编者按：2022年11月，美国国家经济局和麻省理工斯隆商学院联合发布了《大数据与市场》报告（以下简称《报告》）。《报告》认为，数据作为重要生产要素，深刻影响着经济金融的发展。随着大数据时代的到来，数据改变了市场的交易形式、资产的定价方式和市场主体的发展模式。《报告》指出，在经济金融活动中，应用大数据分析算法代替人工决策，可以优化工作流程、提高预测准确性、缩小风险敞口、创造更多经济价值。但同时，大数据的滥用也会带来侵犯消费者隐私等风险挑战。现对《报告》主要内容进行摘编，供参考。

(相关资料图)

观点研究

大数据与市场

一、大数据的概念、特征与类型

美国国家标准与技术研究所（NIST）将大数据定义为传统数据体系无法高效处理的新数据集，以及所需要的更高效的分析处理技术。大数据具有数据量大（Volume）、数据种类多（Variety）、数据变化频繁（Variability）、数据产生和处理速度快（Velocity）等特征。在数据交易市场，依据数据的生命周期和业务流程，大数据可以分为原始数据、预处理数据和数据分析报告三种类型。与此对应，数据服务机构也被划分为数据提供商、技术服务商和数据咨询商三类。

二、大数据给市场带来的风险挑战

（一）市场竞争的公平性。数字经济具有网络效应和规模效应，边际成本较低而边际收益较高，易产生资源过度集聚、赢者通吃等问题。例如，部分数字平台依托大数据技术，使得自身获取的数据量不断增加，数据处理能力持续提升，基于大数据的算法也更加智能。好的算法性能可以产生更好的产品，又可以吸引更多的用户产生更多的数据，进而形成正向的良性循环。数字平台也得以不断积累竞争优势，变得“强者恒强”，从而可能出现影响市场公平竞争的垄断行为。 （二）经济指标的准确性。大数据是具有一定价值的重要资产，在数字经济活动中，市场交易的商品和服务价格并未体现其真实价值，交易价格中还包括部分交换数据的价值。例如，个人手机中安装的时钟、手电筒、游戏等免费应用可能并非是真正的“免费”使用，而是隐蔽地要求消费者以用户数据为相关服务“付费”。但是，这类交易的价值却并没有被计入GDP。因此，在数字经济时代，亟需建立一套新的指标体系或采取新的工具来更加准确地衡量经济发展情况。 （三）数据隐私的安全性。大数据的快速发展产生诸多经济价值，但同时也带来了大量的安全风险与挑战。消费者容易在不经意间或被诱导交出个人隐私数据。如果这些数据被一些机构获取并被不当利用，可能形成洞穿个人日常行为甚至是性格特征的数据网，进而产生“价格歧视”“大数据杀熟”和隐私数据泄露等扭曲的市场行为，进而损害消费者合法利益。

三、金融大数据的市场应用前景

（一）增强风控管理能力。金融机构可以基于大数据技术对客户数据进行汇聚分析，利用大数据模型代替人工统计分析，及时识别可疑信息，强化风险预判和防控能力。例如，在评测客户信用方面，将客户信用替代数据作为信用数据的补充，降低客户信贷违约率。 （二）助力普惠金融发展。大数据技术在金融领域的应用，可以极大提升各类数据的处理效率，更好发挥数据价值，有助于拓宽金融服务范围，增强金融服务的包容性，为老年人、残疾人等因信用评分低而难以享受传统金融发展红利的群体提供金融服务，助力普惠金融发展。 （三）提升金融客户粘性。通过开放银行或其他基于大数据技术的金融业务创新，可以帮助金融机构获取更多、更有价值的客户数据信息，进而可以针对不同客群提供定制化、高品质的金融服务和产品，更快、更好地满足各类金融服务需求，有效增强客户粘性，降低金融服务营销成本。 报告原文翻译获取地址

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下期预告：欧洲金融科技机遇

本文来源：发展研究部

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