里面所有大数据的分析短期难度很大。但对于传统的中小企业，它们逐渐在互联网过程里，银行做方向性的控制是可以的，但更精确的控制，对于投资类是做不了的。大数据就像老中医一样，这中间一方面是数据量的不断积累，另一方面，面临着不同产业都有自己不同的属性、特征、熟人体系。甚至是民生银行贷给他还是广发银行贷给他，这是非常重要的参数。这里面机会非常大，很有可能会走向违法，难度很大，这是我的感受和观点。谢谢。
艾小缤：你觉得在中国股市能用吗？
易欢欢：我觉得这是完全不一样的东西，我们拿来做跟踪的全是互联网企业，我们拿来跟踪做A股企业里互联网公司不多，很多的传统企业大量的信息量还没有逐渐到互联网端中来。还有一个关键因素是，美国市场是T+0交易，但中国市场是T+1，很多信息和反馈并不及时。
艾小缤：非常生动的例子，恰恰说明了你曾经说过蝴蝶的翅膀的例子，就是在大量的信息中，什么样的东西造成整个大坝和飓风的形成，你可能是一个因素找到它。这就是要靠大数据看风险，一定要多角度、多维度的，甚至不光要看个体，还要看群体，这个相关性看群体更复杂。这就是大数据到未来一定是整体的模型，如果基于这一点去判断看待这个世界就不一样了。
谢谢几位的分享！今天机会非常难得，在座有没有提问的需求和欲望？看来今天的头脑风暴已将大家的脑袋彻底灌满了。下面进入下一个环节，非常有幸请大家在这里共同谈创新，并且都有干货，都能落到实处，都与大家息息相关。我觉得创新也是引导我们整个行业飞速发展的原动力，每个人每天听了很多故事，但这些故事离我们越来越近。以前我们讲的更多的是美国的故事，今天讲的全是身边的故事，创新的背后是我们一次次的独立和付出，金电联行经历了7年的探索和实践，我们有一个想法，有请范总代表金电联行全体同仁为大数据颁发“大数据科技创新奖励基金”。
只要是在大数据科技领域有贡献的，我们都希望通过这个基金给予我们一点点风险。下面有请范总说说我们的想法。
范晓忻：想法很简单，是源于我们这么多年对于大数据，对于科研的不懈追求。今天无论是演讲嘉宾，还是圆桌的各位嘉宾分享的特别好。在这里大家突出了一点，其实做大数据还是比较难的，如何才能从各种纷纭复杂的数据中取得真金，找到蝴蝶的翅膀是非常困难的。我们自己就经历了非常艰难的
历程，7年多时间的不断努力，不断否定自己的进一步发展的过程。
因此我代表金电联行的全体同仁倡议，设立“大数据科技创新奖励基金”。奖励在大数据科研创新领域作出贡献的企业、机构、个人。当大数据时代来临，我相信有了诸位各位嘉宾、同仁
的关注，大数据这件事一定不会在孤独中前行，希望能够用有限的资金为辛勤工作在大数据中心的学者、科研人员等提供支持，为推动大数据美好明天提供我们的一份贡献。谢谢！
艾小缤：下面举行小小的仪式，有请各位作为见证嘉宾。
主持人：感谢各位领导的热情参与，感谢大家！
张凡：今天来的嘉宾对我们大数据从各个层面，有的从应用层面，有的从理论层面，
有的从政府层面，以及从观测者的角度出发都给我们做了很好的分享！我个人深有体会，我觉得受益匪浅，怎么样连接企业，怎么样连接智慧，怎么样来创造价值，这是我们今天大数据信用峰会所要倡导的。今天也有奖励基金在这里启动，这是非常有意义的事情，感谢范总。让我们用热烈的掌声感谢范总！
主持人：如果我们把2014年中国大数据行业的表现比喻是一艘巨轮的话，创新的动力其实就决定着这艘巨轮可以
走多快，可以走多远。我相信未来一定会有越来越多的有识之士关注大数据科技创新，让我们祝福大数据科技创新奖励基金越办越好。祝福大数据行业的明天更加灿烂！今天大数据信用峰会到此结束，谢谢大家！
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