財經網訊 “大數據是公共品，必須向公眾開放。公共開放了，大家都對這個數據進行了使用，然后從中根據自己的專業特長，發掘出來對于社會宏觀經濟有價值的信息，甚至進行信息再加工，這樣我們整個管理水平才能提高。”4月9日，中國社會科學院國家金融與發展實驗室理事長李揚在參加博鰲亞洲論壇“《財經》早餐會：大數據風控與征信體系建設”上表示。

中國社會科學院國家金融與發展實驗室理事長李揚

李揚認為，中國數據是優勢，但是數據被分割了，數據必須足夠才能有用，而中國的情況是加總起來的數據是大的，但是每個機構可以用的數據其實是小的。當數據被分割不可能取得全部數據的時候，大數據是違數據。

同時，他強調大數據是公共品，必須向公眾開放。公司搞自己的信用評級實則是一個私人產品公共化的過程，私人產品公共化必須接受公共管理的規則，公共管理規則自然有公共管理的架構。

以下為李揚發言實錄：

李揚：今天討論這個問題，我只知道一些皮毛，而且發展的非常快，給大家談一點觀察。先說一個事，應當是前年，我們螞蟻金服給我一個交易實時的圖，然后告訴我他們建立了一個信用評級叫螞蟻信用，他們找我去是想挖掘一點政策資源，他想把螞蟻評級變成一個公司，面向公眾評級產品。

但是人民銀行不批它，他提出來第一條可以做，每個公司實際上都不同程度地在搞自己的信用評級，大一點的公司都有自己的評級模式，更多的依賴自己的評級結果來做投資決定、貸款決定。你把自己的評級公眾化，你就必須把自己的評級體系、評級結果還有母公司切割開，你以后叫一個什么什么信用公司，不能叫阿里巴巴不能叫螞蟻金服，他舍不得，覺得這個東西很掙錢，前景很廣闊，他確實做得不錯，尤其在浙江杭州基本上覆蓋了，這是一個問題。

第二，人民銀行有關的部門做了一下檢測，有很多高等級的消費者，有的是法人消費者，結果跟人民銀行的評級的結果對照一下，發現不一樣，就是這個里面有皮扯了，理論上來說，他的體系里面是高等級，人民銀行體系里面也應該是高等級，因為你獲得的信息像金融的信息，特別是這種在傳統金融的領域上面的信息應該說主要的信息至少占的權重很大，但是差別很大。

這其實跟今天話題有關了，信用評級是什么人都可以做的，產品推向社會就是一個公共產品必須服從公共產品的管理規則，我覺得看到很多搞技術的，都是受過良好的訓練，心比天高，你要認這個賬，你生產的是私人產品，私人產品公共化必須接受公共管理的規則，公共管理規則自然有公共管理的架構，比如說你得向當局報告，我不管你要讓我知道，這個體現了私人生產產品公共使用的一個管理架構，這個架構我們必須牢記，而且在中國必須有這個。

這個基于信息的差別，他們沒有說什么緣故，有可能這個公司螞蟻金服覆蓋的活動很少，搞貸款大公司比較多，那個方面有所疏漏，那邊評級等級不高這樣的一個結果當然技術上面可以加以彌補的，我想說的一件事現在各路英雄起四方誰都可以做。

李揚：就像銀行以前依賴那樣幾個表，所謂結構化的一些信息，前證監會主席劉明康一個著名的銀監會主席，他說要看水表、電表，當時提到了這個問題，對于小微企業哪有子負債表還有損益表根本沒有，而且對他來說如果引進公共的一些機構來給他做的成本負擔不了。

但是，每天的運營水表、電表、構成了對于信用等級評判的最基礎的數據，有些地方做這個應當說還不錯，與這個類似的，因為我參加很多這種活動，上個世紀末本世紀初參加關于風險投資的體系建設，那個時候還在金融所做所長。

全國也是風起云涌搞了這個孵化器，有些地方孵化器做的不錯，比如說成都武漢孵化很多公司，他蓋樓有一個物業吸引各種各樣的企業來在里面挑，都是我說你們怎么樣挑投資，他說一個電話，你電話的多少這個可以記錄下來的。

第二，訪問的人，因為來的人談了生意，都要進行登記他就進來多的就投資，現在這里很復雜了，但是這個是一個道理，現在我們用了很多非結構化的數據，然后通過算法的提高算力的提高等等，搞出來眼花繚亂的東西，但是道理還是這個道理。

原先結構化的數據確實是不能準確的反應全面的情況，有些情況接觸不出來，但是這樣的一些非結構化數據加進來現在一些算法接觸出來，這個后面的信用等級當然是提高，道理還是同樣的道理。

大數據之所以大就要共享，就要有云計算配合。

黃振華：我們跟國家監管機構是雙向的共享，傳進去監管系統，監管系統匹配，匹配出來這個用戶有問題他會發給你一個代碼，都是加密的。

李揚：這個就是所謂的一個數據整合問題，大家都說數據優勢、技術優勢兩大優勢，中國數據是優勢，但是數據被分割了，你拿的數據不跟別人公司。數據必須夠才能有用，而中國可能你加總起來的數據是大的，但是每個機構可以用的數據其實是小的，金融機構現在只有太平平安，平安的數據算不錯的，他是自己的，他又是保險又是證券銀行，他這個背后有一個大的數據，我們現在有的時候做事用平安的數據，這個大公司做的比較可靠，而且沒有那么多的潛能的東西，像跟你不知道怎么樣合作，我覺得你的數據肯定小了。

主持人：他是一對一的數據。

李揚：宏觀分析這個事情很大了，這個事情沒有引起當局的高度關注，人民銀行的支付清算我們堅持做了十幾年，人民銀行幾任的司長還有分管行長每次換人跟他們游說這個重要，到現在他們還不認為重要，數據也不愿意提供，我們只好根據社會的數據進行回溯過去，數據非常有意思。另外數據清算的集中度開始分散，頭兩年分散這兩年又集中了。

而且數據觀察看到上海作為金融中心地位在削弱，怎么樣進去怎么樣出來這個才是中心，這個其實可以看到很多這樣的，所以我們在強調大數據是公共品的同時，也強調一下向公共開放，這個公共開放了，大家都對這個數據進行了使用，然后從中根據自己的專業特長，從中發掘出來對于社會宏觀經濟，甚至社會有價值的這些信息，甚至在信息再加工，這樣的話我們整個管理水平才能提高，因為我想從我們做宏觀的這個角度來說，總之是要提高你的治理體系，促進治理體系和治理能力現代化，充分將這個數據用好，所以國家我覺得必須強制的要讓這個數據能夠貢獻。

而且掌握的數據不影響公眾開放。我不知道你記得不記得，上個世紀九十年代朱镕基委托的去韓國看征信系統，看課稅登記系統，美國一個號后面就是金融信息納稅信息全部在里面，這個時候都說跟我談這個事情技術上面沒有什么問題，中國這個集中統一的國家，制度上也不應該有問題，但是就是有問題，各個部門掌握的數據互相不分享，你要他得要錢，有的時候錢還買不到，所以就是這個我覺得我們形成一個結果的話，是要防控風險改變要公開數據，打破這個數據的壟斷，我想說的就是這個意思，這個是一個基于數據來做信用的評價等等，這是一個公共事務，應當遵循公共經濟學的基本邏輯。

主持人：多謝院長，剛才黃總講這個你們公司跟征信風控之間的關系，我感覺有一點多對一的感覺。你想拿一點住的信息或者電表的信息，銀行個人的交易數據等等，他不是一個大數據，大數據巨大無比的數據分析一個什么事情，尤其風控體系，你講的不是一個直接跟大數據的關系。

李揚：大數據在于實施了，基本是大數據的領域內了，傳統的統計學沒有用了，傳統統計學產生發展是因為得不到整體數據，所以用局部推斷整體，各種模型這個分布那個分布的，大數據來說全部可以拿到了，所以我就想再強調一點，就是當你數據分割不可能取得全部數據的時候，大數據是違數據。

李揚：按說法律上面來說人民銀行獲得的信息必須借錢，你要銀行借錢進入的信息，我們存款者也把他搞進去，這個世界各國都是這樣的，你要借錢成為銀行的債務人你們就進來，但是你銀行債權人，像我這種根本不從銀行借錢，我只在銀行存錢理應沒有我但是還有。

主持人：就是把你的信息弄到了征信信息系統了，等于你的隱私侵犯了。

李揚：90年代到美國刷信用卡，我說申請信用卡賬上八千美金，我說為什么不給我信用卡，他說你沒有信用記錄，這個信用記錄是西海岸的什么公司評定的，不斷的買不斷的退不斷的信用記錄，有交易記錄才有信用記錄然后才有一個信用卡，這個例子說螞蟻金服還有人民銀行信息差距的問題，他覆蓋存錢那個地方，我有這么多的錢我的信用可以得到保證的。

李揚：大家都是說依托信息的，每個獲得信息的選擇不一樣的，要想完整的獲得，對于信用評級必須盡可能的廣泛，我主要想說這個意思，我有錢他不給我，你這個什么沒有他給你，這個依托的就是選擇信息的時候有所選擇，這個應當說每個都有偏頗，現在既然有大數據了，有算法算力飛速的提高必須廣覆蓋，盡可能多的，不至于產生人民銀行的信息巨大的差異，這兩個數據拿出來你信誰，螞蟻金服是另外一套的，人民銀行是這樣一套的，兩個都是，它怎么樣獲得一個完整的刻畫。

李揚：最近大學生貸款壞賬率非常高，重點大學違約率，師范學院現在還有非師范生，這個職業有關，以后職業基本上分配，人都是很惡的，做征信就是里面甄別出來好人來，好人不要受惡人的影響，這個數據拿出來很可怕。

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