破解小微企业贷款难题
(崔立勇)
一家企业申请一笔900万的抵押贷款，仅从评审报告上看，该企业没有任何不良记录，是银行的贵宾客户。但是，通过查询工商、行政、海关等数据，发现该企业交易多为高风险领域的投资和民间借贷，这是导致企业资金链紧张的真正原因，银行的评审经理由此警惕并最终拒绝了这笔贷款。
中国民生银行小微金融部副总经理徐捷通过这个实例说明了一个道理，即大数据对控制小微企业贷款风险的重要作用开始显现。
中国中小企业协会副会长、金电联行董事长兼总裁范晓忻分析指出，以资金、抵押资产、担保信息等评价企业信用的传统已经不能满足金融机构对信息的需要。正是因为财报信息不充分，银行拒贷的现象很普遍，融资难、融资贵使许多具有发展潜力的中小微企业陷入融资困境。
“中小微企业的融资难题表面上缺钱，实际是缺信息。”范晓忻说，解决这一问题，要将小微企业的生产、交易数据记录下来，使之规范化和公开化。
“信用不仅存在于抵押物和担保中，更多是在每一份订单、仓单、工资单、社保记录等各项数据中。”范晓忻认为。
小康杂志社社长舒富民表示，当今社会要判断企业的诚信程度，往往要付出巨大的代价——高抵押、高融资成本，而这直接消耗着社会经济发展“气力”，如何以更科学的方式评估企业社会信用将是社会经济发展的巨大命题。
据范晓忻解释，金融机构对小微企业贷款的顾虑来自多个方面：众多企业来自于不同的行业，而每个行业又有着不同的管理特点；企业跨行业、混业经营的现象越来越多；金融机构人员数量有限。
他认为，大数据是解决这些难题的最佳手段，大数据的预测能力使金融风险能够被提前发现并得到抑制。
广发银行小企业金融部副总经理谭柏培告诉本刊记者，在广发银行对小微企业贷款的考虑因素中，不仅包括企业的财务信息，企业的缴税情况、水电费用等都已经成为有价值的数据。
小微企业对社会经济发展的重要性日益凸显，扶持中小微企业的发展成为新常态下的课题，其中融资难则是困扰小微企业发展的难题之一。
改变的绝不止互联网
(敖凯)
阿里在美国成功上市，带来的不仅仅是一场商业上的饕餮盛宴，更为重要的是开启了中国经济的新纪元，让更多的行业开始思考，如何借助于互联网和大数据来进行转型。
近日，在北京召开的NGDC下一代数据中心峰会上，清华大学朱岩教授表示：“最近一年时间里，我们接触最多的不是互联网企业所倡导的数据中心，而是大量非互联网企业做数据化运营的改造。”
大数据在我国刚刚兴起时，更多集中在金融和互联网这些行业里应用，从2015年开始将呈现多业态化发展。
经过3年筹备，我国首个国家级中医药数据中心于去年12月正式成立。目前，医疗大数据向人类展示了非常广阔的应用前景，提升医院的运营效率、临床决策支持、医疗质量监管、辅助科研、个性化治疗……这些将都会是医疗大数据的用武之地。
在朱岩看来，这种医疗数据中心信息是非常巨大的，仅仅每个人的健康档案建立联系，在中国都是没有过的，这些数据的集成、分析、共享，对我们以后的改变都是巨大的。
有人说大数据将会是新的原材料、新的原油、新的资产，甚至是新的货币。在英特尔中国研究院院长吴甘沙看来，人类现在的生存就是一场数据化生存。
在英特尔宏大的愿景中，希望在2020年之前，一天之内能完成三件事：对病人进行全基因组测序，锁定癌症的相关基因，形成个性化的用药以及修复方案。现在癌症很难治愈的原因是新药更新速度赶不上癌细胞的变化速度，有了大数据技术，癌症治愈率将指日可待。
朱岩还举例说，此前，国外研究人员推出了一款新的数字锁系统，名为“August”。通过这个系统，iPhone可以变成虚拟钥匙。不妨做一个最简单的假设，如果你是这个酒店的管理者，你的所有门都变成了iPhone能控制的门，你的酒店管理会出现什么样的改变。我们不需要前台了，根本用不着check in(办理入住)和check out(办理退房)。你在网上预订完了酒店以后，发到手机上一个预订码，你走到你的房间前面就可以直接开门，这意味着一个更新的商业模式将会出现。
股市中的“数据掘金”
(赵亚赟)
股 票投资者经常为一个问题所困惑，那就是好不容易找到一个基本面很好的上市公司，无论行业还是公司财务情况都非常良好，其所在行业也蒸蒸日上，但该股票就是 不涨，反而是那些无论行业还是公司财务情况都差不少的公司股票暴涨不已。有人提出把股票投资的两大分析工具——基本面与技术面分析相结合的方法来处理，即 选出一些基本面良好的股票，看哪只技术指标向上突破了再买。这种方法确实可以增加选股的准确性，但需要很丰富的经验，因为股票价格也经常出现假突破，很多 人看到突破了就追，结果反而被套，而且由于等待突破，可能会丧失低价买入的良机。很多投资者和研究人员都试图解决这个问题。
众 所周知，股价是投资者对上市公司未来盈利增长的预期，也就是说，是投资者对上市公司前景的情绪反映。而媒体一方面可以引导民众，一方面也反映民众的情绪， 特别是兴趣。所以就有人认为媒体应当可以记录投资者的兴趣，如果读者对股市关注程度大幅提高，则一定是股市出现异常变化，通常是明显上涨；如果读者对某一 上市公司关注度明显提高，而该公司又没有什么利空消息的话，则说明投资者对该公司兴趣提高，对其盈利增长前景看好。这种观点逻辑上虽然说得通，但还需要统 计数据来证明。随着计算机技术的提高，海量的统计可以迅速完成，在欧美等证券市场发达的国家，对媒体进行统计分析来寻找投资信息的研究早已开展，并取得了 一定成果。
在美国搜索数据分析的研究发展得最好，早就有人提出了“文字掘金(text mining)”、“词云(word cloud)” 等概念，即通过对文字信息进行分析来判断投资者的兴趣和预期。现在很多投资机构在股市完成建仓后，经常会对自己持有大量股票的公司进行宣传，以期调动人 气，获得市场追捧，降低自己的运作成本。比较好的证券研究报告也会被广泛关注和转载评论。这些情况也都会在媒体上表现出来，完全可以通过对媒体热门文字的 统计分析而被投资者及时发现。随着互联网的发展，视频和图片的信息量也在扩大，这些也被搜索统计分析纳入研究范围。但这样只能发现民众被动关注的情况，随 着互联网的发展，大量社交网站和自媒体的出现，任何人只要愿意，都可以在网络上发表自己的看法并评论其他人的观点，对人们在网络上的活动大数据分析结果会 更准确地反映事件的关注度。这也是一个很简单的逻辑，如果一个公司不是因为负面新闻而被很多人关注的话，说明该公司的知名度很高，市场发展潜力较大。在股 市上来说，等于群众基础好，如果有机构拉抬，容易受到追捧。
但 目前很多这种分析还停留在静态分析上，事实上这些数据可以通过图表动态地呈现在人们面前，这样可以让投资者直观地看到一个股票的社会关注度变化。如果一个 股票的社会关注度持续升高，并非负面新闻，而股价的变化也没有背离，那么投资者就可以考虑买入此股票。甚至研究者可以用技术分析的方法来对这些动态图进行 趋势分析。国内的大数据分析公司一般为商业广告投放服务，利用上市公司信息大数据分析来进行股票投资的还比较少，这个行业还是一片“蓝海”。
作者简介：赵亚赟，中国人民大学重阳金融研究院研究员。
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