在内的所有行业重点突出大数据的地位，当然是有其重要意义的。因为，我们要进入一个崭新的时代——智能

　　为什么中国真正优秀的经济学家没有多少？首先，经济学家也是个“数学家”，他对数学的模式很有兴趣；第二，他对将昨天的东西与数据拿出来以后，总结个商业模式很有兴趣。而企业家是对未来有兴趣，所以，你让一个对昨天有兴趣的人去判断未来，这是悲哀。

　　是的，多数时候，我们经常会遇到马云说到的那种“悲哀”。而因为数据偏差，我们能也会做一些或者让机器做一些智障行为。

　　今年8月下旬，建邺公安分局奥体警务站民警多次电话联系失主，希望将失主丢失的重要物品归还，然而，因为民警拨打的警务站办公电话被少数人标记为“诈骗电话”，失主担心被骗，接了电话后就否认了自己的身份。

　　相信这种出现识别偏差的例子在金融反欺诈的实际应用中也会出现，这种所谓的大数据智能风控模式目前来看，并不那么成熟，至少在某些企业或机构的个别应用中是不成熟的。

　　这种不成熟的表现多了以后，数据迷雾就自然是越积越厚，每一团数据迷雾都会产生一些智障行为。比如，在金融领域，错误识别个人信用，错误识别用户行为，并用这些错误的数据指导后台系统进行风险评估，最后做出智障行为判断，增加金融风险，至此大数据风控失灵。

　　在多数情况下，我们的数据世界是泛滥的。一是我们的个人信息和相关数据被非法贩卖和流通，另一方面，虚假数据泛滥，一些数据公司大量造假并出售数据给金融公司，造成数据甄别困难，使用效率低下，甚至误导金融业务策略。

　　另外，数据的挖掘、分析、研究往往是一个动态延续且长期的追踪行为，没有长期经营且成熟的手段，再“大”的数据也是无用，甚至是有害的。

　　在今年9月5日-6日，由中国金融认证中心(CFCA)、中国电子银行联合宣传年主办，和讯网联合主办的“论道数字化创新转型”2019金融科技高峰论坛上，有嘉宾指出，现在的金融机构太过于依赖数据和技术，不是好事儿。因为现在的金融机构基本是通过历史数据去分析未来，而不是一个动态数据，缺少应对突发性风险的考虑。

　　因此，动态延续且长期的数据追踪，长期稳定且动态成熟的数据研究是冲破数据迷雾的重要手段。

　　看河水干净与否，最重要的就是河水的源头是否干净。大数据同理，只有源头数据是干净的，然后才是干净的数据治理、挖掘、分析和应用。

　　另外，数据源头的干净与否直接影响数据做出准确判断的能力。可信数据与可信计算会是未来大数据应用的基础性建设的重点。

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