IBM大数据大学吴仲毓:用大数据进行反欺诈,避免“e租宝力量”重生

【数据猿导读】 近日,创新工场举办了"大数据如何提升商业和金融价值"论坛。IBM大数据大学吴仲毓在论坛上接受了记者的专访,他表示,中国很多投资者的文化水平、投资经验、投资技巧都还在培育过程中,受众群在那摆着,这个时候投机和欺诈就会比较多。用大数据做反欺诈、做风控是很好的应用

IBM大数据大学吴仲毓:用大数据进行反欺诈,避免“e租宝力量”重生

近日,创新工场举办了"大数据如何提升商业和金融价值"论坛。笔者在会后专访了嘉宾吴仲毓。本次访谈的内容包括量化投资、LendingClub和e租宝欺诈事件、银行的工作方式等等。

以下是对话要点:

1、美国是契约社会,制度化水平很高,中国目前主要还是人情社会;

2、北美投资人风险教育很充分,不会轻易被欺诈,中国在这方面还要加强,最终两者程度将趋同;

3、北美的金融,在以数据驱动为主要方式上发展很多年了,相对比较成熟,中国大数据和金融的发展程度由于政策,开放度等,还处于初级阶段,但速度快,可能会很快赶上来。

4、大公司打造平台要注意的是先用平台把人吸引来并留住的理念,唤起用户对公司品牌的认可则要通过将公司与用户认可的更大的概念绑定的方式,而与竞争对手在公司打造的平台上相处的奥义在于与其向用户提供差异化服务。

以下是对话实录:

量化投资:西方投资在很大程度上是数据驱动的

零壹财经:您认为美国的Fintech和中国的有什么不同?

吴仲毓:

中国金融跟国际惯例挺不同的。从流动性、自由度等角度看,还是自由市场的初级阶段。

另外,国外资本市场的投资很大程度上是数据驱动的,而不是靠消息和拍脑袋。国外量化投资已经有几十年的经验了,中国要迎头赶上还有很长的路要走,但中国速度够快,可能三五年就能脱胎换骨。国外的模型和团队已经非常成熟了,我在花旗银行干过两年,他们的数据模型驱动的商业模式已经比较成熟了,数据过来怎么去跑、怎么去处理、怎么决策,自动化程度已经很高。西方是契约文化,制度已经定好了,不管人来的是谁,永远是按照的这个制度和规则在走。

金融危机是另外一回事,它是有投机的因素在里面。

总得来讲,西方的银行还是很健康的。按照制度来讲,是一步一个脚印地往前很有规章地在往前进,虽然速度不是很快。

中国有自己的国情,有时候会走些弯路,只要把制度逐渐完善并实实在在地落实好,就可以实现可持续性的高效发展。

零壹财经:中国很多借贷平台说自己在用大数据做反欺诈、做风控,您怎么看?

吴仲毓:这是很好的一个应用。

LendingClub和e租宝欺诈事件:美国欺诈成本很高,投资者已被培育得很成熟

零壹财经:您对LendingClub欺诈事件怎么看?

吴仲毓:

西方欺诈成本很高,这跟国内很不一样,欺诈完了换个地儿可能又是一条好汉。

西方金融市场历史很长,它的生态已经很完善,监管很成熟,投资者受的风险教育也很多了,不会随随便便被骗到。

但中国很多投资者的文化水平、投资经验、投资技巧都还在培育过程中,受众群在那摆着,这个时候投机和欺诈就会比较多。

我听到e租宝事件感到很震惊,几百个亿,个人认为这在美国不可能发生,因为没有人会相信你,你就算欺诈也不一定能成功,大家已经经历过各种骗局,心智已经很成熟了。中国的正刚刚赶上,我觉得是在慢慢改善的,这个最终不会有什么差异。

在银行工作:监管严格、制度化程度高

零壹财经:能否讲讲您参与设计的ISAS系统?

吴仲毓:可以说它是IBM第一代智能分析系统,我认为中国应该有蛮多机构对它感兴趣。但是这个系统太贵了,在那个年代。它是云和大数据还没有像今天这么火的时候开发出来的,是在2010年前后出来,06年启动,08、09年进入市场,11、12年开始有客户。它是端到端的,是一套解决方案,就像冰箱一样,一个冰箱买回来,你插上电源就可以用。它包括了主机、包括了备份……什么都有,你只需要干一件事情:把数据导进去。它包括了数据库、从底端到下层的数据仓库、到最后的前端的做报表,这些东西都有。它价格很高,很少有企业会一下子投入几百万美金去干这些事情,现在都云了嘛,都大数据了嘛。

零壹财经:您觉得在花旗银行的那段工作经历是怎样的?

吴仲毓:

首先,我觉得银行面对的监管相当地严格,合规要求很多。

第二,银行的制度化做得非常好,有流程,一个人能干好一件事情就不错了,不要去想一个人可以把什么都干了,那是初创企业会做的事情。在一般的大型企业,每个人就是一个螺丝钉,各司其职,很难创新。其实银行也会一直说要"保持创新"、"引领世界向前",但很难实施,很难落实,所以才有IBM这样的第三方企业能分到一杯羹。

但是不同的银行有不同的思维方式,有的银行非常保守,它们对新的技术接受度不高。我不知道国内的银行对新技术的接受度有多高,在"去IOE"的背景下,可能会有些银行会慢慢地接受初创企业的服务。在国外,就我们接触到一些先进的银行来说,比如说摩根斯坦利、花旗、JP摩根,它们对新技术的接受度比我预期得要高很多,他们技术人员的能力,其实有些人并不比谷歌、Facebook什么的差,还是有很多大牛,因为它们业务量太大了,历史太悠久了,没有好的技术难以支撑。

零壹财经:您会不会觉得跟银行打交道,有些流程很长。

吴仲毓:长不代表着不合理,如果长,但是合理,那我觉得是可接受的。比如说花旗银行的IT项目,从产线到管理,各方面的流程还是很合理的。

中美大数据产业的不同

零壹财经:您对国内的大数据怎么看?

吴仲毓:国内的大数据发展的很快,基础设施和架构的方面已经日渐成形,本土企业有很多的机会快速发展大数据分析方面的应用,并深耕。但是国内在数据科学领域还是起步阶段,从人才团队,技术能力都在快速的成长阶段,所以我们把IBM大数据大学带到中国,希望可以帮助加速中国数据科学人才的发展。中国的大数据在很多垂直领域应该会有很多的机会!

IBM的平台理念:把人聚起来、打造社区是第一位的

零壹财经:大公司都想打造行业平台,但是大公司的竞争对手不一定愿意来这样一个平台吧?

吴仲毓:提供差异化服务嘛。工程师来我们这里聊,聊完怎么实施可以在线上也可以在线下,可以跟IBM的工程师联系。

零壹财经:您这次回国是来推广IBM大数据大学的,简单介绍下它的情况吧。

吴仲毓:

大数据大学的网站是BigDataUniversity.com.cn,数据科学家集成工作台的网站是DataScientistWorkbench.cn,我们会在上面免费提供很多关于大数据的课程,我们致力于打造数据科学社区,帮助更多的人学习数据科学技能,成为数据科学家。

我们希望通过在线的培训,技术交流以及提供免费分析工具等方式,和中国大数据从业者一起打造数据科学垂直社区,把人给聚起来,更大的平台和生态是数据科学领域发展很重要的一环。有了健康的生态和环境,才有商业发展的可能。

有意思的是,为什么从来没有问Google的Gmail为什么从来不收钱,为什么Facebook从来不收钱,大家觉得这些就"应该"不收钱,为什么它们能做这些事情,我们(IBM)就不能做呢?

提到社交,我们会想到腾讯、想到微信,提到电子商务,我们会想到阿里巴巴,我们希望有一天大家想到"数据科学",会想到IBM,这就是我们的目的。我们不卖任何产品,不卖任何的服务,主要以创建社区和生态为主要使命。

我们IBM正在向认知计算和洞察经济转型,希望我们可以帮到更多的创新企业。


来源:零壹财经

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