做金融科技，新金融结合新技术，离不开重新审视在新情况下如何更有效的管理数据、挖掘数据。在这种大环境下，大家重点讨论三个方面：数据够不够、数据好不好、数据怎么用。

银行业数据治理问题，有三种不同的视角。

一种视角认为，监管部门更多从监管角度考虑，认为过去银行业在数据治理过程当中，数据质量有待进一步优化，数据处理以及应用过程当中有不规范的地方。比如在个人信息获取方面，银行业金融机构有存在瑕疵的地方，很多数据信息、行业状况还不够准确，所以现在各地的金融业信息统计综合改革也是作为下一步监管顶层设施建设的重要抓手。这是一个偏保守的思路，治理是为了服务监管的要求。

第二类视角认为，监管部门在整个治理体系进一步完善之后要考虑价值挖掘问题。去年年底中央政治局专门做了一次有关数字经济、数字中国的研讨，当夯实完善了现有的数据治理架构之后，如何在新情况下进一步挖掘数据的价值，也是值得关注的。一方面银行业大数据在整个大数据生态当中是一个重要的组成部分，另外银行业的数据过去在价值挖掘当中，也存在一些需要完善的地方，比如说数据质量还有待提升，数据的维度、规模还有待增强，数据的应用场景还有待增加等。所以说价值挖掘是比较重要的方向。

第三个讨论的比较多，虽然银行业有比较有价值的一批数据，但是仍然可以看到，首先跟C端有关的数据基本上都是掌握在流量入口巨头手里，大家觉得挑战越来越大。B端的数据现在情况差异比较大，但是大部分主要掌握在公共部门、行业协会手里。未来银行业的数据挖掘、数据治理，还要考虑如何在现有的情况下进一步挖掘，对外整合也好，对外合作也好，得探索一些有效的模式，否则是有问题的。整合B端数据需要政府和监管部门跟金融机构共同推进，整合C端数据就需要银行业自身和流量入口们合作。第三方支付对银行的挑战在哪里？主要是在数量上，因为每年银行业处理的金额占97%多，零售支付的金额第三方支付只占2%多，但是这个2%多的金额处理的笔数大约是银行处理的2-3倍，因为其是小额链接，可以链接众多的客户，因此与其进行数据发掘价值、流量的竞争很难，只能够进行互补。大家可以看到无论是大型银行还是小型银行，都跟不同流量入口的公司在合作。

做金融科技，新金融结合新技术，离不开重新审视在新情况下如何更有效的管理数据、挖掘数据。在这种大环境下，大家重点讨论三个方面：数据够不够、数据好不好、数据怎么用。

数据够不够，我们谈到大数据的时候想到它第一是海量的数据，第二是全新的数据方法。银行面临的大数据跟其他互联网企业面临的大数据还不一样，在传统结构化数据之外想要增加非结构性数据。从数据到大数据，在海量数据+新的方法里面有没有一些新东西。

数据好不好，在大数据时代，中国很多领域基础数据质量还是存在问题的。比如收视率这些人们认为很难造假的领域竟然系统性造假，且形成了产业链。无论是金融机构还是金融之外，都要在所谓大数据的泡影里面把无效数据、低效数据去除，增强数据质量、加强治理是关键。

数据怎么用，涉及银行业无非就是几方面：用于跟安全有关，用于跟改善管理有关，结合到业务层面，或者说与银行之外的机构展开合作，即安全、业务、管理、合作。另外就是数字化银行，转的不好肯定被淘汰。

从整体上考虑银行如何与大数据结合？未来制约银行的因素有四个：技术、市场需求、国际化因素、监管与政策。技术已经在改变，需求的业务场景往移动端转移，国际化开放背景不用多说，约束更多来自监管政策。如果真正的远程开户得到许可，未来银行很有可能类似于像英国的手指APP银行。