所以金融大数据时代之下我们来看一看基本的问题，第一个是国家大数据产业技术的整体的情况，第二个是目前金融大数据领域主要的模式。第三个是探讨金融跟大数据结合的时候，数据使用的一些合规的问题。
首先从大数据的视角来看，根据国家知名机构Wikibon的数据分析结果，大数据整个产业产值规模在世界范围之内大概是300亿美元，这是2016年的数据，约合2千亿人民币。这个数据是大还是小呢？其实它是一个很小的产值。
一百多亿人民币的产值规模是一个相对比较初期的培育型产业，我们知道信息服务业的产值规模大概在8千亿人民币。信息产业肯定会更大，包含制造、服务的规模，大数据其实还是一个初期培育的阶段。
同时，对于具体的大数据细分领域，可以看到，经过逐年的发展，硬件占比在逐渐减少的，软件和服务是在逐年增加的，同样可以看到大数据技术，从单纯的底层支撑技术开始向很多行业进行拓展和延伸。在更多的从软件和服务层面产生了价值。金融大数据尤其是在互联网金融当中，部分严格的大数据是符合这样的发展趋势。
和美国进行对比，中国的大数据技术，往往在应用领域，比如说交通、物流、医疗这样的领域发展非常迅速的。美国的投资更偏重于底层的技术，比如分析、安全数据工具。这些是美国目前投资的方向，所以还是有些差距的。
另外我们看看在金融行业，大数据的一些基本的模式和发展情况。在政策层面，我们国家多次在宏观的顶层政策文件当中提及对于金融大数据的发展提供政策支持，国务院发展指导意见，加快金融产品和服务的创新，拓展普惠金融服务范围，这是互联网金融密切结合的部分。对于2016年推进普惠金融发展规划当中明确提到了大数据，云计算等新兴技术，所以这个议题，我们的金融创新是离不开大数据的。
2016年银监会发布的银行信息科技十三五发展规划监管指导意见当中也提到，银行业金融机构深入贯彻落实促进大数据发展行动纲要，是目前我们国家大数据的顶层设计文件，是发改委牵头，重点提到制定大数据战略，建立大数据服务体系和深化大数据应用，这个是银监会的指导意见。
同时，工信部发布的大数据产业发展的十三五规划，这也是我们牵头和信息化部共同完成的，选取重点大数据的业务行业领域，包括金融行业。
所以金融大数据发展也促进了我们金融行业的多个方面实现管理的转型和业务产品的创新。包括在信用风险方面，目前在金融，互联网金融当中使用大数据最广泛的方面，进行信用风险的大数据的能力建设，来推进普惠金融，推进小微贷款等等这样的一些主要的创新，包括在客户服务方面，现在大量的采用一些顾问，采用一些智能客服等形式提高客户服务的质量，包括对于这个客户深入的挖掘和精准的服务，包括我们在做智能运营的方面，对于互联网金融的运营和管理，通过数据方法提高它的效率和降低成本，当然也包括金融本身产品的创新，一些市场预测和交易风控的新产品，也是依托于数据的使用和数据资源的挖掘来进行。
对于几个最重要的金融行业的大数据应用场景就不细说了，在座的都是金融行业的专家。在银行领域的大量的使用大数据进行客户的画像，进行精准的营销和获客，来保障精准的客户服务，这也是比较常用的手段。
同时在银行方面，大数据进行交易的反欺诈和风控进行联系，对于名单模型规则，各个方面进行建模。
对于保险行业，大数据的应用也是非常的普遍，比如依托数据的同类风险数据来进行多种不同的风险之间的对比的分析。包括运用大数据开展精算，来计算概率，以及基于精算分析来实现一些风险定价的这样一些新的保险产品等等，在保险行业当中都得到了比较普遍的应用。
对于证券行业来说，也有很多大数据运用的实际场景和案例，在发布交易、信息披露技术监控、信息咨询服务等方面，信息技术应用得到了比较大的发展，同时证券行业的IT的市场规模，在逐渐的增长。
第三个就是，发展金融大数据。基于我们对于大数据的产业还有金融大数据的基本模式的了解，发展金融大数据。第一我们看到数据是它的核心，数据一方面来自于金融机构自身的积累，现在大量的大数据业务的开展，依托的多维数据很多来自于企业的外部，或不同的部门之间，我们也知道，今年网络安全法刚刚开始正式实施，同时两高对于个人信息使用进行司法解释，并指导公安部开展了针对大数据和个人信息使用的检察工作，这个使得在今年年终以来，对于大数据整体的市场来说，普遍进入了比较严谨的舆论阶段。
在这样的环境之下，我们对大数据的金融创新应该如何开展，我们在使用数据的时候，法律和规则的边界在哪里？我们的技术如何和规则形成有效的互动，这也是一个非常重要的问题。
首先，我们先看看数据层面，虽然我们的银行，我们的金融机构，数据的基础是非常好的，但是仍然还是存在着一些数据层面的不足。比如说数据的不一致性，由于不同系统间的指标计算结果是不一样的，第二数据的不准确性，有一些客户，比如财务数据当时录入的时候，有一些完整性、真实性的微小偏差，使得数据的质量在微小的层面有不太高质量，导致数据问题，同时数据的不完整性，有一些门类的数据不安全，各个银行机构或者金融机构之间也不能完全的一致，包括数据的不及时性，有一些是按天报的，按月报的，有一些是比较稳定的，一直都是以同一个频率来获取的，这样可能还达不到要求。还有数据的安全性，队伍一些敏感性的分析和机密数据保护的问题。
其实，金融行业在各行业来说是信息化技术比较好的，但是它也是信息化水平具有差异和不均衡的，在一些金融的场景之下，仍然具有诸多数据本身的使用问题。
另外，金融行业对于标准的重视也是非常高的，对于我们刚刚发布的《金融业信息技术十三五发展规划》，当中明确提出了建设深化实施金融业标准化的战略，把金融业标准化战略作为非常高的层面来提出。
银行的大数据的发展，对于标准方面，到底有哪些具体的需求和问题呢？首先，在宏观层面还是有一些统筹的标准化的问题。一方面，银行有不同的组织性质的，不同大小的，我们监管机构也有不同的出发点，不同的监管机构，所以从整体宏观层面对于标准的设计还是比较困难的。
第二内部开放的标准相对也很难，很多金融机构的交流，其实对于内部来说，不同部门之间或者如果能在不同的金融机构之间共享一些比较基础的数据其实还有很多的困难，和其他的行业也是一样的，跨行业之间的数据共享也是一样的。因为没有明确边界的提出，使得大家还是先以风险防控的严谨态度为主，这样阻碍了基于数据使用的大数据的发展。
但是这里，顾虑是非常大的。因为大数据公司，现在也是从技术实力和安全规范方面存在不同的差异，很多不同的数据元的结构，有些是工业，有些是电信，有些政府机关，这些数据能否使用，使用之后是否有风险，是否能够稳定的提供，技术水平是否满足金融行业监管要求，因为没有这块的标准和规范，使得大家在选取合作伙伴的时候，也非常的具有顾虑。
所以基于以上的情况，我们也在制定一些当前希望更加偏向业务和行业应用的一些行业的标准规范，针对互联网企业、科技企业、金融行业，并为它们提供服务，尤其是依托大数据的服务，可以以当前已有的法律法规和政策相吻合的这样一些具体行为层面的指导规范。
一方面有利于大家充分地在合规的结点之上开展大数据的业务，另外也是对于产业的发展起到一个比较好的积极和鼓励的作用。毕竟，我们普遍的认为大数据就等同于泄露个人隐私，其实大部分的业务都已经处于不能开展的阶段。
我们也是希望跟我们在座的各位专家共同努力，我们之前所设定的标准规范的之上，也希望进一步的和大家进行探讨，来完善这些标准，来指导和鼓励我们的市场和业务的发展。