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冲不破大数据迷雾 智能金融下一秒变智障金融
发布时间:2019-09-10 18:08

  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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