2019年5月21日，由中国银行业协会、北京市海淀区东谈主民政府主持，北京银行经办的“2019北京金融科技协同更始论坛暨金融科技协同更始平台发布会”在北京举办。清华大学五谈口金融学院常务副院长、金融科技计算院院长廖理在会上作念了题为《另类数据的崛起》的主旨演讲。廖理暗示，在畴前十年，金融科技在国内得到飞速发展肛交颜射，传统金融机构积极拥抱新本领和状貌，金融科技协同更始的趋势显耀。其中，另类数据异军突起，在民众阛阓得到快速发展和应用，并借助于互联网渗入到金融界限的各个方面，十分是为措置信用评级界限和赞助有筹商的痛点问题绽开新念念路。

（图为廖剃头扮演讲）

      以下是廖理演讲的不雅点整理：

另类数据即非传统数据，咫尺莫得斡旋明确的界说，泛指永别于传统金融数据的有价值的信息。传统金融数据是指通过旧例渠谈赢得的数据，举例股票、债券等的往复数据、上市公司年报和财务数据、银行用户的假贷数据等。另类数据不同于传统数据，是典型的“大”数据，主要体咫尺三个方面。一是体量大，体咫尺范围和传输量；二是流动速率大，数据及时或接近及时获取和传输；三是种类多，数据结构体式种种。

互联网的普及，十分是移动结尾，使得齐集数据的基础活动陆续加强，以前无法留存的数据咫尺不错齐集，得到灵验愚弄。另类数据主要有三方面起首。一是个东谈主产生的数据，如酬酢相聚信息、家具评价、搜索纪录、购物喜好等；二是生意历程数据，如物流数据、支付数据等，也有另类数据公司采集传统生意数据，如大型百货公司客流量、大型游乐场客流量等数据；三是传感器数据，如愚弄卫星数据通过光感和热感采集钢厂、化工场、原油等的开工、采集、输送情况，另外还有来自GPS定位、车辆轨迹和个东谈主衣服建筑的另类数据。

      另类数据阛阓快速发展

另类数据阛阓快速发展表咫尺肛交颜射，另类数据以极快的速率齐集，另类数据公司数目飞速加多和另类数据阛阓空间高大。

从数据齐集方面看，左证IDC的一份讲明，2018年民众有33ZB的数据，而这个数目瞻望在2025年会增长到175ZB，这依赖于估量机算力的提高和存储建筑本领的提高。

从另类数据公司数目上看，据AlternativeData的统计数据，2018年民众另类数据公司已增长到近400家，国内另类数据公司大约占100家，国内发展飞速。左证出售数据的处理进度，另类数据公司主要分为三类。一是原始数据提供者，这类供应商只采集最原始的另类数据，关于数据的处理进度最小；二是轻处理数据提供者，提供与金融钞票干系的可视化数据；三是信号提供者，一般关切于某个特定行业，向钞票束缚公司提供打包好的量化投资信号。

从阛阓空间上看，AlternativeData统计标明截止2017年民众已有约800支基金愚弄另类数据作念投资有筹商，2017年投资机构对另类数据的参加范围约为4亿好意思金，行业正处于快速发延期，瞻望2020年可达17亿好意思金，CAGR约为45%。

      促进金融状貌更正，措置行业痛点

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咫尺，另类数据主要措置的行业痛点有两个方面。

一是信用评级界限痛点。举例好意思国信贷机构基于主流信用机构如Experian、Equifax和TransUnion给出的信用档案评级进行假贷，但存在精深花消者处于信用盲区，无法赢得信用评级。另外咫尺信用评级的精度天然还是较高但仍舍弃了潜在优质假贷者，从而放贷者无法更精确的限度风险，放贷的数目也受到了舍弃。

另类数据这种新式数据的获取、分析和应用正在少数金融机构先动者向一齐金融机构和整体企业普及。有计算指出信贷机构愚弄这些相同与钱莫得径直关系的另类数据，不错增强其传统承销机制，另类数据与分析本领连合不错评估之前莫得被象征过的客户以及范围较小的客户，通过使用另类数据匡助更多的东谈主赢得或者提高信用评级。在我国这种新的状貌被庸碌愚弄于P2P网贷中，匡助假贷者阐发注解我方的信用质地。

二是赞助有筹商，包括投资有筹商和公司政策有筹商。咱们知谈，投资机构为了赢得逾额收益，陆续寻找新的阛阓阿尔法（Alpha，投资酬金统统，用于反应在证券投资中卓绝阛阓预期的特地收益），但主动型基金在寻找阛阓阿尔法这个中枢竞争力上的上风越来越弱，一是因为阛阓灵验性陆续增强，基金司理很难找到被空幻订价的钞票；二是因为大部分基金司理能得到的信息同质化，导致很难找到专有的信息上风和特地信息；三是因为调研高度东谈主工化导致东谈主才的用度越来越高。

咫尺国内使用另类数据的多为对冲基金、二级阛阓基金及部分一级阛阓基金。另类数据不错给基金司理带来五点上风，即更大体量的数据和信息、新的知英勇、竞争上风、可靠性以及效果。

      更好应用另类数据的风险和挑战

天然基金司理使用另类数据寻找到新的阿尔法仅仅时刻问题，但并不是整个另类数据齐有后劲不错匡助基金公司获取阛阓阿尔法，因此另类数据公司在采集、清洗数据的同期，需要基金司理来评判数据是否有价值，同期高效的处理和应用将是缩短老本和提高效果的要津，因此另类数据公司应当具备机器学习等本领开采才智和高效的家具策略。

应用另类数据应该提防以下五类风险，一是无效的应用或者空幻的指令；二是较高的不细目性导致早期接收者的高老本；三是数据诡秘问题；四是跟着另类数据的传播，阿尔法再次难以寻找，不再有特地信息，另类数据是一个陆续开采的组成；五是监管风险，怎么监管另类数据大范围使用和传播有待探讨。这几类风险中传播风险和监管风险是基金司理限度力相对最弱的，因此需要引起更高的关切。

咫尺另类数据正在全面崛起肛交颜射，国表里出现了一批更始式的另类数据公司，为传统金融机构提供新的更始动能。改日，另类数据在金融处事中的变装将越来越紧迫，所开释的能量值得期待。

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