大数据监管的混业挑战
在大数据金融时代，“大数据监管”模式也将应运而生，即围绕数据的生成、传输和使用等环节，采取实时、互动方式，实现对金融市场的监管。
《财经国家周刊》记者在调研中发现，无论是顶层设计，还是“一行三会”的实际监管工作，“大数据监管”都已经在筹备和应用中。一位不愿具名的专家说，各部委动起来，更多是意识到大数据能够为己所用，但相互间仍处于割裂状态。
“一行三会”动起来
“征信系统为金融机构提供了一个共享借款人信用记录的平台。”央行征信中心副主任王晓蕾对《财经国家周刊》记者说。
根据央行提供的数据显示，截至2014年8月底，企业征信系统累计收录企业和其他组织信息1951万户，个人征信系统累计收录自然人数8.5亿，其中，收录有信贷记录的自然人约3.4亿，中国已建成世界上最大的个人征信数据库。
近几年新金融业态，譬如小贷公司、融资性担保公司的发展都对央行征信系统提出新要求。这些新业态的数据是否纳入征信系统也一直为各界所讨论。
“从法律层面没有任何障碍。”王晓蕾表示，《征信业管理条例》第二十九条规定，从事信贷业务的机构应当按照规定向金融信用信息基础数据库提供信贷信息。
《财经国家周刊》记者了解到，由央行征信中心控股的上海资信有限公司，已经发起设立了网络金融征信系统，开始收集P2P借贷机构上报的信息。
大数据给监管机构带来的压力日增。“银监会既要管好每家银行，又要关注整个银行体系，还要参与宏观调控，这就可想而知所需要的数据统计量了。”银监会统计部副主任苗雨峰在接受《财经国家周刊》记者采访时表示。
证监会则充分利用了大数据这一神器，如稽查“老鼠仓”。证监会一位司局级官员对《财经国家周刊》记者透露，“捕鼠”的线索就是来自交易所日常监控下的大数据。他透露，每天下午4点钟，监管部门就能拿到全国基金公司报送的交易和净值数据，“基金获益率是否异常，通过大数据检测一眼就能看出。”
2014年，中国保险信息技术管理有限责任公司成立，负责统一建设、运营和管理保险信息共享平台，主要通过信息技术手段，采集保险经营管理数据，建立标准化、系统性的数据体系。
协调不易
《财经国家周刊》获悉，一个关于中国金融业的大数据库早在2012年就已酝酿，目前正加紧推进。
9月24日，“一行三会”主管统计或调统的负责人齐聚央行，关于中国金融综合统计平台建设的讨论会正在召开，央行副行长潘功胜参加。
会议讨论筹建中国规模最大、涵盖最广的金融信息数据库。它将在集合“一行三会”现有数据，涵盖银行、证券、保险、基金等金融行业，甚至将银行业表外业务数据进行统一的基础上，建立起中国金融业信息统计平台。
“金融业综合信息统计是决策层特别提出的，从2012年就开始酝酿。”央行一位司局级领导接受《财经国家周刊》记者采访时表示，之所以建立金融业综合信息统计平台，主要出于两点：一是中国金融数据历来以银行业为主，当下混业趋势日渐明显，如何建立全维度、全覆盖的大数据系统，是“一行三会”的共同难题；另一方面，互联网金融等新兴业态层出不穷，对监管统计工作提出重大挑战。
但是，中国金融综合统计平台建设的细节问题仍需解决。9月24日会上，一行三会人士进行了激烈的讨论，主要集中在以下几点：
首先，金融综合统计平台的建设亟须在统计方式、指标、对象、主体上实现标准化，包括金融机构代码、企业代码和个人代码都需要制定标准；
其次，这一新型数据系统要实现综合化覆盖，囊括新型金融业态，这就涉及新型金融机构、准金融机构如何统计、是否强制性纳入等问题；
再次，是该系统最终要实现共享，需要解决社会服务共享中是否收费、如何收费等问题。
前述知情人士还表示，建设金融综合统计平台必须打破现有分业监管“画地为牢”的思想，“有些部委的数据库，不准别人插手，目前协调的难度仍相当大”。
民间数据对接难题
通过10余年积累，电商巨头已经积累了海量的信用数据，如今这些数据的商业价值正逐步显现。政府机构是否可以利用这些数据？
中央财经大学中国银行业研究中心主任郭田勇表示，目前我国最大的数据库征信系统的信息覆盖面主要集中在信贷系统，而对于个人其他经济活动和社会活动尚缺乏信用报告。
央行副行长潘功胜也曾公开表示，鼓励包括民间资本在内的各类资本进入征信业，也欢迎阿里、腾讯等互联网企业进入征信体系建设。
但是，一位接近央行征信中心的监管人士却表示，目前电商数据库很难被直接纳入官方数据库。《征信管理条例》规定，采集个人信息应当经信息主体本人同意，未经本人同意不得采集——电商数据来源是否合法难以界定。
此外，“电商平台上的差评是否算不良信息？目前很难说。”这位监管人士强调，在不知道电商数据质量如何的情况下，不会盲目将其纳入央行征信系统。
杭州同盾科技有限公司首席执行官蒋韬向《财经国家周刊》记者介绍说，在美国，金融、互联网各个行业都有自己的数据体系。“民间、官方的数据很难放到一个数据库里去，只能是开放的心态，双方在数据层面上达到共建共享。”
国家统计局局长马建堂也表示，所有拥有海量数据的机构，无论是企业还是政府机构，原则上除涉及国家安全、商业秘密和个人隐私等数据外，都应以更加开放的姿态、更加积极的行动促进大数据的深度应用，通过立法保障各方在大数据应用中的共享共赢。
沉睡的银行大数据
互联网金融正式进入破茧成蝶的大数据时代，传统银行业面临的挑战前所未有。
清华大学五道口金融学院一位专业人士表示，互联网时代海量的数据和分析工具，催生出很多新的金融业态，切入传统银行的禁地，“他们比传统银行有更强的数据收集和分析能力”。
北京银行一位高管也对《财经国家周刊》记者坦言，大数据应用可能对银行的一些观念和经营模式产生颠覆。
接受采访的一些人士认为，探索以大数据为基础的解决方案，是中国的银行提高自身竞争力的重要手段。如何建立强大稳定的数据分析系统，开发创新数据应用，实现经营转型，是银行业在大数据时代迫在眉睫的任务。
梦想很远，现实却很紧迫。“国内银行还处在搭建推广手机银行、网上银行阶段，”前述五道口人士表示，“我们已经慢了一拍。”
“金融富士康”
华道数据处理有限公司是隐身在银行大数据“转型”背后的“推手公司”。
“只要你去银行填表单，无论是对私还是对公业务，银行都会把手写表单的影像第一时间发给我们，我们再通过人工录入生成电子表单返回给银行。”该人士介绍，“时间很短，可能就1分钟。”
这就是银行后台外包业务，也是银行最初的大数据入口。《财经国家周刊》记者了解到，目前几乎所有的大中型银行都将数据录入业务外包。
“这个工作比较枯燥，属劳动密集型。银监会一位领导来检查时，称我们为‘金融富士康’。”该人士有些不好意思地笑着说。
银行业具有天然的数据属性，但是与阿里巴巴等电商动态的数据采集系统相比，银行目前经营管理数据挖掘和采集方式仍比较落后。而且，不仅数据录入处于原始状态，一位信息系统的管理人员透露，目前银行仍有不少业务处理系统和管理系统缺乏标准化的统一设计，直接导致大数据二次开发难。
银行正逐渐意识到这一点，不少银行开始用移动终端直接录入客户信息。但是华道数据人士表示，由于国家于电子类单据尚未立法保障，所以在今后一段时间内，银行大数据的获取仍离不开手工录入。
《财经国家周刊》记者了解到，在数据录入完成后，银行的每张纸质单据仍需作为凭证，归档库存。
除为银行录入单据之外，华道还承担了另一项外包业务——信息审核。
几乎每人申请信用卡的时候都会接到核实信息的电话，“这个电话一般都不是银行打来的，多是外包公司打的。”华道人士介绍。
至于业务银行信用卡的审核，也由华道负责。前述人士说，在审核流程中，银行可能会调取央行的征信系统信息，但是，查询一条信息的费用为5元左右，所以很多银行查询完就放到自己的信息池中，不再更新。“我们对照核实的信息很有可能是几年前的。”
除此之外，银行传统的数据库可能会涵盖客户的基本身份信息，更深一步的信息譬如性格特征、消费习惯、兴趣爱好等却是银行难以准确掌握的。而这正是互联网金融的强项。
沉睡的大数据
互联网公司频频在已有的大数据基础上开展金融业务，这些业务跨过银行传统的信贷领域，开始向转账汇款、现金管理、资产管理、供应链金融、支付等领域蔓延。
前述五道口人士表示，互联网、电子商务等新兴企业在大数据处理经验、产品创新能力、市场灵活度等方面都拥有明显的优势，一旦涉足金融领域，将对银行造成很大的威胁。在这种情况下，银行更应激活利用内部的“沉睡数据”。
记者了解到，目前银行对数据的分析仍集中在结构化数据，譬如单据、借贷行为，等等。对于非结构性数据，如客户浏览银行网站的行为信息、服务通话的语音信息、营业网点或ATM机的录像信息都无法分析，更谈不上挖掘利用。
麦肯锡的一份研报指出，这类非结构性数据中蕴含了丰富的客户信息，如客户身份、客户偏好、服务质量、竞争对手信息，等等。但现实中，此类数据除了少量的人工质检调阅外，几乎没有其他用途。
“国际经验已经表明，加强数据分析能力会使银行具体业务收益得到改善。在国内银行转型的这个节点，加强数据分析，也有利于银行挖掘资源，找到独特的经营模式。”前述五道口人士表示。
畏首畏尾
银行业对大数据的挖掘创新似乎并不如互联网企业那么热衷，这其中既有传统行业理念的保守，也有制度上的掣肘。
“银行进行大数据挖掘，必然牵扯多方面,譬如观念转变、制度建设、流程优化、系统开发以及人才储备，等等。”一位股份制银行的信息管理人士说。
首先是合法性问题。前述央行司局级官员说，与电商相比，银行机构同样也能做到消费者信息实时跟踪，但《征信业管理条例》第十三条规定，采集个人信息应当经信息主体本人同意，未经本人同意不得采集。
“所以很多信息，尤其是服务通话的语音信息、营业网点或ATM机的录像信息等，这些数据信息采集尚未得到当事人允许，所以能否进一步分析开发是否合法没有定论，这也使得很多银行无法拓展这方面的业务。”前述股份制银行人士表示。
其次，银行现行的架构缺陷。国内银行传统架构中，信息科技部门是作为配角出现的。与电商成千上万的IT工程师相比，银行的技术部门仅有几十甚至十几人，并且基本上集中在电子银行、系统维护等边缘业务。
“进行数据分析开发必须把信息科技部门提到一个新高度，整合全银行的数据资源。但是这又牵扯到部门利益，必须进行大刀阔斧的改革，所以很复杂。”前述股份制银行人士说，进行数据开发，银行要从内部把数据标准化，这又会牵扯到很多细节问题，仅统一日期格式的工作就很繁重。所以，在大数据时代来临之时，很多银行仍显得犹疑不定。
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