大數據時代：最關鍵的處理數據的能力

本站科技訊  3月31日消息，2013中國IT領袖峰會在深圳舉行，本站科技作爲全程戰略合作媒體在現場直播報道。

在論壇現場，中國國際金融有限公司總裁兼首席執行官朱雲來稱，“大數據時代”的最關鍵的是如何處理數據，他認爲新的數據產生是個很自然的過程，但“處理”是很關鍵的。

徐少春認爲，大數據顧名思義就是海量數據，移動互聯網、雲計算、社交網絡等等這些新的技術給大數據帶來了一種新的變革，他認爲我認爲大數據其實是一種新的觀念，也是一種新的方法，同時也是一種新的服務。

陳宏則表示，得大數據是一個相對的概念，數據裡有很多價值，一旦把價值挖掘出來以後，商業機會無窮大。

以下爲主題爲“大數據時代”的分論壇。

田溯寧：我們開始今天最後一場論壇：大數據時代。我相信大數據這個名詞從這兩年在業界出現之後，很快的變成了大家談論的話題，我前天在首都機場的書店，大部分是暢銷書，沒想到《大數據時代》和暢銷書並列在一起，大數據快速成爲大家關注的概念是非常可喜的事情。但是對新名詞、新技術怎麼看？可能還有不同的看法。首先請大家談一談你們認爲大數據是什麼？然後再請大家談一下大數據有什麼用？商業模式怎麼樣，怎麼改變你的生活？我們圍繞這兩個問題開始今天下午的討論，我們從張念坤開始，您先簡單介紹一下自己，然後分享一下您對大數據的看法。

張念坤：各位，大數據剛纔懷進鵬校長給了很精彩的演講，把大數據的概念解釋得很好。我再說一說什麼是大數據？10-15次方是不是大數據？算，15-18此放算不算？也算，移動互聯網，全球70億人，這是非常大的數量。全球大數據是什麼？高能物理實驗室，瑞士日內瓦的就是500×18次方，比最大的大數據超過200倍。在深圳有沒有大數據？在深圳有大亞灣核力發電廠有高能物理實驗，跟日內瓦差不多，但沒有那麼多，所以深圳每天都有很多大數據的事情發生。

鄧鋒：我花幾分鐘從另外一個角度談這件事，包括今天懷校長講的數據分散性，如果不瞭解好好懂一些。大數據是雲計算的一部分，我一直認爲雲計算分兩塊，一塊兒是講的計算設備放在離你不遠的地方變到放在更遠的地方，雲裡，我可以集中起來，而且不但節省計算資源，我想用的時候再去申請，跟電、水一樣，用的時候計算用了多少時間、多少年，這是雲計算的一部分，概念就是把資源集中起來，通過這個提高可靠性、把成本降下來，這是一部分，這部分有很多虛擬化技術，一個物理設備可以變成很多虛擬設備，一個服務器可以當10-20個服務器用，一個設備解決很多個問題，因爲20個虛擬服務器可以解決20個不同的問題。

大數據正好反過來，其實是從另外一個角度上跟很多、很多服務器，成百、上千、上萬服務器解決一個問題，但不是拆成很多服務器，解決很多問題，而是很多服務器集中起來解決一個問題，像搜索一個服務器，很多不同的拷貝做一個問題，解決的語音分析也是一樣，也是一個大數據問題，這麼多、這麼多機器聯合起來解決一個問題，這個問題面對巨大的數據量，背後有算法、有數據，在算法基礎上解決一種問題。數據不是以前準備好，數據是不斷產生的，而且是分散的，在全世界不斷產生的，實時疊加、累計起來的。這種數據要求你做出的結果不一定是很精確，但要是實時的，而且要不斷地改進自己。搜索就是根據過去計算的結果，下次再提高一點、再提高一點，越來越精確，不僅僅是數據量大的問題，還有分散性、實時性，不斷積累性，要求你所做的結果也是通過數據疊加，越來越精確，某種程度上就是大數據。大數據是什麼呢？很多都是大數據，交通、搜索、語音等等，都是大數據。

徐少春：其實大數據顧名思義就是海量數據，海量數據不是一個新鮮的概念，很早以前也有，像做人口普查放在一個大數據裡，爲什麼現在談大數據呢？因爲移動互聯網、雲計算、社交網絡等等這些新的技術給大數據帶來了一種新的變革，所以我認爲大數據其實是一種新的觀念，也是一種新的方法，同時也是一種新的服務。大數據在企業裡，很大的企業日積月累幾十年下來可以由很大的數據，但是這些數據如果能夠更好的跟新鮮技術結合起來，就可以給管理者、員工提供更加有效和及時的支持，幫助管理者進行決策，讓員工提高效率，我這麼理解大數據。

陳宏：我簡單一點，我覺得大數據是一個相對的，我記得在1993年的時候，溯寧知道我們在美國做互聯網的時候，當時我們做了互聯網公司，最貴的就是存儲器，就是卡，當時1G要1000多美金，現在大家講大數據，數據量越來越大，目前大數據解決信息量爆炸的情況下很多一是數據量大，二是非結構性比較多，像微博、微信是非結構性的。出局大量出現以後過去很簡單，不管怎麼樣我數據處理得好好的，但隨着比較亂，一個簡單的服務器解決不了，各種各樣的技術處理數據的能力，爲什麼大家提到大數據最大的挑戰，以前做了現在不是。另外還有數據有價值，大家說數據不是歸功於一個公司做人口處理、檔案等等，數據裡有很多價值，一旦把價值挖掘出來以後，商業機會無窮大。

這是大家爲什麼非常興奮，舉今天的例子來講，馬雲說爲什麼阿里金融對銀行產生壓力？不是政策的原因，有大數據，有幾億用戶，知道用戶買了什麼東西，過去幹什麼事，可以在自己的數據庫裡尋找出來，然後從別的數據裡把這個東西找出來，這是有價值的，可以做金融服務，金融服務會給小額貸款提供很低的利率，變成非常強大的公司。另外一個大數據，我們這次去以色列，聽以色列的溝通，這是被易貝購買的創新公司，就在網上追蹤每一個人的習慣，他的觀念很簡單，好人做什麼都不會消除掉，你的所作所爲有邏輯性，壞人、逃犯幹一件事會抹掉。他就分析，用這個理論很快把壞人查出來了，易貝盡職調查的時候把易貝做交易額信用卡數據給他，2天以後過來分析得非常準確，互聯網上大信息不是他的信息，湊在一起得到非常有價值的，後來賣了3億美金。我認爲大數據概念在雲計算、數據分析情況之下產生很多商業機會，這是爲什麼使得投資者、創業者感覺到非常興奮。

朱雲來：最後一個來說真是不好說，大數據就是大數據，比3D打印還簡單，就是大，大到什麼程度？你們知道Google的意思就是大樹，這個詞是阿基米德說的，阿基米德是2000-3000年以前了，他不知道數有多大，就是1後面加100個0。另外一個很有意思的統計，有人算了全世界信息量有多大？1個後面加上20個0，10億億億，三個億乘在一起，就這麼大一個數。數說起來很簡單，爲什麼大家談這些東西？還是很簡單的，有云計算和產生的各種各樣的數據，更重要的是我們這個系統有沒有合適的工具，系統的收集、存儲、分析、挖掘能帶來很多新的知識，任何一個新的醫院病例、感冒，一統計全中國有多少億人，平均一年得4次感冒、得5次病都可以系統整理，得出一些規律性東西。反過來，由於你有了大數據處理能力又可以新增很多東西。

今天上午坐在馬化騰邊上，我們兩個聊到這個，現在騰訊的數據量就是1PB的概念，大概是十幾個0，但P到Z有兩級，每一個差1000倍，你自己算，還要多加6個0。這樣的規模，關鍵是有了數據處理的能力，我們在很多社會中間可以設計、積累這樣的知識，這樣的知識能夠迅速積累，把所有實踐的經驗、實驗的情況迅速收集整理，帶來的衝擊無論對科研研究還是對管理、各種事物的管理和研究，反正都非常有幫助。講的大數據，因爲我們現在非常自然的產生很多新的數據，這些新的數據怎麼更好的處理？可能對社會生活發生什麼樣的衝擊？這是大數據的道理。我相信會議的籌劃者把這個列爲一個題目是有這個潛在的衝擊。

田溯寧：大數據的概念有沒有補充？

鄧鋒：數據過去存在，現在也存在，解決的問題也存在，爲什麼突然現在叫大數據時代？和過去什麼地方不一樣？第一，由於技術的進步使得數據的收集、存儲、計算的成本下降很快、隨時隨地。傳感器的技術進步，以前沒有那麼多技術進步，現在你做了動作，加速度方向都知道，現在大數據變得又便宜又快又簡單，這是和過去不一樣的地方。另外數據量解決問題的方法有很大的改變，解決問題算法變得很簡單，數據量一大，解決問題的方法改變了，過去解決不了的問題現在又能解決了，就到了大數據時代。

田溯寧：我還想挑戰各位嘉賓，因爲題目是大數據時代，時代這個詞不是隨便用的，我們說電氣化時代、工業時代，大數據能不能稱得上時代？時代到來以後應該說我們的生活方式、工作方法，社會都會發生變化，我提幾個問題，看看各位嘉賓同意不同意？因爲下一步我們討論究竟大數據能夠我們什麼樣的生活？然後再討論商業模式的問題。很多人在用這個詞，如果數據跟歷史比較非常像時代的礦場，工業革命的時候生活方式大規模的改變因爲有鐵礦出現以後煉出鋼鐵，我們在化學裡發現阿司匹林、抗解素等，在數據能不能成爲數據礦？像工業時代的鐵礦和化工工業一樣，使我們的生活、工作發生根本的變化，大數據會不會使金融行業形態發生根本的變化，以後的投行、以後的銀行就會變爲另外一種形態，我想聽各位談一談，大數據能不能稱之爲時代？這個時代又是什麼時代？這個時代使生活、工作、生產方式、娛樂有什麼變化和影響？誰先搶答？

陳宏：我先講。舉一個例子，我覺得先回答這個問題，講時代有可能是時代，可以這樣講，因爲在隱私方面，最近3·15很重要的事情，中軍拍了電影《手機》，我記得這哥們手機被抓到，換了一臺手機，後來被定位，當時LBS沒有出現，但現在坐在這個廳裡可以定位在幾米之內。之前我和中軍聊，我和微信約朋友幾個人吃飯，很短的時間把地圖一放就知道了。他說現在有更厲害的，你馬上可以看到關注的幾個朋友開車到哪裡，距離多遠。阿里巴巴做小額貸款、大數據產生影響，我覺得各種各樣的數據，LBS使得數據商手裡有很多信息，這些信息怎麼分析、怎麼使用？很多地方會改變，這裡也有很多國家要限制，但有很多擁有巨大的商機。我個人認爲，感覺到數據大大小小，就是因爲各種各樣合法拿到的數據、非法拿到的數據，各種各樣的數據加在一起不僅是量有多大的問題，而是有沒有額外的4V，評價一個大數據，合在一起就會對很多行業產生革命。這種情況之下可能時代的概念纔會被提出。

張念坤：我想舉兩個例子來說什麼是時代，以前大家用中英辭典非常麻煩，現在月Google、百度幾秒鐘就可以拿過來。Google的資料使得全球任何一個地方2秒鐘做查詢，計算的速度精度非常快，纔可以全球2秒鐘找到你的答案，這是一個時代縮影。第二個時代在股票市場，每1秒鐘一小部分能夠分析市場高低的時候，有很多人股票買賣，銀行影響股票市場是5年前、10年前不可能做的，所以我認爲這個時代來到了。

鄧鋒：我不知道這叫不叫一個時代來到了，計算技術的進步都是漸進的，數據量的增大也是逐漸的。隨着無線互聯網的變化，我覺得個人的很多東西，哪怕過去很多人交易股票，做一些技術分析，這也是大數據，但沒有說隨時隨地在什麼位置。如果說一個時代的話，一方面令人興奮，一方面令人感到恐懼，是不是好時代我不知道，我個人覺得有商機如果把定義改變了，包括隱私的規則改變了，數據規程的規則改變了，變成數據爲王了，這樣可以定義爲時代。如果技術進步可以做不同的事，一直技術在進步。剛纔講數據能不能視爲礦？很難說，這個礦和以前的礦不一樣的地方，這個數據隨着時間變化很快貶值，數據的時間性很強。看Google今天的數據很值錢，問Google10年前的數據不值錢，有點像電影一樣，隨着時間的變化價錢也會不斷變化，不是原始數據老是停着，而是需要不斷疊加的，就像老火湯一樣。

朱雲來：數據不斷疊加就不斷產生價值。一方面兩層。我覺得《大腕》拍得挺有意思的，還是有觀察和一定的預見性，這個社會會變，你難免說發生基因突變了，原來的基因無非就是感謝，無非就是數字計算處理，無非是更快、更大、更多，有一天發生突變了，判斷是一個時代還早了一點，處在監禁的過程中，是不是改變成跨時代，改變人們生活的，也有可能。

田溯寧：少春，你覺得大數據時代以後有沒有ERP？

徐少春：我不贊成時代，移動互聯網時代、網絡時代、雲計算時代，時代太多了。

朱雲來：10年一個時代，說得也對。

徐少春：我認爲大數據現在大的廠商，對這個領域有投資興趣去的人叫時代更合適一些，對於老百姓不管是不是時代。美國沃爾瑪尿布和啤酒的故事，沃爾瑪商場裡賣得第一好是尿布，第二好是啤酒，因爲很多父親去逛街買尿布的同時習慣性買一點啤酒。

朱雲來：這是沃爾瑪數據挖掘出來的，他們一定買啤酒，父親還要買尿布，爲了方便就把啤酒放在尿布邊上了，就很方便的這樣，這也是數據挖掘的一個意思。

徐少春：對沃爾瑪本身通過這種分析，對商品進行調整很有價值。

田溯寧：你說大數據是廠家宣傳產品的概念，時代還要觀察？我給大家從另外一個角度分享一下，什麼是一個時代的到來？我一直認爲我們還是關注自己，包括可佩戴計算，Google眼鏡和iWatch，我們瞭解自己的健康狀況、脈搏、汗液和身體情況，這些瞭解之後對疾病有預測性，感冒和身體疲勞狀況，周圍天氣環境和周圍接觸的人多少有關係，算出來之後人們知道得感冒和各種病的機率有多大，就會調整自己。有一種觀點，工業革命使人類壽命延長30年左右，圍繞着大數據的變革，對疾病的預知使生命延長20-30年，如果20-30年，我們相當於非常年輕，這是不是一個時代的來臨？我們在商言商，我們在大數據時代能賺錢嗎？少春意思說我忽悠他，ERP我說是大數據時代的ERP沒準還能加利潤率，IBM是過去的服務器，我說大數據服務器，老酒包新瓶賣出來，大數據時代有沒有商業機會？我們能不能利用這個時代，無論是概念還是真實的，我們能夠發現投資機會，發現商業轉型機會，雲來有什麼看法？

朱雲來：漸進和突變的過程，你講的例子非常好，還有鄧鋒講的傳感技術，這些技術非常厲害。人類收集數據的能力，包括穿戴型的，因爲你要搞醫學要知道人體的各個系統的變化，追蹤變化可以提供很多線索，瞭解人體健康狀態的變化，迅速做下來以後將來會有突變的到來，手機就成了《大腕》裡講的東西了，本來是一個量變的東西。大數據的處理能力。有些人獲取信息能力強，有些人獲取信息能力弱，將來只要是競爭性市場，誰有信息就先做到了，現在變得非常清晰、成熟了，從投資者角度可以大量系統投資了，這樣往往到了相對成熟的階段。

田溯寧：最近圍繞着大數據和移動通信、互聯網比較熱的詞跟你有關嗎？重包、重籌，你覺得這一項領域對金融行業有沒有根本影響和商業機會？

朱雲來：你要關注發生的事件，每天都有成千上百件稀奇古怪的事情出現，不一定每一件都成。風險度比較低的，大家比較容易判斷的，通過信息的溝通很快融資完成。像閻焱一文就打住了，說3D打印投還是不投？這本身就是風險較大的問題，他不好一下子回答，他需要更多的信息，這樣金融不可能通過網絡執行。大家不要忘了網絡最強是配送體系，到達能力非常強，把這些信息判斷投資風險，你覺得錢借得出去，能收得回來，很難。這不是一廂情願的有了信息就能判斷的問題，這可能是不同的專業，我們是投行專業，不能說做得很好，我們費了很多年的勁多少了解了一點，通過送達、收集、交流都可以，真正做專業性的投資判斷、專業性的經濟風險的判斷是另外一個問題了。

田溯寧：鄧鋒你覺得具有投資機會嗎？

鄧鋒：我先說大數據帶來什麼好處？一是預測的準確性，說大數據都估計這個人幹好才能幹嘛，說沃爾瑪的例子，預測的準確性。還有一個是快速迭代帶來的時效。因爲大數據很快給你反饋，這兩點帶來商機，預測準確性是商機，可以定向做廣告，準確知道要什麼，買東西的經驗，不買這個會買那個，這是準確量的預測，這是商機。這未必VC可以幹，因爲今天互聯網的巨頭阿里、百度、騰訊掌握了這麼多數據，不見得把數據給我們，商機是給他們的。怎麼賺錢呢？運營商的數據也能賺錢，但運營商數據不會給普通的小企業。站在微信的角度，或者站在小企業角度，什麼地方賺錢，我原來越來越看上IOT，物聯網，雲來談的事情，我們不能根據概念投資，但我舉幾個例子就知道了。像iWatch，跟智能手機差不多，只不過形狀不一樣，也有芯片、電池、傳感器、通訊設備，CPU也在裡頭，有很簡單的軟件，該起牀的沒有起，是不是摔跟頭了，是不是超過範圍了？對於老年人和小孩，很多人用起來數據量不得了，設備連起來不是一個設備，而是設備連成一個社區，這不是我們在騰訊上或者Facebook的社區，是設備層面的，某種層面是物聯網的概念，不斷迭代，這是給小公司帶來的機會，Facebook也在幹這件事，這樣的機會有可能給小公司和投資人提供機會。

陳宏：的確有機會，因爲以色列看了很多家公司，其中有一個基本做起來了，就是用物聯網概念，你拿一個東西收集起來，運動一下、跑一下心跳都知道，數據和醫院連在一起，醫療人員可以幫你急救，這不是阿里、騰訊做的事，作爲創業公司來講，假如你懂得醫院和IT系統接軌比較好，醫療案例比較多，你非常有可能做出非常好的公司出來，對投資人也有價值。整個中國強了以後，健康是非常大的行業，以前我們去洗牙，沒有多少人去，收入水平提高以後越來越多人看牙醫。還是大數據，以前數據是被動的，今天在公司裡發電子郵件，你產生一個數據，創造數據放進去了，在阿里做了交易產生數據。有的你自願收集，有的你不自願收集，很多數據會打起來。還有VC風險投資喜歡投應用，因爲沒人敢投技術，隨着大數據出來以後真正的科學家就需要了，給你一大堆數據，我曾經拿到電腦計算機博士，還編程。這個實際上是非常、非常複雜的技術，技術團隊得到青睞，從這來看繼續收集數據，數據是有用、有信息、有價值的。

田溯寧：少春我想問特別的數據，在IT行業裡說過一句話，要去IOE，去IBM、Oracle、EMC2，我想聽聽你的去觀點，有沒有去IOE的時候？

徐少春：一點點，我們公司金蝶在過去做將近20年的ERP，爲100萬家企業提供ERP，每個企業的ERP都獨立安裝，隨着移動互聯網、SaaS和雲計算出來以後，把原來講的本地安裝的操作系統、數據庫變得不重要了，可以通過雲計算數據庫方式進行提供。兩年前我們推出一個產品“雲之家”，企業內部的社交網絡平臺，去年一年企業用戶數增加了23000戶，用戶數達到35萬家。今年年初的時候很有意思，應用到金蝶的時候就是用戶，盤點了數據，這個數據是自動提供的，就說在過去12個月內，你在雲之家一共發佈了952條信息，將工作當中的收穫，生活當中的喜樂與公司同事進行分享。比方說2012年我加入了47個小組，共5258個組員，2012年我參與了543條短郵。同時在過去一年創建了11個社區，91315位外部的相關利益者跟你進行交流等等。我自己感到很差異，過去一年當中我的行爲被記錄下來，這就是大數據。誰做這樣的應用程序、軟件越來越服務化，IBM、Oracle會被顛覆。

田溯寧：很大膽的預測，IBM是世界上市值最大的之一。

朱雲來：基礎數據庫還是一樣的，他們這些公司也在改變，他們也在前沿，非結構化信息怎麼處理出來得很快。這是新的競賽，原來人家有比較固定的領域，後來者沒有機會，並不等於他們沒有機會了，確認信人相對，至少原來的機會基本沒有，現在的機會不代表他們倒你就能成，關鍵誰跑得快。

田溯寧：因爲時間的關係我們到互動環節。我想問中軍，很多事情受到你電影的啓發，最早可能是藝術家，通過直覺、感覺對未來的判斷。我們互動環節問一下中軍，你完全憑感覺，你覺得是靠譜還是不靠譜的，會不會新的生活方式到來，就像你十幾年《大腕》裡宣傳移動通訊改變生活一樣？

王中軍：大數據比3D製造靠譜，因爲3D製造是技術性的補充，二飛說不能打印出一瓶拉菲，也不能打印出電視機。後來我們私下交流一個導演還是導演，出了各種新技術，改變了卡梅隆的創意，我覺得大數據不一樣。因爲數據跟着每個人走，就像一部手機把一個人的習慣，手機不能打開，人家用一晚上就知道田溯寧這個人到底怎麼樣，是不是道貌岸然。大數據是時代的變化，任何一個企業大中小，老闆只是口頭說，真正幹，利用了大數據時代，大數據的東西改變經營技巧，不能說天天學習數據，天天學習3D技術，我個人認爲你問的問題我回答是一個很重要的時代變化，會改變人的生活方式。昨天晚上曾強說的網霾我覺得挺有道理，這麼一個東西跟着你走，你會變化的，你的行爲準則也會變化，謝謝。

田溯寧：我們把時間交給大家，問兩個問題，圍繞着大數據時代能不能改變我們的生活？有哪些商業機會。

新財經記者：各位好！大家談到大數據，劉總談到大數據對阿里金融銀行的改變，我們看到一個數據，阿里金融從2011年成立到2012年兩年的時間，貸款累計總額是500億，不良率不到1%，平均每筆貸款額度1萬元，能夠在那裡拿到貸款的生態系統商家有20萬家，阿里平臺的商家有1500萬。如果阿里金融把目標放大，做到信貸工廠，阿里數據能夠支撐批量運作，還能控制在比較低的不良率嗎？

朱雲來：剛纔說了，互聯網是非常方便、便捷的渠道、平臺，問題是信用風險產生的來源是什麼？是不是有了便捷的網絡就清楚瞭解風險來源？因此能夠管理好風險，這樣就可以，否則就有困難。我想網絡的金融應該是傳統金融的補充，或者是互補的情況，要解決全部的問題肯定不可能。現在迅速增加到60萬億的貸款，500億是滄海一粟，他號稱不超過2%的壞賬率，信不信你自己判斷了。

鄧鋒：回答這個問題正好是中軍的改變生活方式，你幹嗎都盯着，車走在街上到哪人家知道，以前幹過的事都知道，做事方法會跟着改變。好處信用系統建立起來，阿里金融因爲我有這麼多數據知道你過去的做法，信用好就貸款，把社會不同的數據累計起來就改善。

朱雲來：除了他知道你在這裡買東西，你知道其他的金融活動嗎？因此無法控制。如果要把物聯網最後都連起來有可能，銀行爲什麼能管控風險？要對客戶非常瞭解，知道幹什麼、狀況怎麼樣，市場如何，這是理想情況，銀行也經常有破產的。其實金融風險的控制非常有挑戰，不是有幾筆數據就能控制得了。還有一個，後面那句話提醒我，會對很多行爲產生新的影響，採集了大量的資料，將來這個網絡變成信息永遠無法刪除，事實上因爲早期DOS設計的時候，當時操作系統鼻祖設計的時候圖省事沒把文件刪掉，改一個名字就知道了，從計算機很簡單，但後來變成系統性的，幾乎沒刪掉。這麼多信息突然被人知道，這個社會過去的法律體系規定沒有考慮到這些問題，現在你把數據，包括運營商把數據賣給其他的商人，是部系侵犯到隱私權的問題？隱私權在這個社會突然放大到這個地步，過去不可能知道3米以外的人，現在恨不得全世界你知道幾億人怎麼處理這個問題，想迅速建立法律法規體系，限制過嚴交流的好處沒有了，放得太鬆了各種各樣的問題、糾紛出來，甚至是犯罪，你怎麼解決？這恐怕是巨大沖擊。

陳宏：我的回答是不要小看阿里金融現在所解決的問題，一是雖然只是500億，這只是一個開始。第二，解決1萬人民幣的小額貸款，銀行只能帶大的，當把很小的錢貸給短期，自己的客戶和長期交易體系以後，壞賬率就會降低。而且不但壞賬率會降低，利率也會降低，阿里金融會賺錢。就像學生拿信用卡一樣，一直跟着你，知道信譽以後最後敢給你借大錢。我覺得金融創新，互聯網大數據的金融創新所有銀行都要關注。

提問：非常高興今天有機會問一個問題，大家知道歷史的今天經過各種革命，今天進入徹底顛覆性的革命。分兩類問題，第一個問題，當世界分成兩級，我們是光腳的，前面一堆穿鞋，光腳和穿鞋的時候，穿鞋的有沒有感覺到緊張？第二類問題是小問題，大數據是基於大數據還是基於意識得突飛猛進，還是金融大融通還是數據的重新重組，還是基於品牌重構，還是關於真理的重新打造、重新升級？張念坤老師，香港立足於中國和西方連接的要塞，對光腳和穿鞋有什麼建議，對我們有什麼直接的幫助？朱老師的發言很精闢，振聾發聵的感覺，是高層專家和大師給小草根和微客什麼建議？還有王中軍，傳播小微創業者怎麼迅速傳播自己，完成馬雲一整套的管理，受到資本的青睞？謝謝。

張念坤：大數據提供各方面的機遇給大家，智慧城市，醫療、保安、教育、環保，比較小的公司也可以參與大數據的應用。謝謝。

朱雲來：你提前進入大數據時代，處理速度跟不上了，機關槍似的。我們希望科技提升了人類的能力，過去生活中很簡單的病治不了現在可以治了，過去生產衣服不夠穿的現在夠吃了，健康的病治不好現在可以治了。現在不斷地有進步，社會另外一個方面，希望社會是良性、公平的，希望所有人都有機會，過去IT界談，IT相比其他技術來說，大家都有機會能夠進入。溯寧提了很多問題，是不是時代變化問題？對每個人實際生活有什麼衝擊？剛纔大家講的，各個嘉賓都提到的，對於生活有一個進步的機會，給了每個人可能參與的機會。我們希望這個體系通過公平的市場競爭，通過良性的經濟發展，最後能夠達到大家都有公平的發展機會。

田溯寧：謝謝雲來，大家談論了非常有意思的話題，工業革命到來之前狄更斯寫了一本書《艱難時世》，第一句話說：“這是一個黑暗的時代，但也是一個光明的時代。這是一個最好的時代，也是一個最壞的時代。”都有共同的現象。另外我覺得大家很多問題沒有討論清楚，利用這個機會給大家推薦兩本數《大數據時代》，還有對未來技術展望很好的書凱文凱利的《技術理想》，感謝大家和我們共同交流分享大數據課題，謝謝各位。