冯锦刚：大数据技术是金融机构的火箭助推器

冯锦刚：大数据技术是金融机构的火箭助推器——“中国大数据技术先锋108将”高端人物访谈第4期

导语：古有水泊梁山英雄108将叱咤江湖，今有“中国大数据技术先锋108将”高端人物访谈搅动风云。2017年，由DT学院、中国城市报大数据中心、清华大数据产业联合会、山西省大数据产业协会联合举办，面向大数据产业的技术精英、专家学者以及大数据产业链领域公司CTO的“中国大数据技术先锋108将”高端人物访谈活动正式启动，围绕大数据技术的多个层面进行分享，旨在搭建大数据技术传播分享的高端平台，促进大数据技术的业内交流。

冯锦刚

冯锦刚：享宇金服首席技术官。先后服务于华为、诺基亚西门子、阿里巴巴（支付宝），长期从事大型互联网软件项目的研发管理工作，具有丰富的互联网金融的研发管理经验，曾创立支付宝成都研发中心，负责多个重点金融和支付项目，拥有两份国家专利和一份美国国际专利，所带团队一年内申请100+份专利。2015年加入享宇金服。

访谈主题

金融领域的大数据技术应用实践分享

访谈内容

1.DT学院：当下，大数据技术推动众多产业实现转型升级，尤其在金融领域作用显著。请您给大家介绍下在金融领域中主要应用了哪些大数据技术。

冯锦刚：可以说金融领域是最早关注数据资产的行业，在行业发展历史过程中沉淀了海量的用户数据和行业数据，在传统金融中也大量用到统计学和计量经济学的方法。

当前在金融领域，主要用到了海量数据的存储和清洗，机器学习，多维分析，可视化，实时决策等技术。这些大数据技术的发展，促进了金融科技的改革，使互联网普惠金融遍地开花。如根据用户画像的精准营销，基于大数据的风控策略，金融业务的实时监控，智能投顾等等。

2.DT学院：金融领域的大数据技术应用解决了哪些行业痛点和问题？请结合案例给大家做下分享。

冯锦刚：金融的核心离不开风控，而数据本身是金融风险最本质的东西。大数据技术作为一种科学工具，用数据技术一定程度上解决了金融风险问题，体现了金融科技高效、便捷的特点。例如，对于大量的非信贷用户，贷款数据的缺乏是一个头疼的问题，传统模式下需要用户提供大量的佐证。

在大数据技术的支持下，金融机构逐步开始将政府数据、电商数据、社交数据以及运营商数据用于风险控制。这里以运营商数据为例，由于运营商的数据量极大，在大数据技术应用之前，基本上没有办法使用这部分数据。现在各个运营商都建立了各自的大数据平台，享宇公司在合规合法的前提下与各大运营商合作，为金融机构提供风险控制手段，提升了金融业的风险控制能力和效率，实现数据价值的同时还保护了用户的隐私。

同时，大数据结合人工智能在信用分析评估、风控和反欺诈、逾期客户触达等领域能发挥极大的作用。在提升效率上，大数据能快速分析、快速测算、快速调整、快速决策，由此极大提升商业效率以及客户体验。

3.DT学院：安全问题一直以来就是金融领域至关重要的一环，大数据技术在这一方面做了哪些努力？取得了怎样的成效？

冯锦刚：金融级别的业务安全是一个系统化工程，透过数据来研究金融领域的安全问题是一个有效的方法。将大数据的相关技术如数理统计、机器学习、信息安全、可视化技术等，应用于风险控制领域，能够低成本的实现全业务、多维度的风险控制，有效降低欺诈用户的比例和各类操作性风险，在信贷领域表现为逾期率和坏账率的降低。例如享宇的反欺诈模型，基于运营商数据和其他行业数据，通过对历史欺诈用户的回归学习，能够有效判断用户的欺诈风险概率，动态调用决策规则进行拦截或放行，金融机构根据风险指标进行风险定价和审批，有效提升通过率的同时降低违约率，为信贷资金带来更大的收益。

4.DT学院：您认为目前金融领域的大数据技术应用还存在哪些不足和亟待提高的地方？

冯锦刚：大数据征信技术。早在前两年就有人说过“大数据征信是互联网金融难以言说的痛”，这几年大数据征信发展得也很快。在国外，征信不仅仅和信贷有关，和个人生活的各个方面也都息息相关，中国大数据征信起步较晚，但是近几年发展速度非常快。大数据征信和大数据风控为各持牌金融机构提供风控保障。

在技术层面，征信需要一定时间的数据沉淀和算法优化，逐步学习提升模型的成熟度和准确性。另外，在做到各个数据源之间互联互通的同时，又要防止数据泄露、滥用风险，这是当前数据科学不得不面对的一个技术难题。享宇金服从2016年开始研究区块链技术，自主设计研发的“授权存证联盟链”，有望在数据传递和转移的过程中进行电子证据的留痕，防止数据滥用风险。

5. DT学院：根据您的判断，未来大数据技术对金融领域将会起到什么样的推动作用？

冯锦刚：大数据作为当前金融科技炙手可热的技术，无疑是金融机构的火箭助推器。当前这个助推器的燃料已装满，再经过一段时间的技术优化和数据沉淀，金融领域将进入一个发展的快通道，继续享受技术发展的红利。

大数据技术会朝着精准化、智能化的方向快速进化，同时，大数据技术的成本会按照摩尔定律指数级下降。金融科技企业的快速崛起，将方便快捷地连接资产端和资金端，实现资源的快速整合，为实体经济注入无限的活力。在不久的将来，精准、智能的金融服务将唾手可得，人们可以在几分钟内获得全球各个国家不同类型的金融产品。

6.DT学院：您在大数据技术行业工作多年，有着丰富的从业经验，对初出茅庐的大数据技术开发新人，您有什么建议？

冯锦刚：大数据行业人才的匮乏是我非常关注的问题，懂金融技术、熟悉金融业务、对数据敏感的这类人才将是全行业争夺的焦点。技术的学习需要下一番苦工，不只在于学习相关的IT技术如hadoop、Spark之类，还在于要从业务架构向下去熟悉数据。在享宇金服，我有个提法“一切问题的答案都在数据中”。我会要求新入职的大数据相关人员，仔细学习公司业务，深入到字段级了解公司的数据，通过多个维度（如用户、订单、资金、账务）去分析业务。所以，熟悉数据是大数据研发新人必须要面对的第一个问题。

此外，大数据技术与很多技术有相关性，如云计算、搜索、缓存等等，单方面追求大数据技术是新人容易犯的一个错误。比如，一个用传统数据库就可以解决的问题，完全没有必要为了大数据而大数据，这样不仅会让公司成本增加，也会导致运算速度变慢，非常不“环保”。所以，在享宇金服的大数据平台，传统数据库和NOSQL数据库同时都在使用，适用于不同的场景。学会融会贯通很重要，每一项技术都有它独特的魅力，深入了解之后，一定会乐在其中。

本文由“DT学院 ”独家采访并撰写，如需转载或引用该文章的任何内容，请注明来源。