范劍青什么是大數(shù)據(jù)?大數(shù)據(jù)究竟能做什么?大數(shù)據(jù)時(shí)代的機(jī)會(huì)與挑戰(zhàn)分別是什么?
如今面對(duì)無(wú)處不在的大數(shù)據(jù)，卻很少有人可以清楚地回答出以上這三個(gè)問(wèn)題。
日前，以“大數(shù)據(jù)時(shí)代，統(tǒng)計(jì)無(wú)處不在”為主題的問(wèn)學(xué)講堂在復(fù)旦大學(xué)管理學(xué)院舉行。在此期間，《國(guó)際金融報(bào)》記者遇見(jiàn)了美國(guó)普林斯頓大學(xué)運(yùn)籌與金融工程系系主任范劍青。由于對(duì)統(tǒng)計(jì)學(xué)重要而廣泛的貢獻(xiàn)，范劍青教授榮獲2000年度的COPSS總統(tǒng)獎(jiǎng)，該獎(jiǎng)為國(guó)際統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域的最高獎(jiǎng)，于2008年當(dāng)選國(guó)際數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)會(huì)(IMS)主席，是該會(huì)創(chuàng)會(huì)以來(lái)70多位主席中惟一的中國(guó)人。
在這位統(tǒng)計(jì)學(xué)大師級(jí)的教授眼中，大數(shù)據(jù)不僅大，而且很復(fù)雜，既有結(jié)構(gòu)性的數(shù)據(jù)，也有非結(jié)構(gòu)性的數(shù)據(jù)，與生物、工程、自然科學(xué)、社會(huì)科學(xué)等息息相關(guān)。
在接受《國(guó)際金融報(bào)》記者的采訪中，范劍青指出，大數(shù)據(jù)有兩方面富有挑戰(zhàn)的問(wèn)題，異質(zhì)性和共性。異質(zhì)性能提供個(gè)性化的產(chǎn)品、服務(wù)等，共性則存在于不斷的變化之中。“研究大數(shù)據(jù)，不僅能夠預(yù)測(cè)未來(lái)，更重要的是探索其中的因果聯(lián)系。”
大數(shù)據(jù)沒(méi)那么美好
大數(shù)據(jù)到底有多大?一組名為“互聯(lián)網(wǎng)上一天”的數(shù)據(jù)告訴我們，一天之中，互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生的全部?jī)?nèi)容可以刻滿1.68億張DVD;發(fā)出的郵件有2940億封之多;發(fā)出的社區(qū)帖子達(dá)200萬(wàn)個(gè);賣出的手機(jī)為37.8萬(wàn)臺(tái)，高于全球每天出生的嬰兒數(shù)量37.1萬(wàn)……
更重要的是，數(shù)據(jù)已經(jīng)不僅僅是數(shù)據(jù)本身了，這儼然是一場(chǎng)革命。
“大數(shù)據(jù)的影響包括數(shù)據(jù)獲得、 數(shù)據(jù)管理、計(jì)算基礎(chǔ)建設(shè)、計(jì)算優(yōu)化等方面。大數(shù)據(jù)對(duì)統(tǒng)計(jì)分析的影響則包括噪聲疊加、假相關(guān)、內(nèi)生性、誤差、異質(zhì)性等。”范劍青告訴記者，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，機(jī)會(huì)與挑戰(zhàn)并存。
大規(guī)模的數(shù)據(jù)集很有誘惑力，能促使人們展開(kāi)積極的分析，而且分析者希望能夠從中獲取有獲獎(jiǎng)可能性的科學(xué)發(fā)現(xiàn)。但有時(shí)，利用大數(shù)據(jù)意味著最終得到的是糟糕數(shù)據(jù)。要從大數(shù)據(jù)中得出高見(jiàn)，給計(jì)算機(jī)科學(xué)、統(tǒng)計(jì)推斷方法甚至科學(xué)方法本身帶來(lái)了巨大的挑戰(zhàn)。
“當(dāng)然，計(jì)算機(jī)領(lǐng)域的科學(xué)家通過(guò)開(kāi)發(fā)出卓越的計(jì)算能力和信息存儲(chǔ)技術(shù)，讓大數(shù)據(jù)的積累成為可能。但是收集數(shù)據(jù)及存儲(chǔ)信息與理解這些內(nèi)容并不是一回事。”范劍青指出，了解大數(shù)據(jù)的真正意義并不等同于對(duì)小數(shù)據(jù)進(jìn)行解讀，就像明白鳥(niǎo)群的行為特征并不能解釋一只孤獨(dú)的海鷗所發(fā)出的叫聲一樣。
范劍青指出，標(biāo)準(zhǔn)的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)和計(jì)算程序原本是要分析從大的群體中提取的小樣本，從而得出科學(xué)推斷。但是大數(shù)據(jù)提供的樣本極大，有時(shí)甚至包括整個(gè)群體或者群體的大部分。任務(wù)之艱巨會(huì)給實(shí)施計(jì)算過(guò)程從而完成統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)帶來(lái)問(wèn)題。
“統(tǒng)計(jì)學(xué)的夢(mèng)想，在于找到有效的統(tǒng)計(jì)方法，運(yùn)用合適的計(jì)算手段，預(yù)測(cè)未來(lái)。”范劍青向記者表達(dá)出了他的統(tǒng)計(jì)學(xué)夢(mèng)想。
無(wú)法取代傳統(tǒng)收集法
目前，阿里、騰訊、京東由于坐擁電商的交易數(shù)據(jù)、社交信息數(shù)據(jù)等，都在“試水”利用大數(shù)據(jù)來(lái)搭建信用評(píng)價(jià)體系。但事實(shí)上，基于社交網(wǎng)絡(luò)上的數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行信用評(píng)分、描繪一個(gè)人的畫像，在國(guó)際上也沒(méi)有成功的先例。那么，互聯(lián)網(wǎng)社交數(shù)據(jù)究竟靠譜嗎?
在范劍青在采訪時(shí)候表示，“大數(shù)據(jù)肯定對(duì)于信用評(píng)估非常有幫助，比如在網(wǎng)上購(gòu)買了什么東西、社交網(wǎng)絡(luò)上有哪些朋友、你的朋友的違約程度，把這些相關(guān)數(shù)據(jù)整合在一起，顯然可以勾勒出一個(gè)人基本的信用情況。但我認(rèn)為，這也不太可能完全取代傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)收集方法，因?yàn)槿藗冊(cè)诰W(wǎng)上的行為跟平時(shí)在網(wǎng)下的行為不完全是一樣的。”
范劍青指出，針對(duì)個(gè)人信用的評(píng)價(jià)，美國(guó)至少有3家公司在收集相關(guān)數(shù)據(jù)，還有一個(gè)獨(dú)立的公司把這些數(shù)據(jù)綜合在一起。其實(shí)，非常關(guān)鍵的就是數(shù)據(jù)收集，因?yàn)槿说男袨槭呛芏鄻踊摹?ldquo;在這方面，中國(guó)可能剛剛開(kāi)始起步，最重要的還是央行的征信系統(tǒng)。但我相信，線上與線下的結(jié)合可以對(duì)于個(gè)人信用作出更為合理的評(píng)價(jià)。”
“過(guò)去10年至15年來(lái)，基于互聯(lián)網(wǎng)的信息技術(shù)革命已給全人類帶來(lái)了顛覆性影響，信息科學(xué)從某種程度上說(shuō)，已成為推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的一個(gè)重要引擎。現(xiàn)在還可以預(yù)見(jiàn)的是：在未來(lái)的幾十年時(shí)間里，更多與經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展相關(guān)的決策，都會(huì)被大數(shù)據(jù)推著走。”范劍青表示，對(duì)大數(shù)據(jù)的研究固然涉及眾多學(xué)科、領(lǐng)域，但按照目前美國(guó)學(xué)術(shù)界的共同看法，數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)的三者結(jié)合是構(gòu)成分析、研究大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)。
防范金融系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)
金融危機(jī)之后，各國(guó)都提高了對(duì)金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的防范意識(shí)，其中大數(shù)據(jù)便是一個(gè)非常有效的工具。
作為大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的專家， 范劍青多次受美國(guó)證監(jiān)會(huì)邀請(qǐng)講授大數(shù)據(jù)金融相關(guān)知識(shí)。“金融危機(jī)之后，美國(guó)相繼成立了各種金融研究辦公室，目的就是統(tǒng)籌收集各種公司的信貸數(shù)據(jù)，以及持有的相關(guān)金融產(chǎn)品的數(shù)據(jù)，就像防范恐怖襲擊一樣，給予金融風(fēng)險(xiǎn)不同等級(jí)的社會(huì)警示。”
事實(shí)上，大數(shù)據(jù)為金融行業(yè)帶來(lái)的變革將首先體現(xiàn)在兩個(gè)方面：精準(zhǔn)營(yíng)銷。大數(shù)據(jù)改變信息結(jié)構(gòu)，金融機(jī)構(gòu)通過(guò)對(duì)客戶數(shù)據(jù)的收集和分析，推出更有個(gè)體針對(duì)性的服務(wù);風(fēng)險(xiǎn)管控。大數(shù)據(jù)改變風(fēng)險(xiǎn)管理模式，云計(jì)算推進(jìn)最精確和最低成本的風(fēng)險(xiǎn)測(cè)算。這也進(jìn)一步意味著運(yùn)營(yíng)效率和績(jī)效的提升。
2012年，華爾街“德溫特資本市場(chǎng)”公司利用電腦程序分析全球3.4億社交賬戶的留言，進(jìn)而判斷民眾情緒并決定如何處理手中的股票。判斷便是：如果所有人似乎都高興，那就買入;如果大家的焦慮情緒上升，那就拋售。2012年第一季度，公司因此獲得了7%的收益率。
然而，對(duì)于利用大數(shù)據(jù)預(yù)知市場(chǎng)，范劍青仍然持保留意見(jiàn)。
“預(yù)知市場(chǎng)是很困難的，這其中包括兩方面內(nèi)容，一是投資，二是投機(jī)。在投資方面，一些歷史數(shù)據(jù)或許可以有所幫助，比如市盈率、利率、市場(chǎng)信貸情況等，這些數(shù)據(jù)對(duì)于市場(chǎng)是否存在泡沫可以有一個(gè)大概的指導(dǎo)，但金融市場(chǎng)間的定價(jià)體系很多程度上還依賴于投資者行為，而投資者行為中究竟有多少投機(jī)成分，至少目前沒(méi)有一個(gè)模型可以精確地預(yù)測(cè)。”范劍青如此指出。
值得注意的是，大數(shù)據(jù)的發(fā)展推動(dòng)了互聯(lián)網(wǎng)金融、移動(dòng)金融等各種新業(yè)態(tài)的不斷涌現(xiàn)。不少以技術(shù)為主導(dǎo)的互聯(lián)網(wǎng)新興企業(yè)也將參與到金融行業(yè)中來(lái)，一起分享大數(shù)據(jù)帶來(lái)的饕餮盛宴。
“互聯(lián)網(wǎng)的盛行，使得很多操作和信息披露變得特別快，買賣交易也變得更迅速，許多過(guò)去需要用幾年才能完成的事情，在當(dāng)今市場(chǎng)中過(guò)程便會(huì)縮得特別短。”范劍青指出，這也意味著市場(chǎng)的波動(dòng)性可能會(huì)在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的影響下變得比前幾年更大。
轉(zhuǎn)型的最終目的 -提質(zhì)降本增效
分享到微信 ×
打開(kāi)微信，點(diǎn)擊底部的“發(fā)現(xiàn)”，
使用“掃一掃”即可將網(wǎng)頁(yè)分享至朋友圈。