STE:数字经济的效益与规范_CRYPT

数字经济是21世纪推动人类社会进步，提升生产力的基础工程，是人类跨越式提升认识水平和能力的革命性的进步，具有三大颠覆性特征：计算能力、认识方法、数据基础。在经济、政策和技术的推动下，数字经济成为构建新发展格局的关键支撑，未来十年新基建投资料达50万亿。

　　数字经济提升人类历史的客观性、完整性、连续性，发现万事万物之间原本难以洞察的复杂关联，觉察客观世界与人类活动的发展规律，提升认识对实践的指导作用。技术创新带来生产关系的重构，数据、技术、行业专家、场景是其中的四个要素，数字化的技术路径包括技术产品、平台服务、业务平台等三类。

　　数字经济可全方位赋能企业战略、组织、管理、运营、服务、人才，让企业聪明经营、提升管理、防范风险、优化服务、降低成本。以企业风险管理为例，数字化工具通过对流程与数据、系统与人才、效率与利润评估，能将信用风险、合规风险、国别风险、压力测试等风险评估的工作，前置到市场前端，让企业从“摸着石头过河”到“不打无准备之仗”。风险前置会是经营策略的重大变革，起步阶段“决策速度降低、运维成本上升”。

　　大科技信用风险管理框架包括长尾效应获客、数字足迹积累大数据，一方面实行实时监控，另一方面支持大数据风控，通过生态系统加强还款管理，预测还款能力，识别还款意愿。相比于传统风控模型，大数据风控模型有两方面优势：一是信息优势。大科技平台获得的数据维度更高，除了传统的风险数据，大科技平台还可以获得用户消费，社交等非传统数据。二是模型优势。大科技风控引入了更为复杂的机器学习模型，这些模型有助于捕捉不同变量之间的非线性效应，相比于传统现行模型可以更准确的刻画用户的违约特征。

　　如果有央行征信信息，加入大数据可以令模型的违约预测更加准确。但仅靠大数据分析，也能达到使用央行征信信息的可靠度，大数据风控模型相对于传统风控模型的优势，在特别小规模的企业以及四、五线城市更加突出，在经历2017年底整治理财产品市场政策的冲击之后，大数据风控模型的相对优势变得更加明显。

　　数字化时代商业变革八大趋势包括：商业技术从大数据到人工智能、商业空间从实体到虚拟，商业基础从流动到关联、商业模式从商店到平台、商业命脉从市场到金融、商业对象从个体到网络、商业关系从相关到因果、商业范畴从经济效率到社会福利。

　　但与此同时，监管层也要防范数字化带来的共同富裕、弱势群体、种族歧视、环境污染、病菌传播、社会稳定等可持续发展问题和数字鸿沟。基于相关关系的大数据和人工智能应用可能已经走到尽头，需要回归商业逻辑的本质，发展基于因果关系的数据分析方法。

　　大数据与信息技术凸显了市场与金融的重要作用，其往往以嵌入方式融入到各种业务中，阿里、腾讯等商业巨头，通过掌控市场信息和支付手段，构建各种数字平台和生态系统，形成多功能的商业联盟，掌握行为数据与消费支付，控制市场机会与金融入口。

来源：金色财经

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