10月28日，由中國互聯網金融協會（下稱“協會”）主辦的2017中國互聯網金融論壇在北京召開。在以“數字技術如何驅動普惠金融發展”的主題論壇上，全國人大財經委委員、中國互聯網金融協會區塊鏈研究工作組組長、中國銀行原行長李禮輝發表演講。

　　李禮輝認為，基于普惠金融的要求，大數據應該具備較高的品質：具體的真實性；可靠的一致性；足夠的延展性。

　　“建立以數據為基礎的信用體系必須有信得過靠得住的數據，也必須也管得細的數據，發展普惠金融還必須解決當前存在的一些問題?！崩疃Y輝說。

　　具體來看，存在的問題有：一致性不足，數據不夠大；可靠性不足，數據不夠安全；法律不夠完善。

　　對此，李禮輝建議如下：首先，應該發展我國自主可控的信息系統，改善計算機桌面操作系統，普遍采用Windows。其次，適應新的技術環境。大數據安全的技術和管理制度，未必能夠適應新的數據世界，應當采取有效的管控措施，維護數據安全。最后，做到共建、共享、共管大信用。應用大數據解決信息不對稱的問題，可以讓市場變得透明，普遍降低信用成本。（鳳凰網WEMONEY 張穎馨/編輯）

　　下為李禮輝發言全文：

　　感謝張院長、趙書記，尊敬的東榮會長，我今天發言的題目是大數據與普惠金融。

　　十九大報告指出要推動互聯網、大數據、人工智能和實體經濟深度融合。在不久前召開的中央金融工作會議上，習總書記指出：要建設普惠金融體系，加強對小微企業、三農和偏遠地區的金融服務實體經濟需要更高效率、更加公平的金融服務，發展普惠金融有利于增強經濟成長的長遠動力。

　　小微企業融資難是多少年來一直難以解決的問題。我分析原因在于信用形成的模式，則在于信息不對稱?，F在形成的傳統模式具有明顯的局限性，由于信任需要積累，因而信任的建立需要比較長的周期，信用形成的成本高。由于必須經過可信任的中央節點，小范圍的經濟行為難以成為社會認可的信任記錄，所以信任可及的范圍小，而且在現有的技術環境下，市場主體之間的信息不對稱，政府與市場之間的信息不對稱，這就容易產生信息造假、信任造假的問題，進一步損害了信用的環境，也扭曲了信任的社會價值和商業價值。信任形成的傳統模式加上信息不對稱，在很大程度上造成信用封閉、信用面窄，小微企業的金融需求因為信任不夠普及而無法得到滿足，這是中國的痛點。

　　阿里巴巴看到了這個痛點，也看到了潛在的金融市場，他們應用大數據技術發展小微金融業務取得了突破性的成功。2016年，螞蟻金服和網商銀行為500多萬戶小微企業累計發放貸款8000多億，這些貸款有實體經濟的底層，包括淘寶、天貓的賣家，阿里巴巴B2B的商家，口碑服務的商戶與農業生產經營者，可以說科技金融成就了阿里，阿里驅動了科技金融。

　　剛才在會前我跟京東金融的許總在聊天，京東金融每年對小微企業和個人發放的總額累計也超過了4000億。我想這里的關鍵要點是，利用大數據發展信用，發展普羅大眾的信用價值，與此同時提升企業自身的價值。因此，利用大數據技術發展普惠金融，解決小微企業融資難的問題應該是可行的路徑。

　　那么什么是大數據？現在社會每時每刻都在產生海量的信息，當信息被數字記錄和收集時就形成了數據，而且并非所有的數據都是大數據。IBM早就提出大數據的五個微的特點。一個是大量，一個是高速，一個是多樣性，一個是價值，一個是真實性。作為全球最有影響力的科技巨頭，IBM對大數據顯然側重于技術性的解讀，而且也很難得湊齊了五個V打頭的英語單詞?；谄栈萁鹑诘囊?，大數據應該具備較高的品質。

　　一是具體的真實性。數字來自具體的主體，可以是個人，也可以是家庭，可以是企業，可以是行業，可以是金融機構，也可以是政府部門。數據來自真實的行為即可以是商品交易，也可以是服務，也可以是勞動就業，也可以是薪酬福利，可以是法定稅收，也可以是行政消費。

　　二是可靠的一致性。數據的一致性要求和數據的應用范圍正相關。金融產品數據應用范圍通常更大，對數據的一致性要求更高，對數據的可靠性、安全性的要求也更高。在一定的數據應用范圍內，數據采集的標準和方法必須一致，數據存儲的結構和路徑也必須一致。

　　三是足夠的延展性。數據具有時間、空間兩個維度，足夠的延展性才可能具備統計學的意義。無論是時間維度還是空間維度，必要的數據程度和密度，一般與數據主體的規格正相關。如果是個人或者家庭，只要有12個月以上并具備一定密度的數據，應該就能夠揭示個人及家庭的消費傾向和支付能力。如果是大大小小的企業以及個體經營者，那就需要按經營范圍、服務對象區分的數據組合，才能夠分析和比較不同企業的市場競爭力和盈利能力。如果是特定類別的產品或者某一個行業，那就可能需要一整個經濟周期甚至更長時間的數據，才能準確反映特定產品、特定行業的市場需求和生命周期變化的趨勢。

　　建立以數據為基礎的信用體系必須有信得過靠得住的數據，也必須也管得細的數據，發展普惠金融還必須解決當前存在的一些問題。

　　第一個問題是一致性不足，數據不夠大。據波士頓咨詢公司測算，信任體系的覆蓋率美國高達92%，中國大約只有35%，中間的原因在于信任數據不一致，征信系統不一致。在我國涉及營利法人的數據分析在稅務、海關等不同部門的征信系統中，標準不盡相同，口徑不盡相同。上市企業信息披露要求嚴格，采用透明度比較高，容易建立信用，但是大多數的小微企業的商業行為記錄淹沒在市場的海洋里，沒有信任標記，無法積累信用，也就不能產生信用的價值。對小微企業來說，這是與生俱來的缺陷，對于市場經濟和商業社會來說，這就是經濟制度的缺陷。

　　二是可靠性不足，數據不夠安全。我把信息區分為共享信息、專有信息、私密信息。共享信息的價值在于真實，必須維護其權威性。專有信息的價值在于歸屬，必須維護其知識產權。私密信息的價值在于可靠，必須維護其安全。但在目前的數據結構下，往往難以證明共享信息的真偽，難以確認專有信息的所有權，也難以保護私密信息的安全。比如易租寶偽造共享信息，以假項目、假廠租、假擔保手段非法集資700多億元。我們也看到網絡詐騙盜用個人的私密信息，將黑手伸向老人、病人、學生。數據信息的可靠性不足，安全性偏低，消耗信任，消耗信用，在很大程度上影響了普惠金融的發展。

　　三是法律不夠完善。與此同時，個人信息的濫用屢禁不止，包括過度非法買賣個人信息，非法上傳個人信息，這就引起了人們對隱私保護的擔憂，影響人們對大數據技術應用的信心。值得高興的是，有關個人信息保護的法律建設有了新的進展。今年6月底實行的《網絡安全法》和10月起實行的民法總則，對個人信息保護做了更加嚴格的規定。不過落實到位還需要一個過程，而且一些具體的法律規范也有待進一步明確。我們看到互聯網電商平臺、移動通信運營商、連鎖商場、連鎖超市、連鎖酒店、品牌房地產和物業管理企業、航空公司、高鐵公司、物流公司、學校、醫院等等都擁有大量的個人信息數據，對于個人信息的商業利用還有必要制定具體明確的法律規范。

　　當前，大數據、區塊鏈、云計算正在成為科技技術的主角，只有推動創新才能形成真正的普惠金融，實現金融業的轉型升級。

　　一是做到可控、可信、可靠，成就大數據，并非所有的數據信息都可以采集和記錄，也并非所有的數據都具備應用的價值，數據的采集、記錄和應用必須遵循基本的準則，這就是可控、可信、可靠。數據采集記錄和應用應當依法合規，有效管控，加強制度建設，完善數據采集、記錄和應用的法律環境。對商業應用的數據信息應制定明確的規范，限定應用范圍，防止企業和個人的私密信息被濫用。在信任信息系統中，只因允許采集有效的、必要的與信任評價有關的各維度的用戶數據，涉及個人隱私的數據信息包括：家庭住址、行動軌跡、電子信件、朋友圈等必須得到有效的保護。即使是國家的權利機構，也只能夠在法定的范圍內調取和使用。任何機構，任何企業，任何個人都不能夠侵犯個人隱私，多賦予保護個人隱私的責任，都不能將涉及個人隱私的信息用于商業目的，必須依法予以懲處。應該建立數據運營商、中心數據庫和云存儲數據庫集群的準入門檻，嚴格進行資格核準和行為監管。數據運營商、中心數據庫和云存儲數據庫集群都必須依法制定具體的篩選標準、取舍規則和操作流程，執行到位、管控到位，切實保護數據信息主體的權益。數據采集、記錄和采用防止數據失真，提高數據質量，保證數據的可信度。數據安全和數據系統可靠性是大數據技術應用的底線，數據系統不可靠，不僅可能損失數據信息主體的權益，而且可能危害國家的信息安全。數據安全保障應該依托安全可靠的操作系統，應該覆蓋從數據源頭采集到數據存儲、數據應用的全過程各環節，應該建立具體的制度、流程和規范。任何數據庫都可能面臨黑客的攻擊，要重新審視安全定義，確保數據安全。

　　我個人的建議：一是應該發展我國自主可控的信息系統，改善計算機桌面操作系統，普遍采用Windows。

　　二是適應新的技術環境。隨著技術的發展，數據的存儲更多采用分布式數據云的結構，數據世界不再只是大中心的計算機系統和網絡，而是多元復合的結構網絡。大數據安全的技術和管理制度，未必能夠適應新的數據世界，應當采取有效的管控措施，維護數據安全。

　　二、做到共建、共享、共管大信用。應用大數據解決信息不對稱的問題，可以讓市場變得透明，普遍降低信用成本。一般來說，數據的覆蓋面越廣，應用越高，數據的價值也就越大。比較可行的路徑是共建、共享、共管。在國家層級重點是統籌規劃大數據基礎設施建設，加快政府數據資源的整合，實現政府數據統一，推進公共數據資源的開放共享。有必要對分散的自成體系的政府部門數據系統進行整合，實現關鍵領域的數據統一。例如建立標準統一的金融統計制度，建立集中統一的金融數據庫，建立互聯共享的金融數據應用系統，實現金融一本賬，形成能夠支持金融審慎監管的基礎設施。又如，整合銀行、工商行政管理、稅務、海關等部門的征信系統，共建全國中小微企業的征信系統，采取統一的標準和口徑，采取中小微企業的金融業務、工商等級、稅費繳納、國際貿易、市場誠信等信息，進行數據挖掘，為中小微企業積累信用記錄、賦予信用標記，促進中小微企業的信用增級。國家應該支持企業層級數據資源的整合，按照攻堅共享互惠互利的原則進行，通過整合一方面擴大數據的覆蓋面，達成數據的一致性，提升數據的可靠性和安全性，提升數據的應用價值。另一方面，形成以數據資源為共享的供應鏈，形成鏈內的交易成本，促進信用的普及，提升信用的價值。通過有效的數據管理提升企業的核心競爭力和市場信用度，從戰略規劃設計到戰略自信評價，從投入產出測算到經營效益分析，從市場需求調查到產品升級服務換代，都可以應用大數據技術。與此同時必須構建市場參與者共同管理、共同維護市場信用的格局，聯合抵制數據造假、信息造假，共同創造良好的信任環境，提升信任社會價值和應用價值，對于守信者給予鼓勵，對于失信者給予懲戒。商品定價及手續費等方面，給予守信者優惠，體現信任的價值。謝謝各位！

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責任編輯：松崎