作者：老譚

【引言】不知道從什么時候開始，“大數據”這個詞不斷從朋友圈，微博及各種傳媒渠道侵占到我們的視覺與聽覺，身邊也不斷有各種版本的“大數據”概念，恍惚一夜之間大數據就變成了我們身邊炙手可熱的資源，在金融類微信公眾號推薦的文章里，“大數據”被不斷刷屏，似乎沾上了關系，就無形之中提升了自己的B格。

作為一個金融行業的菜鳥，對大數據的理解，印象最深的不是它的未來有多么美好，而是提起它，就不自覺的想起那段讓人痛不欲生的“表+哥”“表+姐”生活和不斷因為excel導致死機重啟的工作經歷，那時候經常幻想有一個超級電腦，能迅速、真實的抓取所需要的各種數據，來拯救我們不斷增長的體重與視力度數。

懷著對大數據的無比崇敬之心，結合目前汽車金融行業的發展態勢，以一個菜鳥的身份，對行業大數據發展進行一個簡單的科普和解讀，并希望拋磚引玉，為即將到來的“互聯網金融”時代做好足夠的準備。

一、大數據是什么

麥肯錫全球研究所給出的定義是：一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統數據庫軟件工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模【Volume（大量）】、快速的數據流轉【Velocity（高速）】、多樣的數據類型【Variety（多樣）】和價值密度低【Value（價值）】四大特征。簡單來說，大數據就是由海量數據構建，蘊含無限能量（數據規律）的礦藏。就像0和1組成計算機語言一樣，大數據應用就是一個把海量信息返璞歸真，重新排列組合獲得數據規律價值的一個過程，而我們平時日常生活的穿衣、吃飯、開車、走路甚至閱讀習慣等都可以構成大數據的信息源。

二、大數據能干什么

2008年，由卡魯索執導，《變形金剛》男主角Shia La Beouf主演的電影《Eagle Eye/鷹眼》就有一個大數據應用的超級橋段，美國軍方為配合反恐行動制造了一個超級電腦（鷹眼），其通過衛星聯網監控全球各地攝像頭（公共/私密）、語音通話、短信、郵件、網頁瀏覽等渠道匯集的海量信息，抓取關鍵字段，做出分析判斷恐怖分子可能的藏身地以及預警未來的恐怖襲擊，拋開電影場面不言，單就主人公被誣陷，在逃亡過程中一次又一次被鷹眼調動的各種資源甚至交通燈制造車禍追殺的構想，就足以讓人感嘆，在數據信息被無比集中的時代，確實沒有人是不透明的，所以當微信的定向推廣營銷出現的時候，當你在打開網頁，瀏覽器邊框總有你最近搜索的相關信息彈窗推薦的時候，大數據已經默默的走進了我們的生活并逐漸展示其無與倫比的魔力。

三、汽車金融與大數據的關系

在談汽車金融與大數據的關系前，覺得有必要對汽車金融進行一個菜鳥解讀，汽車好懂，但是對于金融的理解，各方可能還是會有比較大的差異，年初重慶市長黃奇帆對金融的本質，用了三句話做了最好的解讀，

1-為有錢人理財，為缺錢人融資（金融是有資金流動的行為）；

2-“信用”、“杠桿”、“風險”（三者缺一不可，相輔相成）；

3-金融如果不為實體經濟服務，就是毫無意義的泡沫（金融依托于實體經濟，也可能產生泡沫）。

無論是何種金融行為，均是建立在信用基礎上的杠桿收益與風險的均衡，所以金融存在的基礎是信用，汽車金融也不例外，就我國目前的征信法制建設水平而言，對客戶的信用評價越準確，越容易把握杠桿與風險的均衡，就如同自己借十萬給別人，對別人的收入、背景越了解，同等收益的條件下對風險的判斷更有把握，那么對于借款人的信息了解程度就變得異常關鍵。

然而個人的信用評估和實現氣象預測有非常類似之處，一個人或者群體的信用好壞取決于很多的變量，而且信用本身不是靜態的，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。在汽車金融行業，由于面對數量龐大的客戶群體，如何從大量、多樣、快速變化、低價值密度的信息中通過大數據對個體大量信用行為進行收集、整理、分析，把這些糅合在一起時，使得人的信用立體化，從而甄別出價值客戶，設計不同的金融產品獲取最大化的收益，就變成了汽車金融行業發展的首要任務。

四、汽車金融公司怎么實現大數據管理

目前個人汽車消費貸款方式有銀行、汽車金融公司、整車廠財務公司、信用卡分期購車和汽車融資租賃五種，由于操作主體不同，對信息的需求以及積累的基礎不一致，各個單位在實現大數據管理過程中可能存在各種差異，傳統的金融業者由長期系統的金融服務積累的數據完全可以在確保用戶隱私和商業機密的前提下，與各行各業通過數據間的共享，交換和買賣以生成大數據，在此之上探索全新的產品和服務，而對于一些依托于廠家或存在行業局限的汽車金融公司而言，如何規劃并設計大數據管理之路，目前行業并無成熟經驗可以借鑒，以下僅為工作思考中形成的幾個觀點，聊以拋磚引玉。

1、“外部大數據+企業大數據”是必經之路，存量客戶的信息挖掘是一筆寶藏

目前行業應用的最多的是人行的征信數據，而隨著這幾年的發展，市面上已經出現了各種信息咨詢公司，有的可以提供工商數據，有的可以提供銀聯消費數據，有的可以提供小額貸款信用數據，所有這些，都是對以人行為中心的外部征信大數據的補充，這部分數據相對穩定，獲取的渠道也比較透明，然而對于部分行業諸如商用車行業而言，由于客戶購買車輛屬于生產資料，行業經驗的積累對于客戶的盈利水平有明顯的影響效果，同時生產資料都有淘汰更新的自然生命周期，而動輒幾萬，十幾萬的客戶數量，已經把相應行業的朋友圈客戶基本固定。這樣一來，對于如何發掘重復購買的客戶，實現價值營銷具有重要的意義。

2、獲取動態信息的渠道很關鍵，硬件與軟件都重要

為了實時獲取客戶信息，防范客戶風險，部分廠商在出廠的時候就預裝了GPS設備，除去基本定位導航功能外，越來越多的廠商開始拓展其他功能，比如回傳里程數、油耗、工況，實現遠程診斷等等，逐步開始搭建自己品牌的車聯網平臺，但是就目前的實際情況來看，就算應用得比較好的商用車領域，各大廠商的軟件系統、硬件設施等仍然存在數據質量差、回傳效率低、不防拆等缺陷，出現各大車聯網規劃都很豐滿，但是現實卻很骨感的尷尬局面。

當然，行業內也有一些很具有前瞻性的公司，已經悄悄的開展了基于特定行業平臺的大數據平臺建設工作，通過平臺的作用，整合上下游資源，把跟汽車相關的保養、維修、換件、加油、保險甚至餐飲整合至特定平臺，通過以人為中心的數據庫建立，穩定客戶資源，并根據客戶在平臺上的大數據條件，為客戶提供金融貸款等服務。

3、大數據建設可以從特定行業或特定區域開始，再實現跨行業跨區域的大數據整合

前文說過，大數據具有低價值密度的特性，在大數據建設的初期，應對數據的使用維度進行規劃，重點收集哪幾個維度的信息，并把信息根據性質劃分重要程度，實現外部信息和內部信息相結合，必備信息和補充信息相交錯，靜態信息和動態信息相輔相成，然而中國本來就是一個人口大國，如若全面鋪開，相信暫時沒有哪個企業能做到大而全的信息收集，但是在特定區域，特定行業，客戶的相關信息相對固定，收集渠道相對穩定，這樣對于特定領域的數據信息整合提供了可操作性，一旦細分行業細分客戶的大數據成型，隨著規模擴大，即可以與相關行業實現數據共享或交換，在信息得到不斷挖掘之后，可以想象得到，在未來的某一天，行業內可能出現1-2家具備壟斷性質的大數據平臺。

4、信息安全的敏感性對大數據發展提出更規范化的管理要求

2013年”棱鏡門”事件暴露了美國情報機關正在利用大數據技術,對全球通信系統和互聯網實行全面的實時監控,進行大數據采集、挖掘、分析、關聯,引發世界信息安全危機。在全球規模龐大的信息泄露關聯產業，一批黑客長期從事截獲并販賣大眾信息的工作，而接貨者則通過計算機自動比對，將買來的賬號密碼等信息在各大金融機構網站、電商網站進行”撞庫”，成功率通常可以達到5%-10%，成功”撞庫”的信息將高價賣出，以便下個團隊用以挪走消費者資金、非法支付和欺詐勒索等等。大數據時代如何兼顧安全與自由、商業利益與個人隱私，從而推動科技的進步，實現可持續發展，是每個人都應該關心的話題。

五、幾個猜想

互聯網以及大數據正慢慢改變我們的工作，在不遠的將來將更一步影響我們的生活，對于未來金融的發展，大數據的應用，讓人不自覺產生一些大膽的猜想，正如網絡所說，猜想總還是要有的，萬一哪天實現了呢？

①從目前情況來看，阿里、騰訊、百度、京東等知名互聯網金融公司中會有一家變成數據壟斷企業（信息價值質量最高，使用范圍最廣），你覺得會是誰？

②如若不是上述企業，行業也會出現1-2家壟斷性數據信息公司，而這家公司甚至可能是一家以做攝像頭起家的不知名企業；

③如果國家從立法層面規范大數據發展，你覺得應該怎么實現？

點評：

老譚自稱菜鳥，其實一點都不菜，這篇文章可以看出他的認真思考。以我的個人感受來說，互聯網公司沒有大家想象中的那么神奇那么厲害，如果一家傳統的公司要+互聯網比一家互聯網公司+傳統可能更容易成功。阿里掌握的數據其實沒有金融機構掌握的數據質量高、有效，關鍵是看怎么挖掘怎么利用了。