由互联网金融研究院联合工信部及多家互金企业举办的第四届金融大数据标准化研讨会于1月26日举行，全国社会基金保障会副理事长王忠民、中国人民银行调查统计司司长盛松成、工信部信息中心总工程师童晓民、工信部标准院主任赵菁华等参加会议。信和大金融、工商银行、建设银行等企业代表与会讨论。

据悉互联网金融研究院联合工信部和多家互金企业一起开展金融大数据标化研究已1年多，预计将在2-3年内完成白皮书定稿。此前已召开多次会议，第一次会议是确定金融大数据标准的组织架构和成员，第二次主要是确定如何开展金融大数据标准的执行，第三次主要是各家提供的案例互相讨论。本次研讨会主要议题为“针对金融数据能力成熟度模型白皮书(征求意见稿)” 初稿提出建议补充。

大数据产业应用巨大前景

随着大数据技术和应用的不断成熟和发展，大数据已经成为当今经济社会领域倍受关注的热点之一，据工信部最新的预测数据计算，2017年中国大数据产业规模接近2万亿人民币，2020年将增长至5万亿，年复合增速达35.7%。

高速增长的数据市场，在2018年将会被彻底点燃。我们如今的观念似乎已经开始发生了一些微妙的转变，人们都在认为，自己应该去存储些什么，把自己过去的记忆永远的留存下去，这也是另一种生命延续的方式。

在大数据发展的产业链上，数据源、数据技术和数据应用等多个层面都涌出了大量的新兴公司，以大数据为核心创造出了可观的经济价值。同时，国家高度重视大数据行业的发展，2015年7月1日国务院连续发布《关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》、《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》、《关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》;2015年9月5日国务院印发《关于促进大数据发展行动纲要》的通知，政府连续出台的一系列关于大数据发展的指导意见及政策，标志着我国大数据产业已经上升至国家战略。

基于大数据的广阔发展前景，各省市也纷纷出台大数据发展规划。推动大数据相关产业发展和应用示范，正成为各地抢占新一轮经济和科技发展制高点的重大战略，积极将大数据作为提升本地发展的重要机遇。

大数据：新阶段下的风险控制

数据是金融的核心，在大数据时代下，大数据必将触及金融最紧绷的那跟弦——风险定价与风险控制。

如果将大数据分析分为四个层次，互联网金融发展阶段中，大数据技术主要应用于数据架构和信息整合, 可实现初步的分析和决策。

而在非结构化数据体系下，人工建模+数据已经难以满足数据分析需求。由于传统数据分析模型对于多维度、多形态的数据存在不适用的情况，因此该类技术应用仅仅是大数据分析的初级阶段。

因此，大数据+机器学习是金融数据计算分析的未来。在目前的状态下，数据体量异常巨大、数据类型异常繁多、价值密度极低，因此需要通过更为强大的机器算法能够实现模型的迅速矫正，因此，机器学习+大数据将是金融数据分析的核心方向。

信和大金融不断深挖垂直领域、移动领域大数据风控价值，全方位提升风控体系建设。信和大金融布局大数据风控，包括验证借款人身份、分析信息识别风险、分析线上申请行为识别欺诈、利用黑灰名单识别风险、利用移动设备数据识别欺诈、结合消费记录进行评分、参考社会关系进行信用评估、利用司法信息评估风险等来精准识别用户的还款意愿和还款能力。此外，信和大金融在大数据侦测的基础上，结合专业的实地尽调，进一步降低了风险发生的概率。

信和大金融副总监李之平参与研讨会

信和大金融充分运用新兴互联网技术提升、创新风控能力，在大数据审核方面有着全面创新的举措，通过事前审核、事中监控、事后管理的手段进行全流程风控，不断扩大信息获取维度，加强事前审核，切实增强了企业风控能力。

此外，信和大金融积极接入行业共享数据系统防范风险。目前已经与通付盾正式签约，积极接入央行支付清算协会风险共享系统，接入成功后，信和大金融将共享互金行业黑名单，极大地扩充风控数据库，将有效避免“一人多贷”、“老赖”问题的发生，大力提升了平台反欺诈能力，提升信和大金融风控整体水平。

金融大数据标准化研究小组于2016年11月25日成立，组长由中国人民银行参事盛松成先生担任，目的为研究推动大数据如何发展现有业务、如何与应用场景深入融合以及如何开展标准化研究。信和大金融作为行业的优秀代表，有幸加入金融大数据标准化研究小组，将大力推动金融大数据标准化的建立，并进一步协助互联网行业统筹大数据促进信息产业健康发展。