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简 报
2014·1（总第163期）
中国科技金融促进会办公室 2014年1月24日
本 期 要 目
● “中国科技金融促进会2013年度工作与交流会”召开
● 中国科技金融促进会接受新会员入会公告
● 首届全国科技金融征文评奖公告
● 推动科技与金融紧密结合 助力创新型广东建设
● 互联网时代金融大数据化
● 从数据到决策
【我会动态】
“中国科技金融促进会2013年度工作与交流会”召开
中国科技金融促进会网址：http//:www.cstf.org.cn
2014年1月11日上午,“中国科技金融促进会2013年度工作与交流会”在京召开。会议分为三个阶段高效完成了相应议程。第一阶段审议了2013年度工作报告和事项，由王元理事长主持。会议高度肯定了促进会在2013年所取得的成绩，并讨论了2014年基本工作思路，通过审议了新《会员与会费管理办法》，正式批准增设会员与会籍管理服务部及其职能、岗位设定以及相关配套制度。会议还审议了部分机构和个人提交的入会申请，决定新接纳杭州银行、长安银行、上海浦东科技金融服务联合会、天津科技金融促进会、云南省科技成果转化服务中心、深圳高新技术产业园区服务中心、北京中关村软件园发展有限责任公司、深圳红岭创投电子商务公司、深圳和记华龙创业投资公司、交通银行苏州分行等14家机构及牛华勇、桂荷发等10名个人为促进会会员。第二阶段的经济形势报告会,邀请国务院发展研究中心宏观经济研究部部长余斌研究员作“2014年经济发展展望”的形势报告。该报告就国际国内最新经济形势进行了精要分析并展望了中国经济发展形势。第三阶段为“首届科技金融征文第一次交流会”，由孙海鹰副理事长主持。中国农业银行战略规划部课题组负责人、中国人民大学经济学院副教授彭丽红，光大银行信息科技部处长黄登玺，财政部财政科学研究所研究员孟艳，中国保监会北京监管局处长孟彦君，北京银行中关村分行行长助理谢强华和上海股权托管交易中心毛圣霞分别就利率市场化改革与科技金融发展、科技金融政策、科技保险以及互联网金融等主题进行了精彩发言。促进会常务理事、理事、会员代表以及相关专家学者60余人参加了会议。同日还举行了2014年第一次常务理事会，根据理事会部署就科技金融促进会全年工作进行了具体安排。
中国科技金融促进会接受新会员入会公告
中科金字2014第2号
根据《中国科技金融促进会章程》有关规定，由申请者提出申请并经中国科技金融促进会2013年理事会审议，决定接受以下单位与个人为中国科技金融促进会会员：
最新批准入会的单位名单（14名，排名不分先后）
杭州银行股份有限公司
长安银行股份有限公司
云南省科技成果转化服务中心
上海浦东科技金融服务联合会
天津科技金融促进会
深圳高新技术产业园区服务中心
北京中关村软件园发展有限责任公司
交通银行苏州分行
湘潭高新科技企业加速器发展有限公司
江西财经大学科技金融研究中心
深圳红岭创投电子商务公司
和记华龙创业投资公司
乾能投资管理有限公司
阳江市富强沼气能源科技有限公司
最新批准入会的个人名单（10名，排名不分先后）
牛华勇 桂荷发 马红卫 潘惠凯 张洵君
过文俊 梁 澎 戈建国 王 丹 彭丽红
特此公告！
中国科技金融促进会(盖章)
二〇一四年一月十五日
首届全国科技金融征文评奖公告
中科金字〔2014〕3号
为加强科技和金融结合，推进科技金融理论发展与实践创新，繁荣中国特色自主创新道路理论体系，中国科技金融促进会、国家社科基金重大项目《创新型国家背景下的科技创新与金融创新结合问题研究》课题组、《中国科技金融（内刊）》编辑部于2013年6月面向全国开展了首届科技金融征文活动。
本次评奖对象是围绕创业风险投资、科技信贷、多层次资本市场、科技保险、科技金融服务平台、科技金融实践探索与创新、国际科技金融理论新进展、科技金融案例研究等主题，未公开发表或近3年公开发表（出版）的研究成果。
根据评审专家的匿名评审情况，现将征文评奖结果公布如下:
一等奖（共10名，以下排名不分先后）
《财政支持科技支行的杭州经验及启示》（贾康、孟艳、封北麟、孙维）
《关于商业银行加快发展科技金融业务的思考和建议》（中国农业银行科技金融课题组）
《科技金融体系中的资源整合——以商业银行为视角的分析》（束兰根）
《强化科技保险创新 服务创新型国家建设》（高大宏、常思佳）
《互联网时代的债券市场结构演变趋势及我们的对策》（中国银行间市场交易商协会课题组）
《商业银行信息科技风险管理理论与实践》（杨兵兵、黄登玺、赵锁柱）
《大数据及在金融行业应用初探》（程立国、陈健恒、徐永红）
《基于需求驱动的科技贷款南京模式的研究》（郑加强、李伟、陈志俊、郑倩）
《拓展珠海市“四位一体”服务功能 促进科技、金融、产业结合》（胡峻、李仲、杨国安）
《科技金融统计研究》（桂荷发）
二等奖（共15名，以下排名不分先后）
《互联网金融与我国场外市场的建设》（毛圣霞）
《北京地区科技保险发展现状、问题与对策》（丁小燕、孟彦君、王晓栋、席友）
《大数据环境下银行数据分布与存储架构设想》（奇兰涛、杨唯实）
《科技银行若干法律问题研究》（杨长海、钱建华、姜波）
《运用综合金融手段解决中小企业融资问题》（崔志明、龙小燕）
《基于政府支持的科技担保缓解科技型初创企业融资难问题的研究》（钱野、徐土松、周恺秉）
《新型农村金融支持科技特派员农村科技创业》（王艳）
《科技金融的统计指标体系构建》（骆世广、李华民）
《科技金融、技术创新对南昌核心增长极的作用分析》（易蓉）
《在线银行商业模式创新若干问题思考》（程立国、陈健恒、徐永红）
《合芜蚌科技金融合作服务平台构建与运行机制研究》（刘明）
《众筹融资的法律分析与制度回应——基于互联网金融模式的前瞻》（袁康）
《新型城镇化背景下市场化融资路径研究》（中国银行间市场交易商协会课题组）
《融资约束、上市融资与研发投资》（段胜辉、路艳）
《市场竞争和政府资助对中小企业研发投入》（袁桂秋、张玉洁）
三等奖（共15名，以下排名不分先后）
《促进科技与金融结合，加快乌鲁木齐高新技术产业开发区（新市区）科技型企业发展》（乌鲁木齐高新技术融资担保有限公司）
《争做科技金融的实践者和领先者》（谢强华）
《构建国有资本境外投资国别风险指数期权体系》（张路）
《开发性银行支持生物技术融资创新研究》（方家喜）
《搭建园区桥梁，推进科技创新与金融服务融合》（郑棣华）
《关于科技成果转化方式及融资需求的研究报告》（张丹）
《济宁市科技金融实践探索与创新》（马红卫）
《完善多层次资本市场 加快推进“新三板”建设——以上海张江高新技术产业开发区为例》（张宇）
《从互联网金融与传统金融的战争看未来的科技金融服务平台》（曹博纬）
《科技创新与金融资本的粘合方略》（蒋小铭）
《科技推动商业银行转型问题研究》（李华春、严林、李凯）
《可配置的境外核心业务系统探索与构建》（赵志宇、黎章、李欣、刘炼烘）
《ISO管理体系融合在银行IT变更管理中的实践》（关博、高文宏、王小强、范福军）
《基于服务主体的互联网金融运营风险比较及监管思考》（中国人民银行开封市中心支行课题组）
《Hadoop在大数据分析应用中的实践》（张勇、曹震、丁毅、韩叶茂）
另有优秀奖若干名。
特此公告。
注意事项：
（1）我们将根据实际情况，陆续组织相应交流活动，选聘部分作者增补进入中国科技金融促进会专家库和国家社科基金重大项目课题组，并在《中国科技金融（内刊）》上选登部分论文。敬请关注。
（2）此次评选作品截稿时间为2013年9月30日（以寄出地邮戳日期为准），未参与评选的作品进入下一届活动。
（3）所有参选作品的知识产权归作者所有，知识产权相关事项均由作者负责。
中国科技金融促进会
国家社科基金重大项目《创新型国家背景下的科技创新与金融创新结合问题研究》课题组
《中国科技金融（内刊）》编辑部
2013年12月31日
（接上期）
推动科技与金融紧密结合 助力创新型广东建设
广东省科学技术厅副厅长 叶景图
尊敬的王元院长，非常感谢给我这样一个好的机会，向大家介绍我们广东。前面听了各位嘉宾的发言很受启发，作为地方的推动工作，怎么样来推动，我们有这么几点认识。
首先，我们认为要全面实施创新驱动战略，必须大力发展科技金融。要大力发展新兴产业，大力发展创新产业集群，确实是离不开科技金融。过去我们认为科技推动只是一个额外的科技金融工作，实际我们认识到科技金融不仅是一项重要的科技工作，而且是一项科技工作的高级形态。为什么这么说呢？科技金融工作就是要跟经济结合，科技管理必须要充分的导入市场经济，要体现市场导向原则。而科技推动做好了，能比较好地解决这个问题。
所谓创新驱动战略，就是要带动产业的转型升级。就拿我们广东来说，广东是一个很大的经济体，有5.7万亿的GDP。要带动这样一个经济体的升级转型，必须有一块，它有利于这个结构，同时也应该有比较高的速度增长。就是创新型的产业集群。而这一块，由于它的资产的积极性，投资也好，科技贷款也好，信用贷款也好，都不太容易做。所以，必须通过科学技术来推动，同时保持比较高强度的投入，才能够发挥科技对于经济的支撑引领作用。所以我们认为要全面实施创新驱动战略，必须大力发展科技推动。
第二，我们认为要发展科技金融，必须要相应地推动科技管理的创新和科技政策的创新。前面听了很多专家都从金融创新的角度来谈，我觉得这对于科技金融发展是有意义的。但是对于科技产业的贷款投资，特别是对一些中小微新企业来说，确实有风险比较大、成本比较高的问题。如果没有相应的政策引导的话，实际上是很难开展起来的。我们注意到在中关村，在整个科技体制改革创新当中，非常注意通过对相应的科技经费的调整推动科技金融的发展，并推出了一系列的政策。我们认为广东的科技发展必须有大的动作。最近我们也在回顾反思我们过去在科技管理当中的做法，也必须要有变革。一个很重要的方向就是要调整科技经费的使用模式，不能简单的立项就行了，必须要跟科技金融发展配套起来，把相对多的一部分资金用于科技金融发展。还有就是要有效地发展科技金融，必须全体系地来推动这项工作。最近我们准备推出两大措施。第一，在省级层面建立平台体系。首先，我们改造成一个科技金融集团。我们原来主要是做两块业务，最近已经做了改造，在原来两块的业务上增加了几块业务，包括小额贷款、科技金融担保、科技产业基金，还有科技资产评估等几项业务。就基本上按照科技企业成长的链条设计相应的金融产品。同时，我以我们中心作为一个平台，把我们面对中小企业的科技工作做起来，我们还依托我们广东的金融学院也把一些技术性的工作做起来。大家都知道信用信息平台非常重要，我们广东的金融学院他们很积极，已经做了方案。我们觉得离开信用信息平台就很难把科技金融工作做起来，这是一方面。另一方面，我们接地气，深入到基层，以我们各种各样的开发区作为依托，建立一个立足于基层的服务体系。我们理解，科技金融是多主体互动的，光有银行不行，企业本身也得提高，所以我们就把服务渗透到基层去，积极面对中小企业。离开了基层的这样一个服务体系，我觉得这个所谓信息不对称的问题要解决是不太容易的，我们希望通过这样一些工作来大力发展科技金融，以更好地实现我们科技部门全面实施推动创新经济，建设创新型广东这样一个使命。
谢谢。
（本文根据作者在首届科技金融促进高峰论坛上的发言整理而成，未经本人审阅。）
互联网时代金融大数据化
复旦大学特聘教授、计算机学院与软件学院两院院长 王晓阳
今天非常高兴能来到这个会场来讲一讲我自己的体会，其实我是一个做数据的，做了20、30年的数据研究、数据处理、数据挖掘等等，在这儿有点班门弄斧的感觉。但是早上听了各位领导和专家们的演讲，有一个很深的体会。我觉得我们这个数据还真能做点事儿，尤其是听了前面曹主席跟金所长讲到金融这个事儿，很大的情况下是一个所谓的去不确定化。所以这个事情我觉得跟我讲的东西有点类似。我提出一个口号是互联网时代的金融是不是应该有一个大数据化。
其实我是在思考，得到这个任务以后我就在想大数据在金融界到底能干什么。其实在昨天，有一位中央党校研究经济的陈建奇，他在英国的一本杂志上面写了一篇文章，他说信息数据的缺乏制约当前深层次的经济改革。他的意思是说其实就是没数据，我们不知道，到底金融上面发生什么事情我们不清楚。这是我的解读。但他主要的论点就是说我们这个数据不全，我们没法做这个改革的事情。
再从化学说起，刚才唐总也提到物理的诺贝尔奖，今年化学的诺贝尔奖很有意思，他不是给了一个真正做化学的科学家，而是给了三个用计算机模型、用电子的手段来做化学的科学家。这是一个创新的东西。为什么他们获得诺贝尔奖呢？是因为在计算机的帮助下揭露复杂的化学反应的过程，使得化学的创新，化学方面的革命可以从电子手段来采用。这个事情对化学领域来讲,确实是一个很大的革命。
从这两个角度来讲，数字化，所谓信息化这个事情到底能够对我们的工作产生什么样的效果呢？其实非常有意思。化学可以这样做，金融可不可以这样做呢？我们把所有的东西都放到计算机里面，把所有的事情都做了。这个好像不太容易，为什么呢？金融系统其实比化学系统更复杂，复杂的多。它不是一个封闭的体系，化学的东西在中国做也一样，到美国去做也差不多。但是金融这件事情，在美国做金融和在中国做金融可能差距就非常大，怎么样能把这个不封闭的系统与社会有复杂的交互的系统能够掌握起来，能够虚拟化，能够把它数字化，能够在数据的空间做我们金融所谓的各种各样事情的话，是不是有这种可能性。这个命题就是说大数据是不是一个完整模型的救兵呢？我想来探讨一下。我提出几个方面来讲一下，也就是大数据来源，大数据思路。来源我不用多讲，也就是我们数据的发展、采集的能力以及数据处理的能力大大地增强,就是从量变达到了质变。为什么在几年前我们没有大数据的概念，我们也有数据采集的能力、数据存储的能力、数据处理的能力。以曙光为代表的公司它做了很多年了，但现在为什么要讲大数据呢？我的理解是在一个量变达到了质变的阶段，就在现在的一个时期我们完全可以说在这样的能力的情况下，我们能够做以前不能想象的事情。所以，刚才讲的是一个技术的驱动，就是量变到质变的过程。以前做化学都是用一些物理模型，所以很难用。所以虚拟化、数据化、数字模型化方面是我们一个很大的需求，有了这样的一个虚拟化、数据化、数字模型化对我们做科研也好，金融也是有帮助的。
虚拟化优势是什么？我们第一要理解，理解我们现在到底发生了什么。第二，根据我们的理解来做所谓的预测，预测以后还不够，反过头来我们所谓的控制，控制也可以说是一个创新，就是我们怎么样来操作我们的系统，使得它们产生我们想要达到的一些目的，这是我们这个虚拟化所带来的很大的优势，也就是说在理解预测控制这件事情上面，可以在虚拟世界里面我们达到的这件事情，要比在物理世界或者现实世界去操作要简单的多或者快的多，这是我们虚拟化的一个优势。
什么是大数据？讲了很多，大家对大数据有不同的定义，什么数据量大，或者说现在的技术难以操作的，难以驾驭的一个数据量等等。其实有一个很有意思的现象，就是大数据不光是数据量大，也不光是数据量快，也不光是所谓的价值高，其实有一个非常有意思的现象，这就是大数据现象对同一个事物可以有不同的、多方的观察，多方的角度、多方的观点。因为每一个事物的不确定性和复杂性很难用一个精确的东西来描述，所以在这种情况下面我们就要用多角度多观点综合起来，其实大数据的概念就是各方面的数据建立模型以虚拟化，使得我们有更全面理解、预测和控制。所以现在把很多不可能的东西变成了可能，所谓的量变到质变。我们技术界发生的事情就完全由量变达到了质变。
大数据的应用可以说是在各个方面，一个方面是人、物，还有其他。人是在我们所谓的大数据、互联网数据在大数据时代应用最大的一个方面。因为人对人的理解其实是最难的事情，为什么金融这个领域比较复杂，比化学还要复杂？就是因为我们有人，人的因素是一个很难控制理解的东西。在互联网时代，我们各种各样的应用，在互联网上有各种各样的数据，提供了一个我们理解人的基础。有很多的例子，不展开讲了。我们金融领域能够利用的，金融信息化不能限制在金融世界里面，所以要拓展到其他东西。刚才唐总已经讲过了科研的几个模式，我就不再展开。还有产业方面，大数据的研究等等，因为时间关系不再讲了。
新的竞争核心力，也就是我刚才提过的，在新的形势下面“数据”其实是我们核心的竞争力。各大国和各大企业在大数据方面都有很大的动作，大家都看到了这样的机遇，所以我们进行研究。
对于大数据应用的思路，我真的是班门弄斧了.就注重各类数据的采集，我刚才提过。采集、管理、利用、快速地实验，这其实是一个很有意思的现象。一旦东西放在电子化、虚拟化以后，实验的速度可以大大地加快，可以掌握各种各样的东西，目标就是金融体系自身的规律，还有各种趋势，都可以从我们大数据的角度来刻画。当然，我们也有很多的通病，并不是说大数据就可以解决，它有很多的错误，它的片面性、模糊性等等都是我们要解决的问题，而不是把数据弄在一起就可以了，我们要解决很多的问题，还有一个隐私安全的问题。还有一个很重要的就是人的作用，人是起到非常大的作用，这么多大量的数据情况下面怎么样利用好大数据，怎么样来用一个教育的体系，因为我是学校的，所以教育还是要提一下，怎么样能够在教育体系里面培养出大数据应用的人才来，这是一个非常重要的问题。所以金融数据大数据化，我觉得从这方面讲，虚拟化、数据化需求还有数据分析的能力，使得我们能不能够做到一个精准的金融。有很多人提出来说大数据对我们的工作、学习、生活都产生了革命性的影响，那对于金融是不是会产生革命呢？我不知道。
谢谢大家。
（本文根据作者在首届科技金融促进高峰论坛上的发言整理而成，未经本人审阅。）
从数据到决策
曙光信息产业股份有限公司CTO 唐志敏
非常高兴有这个机会到这里来向金融行业的领导学习。曙光是一个高科技企业，主要提供各种解决方案和云计算服务。今天我跟各位嘉宾分享一下曙光公司怎么在帮助我们无论是金融界的客户还是其他的客户从大数据里头发现潜在的规律和寻找可能的价值。
我先简单地回顾一下人是怎么认识这个世界的过程。每一个个体它的发育过程跟种群的进化过程是类似的，我这里讲一下我自己是怎么认识这个世界，这与我们整个人类世界类似。最早我上小学的时候课本里头有一篇文章是毛主席写的，说人的正确思想是从哪里来的，是从天上掉下来的吗？不是，是从哪？是从劳动人民的世界里头来的。后来等我上了大学以后有一个哲学老师就告诉我，正确的思想是从问题中来。比如牛顿，他当时提出了地心引力，但没有提出另外一个问题，就是苹果为什么有质量。今年才出现了端倪，这是一个不断进化的过程。后来我们发现不光是实验、理论研究可以发现新的知识，计算也可以得到新的知识。影响我们通过很多的公式可以计算产生新的结论，现在我们又可以从数据里头发现知识。为什么？因为整个世界非常复杂，无论是客观的世界还是我们人造的世界，互联网、金融经济都是我们人造的世界，这里头环境很复杂，甚至不能用公式来表示，所以我们就得用数来寻找它的规律，找到我们正确的结论。
现在所谓的大数据时代，大家都认为它是一个信息领域很重要的变革，数据非常多，各种各样的数据都非常多，从这个数据里头我们可能得到一些什么东西。这样非常多的数据情况也出现很多，我们各种各样的行业，无论是电信行业、金融、医疗卫生、国防、国家信息安全，以及在互联网大量的数据里头，甚至在最基础的传统科学研究，无论是生命科学还是地球勘探气侯等等都涉及到大量的数据处理。我们面临很大的挑战，在大数据的行业里头，虽然我们现在整个的行业里头都在讲大数据，互联网大数据，云计算都在讲。真正在科学研究界实际上也在琢磨这个事儿，就是大数据到底是怎么回事。今年又立了两个关于大数据的重大项目，就是关于大数据的问题到底怎么来处理。从理论的角度来说我们也不知道，包括数据的表示有什么样的结构方式，什么样的处理。但是我们在应用里头也在做，这是很有意思的，就是在互联网出现很多年以后大家在研究互联网的本质到底是什么。我们在研究里头发现有很多数据的标本，有很多不一样的地方，数据共享可能也是一个壁垒。应用到底怎么做，我们到底要从大数据里头挖掘什么东西，我们想要做什么，但是我们想要的能不能拿到是一个问题。另外，我们没有想的东西也许能在这里头找出来帮助我们。所以在这里头也有很多大数据的挑战。
目前虽然大数据的很多本质问题我们也许还没有真正深刻地认识到，但是我们在行业里头已经有各种各样的大数据，这方面有很多企业在搞研究，开发了不同的产品，但是还有很多各种各样的解决方案。但是我们觉得很重要的是需要有一体化的解决方案，因为我们的客户是这样的，他希望得到对他有价值的知识，他不希望理解那些复杂的技术性。所以中科曙光在这方面提出了我们自己的大数据战略，基于我们大数据的战争和大数据针对不同的行业解决方案为我们的客户服务。它的核心是XData，我们向不同的行业应用来提供大数据的定制业务开发。我们是提供了一个开放的大数据平台，在虚线里头主要是我们的产生提供的形式，包括收集大数据，然后把它存储起来，然后加工成半结构化，非结构化，导入到处理系统里面来进行处理。最终提供给客户进行业务分析和决策。我们的整个大数据的软件处理系统里头既有曙光自主开发的一些软件模块，也有基于开元软件的一些模块，也有在开元上进一步开发的模块。通过这样的系统，可以帮助我们收集，从各个渠道来采集收集现有的数据。在这样的收集数据的基础上我们来整理这个数据，无论是离线的数据，在线的数据，各种模块整理起来。因为我们曙光有很强大的云计算的能力，把这些数据进行查询、分析、检索，提供各种个性化的方法。
基于这样的运算机制，我们可以提供相应的数据分析的手段，从基本的交易和基本分析，到一定规模的智能分析，联机事物处理和联机事物应用等等。这是一个手段，也是根据客户本身的需求来做具体的分析，这里头有涉及到多个方面，可能应用到各种不同的产品设计，比如推荐系统、各种定位等等。分析的方案用到客户定位的分析，关联的分析等等，我们在整个方案里头也提供了消费行为分析的基本流程，从数据的处理到应用分析和最终结果的展示。
下面介绍一下案例，比如在河南移动的经分系统，这包含了OLTP的处理，主要就是经过分析改善产品的设计。我们把传统的数据导进来存储，然后再分析，再应用。这样的好处就是帮助用户建立精准的营销性，增加客户的粘度，提高产品的竞争力。我们另外一个案例是在中国银联的离线数据分析，我们要解决它存在大量的历史数据堆积的问题，然后为新的业务需求提供技术支持。这个系统就是基于我们曙光自己的分布式文件系统来提供可靠的存储，支持高度数据的访问，提供对风险的管控和管理的决策，整个系统的核心就是曙光的大数据体系。这样的应用可以基本上满足我们客户的需求，在安全风险的控制方面都会有相应的对策。
总体来说，曙光在大数据时代的生态系统主要是促进我们应用的健康发展，无论是互联网金融还是其他行业。
我的报告就到这里，谢谢大家。
（本文根据作者在首届科技金融促进高峰论坛上的发言整理而成，未经本人审阅。）