“上海有千万家餐厅，每家餐厅都有足够的食材，这些食材哪里来的？上海市外的郊区，人们用了一套非常复杂的运输系统，这样的集市和市场就是最聪明的发明。有时候，我们一味强调创造新的智能，但没有注意到市场本身的智慧。”

图为加州大学伯克利分校教授 Michael I. Jordan

普林斯顿大学教授 范剑青

“大数据环境下，金融行业面临巨大挑战，信息密度、深度和广度都有明显的增加，自然而然就需要数据智能来提升市场效率跟决策力。数据智能在金融里面有许多应用，从商业银行的消费金融、财务风险、客户管理、风险判别，到证券市场的量化交易、智能投顾、风险防范和信用评估，还有保险业的信用管理、诈骗分析、获客分析、保险精算，监管职能里面有风险评判、智能监管、预警分析、政策评估。机器智能可以降低劳动力成本，减少信息不对称性，提高预测能力。”

“金融市场的风险触发机制更为复杂，个体风险和系统性风险相叠加，数据来源多元化，行为更为紧密，除市场内的交易数据之外，还有市场外的社交网络数据，影响范围更广，传播速度更快。智慧数据可以提高信息效率，很可惜的是，我们无法拥有所有数据，数据拥有者对数据贡献和交流的意愿比较低，数据孤岛现象经常出现。”

“怎样构造一个机制以达到数据共享？我们提出一个构思，利用数据沙箱设计，实现数据安全，同时在不影响隐私的情况下充分发布统计量。尽量设计鼓励数据共享的机制，以区块链等技术来实现共识的稳定，提高合作与激励的效率。推动监管科技提高灵活性，减少消极监管或者错杀，这是我们提高数据效率的关键。”

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