2016年上海首信息官峰会于4月22日在沪举行。从基础设施到SaaS，从技术展现到解决方案，演讲者们从自身的领域出发，结构了云计算和大数据时代下的新商业模式。会后，前瞻财经对博易智软董事长李凯进行了专访。

博易智软李凯：以“大数据+”主动出击金融行业

云计算和大数据已经在颠覆和重构现有的产业链条，在这个意义上，拥抱互联网时代开始转型，已经成为了不少行业发展的“刚需”。有对产品和服务的需求，自然也会有相应的提供者。博易股份正是国内较早从事大数据研究的一批双软企业。在这次的峰会上，博易股份做了题为“打造‘大数据+’应用生态系统”的演讲，并正式发布了SuperCenter大数据平台和数据一体机。

博易的业务非常广，覆盖生产制造业和金融业，私营部门与公共部门。如何能在如此广的业务集内提供专业化的大数据服务，不仅体现了数据处理的能力，也考验着取舍的商业智慧。李凯表示，博易股份的服务全部围绕数据，尽管客户的需求和应用场景千差万别，但从技术上来说，提供的都是从数据挖掘、清洗到分析、展现的一个闭环。

但是，这并不意味着所提供的服务没有行业侧重。“从目前来看，金融行业，尤其银行业，是公司驾驭好也较为成熟的领域。这同样也是我们主动出击的行业。”李凯分析道，虽然公司已经是一家新三板公司，但资源毕竟有限。金融行业的复杂程度以及安全性考虑使得其门槛相对较高，集中力量做好对金融机构的服务有助于公司的技术能力与影响力的提升。据悉，博易股份目前已经向银行业提供了统一数据分析平台、小微分析、客户分类和反欺诈等多样化的专业服务。

以反欺诈为例，异常行为隐藏在海量数据之中，大数据是对其进行识别的必要技术支持。比如大额存款快速提现的异常交易，就可以通过阀值设定用模型进行快速确认，从而提高安全性。大数据还可以用于ATM机分析。如何选择网点、补仓时间，如何在存取款一体机和单纯取款机之间进行搭配(两者成本相差近五万元/台)，都很大地影响着ATM机的投放成本和使用效率。使用大数据对取钱量、存取款高峰进行分析就可以帮助银行很轻松地进行ATM机的有效管理。

毋庸置疑，大数据在计算统计、归类加工和规律挖掘上的强大能力，颠覆了此前的决策模式和商业模式。不过，大数据作为一个数据处理模式，其结果的准确度和可信度也取决于数据本身的质量。受限于传统经营模式下的数据残缺、变量遗漏和质量参差等现象，大数据应用上一直存在一个“Garbagein, garbage out”的质疑。

对此，李凯做出了两方面的分析。首先，这个问题并不是不可解决的，通过引入新变量和外部数据的方式可以做到增加字段长度，提高数据的反映能力。再者，客户自身的数据建设也在不断得到强化。以银行为例，除了自身的数据积累，银行还采取获取外部数据的方式作为补充。比如从政府取得的税收数据可以被纳入企业资信分析，从航空公司取得头等舱频率数据可以用于消费贷发放评估等。目前，阿里巴巴这样的平台也开始向银行提供数据，互联网企业与银行在数据方面的合作对加强数据质量和增加参考变量也将有莫大助益。

另外，作为一个抽象的数字处理过程，如何让用户能便捷直观地理解大数据通过运算整理所得出结论，使其更好地应用到商业实践之中去，成为了大数据服务在不同生态和场景中应用效果的一个关键。“在数据展现这一块上，我们为客户提供了很友好的界面。”李凯介绍称，在系统完成对数据的清洗、筛选、建模和分析后，可以通过拖拉拽的方式制作符合客户实际决策需求的各种图表，将数据处理结果可视化地呈现出来。“目前还能看到一些更好的呈现效果，比如与GIS相结合，就可以向通信服务提供商展示一个城市中电话使用的密度分布、话费情况分布，向航站楼提供人流分布等等。”

在这次专访中，大数据对决策模式的颠覆、对行业运行的变革可窥一斑。日渐成熟的数字技术和网络技术，大量的可调用数据，正如挖矿机和地下矿。这种“矿”能否转变为当前经济中的另一种红利，成为中国经济转型升级的契机，令人引颈而望。