北塔开增值税专用税票

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杨凯生:互联网金融应避免大数据认识误区

杨凯生认为,互联网金融近期出现一系列问题反映了我们对互联网、大数据技术的理解存在偏差。在大数据时代更要注意处理好碎片化信息和完整性数据的关系,处理好结构性数据和非结构性数据的关系,作为企业包括银行还要处理好客户个性化意识和社会化共同需求的关系。

杨凯生指出,应该更多地注意到互联网思维有另一层含义,就是互联网、大数据技术的发展和进步给人类提供的是从更宽视野、更多维度、更全方位来认知问题和分析问题的工具和方法。

他举例说,有的机构掌握了一定量的客户信息数据,就以为是掌握了大数据,而忽视了对数据分析工具和方法论的研究,这在金融业务中就很有可能影响对风险的识别和防控,造成风险的积聚和扩散。这一阶段一些从事互联网金融业务的公司尤其是一些P2P网贷公司频频出现的失败,除了一部分是蓄意欺诈行骗外,多数正是因为这些机构并没有真正搞清楚究竟什么是大数据,自己究竟获得的是什么数据,自己究竟有没有掌握好所需要的数据挖掘技术、建模技术和分析评估技术。

也有人总是以为在一个样本范围内得出了结论,就等同于掌握了对某个问题全部的规律性认识。其实在一个范围内的结论(即便是正确的结论)也不一定能够简单外推,这就是在所谓机器学习中需要严格防止的模型“过度拟合”问题。模型越是复杂、需要纳入的变量越是多,就越容易出现这样的问题。这也正是在金融风险管控中必须注意的“模型风险”问题。

杨凯生说,强调大数据的重要性,不能丢掉小数据。传统的小数据有经典的数理模型,有比较成熟的数据分析统计理论、方法,数据挖掘的技术早就成形。但是大数据到今天为止,管理理论、分析方法都还处在快速发展更迭的阶段,并没有十分的成形。大数据数量越大,噪音相应也就越大。甚至往往是数据大幅增加的时候,它的噪音的增长幅度要快于数据量的增长幅度。因而大数据的挖掘成本是比较高。再比如大数据更容易反映出一些相关关系,而小数据通过分析比较容易直接得出因果关系。在许多情况下相关关系并不能简单地取代因果关系。

因此,大数据和小数据各有特点,各有它的长处、短处。简单的想以此来取代彼,不是一种科学的看法。只有把它融合起来,把小数据分析方法的完备性、准确性和大数据的多维性、即时性融合起来,才能对管理真正带来一种质的改变。“应该说,前一阶段一些互联网金融企业出现的问题,就与这方面思想认识上的片面性有关。”杨凯生说。

大陆警方:涉马电信诈骗案32名台湾嫌犯全认罪

2016年3月至5月,公安部组织广东省公安厅和珠海市公安局组成专案组赴马来西亚开展打击电信诈骗犯罪行动。4月30日晚,包括32名台湾人在内的97名电信诈骗嫌犯被押解回国。

专案组通报称,根据马来西亚警方移交的物证和大陆公安机关调查的电子证据、书证、证人证言、嫌犯供述等证据,目前已初步查清这97名嫌犯分属5个犯罪团伙。目前已基本查清其中4个团伙主要犯罪事实、作案手段、人员组织架构、交易资金账户及相关电子证据。另一团伙因20名台湾主要嫌犯被遣返台湾,调查工作遇到困难。

“32名台湾犯罪嫌疑人对犯罪事实供认不讳,已被依法刑事拘留,现羁押于珠海市第一、第二看守所。”专案组通报称,由于一批台湾“金主”(幕后老板)、骨干成员在逃,给公安机关开展查证、核实、追赃等工作带来一些困难,部分在逃的“金主”、骨干成员销毁电子证据,转移赃款,一定程度影响了全案办理进度。

协商会结束后,台湾代表团团长陈文琪接受了媒体采访。她说,双方讨论了案情,交换了部分证据和资料,这对两岸执法部门查办这起案件有很大帮助。“我们都希望通过合作来积极有效地打击电信诈骗犯罪活动。”

谈到赃款返还问题,陈文琪说,会在合作的基础上,积极用力地追赃查赃,返还赃款,平复填补受害者的损害。此外,未来两岸遇到类似在第三地发生的电信诈骗案时,会在汲取肯尼亚案和马来西亚案经验的基础上,共同研商妥善的处理方式。

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