深耕數據挖掘，實現互聯互通，在銀行風控管理中 ，我國大數據技術應用舉足輕重 | 大咖周語錄

當前，大數據已成為科技、經濟、社會等各領域的關注焦點。在，80%的數據掌握在政府手中，如何激活政府數據，通過數據資產運營進行數據價值激活，將成為支撐國家大數據戰略的有力路徑。

編輯 | 張宏

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赫捷院士：腫瘤大數據剛剛起步

7月29日，在衛生信息學會健康醫療大數據腫瘤專業委員會暨慢病防治聯盟指導委員會成立大會上，科學院院士、國家癌症中心主任、醫學科學院腫瘤醫院院長赫捷表示，大數據將為腫瘤研究和臨床治療提供新的思路，也會給腫瘤治療帶來跨時代的變革。

「腫瘤大數據仍處於剛剛起步階段，還有很多事情要去做。」赫捷院士同時強調，這並不代表腫瘤大數據研究一片空白。

赫捷院士認為，建立國家級的腫瘤大數據平台和國家重大資料庫過程中，各個醫療機構要加強質量控制、強化准入機制，高度重視網路系統的安全問題，在信息採集和上報過程中始終堅持以國家利益為首的長遠大局觀，形成全面參與、共同建立國家級的腫瘤大資料庫的協同機制，以實際行動推動腫瘤治療制度的規範化。

在赫捷看來，國家級的腫瘤大數據平台的建立，能夠填補以醫院為基礎的癌症監查網路的空白，建立癌症信息大型資料庫，進行數據挖掘，並能基於癌症監測網路，收集各類癌症患者發病、治療、隨診等信息，廣泛應用於科研、臨床、衛生行政管理等方面。

石棋玲：在銀行風控管理中 大數據技術應用舉足輕重

談及在銀行風控管理中主要應用了哪些大數據技術 ，石棋玲說到，隨著移動互聯網時代的來臨，從電子商務到互聯網金融，人們在網路上產生的數據越來越多，大數據已經成為當前金融機構加強風險控制的重要補充手段,大數據技術的應用也越來越廣泛。

此外，石棋玲說到，要想了解大數據風控的優勢，首先要分析傳統風控與大數據風控在建模原理及方法論上的區別。傳統金融風控是以「風控評分卡模型自動審核為主，以人工審核為輔」的模式進行風險審核，大數據風險控制是通過大數據構建模型對借款人進行風險控制和風險提示。

大數據技術對於反洗錢、反欺詐的作用和成效，石棋玲認為可以歸納為以下幾個方面：

充分發揮商業銀行的數據優勢

提高反洗錢調查的實效性

提升反洗錢工作效率

九次方王叄壽：深耕數據挖掘 實現互聯互通

在數據挖掘方面，九次方大數據創始人王叄壽表示，首先要遵循政府數據分類的紅黃藍三層法。紅色是涉密的，不會碰，政府也不會公開;黃色是部分開放的，這個尺度由政府把握;藍色是公開信息，不僅是九次方，其他公司也可以查到。但九次方大數據的數據思維、數據模型、數據應用做得好，所以能夠通過各種數據實現互聯互通。「即便別人拿到這個數據，也不一定會用」。

而更為謹慎的數據保護方面，王叄壽表示，九次方大數據的安全技術水平在國內首屈一指。「公司安全體系達到中高級應用標準。而且在輸出產品的時候，都是數據結果，而不是真正的數據」。

九次方大數據以其獨一無二的商業模式，贏得了資本的青睞。這也進一步印證，大數據領域大浪淘沙的時代到來。誰能夠運營最大體量的數據，誰就有可能成為最大的贏家。

李東榮：互聯網金融面臨 3大風險4大挑戰

互聯網金融在為金融業發展注入活力的同時，也對我們的金融管理帶來了新的挑戰，其快速發展過程中也暴露出了一些問題和風險隱患。根據互聯網金融協會的統計數據和調查研究，以及李東榮的觀察與思考，他認為：

當前，互聯網金融發展呈現出以下幾個方面的特點：

一是從快速發展階段轉入規範發展階段。

二是行業占金融總量的比重較低，但業務涉眾面較廣。

三是業務模式眾多，但主要業態發展呈現分化態勢。

四是互聯網金融「鯰魚效應」明顯。

在當前經濟金融環境複雜多變、風險專項整治進入清理整頓階段的背景下，互聯網金融發展主要面臨三大突出風險和四大體制性機制性挑戰。

風險方面，主要包括以下三個方面：一是經濟下行期的經營風險，二是合規轉型期的轉型風險，三是風險處置期的次生風險。

在體制機制性挑戰方面，主要包括：一是行業信用信息共享機制有待繼續加強，融資方的欺詐和違約成本較低。二是許多從業機構遊離於金融統計體系之外，特別是資金流向方面基本空白，給實施監管和調控帶來難度。三是不同從業機構在業務操作、系統運維、產品定價、合同文本、合格投資者認定等方面標準化、規範化程度較低。

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