?。ㄔ瓨祟}：互聯網金融觀察之七：大數據技術應用與透明國家的形成）

　　互聯網技術革新推動“大數據”形成與應用

　　云計算、SNS、移動互聯網等技術的發展，使得大量數據的生成與傳遞變成現實;非結構化數據庫技術的發展，使得數據收集的要求大大降低;存儲技術的發展，使得大規模數據存儲得以實現;并行處理計算，使得數據可以得到高速處理，更快獲得結果、應用;各種算法、機器智能化學習的成熟等等又進一步促進大數據的應用發展。

　　目前對大數據技術應用比較成功的領域之一是氣象預報。在此之前沒有人可以準確地預測天氣，因為變量太多，大到日月星展，中到洋流大氣，小到人的環境行為的偶然因素，都會對其產生影響，但氣象學家通過氣象大數據的分析，加上并行的處理技術，人們做到了從大量的看似不相關的數據中找到它們的聯系，實現更準確的氣象預測。

　　因為計算技術和網絡技術的發展，互聯網已經深入我們生活的方方面面，從而為運用大數據技術進行社會分析提供了基礎。比如通過大數據技術在信用上的應用，我們可以還原一個人，甚至一群人的信用輪廓，讓以往無法描述和定性的個人或者群體的信用諸方面的特征變得清晰起來，觸手可及。個人的信用評估和信譽調查和實現氣象預測有非常類似之處，一個人或者群體的信譽好壞取決于很多的變量，而且信用程度本身不是靜態的，而是一個動態的行為特征的體現——資產、收入、消費、個性、習慣、社交網絡等等都是會對信用產生影響。個體信用的諸方面特征是通過這個個體的日常行為體現出來的。通過大數據，可以通過對個體或者群體的大量守信或者爽約的行為進行觀察，將以往無法收集或者認為無意義的信息進行收集、整理、分析，發現個體價值觀的構成的諸方面細致特征，并使得個體信用特征多維展現并且立體化，從而實現對市場中的個體或群體的未來行為的預計或者估計。這個改變對人的社會性研究而言是革命性的。

　　社會在資本與技術相結合的情況下開始進入大數據時代。據BBC公司統計，2013年全球互聯網流量每天為2.7EB，全球新產生的數據年增40%，每兩年就可以翻番。寬帶化以及信息化應用的深入推動了云計算發展。大數據是信息化新階段的特征，大數據的挖掘可應用到經濟、政治、國防、文化等各領域;個人的云存儲、企業的云制造以及云政務等在近年迅速發展。據統計，到2015年全球數據中心的一半都會基于云計算技術。與全球云計算行業的復合年增長率23.5%相比，我國云計算市場增長更快，年增長率超過40%。而根據思科公司統計，2013年全球移動數據流量增長了81%，預計到2018年還將較2013年增長11倍，其中半數流量卸載到Wifi(無線保真)。2013年底我國4G牌照的發放加快了移動互聯網的發展。按照工信部統計，截至2014年1月，我國移動互聯網用戶數占移動電話用戶的67.8%，移動互聯網接入流量同比增長46.9%，戶均移動互聯網接入流量達到165.1MB，其中手機上網流量占比提升至80.8%。

　　大數據技術在金融業應用

　　而這種些數據和信息一旦落入資本手中，也就使得資本有可能在更充分地研究人的社會性特點和人性的弱點的基礎上，琢磨它們的市場對手人群或者羊群，通過市場將錢財從這些人奪過來。以互聯網技術為支撐的大型互聯網企業在向金融機構提供技術支持和服務的同時，通過深度挖掘積累下來的數據信息，構建自己的資本循環與增殖模式(贏利模式)，搭建出不同于銀行傳統模式的線上業務平臺，使得大數據技術在支付結算及信貸這兩項銀行核心業務中得到成功應用。

　　企業是資本的載體，阿里巴巴等互聯網企業在運用大數據技術同時必然將其資本化，從而形成新的細分產業及其資本循環，這種產業資本循環，推動以大數據為核心的信息子產業的形成和發展。這種新型的產業資本循環，一般而言包括三個方面的內容：其一，必須經過相當長時間的信息收集、存儲和積累。其二，借助自己長期積累的海量的用戶數據和技術手段，對具有不同數據特征的人群進行細分，從而改造這些人群在市場的行為模式或者創造一個特定的市場。其三，將這些人群或者中小資本與自身掌握的技術相融合，從而形成具有先導優勢的贏利模式，從這些人群身上聚斂財富。

　　阿里巴巴小微金融服務集團在大數據應用方面走在行業的潮頭。阿里巴巴的小額信貸;完全是構建在互聯網的基礎上的;通過數據分析，號稱是以自主服務模式為主的、面對小微企業的信貸工廠;24小時開放、隨時申請、隨時審批、隨時發放的網上小額信貸服務。以阿里云開放數據處理服務ODPS(Open Data Processing Service)為支撐，匯集來自淘寶、天貓、B2B、支付寶的交易數據、日志、聊天記錄以及評價等各個方面的數據，經過確定的調度、系統監控、數據分析、算法優化等流程，最終形成了310模式：3分鐘填寫申請表、1分鐘完成資格審查、通過審查的馬上將申請信貸額度打入客戶賬戶。目前，淘寶貸款已經實現自動化程序處理。

　　國外的銀行業對大數據技術運用的嘗試也不乏例子。比如花旗銀行收集、整理和分析的數據就包括：客戶提供的信息(申請、表格等)、社交網絡和公共網頁得到客戶的信用記錄以及信用歷史、和目標客戶有類似行為模式的客戶數據、金融以及經濟數據(證券交易委員會文件、招股章程、過往貸款記錄)、新聞(以衡量公眾意見以及信心)、Facebook在內的來自社交網絡的數據(個人、家庭計劃等)與應用、信用風險評估(貸款)、針對性營銷方案等等(包括客戶統一視圖(結構化和非結構化數據)、細分客戶，按照客戶行為進行分類、為客戶提供質量一致的客戶體驗)。西太平洋銀行則非常清楚地認識到社交媒體數據僅僅是當今多種數據來源之一，該銀行目前側重于將情感分析作為其大數據分析挑戰的一部分。

　　國內的銀行同樣注意到大數據的應用問題，并且開始探索。建設銀行對善融商務平臺上的每一筆交易都有記錄并且能鑒別真偽，可作為客戶授信評級的重要依據。對消費者購買行為進行分析，比如點擊量、跨店鋪點擊，訂單流轉量甚至聊天信息的收集和綜合分析。并且意識到未來互聯網金融模式下資源配置的特點是：資金供需信息直接在網上發布并匹配，供需雙方甚至不需銀行、券商或交易所等中介，直接匹配完成信評級的重要依據。光大銀行的大數據包括非結構化數據、結構化數據和敏捷數據、系統日志數據、GIS地理信息數據、在線交易數據等等。

　　大數據應用所導致的經濟數據信息向互聯網上轉移

　　很顯然，大數據技術的資本化，針對不同數據特征人群的市場而形成的資本贏利模式的成功，一個最重要的基礎就是數據在線。既然是大數據，必須要有足夠大量的數據來源與生成，這是一切分析和預測的大前提。如何在預測之前收集足夠多的信息，就成了預測成功與否的關鍵。幾十年來 IT 技術的發展已經使得大量數據量化。一切皆可“數量化”已經成為趨勢，并且這個趨勢還在加速。現在太多系統都是孤立的，比如很多公共事業數據。銀行本身的很多業務，比如對公業務、對私業務、卡業務等，都相互分離，難以形成聯動效應。決定信用本身的不單是金融數據，還有很多其他領域的數據，它們交互影響。但這些數據都可以借助互聯網技術進行收集、存儲、交流、分析和應用，信息也就開始向互聯網上集中和流動。

　　大數據技術的應用形成了一個新的產業，因為阿里巴巴在這個產業中具有先導優勢，所以阿里巴巴的支付與金融業務迅速成長。4月底阿里正式入股新浪微博。雙方將在用戶賬戶互通、數據交換、在線支付、網絡營銷等領域進行深入合作，并探索基于數億的微博用戶與阿里巴巴電子商務平臺的數億消費者有效互動的社會化電子商務模式。根據新浪微博內部人士透露，雙方的用戶重合度超過40%。也就是說，“雙方用戶賬戶互通”后，阿里巴巴平臺上的用戶最少擴大3億。阿里入股新浪微博后，使其平臺上具有了8億可供挖掘的用戶，這么多的用戶基礎，隨便在平臺上賣點什么都能賺大錢。另外據支付寶公司今年發布數據稱，截至2013年底，支付寶實名用戶已近3億，其中超過1億的手機支付用戶在過去一年完成了27.8億筆、金額超過9000億元人民幣的支付，支付寶由此成為全球最大的移動支付公司。自2010年四月成立以來，截止2014年一月，阿里小微信貸的客戶數已經達到64萬，放貸的總金額累計達到1500多億元，而壞賬率不到1%。其中以80后、90后創業者成為阿里小微信貸的主要客戶群。

　　與阿里巴巴等互聯網企業的迅速成長相對照的是支付與銀行存款業務市場格局的巨大變化。從2012年后半年以來，隨著互聯網電商購物業務呈現出百分之五十以上的增速，互聯網支付業務緊跟其后也呈現出同樣速度的增長。特別是移動互聯網支付業務異軍突起，2013年竟然出現了支付金額317.56%的增速。據央行數據顯示，移動支付業務保持高速增長，電子支付業務增長較快。2013年移動支付業務16.74億筆，金額9.64 萬億元，同比分別增長212.86%和317.56%。2013年，除了移動支付業務翻番外，支付機構累計發生互聯網支付業務153.38億筆，金額9.22萬億元，同比分別增長56.06%和48.57%。網上支付跨行清算系統處理業務4.76億筆，金額6.45萬 億元，同比分別增長79.02%和81.30%。2013年支付體系運行最大的特點是“一升一降”?；ヂ摼W支付和移動互聯網支付業務大幅度飆升，傳統線下落地支付業務幾乎是全面下降。2013年，票據業務量筆數和金額，同比分別下降11.61%和2.93%。其中，支票、銀行匯票、銀行本票業務均下降。銀行卡發卡量增速放緩0.57個百分點。每臺ATM對應的銀行卡數量較上年末減少4.71%;每臺POS對應的銀行卡數量較上年末減少20.25%。商業銀行力推的電話支付業務筆數和金額，也分別下降6.59%和8.92%。

　　2013年支付系統上的格局變化說明，傳統商業銀行三大業務支柱之一的支付結算系統的地盤正在被互聯網支付系統特別是移動互聯網支付結算系統以幾何乘數速度蠶食。支付結算系統包括銀行卡在內是商業銀行中間業務收入的主要來源平臺;互聯網支付系統不僅削弱了銀行盈利能力，蠶食其利潤來源，而且直接占領銀行支付系統平臺，重構市場的交易關系和信用關系體系，并且挖掘銀行的生存根基。

　　經濟信息主導權悄然轉移

　　我們知道，因為以互聯網為基礎的大數據技術應用，必然發生相應的經濟數據信息向互聯網上歸集和通過互聯網企業的技術平臺存儲和流動。由此必然引發的問題是，依賴于互聯網的某個商業平臺的個人或者企業的身份信息以及行為過后所生成的信息，在這些個人或企業與搭建平臺的互聯網企業之間，信息分享具有開放性和透明性，但是這種開放性和透明性卻是單向的，也就是對搭建平臺的互聯網企業集中開放和透明。

　　截至2013年末，全國共有人民幣銀行結算賬戶56.43億戶，較上年末增長14.93%，增速放緩4.53個百分點。其中，單位銀行結算賬戶3558.06萬戶，占銀行結算賬戶的0.63% ，較上年末增長12.26%，增速與上年基本持平;個人銀行結算賬戶56.07億戶，占銀行結算賬戶的99.37%，較上年末增長14.95%，增速放緩4.56個百分點。顯而易見，占整個銀行結算賬戶99.37% 的個人銀行結算賬戶增速放緩幅度最大。這些數據表明，互聯網企業的支付業務主要挖角的是個人銀行結算賬戶，其中包括大量的儲蓄賬戶，也就是所有我國工資勞動者的積存收入賬戶。

　　在我們的傳統觀念中，因為意識形態的原因，從來就沒有承認過工資勞動者積存收入的資本化問題。因為實行市場經濟的體制，這個觀念轉變被官方意識形態所阻礙，而在民間大行其道。實際上，工資勞動者的積存收入也是社會資本積累的一個重要組成部分，通過金融過程，比如儲蓄存款方式，這部分收入因為獲取利息而資本化;不僅如此，這部分收入通過投入股票市場和期貨市場等其他金融市場，同樣開始了自身的增殖與牟利過程，雖然它們一貫地在市場中處于非主導地位和從屬地位，成為市場壟斷資本或者主導資本剝奪的對象。

　　我們社會中越來越多的工資勞動者或者小資本所有者將它們的資本的運用途徑向互聯網上的結算平臺轉移，意味著我們的最基本的市場主體人群的經濟數據信息也就被這些互聯網企業所掌控。因為這些中小資本所有者一方面要維持他們未來的的基本消費，所以這些互聯網企業實際上掌控了我國經濟或者產業體系中的市場最終消費環節;比如以此為基礎開展客戶營銷，制定在線營銷方案和微博營銷方案，采用中文分析引擎，進行客戶行為分析，包括電話語音、網絡的監控錄像、客戶走動線路的重疊分析、風險控制與管理、結構化非結構化數據整合等等;重構我們的消費文化，進而改變帶動我們的產業體系轉向或者重心轉移。另一方面因為這些資本通過市場金融過程向產業體系配置，從而在相當的程度上影響了我國的社會資本積累過程，比如余額寶對銀行存款策動搬家，帶動貸款結構的變化，進而引起整個信用或者金融體系的震蕩;存款戶的的基礎數據被日資背景的互聯網企業掌控，自身也就成為這些互聯網企業在市場中覬覦的目標。

　　隨著新型量子計算機的出現，量子計算機將會輕易地窮舉出大部分私匙，RSA加密算法也不再安全，以及對數據的處理能力質的躍升，我國經濟與政治生活中的個人、家庭、企業、銀行、政府也就變得透明，而且這種對互聯網企業的集中開放與單向透明程度將越來越高，就如同高倍顯微鏡下被觀察的樣本一般。因此，如果假以時日，這些互聯網企業完全掌控我們社會最廣大的市場人群和企業的經濟基礎數據信息，我國經濟、文化和政治對互聯網企業再也毫無秘密可言。長此以往，結果不僅是中國國有銀行業被它們邊緣化，而且因為它們控制了最終消費市場和金融，我國人民的社會生存與經濟也就任它們攪風攪雨和予取予求。

　　參考文獻：

　　《產業形成的一般過程》，清湖漁夫;

　　《信用、信用市場和信用資本循環》，清湖漁夫

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