图丨合影留念
10月25日，由《数据猿》主办的“2017金融科技数据驱动金融商业裂变价值峰会”在北京悠唐皇冠假日酒店举行。本届峰会从数据智能的角度，聚焦 “数据如何驱动金融商业裂变”，从消费金融、供应链金融以及金融前沿科技三大角度深入探索数据智能为金融领域带来的变革。
「金猿奖」是由数据猿发起并创办，凭借 大数据 垂直行业媒体的独特视角和优势，针对大数据垂直行业的文章、案例、产品、人物等设置的奖项。峰会前期，数据猿邀请了 金融大数据 领域内优秀企业及领军人物、投资人、业界专家学者，共同以“大数据在金融领域的商业价值探索”为主题进行了约稿、案例、产品征集。
经过2个月的时间，数据猿专栏收到了大量的企业高层文章，经过内部筛选选出了20篇稿件，再交由业内专家组成的评审团进行科学系统地评定，最终选出了10篇金融科技优秀文章。大佬们的真知灼见将为金融科技行业的健康、有序发展添砖加瓦。会上，“金猿奖2017金融科技优秀征文奖”获奖名单正式公布（排名不分先后）：
天创信用CRO张宇《借鉴美国数据驱动理念，实现中国消费金融弯道超车》
在互联网信息发达的时代，智能手机的普及、大数据的产生与机器学习的应用，仅仅是提供了更多的数据渠道，加快了模型迭代的速度与产生多维的用户画像，但金融的本质即“不同主体之间通过价格发现来实现跨时空的价值交换”并没有改变。天创信用CRO张宇在文章中指出，要透过现象看本质，开展业务时秉承着消费金融每个环节的根本，从风险、成本、收益等基础角度去思考。切实体会到基于数据驱动的消费金融业务管理必须遵守以下“五大原则”：风险收益平衡原则、未雨绸缪的业务规划原则、通过概率进行管理原则、通过指标体系管理原则和权责清晰的风险管理原则。
百分点集团技术副总裁兼首席架构师刘译璟《未来银行，将会颠覆一切》
到了DT时代，整个思路在转变。金融行业从业者面对的不再是单一的业务，而是整个现实世界，如何来做？刘译璟说：“要通过一些数据化的手段把这些现实世界转换到数据世界里面去。这时候，需要建立现实世界的数学模型，在这个数学模型之上再去建立一个新的业务系统，这个业务系统透过数据世界就能了解现实的情况，从而自主地做出决策。”
聚信立数据科学家甘建铃《孙子兵法之庙算篇》
孙子兵法特别强调要“未战而庙算”，即在“未战”前举行会议，分析客观和主观的条件，制定计划；企业目标是否正确，是否符合市场和自身实际；对项目精打细算，选择有利的环境、适度的规模； 数据分析 相关人员是否专业，是否严谨，是否有足够的执行力；业务流程是否打通，各部门职责是否明确；管理者在调动资源上是否有足够的推动力；如果项目不顺利，是否有相应的应对策略或备用的方案……
甘建铃认为，凡此种种，是企业想要依靠数据分析来降低成本、提高效率、开发新产品、开拓新市场等等所不得不考虑的。“未战”而庙算胜，成功指日可待，“未战”而庙算不胜，失败则成定局。
诸葛io 产品vp 于晓松《「场景化」增长的践行者 ——探寻大数据时代的商业变革》
随着大数据技术和认识的不断发展，越来越多的人也开始意识到，数据作为一种生产资料，如果不积极探索它、利用它、分析它，那么数据就如同沉睡的“金矿”，真正的价值无法体现出来。在文章中，于晓松指出，对于一个企业来说，对内需要通过大数据优化企业信息化系统，优化成本结构；对外需要通过大数据减少客户流失，增加高价值客户。因此，以用户为中心，深挖行为数据、设定核心指标、梳理业务流程，最终用数据发现问题、驱动决策，这才是大数据应该产生的真正价值。
易日升总裁史建伟《大数据风控模型在消费金融场景下的六大应用》
对于大数据在贷后监控怎么去运用？史建伟认为重点是看几个方面，第一基于非标场景，实时跟进合作伙伴的经营状况是否会有异常波动。同时还要对个体进行跟踪，例如他原先的几个月可能有一个相对比较固定的行为，突然之间行为中断了一段时间，系统就会把它筛出来重点关注。
史建伟在文章中特别强调：“最后在整个催收环节，最坏的催收情况就是失联。所以大数据在催收这个领域的运用就是修复失联的状况。通过我们原先收集的众多的数据，通过我们在市场中能接触到的众多的数据，通过他周围的关系圈、社交圈，一步步修复失联对象的信息，最终找到他。”
达观数据创始人兼CEO陈运文《算法技术剖析海量数据，数据价值驱动企业收益》
金融行业是一个极其注重用户数据隐私的行业，用户数据的流失也意味这用户信任的流失，所以金融企业除却自我技术研发外，在选择利用第三方技术时，如何兼顾数据的可用性和私密性也是重中之重，所以选择技术优良且值得信任第三方这一事项不容忽视。
陈运文指出，在数据不断增加和算法技术日益优良的并行时代，借助技术去挖掘数据蕴藏的价值，利用数据蕴藏的价值去驱动企业的运营和发展，这是技术、数据、企业收益三者之间的良性循环，各个行业均如此，金融行业亦不能免俗。
东方金信CEO 王伟哲《金融大数据将推进全社会的诚信建设》
王伟哲认为，国内的金融行业、运营商行业，是较早使用大数据技术的行业。金融大数据的优势在于帮助客户降低运营成本，提升科学决策效率。一个金融大数据项目往往涉及的内容很多，包含平台产品、大数据技术、数据建模和业务理解等，功能全面、性能稳定，是金融大数据平台的基础性要求。
安华金和 CTO、技术副总裁杨海峰《金融行业数据实时共享场景下的动态脱敏技术》
目前，脱敏技术中的静态脱敏技术常见于银行等金融领域。静态脱敏技术的应用，其价值在于打造一份全新的、“高度仿真”的数据库，供非安全环境下使用。凭借着低门槛、易部署等特性，静态脱敏技术率先被用户所接受。杨海峰表示，在近两年，这种数据处理方式先后被银行、证券、保险、社保等行业所采纳，已经成为数据共享中的重要工具。
亚信数据CTO於今 &亚信数据硅谷 人工智能 研发中心主任常剑 《机器学习引领智慧金融，变革万亿规模实时支付风控模式》
於今 、常剑表示，实时金融欺诈检测系统主要提供了4个方面的能力：首先，引入数据驱动的风控模型，以机器学习为基础，科学设定反欺诈规则，实现从数据到业务语言以及机器代码的转化。其次，实现了包括电子、手机、网银等多渠道的全面数据接入，提供完善的欺诈案件记录和处置的功能，填补事中风险管控工作的空白。第三，系统提供了优化的交易风险处置，通过量化风险，触发不同级别的防控策略，优化系统效果和用户体验。最后，可以提供全面的报表和分析功能，实时监控全局的风险情况，以便掌握信息。
能金云总裁许瀚丹《能金云：利用大数据 构建金融风险防控体系》
文中，许瀚丹介绍到，能金云绿色资产风控平台的数据支持来自独立打造的DPEN数据平台，DPEN取自于Data Platform of Eco Network，是数据、信息和互联网三者的集合。DPEN具有强大数据处理能力，支持数千万个采集节点，源源不断的数据汇聚到DPEN后，被数据库接收，形成模型供后续比较研究。数据不仅反映机器的运行状况，也计算出机器运行的最优方案。正是基于Dpen的分析、预测、预防、校正能力，企业资产运营会更加智慧。DPEN的强大之处就在于它的可预防性，通过实时数据监控及时调整防患未然，这也是利用大数据力量防范金融风险价值所在、优势所在、智慧所在。
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