如果我们一直以忧虑的心态去投资，就会对很多信息进行偏负面的解读。本周三A股出人意料地尾盘大跌，导火索竟然是一组罕见的CPI数据。 今年11月份全国居民消费价格同比下降0.5%，这是11年来CPI首次出现负增长。究其原因，主要是猪肉价格出现了比较大的回落。于是，市场出现了一种比较悲观的预期，那就是中国经济会不会出现通缩。从经典的经济学分析，适度增长的CPI对经济增长有正向刺激作用，因为CPI适度上涨表明产品价格处于温和上涨中，也表明企业利润率维持在一个正常的水平。这也是欧美国家将CPI数据当作衡量经济是否健康增长的一个重要指标。 中国的CPI受猪肉价格影响较大，由于前期基数比较高，目前猪肉价格从高位稍微有所回落，对CPI的影响就立刻显现了出来。但是猪肉价格会持续下跌吗？目前市场上的猪肉价格已经有所回稳，而随着元旦春节的临近，由于需求的增加，猪肉价格维持高位也不是没可能。 CPI只是反映中国经济增长的一个指标，并不能全面代表中国经济的运行轨迹。从环比看，11月的PPI（工业产品出厂价格）就由上月持平转为上涨0.5%。其中，生产资料价格上涨0.7%，涨幅比上月扩大0.6个百分点；生活资料价格由上月下降0.1%转为上涨0.1%。40个工业大类中，价格上涨的有24个，比上月增加12个，上涨面达六成。这组数据说明制造业的情况还是比较好的。 此前市场人士大多预期激进的货币政策可能退出，就是因为经济增长比较好，但是当CPI数据突然出现负值时，这个问题就比较复杂了。因为CPI数据和利率有非常密切的关系，CPI数据高，存款利率上调的欲望就比较高，因为长期负利率将使居民存款意愿下降。但目前CPI出现了负值，则银行上调存款利率的欲望就不那么强了。如果利率不上调，那么广义上的宽松货币政策依旧会延续，这对资本市场反而是一个利好。 所以对于数据的解读用什么样的心态非常重要。用悲观的心态，我们看到的都是负面的消息；用乐观的心态，我们就能看到“危”中的“机”。美国的经济数据非常糟糕，但它的股市却持续高涨，这是为什么？因为投资者看到的是时刻会出现拐点，都是乐观的预期。回到A股，我们也应该用乐观的心态去解读数据，不要老是自己吓自己。
12月15日，由中国互联网金融协会等主办的2020第四届中国互联网金融论坛在京召开，国务院参事、中国银保监会原副主席王兆星出席会议并发表演讲。 王兆星认为，数据的治理能力也在一定程度上反映一个国家的金融治理能力，也反映了一个国家的金融核心力。同时，也是反映一个国家经济核心竞争力的重要因素。但随着金融业务多元化发展，金融数量井喷式增长，金融机构可谓坐拥大数据的富山宝矿，但很多数据不能数尽其用，造成数据的浪费。 “有的金融机构缺乏数据挖掘能力，无奈出让数据控制权，甚至将信息科技管理和风险控制等核心环节外包给第三方科技公司。金融业务独立性和风险管理的有效性受到很大的影响，有的机构则严重依赖拥有丰富场景、数据模型和算法的第三方机构，面临数据收益分配和风险损失责任分担的不协同问题，缺乏机构法人、集团层面快速准确、跨机构、跨地区整合风险数据敞口的能力。”他说。 王兆星强调，不同金融机构的数字化战略有差别，中小机构数字化转型的压力和难度更大，信息科技外包占据相当比例，更要注意防范相关战略风险和技术风险。他建议，提升数字化监管能力，加快金融监管大数据平台建设，整合监管资源，优化监管流程，增强监管的前瞻性、针对性和穿透性，实现智慧、智能监管。 以下为嘉宾发言全文： 尊敬的东荣会长、劲松秘书长、光耀副部长，同志们、朋友们，上午好！ 非常荣幸再次被邀请参加中国互联网金融论坛。 大家知道，建设数字中国、发展数字经济已经成为一项重要国家战略，并已经写入党的十九届五中全会通过的《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》中。不论是发展数字经济还是发展数字金融，其中最核心的要素是数据。总书记指出，谁掌握了数据谁就掌握了主动权。这些数据如何获得、如何使用，如何保障数据的真实性、可靠性，最大程度地挖掘数据的价值？又如何界定数据的所有权、使用权、收益权，如何保证数据的充分畅通，顺畅的共享，在实现充分畅通、充分共享的同时，又能有效的保护金融安全？谁来监管数据、如何监管数据，使它更好的为数字经济、数字金融发挥积极作用？所有问题都集中到一个最核心的问题，那就是如何构建更加有效、更加安全的数据治理架构。意味着在数字经济、数字金融、金融科技以及金融数字化、智能化的高速发展阶段，如何建设有效的数据治理架构具有非常重要的意义，同时也具有非常大的紧迫性。建设更加有效的数据治理，对于推动金融业实现高质量发展，促进金融业安全稳定，具有非常重要的战略意义。 另外一方面，数据的治理能力也在一定程度上反映一个国家的金融治理能力，也反映了一个国家的金融核心力。同时，也是反映一个国家经济核心竞争力的重要因素。 所以今天我主要和大家共同研讨在金融科技和数字金融发展过程中的数据治理问题。首先和大家分享、探讨的是，目前在金融业数据治理方面，国际和国内所面临的问题和挑战。大家知道，金融业是较早应用和发展数据的行业之一，2018年银保监会发布了银行业金融机构数据治理指引，是加强金融数据治理的有益探讨。相较于金融科技发展步伐和金融业数字化转型的需求，当前的金融数据治理仍然面临一些问题和挑战。 第一个问题和挑战，数据质量需要进一步提高。数据的准确性、完整性、一致性、时效性直接决定数据的资源价值和可用性，是形成有效数据的基本要求，也是挖掘数据价值、扩大数据运用的重要前提。金融数据来源广泛、内容庞杂，目前仍缺乏权威统一的定义和标准。不同组织和金融机构对同类数据口径的认知也存在很大的偏差，产生了大量同名不同义的数据，导致数据清洗成本高、碎片化，难以整合利用。一些机构数据失真问题比较突出，加大了风险识别、预警和早期干预难度。 第二个问题和挑战，数据挖掘和利用相对滞后。随着金融业务多元化发展，金融数量井喷式增长，金融机构可谓坐拥大数据的富山宝矿，但很多数据不能数尽其用，造成数据的浪费。有的金融机构缺乏数据挖掘能力，无奈出让数据控制权，甚至将信息科技管理和风险控制等核心环节外包给第三方科技公司。金融业务独立性和风险管理的有效性受到很大的影响，有的机构则严重依赖拥有丰富场景、数据模型和算法的第三方机构，面临数据收益分配和风险损失责任分担的不协同问题，缺乏机构法人、集团层面快速准确、跨机构、跨地区整合风险数据敞口的能力。 第三个问题和挑战，数据的流通和共享仍存在不少的障碍。数据的流通共享和重复利用对实现数据价值至关重要，是形成大数据的重要途径，割裂的数据将导致数据孤岛和数据垄断，破坏数据资源的关联性和协同效应。当前金融数据流通面临的最大障碍是数据权属问题，数据权利边界不清、权益分配规则不明、纠纷解决机制不健全，导致数据主体缺乏开展数据交易流通的积极性。行业巨头对商业和数据价值高、公共属性强的数据形成一段的垄断，加剧了金融领域不公平竞争。另外，金融数据与专业数据的连通有待进一步加强，数据聚合效果有待进一步增强。 第四个问题和挑战，数据安全隐患较为突出。针对金融机构的网络攻击时有发生，网络安全防护和系统建设存在一定漏洞，面临数据泄露和损毁的风险。随着移动通信终端的普遍使用，居民衣食住行各方面的交易数据被实时全方位记录，个人信息透明化，信息过度采集，盗用、侵权使用的问题日益突出。数据流通过程中存在个人信息泄露的问题，金融消费者权益保护面临新的问题和挑战。 第五个问题和挑战，我们必将面临数据在国内的跨界、跨部门流通，同时也不可避免遇到数据的跨境流通。如何加强数据的跨境流通管理？就有一个数据治理的国际合作和一个数据的全球治理问题。这些问题目前还只是处在开始，仍然面临很多不确定因素，仍然面临很多风险。特别是在数据的国际跨境流动方面，这种安全保障要求更高，这种合作协调要求也更高。所以在数据跨境流动同时，如何加强数据治理的国际合作，构建更加有效的金融数据全球治理，仍然是我们面临的最大挑战。 针对这些问题和挑战，第二个想跟大家分享关于经济数据治理的思考。加强金融数据治理要坚持金融服务实体经济的职责，推动数据经济和实体经济深入融合，实现金融业高质量发展。具体在以下几个方面进一步加强： 第一，强化数据的质量与管理，大力推进金融数据标准化建设，统一金融数据的规则和技术要求，促进金融数据规范定义、规范标识、规范使用，增强数据的可比性。加强金融机构数据的质量管理，确保能力与业务发展风险状况相匹配，数据信息具有足够覆盖面、及时性和颗粒度，进一步完善金融数据质量监管规则，将数据质量情况作为金融机构、公司治理风险管控的重要考量因素，加强评估考核和监督检查，严厉打击金融数据和披露信息造假等问题。 第二，加强数据开放与共享，打破数据壁垒和垄断。推动建立金融数据交易机制和共享平台，鼓励金融机构依法开放数据源，开展数据交易流通，逐步打破数据孤岛。充分发挥行业协会等组织协调作用，加强金融同业间有关数据流通，数据开发技术的互助、合作和培训。推动金融数据共享、共用，加强金融数据与工商、税务、司法、商务等专业数据互联互通，推动建设全国统一的信用信息服务平台，进一步拓展金融大数据资源。 第三，加强数据运用与监管。利用新兴技术搭建基于场景的数据平台，挖掘金融数据潜在价值，开展更具有适应性、普惠性、便利性金融产品，提高金融服务实体经济的智能化水平，推动金融机构基于数据分析实现管理模式变革和业务流程的再造，破解风险管理的痛点，提高金融效率。 这里我想强调一点，不同金融机构的数字化战略有差别，中小机构数字化转型的压力和难度更大，信息科技外包占据相当比例，更要注意防范相关战略风险和技术风险。同时，提升数字化监管能力，加快金融监管大数据平台建设，整合监管资源，优化监管流程，增强监管的前瞻性、针对性和穿透性，实现智慧、智能监管。 第四，进一步加强数据规范与法治。加快数据权属相关立法，明确数据定位，归属内容和范围，为数据开放共享、交易流通和权益分配提供法律依据。按照数据权力归属确定可流通数据的范围和流通规则，确定数据权益在数据所有者、开发者和使用者之间的合理分配，防止部分市场主体凭借技术优势独占数据收益，加大数据垄断的治理能力。有效制止利用数据与相关技术优势开展不正当竞争，进行大数据杀熟、侵犯用户选择权的行为，有关部门有权访问、使用由市场主体产生，加工的具有社会公共属性的相关数据。 第五，加强数据安全与保护。加大个人信息保护执法力度，超范围使用客户信息，严厉打击非法贩卖客户信息行为，清理金融业务中的不合规客户信息授权条款，保障金融消费者的知情权和选择权。坚持维护数据安全和促进数据开发利用并重，平衡好数据流转与信息保护的关系，加强金融机构的信息系统、基础设施和灾备体系建设，严格落实网络设施的安全要求，尽可能消除数据泄露的各种隐患。 最后，中国作为金融科技发展、金融数字化、金融转型发展较快的国家，在这些领域我们有很多话语权、发言权和影响力。下一步，在推进数据的国际跨境流动，加强数据治理的国际合作和数据治理的全球化过程中，中国应该更加积极主动，特别是对金融数据这个全球治理的话语权，应该增强我们的分量，有我们的方案，同时对国际治理规则的制定和实施能够发挥我们应有的影响力。 最后，祝论坛成功，也祝我们在金融科技数字化过程中健康发展，谢谢大家！ （未经嘉宾本人确认）
如数据造假，其产生的不良后果才是监管的重点，若能从后果端入手监管或会更容易。比如直播带货数据注水现象，只要保证最终的选择权在消费者手中，从监管的角度破除消费者维权障碍即可。 主播辛巴直播间销售“燕窝变糖水”事件持续发酵。12月11日晚，央视二套财经频道报道辛巴因燕窝事件被广州白云区市场监管部门立案调查。律师认为，如主播是为其他商家产品宣传，扮演的是广告发布者的角色，对宣传推广的产品需要履行基本的审核义务。如果产品出现质量问题，主播需要承担相应法律责任。 随着电商行业的兴起，互联网带货的形式走入千家万户。近来，直播“翻车”事件频频被报道，被曝光，可见对于网络的监管仍需要加强。 数字信息时代，消费者通过网络就能得到关于商品更多的信息，但行为经济学理论表明，消费者更愿意寻找简单明了的指标来作为行动指示。主播人气、明星带货、点赞、人气、转发就是这样的指标，降低消费者的购物选择困难程度，有利于整个商品交易。 但近期频现的直播带货“翻车”事件，很可能使得消费者对于新兴直播带货产生不信任感。任由其长期发展，会冲击现有直播信用体系，使市场萎缩。 与其等待泡沫破灭后的一地鸡毛，不如先从挤水分开始。当前，直播相关的监管措施并不是最有效的，现有的监管更强调对造假的监管，打击数据造假的灰色产业链。但实际操作中，由于发现假数据的难度大，惩罚标准界定困难，这样的监管既浪费行政资源，又没能很好发挥作用。因此，监管方应该联合平台，同时利用市场自身的机制对造假事件进行处理。 当前，不少平台上公然有数据造假的买卖信息，利用“灰产”盈利。在现阶段治理并不严格的情况下，从平台的成本收益来讲，支持这类数据造假买卖是其维持市场竞争力的无奈之举。一旦严治理的措施出台，平台禁止相应的行为后，能 有利于收益增长，平台才有动力去禁止。 从经济学角度来讲，个人更主张靠市场机制来约束直播造假行为，通过更改监管思路来倒逼市场改革。 如数据造假，其产生的不良后果才是监管的重点，若能从后果端入手监管或会更容易。比如直播带货数据注水现象，只要保证最终的选择权在消费者手中，从监管的角度破除消费者维权障碍即可。 再以前段时间被点名的“直播带货不能退”事件为例，监管应把更多精力用于保障消费者合法权益，避免让商家将成本转移至消费者，由此倒逼商家自身作出改变。 当然，单纯靠规则倒逼市场改变，这个过程会很缓慢，同时有很多不确定性，将会导致直播电商市场萎缩，因此对直播带货立法立规也是非常有必要的。 严查、严惩自然是监管最有效的办法。直播造假等事件屡禁不止，主要原因还是在于违法成本太低，一方面是侦破率低，另一方面是惩罚低，两相结合导致违法成本过低。为此，监管对违法者惩治的同时，还应加强对消费者的维权赔偿，提高消费者维权意识和收益，通过三方联合，使用引导+倒逼的方式去整治这类违规事件。 本文来源于：《时代周报》
1. 背景国家又让支持小微企业融资了。6月1日，央行等5部委联合发布《关于加大小微企业信用贷款支持力度的通知》，和以往不同的是，这次央行将购买符合条件的地方法人银行新发放的普惠小微信用贷款。央行会同财政部使用4000亿元再贷款专用额度，通过创新货币政策工具购买2020年3月1日至12月31日期间新发放普惠小微信用贷款的40%。好处显而易见：①降低实体融资水平；②提升普惠金融贷款收益率。2. 做小微？非不愿，实不能！笔者认为多年来，中小银行不愿意2B做小微企业融资，主要原因有2：1）收益率低小微企业利润率低，中小银行资金成本高，给小微企业融资首先不赚钱，有违商业本质，所以做高收益的C端消费贷是中小银行的必选。2） 风险高，技术不成熟我国小微企业平均生命周期只有2.7年，给小微企业融资风险需要考虑太多方面，了解一个小微企业的技术手段不足够。3. 中小银行2B金融的3个方向中小银行做2B金融，时间由远及近大概可以分为3个方向：1）区域或特定市场小微企业实地核实当年民生银行、平安银行搞小微企业，做些批发市场类的小商户贷款是这个模式。还是传统下线尽调的思路。风险评估依托：企业信用报告、银行流水等。2）依托供应链上的核心企业做供应链金融供应链金融是这几年特别火的个概念，所谓1+N模式，主要是依托核心企业的付款信用，做上游供应商的保理业务。如果核心企业配合，可以通过线上确权的模式，进而衍生出来“X信、X单”等电子支付凭证为代表的多级流转这种概念。风险评估依托：核心企业数据和信用。3）依据数据做数据信贷用税务数据、发票数据等可替代数据做纯信用贷款是目前最“时髦”的2B金融，线上化程度最高，依托互联网流量，而且需要基于数据的风险建模等特点鲜明。各个银行也纷纷推出了税金贷、发票贷等产品。但中小银行由于网点、人员、开户条件的限制，往往采用放款给C端企业主或它行打款到B端账户的纯线上模式。而大行有的还要求用户线下网点开户，把这种产品做得不伦不类。再呼吁一下，容许对公电子账户的开立政策对2B金融的发展至关重要，是技术层面的基础，监管让银行支持小微企业融资，这方面的政策支持还是很必要的。4. 中小银行2B金融方向怎么选？笔者认为，央行购买小微企业信用贷款40%的政策解决了中小银行做小微的“收益问题”；如果容许对公电子账户，则解决了中小银行做小微的“技术问题”，有了这些真正的支持，中小银行才会从战略层面认真考虑支持实体经济小微企业融资，而不是现在用房抵贷来“充指标”。那么，中小银行2B金融方向在哪里呢？1）靠企业信用报告的线下尽调模式中小银行做这种模式，基本已经被市场淘汰了。没有人，没有分支机构，没法开户，小微企业信用报告也没啥内容。2）依托核心企业的供应链金融模式虽然这个模式业内还在红红火火的讨论，但笔者的认为，这并不是中小银行的“菜”。中小银行鉴于区域局限性、风控人员多是传统对公授信的思路，在无法实地深入了解的前提下，能看的上的核心企业，估计都是国内响当当的“龙头”，可这些“龙头”们哪个不是金控平台搞起来，自己产业链的的核心资产（应付账款），怎可能给外部银行“用我的信用挣我的钱”，肯定是自己“再挣一次供应商的利润呀”。即使为了关系银行搞一点，也是有良好关系的“大行”，中小银行们，不好意思，你们的资金价格太高了。3）可替代数据建模的模式笔者认为，这才是中小银行2B金融的未来之路。虽然要建系统，要招建模的团队，但这些起码是中小银行自己可控的。目前业内税务数据、发票数据都已经得到了国家，以及行业认可，形成了一套风险可控的模式。微众信科、航信等第三方机构的类标准化技术输出的业务已经成熟，而且像华夏邓白氏之类专门做企业征信的机构，还在不断研究类似“企业付款及时性季度指数”的其它可替代数据及模型，未来市场可期。5.小结：一句话，中小银行应该做些“脏活、累活、技术活”大力发展2B金融，《商业银行互联网贷款管理暂行办法》已经下发，消费金融领域大行们已经带着低成本的资金纷纷杀入了。在消金基础上，靠着助贷“躺着挣钱”的时代已经过去，转型2B金融，选对未来模式才是正道，欢迎大家文内留言讨论
见微知著，一叶知秋现金流数据作为财务数据中的一环，是一座“金矿”，牵一发可动全身，能够折射出整个企业的真实经营全貌。在近日举行的第四届中国供应链金融年会上，见知数据联合创始人兼CFO王晓青分享了有关“现金流尽调：供应链金融创新实践”的主题演讲。王晓青表示，现金流是一座“金矿”，不仅是企业“有没有钱，如何还钱”的直接载体，更蕴藏了真实精准的经营信息，连接着合同，订单，发票，应收应付等全方位数据。因此，现金流数据对于企业经营管理和机构风险控制都有着不可忽视的作用和价值。01供应链金融要看现金流王晓青表示，通常企业的财务报表可能记错一笔帐，但是不会打错一笔钱。所以，企业的经营行为都会在资金进出中体现，现金流也决定了企业的还款能力。现在行业热议的ABS，无论是基于应收账款或是其他依据，最终还是由底层资产未来的现金流决定。近年来，供应链金融的线上化和科技化程度高速提升，而现金流数据也随着银行越来越开放，变得更加容易获得。过去网银仅可以查看三到六个月的流水数据，而2019年开始，已经可以便捷的查询对公一到三年，对私三到五年的数据。深层次来看，对整个供应链金融而言，现金流数据本身蕴藏着极大价值。为什么供应链金融一定要关注现金流？供应链金融重心在于核心企业确权。但是如果供应链金融仅依托核心企业，业务瓶颈明显，那么我们的未来业务发展在哪里？一方面可以找更多核心企业，另一方面可以在现有客户里挖掘更多的需求。02现金流撬动业务、降低风险我们这时就会发现，现金流可以帮助大家撬动更大的业务、降低更多的风险。如果，供应链金融的思维仅仅是基于应收核心企业确权。那么获取开发新客户将成为难解的瓶颈，毕竟核心企业有限。一个新视角是，供应链上的存量客户仍有很多潜在业务可以通过现金流数据进行充分开发，实现“供应链金融+”。第一，现金流，撬动业务拓展既然已经通过业务和商务获取并了解到了客户及其行业上下游，“供应链金融+”应该通过核心企业以及其供应商的现金流数据，利用信用和数据结合产生的价值撬动开展更多的业务，更好的服务到客户的各方面需求。而且除了已建立业务的企业，现金流数据天然包含着企业上下游实际交易信息，能为业务拓展提供非常优质的线索。第二，现金流，助力规避风险现金流数据还可以帮助机构规避风险。比如客户的回款周期是否真如其所称？需要现金流作为外部凭证佐证。此外，如果实控人的经营管理是混乱的，比如存在长期挪用资金的情况，仅凭供应链信息是否足够规避风险？在未来，让现金流成为业务杠杆，进可通过企业现金流数据在确权的核心企业应收之外拓展业务和市场，退可更全面的掌握企业实际经营情况，控制风险。王晓青表示，见知数据为行业领先的金融机构提供银行流水尽调分析工具，通过现金流数据回归商业分析本质，让金融机构对客户的经营情况一目了然，清晰看到企业能承受起多少贷款融资业务。03如何使用好现金流数据？王晓青分析道，只要金融机构在看现金流，就会面临无法逾越的四个障碍：第一，如何把不同的银行流水的数据合并？各银行数据格式不同, 大量数据依靠人工手动合并汇总。第二，如何把对企业的银行流水数据做统一分析？如何鉴别数据缺失、被删改的情况？第三，如何判断关联交易？越来越多的企业通过关联方往来来刷流水。怎样从浩如烟海的大量流水交易中，掌握真实现金流？第四，如何判断企业的经营性现金流？企业还有内部转账，贷款理财等多种交易，如何高效快速的掌握企业的经营性现金流？01全流水识别见知数据是中国唯一一家支持国内4600+家银行和海外5000+家银行全流水识别的金融科技公司，可以实现多银行流水数据一键上传，自动汇总分析。02判断数据真假见知数据流水尽调系统还能判断数据真假，通过校验余额连续性，利息，数据分布等方式验证数据真实性和完整性，确保数据分析的基础干净可靠。03发现关联方与可疑交易系统接入了实时工商信息，发现关联方并自动统计关联交易，还可以通过交易频率与规律发现疑似关联方，并通过多种规则识别可疑交易。04沉淀交易数据资产我们更大的价值还在于沉淀交易数据资产。以往流水数据分散在各个项目的格式不同的流水文件中，见知数据将流水交易数据建立统一标准化的基础，后续不管是同项目的投后管理，还是同行业其它项目放款时进行数据对比和指标分析都会很容易。长此以往，也会沉淀交易数据驱动的行业分析指标，帮助未来项目的处理分析变得更精准。04见知数据流水尽调系统见知数据流水尽调系统能节省99%的流水处理时间，让原来需要一到两天甚至一周的流水处理时间缩短到只需要一到两分钟，还能自动判断数据真假完整性，发现关联方和可疑交易，看到客户的真实经营情况，帮助机构拓展业务，控制风险，沉淀统一标准的数据资产。目前，见知数据已经处理20万亿金额的流水、5000多家企业和100万家平台的交易对手方的海量交易数据。在融资租赁行业，有一大半是见知数据的客户，包括行业前五。会计师事务所前十有八家是见知数据的客户，四大当中有两家客户。此外，见知数据还帮助券商投行进行IPO流水核查, 风险投资和私募股权等投资机构进行项目流水尽调。目前已服务近百家融资租赁，商业保理，商业银行，会计师事务所，券商投行，VC/PE等各类专业机构。最后，关于“做这件事本身最有意义的是什么”，王晓青透露，“团队和技术方面的优势还在其次，最关键在于见知数据有一群对未来好奇，勇于探索的客户，愿意和见知数据一起用科技解放双手，见微知著，探索未来。”
外资机构增持中国债券的步伐不停歇，并且托管量大幅增长。根据中央结算公司最新公布的债券托管量（按投资者）数据，11月份境外机构债券托管面额为27663.36亿元，同比上涨47.88%，相较上年末上涨47.38%。这是境外机构投资者连续第24个月增持中国债券。 还有一组值得关注的数据，则来自于中国外汇交易中心发布的11月银行间债券市场境外业务运行情况。数据显示，截至2020年11月底，以法人为统计口径，467家境外机构投资者通过结算代理模式入市，11月新增7家；612家境外机构投资者通过债券通模式入市，11月新增16家。 为何境外机构投资者如此热衷对中国债券的“买买买”？笔者认为，一方面是基于我国金融开放不断推进，中国债券市场逐渐得到国际市场投资者的认可，吸引力不断增强。 这与债券通的推出密不可分。2017年7月份，债券通中的“北向通”上线试运行，为境外机构投资者投资中国债券提供了新的通道。 债券通公司日前发布的债券通运行报告显示，11月份，债券通交易活跃，共计成交5895笔，总成交4850亿元，创单月总成交历史新高。截至11月底，债券通入市的境外机构投资者数量达2307家，当月新增投资者68家，全球排名前100的资产管理公司中已有75家完成备案入市。 另一方面，显示出境外机构投资者对于中国经济长期向好有信心。 信心来自哪里？笔者认为最重要的是中国经济继续稳定恢复，复苏动力强劲。这同样从一些数据中可见一斑。比如，国家统计局最新发布的11月份制造业采购经理人指数，从10月份的51.4升至52.1，创下自2017年9月份以来的最高水平。另外，非制造业商务活动指数和综合PMI产出指数分别为56.4%和55.7%，均位于年内高点，并且是连续9个月高于临界点。 上述三个数据表明，我国制造业恢复性增长有所加快，非制造业延续稳中向好的恢复态势，企业生产经营活动持续加快。窥一斑而知全豹，透过这三个数据，折射出的是我国经济发展内生动力的不断增强，是对我国经济有巨大发展潜力和强大韧性的肯定。而综合各种因素，不管是从生产端和需求端，还是从整个市场表现出来的信心和活力等方面来看，我们是有基础、有条件、有信心保持经济持续稳定恢复、实现预期目标的。 中国经济的强劲复苏，也向世界传递了满满的正能量：多家国际权威机构表达出对中国经济的看好。就像经济合作与发展组织（OECD）在12月1日发布的最新一期世界经济展望报告中所言，中国仍将是2020年唯一实现正增长的世界主要经济体。到明年年底，世界经济有望恢复到新冠肺炎疫情暴发前的水平，预计中国对2021年世界经济增长的贡献将超过1/3。 可以说，从全球来看，中国经济增长是振奋人心的。尽管如此，我们依然不能掉以轻心，要看到目前国际环境仍然复杂严峻，不稳定性不确定性较多；国内疫情外防输入、内防反弹的压力不小，经济仍处在恢复进程中，一些行业和企业还比较困难，巩固经济持续发展的基础还需努力。 接下去，我国11月份的一系列宏观经济数据就要出炉，可以预期的是，这些数据并不会太差。因为透过一系列先行指标，以及境外机构投资者连续24个月对中国债券“买买买”这一现象，已经显露出我国经济具有韧性，复苏动力强劲。
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