一、5G基础上的数字化平台体系的结构、特征和功能 所谓数字化平台，是指大数据、人工智能、移动互联网、云计算、区块链等一系列数字化技术组成的“数字综合体”。结合所学知识和实践经验，我谈谈对5G背景下的数字化平台的结构、特征和功能。 （一）云计算、大数据、人工智能和区块链 1．云计算 云计算可以被理解成一个系统硬件，一个具有巨大的计算能力、网络通讯能力和存储能力的数据处理中心（Internet Data Center，简称IDC）。数据处理中心本质上是大量服务器的集合，数据处理中心的功能、规模是以服务器的数量来衡量的。 云计算有三个特点：第一，在数据信息的存储能力方面，服务器中能存储大量数据。第二，在计算能力方面，每个服务器实质上是一台计算机。与上世纪60年代、70年代世界最大的计算机相比，当代计算机的运算能力更强，占用空间更小。第三，在通讯能力方面，服务器连接着千家万户的手机、笔记本电脑等移动终端，是互联网、物联网的通讯枢纽，是网络通讯能力的具体体现。 数据处理中心、云计算的硬件功能，具有超大规模化的通信能力、计算能力、存储能力，并赋予其虚拟化、灵活性、伸缩性的特点。服务商以IDC为硬件，以私有云、公共云作为客户服务的接口，向客户提供数据服务。就像居民通过水龙头管道向自来水厂买水一样，各类客户以按需购买的方式，利用IDC资源购买所需的计算量、存储量、通讯量，并按量结算费用。资源闲置时也可供其他客户使用，这样就能够有效、全面、有弹性地利用云计算架构中的资源，既能同时为千家万户服务，又能使大量服务器不发生闲置。 2．大数据 大数据之大，有静态之大、动态之大和运算之后叠加之大。计算量之大三个要点。第一是数据量大，例如大英博物馆的藏书能全部以数字化的形式存储。第二是实时动态变量大。每一秒钟、每一分钟、每一小时、每一天，数据都在产生变化。全球70亿人约有六七十亿个手机，这些手机每天都在打电话，每天都在计算，每天都在付款，每天都在搜索。所有的动态数据每天不断叠加、不断丰富、不断增长。第三是数据叠加处理后的变量之大。人们根据自身的主观需求，对动态的、静态的数据进行处理分析、综合挖掘，在挖掘计算的过程中，又会产生复核计算以后的新数据。这种计算数据也是数据库不断累计的数据。 总之，所谓大数据之大，一是静态数据，二是动态数据，三是经过人类大脑和计算机处理、计算后产生的数据叠加，这三者共同构成大数据的数据来源。 大数据若要转化为有用的信息、知识，则需要消除各种随机性和不确定性。数据在计算机中只是一串英语字母、字符或者阿拉伯数字，可能是混乱的、无序的。数据应用一般有三个步骤，数据——信息——知识——智慧。 第一步，数据变信息。任何结构化、半结构化或非结构化的数据本身是无用的、杂乱无章的，但数据经过分析去除随机性干扰以后，就变成了有指向的信息。数据变信息的处理过程用的工具有滤波器、关键词，滤波以后提炼出相关的信息。第二，信息中包含的规律，需要归纳总结成知识。知识改变命运，但知识不简单的等于信息。如果不能从信息中提取知识，每天在手机、电脑上看再多的信息也没用。第三，有知识后要运用，善于应用知识解决问题才是智慧。综合信息得出规律是将信息转化为知识的过程。有的人掌握了知识，对已发生的事，讲得头头是道，一到实干就傻眼，这是没智慧的表现。所谓智能，实际上就是在信息中抓取攫取决策的意图、决策的背景等相关信息，最后在“临门一脚”时能够做出决策。信息和知识是辅助决策系统，它们帮助人作出决策，人根据机器作出的决策实施，这就是智能化的过程。 所谓大数据蕴含着人工智能，就在于把杂乱无章的数据提取为信息，把信息归纳出知识，通过知识的综合做出判断，这就是大数据智能化所包含的三个环节。 3．人工智能 第一，人工智能如何让数据产生智慧？大数据之所以能够智能化，能够决策，能够辅助决策，是因为在人工智能或计算机操作过程中有四个步骤：一是采集、抓取、推送；二是传输；三是存储；四是分析、处理、检索和挖掘。第一步，在大数据中不断地过滤出有一定目的意义的信息，也就是采集、抓取、推送。第二、三步是传输和存储，内涵不言自明。大数据之大，不是在抽屉里静态的闲置大数据，而是在云里存储、动态传输的大数据。第四步是分析、处理、检索和挖掘，关键技术在于算法。算法是辅助人类在非常繁杂、非常巨大的海量数据空间中，快速找到目标，找到路径，找到方法的工具。 第二，人工智能依靠大数据在分析、处理、检索和挖掘中产生职能的关键在于大数据、在于算法、在于高速度的计算处理能力。没有数据、没有大数据的长期积累、重复验证，有智能管理也是白搭；有了算法和大数据，没有高速度计算能力也是白搭。算法是人工智能的灵魂，它变得“有灵气”需要用大数据不断地“喂养”、不断地重复和训练。在这个意义上，大数据如果没有算法，就没有灵魂，就没有大数据处理的真正意义。 但是如果算法没有大数据来“喂养”，即使数学家想出好的算法，智能也未必有效。以柯洁与阿尔法围棋的人机大战为例，阿尔法围棋中的算法是来源于人类各种各样的棋谱、高明棋手的下棋步骤。人工智能工程师将这些数据全部放入Google的算法中运行，运行了几万次、几十万次。因为有网络深度学习的模块，每运行一次就聪明一点，每运行一次聪明一点。这个过程是一个不断反复、不断学习的过程。 总而言之，人工智能、大数据和这些要素有关，转化为真正人工智能的时候，一靠大数据，二靠算法，三还要靠高速度。人类对工具使用的发展，本质上是一个计算能力不断提高的过程。 在农业社会，中国人曾用他们的聪明智慧发明了算盘。算盘一秒钟两三个珠子拨动，每秒计算两三下。到了工业社会初期，电广泛运用。上世纪20年代，以继电器作为基本器件的计算机问世。继电器计算机震动频率非常高，每秒抖动几十次，比算盘快10-20倍。到了1940年代，第二次世界大战期间，电子管问世。电子管计算机每秒可计算几万次，是继电器计算机的一千倍，运算速度非常快。到了1960年代，半导体问世，以三极管、两极管为元器件的电脑，一秒钟能运算几十万次到几百万次。到了1980年代，半导体芯片问世，集成电路计算机的运算速度到达每秒几千万次甚至几亿次。中国的超算在10年前达到了亿次，到了最近2015年前后到了10亿亿次，最新推出一个超算系统已经超过100亿亿次。但是，超级计算机不是一个芯片、一个电脑的运算速度，而是几千个电脑，几千个服务器组合而成一个矩阵，一个算法。超级计算机能够做到一秒钟10亿亿次、100亿亿次，但单个芯片难以达到每秒运算10亿亿次。 我们为什么非常重视一个芯片每秒能计算10亿亿次呢？在2012年出版的《奇点临近》一书中提到，大概二三十年后，人造机器的计算速度将超过人脑。作者提出，人脑的运算速度是每秒计数10亿亿次。当计算机到了每秒10亿亿次以上时，运算速度将超过人脑，拐点就会到来。大家讨论人工智能最终能不能超过人类智能，人是不是会被人工智能圈养，各有各的说法。从科学的角度讲，人工智能的计算能力不断的增强，是人对工具使用的智慧不断发展的结果。强大的计算能力、大数据、算法连在一起，超越了几千小时，几万小时，几十万小时，人无法等待的时间，使得大智慧逐步发展。 第三，云计算、大数据、人工智能的软件植入在云计算厂商提供的数据处理中心硬件中，对客户形成三种在线服务。云计算的云是一个硬件，是一个具有通信能力、计算能力、存储能力的基础设施（IaaS）。云中除了存放了大数据之外，同时提供各种各样的算法作为一种服务软件处理。大数据公司往往在搜集、组织管理了大量数据的基础上，使用了人工智能算法后为客户提供有效的数据服务，形成一个大数据的服务平台（PaaS）。所谓的人工智能公司，往往是依靠大数据平台支撑提供算法服务，算法软件也是一种服务（SaaS）。他们共同形成了“大智移云”的三大功能：第一个是IaaS，是基础设施作为使用的服务。第二个是PaaS，是大数据的平台作为使用的服务。第三个是SaaS，算法软件也是一种服务。这三个字符、词组代表了“大智移云”三兄弟三种功能不同的软件。 当然，“大智移云”也离不开互联网、移动互联网和物联网。一句话解释就是，互联网的时代是PC（个人电脑）时代，移动互联网的时代是手机加笔记本电脑的时代，物联网时代就是万物万联的智能终端时代。 4．区块链 区块链本质上是一个去中心化的分布式存储数据库，它打破了中心化机构授信，通过数据协议、加密算法、共识机制，点对点地传输到这个区块中的所有其他节点，从而构建一种去中心化、不可篡改、安全可验证的数据库，建立一种新的信任体系，这种信任体系表现为五个特征：一是开放性。区块链技术基础是开源的，除了交易各方的私有信息被加密外，区块链数据对所有人开放，任何人都可以通过公开接口查询区块链上的数据和开发相关应用，整个系统信息高度透明。二是防篡改性。任何人要改变区块链里面的信息，必须要攻击或篡改51%链上节点的数据库才能把数据更改掉，其难度非常大。三是匿名性。由于区块链各节点之间的数据交换必须遵循固定的、预知的算法，因此区块链上节点之间不需要彼此认知，也不需要实名认证，而只基于地址、算法的正确性进行彼此识别和数据交换。四是去中心化。正因为区块链里所有节点都在记账，所以无须有一个中心再去记账，所以，它可以不需要中心。五是可追溯性。区块链是一个分散数据库，每个节点数据（或行为）都被其它人记录，所以区块链上的每个人的数据（或行为）都可以被追踪和还原。 按照目前的应用场景，区块链可以分成三大类： 一是公有链。主要指全世界任何人都可读取、发送信息（或交易）且信息（或交易）都能获得有效确认的、也可以参与其中的“共识过程的区块链”。 二是私有链，也称专有链。它是一条非公开的链，通常情况，未经授权不得加入（成为节点）。而且，私有链中各个节点的写入权限皆被严格控制，读取权限则可视需求有选择性地对外开放。 三是联盟链。联盟链是指由多个机构共同参与管理的区块链，每个组织或机构管理一个或多个节点，其数据只允许系统内不同的机构进行读写和发送。 就当下而言，区块链涉及四大技术领域。 一是分布式账本技术。分布式账本（Distributed ledger）是一种在网络成员之间共享、复制和同步的数据库。分布式账本一起记录参与者间的数据行为（如交易、资产交换行为等），而共享机制降低了“因调解不同账本”所产生的时间和成本。 二是非对称加密技术。存储在区块链上的交易信息是公开的，但每个账户的身份信息是高度加密的。单个账户只有在拥有者授权的情况下才能访问到，从而保证数据的安全和个人隐私。 三是共识机制技术。开发者必须首先考虑用怎样的技术可以使更多人对一种规则达成共识，同时还要考虑通过多少个特殊节点的确认，才能在很短的时间内实现对数据行为的验证，从而完成一笔交易。一般而言，区块链技术需要若干利益不相干的节点对一笔交易进行确认，如果确认就认为达成共识，认为全网对此也能达成共识，这样才算完成一笔交易。 四是智能合约技术。基于大量可信的、不可篡改的数据，可以自动化地执行一些预先定义好的规则和条款，比如彼此间定期、定息、定额的借贷行为。区块链技术属于信息技术、记账技术，从应用视角来看，基于区块链能够解决信息不对称问题，实现多个主体之间的协作信任与一致行动，无论是公有链、私有链，还是联盟链，其首要目标是确保信息数据的安全、有效、无法篡改。 目前，区块链技术在社会中的应用场景主要有以下几方面：一是金融，二是供应链和物流，三是公共服务，四是认证和公证，五是公益和慈善，六是数字版权开发，七是保险，八是信息和数据共享。总体而言，区块链通过创造信任来创造价值，使得离散程度高、管理链条长、涉及环节多的多方主体能够有效合作，从而提高协同效率、降低沟通成本。 （二）互联网数字化平台的“五全基因”与及其颠覆性作用 互联网数字化平台主要包含大数据、云计算、人工智能以及区块链技术。而这几者之间的关系，如果将互联网数字化平台用人来类比：互联网、移动互联网以及物联网就像人类的神经系统，大数据就像人体内的五脏六腑、皮肤以及器官，云计算相当于人体的脊梁。没有网络，五脏六腑与和脊梁就无法相互协同；没有云计算，五脏六腑无法挂架；而没有大数据，云计算就是行尸走肉、空心骷髅。有了神经系统、脊梁、五脏六腑、皮肤和器官之后，加上相当于灵魂的人工智能——人的大脑和神经末梢系统，基础的“大智移云”平台就已经成型了。而区块链技术，就像更先进的“基因改造技术”，从基础层面大幅度的提升大脑反应速度、骨骼健壮程度、四肢操控灵活性。互联网数字化平台在区块链技术的帮助下，基础功能和应用将得到颠覆性改造，从而对经济社会产生更强大的推动力。 为什么互联网数字化平台会有如此强大的颠覆性？研究表明，“大智移云”基础平台实际存在“五全信息特征”：全空域、全流程、全场景、全解析和全价值的信息。所谓“全空域”是指：打破区域和空间障碍，从天到地，从地上到水下、从国内到国际可以泛在的连成一体；所谓“全流程”是指：关系到人类所有生产、生活流程中每一个点，每天24小时不停地信息积累；所谓“全场景”是指：跨越行业界别，把人类所有生活、工作中的行为场景全部打通；所谓“全解析”是指：通过人工智能（AI）的收集、分析和判断，预测人类所有行为信息，产生异于传统的全新认知、全新行为和全新价值；所谓“全价值”是指：打破单个价值体系的封闭性，穿透所有价值体系，并整合与创建出前所未有的、巨大的价值链。现代信息化的产业链是通过数据存储、数据计算、数据通信跟全世界发生各种各样的联系，正是这种“五全”特征的基因，当它们跟产业链结合时形成的了产业链的信息、全流程的信息、全价值链的信息、全场景的信息，成为十分具有价值的数据资源。可以说，任何一个传统产业链与这五大信息科技结合，就会立即形成新的经济组织方式，从而对传统产业构成颠覆性的冲击。 总之，大数据、云计算、人工智能下的现代互联网体系，具有颠覆性作用。现在的互联网数字平台，下一步在5G时代还会进一步形成万物万联体系，其终端连接数比现在人类的手机、平板、笔记本电脑的连接数将超过上百倍、上千倍。人类的互联网产业也因此将从toC型的消费类互联网发展为toB型的产业类互联网。而在产业互联网时代，这种颠覆性功能将更为突出。我们常常说的颠覆性产业，主要就是指具有以上五全信息的网络数据平台产业，将这五全的信息在与工业制造相结合时，就形成工业制造4.0；与物流行业相结合，就形成智能物流体系；与城市管理相结合，就形成智慧城市；与金融结合，就形成金融科技或科技金融。在与金融相结合的时候，无论是金融业务展开的价值链也好、产业链也好，把这五全信息掌握在手里再开展金融的服务，这样的金融安全度将比没有五全信息的人工配置的金融服务系统安全信息要高，坏帐率要低，各方面的系统性风险的平衡要更好，这是一个基本原理，这也就是我们为什么要非常睿智地、前瞻性地看到科技金融、数据金融平台具有的重大的里程碑意义的经济前景。 二、 P2P与互联网金融的风险防范 （一）P2P网贷 P2P网贷在上世纪90年代发源于英国，其宗旨是让投资人和借贷人通过网络这样一个中介平台，建立起点对点的直接借贷关系。到目前为止，20多年过去了，整个英国仅有20多家P2P公司。在美国，P2P只能在限定条件下发展，它既不是贷款公司，也不是投资公司，而被当作对储蓄账户、货币市场账户和存款证明等低息传统存款工具的补充，市场规模仅几十亿美元。 总体看，P2P网贷在英美等国家因受到严格监管，市场空间有限，基本不存在系统性风险。从其生存发展的土壤看，有三个重要的基础：一是信用体系完备，二是利率完全市场化，三是监管非常严格。 P2P网贷的爆发，出现在我国。2006年P2P首次引入中国，2015年达3800家，融资规模增长2.8倍，达到9800亿元，约为美国的7倍。由于开始没有资金第三方存管、没有抵押物、没有投资项目与投资者一一对应这些负面清单，P2P的无节制发展，导致金融风险不断暴露。 为什么会出现这些问题？一是许多人没有认识到互联网技术运用于金融业并没有改变金融的本质，对各类金融产品的本质属性缺乏准确的了解，对金融的法律红线缺乏敬畏之心。二是现有的金融产品设计不能满足不同风险承受能力投资人的需求，因而出现了一些有市场但不合规的产品，运作不当给市场带来风险。三是创新的度没把握好。互联网金融是新生事物和新兴业态，创新余地和空间太大。 一说到P2P，就有一些似是而非的观点：认为P2P是金融科技；金融科技本身是好的，只是没有管好，一些坏人利用P2P做了坏事。有这些看法的人，往往是前些年P2P的狂热吹捧者甚至是推动者。P2P问题的要害在哪里？不能把它跟数字金融、互联网金融相提并论，否定P2P并不是否定互联网金融，这是两码事。 P2P金融实际上是中国传统的农村里以高息揽储的老鼠会、乡里乡亲间的高利贷，在互联网基础上的死灰复燃，而老鼠会这类东西本来是熟人经济、乡村经济中的一个陋习，即便要闯祸，也就是几十万元、几百万元，了不得到几个亿，辐射面积不会太大，而P2P通过互联网，不仅可以覆盖一个城市，覆盖几十个城市，甚至可以覆盖到全国，最后造成了网民们彼此之间连面都没见过，就形成几十亿元、上百亿元金额坏账的局面。 （二）P2P的五大问题 在互联网平台的外衣下，与现代金融风险管理原则背道而驰的P2P平台，有着高息揽储、乱集资、乱放高利贷款等五大问题：这种P2P公司的资本金是所谓众筹而来。这个众筹是网络众筹，即通过互联网向网民刚性承诺高回报投资拉来的资本金。P2P的融资杠杆从网民来。假设有3亿元资本金，如果要想放30亿元贷款、放100亿元贷款，资本金和贷款之间有一个杠杆，这个杠杆性资金从哪里来？银行资本金通过吸收老百姓储蓄，资本充足率10倍，10亿元资本金一般可以吸收100亿元储蓄，这个资金是老百姓储蓄来的，是有规范机制的，这种储蓄转化为贷款来源、杠杆来源，有资本充足率、存款准备金、存贷比、坏账拨备等一套制度监管组合在一起的信用系统。然而，P2P没有这些系统，P2P单单通过对网民的高息揽储、给予储户高利息回报承诺，进而将网民的钱集资过来。放贷对象通过互联网面向所有的没有客户关系、没有场景信息的网民。P2P企业对网民乱放高利贷，对网民高息揽储，对网民众筹资本金。本来互联网最大的特点就是它的客户群、产业链会雁过留声，是有场景的，但是P2P的服务对象作为互联网上对象，并没有具体的产业链，也没有什么场景，导致互联网的信息起不了信用的补充作用，但是互联网穿透辐射贷款放出去的速度又异常快，只要有人想借高利贷，钱就会被立刻借出去，造成了P2P平台跟网民乱放高利贷，跟网民高息揽储，跟网民众筹资本金的混乱现象。借贷资金短长不一。由此导致靠借新还旧形成庞氏骗局式的资金池，而这个资金池不由任何其他方面监管，仅由P2P公司平台负责一旦出事，要么P2P企业卷款而走，要么瘫痪无法运转。 究其原因，根子在于对有可能出现的严重后果缺少预判，也没有在监管层面上形成“资金要第三方存管，放贷要有抵押物，投资项目与投资者要一一对应”等负面清单，导致P2P网贷脱离了纯粹的“PtoP”的原意，异化为互联网的民间集资和高息揽储。针对P2P金融，只要稍有金融常识，就应该判断出这是新瓶装旧酒——新瓶指的是互联网，旧酒指的是封建余孽式的老鼠会、高息揽储式的高利贷。无论是P2P也好，互联网金融也好，不管打着什么旗号，只要向网民高息揽储乱集资，只要跟网民搞乱集资、众筹资本金，只要在网上乱放高利贷，最后这个企业必将借新还旧形成不断循环，俨然成为庞氏骗局。所以，基于互联网的辐射性、穿透性，就应禁止，因为这个过程是无法有序控制的。 （三）网贷公司应遵循五个运行原则 不搞P2P并不等于不可以搞网络贷款公司。合理的网贷公司是金融科技、科技金融发展的重要内容，是帮助金融脱虚就实、为实体经济服务、为中小企业服务的重要途径，是普惠金融得以实现的技术基础。 这类网络贷款公司规范运行的关键在于实施五大基本原则： 一是资本信用原则，有较大的自有资本金。不同于传统的小贷公司，互联网金融有很强的辐射性、很快的发放贷款能力，业务范围往往覆盖全国，应当具有较高的资本金门槛。 二是信用规范原则。贷款资金的主要来源是银行贷款、银行间市场发的中票和证交所发行的ABS（资产证券化）债券。 三是信用杠杆原则。网贷公司的资本金和贷款余额总量的杠杆比，任何时候都应控制在1：10左右，决不能超过1：20甚至1：30。在常规的ABS、ABN（资产支持票据）的发债机制中，并没有约定一笔贷款资产的发债循环的次数，基于网贷业务的快速周转能力，一笔底层资产一年就可能循环5次、10次，几年下来，杠杆比有可能达到30次、40次，形成巨大的泡沫风险。鉴于网络贷款公司往往以资本金1：2~1：2.5向银行融资，网络贷款形成的底层资产在ABS、ABN中的循环次数不宜超过5~6次，只有这样，网络贷款公司的总债务杠杆比才能控制在10倍左右。 四是放贷征信原则。有互联网产业的产业链信用、全场景信用，不能无约束、无场景地放贷，甚至到校园里搞校园贷、为买房者搞首付贷。 五是大数据风控处理原则。平台拥有强大的技术基础，能形成大数据、云计算、人工智能的处理技术，这样就可以把控风险，形成较低的不良贷款率，并由此有条件为客户提供相对低的贷款利率，形成网络贷款良好的普惠金融能力。 总之，在发展网络贷款公司的过程中，只要合乎以上五条原则，一般都能实现小贷业务发展得快、中小企业融资难融资贵得以缓解且不良贷款率低的效果。比如阿里小贷（花呗、借呗），与P2P有本质上的不同。阿里小贷资本金是阿里巴巴公司的自有资金，杠杆贷款资金是合规的，从银行贷款和ABS融资而来，合乎监管层对小贷公司监督的原则要求，贷款客户则是淘宝网络平台上的电子商务公司或者是使用支付宝的手机用户，有确切的产业链、供应链上的信用征信，有确切的信用场景。总的来看，阿里小贷本质上属于互联网公司的产业链金融范畴，阿里、苏宁、小米、神州数码、马上消费金融等全国知名的网络公司设立的网络小贷公司也大体如此。 三、5G背景下金融科技的特征和发展路径 4G技术孕育了举世瞩目的消费互联网经济，电商、社交、文娱为代表的消费互联网迅速崛起。而具有高速率、广连接、高可靠、低延时特点的5G的全面运用，推动面向大众的消费互联网时代转向万物互联的产业互联网时代。在大数据、云计算、物联网、人工智能等技术赋能之下，金融科技发展带来前所未有的历史机遇。未来，符合科学、契合规律的金融科技应当具备哪些特征，应当走什么样的发展路径，值得探讨。 （一）金融科技发展的重要基础是产业互联网 金融为实体经济服务。有什么样形态的产业链，就会有什么类型的供应链金融，相伴随的也会有相应的金融科技发展生态。传统产业规模巨大，数字化转型带来的价值空间也非常巨大。全国目前有60余个万亿级的产业集群，根据测算，仅在航空、电力、医疗保健、铁路、油气这五个领域如果引入数字化支持，假设只提高1%的效率，那么在未来15年中预计可节约近3000亿元；如果数字化转型能拓展10%的产业价值空间，每年就可以多创造2000亿元以上的价值。所以，如果说中国的消费互联网市场只能够容纳几家万亿元级的企业，那么在产业互联网领域有可能容纳几十家、上百家同等规模的创新企业。 在消费互联网领域，国内C端流量增量即将耗尽，行业主动求变。当前我国移动互联网月活用户增速持续下降，互联网增量红利消退，市场出现互联网下半场的声音。一方面，行业向上游拓展或国际化需求迫切。另一方面，头部互联网企业寻求新增长点的需求迫切，因此提出产业互联网概念，这也是产业互联网金融的产生背景。 中美互联网行业对比，国内尚未出现产业互联网巨头。中美对比，美国产业互联网公司占据美股科技TOP20的半壁江山，相比之下，中国GDP约为美国的70%，但美国产业互联网科技股市值为中国的30倍，国内尚无领先的产业互联网巨头企业。 产业互联网是通过产业内各个参与者的互联互通，改变了产业内数据采集和流通的方式，并运用区块链等技术保障产业内数据、交易的可信性，进而改变产业价值链，提升每个参与者的价值。产业互联网充分体现了数据要素在产业内的价值创造能力，通过挖掘数据要素的价值提升产业价值。具体上，可以认为产业互联网综合运用互联网、AI、物联网、大数据、区块链、云计算等新一代技术手段，深入到企业生产、研发、销售等内外各个环节，力图将每家企业都变成信息驱动型企业，并进行互联，从而提高产业的整体效率。 与消费互联网相比，产业互联网有明显的区别：比如，产业互联网是产业链集群中多方协作共赢，消费互联网是赢者通吃；产业互联网的价值链更复杂、链条更长，消费互联网集中度较高；产业互联网的盈利模式是为产业创造价值、提高效率、节省开支，消费互联网盈利通常先烧钱补贴再通过规模经济或增值业务赚钱，等等。构建产业互联网是产业价值链重塑的过程，产业链上的每一个环节都需要做数字化升级，产业生态不再只是传统意义上把原材料变成产品，还要加工“数据”要素、把数据变成产品的一部分，并进而通过数据产品和服务拓展产业链的价值空间。在发展产业互联网的过程中，传统产业要进行大胆的变革，敢于抛弃落后的商业模式，对组织架构、组织能力进行升级迭代，提高组织内部协同效率，更好更快地为数字化转型服务。产业互联网的这些特点，正是金融科技下一步发展的重要基础，也是传统金融数字化转型的基本方向。可以这么说，消费互联网金融只是科技金融发展的初级阶段，基于产业互联网金融才是科技金融的高级阶段主战场。 （二）金融科技发展的主体是产业互联网金融 什么是产业互联网金融。产业互联网金融目前没有行业标准定义，我认为产业互联网金融具体指的是机构基于产业互联网发展，通过金融科技向中小微企业提供融资服务的统称，当前主要为基于产业互联网服务的供应链金融、互联网金融产品（如微业贷）、助贷超市等形式，随着行业的发展，未来可能会有新的形式。 产业互联网金融与消费金融的联系与区别主要为：产业互联网金融是消费金融向上游产业端渗透，产业互联网金融以企业为用户，以生产活动经营为场景提供贷款服务，消费金融以个人为用户，以日常生活消费为应用场景提供贷款服务。 产业互联网金融的现实意义在于有望解决小微企业融资难题。小微企业贡献了全国80%的就业，70%的专利发明，60%以上的GDP和50%以上的税收，在经济发展中意义重大。截至2018年中国小微企业有9318万家，占比88%。小微贷款余额33.5万亿元，占企业贷款37.6%，金融资源分配不够合理，产业互联网金融的现实意义在于有望改变这种状况。 供给上，我国传统银行业不能完全解决小微企业融资需求。截至2018年底，我国共有134家城商行及1427家农商行，提供了13.22万亿的小微企业贷款，且贷款规模发展迅速，高于国有商业银行与股份制银行的11.67万亿，是小微企业贷款的主力。但与此同时，行业不良率也在持续走高，农商行行业不良率最高触及4.29%，高企的不良率迫使银行收缩信用，放缓小微企业贷款发放，农商行及城商行不能完全解决小微企业的融资需求。 需求上，2018年起实体经济企业金融需求分层，呼唤新金融供给解决痛点。2019年12月，我国工业企业应收票据及应收帐款达17.4万亿，同比增长4.5%，实体经济融资需求旺盛，同时由于信用分层，小微企业融资难、融资贵问题日益严重。小微企业属于金融业长尾客户，由于存在抵押品不足、信用资质差、信息不对称、生命周期短等问题，银行通过传统手段进行风控成本很高，造成了小微企业金融服务供需的不匹配，这是产业互联网金融产生的基础。 各类因素叠加金融科技技术储备迭代，产业互联网金融产生。2016年前后，随着区块链、人工智能、大数据等技术被应用到金融行业，金融科技迅速发展，当前市场上传统商业银行、互联网银行、供应链金融平台、产业互联网服务商等机构试水C端风控技术在B端的有效性，诸多因素叠加导致了产业互联网金融产生，并且在快速发展，不断丰富。 产业互联网金融依托产业互联网，价值来源于金融赋能产业能力提升。产业互联网金融依托产业互联网服务，基于B端经营融资需求，行业价值来源于金融赋能产业能力提升，这一点与C端消费金融满足个人超前消费需求的价值逻辑不同。产业互联网金融相比传统金融供给体系的优势在于将企业服务数据与金融服务紧密的结合起来，以信息流转带动信用流转，从而解决传统金融供给无法解决的问题。 产业互联网金融有五类基本构成要素。产业互联网金融的基本构成要素分别为产业链、中小微企业、产业互联网应用、金融科技及金融服务机构。我认为未来产业互联网金融行业的重要节点在产业互联网应用与金融科技两个部分，这一点类似C端的消费金融。 产业互联网金融服务商相比传统金融机构有四方面优势。中小微企业天然具有生命周期短、业务规模小、抵押资产少、信息不对称等问题，过去我国采用城商行及农商行服务当地的做法，效率并不够高，不能完全满足中小微企业融资需求。产业互联网金融相比传统金融机构服务可以有效解决获客成本、信息孤岛、智能风控、审批效率等问题。 产业互联网金融的服务目标将专注于中小微企业金融市场。一是产业互联网金融可以有效解决因信息不对称导致的信用不足；二是大型企业信息化过程中，一般采用本地化策略，产业互联网提供商提供定制化服务，产业大数据不好采集；三是中小微企业预算有限，偏好低价甚至是免费软件，一般愿意接受标准化服务，服务商可以获取大数据；四是大型企业信用好，融资手段多且成本低，已经被银行服务覆盖，中小微企业则因为风控原因，仍为蓝海市场。 金融科技能力是产业互联网金融行业亟待验证解决的问题。由于B端企业法人和C端自然人的巨大差异，同时中小微企业固有的生命周期短、抵押品不足、信息不对称等问题，目前行业最成熟的解决方案是用核心企业弥补中小微企业信用的供应链金融；脱离核心企业信用，仅以金融科技为基础的大数据风控，目前行业正在进行可行性验证，部分龙头企业已取得了初步的发展（如微业贷），未来完全依靠金融科技的产业互联网金融模式，还有待时间验证。 区块链是解决资金方信任中小微企业底层信用的新桥梁。过去，中小微企业与传统金融机构信息不对称是行业的主要问题。区块链的产生，可以为中小微企业底层信用与金融机构添加一座新桥梁（如解决票据流转、仓单重复质押等问题），有效解决资金供需双方的矛盾，目前在政府的引导下，各类基于区块链的跨境金融平台、贸易融资平台发展迅速。 SaaS、PaaS/IaaS是辅助解决最后一公里的有效手段。产业互联网金融在风控问题验证得到有效解决后，获客问题会逐渐出现，由于B端客户使用产业互联网应用具有排他性，所以行业前期的优质客户积累很重要。产业互联网金融将产业互联网服务融合到产业链中，在助力小微企业发展的同时获得产业大数据，能有效解决信息的最后一公里问题，从而精准找到中小微企业中“合格的借款人”。 以供应链金融为基础升级的产业互联网金融基础最好。金融的底层逻辑是信用，传统供应链金融本质是通过核心企业信用弥补产业链上下游中小微企业信用，但现实情况中四流合一很困难（资金流、信息流、物流、商流），制约行业发展。 由于供应链金融行业存在时间较早，行业服务模式和金融产品已经较为成熟，已有不少核心企业、商业银行、供应链金融平台在探索金融科技，因此发展基础最好。 上图以供应链金融为例。近三十年供应链金融发展经历了三个阶段：供应链金融 1.0 是主办银行模式，银行和企业是点对点的连接关系，只是主办银行将供应链上下游作为整个链条来开展业务，并没有真正参与到供应链运营中；供应链金融 2.0 是核心企业主导模式，这种模式下，核心企业可以对供应链中的应收账款、应付账款、仓单等信息进行有效掌控，银行再依据这些信息对供应链各类主体服务，因此可以大大提高金融服务的效率和效益；供应链金融 3.0 是数字金融模式，利用大数据、物联网、人工智能、区块链等技术在整个供应链中获取每个产业链上企业的动态、每时每刻的数字信用。此时，供应链生态圈将相互打通，交易完全透明可信，资金流动清晰可见，在这个阶段的供应链金融将是智能化的、数字化的、效率极高的，大大提高了融资便利性与风控水平。供应链金融 3.0 才是这一领域金融科技的新生态。供应链金融 4.0 是以产业互联网生态为基础的产业互联网金融，是今后最具备想象空间的发展趋势。以产业互联网服务生态为基础的产业互联网金融最诱人之处在于未来有机会在全国范围内将企业法人、特别是中小微企业像自然人一样建立画像，提供金融服务，最终形成了供应链金融的 4.0 版本。 供应链金融升级产业互联网金融的标志在于风控方式的转变。供应链金融在风控中一般关注三个点，分别是贸易的真实性、资金的自偿性及交易的可控性。根据机构调研，当前我国供应链金融的风控方式仍以传统风控手段为主，区块链、物联网、大数据等信息化风控技术应用仍然较少，我认为行业转型升级的标志在于风控手段的转型。 四、金融科技发展应遵循的原则和模式 （一）金融科技有两个基因，并不改变金融的传统宗旨与安全原则 金融科技并没有改变任何金融传统的宗旨以及安全原则，在这个意义上无论是科技+金融，还是金融+科技，都不但要把网络数字平台的好处高效的用足用好用够，还要坚守现代金融形成的宗旨、原则和理念。金融科技有两个基因，一是互联网数字平台的基因——“五全信息”，二是金融行业的基因，在一切金融业务中把控好信用、杠杆、风险的基因。互联网运行有巨大的辐射性和无限的穿透性，一旦与金融结合，既有可能提升传统金融体系的效率、效益和降低风险的一面，也有可能带来系统性颠覆性的危机的一面。不能违背金融运行的基本原则，必须持牌经营，必须有监管单位的日常监管，必须有运营模式要求和风险处置办法。不能“无照驾驶”，不能百分之十五、二十的高息揽储、乱集资，不能无约束、无场景的乱放高利贷，不能对借款人和单位的钱用到哪里一概都不清楚，不能搞暴力催收、堵校门和朋友圈乱发信息等恶劣行为。 （二）消费互联网金融和产业互联网金融合理的发展模式：数字化平台与各类金融机构有机结合 科技金融的发展可以是互联网+金融，有条件的网络数据平台公司，独立发展金融业务，也可以是金融企业+互联网，围绕产业链、供应链发展自身需要的互联网数字平台，但是科技金融最合理、有效的发展路径应该是网络数据平台跟各种产业链金融相结合。否定和整顿P2P，并不等于拒绝网络贷款。实践表明，网络贷款只要不向网民高息揽储，资本金是自有的，贷款资金是在银行、ABS、ABN市场中规范筹集的，总杠杆率控制在1：10左右，贷款对象是产业链上有场景的客户，还是可以有效发挥普惠金融功能的。全国目前有几十家这类规范运作的公司，8000多亿贷款，不良率在3%以内，比信用卡不良率还低。 当然，科技金融不仅仅是科技公司自身打造的金融融通公司，其最合理、最有前途的模式是互联网或物联网形成的数字平台（大数据、云计算、人工智能）与各类金融机构的有机结合，各尽所能、各展所长，形成数字金融平台并与各类实体经济的产业链、供应链、价值链相结合形成基于互联网或物联网平台的产业链金融。在消费互联网（toC）时代，基于人类消费的同一性、同构性，几乎可以一刀切的模式对全社会的电子商务开展活动，在产业互联网（toB）的时代，基于产业的复杂性、异构性，一个工业产业链与物流供应链的数字化平台是完全不同构的；而一个医疗药品供应链与消费品供应链的数字化平台结构也完全不相同。 基于此，在产业互联网时代，一个有作为的网络数据公司，分心去搞金融业，一要有金融企业所必需的充足资本金，二要有规范的放贷资金的市场来源，三要有专业的金融理财人士，还要受到国家监管部门的严格监管，无异于弃长做短、自讨苦吃。所以，一个有作为的数据网络平台公司，应当发挥自己的长处，深耕各类产业的产业链、供应链、价值链，形成各行业的“五全信息”，提供给相应的金融战略伙伴，使产业链金融平台服务效率得到最大化的提升，资源优化配置，运行风险下降，坏账率下降。 从国际经验看，一般性互联网平台公司绝不敢随意染指金融业务，美国的Facebook、亚马逊、雅虎等平台公司都很大，股价市值同样可以达到数千亿、上万亿美元，但它们再大都不敢轻易染指金融业务。至少四个因素：其一，成熟的商人懂得术业专攻，懂得长期坚守自己，不断创新自己才能使自己炉火纯青，获得足够的行业地位和进入门槛，才有可能获得超额利润；其二，一般性的互联网商品销售平台，其底层技术的安全等级无法满足金融要求，要满足金融业务要求，必须投入巨额成本，这往往得不偿失；其三，美国对金融公司有非常严格的监管要求，一般性互联网公司从事金融业务，一旦发生风险，公司根本承担不起动辄数十亿美元的巨额罚款；其四，鉴于所有业务点的风险都可能迅速转化为金融风险，而金融风险反过来又会拖垮所有非金融业务，所以成熟商人绝不愿去冒这么大的风险。 （三）形成明确的各方多赢效益原则 互联网金融在发展过程中，要有明确的各方多赢的效益原则。在消费互联网时代，基于人类生活方式的同构性，一些网络平台公司的盈利模式往往一靠烧钱取得规模优势，二靠广告收费取得一定垄断效益。在产业互联网时代，各行各业结构不同、模式不同，任何网络数字平台的发展，不能靠简单的烧钱来扩大市场占有率，也不能让客户中看不中用、有成本无效果、长期赔钱，这是不可持续的自杀行为。 合理的网络数字平台，应通过五种渠道取得效益、红利：一是通过大数据、云计算、人工智能的应用，提高了金融业务的工作效率；二是实现了数字网络平台公司和金融业务的资源优化配置，产生了优化红利；三是通过物联网、大数据、人工智能的运筹、统计、调度，降低了产业链、供应链的物流成本；四是由于全产业链、全流程、全场景的信息传递功能，降低了金融运行成本和风险；五是将这些看得见、摸得着的红利，合理的返还于产业链、供应链的上游、下游、金融方和数据平台经营方，从而产生万宗归流的洼地效益和商家趋利集聚效益。 同样，与网络数字平台合作的金融企业，也可以通过四种优势为合作项目取得效益和红利：一是低成本融资的优势。金融企业在获取企业、居民的储蓄资金和从人民银行运行的货币市场获取资金的低成本优势。二是企业信用判断的优势。网络数字平台对客户信用诊断相当于是X光、是CT、是核磁共振的体格检查，代替不了医生临门一脚的诊断治疗。对客户放贷的实际净值调查信用判断以及客户的抵押、信用、风险防范，本质上还要金融企业独立担当，这方面金融企业更是强项。三是资本规模的优势。网络数据平台尽管可能有巨大的客户征信规模（百亿、千亿、万亿），但资本金规模往往很小，要真正实现放贷融资，自身至少要有相应的融资规模10%以上的资本金。只有银行、信托、保险等专业的金融公司有这种资本金规模并与时俱进的扩张能力。四是社会信用的优势。不论是金融监管当局的管理习惯，还是老百姓存款习惯，企业投融资习惯，与有牌照、有传统的金融企业打交道往往更放心、更顺手、更相通。这方面，专业的金融企业比网络数据平台更为有利。基于上述四项分析，网络数据公司与专业的金融企业的合作确实是强强联合、优势互补、资源优化配置，是最好的发展模式。 五、互联网数字平台要遵循的十条基本原则 消费互联网和产业互联网的发展，并没有改变人类社会基本的经济规律和金融原理，各类互联网商务平台以及基于大数据、云计算、人工智能技术的资讯平台、搜索平台或金融平台，都应在运行发展中对人类社会规则、经济规律、金融原理心存敬畏、充分认识、形成共识。 第一，对金融、公共服务、安全类的互联网平台公司要提高准入门槛、强化监管。凡是互联网平台或公司，其业务涉及金融领域，以及教育、卫生、交通社会服务等领域和社会安全领域三方面的，必须提高注册门槛，实行严格的“先证后照”，有关监管部门确认相应资质和人员素质条件后发出许可证，工商部门才能发执照，并对这三类网络平台企业实行“负面清单”管理、事中事后管理、全生命周期管理。 第二，落实反垄断法。过去十余年，消费互联网参与者之间的博弈往往是零和游戏。不管什么行业领域、面对什么竞争对手，消费互联网竞争到最后往往是赢家独吞整个市场。因此，很多早期互联网企业不计成本融资烧钱扩展业务，意图打败对方。在形成垄断优势后，又对平台商户或消费者收取高昂的门槛费、服务费。这种类型的商业模式在社会总体价值创造上贡献有限，因为过度关注流量助长了假冒伪劣商品在网上的泛滥，甚至倒逼制造业出现“劣币驱逐良币”的现象。 第三，限制互联网平台业务混杂交叉。要像美国谷歌、脸谱那样，严格要求资讯平台、搜索平台和金融平台之间泾渭分明。做资讯的就不应该做金融，做搜索的也不应该做金融，做金融的不应控制资讯、搜索平台。 第四，保障信息数据的产权。由于缺乏数据治理规范，企业数据采集没有底线。比如互联网企业在用户使用产品的时候要求用户提供个人数据，但这个过程中，有些平台采集的数据、要求的授权和提供的服务明显不对等。明明很简单的服务，仅需要几个数据，却要求用户提供几十个数据；明明只需要一项权限，却让用户把权限全部打开，从而超范围收集个人数据。有的公司获取了消费者手机麦克使用权限，甚至通过窃听客户交谈内容而获取用户习惯，看似聪明的做法实际上已经触犯了法律。随着互联网产业不断成熟、法律法规日趋完善，上述行为在未来将会很难行得通，消费互联网企业在经营过程中必须要加以避免。要象尊重知识产权那样尊重信息数据产权和版权，不能认为经过企业平台数据都是企业的资产。数据信息是一种资源，产权是客户的，不是平台的，平台公司不能以盈利为目的将客户的信息数据资源对外交易买卖。 第五，确保信息数据安全。互联网平台公司以及各类大数据、云计算运营公司，要研发加密技术、区块链技术，保护网络安全，防止黑客攻击，防止泄密事件发生，不侵犯隐私权等基本人权，绝不允许公司管理人员利用公司内部资源管理权力窃取客户数据机密和隐私。 第六，确保各种认证技术、方法的准确性、可靠性、安全性。近几年，网上许多认证，包括网上实名制在内，由于安全性差而遭到黑客轻易攻击，造成隐私泄露、社会混乱的情况，亟需改进。最近一段时间，又有许多创新，如生物识别、虹膜识别或者指纹识别。这一类东西好像很先进，但是所有这些生物识别都是黑客可以仿造的，如果一个黑客仿得别人的虹膜、声音、指纹，是很难进行监管的。这些识别在线下常规情况下是准确的、唯一的，但是在线上就可以仿制，根本就搞不清。所以，现在美国、欧洲根本不允许在线上搞生物识别系统。 第七，凡改变人们生活方式的事，一定充分听证、逐渐展开；要新老并存、双规并存；要逆向思考、充分论证非常规情况下的社会安全，决不能由着互联网公司率性而为。比如，这几年我国在货币数字化、电子钱包、网络支付方面发展很快，人们把手机变钱包，衣食住行几乎离不开移动支付，一些商店甚至不能使用人民币。但是应当认识到无现金社会面对战争、天灾时毫无可靠性，庞大的社会电子支付体系会瞬间崩溃，总之要三思而后行。 第八，对社会性公共服务的公司一旦出事，要重罚。互联网公司因其穿透性强、覆盖面宽、规模巨大，一旦疏于管理，哪怕只有一个漏洞，放到全国也会有重大后果。比如，滴滴打车经营出租车、顺风车业务是一种社会性公共服务，它的规模达到几十万辆，遍布全国。由于公司管理体系不健全，出现了强奸杀人等刑事案，现在企业停业整顿一个月，应该怎么处罚？常规情况下，一个出租公司有几百辆车，出了事罚三倍五倍的款，罚几十万。美国的优步出事，还没有死人就赔几千万美元，不是因为公司大赔偿数额也巨大，而是因为社会影响大，这一赔痛到心里，倒逼企业彻底改正，绝对不再让员工犯这个错误，害了这个公司的前程。所以，在这方面要打破常规，而不能用常规的管法。常规出租车出了事赔几倍，一个人死了正常的工伤60万，事故死人赔3倍180万。对于大规模的网约车绝不可以这样，至少加十倍，赔1800万都应该。 第九，防止互联网公司利用人性弱点设计产品。现在的一些互联网公司，利用人性弱点设计各种产品。网络市场形成初期所主导的自由理念，使得网络上失信的违约成本极低，于是会出现很多企业利用人性的弱点设计各种产品来获取流量，罔顾消费者的长期利益和市场的良性发展。比如一些信息服务公司，通过各种打擦边球的图片、噱头标题吸引用户点击观看视频、新闻。这种利用人性弱点诱使用户使用产品的行为实际上是不正当的，甚至是触犯法律的。未来互联网经济的竞争，一定是在更公平、可信的环境下进行，这些利用人性弱点设计产品的公司很难长期生存。 第十，规范和加强互联网平台企业的税务征管。最近几年许多百货商店关门了，有一些大城市三分之一的百货商店都关了。其中，很重要的原因是网上购物分流了商店的业务量。而实体店无法与网店竞争的重要原因，除了房租、运营成本之外，就是税收。百货商店税收是规范的、应收尽收的，而电子商务系统的税收是看不见的，这就有违不同商业业态的公平竞争原则。 总而言之，5G背景下由大数据、云计算、人工智能、区块链、物联网形成的数字化平台是这个社会最先进的、最有穿透力的生产力，近十年可以说是在气势磅礴发展。要在宏观上、战略上热情支持，但是要留一份谨慎，留一点余地。对于涉及到国家法理、行业基本宗旨和原则的问题，比如数据信息产权的原则，金融的原则，财政的税收的原则，跨界经营的约束原则，社会安全的原则，垄断和反垄断的原则，或者企业运行的投入产出的原则，资本市场运行的原则，都应当有一定的冷思考、前瞻性思考，以防患于未然。
要闻精选 □ 5月份金融数据依旧保持着强劲势头。5月份人民币贷款增加1.48万亿元，同比多增近3000亿元；社会融资规模增量为3.19万亿元，比上年同期多1.48万亿元。 □ 统计局数据显示，5月份CPI同比上涨2.4%，涨幅较上月回落0.9个百分点。分析人士普遍认为，未来猪肉价格将继续下降，加之高基数因素，下半年CPI或加速下行。 □ 北向资金10日延续流入态势，全天净买入4.23亿元，为连续第13个交易日净流入。 □ 外汇交易中心公布的数据显示，5月境外机构投资者净买入债券1676亿元，环比增加19%。 □ 新三板精选层挂牌首次审议会议结果出炉，首批两家上会的颖泰生物和艾融软件均通过审议。 □ 商务部：将继续采取积极措施帮助外贸企业渡难关。 □ 证监会发布《关于发行审核业务问答部分条款调整事项的通知》，对首发、再融资业务相关问答条款进行了修订。 □ 人民银行召开2020年内审工作会议。会议要求，深入推进信息技术审计，加大审计整改力度。 □ 信托资产规模连降九个季度，投向房地产资金减少。 □ 北京围绕新基建、新场景、新消费、新开放、新服务出台若干政策措施，系统推进新业态新模式发展。 □ 民航局：5月全货机货邮运输量继续保持较快增长，同比增长21.8%。 □ 中国信通院：5月份国内手机出货量3375.9万部，5G手机占比46.3%。 □ 6月11日2时31分，我国在太原卫星发射中心用长征二号丙运载火箭，成功将海洋一号D卫星送入预定轨道，发射获得圆满成功。 □ 宁德时代推出新型长寿命电池，可实现16年超长寿命或200万公里行驶里程，成本相比当前电池增加不超过10%。 □ 长三角国际影视中心10日开工，助力上海建设全球影视创制中心。 □ 据美国约翰斯·霍普金斯大学统计，截至当地时间10日下午4时33分，美国新冠肺炎确诊病例近200万人，死亡人数达到112647人。 详情请扫二维码↓
从扫码购物到“码”上创业、从城市“码”上出行到农村“码”上卖货、从企业“码”上平台化经营到政府治理的“码”上化……小小二维码让连接更便捷、让科技更普惠。 日常生活更便利 乘公交没带零钱怎么办？出示乘车码，“码”上出发。 防疫期间居家复工，多人开会怎么开？扫码进入线上会议室，“码”上开会，畅所欲言。 大闸蟹、花生油、五常大米、矿泉水……购物不知道辨别真伪怎么办？扫码获取从生产、加工到运输的每一步信息，“码”上安全。 如今，二维码已经在移动支付、证件管理、电子票务、资讯阅读、生产管理、食品溯源、物流追踪、餐饮服务等众多领域得到广泛应用。中关村(行情000931,诊股)工信二维码技术研究院院长张超表示，中国已成为二维码应用最广泛的国家，中国二维码应用占全球九成以上。 近日，清华大学中国经济社会数据研究中心与腾讯联合发布的《2020码上经济战疫报告》显示，2020年第一季度，“码”上经济交易额同比增加25.86%，1月23日至5月6日，政企个人总用码量达1400亿次，人均节约耗时29.2小时。 中国科学院科技战略咨询研究院研究员吴静认为，二维码生态作为数字经济中现实世界与虚拟世界的连接器，是线上线下融合的关键入口，它让商业连接成本更低，价值增值通道更畅通，将成为未来经济社会数字化全面转型的重要赋能途径之一。 催生经济新业态 “码”上经济适应了数字化时代的需求，其经济带动作用不容小觑。有专家表示，从产业链的角度讲，它最起码是万亿级的产业。腾讯的报告表明，2019年，微信生态带来的“码”上经济规模达到8.58万亿元，微信带动“码”上经济创造就业机会2601万个。 互联网时代，“码”是线上与线下连接的关键信息和服务入口。疫情发生后，通过微信社群、小程序、零售外卖到家业务等数字化运营工具，大量中小微企业、商户等实现线上运营，找到了全新的营收增长点，“码”上经济“低成本、低门槛、快部署”的优势凸显。另一方面，“无接触”服务需求促使线上企业服务形式数字化改造，在线医疗、在线教育、在线办公等新业态的快速兴起和普及，充分体现了“码”上经济场景建设的能力。 “码”上经济的发展还将激发对新基建的需求。调查显示，超过一半的企业反映未来将增加使用大数据技术，其后依次是物联网、云计算和5G。 同时，大数据AI分析技术也是企业普遍关注的内容，数据的有效利用已经成为企业共识。超四成企业表示将加强数据中台投入，数字化程度越高的企业更是积极。 “当前，二维码作为万物互联的重要载体，正在成为数字经济、工业互联网、智能制造等领域不可或缺的经济要素。”业内专家表示，以云计算、大数据、物联网、区块链等为代表的新经济形态迅速发展，二维码技术在新的经济形态中正发挥越来越重要的作用，由其催生的新产业(行情300832,诊股)新模式新业态不断涌现。 让社会治理更智慧 “您好！请出示健康码。” 防疫期间，全国各地都通过健康码出入办公楼和社区，健康码在复工复产复学中应用广泛。数据显示，腾讯健康码上线至今，累计访问量260亿，亮码90亿人次，覆盖近10亿人口。 一位社区疫情防控人员表示，小程序防控登记使每个人进出小区的时间从2分钟缩短到15秒，不仅提高了社区防疫工作效率，也能有效减少交叉感染风险。可以说，健康码的推出，有效建立了“码”上安全防线。 其实，健康码的出现不仅是一种新的技术应用，更重要的是重塑社会治理模式。有观点指出，健康码由居民自主录入信息，平台进行数据核验，实时更新并自动统计分析，这就将庞大的上报管理模式简化为平台和用户的两端关系，实现了重构社会治理的组织逻辑，驱动社会结构中不同组织的在线化、数据化。 近日，国家市场监管总局、国家标准委发布《个人健康信息码》系列国家标准，实施后可实现个人健康信息码的码制统一、展现方式统一、数据内容统一，统筹兼顾个人信息保护和信息共享利用。可以预见，从战疫到常态化，健康码还将发挥更多作用。 正如专家所说，健康码的移动化、无纸化、可追溯等特性，有效提升了社会化治理水平，同时也为数字化、流动化、智能化的社会治理提供了良好环境和实践经验，将为后续智慧城市的快速发展创造契机。
为了贯彻落实国家数字农业农村发展、农业单品大数据试点建设等相关规划与政策，各级政府加快推进云计算、大数据、物联网、区块链等信息技术及智能装备在农业领域的广泛应用。在农业农村部的指导下，国家级“天然橡胶全产业链大数据建设试点项目”以数据驱动，将构建天然橡胶全产业链的数字化动态采集、分析和监控体系，汇聚天然橡胶生产、加工、流通、消费和配套服务的全产业链数据，可支持政府宏观调控、科研和技术创新、开展产品推荐和质量追溯服务；提供生产指导与市场预警预测等等。据悉，该项目将作为示范样板，为全面推进热带农作物产品全产业链大数据建设提供可复制、可借鉴、可推广的机制、模式和经验，示范引领热带农业大数据建设。 为解决当地苹果产业发展粗放，大而不强，内驱不足等问题，烟台市大数据局、烟台市农业农村局也于近期启动了烟台苹果大数据中心项目建设。该项目将通过五个平台、一张图、两大体系的建设，搭建集前端生产管理服务、中端金融保险期货服务、终端精准营销服务于一体的全链条智慧平台，以服务政府高效决策，帮助果农节本增收，推进关联企业信息共享，保障消费品质安全。其中，两大系列之一是构建苹果产业征信体系，将借助大数据分析、挖掘与评估，为金融机构信贷等服务提供支持。 烟台苹果大数据中心建成后，不仅全面实现烟台苹果的产业链、价值链和供应链的联通，大幅提升烟台苹果产业生产智能化、经营网络化、管理高效化、服务便捷化的能力和水平，还将成为国家级苹果大数据中心的重要分支。数据显示，2018年陕西、山东两省苹果产量约占全国总产量的50%。至此，神州信息已凭借国家级、区域的两大数据中心建设，领跑市场，并建立起牢固的竞争壁垒。 神州信息认为，单品大数据是数字农业的突破口，强调以数据实现农业单品产、供、销全产业链的互联互通，破解产不好、卖不动、管不住、服务难等农业难题。单品大数据可帮助产业链上的各方资源与资产实现数字化，有利于推动金融服务和农业场景的融合创新，帮助金融机构利用数据发现价值，引金融下乡服务三农，以有效解决农业发展信贷难、信贷贵等问题。 作为金融科技全产业链综合服务商，神州信息深耕金融科技30年、农业信息化20年，形成了丰富的知识积累与经验，这种跨行业融合的优势为神州信息打造场景金融树立了竞争门槛。未来还将以大数据、AI、区块链为核心技术驱动，推进农业数字化，构建完善的农业金融服务体系，助金融赋能三农，全方位促进产业高质量发展及整个数字农业农村的发展。（记者/袁元）
财联社6月7日讯，美国5月非农就业人数远好于预期，带动全球风险资产上涨。道指周五一度涨超千点，纳指盘中更是创下历史新高。但这组“劲爆”的就业数据随后却被证明是个“美丽的错误”，给下周市场增添些许不确定性。 过于“美丽”的经济数据 美国劳工部6日公布的数据显示，美国5月非农就业人口增加250.9万人，大幅好于预期的减少800万人，失业率从4月的14.7%下降到13.3%。 然而，事情很快发生了反转。不久之后，美国劳工部劳工统计局(BLS)便发布了一个声明解释新冠肺炎疫情对5月非农数据的影响，同时承认数据存在误差。BLS发言人斯特恩伯格称，如果将那些“有工作”但“没在工作”的人也归类到“失业”类别的话，5月美国的真实失业率将达到约16.4%，比官方当天公布的13.3%要高3.1%。 另一方面，虽然美国总统特朗普在非农数据公布后大肆“邀功”，但真实的情况并非“一片光明”。美国劳动力市场扭曲状况变得更显著：非洲裔美国人五月的失业率进一步上升至16.8%，而美国白人的失业率则从四月的14.2%下降至12.4%。 美股一路走高 逻辑何在？ 无视新增病例超2万，无视国内游行越演越烈，美股不停上演惊人逆转。国内机构周末也对此展开讨论： 中泰证券首席经济学家李迅雷解释美股“疯涨”逻辑，他认为，股市狂欢与街头暴乱，其实是美国贫富差异同一逻辑下的两种结局。美股强劲反弹不表明非理性，与行业结构和天量印钞有很大关系。 瑞信董事总经理陶冬则认为，即使统计局表明数字统计中有错误，这也是一个很好的非农数字。五月数据改善的一个重要原因是，联邦政府的紧急救援到位，得到资助的公司请回了员工，几乎所有就业上的增加，全部来自暂时失业人口重新领到工资，但是那些长期失去工作的人群仍然没有找到工作。目前经济是从极端低位弹起来，但距离正常化还有很大的距离。 十大机构看市：A股有望更进一步 对于A股，本周分析师大多看好。招商策略张夏团队认为，全球大类资产交易复苏逻辑，A股有望更进一步，兴证策略表示，市场出现大生机的步伐越来越近。但也不乏谨慎观点。国泰君安李少君等认为，全球范围的流动性宽松一方面带动了美股的反转，另一方面造就了A股的龙头溢价、龙头的反转。但目前宽松之下仍要警惕风险；在中期维度上，市场或欲扬先抑。 招商策略：金融等低估值板块将迎增量资金 招商策略张夏团队认为，虽然科技消费医药在本轮反弹中持续占优。但近期各投资者资金流向正在出现一些变化，加上经济数据持续超预期，不排除A股跟随全球股市出现风格转化的可能。在全球经济复苏逻辑之下，国内经济数据持续超预期，机构投资者可能转向加仓金融周期；个人投资者开始直接买入金融周期板块的股票。另外，汽车尤其是新能源汽车，消费电子有望逐渐迎来需求复苏。 国泰君安：龙头反转之后仍要警惕风险 国君认为当前市场易涨难跌的本质在于全球范围的流动性宽松，映射到市场是对于消费风格的支撑。但还是要警惕风险，当这些风险出现的时候，上述三点逻辑都将反转：1)美大选在即；2)当前全球疫情对于经济冲击的预期过低； 风云再起之配置方向：中期思维，仍是龙头占优，风格优选消费和科技。当前思路仍是风格为主导，行业间差异淡化、行业内差异加大。往后看，投资主线仍是围绕2条展开：1)低估值+稳盈利组合，消费(医药/小家电)、周期(建材/机械)、科技(电子/军工)、金融(券商)。2)全年维度把握科技主线，电子、通信、计算机。 海通策略：2646是调整的底部 市场震荡为3浪上涨准备. 海通核心结论有3：①中期视角，市场处于牛市2浪调整见底后震荡蓄势，为牛市3浪上涨做准备，等待基本面数据回升，3季度数据有望明显改善。②短期资金面略偏紧、基本面数据仍偏弱，市场仍可能小波折，波动时往往孕育未来上涨的新方向。③三季度聚焦内需，如新基建(科技)、汽车家电、券商，低估行业的修复等催化剂，关注四季度窗口期。 新时代策略：6月转乐观 三季度后很难找到利空了 尾部风险目前看来幅度小于我们的预期，主要是因为经济恢复速度比我们预期的更快。虽然短期经济的恢复并不能代表长期趋势，但很有可能持续到至少3季度。6月我们认为可以逐步转向乐观。进入三季度后，除了中美关系之外，可能很难找到利空了，所以我们认为，6月出现较大尾部风险的概率在下降，如果出现小级别的调整则是进场的时点，三季度可能会有指数行情。 兴证策略：改革加速科技成长回归潮 把握两个生机组合 改革加速，科技成长股回归潮，市场情绪有所回暖。资本市场改革持续升温，从创业板注册制、新三板精选层，再到近期看到的T+0、上证指数编制方法的讨论，中芯国际、华润微电子回归A股，网易、京东回归H股，资本市场正朝着市场化方向、投资者所期待的改革方向加速前行。这些事件的发生，就像我们在中期策略《蛰伏中孕育生机》中谈到，中长期生机正在随着这些改革措施逐步积累，短期来看是有利于风险偏好回暖，也可能因为外部的三重不确定性而一波三折。但这些改革，中长期对于股市长牛是有利的，利好因素的点滴积累，叠加某一个促发因素的发生，市场出现大生机的步伐就越来越近了。 浙商策略：做多窗口仍在 把握三条投资主线 投资建议：做多窗口仍在，积极把握三条投资主线。国际地缘政治紧张关系仍会有所反复，但我们当前所处的货币环境、财政政策仍处于蜜月期，做多窗口仍在。流动性宽松，全球资产配置荒依旧是当下主基调。“房住不炒”的政策口径未松绑之下，低估值策略短期难有持续性机会。行业配置建议把握三条投资主线： 1)618购物节带动的“消费电子、半导体、网购直播、电商”行情；2)欧洲补贴加码的新能源汽车；3)内需确定性溢价较高的必选消费如“食品饮料、医药生物”。 民生证券：三大因素助力市场情绪回暖 建议关注消费电子、非银、新能源汽车、光伏 三大因素助力市场情绪回暖，建议关注消费电子、非银、新能源汽车、光伏。短期三大因素助力市场情绪回暖：1、大国对垒风险暂缓，美元指数持续下跌，北上资金净流入放大；2、国内经济基本面稳步改善；3、跨年中货币宽松概率上升。 配置上建议关注两条主线：1、受益于外资流入，估值处于低位，3月末以来反弹幅度相对落后的核心资产标的，重点关注保险；2、受益于外围风险暂缓，景气预期改善的行业，重点关注消费电子、光伏、新能源汽车、券商。 广发策略：“修复”还是“反复”？这将主导下半年股市表现的核心矛盾 2020年上半年大类资产波动最关键判断是“流动性宽松”，疫情之下全球处于“业绩减记与政策对冲的角力期”，大类资产走势印证流动性宽松最终战胜了业绩减记的悲观预期。展望下半年，后疫情期的全球经济自创伤中爬坡，市场的分歧在于：“修复”还是“反复”？这将主导下半年股市表现的核心矛盾。 华泰策略：主力资金或在调整仓位结构 华泰证券认为，6月的三个压制力和三个支撑力中各有一个略有改善：一个压制力减轻源于美商贸代表表示中国很好地履行了第一阶段商贸协议，一个支撑力增强源于欧洲经济刺激力度超市场预期。 在交易结构层面，部分防御板块和强势个股调整，消费电子、汽车零部件等涨幅居前，或反映部分资金正调整仓位结构； 资金面上，北向资金和杠杆资金交易活跃度提升、爆款基金再现，一定程度显示场外资金正积极布局。 配置方面，6月建议重点把握供需均有变化的汽零电动车半导体云家电，战略加配5月31日以来推荐的大金融。 安信证券：未来几个月，Ａ股的核心依然要把握住“复苏牛”的大趋势 从全球市场来看，伴随着海外疫情趋稳，主要经济体复工有序推进，经济复苏预期正在推动各国股市走出低谷。 从国内来看，整体流动性环境仍将温和改善，持续超预期回升的社融将对经济复苏和企业盈利提供较强的支撑，下半年的经济增速将呈现显著回升，分子端企业盈利的改善将成为驱动A股持续上行的核心动力。 近期行业重点关注：新能源汽车、军工、半导体、云计算、互联网、通信、券商、航空等，主题重点关注自主可控、卫星互联网、湖北区域振兴等。
因为一个视频，微信再次被置于“监测用户聊天记录”的烤火架上。 最近，微信官方通过“谣言过滤器”推文，澄清“微信监听用户聊天记录”的谣言。该谣言起于某短视频声称微信正在监听用户的聊天记录，并传授“关闭微信监听的诀窍”。虽然其内容实际上是指导用户如何关闭微信个性化广告，但事关个人隐私，甚至是个人聊天信息的安全，有关“个人信息安全”这一话题，挑动了广大互联网用户的敏感神经。 历年两会上关于“加快个人信息保护立法”的提案都会被热议，但个人信息权益的复杂性和法律的严肃性，使得个人信息保护法一直难产，反倒是一件件侵犯个人信息权益的案件不断发生。银行员工私打客户交易流水、贩卖客户信息牟利、各种APP非法收集信息…… “大数据时代，人人都在裸奔”成为网民的一句口头禅。在我们看见的、看不见的地方，个人信息黑产规模在不断的扩大着，信息“裸奔”的时代，了解个人信息保护尤为重要。 你的信息是如何泄露的？ 如果我们将任何一种通过“获取信息牟利”的行为定义为一种诈骗行为，那么一个典型的“诈骗组织”可以分为两个部分：社工库（基础数据库）和欺诈获利。 “社工”的意思是社会工程，在黑客圈指一种黑客攻击以获取情报和信息的方法。而“社工库”就是诈骗组织把通过社工窃取的信息全部存储起来整合成的一个数据库。 看起来比较复杂，总结起来就一句话：社工库是通过各种手段收集信息所组成的一个数据库。 数据库中集合了海量的信息，包括但不局限于姓名、出生日期、身份证号、手机号、各类网站的账号、密码、安全问题、家庭住址、家庭亲戚关系、收货信息、交易信息等。而社工库也会因诈骗的规模、技术的高低等因素各有不同。 社工库数据的个人信息来源主要有三种：第一种是黑客非法入侵，通过盗号、木马等方式盗取大量信息；第二种是能够接触到个人信息的内部工作人员盗取出售信息；第三种是网络爬虫等方式非法爬取的数据信息。 黑客会通过入侵、拖库、制作木马、制作钓鱼网站、制作欺诈主控系统等技术手段，雇佣大量“马仔”进行社工、使用木马、使用钓鱼网站，而马仔们得到黑客技术方面的支持后，更容易获取有价值的信息。 例如，2017年，某大型国际高端酒店就曾发生大规模信息泄露，涉及的银行卡信息超过几十万，损失高达几千万。 而通过内部工作人员盗取信息则显得更加“高效”，也更加容易获取更有价值的个人信息。例如近期曝光的某银行员工私自贩卖个人客户信息的行为。 至于通过爬虫等技术方式获取信息的行为，随着监管行为的更加严格和反爬虫技术的发展，正在慢慢减少。 变现其实是个“技术活” 有了庞大数据量和详细信息的社工库，诈骗组织就有了一个获利的基础，将这些信息“变现”也就不成问题了。 一种获利方式是信息倒卖，简单粗暴。诈骗组织通过马仔在QQ群、论坛、暗网等各种渠道出售有价值的信息，马仔们又通过各种渠道雇佣成百上千个半职业的诈骗分子，同时各个人员之间又存在信息倒卖的关系。这就导致一个没有任何资源、技术的“新人”，可以轻松通过求购数据、求购技术，进入诈骗组织进行获利。这种信息倒卖方式多以信息数量计价，因此不可避免的充斥了各种假数据和无效数据。 当然，各种信息的价格也会有所不同，在黑市，一个普通人的身份证信息也许可以卖到20元，一个博士的学历信息则有可能卖到50元。更值钱的信息则是“银行账户流水”，力压“酒店开房信息”，成为个人信息黑产中的“钻石级信息”。理由也很简单，银行流水包含众多调查线索，用途多多，“池子诉某银行”事件便是一个血淋淋的例子。 另一种获利方式则显得更有技术含量。诈骗组织通过盗用账户、盗用银行卡、个人诈骗、企业诈骗、套现、洗钱等方式，把社工库的信息变现。相对来说，这种方式对于信息的要求更“成套”，也就是说需要同时具备姓名、身份证号、银行卡号、预留手机号等信息。有了这些信息，诈骗组织中的“技术工种”就可以通过寻找银行网上支付、第三方快捷支付、无卡裸扣等支付漏洞，将盗取的银行卡信息在网上进行盗刷或转账了。 很显然，相比于简单的信息倒卖，这种方式更加需要技术实力和成体系的组织，因而危害也更大。 我的信息我做主？ 在知道了你的信息是如此的值钱后，也许你对“自己的身体才是最值钱的”这句话有了新的认知（个人体貌特征等都是个人信息）。但是既然值钱，那就不可避免涉及归属和处置的问题，也就是说：所有和我有关的信息，都是属于我、可以由我处置么？ 目前，我国关于个人信息保护相关的法律规定，散落在《民法通则》、《网络安全法》、《消费者权益保护法》等各法律中，尚且还没有统一的《个人信息保护法》出台，也缺乏对于“个人信息权”的准确界定。 但是，欧盟的《统一数据保护条例（GDPR）》给了我们非常好的参考。GDPR在个人信息保护领域的严厉性和广泛适用性给了全球其他国家非常好的示范。 GDPR将个人数据保护纳入人权范畴，以人权至上为保护原则。根据有关条款，数据主体作为数据的权利人，有以下几种权利： 第一，知情权，即数据的控制者（如各网站和APP）必须得简单明了的告诉用户，用户们的数据是如何被收集处理的。 第二，访问权，即用户可以浏览、确认自己在该网站（APP）上的个人数据。例如用户可以查看在购物网站上的浏览“足迹”，且数据控制者不能因此项服务对用户收费。 第三，反对权，用户有权拒绝数据控制者基于其合法利益处理个人数据，也有权拒绝基于个人数据的营销行为。也就是说，理论上如果用户反对，企业不能通过对用户的分析进行“精准推送或营销”。 第四，限制处理权，当用户提出投诉时（例如针对数据的准确性），可以限制数据控制者不再对该用户数据继续处理。 第五，反自动化决策，若数据控制者和处理者通过自动化处理（包括画像）作出决策影响了用户时，用户可进行拒绝。 第六，数据被遗忘权（删除权），即用户有权要求删除有个人有关的留存信息。放在互联网语境下，就是要允许用户注销、删除各种账户。 第七，数据可携带权，用户将其个人信息从一个信息服务提供者转移至另一个信息服务提供者。例如，用户可以将其Facebook中的各种照片和资料转移到Instagram上，而在这个过程中，Facebook不仅不能干涉，还要配合用户提供服务。 当然，以上这些仅仅是简要的解释，实际中还会有一些例外情况。同时，GDPR号称“最严数据保护条例”，其他国家包括我国在对个人信息保护立法中，并非是对GDPR保护条例的照搬，而是作为参考。 绝对严格的监管带来的是企业合规成本的飙升，GDPR通过复杂的连锁反应，对欧盟数字经济产生了重大的影响。事实上，数据严监管的负面效应已经显现，中国信通院发布的《全球数字经济新图景（2019年）》显示，2018年美国数字经济规模达到12.34万亿美元，中国保持第二大数字经济体地位，规模达到4.73万亿美元，其他各国则显著落后于中美。可以看到，欧盟在这波数字经济浪潮中，已经显著落后于中美。 尽管如此，安永的一份调查报告显示，亚太区金融机构普遍都预计各国会像GDPR看齐，调整相关法律法规。从这个方面来讲，即便国内现在没有法律对上述信息主体权利作出规定，也有希望在未来真正实现“我的信息我做主”。 先保护自己的身份免遭盗用 鉴于个人信息的保护如此重要，每个人都希望找到一些简单又行之有效的方式，以避免自己成为被盗用身份的受害者。但是事实上，在个人信息的使用上，安全和便捷历来是此消彼长的状态，技术的发展可以带动两者的同步提升，却无法消除两者之间的矛盾。 在我们享受到如此便利的互联网服务时，就必然会一定程度上让渡个人信息的安全。公共讨论中的“互联网时代，隐私已死”其实一定程度上是“用便利换隐私”的结果。 但是当互联网成为一种公共服务，每个人都缺少不了的时候，显然需要政府（立法）出面解决信息过度使用的局面。最小采集理念在发达国家已经被普遍采纳，国内的公权力机构和企业如何遵守这一底线，显然是一个值得思考的问题。 但是对于个人而言，当我们身处这样一个既定的信息时代中，最起码可以先注重自己的行为，保护身份信息免遭盗用。 首先，不要把明显的各类纸质信息随意丢弃，例如银行单据、快递信息等。保管好所有和自己有关的文件记录，当不要的时候，要及时销毁。 其次，牢记所有账号密码，尽量不要所有平台用统一的账号密码登录。如果实在难以记住，可以试着通过可加密的方式记录。 最后，每年至少去央行征信中心或银行等机构查询一次自己的征信报告，确保自己没有“被贷款”或“被法人”。
大数据时代，数据是重要的！那么，数据到底有多重要呢？ 答曰：跟土地一样重要。 2020年4 月 9 日，伴随着中央决策层下发的一个重要文件，这个问题有了来自官方的权威答案：数据与土地、劳动力、资本、技术等一样，都是可市场化配置的生产要素。 然而一个关键问题是：虽然数据的获取维度与量级在人们生活中正在不断扩大，但是数据间的壁垒却似乎越来越高，数据的获取成本也越来越贵。 特别是从2019年起，相关监管部门对于数据合规应用的执法力度趋强，多家公司受到调查，使得数据源人人自危，逐渐滋生了宁愿不用也不能出错的心态。 但是，对于保险业而言，合理的数据开放和合规应用不仅是保险行业进行风险细分的基础，也是保险科技赋能保险行业进一步发展的核心动力之一。 如何在保障数据安全的前提下，释放数据价值对保险风控、产品、服务水平的提升效应，进一步满足保险消费者的需求，保障保险消费者的利益，为保险消费者提供更优质便捷的服务，是值得整个保险业深思的事情。 我们不禁要问：保险业所需的数据开放还要等多久？ 1 - A I A S K I - 在新华社正式刊发的中共中央、国务院《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》中，数据作为生产要素之一，被正式纳入到国家所定义的要素市场化配置中。 此举不仅意味着数据可以作为生产要素按贡献参与分配，为数据的开放使用提供了新的路径；更表明数字经济已经成为推动我国经济发展的重要力量，需要把数据像其他生产要素一样，去逐步渗透到整个国家经济运行的过程里去。 而要想加快数据的市场要素配置，重要途径之一便是推进数据开放。 其实，我国对于数据的开放使用一路发展至今，都是有迹可循的。 早在2014 年，中央网络安全和信息化领导小组第一次会议便指出：“信息流引领技术流、资金流、人才流，信息资源日益成为重要生产要素和社会财富。” 在时隔三年后的 2017 年，最高领导层再次强调：“互联网经济时代，数据是新的生产要素，是基础性资源和战略性资源，要构建以数据为关键要素的数字经济。” 2020年4 月 9 日中央对于“数据是可市场化配置的生产要素”这一定论，进一步确定了数据开放和合规应用的市场前景。 而地方政府在数据开放和合规应用方面的尝试更是百花齐放。据相关数据显示，截至2019年10月底，全国已有102个地级及以上的地方政府上线了数据开放平台，为各行各业进行数据赋能，彰显了国家促进数据开放和社会资源共享的决心。 同样，保险业也需要积极推进数据开放和合规应用，以大数据为代表的现代信息技术正在推动着保险业发展模式的快速转型，使得保险产业链向新生态演变发展。 而且可以肯定的是，在监管越发严格、数据交互成本提高的当下，数据开放和合规应用，已经成为保险业发展的迫切需要。 2 - A I A S K I - 但是，当人们在享受大数据为自己生活所带来便利的同时，数据开放下的信息安全问题也随之而来。 例如在保险业展业、核保、理赔、培训等各环节，人们往往不知道如何对自己的数据进行授权，甚至对自身数据授权的背景都了解甚少。而一些保险APP应用更是频频要求用户“授权数据使用”，这些问题已经成为了保险业数据应用所躲不开的话题。 在数据大融合时代，如何才能平衡数据产生者与数据使用者之间的利益关系，解决大众所存在的授权疑虑，让用户更加准确地掌握自己信息的授权途径？ 为此，我们采访了精励联讯（北京）信息技术有限公司（以下简称“精励联讯”）董事总经理吕晓辉博士和精励联讯法务合规官李馨萌女士。 李馨萌女士认为： 根据2020年新版《个人信息安全规范》的规定，已将此前《App违法违规收集使用个人信息行为认定方法》等规范性文件提出的对用户明示授权的增强要求纳入《规范》，包括产品或服务首次运行或注册账号时通过弹窗展示隐私政策主要条款或核心内容、开启收集个人信息的业务功能前通过弹窗等明显方式逐项告知功能所需个人信息、实际开始收集特定个人信息时同步告知个人信息主体其目的，以及个人敏感信息明确标识或突出显示等。 这也就使个人信息主体有更加便捷的途径了解其个人信息的应用场景，充分考虑对其的具体影响，进而决定是否对自己的个人数据进行授权。 2020年新版《个人信息安全规范》对于用户知情权的保护，还体现在杜绝企业通过单一隐私政策条款，就多个业务功能获取用户一揽子同意的不合理现象。具体而言： 1 不应通过捆绑产品或服务各项业务功能的方式，要求用户一次性接受并授权同意其未申请或使用的业务功能收集个人信息的请求。 2 产品或服务需提供多项收集、使用用户个人信息的业务功能的，应当逐一告知用户各项业务功能，逐项获得用户明示同意后方可开启。 3 用户有权关闭或退出各项业务功能，相应的途径或方式应与其选择使用该项业务功能的途径或方式同样方便。 数据采集方要使用户更加明晰其个人信息授权途径，数据采集方可以选择的方式是在隐私政策中展示个人信息控制界面，提供用户访问、管理、修改、导出、转移或删除自身个人信息的功能链接。 另外根据用户选择、使用产品或服务的根本期待和最主要的需求，划分基本业务功能和扩展业务功能，将各项功能的授权同意界面分开展示，交互设置，保障用户行使选择同意的权利。 而对于用户个人数据的应用方式上，吕晓辉博士建议： 数据应用方有义务严格按照所获取的授权来应用数据。这就要求数据应用方采用严格的流程来获取、存储、适用消费者授权，保留对每一个需要授权的数据的应用记录，保证数据生命周期内各种活动的安全、数据完整性、过程留痕和可追溯性，对文档、程序、数据归档签名，保证其完整和未被篡改，以备监管方的可能审计以及个人消费者对其自身个人信息被数据采集方应用情况的查询。 可见，无论是从政策规定上，还是从保险场景的应用探索上，用户对于数据的授权与使用正在越来越规范化，这也就使保险业大规模合规应用用户授权数据成为可能。个人数据的授权应用也将成为人们消费保险产品的常态。 3 - A I A S K I - 通过对保险行业内和行业外数据的整合分析，保险公司在流程规划、产品设计、精准定价以及客户服务需求等诸多方面有了可供参考的更精准的数据分析结果。同时，也为保险业与跨界产业融合发展提供了新的思路。 然而，保险业所面临的销售成本攀升、客户粘性降低、欺诈行为愈演愈烈、应用场景总是找不准等痛点问题尚没有完全解决。大数据和人工智能等新技术，是解决这些难题的有效方法之一。 所以，如何更好的实现保险业所需要的数据开放和合规应用，解决当前行业中所存在的问题，是眼下的当务之急。 要解决这些问题，不仅需要政府监管部门的推动，加强对当前网络环境下数据开放的监督和保护力度，不断完善数据相关法规。 而且对于保险行业的各主体而言，在经济形势愈发紧张、数据在保险行业的合规应用已经逐步到来的当下，保险公司一定要抱有开放的思想，高瞻远瞩，主动合作。 就像在疫情期间被倒逼得向线上发展的保险业一般，作为保险主体，我们不能再坐以待毙，要学会主动拥抱未来，顺势而为，才不会被形势发展“牵着鼻子走”，丧失先机。 数据应用的浪潮已经不断向身处“智能时代”的我们涌来。而数据，取之于民，更需要用之于民。
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