在消費(fèi)金融領(lǐng)域里，我們不僅希望大數(shù)據(jù)告訴我們?cè)?jīng)發(fā)生了什么，還希望它告知我們將來(lái)要發(fā)生什么。只有這樣，我們才愿意為了迎合市場(chǎng)需求而改變自己。但多數(shù)情況下，數(shù)據(jù)無(wú)法預(yù)測(cè)未來(lái)，我們也因此變得“懶惰”，不愛(ài)動(dòng)，這是科技創(chuàng)新，金融創(chuàng)新的一處致命傷。

能預(yù)測(cè)未來(lái)的智能型大數(shù)據(jù)會(huì)是銀行在金融科技、消費(fèi)金融甚至是人工智能等領(lǐng)域的一個(gè)“硬通貨”。

在這背后，其實(shí)是大數(shù)據(jù)知識(shí)圖譜分析在金融行業(yè)的應(yīng)用問(wèn)題。

理論上，知識(shí)圖譜可以通過(guò)圖存儲(chǔ)、計(jì)算、分析和可視化手段實(shí)現(xiàn)知識(shí)獲取、知識(shí)表示、知識(shí)存儲(chǔ)、知識(shí)建模、知識(shí)融合、知識(shí)理解、知識(shí)運(yùn)維等七個(gè)方面，因此，對(duì)于在關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的分析方面具有很大的優(yōu)勢(shì)，被廣泛的應(yīng)用于包括金融在內(nèi)的各個(gè)領(lǐng)域。

在消費(fèi)金融等領(lǐng)域，除了風(fēng)控，我們現(xiàn)在的大數(shù)據(jù)在智能金融這一塊走到了哪一步。

聰明的大數(shù)據(jù)？

“xx太壞了，總給我推薦一些我感興趣的內(nèi)容，一刷就停不下來(lái)?！?/p>

“是的，我也發(fā)現(xiàn)了。然后，xx平臺(tái)太厲害了，我從來(lái)沒(méi)在上面搜過(guò)這個(gè)東西，它居然知道給我推薦。這太嚇人了?！?/p>

“這是因?yàn)槟愕妮斎敕▽⑾嚓P(guān)的關(guān)鍵詞推送給了這家電商平臺(tái)?！?/p>

……

是的，大數(shù)據(jù)已經(jīng)可以通過(guò)我們的上網(wǎng)習(xí)慣鎖定大家的愛(ài)好和部分消費(fèi)潛力。

平臺(tái)通過(guò)大數(shù)據(jù)手段構(gòu)建的知識(shí)圖譜模型靠算法“算計(jì)”我們的一切。他們似乎很聰明，總能抓住我們的命門(mén)，催著我們買(mǎi)買(mǎi)買(mǎi)！

當(dāng)然，除了催著我們花錢(qián)，還有其他的用處。

比如，最近一段時(shí)間，我們可以通過(guò)小程序知道個(gè)人最近14天的城市出行軌跡，為防疫防控提供有效的參考信息。

大數(shù)據(jù)，挺好用的。

但在金融和消費(fèi)領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)并不總是那么聰明。

尚未全熟的智能金融果實(shí)

“我在某平臺(tái)上買(mǎi)了一臺(tái)筆記本電腦。平臺(tái)會(huì)繼續(xù)給我推薦相關(guān)品牌的筆記本電腦。這種操作有點(diǎn)蠢啊。我都買(mǎi)了一臺(tái)了，哪里還有可能短期內(nèi)再買(mǎi)一臺(tái)呢？”

“其實(shí)，不光是筆記本電腦，包括洗衣機(jī)、凈水器、燃?xì)庠畹却蠹?，基本都是買(mǎi)過(guò)一次，短期內(nèi)，甚至3、5年內(nèi)都不可能買(mǎi)第二次。平臺(tái)應(yīng)該不是鼓勵(lì)我去退貨，然后再買(mǎi)一次吧……”

這些算法在資訊、視頻等內(nèi)容推薦領(lǐng)域，或許是吃得開(kāi)的，但在消費(fèi)金融領(lǐng)域，卻顯得很智障。

正常邏輯是，如果用戶買(mǎi)了這臺(tái)電腦，平臺(tái)推薦電腦包、鼠標(biāo)、鼠標(biāo)墊之類(lèi)的東西算是合理推薦。因?yàn)樵b的電腦沒(méi)有鼠標(biāo)和電腦包。而這個(gè)平臺(tái)在下單之后，相關(guān)推薦里并沒(méi)有看到鼠標(biāo)、電腦包等配件。

業(yè)內(nèi)人士向中國(guó)電子銀行網(wǎng)表示，一般的做法是把大數(shù)據(jù)整合在一起，通過(guò)算法計(jì)算出相對(duì)準(zhǔn)確的方向，給人工參考。這就會(huì)出現(xiàn)關(guān)聯(lián)判斷但卻不智能的情況，真正比較大的項(xiàng)目，最好還是需要結(jié)合人工認(rèn)知來(lái)做數(shù)據(jù)分析和判斷，然后在此基礎(chǔ)上做相關(guān)的數(shù)據(jù)算法調(diào)試。

這其實(shí)暴露出現(xiàn)有大數(shù)據(jù)模型或者消費(fèi)金融在大戶數(shù)據(jù)利用方面的一些短板。消費(fèi)金融要想利用大數(shù)據(jù)摘到智能金融的果實(shí)，還有很長(zhǎng)的一段距離。

智能金融應(yīng)用是奢侈的

清華大學(xué)國(guó)家金融研究院院長(zhǎng)、國(guó)際貨幣基金組織前副總裁朱民曾在“復(fù)旦-愛(ài)建金融科技創(chuàng)新論壇”表示，人工智能將重塑未來(lái)金融，未來(lái)一定會(huì)看到在金融科技企業(yè)之間、平臺(tái)和傳統(tǒng)金融企業(yè)之間極其激烈的競(jìng)爭(zhēng)。

我們之所以看好人工智能，其原因之一在于，在人工智能可以通過(guò)對(duì)底層大數(shù)據(jù)的積累和分析來(lái)預(yù)判用戶的需求，從而合理地刺激用戶進(jìn)行消費(fèi)。

所謂合理刺激，是讓用戶買(mǎi)到他需要的和想要的，卻不觸發(fā)平臺(tái)的信用危機(jī)，也不觸發(fā)個(gè)人的信貸危機(jī)。這就要求，數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)要精準(zhǔn)，同時(shí)要有較好的風(fēng)控體系。這些都需要對(duì)大數(shù)據(jù)邏輯進(jìn)行更高標(biāo)準(zhǔn)的建構(gòu)。

這個(gè)要求看起來(lái)是挺高的，不過(guò)據(jù)某資深電商買(mǎi)家向筆者透露說(shuō)，國(guó)外某平臺(tái)基本能做到關(guān)聯(lián)準(zhǔn)確的要求，與筆者前文提到的智障關(guān)聯(lián)相比，情況要好很多，并能就此做出精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)的策略。

銀聯(lián)智惠金融科技首席運(yùn)營(yíng)官江瀟俊在此前接受中國(guó)電子銀行網(wǎng)采訪時(shí)曾表示，要做到精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)，需要在安全合規(guī)的前提下去梳理人們的消費(fèi)偏好和消費(fèi)能力，以及一些數(shù)據(jù)流量和互聯(lián)網(wǎng)行為數(shù)據(jù)，并通過(guò)對(duì)這些線上線下數(shù)據(jù)的整合，完成一個(gè)個(gè)完整的數(shù)據(jù)畫(huà)像。

數(shù)據(jù)要盡可能的全且有效，而算法策略也需要盡可能地接近用戶的真實(shí)需求。這需要大數(shù)據(jù)行業(yè)再往前邁出兩三步。

金融求穩(wěn)，科技求快，商業(yè)模式求的是變通，而變通的秘訣之一就是你足夠智慧。

就大數(shù)據(jù)而言，我們依然面臨著，行業(yè)數(shù)據(jù)+機(jī)構(gòu)內(nèi)部數(shù)據(jù)割裂，算法邏輯過(guò)于粗暴，數(shù)據(jù)治理依然處于草莽階段等基礎(chǔ)問(wèn)題。

這些也是當(dāng)前亟待解決的問(wèn)題。

因?yàn)?，如果大?shù)據(jù)的基礎(chǔ)問(wèn)題普遍存在，要想實(shí)現(xiàn)消費(fèi)金融在智能金融模式上的變通，就太奢侈了。