大数据和人工智能「撬动」保险数字化，从养老保险和财产保险的角度看过去，路径或许大不相同。近日，在上海举行的外滩大会上，长江养老保险股份有限公司总经理徐勇和中国大地财产保险股份有限公司总裁陈勇就各自讲述了不同保险赛道中的技术应用之道。徐勇表示，大数据在养老金资产管理中的应用实践，主要集中在受托资产配置、投研资讯研究、投资经理画像等场景，对数字化建设的探索使得委托人和投资经理的定位都更加清晰。陈勇则分享了大数据和AI在保险定价、风控、营销服务、理赔等重点环节的优化细节，例如在技术加持下，进行网络退运险等产品创新。以下为徐勇和陈勇的全场演讲，雷锋网AI金融评论做了不改变原意的编辑如下：徐勇：三大场景智能化，打破养老金资管困局首先介绍一下长江养老：我们是中国太保集团旗下的养老金公司，2007年5月份成立，由11家央企和上海地方国资共同发起设立，定位是专注养老金保险主业，聚焦长期资金管理，服务三支柱的社会保障体系。目前已涵盖政府养老金、单位养老金、个人养老金三大领域，拥有养老金管理领域全牌照。截至2020年7月，其管理资产规模已突破1万亿。长江养老目前拟定了1+2+3+N的战略，以客户为中心，通过数据和留存两轮驱动，建设面向客户、合作伙伴和员工的数字化终端，并打造受托、投研、风控、运营等多方面的数字化能力。近年来，我们结合业务场景在大数据、人工智能、区块链等技术应用方面不断探索和创新，涵盖了智能支配、智能投研、智能风控、精准营销、智能客户等场景，加快生成以数字化科技驱动为主的养老金管理模式发展的新模式，助推养老资产管理能够实现高质量的持续健康发展。2020年，我们持续推进进一步加强数字化科技对业务的赋能，重点是在受托资产配置、投研资讯研究、投资经理画像和绩效考核等领域来进一步加大探索和运用，建设了智能受托、智能投研、智能绩效管理多个平台。这次我们也来分享在长江养老探索数字化建设的过程中，具体的三个应用场景。场景一：智能受托的资产配置这个应用有它特殊的背景，因为年金基金是我们国家社会养老保障体系重要组成部分，在这个管理模式当中，作为受托人的我们，处在核心的管理位置，承担了为受托人实现基金安全运营和保值增值的重大责任。但现阶段，国内养老金资管行业普遍存在一些痛点：委托人对自己的管理目标其实不清晰，或者说他难以用量化手段来进行清晰描述。比如受托人对委托人的风险，收益的特征怎么样加以量化，更清晰地来运用到管理工作上去。又比如不同的委托人，资产配置需求应该是多样化，过去的方法和手段面对现在的委托人，个性化需求不断增强和丰富的前景下，很难匹配；投保人的风格也比较难量化和精准识别——管理投保人也是我们受托人的工作责任之一。同时，国内养老金资管行业规模快速增长，专业化管理要求和科技发展，这三种驱动因素相互叠加成一种巨大发展的推动力量。在行业高速发展的背景下，如何解决这样一些痛点，客观上成为行业关注焦点。为此，我们结合自身受托业务的场景，探索将大数据和人工智能技术引入资产配置领域，通过人工智能的模型构建，大数据的回撤和专家经验相结合的方法，在第一期的研发当中成功验证了新型支配模型的有效性。整体风险收益的特征表现良好，证明我们可以通过大数据和算法模型精准的量化和匹配委托人的资产配置需求，并结合市场数据进行动态调整，已经获得一定的超额投资收益。场景二：智能投研我们知道，资本市场瞬息万变，投资者需要通过对各类新闻海量信息进行收集、处理和分析，预测未来市场的走向，做出投资决策，因此咨询信息对投资者风控有至关重要的价值，包括辅助投资者快速捕捉热点事件和甄别投资机会，准确洞察企业关联关系，及时获取风险预警等多方面的体现。但是在信息大爆炸的时代，咨询数据的价值提取客观上存在诸多的难点，比如数据来源分析，需要我们通过大量的时间和精力和资源去收集浏览和查询。其次，信息数据反映的事件往往是缺乏分类，重要的事件信息经常被淹没在信息海洋当中，错看、漏看可能会导致我们不能够及时识别风险，出现踩雷。第三，全网数据量巨大，缺乏对信息整体概览，使我们很难有效识别资产风险的分布状况。第四，多个信息背后往往存在事件关联，在信息智能化整个水平不够高的水平，往往凭投资者的经验去识别不同事件背后的关联性，会难以发现潜在的企业关联的风险。我们结合大数据和人工智能技术给出了智能投研的解决方案，主要包括四个方面：第一，我们建设了数据分析和训练平台，通过人工智能的算法可以对揭露的信息进行识别，快速筛选投资机会和风险信息。第二，把内部和外部海量资讯数据接入这个平台，通过这个平台可以对各类数据做全天候24小时的监控，通过分类去从过滤，得到我们所关注的高价值信息。第三，长江养老将以上的数据和算法平台与我们的投资与分工的业务系统进行整合，结合场景可视化来展现全网整体的资讯情况，辅助投资人员通过全局视野实现投资热点整体的掌控。在整个系统建设过程当中通过大数据的处理建立企业知识图谱，知识风险穿透发现潜在的企业关联信息。这张图就是我们整体的平台架构，从下而上包括了数据层、技术服务层和咨询应用层，整个架构融合了大数据、人工智能、自然语言处理和知识图谱等多个技术，并和长江养老具体的投研风控的业务场景来紧密结合。基于这样一个平台，我们构建了金融大数据平台来全面采集海量数据，实现资讯自动精准分类，并可视化展现各类投资热点，助力公司的投研风控团队，全面准确快捷获取资讯信息，甄别投资机会和识别风险事件。整体上，我们感觉依靠AI加数据的科技驱动，确实有效提升了科研的风控能力。场景三：投资经理的画像作为一家养老金资管公司，在当前市场态势下，我们一直思考一个问题：如何沉淀和固化优秀投资经理的能力。这也是行业面临的普遍性的挑战。我们认为对优秀投资经理的能力固化和沉淀，包括了如何评估投资经理的投研和风控能力，包括如何洞察投资经理的投资风格，包括如何对不同投资经理进行绩效考核和排名。这些问题也是养老金投资机构遇到的难题，很长时间没有有效的手段去加以解决。我们的管理方案，是对投资经理既往数据进行挖掘和分析的绩效评估量化，根据对投资经理历史数据，包括对管理规模7天收益基准持仓的分析计算，从多个方面描述投资经理特点。例如投资风格偏好，也可能是大盘加持，也可能是中盘，也可能小盘成长，行业的配置也可能白酒、家电、TMT军工等各方面，当然也有个股选择以及择时能力、风控能力和历史业绩这样一些因素。通过多维度对投资经理的标签化，较为客观准确的来刻画投资经理的个人经验、投资能力和历史业绩。整体上通过对海量投资数据的采集、处理和分析运用，实现对投资经理历史业绩的归因和投资风格的洞察，帮助公司精准有效筛选投资经理以及匹配管理的产品，并进行多维度的绩效考核排名，实现体系化和规模化的投资管理能力的提升。我们也发现，当投资绩效系统2.0版本上线以后，不管是公司经营管理的分管投研的领导，还是投资部，包括所有投资经理都非常频繁使用。客观上投资经理有自己的价值和风格，但是他有时候其实也未必自己能够很准确把握和描述来表达他自己的偏好，所以他借助这样一个系统其实也很大帮助他自己更好的来规划归因、总结和提升自己的投资问题，同时来丰富和优化自己的投资风格。陈勇：产品+营销+流程+理赔的大数据创新应用数字经济时代的变化正在重塑我们的保险行业，我们认为主要有以下四个方面：以客户为中心，线上化的迁移，数字化的驱动，智能化的经营。新的趋势将以客户为中心逐步在打造线上化、数字化和智能化，通过科技驱动经营。在新形势下，新挑战下，中国大地保险数字化应用主要聚焦在以下四个方面：产品端，利用大数据进行产品的智能的设计，精准的定价以及风控。营销端，主要是基于客户大数据客户画像，实现智能销售与服务。应用端，利用人工智能等科技提升公司的应用效率。理赔端，理赔端是通过智能理赔提升客户体验和欺诈风险的识别能力。产品智能方面的数字化应用通过大数据进行产品创新，我们有三架马车并驾齐驱：第一，与多家保险公司广泛合作，借助相关领域的专业优势，研发我们的创新产品。第二，通过大数据分析建模，实现精准的定价。第三，引入各类的风险溯及，比如说像银行征信，健康医疗、社保互联网金融等多类溯及进行智能化的风控。网络退运险，是我们典型的大数据创新产品。2019年公司承保网络退运数订单数达到13亿笔，日承保的峰值超过1亿笔。这得益于三大能力：第一，通过大数据来记录和处理客户、商家、帐户终端设备退货物流，覆盖业务全生命周期海量溯及轨迹，实现了承保、理赔全流程的线上化的管控。第二，通过机器学习，不断完善C端客户的用户画像，实现了千人千面的定价；同时对B端客户，建立了商家逆选择的风险模型，实现B端产品动态化的调节定价。第三，建立自动核保核赔引擎，异常客户的名单库，高风险客群等智能风险的模型，实现全方位的智能风控。营销智能方面的数字化应用通过大数据分析，我们最大限度的来满足客户的需求，通过客户画像、客户的偏好、客户的行为分析以及价值贡献实现客户需求的精准推送。在客户洞察方面，我们建立了客户画像平台，基于一千家客户的特征，构建了200个以上的标签，分析客户支撑我们的销售承保理赔等多项服务。从实践来看，精准的客户画像能够有效提升销售能力，为存量车险客户实现1+N多产品的交叉销售。我们通过大数据构建了精准的推荐模型取得了良好的效果，例如通过车+财、车+人、车+X等在存量客户中挖掘出具有高需求的人群，并进行精准的投放，这个销售成功率和短线恢复率分别提升了60%和20%。在客户服务方面，大数据建模能够支持精准的服务，提升客户的黏性，识别客户的服务偏好内容，互动偏好的时间，进行精准投放，客户的活跃力平均提高了20%。智能运营方面的数字化应用近两年我们不断的扩大RPA技术在业务流程中的应用，实现业务流程自动化和智能化，主要是这三个场景：车险查询检索等前端；理赔对帐等财务共享中心；薪资审核发放等人力资源。目前我们上线的机器人有30个，处理了97个流程，每月节约了人力超越了5千个小时，通过机器人大量减少了我们人力的投入。机器人也广泛用于多个业务场景，比如客户咨询，通过机器人为客户咨询提供的服务累计超过400万次。通过机器人的运用弥补人力不足，客户服务也实现了标准化，提升了客户的体验感。我们还搭建了图像智能中台，通过技术赋能业务的发展，比如说引入了OCR技术，提高了录单的效率，录单的时间现在缩短到2秒，利用图像识别技术也减少了我们在人工分类以及检查的工作量。采用人脸识别和生命技术，解决了客户的身份认证等等问题。智慧理赔方面的数字化应用通过对理赔数据的监控，利用各种模型工具智能化实施，进行自动预警，业务干预，提供业务协调、调度、归因分析进行业务决策和指挥。我们搭建了基于客户画像的智慧理赔系统，支持客户自主理赔，首先应用大数据、人工智能等技术对案件进行智能的分类，提升了对低风险的小额案件可以实现一件报案，一件索赔，一件视频，一件理赔。理赔手续也随之简化，从报案到拿到赔款的全流程可以缩短至25分钟，做到让数据多跑路，让客户少跑路、不跑路。大数据的应用也有助于提升理赔端，特别是智能反欺诈的能力，我们做了诸多探索，也取得了一定的成效。首先自建了人伤的数据库，整合了车险和意健险（人身意外伤害险和健康险的综合）的人伤信息，含十大智库，数据覆盖面达到85%以上。其次，构建了基于神经网络的反欺诈系统，对模型高评分的案件进行实时的风险提醒，欺诈案件有效检出率超过20%。另外，利用社交网络关联的技术，我们自建了SNA反欺诈模型，进行团伙欺诈风险的识别，到目前为止所识别欺诈团伙累计超过300个。大数据的保险应用，未来还有很多场景有待于继续挖掘、细化和升级，像是基于客群的细分，产品的升级，基于客户个人的需求精准服务，基于客户销售人员的精准画像，对传统渠道的赋能。（雷锋网）
土地、劳动力、资本、技术之后的第五种生产要素是什么？数据。数据的安全有序有效流动问题，学术界和业界“解法”众多，要让技术理论真正进入到应用落地的进程绝非易事。为此，雷锋网《AI金融评论》率先推出了《金融联邦学习公开课》系列，并与HKSAIR（香港人工智能与机器人学会）联手打造了《AI金融-隐私计算与联邦学习》系列公开课，十余位国内联邦学习与隐私计算顶尖专家做客线上讲堂，就相关研究热点与商业应用展开最前沿的分享和讨论。近期，《AI金融评论》邀请到了华控清交CEO张旭东做客雷锋网公开课，谈谈他眼中的数据隐私保护技术，以及华控清交一系列工程化研究的探索和实践。以下为张旭东公开课全文，AI金融评论做了不改变原意的编辑：数据的现实生态数据是数字经济的关键生产要素。从农业社会到工业社会再到信息时代，直到我们现在开始进入数字经济时代，每个社会发展阶段都有一种生产要素是最重要的和最难替代的。目前党和国家对数据要素化的认识程度在不断加深，从2014年开始，习主席谈到信息日益成为重要的生产要素，到去年四中全会，包括在今年的6月1号，国务院关于海南自由贸易港建设的总体方案中，都提到了数据要素化，数据要流通、挖掘价值。数字经济时代，数据是在人类生活和生产过程中，对自然资源和社会资源在分配和使用上进行优化的决策依据。首先，我们来看看作为生产要素的数据，为什么要交易流通？第一，生产要素的价格，是它参与社会化大分工的分配依据。国家讲得很清楚，要健全数据等生产要素，由市场评价贡献、按贡献决定报酬的机制，其中就提到了市场化的定价。价格是报酬的决定因素，数据作为生产化要素的报酬，那么如何形成定价呢？这就需要流通，需要由市场来进行，需要由供需来决定。我们用一个模型算出来这个数据值多少钱，是不是它的价格？不是，因为没有通过市场供需关系的检验，所以，数据的价格由市场决定，由市场供需决定，使数据成为生产要素的关键需要由市场供需决定，就需要流通。那么，既然数据作为生产要素需要交易流通并进行定价，为什么现在为止还没有大规模的数据流通，没有大规模的数据要素市场？难在哪里？缺什么？数据成为生产要素的难点和解题之道从数据特性来看，数据是一个很特殊的生产要素，其特征是复制成本极低，复制速度奇快，传播速度也极快。数据一旦被看见，包括被人看见或者被机器看见，都可以被复制，而且是可以被无限制地复制。在简单的经典经济学理论上，供需要有两根曲线相交，才能形成价格。明文数据的特点，使得它的供应和需求都是无限的，供应和需求两根线无法形成一个焦点，很难通过市场供需进行定价，并形成大规模的市场交易流通。再者，数据还存在一些群体性和公众性的泄露或滥用的问题，这些可能会影响整个群体甚至国家的利益。如果出了事，谁负责？获得利益后，该怎么处理？权利应该怎么主张？原始数据、二手数据、再生数据等，不同方又有什么样不同的权益和责任？这么多问题，目前要把它整盘解决，还需要很长的时间、需要实践和探索。我认为没有一个完美的答案——会有很多取舍，关键是取什么？舍什么？从数据价值来看，我们可以把它分为信息价值和计算价值。以波粒二象性打个比喻——数据有可以被展示或者被看见的具体信息，而另外一方面，数据虽然看不见，但是可以被用于计算得出结果，这就类似量子力学中的粒子和波。粒子是有形的，波是无形的，但是他们同样传播能量。在目前大数据和人工智能的时代，我们也把数据比作新的能量——数据能，而数据的主要价值越来越多的体现在它的计算价值。那么，数据交易流通的前提和形态是什么？因为明文数据的特征和特性，无法进行大规模的交易和流通。所以必须把数据的具体信息和计算价值分开，把数据作为变成可用不可见，避免被看见后造成无限供应和无限使用。计算价值怎么办？能不能对数据的计算价值进行限制，只有规定数据的价值，才能对数据的使用权进行定性、定量，形成有限的供应和需求，才能让这两根线竖起来形成焦点，同时避免、防止数据被滥用，厘清数据的责、权、利。如何能够做到以上两点，通过市场供需进行定价和大规模流通的是什么？既不是数据本身，也不是明文数据，而是数据的特定使用权。目前，大家谈到数据时，就会谈到数据确权和交易流通。这儿先抛出一个观点，就是：过早、过严、过窄地定义和规定数据的所有权，在法律上可能会制约数据产业和数据生态的发展。目前，要通过实践积累、摸索经验，反复的试验，才能够把这件事做好。数据确权的难处，只能点到为止。交易和流通需要生态，其中更重要的是，需要数据和资本的结合，才能使数据的交易流通、要素化大规模发展。现在，数据还不是法律和金融意义上的资产。“可用不可见”加上规定用途和规定用量，可以实现数据的归属权、使用权、收益权和处置权的分立，为数据真正成为资产，成为生产要素奠定技术基础。最后使它变成法律和金融意义上的资产的，不是技术，而是法律法规对其进行保障。在目前数据确权相关法律法规还不健全的情况下，是不是可以进行尝试，使数据交易流通？可能性是有的。也只有这么做才能反过来为数据的确权真正提供有益的实践和探索。怎么做？利用数据的可用不可见和规定用途、用量的技术手段，把它的使用权和受益权抽取出来。只针对使用权和受益权，在目前这个阶段，已经足够让数据进行先期的交易和流通，为后期的进一步的数据确权积累经验。 怎么才能做到可用不可见，又如何规定数据的用途用量？隐私计算如何打破数据壁垒，构建社会化数据闭环数据可用不可见的基础理论叫多方安全计算理论（MPC——multi party competition），由姚期智先生提出。安全是前提，没有安全就没有多方。他通过两篇论文，提出了百万富翁问题：两个百万富翁碰到后，相互都不愿意告诉对方有多少钱，也没有一个可信第三方，怎么把这个比较做出来？姚期智先生在86年从数学上证明，凡是可以在明文上进行的技术，都可以在密文上进行计算，而且得出同样的结果。现在多方安全计算成了密码学的一个重要分支。多方安全计算理论属于密码学范畴，是经过严密的数学论证的，它的安全假设是不信任硬件，不信任人。在明文计算体制当中，数据存储的加密技术、安全技术已经很发达，就像洋葱，里边有个宝贝，一层一层包起来，装进保险箱，再装进地下室，然后把钥匙全拿走。在这种情况下，唯独在它进入芯片进行计算之前，必须解码、解密成明文，才能编译成指令集，输入计算机进行计算，得出的是明文的结果，然后赶紧再包藏起来，进行传输。而在它解密成明文进行编译、计算的时候，从理论上和实践上都是不安全的——它要么要相信硬件，要么相信软件，要么相信人。多方安全计算理论，可以使数据在密文上直接进行计算，所以它可以不相信硬件，可以不相信软件。举个不一定恰当的例子，就好像去澡堂洗澡，在明文范畴内，你穿着衣服，从头到脚全副武装进去洗澡，很安全，不知道你是谁，但是到了澡堂之前，你必须裸露后才能洗澡，洗完后赶紧用毛巾擦干，恢复原状。但是，在澡堂子里洗的过程安全吗？澡堂子是谁造的？谁管的？你能相信硬件，相信软件没有后门，相信管理这些硬件软件的人吗？所以，多方安全计算做的就是穿着衣服洗澡，当然耗费大一点，水要用的很多，但洗完了以后出来还是完全盖住的。在这个理论刚提出的八十年代，算力耗费之多，使得它只是在理论上成立，如今分布式计算、通讯科技的发展，则使它具备初步的实用性。华控清交实现了基于多方安全计算，把多种基于明文的隐私计算技术（比如数据脱敏、差分隐私，联邦学习、可信计算等等）融合在一起形成的隐私计算解决方案，解决的是计算的准确性、保密性和计算效率之间的优化等关键问题。那么，怎么从理论到实践，做到让数据可用不可见？华控清交的数据要素化探索和实践我们把加法、乘法和比较通过密码学原理，从根本上用密文的形式替代了明文，重新把通用函数和机器学习深度学习的工具密文化，可以像在明文上编程一样，做到可用不可见的底层逻辑。同时，我们还综合应用了基于明文的隐私计算技术，实现了明文和密文的混合计算，在不同的场景下可以完成隐私查询、联合建模等实际应用。如何实现的呢？拿电话来举例——人看不见，声音听得见，比喻可用不可见。我们的隐私计算服务就如同“交换机”，负责按照数据提供房和数据使用方之间的数据计算合约，调配算力执行隐私计算，并把计算结果给到合约指定的结果计算方。它是数据共享与流通的计算控制站和算力调配中心，是隐私保护计算和高效算力的结合体。数据接入节点就如同“电话机”，部署在数据端，把明文数据转换成计算因子或将密文计算结果解算成明文。而计算因子本身不承载任何可以“看见”的具体信息，是数据计算价值的载体。这些理论是通过密码学和数学严密论证的。那么，数据程控交换机可以连接多台电话机，叠加起来、组合起来的就是数据电网，就如同国家对数据要素进行监测管理和宏观调控的神经系统和基础设置，助力数据要素化。这种基于合约的隐私计算技术，能够有效打通社会化数据闭环，使数据真正成为生产要素。
十年前的高考语文题就是现在的中考语文题？52个国家重点贫困县孩子需要哪些课程？这些问题在作业帮10月15日发布的一份名为《学习的真相：全国K12学情大数据及学习洞察》的报告（以下简称报告）中都能找到答案。 作业帮执行总裁苏静对记者表示：“作业帮自成立以来，始终坚持以科技洞悉教育，不断挖掘大数据背后的全国学情，在海量数据收集的基础上，探索数据背后的学习规律和精准需求，并取得了一些成果。” 报告显示，不同等级城市学生使用在线教育平台时间多分布在“2年以上”“最近3个月”和“1-2年”这三个时间段中。其中，“2年以上”占比最高的为三四线城市和特大城市，分别为35%和34%左右，而“最近3个月”这一时间段中，占比最高的为其他等级城市，可见不管是特大城市还是三四线城市，学生使用在线教育平台的时间较长，且在不断发展新用户。 同时，根据使用时间总指数显示，三、四线城市排名最高，忠实用户占比最高，其次为二线城市、特大城市和非城市，但各等级城市之间相差不大。 此外，截至2020年10月1日，共有超过336万名来自52个国家级重点贫困县的中小学生在作业帮平台在线学习。数据显示，自2019年以来，这些地区的用户增长率远高于作业帮平均用户增长率，这说明贫困县的孩子对优质教育资源的强烈需求。 在中小学以及高中的学习中，学生们又会面临哪些问题？ 作业帮小学辅导教学部负责人林大伟表示：“作业帮小学团队通过比对教材要求和全国各地实际水平发现‘小学六年阅读量不低于145万字’‘小学三年级已经开始读文言文’‘考了100分并不代表真正具备数学思维’‘近十年来小学英语的难度提升了15倍’等，成为小学教学需要集中解决的痛点。” 刘杨是作业帮初中教研教学负责人，他表示，初中团队根据各地实际命题趋势、全国初中生大样本量考试数据得出“十年前的高考语文题就是现在的中考语文题”“初中数学不是难，而是太容易丢分了”等结论，对公司相关课程的研发提供了方向指引。 作业帮高中教研教学负责人文煦刚则称，“一线城市学生的高考英语成绩比三四线城市高出几十分”“大部分同学高一第一学期就听不懂物理”等教育资源不均衡及学生学情差异现象，会对高中分层、分科、分地域差异化教学带来一定的启发。 为了解决小初高三个学段的上述“痛点”，作业帮推出了“名师大招”直播课程体系，如高中“纵横语文”课程体系、初中“帮·物理”课程体系、小学数学“校内提升+思维训练”课程体系。 对此，作业帮执行总裁苏静表示：“希望用教育+科技的力量，以大数据+专业师资搭建的现代化教研体系，为在线教育发展、线上线下教育融合尽到一份力量。”
地铁刷脸通行、预约挂号在家就能看病、点餐过程随时查看每道美食的材料追溯信息、AI教育机器人协助老师进行课堂教学及课堂管理、审批登记智能“秒批”……在第三届数字中国建设成果展览会上，福州数字经济新产品遍地开花。 乘着“数字中国”建设的东风，20年来，福州市认真贯彻“数字福建”战略，大力发展数字经济，全力推动“数字福州”建设。数据显示，2019年，福州数字经济规模达3900亿元，增速在20%以上。数字经济呈现出快速发展、集聚发展的良好态势，正逐步成为福州高质量发展的重要支撑。 积极拥抱数字浪潮 福州市抓住信息化先机，积极拥抱数字浪潮，坚持一张蓝图绘到底，不断加强统一领导和统筹协调，从成立“数字福州”建设领导小组及其办公室、先后制定3份“数字福州”中长期发展规划强化制度体系建设到成立大数据发展管理委员会；从“一枝独秀”的福州软件园到“百花齐放”的数字经济产业；从最早的办事“跑多趟”到如今“一趟不用跑”“最多跑一趟”……“数字福州”建设蓬勃发展。 作为“数字福州”建设的急先锋，福州市鼓楼区于2001年5月被福建省政府确定为“数字福建”重点项目建设示范区。当时，鼓楼区内基础较好的7个小区成为信息化社区建设试点，试点小区于2001年底基本实现宽带网布线到户，初步构建了社区信息服务网络。由此，“数字鼓楼”、电子政务服务系统——“12345便民呼叫中心”等服务平台应运而生。 围绕“数字福州”建设，福州积极健全信息化建设发展机制，优化信息化建设布局，提升信息化基础设施建设水平，利用先进信息技术，不断创造电子政务建设新成果，加快推动经济发展、城市治理和社会生活方式转变。 通过制定“数字福州”中长期发展规划、出台数字经济发展相关政策、举行全市产业发展促进大会、连续举办三届数字中国建设峰会等，聚焦关键核心技术，突出创新成果展示，促进数字经济创新创业力量在福州落地。 以福州网龙网络控股有限公司为例，在福州市政府发布《福州市推进新型基础设施建设行动方案(2020—2022年)》后，网龙公司在建的5G+人工智能智慧教育应用示范项目和全球数字教育装备展示平台双双入选首批重点建设项目。网龙公司首席执行官熊立表示，公司将进一步建设智慧教育相关基础设施，构建服务全球用户的终生学习社区。 在空间布局上，福州市重点打造环中心城区“福州软件园—海西高新园—马尾物联网产业园—融侨经济技术开发区—东南大数据产业园”的数字经济创新集聚带，带动关联产业发展；在资源整合基础上实现产城融合，东南大数据产业园所处的滨海新城，围绕“产、城、人”融合模式，推进福州数字中国会展中心等200多个重点项目建设，将生产、生活、生态融为一体。 2000年6月，福州软件园创业楼迎来首批入园企业。“当时，园区内的研发楼宇只有寥寥几栋，产业规模仅12.7亿元，入驻企业127家。”福州软件园管委会负责人回忆道。如今，福州软件园产业发展突飞猛进，创新成果层出不穷。195栋现代楼宇拔地而起，770家软件相关科技企业在此安家，总收入超千亿元。 福州市市长尤猛军表示，数字经济占地区生产总值的比重提高到45%，数字经济上市企业已经达到37家，占全市上市企业的一半。一批细分领域的领军企业脱颖而出，福昕软件在PDF领域位列全国第一、世界第二；新大陆科技集团成为二维码解码芯片领域的领头羊；博思软件的电子凭证、票据业务，在省一级市场占有率高达80%。一大批数字经济企业成长壮大，撑起了福州数字经济发展的崭新天地。 信息基础设施建设加速 新型基础设施是数字经济发展的基础，也是经济发展的新引擎和新动能。近年来，福州市以创建“宽带中国”示范城市、打造新型智慧城市为依托，加快推进数字基础设施建设。 目前，福州市已建成软件信息、大数据、物联网、显示、光电芯片等五大产业基地；打造电子缴费、电子证照、政务数据汇聚共享、信用信息等一批公共服务平台；率先实现行政审批全流程电子证照应用，市级行政审批和公共服务事项网上可办率达70%,“一趟不用跑”“最多跑一趟”事项占比达93%。 如今，行走在福州汽车北站、东部办公区、林则徐纪念馆等地，既不用证件也不需要卡片，只需一个网证二维码便可自由通行。 让“一码走天下”成为现实的是掌握了二维码核心技术的新大陆科技集团。这个与“数字福州”共同成长起来的企业始终坚持自主创新。集团CEO王晶表示，去年，新大陆科技集团与福州市政府、公安部第一研究所围绕全国首个“网证”应用示范城市达成战略合作。今年8月，公安部第一研究所、福州市政府、新大陆集团共同致力打造的可信数字身份公共服务平台正式上线，集成于综合性便民服务平台——“e福州”APP的总体架构中，为700余万用户提供网证开通下载等功能。 数字化在提高市民生活水平的同时，也为改造提升传统产业、推动新旧动能加快转换提供了新机遇。纺织巨头恒申公司依托数字大脑，实现“产、供、销、人、财、物”数据的实时获取和智能挖掘，让生产更高效智能；福建春伦茶业集团有限公司建立物联网追溯体系，对从基地种植到终端销售进行实时监控，实现手机APP客户端可视化查询；福耀玻璃工业集团股份有限公司推进人工智能+制造生产过程优化项目，推动中国制造业升级；东南(福建)汽车工业有限公司的信息化系统覆盖了研发、采购、生产、销售等业务场景。 “以‘数字福州’培育产业发展新动能，今年将力争数字经济规模突破4500亿元。”福州市大数据委党组书记、主任张青雅说。 发挥数字峰会效应 2018年4月，首届数字中国建设峰会在福州盛大启幕。福州抢抓机遇，乘势而上，积极运用峰会成果，发布《“数字福州”建设三年行动计划(2018—2020年)》，进一步明晰发展路径，定下发展目标，梳理生成了一批“数字福州”建设项目。今年是“数字福州”建设三年行动计划收官之年，也是福州市蓄势待发，推动“数字福州”建设再上新台阶的一年。 “目前，我们正在全面提速‘城市大脑’建设，致力于打造城市智能中枢。随着一批信息技术在政务领域的广泛应用，政务服务将更加高效，城市管理更加精准。下一步，我们将全力以赴加快‘数字福州’建设。”尤猛军说。 张青雅表示，福州市将继续升级数字基础设施建设，加快推进数据开发利用，激活数据新要素，发挥数字中国建设峰会的平台效应，深化与数字经济头部企业合作，推动福州数字经济发展迈上新台阶。 今年福州以更高标准继续办好第三届数字中国建设峰会，通过发挥数字峰会溢出效应，加大云招商力度，提升峰会品牌影响力，新引进一批数字经济项目；加快信息基础设施建设、升级智能融合基础设施、强化创新基础设施支撑，加快推动福州滨海新城三大电信运营商数据中心、国家健康医疗大数据中心等建设；建成人脸识别公共服务平台，全面提升电子缴费、信用等公共服务平台支撑能力；推进数字经济企业向重点产业园区集聚，打造10个以上省级示范数字经济园区和省级成长型数字经济园区。 在东南大数据产业园，国家健康医疗大数据中心、国土资源大数据应用中心等“国字号”平台进驻，三大电信运营商、奇虎360公司等一批企业入驻；在马尾，中国·福州物联网产业创新发展中心启用，物联网开放实验室二期即将投用；在福清，围绕京东方、捷联电子等龙头企业，延链、补链、强链行动全力推进，加快引进显示材料、模组制造、智能手机、平板电脑等上下游项目。 2020年是福州融入国家数字经济创新发展试验区建设、打造全国数字应用第一城的开局之年。“我们将以‘数字应用，百花齐放；数字融合，千企赋能；数字惠民，万家受益’为重要目标，创新扶持本土数字经济企业、贴心服务数字经济头部企业，以项目为重要抓手，推动新时代‘数字福州’建设实现大跨越。”张青雅表示。(经济日报-中国经济网记者 薛志伟)
【2020中国企业家十大法律风险】 数据不仅是数字经济的关键要素，也是信息时代重要的生产要素。在我国，数据安全更是被上升为与国家安全同等重要的地位。 1、数据安全是企业持续发展的基础 当前各类数据主体多样，处理活动复杂，安全风险加大。随着立法不断强调并严格要求对数据进行保护，企业的合规举措也应不断提高。回顾2020年上半年，国内就发生了新浪微博5.38亿用户数据在暗网出售、建设银行员工贩卖5万多条客户信息等数据泄露事件。此外，据国外媒体报道，万豪、美高梅酒店至少1，580万客人信息遭泄露；化妆品巨头雅诗兰黛，因不安全服务器泄露了4.4亿用户敏感信息……这些事件轻则造成企业商誉受损、失去客户信任，重则可能面临行政处罚和刑事指控，例如2015年Uber数据泄露事件遭美国司法部刑事调查；2017年雅虎前CEO玛丽莎·梅耶尔被要求就网络安全漏洞问题作证，否则将面临刑事指控。 大部分企业对网络、数据安全缺乏足够的重视，也缺乏相应的责任感。企业对网络技术依赖越多，接入的设备也多，每个接入网络的设备和人都可能被黑客利用成为窃取数据的跳板，或员工本身就是“黑客”，这让企业防不胜防。在把数据作为生产资料使用的同时，也应当把数据作为生产资料保护，这是现代企业应当树立的重要观念。 大量企业的数据存在云端，虽然“云”本身的安全性有一定的技术保障，但接入云端的第三方应用软件、系统和接口的安全性却令人担忧。如果不对这些数据进行加密，它们就处于一种“裸奔”的状态，可能导致企业的系统漏洞和数据泄露事件。如果企业不重视，这些漏洞要么未被及时修复，要么未被检测发现，待爆雷后成为公共事件，亡羊补牢已晚矣。2018年8月，华住集团旗下汉庭、美爵等酒店共计5亿条包含个人身份证号、手机号码、开房记录等的个人信息泄露，并被打包在暗网上销售。案件虽成功告破，但也暴露出以酒店业为代表的多数企业并未做好数据安全保护措施，在数据泄露后也没有紧急预案处置应对突发情况。 今年的的调查数据显示，72%的上市公司和69%的规模在千人以上的公司对于系统漏洞、计算机病毒、网络攻击、网络侵入、数据泄露等突发安全事件，有应急预案和危机处置机制。但是这些制度在实际运行中的效果如何，还有待观察。上述华住集团信息泄露和一系列的银行信息泄露事件反映的就是这个问题。比制定制度更重要的是有效运行制度，并在运行中不断完善，提升员工的个人信息保护意识。 不同行业对数据安全的重视程度不同，越是对数据依赖程度高的行业，企业越重视数据安全。71%的银行、金融业受访企业有这一制度安排，但是银行数据体量庞大，决定了数据安全是百密不能有一疏的工作，只要一个员工没管住，数据就可能如溃提之水奔涌而出，中信事件和建设银行信息泄露事件就是很好的例子。所以，数据安全没有最好，只有更好。 履行网络安全管理义务，并将数据安全事项及时向行政监管部门（公安、网信办、工信办等）报告，积极回应监管要求等方面，银行和金融业与物流和交通运输业的受访者中，有超过50%的企业重视这一工作。这些行业要提供服务，就要采集相应的个人信息，因此对所收集的个人信息采取保护措施也就十分必要。虽有50%左右的受访者比较重视数据安全，但行业重视度的绝对值并不高，仍有改善空间。 2、互联网企业的个人信息保护 中国互联网产业何以前浪翻腾、后浪奔涌？一是，对于数据这样一个全新的事物，法律也在摸索中，尤其是关于个人信息的采集、使用边界不甚清晰；二是，网民数量叹为观止，海量个人信息不断“投喂”企业，为企业发展提供了源源不断如活水般的生产资料。 早期，互联网企业利用数据野蛮生长，但随着立法不断严密，监管必定不断收紧，并将长时间保持这个趋势。2019年，工信部、国家网信办等多部门联合开展了贯穿全年的APP个人信息专项治理工作，2020年仍在持续中。所涉问题集中在私自收集个人信息、过度索取权限、私自共享给第三方等方面。 用户让渡个人信息作为实现便捷功能的对价，这是市场逻辑，无可厚非。但是如果企业不经“通知-同意”程序，违规获取个人信息，就打破了“君子协定”，进入法律法规的监管区。根据互联网企业规模的大小，在个人信息保护方面存在的问题也有不同特征： 第一，规模较大、体系成熟的互联网企业，满足“60分”的合格线，但没有做到优秀。例如，根据工信部通报，QQ强制用户使用定向推送功能，不给权限不让用；QQ阅读私自收集个人信息，还私自分享给第三方；当当私自和超范围收集个人信息，不给权限不让用；高铁管家、12306软件过度索取权限……这些都是互联网行业的知名企业，一般而言都具有合规意识，他们会通过隐私政策告知用户收集和使用规则，另一方面又往往通过各种形式扩充收集个人信息的范围和种类，试图抓取更多信息，请求开放更多权限，服务其数据挖掘，收集“必要性”原则屡屡被突破。 但是，随着《个人信息安全规范》的生效和《个人信息保护法》的制定，个人信息收集、使用规则将更加具体和可操作，也将对企业提出更高的合规要求。越是依赖个人信息产出的互联网大企业，违规的成本越高，这就需要做到从“及格”到“优秀”的质的跨越，也是从“要我合规”到“我要合规”的观念提升。 第二，规模较小，或处于创业期的互联网企业，个人信息保护工作往往处于“60分”合格线以下。实践中大量侵犯个人信息的犯罪，多以这一类企业为主。由于成本所限，这些公司没有专门的合规部门，个人信息保护意识不强，在收集个人信息时，不提供或提供极为粗糙的隐私政策，私自收集个人信息，甚至向第三方共享、出售。2018年8月，浙江省公安局破获了一起重大个人信息盗窃案，原新三板挂牌公司瑞智华胜，窃取知名互联网公司30亿条用户个人信息，该公司法定代表人与相关经营人员因此获刑，另有两家关联公司也被立案处理。该公司2017年12月在新三板挂牌，2018年8月上述事件曝光，瑞智华胜作出紧急停牌处理，短短两个月后的11月2日，瑞智华胜在新三板就被正式摘牌。一家处于初创期的明星上市公司，因缺乏个人信息保护的相关意识，非法经营个人信息买卖业务，使得企业多年努力毁于一旦。 此外，值得特别注意的是第三方软件开发工具包（SDK），据相关报告和央视“3•15”晚会披露，部分APP的SDK插件在未经用户同意的情形下，收集用户的联系人、短信、位置、设备信息等，甚至短信内容会被全部传走。因为SDK的责任往往由相应APP开发公司承担，这会为企业埋下很多隐患，所以，APP不能仅考虑SDK的便捷，更应该对其合法性和合规性保持警觉。 综上所述，互联网大企业往往在法律红线之内的模糊地带，最大化商业利益。但是“能力越大、责任越大”，他们要做的，不止是合法，而是做好行业表率，促进用户与企业的互信，推动行业自律与发展。与此相对，小企业合规意识和能力不足，往往试图蒙混过关，但互联网产业的野蛮生长期已经过去，任何侥幸心理，都可能因小利而失大局。 3、传统企业的个人信息保护 互联网企业的个人信息保护是显性问题，关注度高，相比而言，传统行业的个人信息保护问题则难以暴露，更为隐秘。根据本调查问卷显示，获取个人信息最多的传统行业是文化/传媒/娱乐服务业与银行/金融业，但分别只有22%和21%的受访者表示，其所在企业采用“隐私政策”或用户协议等方式提示用户收集个人信息；收集个人信息时，经用户同意，最小限度地使用个人信息是基本原则，物流/交通运输服务业对这一原则的重视程度最高，但也仅为25%；用户同意方能与第三方共享，这是个人信息共享的合法前提，在不同行业中，消费品行业采用这一做法的占比最高，银行/金融业仅为7.8%，甚至低于整体均值0.2个百分点。 银行/金融业由于征信需要，是收集个人信息较多的行业，但频频发生的银行个人信息泄露事件，揭示银行的个人信息保护还有提升空间。“中信事件”是传统行业个人信息泄露的缩影，虽然中信银行在客户信息保护方面，建立了一系列的制度、流程，但员工不仅未按照流程操作，还将客户信息对外提供并加盖公章，这种为了“大客户”利益而将储户信息随意提供给第三方的行为，完全超出了大众的预期。这一事件比较有代表性，揭示出传统行业的个人信息泄露往往不是技术性的，而是人为的，这就对传统行业的数据储存和保管提出了更高的要求。传统行业一般基于业务需要收集必要个人信息，比如银行、快递公司等，提供的服务本身就要求客户提供姓名、住址等信息，在个人信息收集的合法性方面一般不存在问题。风险在于，这些个人信息一般会通过数据化的方式保存，但是传统行业较为缺乏数据安全的观念和技术支撑，对所收集个人信息的利用，没有界限感。例如，银行将储户开卡所必需提供的个人信息，进行用户画像，又通过电话、短信等方式给储户推荐理财产品，就是典型的超范围使用个人信息的情形。证券公司也会收集大量的客户财产信息，因此也存在同样的问题。传统行业一般不存在一个事先的程序与客户约定个人信息的二次利用或共享，所收集个人信息除了满足特定服务需求外，不应有别的用途，还应妥善保管。除非有明确法律规定，不能把个人信息挪作他用或者与第三方共享在经营过程中获取的个人信息，是基本原则。 总而言之，无论互联网企业还是传统行业，都应对所收集数据分级、加密，并进行脱敏处理；对内，要严格限定个人信息的查看和使用规则，并进行员工培训，培养相关合规意识；对外，要制定详尽的个人信息保护政策供用户了解同意。如果条件允许，一定要设置员工权限并进行留痕记录，便于事后追责。 个人信息保护的浪潮将席卷一切领域，以萎缩产业为代价的个人信息保护不可取，以侵害个人信息权利为代价的行业发展也不会长久。个人信息保护与企业发展，是在更高价值层面上的统一，不是“零和游戏”。企业只有尊重个体尊严，对个人信息用之有度，才会有长远健康的发展。 注：以上内容摘自于北京和昶律师事务所与《财富》（中文版）共同发布的“2020中国企业家法律风险报告”。 相关链接： 【序言】好的公司是通过制度制约人性之恶 而不是以恶制恶
主要观点 从十一假期消费数据看消费复苏特征 （一）整体概览：尚未完全恢复正常，住宿餐饮旅游客运不及零售 根据几个重要的口径较宽，可与去年相比的数据，复苏排序如下： 网购（增速超过去年）>；零售与餐饮（重点企业增速不及去年）>；银联网络交易（可以理解为购物、旅游、出行、餐饮这些消费的综合指标，增速不及去年）>；电影票房（增速不及去年）>；民航运输（恢复九成左右）>；铁路运输、商城回暖率（恢复八-九成）>；道路运输、旅游（恢复七成左右）。 值得一提的是，商务部的数据未能区分零售与餐饮，也没有披露住宿数据，实际从银联交易数据看，我们估计，今年国庆假期期间餐饮、住宿恢复情况应该是不如零售的（银联透露，假期主要消费类别中购物领域增长最为明显），而去年假期，我们估计餐饮、住宿消费增速是远好于零售的。（整体增速是28.4%，餐饮是40.3%，住宿是35.6%）。 （二）消费区域：西部、海南消费增长更快 为微观感知相一致的是，今年国庆期间由于天数长、出境受限、春节与五一未能出游等因素，西部游、长途游成为假期旅行的热点，消费增速也明显快于其他地区（这与去年不一样，去年各个类别消费增速最快的地区较为分散，西部省份出现频率并不高）。此外，免税新政带动下，海南消费火爆。 据银联数据，西藏、新疆和宁夏是国庆期间消费金额同比增长最快的地区，日均同比增长均超过13%（全国为8.3%）。据商务部数据，黄金周前七天，海口、三亚、琼海等4家免税店零售额同比增长167%，免税购物人次同比增长64%。海南省商务厅数据显示，10月1日至7日，海南全省社会消费品零售总额约53.78亿元，同比去年增长12.51%。 （三）消费对象:偏可选、升级类景气较高 商品方面，据商务部监测，“十一”期间，有机食品、汽车、智能家电、金银珠宝等升级商品销售增幅明显。如汽车，北京、浙江、云南重点监测汽车销售额同比分别增长23.5%、20.3%和14.1%。金银珠宝方面，北京、福建重点监测金银珠宝销售额同比分别增长25.3%和10.2%。 服务消费方面，据飞猪数据，高星酒店、房车、民宿等预定量增速较高。据文旅部监测，桂林旅游(行情000978,诊股)“人财两旺”，高端民宿爆满，全市绝大部分高端民宿入住率超过90%。 （四）消费人群：95后、小镇青年成出行主力 据飞猪数据显示，95后首次成为国庆出游主力军，出游人群的年龄分布中，占比30%排名第一（90后占26%，00后占7%，80后占25%，80前占12%）。小镇青年成为最积极的出游人群，三线及以下城市出游人次占比达60%，小镇青年看世界越来越舍得花，国庆出游人均消费同比涨超50%。 （五）房市：地产成交有所回落 十月一日至七日，三十大中城市成交面积同比为2.7%。十月九日至十日（八日为假日，与去年不可比）同比为-26%。 每周经济观察 通胀：十一后食品价格较9月底小幅回落，猪肉水果明显下跌，蔬菜价格持平。资金：节后资金回归平稳，7天利率回落于2.17%。外需：BDI指数同比+8.36%，自2020年7月以来首次实现正增长，9月韩国出口超预期上行。 风险提示：消费恢复偏慢，中美冲突升级。 报告目录 报告正文 一 从十一看消费复苏特征 （一）整体概览：尚未完全恢复正常，住宿餐饮旅游客运不及零售 根据几个重要的口径较宽，可与去年相比的数据，复苏排序如下： 网购（增速超过去年）>；零售与餐饮（重点企业增速不及去年）>；银联网络交易（可以理解为购物、旅游、出行、餐饮这些消费的综合指标，增速不及去年）>；电影票房（增速不及去年）>；民航运输（恢复九成左右）>；铁路运输、商城回暖率（恢复八-九成）>；道路运输、旅游（恢复七成左右）。 值得一提的是，商务部的数据未能区分零售与餐饮，也没有披露住宿数据，实际从银联交易数据看，我们估计，今年国庆假期期间餐饮、住宿恢复情况应该是不如零售的（银联透露，假期主要消费类别中购物领域增长最为明显），而去年假期，我们估计餐饮、住宿消费增速是远好于零售的。（整体增速是28.4%，餐饮是40.3%，住宿是35.6%）。 具体数据如下： 1、网购：保持偏强态势。据交通运输部官网透露，10月1日-8日，邮政方面，揽收包裹181556万件，同比增长54.34%；投递包裹182171万件，同比增长66.64%。（注：五一期间全国邮政行业揽收包裹10.68亿件，同比增长37.42%）。去年国庆期间，全国邮政行业揽收包裹9.88亿件，同比增长23%；投递包裹9.44亿件，同比增长21%。 2、零售与餐饮：重点企业增速转正但增速不及去年。据商务部监测，10月1日至8日，全国零售和餐饮重点监测企业销售额约1.6万亿元，日均销售额比去年“十一”黄金周增长4.9%。2019年“十一”黄金周，据商务部监测，10月1日至7日，全国零售和餐饮企业实现销售额1.52万亿元，比去年同期增长8.5%。 3、银联网络交易：增速转正，但增速远不及去年。10月9日，中国银联发布2020年国庆中秋假期银联网络交易数据。长假期间，银联网络交易金额达到25200亿元，较去年国庆长假日均同比增长8.3%。购物、旅游、出行、餐饮成为假期消费的主要领域。其中，购物领域增长最为明显，银联交易数据显示，假期期间日用百货交易金额同比增长12.5%。2019年，国庆假期（10月1日- 10月7日），银联网络交易总金额达到2.03万亿元，较去年同期增长28.4%，住宿、餐饮等行业消费同比增幅均在30%以上。（住宿同比增长35.6%，餐饮是40.3%）。 4、电影票房：基本恢复，增速不及去年。“十一”前7天，全国电影票房近37亿元，为历年黄金周次高水平。（注：2019年国庆期间，全国电影票房总收入突破40亿元，比2018年同期增长1倍以上，创下“十一”黄金周票房纪录。） 5、民航运输：恢复九成左右。据交通运输部官网透露，10月1日至8日，民航方面，发送旅客1326万人次，同比下降8.7%。（注：五一期间民航运输旅客同比下降63.8%）。 6、铁路运输：恢复八-九成左右。据交通运输部官网透露，铁路方面，10月1日至7日，发送旅客8550.2万人次，同比下降16.94%（注：五一期间，铁路发送旅客同比下降60.9%）。 7、商城客流：不及去年。根据汇纳科技(行情300609,诊股)（A股）旗下汇客云监测的购物中心客流回暖率（回暖率=实际客流/基准客流，今年1月是100%以上），6月，全国购物中心客流月平均回暖率超过70%（参见《汇客云中国实体商业客流桔皮书-2020上半年报告》》。国庆前三天，回暖率最高为国庆首日，为86.8%。尚未完全恢复。 8、道路运输：恢复7成左右。10月1日至8日，全国道路预计发送旅客3.79亿人次，日均客运量同比下降30.93%（注：五一期间，道路发送旅客同比下降49.9%）； 9、旅游：恢复7-8成。十一期间，根据文旅部数据，国庆中秋假期，全国共接待国内游客6.37亿人次，按可比口径同比恢复79.0%；实现国内旅游收入4665.6亿元，按可比口径同比恢复69.9%。多数景区受承载量限制（不超过75%），接待游客数量不及去年。 （二）消费区域：西部、海南消费增长更快 为微观感知相一致的是，今年国庆期间由于天数长、出境受限、春节与五一未能出游等因素，西部游、长途游成为假期旅行的热点，消费增速也明显快于其他地区（这与去年不一样，去年各个类别消费增速最快的地区较为分散，西部省份出现频率并不高）。此外，免税新政带动下，海南消费火爆。 具体数据如下： 1、据银联数据，西藏、新疆和宁夏是国庆期间消费金额同比增长最快的地区，日均同比增长均超过13%（全国为8.3%）。进一步细分，与宾馆住宿、旅行社和景区售票等旅游相关的消费方面，西藏、青海和内蒙古地区的旅游消费同比增长最快，日均增速在1成以上（注：去年增长最快的地区是山西、宁夏和河北）。餐饮方面，新疆、西藏和青海地区餐饮行业消费金额日均增速均超过两成，同比增长最快（注：去年增长最快的地区是河南、山东和山西）。出行方面，湖南、新疆和陕西地区的航空、铁路、公路、加油等消费金额同比增速位居全国前三（注：去年增长最快的地区是吉林、山东和江苏）。 2、据文旅部数据，丝绸古城敦煌累计接待游客超过40万人次，比上年同期增长11%以上，实现旅游收入4.3亿元，比上年同期增长15%（注：全国旅游收入恢复至7成）。一部分出境旅游需求转化为国内高端度假游。双节假期，桂林旅游“人财两旺”，高端民宿爆满，全市绝大部分高端民宿入住率超过90%。其他地区如湖北、广东，假期期间游客接待人数明显不如去年，仅恢复至八成左右。北京、福建游客接待人数和旅游收入实现正增长。 3、据商务部数据，今年黄金周期间，四川餐饮企业收入增速远高于其他省份。黄金周期间，四川、浙江、内蒙古、厦门重点监测餐饮企业营业收入同比分别增长43.0%、23.4%、21.7%和18.3%。而去年，重庆、青海、湖北、四川、江苏等地重点监测餐饮企业营业收入同比分别增长17.0%、16.3%、15.7%、14.0%和11.3%。 4、海南，据商务部数据，黄金周前七天，海口、三亚、琼海等4家免税店零售额同比增长167%，免税购物人次同比增长64%。海南省商务厅数据显示，10月1日至7日，海南全省社会消费品零售总额约53.78亿元，同比去年增长12.51%。望海国际商业广场、明珠广场、三亚夏日百货等8家重点零售企业，10月1日至7日共实现销售总额8565.4万元，同比增长48.99%。 （三）消费对象：偏可选、升级类景气较高 商品方面，据商务部监测，“十一”期间，有机食品、汽车、智能家电、金银珠宝等升级商品销售增幅明显。汽车方面，北京、浙江、云南重点监测汽车销售额同比分别增长23.5%、20.3%和14.1%。金银珠宝方面，北京、福建重点监测金银珠宝销售额同比分别增长25.3%和10.2%。另外，据银泰百货数据显示，国庆前三天，受补贴和婚庆季影响，结婚场景品类在国庆期间获得大幅增长，尤其是珠宝饰品。数据显示，10月1日-3日，银泰百货戒指销售件数同比增长100%；项链销售件数同比增长2633%；钻石首饰销售件数同比增长121%。10月1日至5日，海口海关共监管海南离岛免税购物金额达5.3亿元，同比增长136.9%，免税店日均收入过亿元。一些奢侈品大幅提价，如百达翡丽（手表）2020年10月1日起全球涨价，中国涨幅平均16%。 服务消费方面，据飞猪数据显示，全国酒店预订量同比涨超50%，其中高星酒店预订量同比涨100%。房车预订量同比涨77%。民宿的订单量同比去年上涨68%。飞猪“十一”租车预订量同比增长160%。据文旅部监测，桂林旅游“人财两旺”，高端民宿爆满，全市绝大部分高端民宿入住率超过90%。据闲鱼数据，国庆前一周，闲鱼上同城宠物寄养、代喂养、上门喂养的宝贝数量同比增加34%。据盒马数据，假期熟食及半成品的销售环比增长超30%。 （四）消费人群：95后、小镇青年成为出行主力 据飞猪数据显示，95后首次成为国庆出游主力军，出游人群的年龄分布中，占比30%排名第一（90后占26%，00后占7%，80后占25%，80前占12%）。小镇青年成为最积极的出游人群，三线及以下城市出游人次占比达60%，小镇青年看世界越来越舍得花，国庆出游人均消费同比涨超50%。 二 每周经济观察 （一）需求：地产成交有所回落，土地供应持续负增 需求端，汽车零售9月最后一周有所回升。9月30日当周日均销售同比为11%，9月26日当周同比为3%。9月根据周度数据计算的月度零售同比为13.2%，好于8月的9.5%。地产成交有所回落，十月一日至七日，三十大中城市成交面积同比为2.7%。十月九日至十日（八日为假日，与去年不可比）同比为-26%。土地供应持续负增，10月4日当周为同比-4.5%，九月为-12.8%，八月为-11.4%。螺纹表观消费看，假期前走高，10月2日当周达到457万吨。假期回落，10月9日当周降至294万吨。 （二）生产：螺纹库存偏高，产量持续回落 生产端。水泥价格十一以来保持平稳。螺纹产量持续回落，10月9日当周为360万吨，10月2日当周为374万吨，9月25日为376万吨。当下螺纹库存处于偏高位置，截止至10月9日厂库+社库合计为1199万吨，与7月底差别不大。去年10月4日相比7月底去库100万吨左右。今年8-9月螺纹消费略低于预期。价格端看，螺纹钢价格小窄幅震荡，波动不大。螺纹钢HRB400 20mm上海10月10日价格为3730元/吨，9月30日为3680元/吨。汽车批发数据，9月30日当周同比为25%，9月26日当周为-8%，以周度数据计算的月度同比看，9月为9.2%，8月为5.9%，批发9月依然好于8月。 （三）通胀:食品价格小幅回落，猪肉水果明显下跌 十一后食品价格较9月底小幅回落，猪肉水果明显下跌，蔬菜价格持平。截至10月10日菜篮子价格200指数收于124.16，较9月底下跌0.4%。蔬菜价格持平于4.69元/kg，十一期间供需双升，价格稳定。猪肉价格下跌3.2%至43.96元/公斤。十一猪肉供给稳定恢复，除了产能的提升外持续压栏的可能性下降，但需求修复力度相对较弱，导致猪肉价格回落。十一之后双节备货需求基本告结，而料供给大概率将继续回升，猪肉价格短期大概率进一步回调。 （四）资金：资金回归平稳，国债利率跳升 本周五节后，DR007收于2.1697%，DR001收于2.0289%，环比分别下降27.86bps、34.96bps。1年期、5年期、10年期国债收益率分别报2.7017%、3.1147%、3.1873%，较上周五分别变化+5.55bps、+6.1bps、+3.91bps。 十一至本周结束，公开市场操作大量到期逾5000亿，节后资金回归平稳，7天利率回落于2.17%。同时经济基本面延续修复，除了9月制造业PMI为51.5%（前值为51.0%）表现亮眼，国庆消费数据亦超预期，长假前7天（1至7日）银联网络的交易金额达到2.16万亿元，相比去年同期增长了6.3%。此外，易纲于《中国金融》杂志发文《金融助力全面建成小康社会》表示将尽可能长时间实施正常货币政策，坚持以人民为中心，助力全面建成小康社会，最重要的就是守护好老百姓(行情603883,诊股)手里的钱袋子，不让老百姓手中的票子不值钱了。整体而言，债市仍在延续节前交易，利率继续上行。 （五）地方债：全年新增发行进度逾九成，预计10月中下旬将迎集中发行 1-9月新增发行地方债43049亿，完成全年发行计划（47300亿）的91%。其中，一般债发行9393亿，完成全年计划（9800亿）的95.9%，专项债发行33655亿，完成全年计划（37500亿）的89.7%。9月新增发行专项债合计4687亿，为年内第四高，其中1657亿投向棚改，占比35.4%，较8月上升10个百分点。7月29日，财政部印发的《关于加快地方政府专项债券发行使用有关工作的通知》要求确保专项债券有序稳妥发行，力争在10月底前发行完毕，预计10月仍有约3850亿新增专项债发行（去年同期无新增发行），因假期将集中于中下旬，其中支持18个地区中小银行资本补充和风险化解的专项债总限额为2000亿。9月28日~9月30日专项债新增发行330亿，再融资发行14亿，下周专项债预告新增发行421亿（含棚改专项债389亿），再融资预告发行283亿。9月28日~9月30日一般债新增发行49亿，再融资发行15亿。下周一般债预告无新增发行，再融资预告发行622亿。 （六）BDI指数同比回正，9月韩国出口再超预期 本周CRB现货指数同比+4.73%，工业原料价格指数同比+5.53%，增速继续提升；BDI指数同比+8.36%，自2020年7月以来首次实现正增长；国内出口集装箱运价指数继续维持上升趋势，其中美东航线指数大幅提升；上海进口干散货运价指数环比上周显著提升，同比增速降幅进一步收窄至-11.6%。9月韩国出口增速7.7%，预期2%，前值-9.9%，为疫情以来韩国出口增速首次回正，全球贸易需求呈现进一步回升。 （七）美元指数下跌，离岸人民币汇率大涨 国庆期间，美元指数下跌0.89%，离岸人民币上涨1.38%。国庆期间海外权益市场多数上涨，美股在特朗普对财政刺激计划表态的反复中出现大幅波动，最终在特朗普表示支持更大规模的救助计划后大幅上涨；美元指数在风险偏好提升的环境下出现下跌。而受美元指数下行、美国大选拜登胜出概率提升、中美关系有望缓和的预期影响，离岸人民币走强，汇率升值突破6.7。 （八）双节期间油价大涨，但EIA下调明年油价预测 国内中秋国庆长假结束，期间国际原油市场大涨。周五（10月9日），WTI原油期货结算价收于40.6美元/桶，环比上周大涨9.58%；IPE布油期货结算价收于42.82美元/桶，环比上周大涨10.08%。值得一提的是，10月2日特朗普宣布新冠疫情确诊，当日原油大幅下跌，WTI原油跌4.3%，IPE布油跌4.4%。 上周，全美商业原油库存环比小幅增加；美国汽油需求小幅回升，表观需求较去年下跌约5%。美国原油库存情况，上周（10月2日当周）全美商业原油库存环比小幅上涨50.1万桶（0.1%）至49292.7万桶。美国成品油需求恢复情况，10月2日当周，美国汽油表观需求972.7万桶/周，同比去年下降5%（9月25日当周为同比下降13%）。 国际原油价格预测方面，EIA在10月月报中，上调了对2020年底WTI即期价格的预测（41.5美元/桶），较上月预测值环比回升1.2%，回升至1-2月的预测均值的69.7%；大幅下调了2020年底Brent即期价格的预测（43美元/桶），较上月预测值环比下降3.4%，下降至1-2月的预测均值的66.2%。同时，相比9月月报，10月份月报中，EIA下调了对2021年底原油的预期价格，对WTI原油价和布伦特油价的预测值分别为46美元/桶和49美元/桶，分别为1-2月预测值的72.4%、71%。国际原油需求预测方面，在9月月报中，OPEC预测2020年全球原油日均需求量为9023万桶/日，环比上月预测值减少40万桶/日。9月的需求预测相比1月份（10098万桶/日）减少了1075万桶/日。 2020年欧佩克世界石油展望（WOO）于10月8日在奥地利维也纳发布，WOO首次将其展望期延长至2045年。今年的WOO列出了如下要点： 1）尽管2020年石油需求下降幅度很大，但全球能源需求预计将在中长期内继续增长，到2045年，期间将显著增长25%。 2）预计在整个展望期内，石油将在能源结构中保持最大份额，到2045年将占到27%的份额。天然气将是2019年至2045年之间增长最快的化石燃料，仅次于石油，到2045年，天然气仍将是能源结构的第二大来源，占比25%。“其他可再生能源”（主要是太阳能(行情000591,诊股)，风能和地热能等）将平均每年增长6.6%，大大快于任何其他能源。 3）假设明年COVID-19流感大流行得到遏制，那么石油需求预计将在2021年部分恢复。 4）在全球范围内，石油需求预计将从2019年的近100百万桶/天增加到2045年的109百万桶/天。在经合组织国家，预计石油需求在2022年至2025年期间将稳定在47百万桶/天左右，然后开始长期下降，到2045年降至35百万桶/天。相比之下，预计非经合组织国家的需求在预测期内将增加22.5百万桶/天，从2019年的近百万桶/天增加到2045年的74百万桶/天。预计印度将成为增量需求的最大贡献者，在2019年至2045年之间将增加约6.3百万桶/天。 5）公路运输中的石油需求将继续成为细分行业的最大需求，但最大的石油增长将来自于石化产品。 6）航空领域的石油需求受COVID-19的影响最大，但预计2021年将部分恢复，此后将继续增长。 7）展望未来，在美国页岩油产出在2030年左右达到峰值之后，非欧佩克的供应将再次下降，而欧佩克的供应将填补供需缺口，到2045年将上升约10百万桶/天至44百万桶/天。 8）到2045年，全球石油部门将需要在上游、中游和下游累计投资12.6万亿美元。 9）中东和亚太地区之间的原油和凝析油流量仍然是最重要的石油贸易纽带，交易量从2019年的约15百万桶/天增加到2045年的近20百万桶/天。 10）在整个预测期内，亚太地区仍将是最重要的原油进口地区，进口量将增加6百万桶/天以上。
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