主持人：我们进入下面一个论坛的环节，金融业是产生海量数据的焊液，大数据正在改变着银行的运作方式，特别是对于理解和洞察市场和客户方向，正产生着深刻的影响，接下来的论坛，有请对话主持人福布斯副主编汤维维，银联智惠联合创始人兼CTO龙凯，华泰证券研究所董事总经理王禹媚，51信用卡周江翔上台。
周江翔：我们是一家纯数据机构。我们是一家帮你管理信用卡的公司。我们已经在业界成为信用卡管家领导者，在中国。同时我们可以帮你放贷，可以帮你理财。我们有两款APP，我们可以根据你的人品值授信你的金额。
汤维维：我先说一下规则，下面我会分别问你们各位每个人一个问题。结束完了我会问三个人共同会回答的问题。首先我想问一下王禹媚老师，你说数据对行业很多产生变革性的影响，首先您能不能说一说，在未来两到三年之内，数据会对哪一些行业产生影响呢？尤其是数据、金融这方面。
王禹媚：刚刚说到人品值我就笑了，最近创业流行说靠颜值。幸亏坐得远一点，数据到底对哪一些行业产生影响，本身写那篇文章的时候，我们年初的时候写互联网对于各个行业各个领域产生的影响，本质上几个观点，第一，我们说这一波互联网的到来，真正让数据这一块开始产生，开始产生数据的一代，主要的商业模式是流量变现，比如BAT这类公司的出现，比如门户的出现都是流量变现。这一波是互联网渗透率达到一定的程度之后，不是简单的流量红利了。所以我们的交易行为，我们出行行为，生活立得各个行为，因为我们都变成手机宝宝了，随身带着之后，你每个行为每个方式都有可能会被记录，在这样的记录过程当中，你就重构着很多很多行业的供需关系，未来我们认为商业模式也会发生变化，第一波互联网是流量变现，流量变成广告，流量变成游戏这样的商业模式。第二波，当它重构商业关系的时候。比如按照服务来算，可能有几十万亿的规模。在这样的一些领域里面，它们的越来越多的往上升，大数据化，这一类是搭平台，给所有人提供基础设施，有点像虚拟世界的能源一样。第二类往下沉的，更多的我们是说新型交易平台的诞生，原来整个社会的供需关系也有交易平台，现在的交易平台开始有一部分信息流上是线上的，商品流一部分是线上，只是有了组织方式，有了互联网，所以变得不一样了。之前已经产生影响的，比如电子商务，每一个交易平台领域，它形成的场景合并，都会带来往上游或者是往下游。
汤维维：我插一句，场景合并是指？
王禹媚：因为我更多的是从投资领域的角度出发，比如我们以前把消费行业，有零售业、制造业、品牌零售商，有shopping，有百货商场，他们有大量的功能，现在都可以在天猫上京东上实现，同时往上游延伸，以前我们说金融业是金融业，消费业是消费业的事情。现在它可以做消费金融的事情，因为消费记录可以跟踪可以记录可挖掘，所以说到今天的主题，互联网金融这个行业，互联网使得金融的本质功能，实现的方式上更便捷了，金融这个行业的本质是什么？我们说很多小伙伴做互联网金融的时候，可能有的人没有太多的探讨这个行业的本质，这个行业的本身是资源配置，还有一个是风险的管理。所以它是对风险，风险是如何来判断的。风险是对于未来不确定性的一个判断。通常大家对于未来不确定性的判断，是来自于以往的经验。现在由于互联网新型交易平台的诞生，你会对各种交易行为有跟踪。比如51信用卡把你整体的行为都有记录，有记录可跟踪了之后，它得出来的对于风险的判断力，或者我们说对于风险的精准估值上就会更明确，这个是一个。第二个是进行资源的配置，资源的本身，我们管的是叫金融资产端。所有的在座公司，包括七牛，都算是一个金融资产。它希望把自己金融证券化，需要钱来发展。而另外一方面，这个社会总会有人有冗余的钱，他们进入这个行业，所以这种行业的匹配，在过去形成了一个复杂的金融体系。但是因为过去大家信息不对称，我们要一道一道把信息标准化。
互联网把人跟人之间的六度空间，现在开玩笑说微信微博把人变成了三度空间二度空间，未来可能会变成一度空间，使得金融配置，重新购置资源配置的交易平台的机会。所以你问我对于哪一些行业产生影响，首先是对金融这个行业产生影响。而且会打散重构。所以现在可以看到很多2C2B的平台，其中一部分都是往上游延伸的，包括供应链金融也好，或者是消费金融也好，是这样的一个方式。
第二个，我们觉得未来可能整体的计算力，就是以前的IT行业这一块都会往云端摆。所以未来这一块大的企业服务是未来可以见得到的。最后大家问我们，各类交易平台都会受到数据的影响。包括服务的交易平台等等，比如滴滴等，具体生产的内容方式也会发生变化，它会从原来各自产生内容，而形成了，用数据来反哺，一定程度上有理性的激发，再去创意产生内容的过程。
汤维维：非常感谢，非常深入的对于四个领域的一个深入的探索，我不知道对于各位是不是有一些启发，在你们创业的领域里面，你们是不是看到一些新的机会的亮点，下面我想问一下龙凯，我们都知道在数据这个领域里面，有一个非常关键的点，就是金融行业也是一个数据化的行业，但是数据在金融领域里面，标准化是不是一个难题，我们知道在很多的数据充斥的行业里面，标准化是个难题，因为没有办法标准化，所以数据的流通数据的效率受到很大的影响。在您看来，我们这个行业是不是存在数据标准化的问题？
龙凯：对的，这个是一个非常好的问题，数据标准化一直以来，是非常难的一个问题，因为数据随着时间不断的沉淀不断的积累，越来越积累的这样一个过程。比如说五年前十年前的数据跟现在比，肯定有非常大的差别，社会发生了很大的变化，经济结构发生了很大的变化。包括以前数据的字段、取值都有很大的变化。我们做大数据，数据从量变到质变的情况下，我们要做大量的数据的清洗、整理，融合打通。过去的数据跟现在的数据联系起来，要做很多标准化的方面的事情。不同的公司不同的行业，相互间的数据也是孤岛状态，怎么样相互融合，要做很多的工作。
汤维维：实际业务当中有没有遇到过一些挑战？
龙凯：有，这个是我们日常生活当中经常遇到的问题。比如几年前数据，现在为了迎合一些新的业务新的形式，数据可能会增加一些内容，可能会有一些新的维度进来。那就需要跟以前做一些连接，补充以前一些不存在的东西。现在为了对未来做一个匹配和兼容的话，现在可能要做一些冗余的设计，这是经常要做的。另外不同的数据，比如银联的线下消费数据，跟线上的行为数据，这些数据之间，怎么样打通，能够形成一个对于消费者对于商户对于实体更广泛更全面的认知的话，这也需要做大量的标准化打通融合的事情。
汤维维：也就是说这个行业存在着巨大的机会，但是标准化这件事情，可能远远还没有开始。可能从0到100，可能才到1到2这样的位置，还有巨大的机会。
最后问一下江翔，你是做信用卡管理的，我们知道有一个非常敏感的话题，哪一些是属于个人隐私。这个话题在facebook上引发了巨大的讨论。哪一些把它标准化，促进流通的可能，在这一些我想你一定有一些思考。
周江翔：这个问题问得非常好，隐私不光是在中国，在美国是非常注重的。包括你的身份证，你的家庭住址，你的银行的存款，包括信用卡帐单数据，都是用户非常敏感的数据。我们作为一家信用卡管理公司，我们对于数据做到什么程度呢？首先公司内部有严格的安全措施，保证用户数据的安全，同时我们数据实现端对端的加密，很多人关心，我们的数据放在你这里，是不是被泄露了，这个是用户关心的。安全与方便是相对。在这方面我们做了一些分类，高级敏感数据，我们进行了端对端的加密。一些数据我们进行了脱敏，提供给第三方，这样实现了用户的安全，也实现了用户的效率。比如用户贷款的时候，他需要这些数据，这个情况下，我们经过用户的授权，把数据开放。所以这个是安全跟效率始终矛盾的。但是我们可以做一些平衡。
汤维维：一个月之前，我们知道有一家航空旅游公司，它的数据出现了大规模的泄露，其实都是一些用户的隐私数据，您作为51信用卡的CTO，有没有考虑过这方面的可能的潜在威胁？一旦你们的数据库被攻击了，可能会造成一个大灾难。
周江翔：对的，其实我们真的是一家数据公司，我们保存用户大量的数据，所以说从一开始，我们对于这个数据，我们是非常重视用户的数据安全。我们从运维这一层，到业务这一层，做了严格的区分。很多公司把数据泄露，原因是出于内部，没有严格的风控，网络没有隔离，两个人的授权，还有业务上的API，没有做健全认证。造成黑洞，被人供破了。内部的安全措施非常重要，为了避免这样的情况，我们51信用卡做了大量的这方面的工作。从各个层面保证用户的数据是安全的。
汤维维：底下问三位一个共同的问题。我曾经过这样一句话，假如数据可以无限的获取那么你会做什么，我们把它应用在金融这个领域，假如作为一个金融机构或者是作为一个金融的数据结构，如果你现在的数据是充分的。就是你想要什么样的数据都可以拿到，这样的情况下，我们未来可以应用这些数据做什么东西，这个是非常发散的问题。要不从您开始？
龙凯：这个是理想的社会，可能五年十年后才能达到这样的状况。不同的来源的数据，不同的数据做好了打通之后，解决了隐私、数据安全的问题。从合规从法规从安全各个角度解决了客户的问题的话，这样数据应用的场景是非常多的，就像我们现在在营销方面，精准营销，我们已经应用起了。对于每一个人，保护你个人隐私的情况下，对于你个人的一些偏好，你的行为，了解比较清楚的话，对于你做广告会更加精准，这样会避免与你无关的信息对于你的疲劳轰炸，这样对于商家来说也减少成本，对于个人来说，也减少无用信息，然后金融征信方面也有很好的应用。这个我不多说了。
然后对于大基金，我们可以用更加广泛的行业性的发展数据，来做一些各种消费板块，或者是旅游板块，对于他们的这一些股票的走势做一个预测，就像百度淘宝，都在做，我们现在也在做了一个银子（音）100这样一个指数，就是对于消费领域的，比如酒店、百货、零售相关的股票，挑一百支，做个指数，希望这个指数能打败沪深大盘，数据可以这样用，所以数据有很多不同的用法。
除此之外，还有很多创新的业务、调研，比如我们现在跟一些合作伙伴，做一些对于上海的消费者的分析，我们做了很有意思的题目，比如观察上海白富美她们都在哪里消费，她们在哪里出现，她们会买什么样的东西，然后比如给广大的白领屌丝的一个很好的找到白富美的机会。我们也会发一些这样的有意思的调研性的文章。还有对于房地产行业的发展趋势性的调研，就是对于行业有很多很有指导性的意义。所以可以用的方向是挺多的。
王禹媚：我刚刚还在听他每一个模式，可能会出什么样的产品，尤其你说到指数华的产品。我理解维维的意思，这个问题非常发散，尤其在金融这个行业，如果数据可以取之不尽，大家最想用来做什么。如果我能做到对于风险有非常精准的评估，那最好了。这个非常抽象，我们可以场景化，以家庭为单元，我们与金融相关的这一类的场景，都有哪一些呢？存款、贷款、房贷，各种车贷、消费贷，是否有理财需求。有理财需求，你才会去买基金，才会买股票，是否有保险的需求。这个是主流的场景，这些主流的场景，我们拿到哪一些数据，就可以更好的了解到以家庭为单位，或者是部分的个人的家庭的状态，能了解到你的需求，能最有效的找到你，匹配到你。这个是第一个找到你，第二个能评估出你的风险，然后风险承受能力，能够给你最需要的金融产品跟你所匹配，现在在现有的金融体系里面，有一部分实现了，但是实现得非常不完全，所以我们有大量的损耗。其实你净资产是多少，我们不知道。我们通过中间通道，银行。保险公司它也把自己很多产品散在各个领域里面的，比如你旅游的时候，它会出什么保险，你买机票的时候，它会搭售什么保险。当然还有数据隐私问题，如果未来这些数据都是可跟踪的，而且可以发展的，我觉得很多金融产品的设计，还有需求的满足会越来越智能化，整个大的人工只能在这里面的应用，能产生出智能化的产品，直接满足你的需要。如果再往前走一步，可能出门，就是你的数据金融资产会跟着你走，所以你不需要戴钱包，也不需要带各种东西，所有这些东西，都在云端。
下面最大的问题，跟今天的七牛也有关，当所有数据都往云端搬的时候，传统的信息安全公司，可能生存方式也不一样了，需要进入云化的状态。我觉得那时候获取多少数据，在现在而言，不是很大的难题。因为我们一下子好象进入了数据爆炸的时代，不知道这些数据怎么用。下面把数据进行规范，哪一些数据可以用到什么程度。在这个虚拟时代，商业规则是什么样的。如果混乱了，大家就不可以用这些数据。
汤维维：现在正在重构状态？
王禹媚：对的，这个是大家所能想象的应用场景的前提。否则先出问题，而且出问题蛮大的，后面再树规则。因为虚拟世界，从原始世界到文明世界，一开始部落之间的战争不是犯罪，但是到了后来到了文明世界，告诉你重婚是犯罪的，人杀人是犯罪的。到了数字时代，规则确立了，我们才可以无限制的获取数据。要在这个规则下应用数据。否则都是混乱期。一开始可能有先行者套利，但是一看对于整体社会的伤害大于了这部分人的获利，就重构这个规则。也许我们下一代的小孩会更大规模运用数据。而我们这一代人是制定规则的这一代。所以我们这一代人是非常幸运的。
汤维维：非常棒，谢谢。
周江翔：我觉得如果把数据变成无限大之后，作为一个X的变量之后，如果我们去预测这个结果是怎么样。因为我是学数据的，当这个X变得非常大，社会会发生翻天覆地的变化。比如社会犯罪率大大下降，因为每个人都清楚对方是什么人。还有生活会很简单。完全进入数据的社会。不像现在有很复杂的数据关系，有大量的犯罪欺骗你的钱。那时候是个个性化极大满足的一个社会，这个是我的个人观点。
汤维维：你比较乐观，我是比较悲观的。我们今天讨论非常短暂，我们讨论了数据的未来，讨论了标准化指定的可能性，也讨论了个人隐私的风险。更何况我们讨论这个话题的时候，虽然是发散的话题，但是可以看到我们身处这个时代是非常幸运的时代，因为我们处在制定标准的时代，预防问题发现机会的时代，所以我们可以说现在是数据时代的大航海的阶段，不管是海盗也好，还是土著也好，我们相信未来会发现各位的商业机会，感谢各位，谢谢。
