11月22日-23日第四届中国PPP融资论坛在上海举行，来自政府、高校、企业的专家将共同探讨PPP与一带一路、生态治理、乡村振兴的共建模式，探讨PPP模式发展新趋势。腾讯财经全程直播本次论坛。
工业和信息化部信息化和软件服务业司软件产业处副处长张毅夫
工业和信息化部信息化和软件服务业司软件产业处副处长张毅夫出席论坛时表示，之前没太了解PPP这个行业，这几天也是利用的这个机会，登录了财政部PPP大数据的平台，建设还是非常富有成效，基本上是建立了科学、规范的PPP项目的平台。之前像一些信息不对称的问题和项目信息缺失，包括怎么去精准有效的进行科学的决策，如果没有这个平台的数据积累，可能这都是难以做到的。现在已经有了项目的资源，但是怎么去更加智能化、科学化的进行下一步的项目监管，我觉得可能是需要值得思考的问题。
以下为演讲实录：
张毅夫：各位专家，各位来宾，非常高兴参加PPP与大数据融合的大会，我是来自工信部，我们部里面也是作为国家层面和发改委、网信办，作为大数据的主管行业部门，其实大家都知道2015年国家出台了50号文，促进大数据发展行动纲要，三年以来，我国大数据产业是蓬勃发展，尤其是在，比如大数据的产业规模上，去年我国大数据产业规模已经达到了，据研究机构测算，已经达到4700亿元，保持年均30%的增长速度，同时全国也是一批的各地开始了各种的规划、政策兼大数据集聚区，推动大数据的快速发展，大概全国已经出台了160余项关于大数据相关，以及大数据和行业各个方面应用相关的规划和政策。同时全国也建立了八个国家的大数据综合实验区，以及五个四国家的示范基地，大数据方面的新兴工业示范基地，同时一些地方和机构，也是纷纷成立了大数据的主管部门。
总体看来，我国大数据其实在几个方面，现在都发展的比较好，第一是我们的数据资源和应用场景非常的丰富，比如刚刚过去的“双十一”，整个大数据，通过云计算和大数据的支撑，可以看到我国电子商务这一块发展的非常快，这个场景只有在我们这边，在国外是没有说同时在一天网上购物，对于并发量、大数据的支撑以及用户购买你的智能推荐用户数的积累，其实都是我们有丰富的应用场景，也与我们现在建的财政部建的PPP大数据库一样，都是积累了丰富的资源，其次是在大数据的标准方面，也是出台了很多相关的行业标准、国家标准以及地方标准等等，再一个是整个大数据与经济的融合应用，以前大概主要还是在商贸服务领域，比如能感觉到现在数字经济蓬勃发展，像电商物流、移动支付、共享经济等等，是以前大数据发展较快的，还有就是几个领域。
最近也是在金融、交通、教育，尤其是工业，因为工信部主要是推动大数据与工业的深度融合，怎么促进工业大数据的实体应用，因为工业大数据是我们实体经济的主战场，也是大数据融合应用里面最重要的一部分，大数据的应用，从传统的一些行业正在往这边积极的扩展，现在也大概向工业互联网、工业APP包括怎么推动制造业与大数据、人工智能等新一代信息技术的深度融合，都在积极的进行各个方面的探索，总的看来，现在大数据虽然发展的很快，同时也面临着一些相关的问题，比如大数据核心的技术，有些还基于像开元，因为现在国家也在补短板的问题，我们在芯片、软件包括大数据、人工智能等新一代新兴技术方面，其实还是存在一定的差距，所以在补短板这一块，对于底层的这些技术突破，还需要进一步的加强。同时在大数据符合型人才建设方面，刚才朱教授也讲到了，全国各地建了很多大数据的学院，现在也是既缺乏对这个行业应用熟悉的和大数据技术同时都了解的人员，现在复合型性的人才是非常的缺乏，我们也是推动一些高校、企业建立了信息技术新工作产业联盟，加强在大数据和新工科联盟人员间的符合型人才培养，开展了这些工作。
因为这次会议主要是PPP和大数据融合的主题，因为之前没太了解PPP这个行业，这几天也是利用的这个机会，登录了财政部PPP大数据的平台，建设还是非常富有成效，累计了很多的，基本上是建立了科学、规范的PPP项目的平台。之前像一些信息不对称的问题和项目信息缺失，包括怎么去精准有效的进行科学的决策，如果没有这个平台的数据积累，可能这都是难以做到的。所以在这块，可能下一步，因为现在已经有了项目的资源，但是怎么去更加智能化、科学化的进行下一步的项目监管，我觉得可能是需要值得思考的问题。
我现在也看到平台里面，感觉对于一些过程管理，可能在分阶段以及怎么加强预警，每个季度会有一些相关的报告，但是怎么把，因为季度化，一年四份报告可能是一些大的时间节点，怎么把监管能够利用动态的数据分析，放在日常的行为中，能够更加及时、精准有效的去推动项目的实施，也是平台下一步需要努力的方向。我们部里在去年和今年开了优秀示范案例和试点示范项目的征集活动，去年像优秀案例，去年征集了1100个左右的优秀案例也是覆盖各方面，去年我们一共是官方发布了100个优秀的大数据产品和案例，和200个大数据各个领域的试点示范项目，其实在金融和在一些项目管理方面，也有很多优秀的案例，我看了PPP平台，也是符合试点示范的平台，下一步可以和部里面加强合作，在试点示范的项目上，能够共同来努力，推动大数据管理的平台和大数据与PPP的融合，取得更好的发展和成效，大概是这些，谢谢！
四川省财政厅副巡视员毛谦武
四川省财政厅副巡视员毛谦武出席论坛时表示，我们在实际工作中，主要是利用大数据进行分析，一个是社会资本投资收益水平进行分析，政府投资这个成本也要进行分析，还有对项目进行投资的综合评审机制。第二个，利用大数据优势，综合平台的优势，及时推介我们的PPP项目。第三个，鼓励民营经济、民营资本成立PPP项目。
以下为演讲实录：
毛谦武：非常感谢韩斌主任，各位来宾，各位朋友，大家商务好！我来自四川，四川在PPP项目推进上，还是在全国省份的重点之一。今天能参加这个PPP大数据时代的圆桌论坛，我感到很荣幸，我也想借次机会把我们四川PPP项目的做法以及利用大数据怎么样做好PPP项目的推进，给大家做一个分享。
我们在实际工作中，主要是利用大数据进行分析，分析有这么几个方面，一个是社会资本投资收益水平进行分析，政府投资这个成本也要进行分析，还有对项目进行投资的综合评审机制，所以对利用大数据的时代，指导我们基层把PPP项目，把这个账算准，要算的科学，要算的合理，这是利用大数据时代第一个。
第二个，利用大数据优势，综合平台的优势，及时推介我们的PPP项目。近几年来，我们先后在2014年-2015年，我们成功推介了三百多个项目。2017年和2018年，包括这一次的论坛，我们也成功推介了四百多个项目。利用大数据时代，推介这个项目。
第三个，鼓励民营经济、民营资本成立PPP项目。11月20日，我们四川省专门召开了促进民营经济健康发展的大会，省委省政府也通过了促进民营经济二十条政策措施，所以大大鼓励民营资本参与我们的医院养老、生态环保、文化教育，近几年来，我们也利用大数据在项目库建设，已经成功入库了有1240多个项目，在落地项目的建设上面，我们超过了51.67%，这在全国落地项目当中，这个量还是比较靠前的。
我们在推进项目建设的时候，加大投融资的渠道，先后与上海、深圳证交所建立合作机制的关系。利用PPP的项目发行资产证券达到了5个亿，在我们推进这项工作的时候，利用PPP大数据推动着，我认为给我们的工作带来了极大的便利。在这里，我也诚挚邀请期待社会各界走进四川，加强交流和合作，共同发展共赢，共同促进我们四川的各项建设，谢谢大家！
上海市大数据重点实验室主任、复旦大学教授朱扬勇
上海市大数据重点实验室主任、复旦大学教授朱扬勇出席论坛时表示，看数据的公开和安全，有两个比较大的极端，一个是美国，大家知道美国对于数据自由开放是比较开放的方面，但是我们也发现在2016年特朗普竞选的时候，大家知道剑桥数据分析公司利用了Facebook的数据对选民进行了分析，确实是造成了重大的事件，Facebook对后续的使用、监管和控制没有跟上，造成了剑桥数据分析公司拿到了数据，这是一个危险。另外我们也看到欧盟在今年5月25日生效的数据保护条例，用了非常大的管辖，管辖欧盟的公民在全球各地，如果被人非法采集和使用的数据，都可以管辖，这个管辖也导致了大量的数据公司，最后退出了欧盟，这是两个非常重要的极端。
朱扬勇指出，考虑到刚刚讲的投资和地域、多元，我们是否也考虑在他所投资的领域，比如说投资方、建设方和使用方以及地域地区政府，可以自己在一个小圈里共享数据，对外面适度的开放。
以下为演讲实录：
朱扬勇：很高兴非常有机会参加PPP的论坛，这次韩斌讲这次是开启PPP大数据时代，前几届是没有提到这样的话题，刚才陆金所黄先生已经讲到了PPP的数据确实具备了大数据的特点，它涉及的内容非常多，比如说从立项、投资、建设、运营到收益，涉及到了几乎19个大类的所有行业，同时也涉及到了全国各个地域，所以它积累的数据具有大数据的特性，这个毫无疑问，也讲到了大数据对于整个项目运营监管的一些作用，也就是今年我们来开启PPP的大数据时代，应该是非常的必要。
我是做技术的，上海市数据科学重点实验室，我感觉到PPP大数据对我们做技术的又提了一个难题，我们以前在讲大数据的时候，都在讲政府需要数据开放、共享，社会上，市场上无所谓的。那么政府的数据快速、共享，涉及到数据的安全，但是我们知道政府数据是自己可以掌握的，比如说我们的电子生物数据，还有公共财政支出的数据。但是PPP的数据给我们带来新挑战在什么地方呢？又有政府的特性，又有民间的特性，还有社会的特性，到底怎么来公开？公开之后是否会涉及到，比如说政府的安全以及某一些机构或者企业的秘密，所谓的公开和安全实验室非常好的事情。
昨天我查了一下PPP的网站，看到一季度入库的项目数，我看了心里不是很舒服，教育的项目13个，科技的项目3个，是科教不需要基础设施吗？不是的，我们科教也需要很多的基础设施来支持我们国家数据驱动创新，创新驱动发展这样的工作。
比如说，大家知道全国现在开设了数据科学与大数据专业的大学有将近300所，这些大学到现在为止，我认为几乎没有支撑这个专业培养的基础条件，大数据的平台，几乎都没有，那怎么培养这些学生呢？每个大学都建应该怎么样呢？整个也是科教的基础设施，呼吁一下PPP应该多支持科教的基础设施建设。
回过头来再来看数据的公开和安全，有两个比较大的极端，一个是美国，大家知道美国对于数据自由开放是比较开放的方面，但是我们也发现在2016年特朗普竞选的时候，大家知道剑桥数据分析公司利用了Facebook的数据对选民进行了分析，确实是造成了重大的事件，Facebook对后续的使用、监管和控制没有跟上，造成了剑桥数据分析公司拿到了数据，这是一个危险。另外我们也看到欧盟在今年5月25日生效的数据保护条例，用了非常大的管辖，管辖欧盟的公民在全球各地，如果被人非法采集和使用的数据，都可以管辖，这个管辖也导致了大量的数据公司，最后退出了欧盟，因为没办法满足这个条例非常严格的要求，这是两个非常重要的极端，但是我们作为PPP的数据，我刚才讲了，具有政府的性质，民间的性质，又有公共的性质，它的开放、它的公开和安全性的边界应该在什么地方。
那么考虑到刚刚讲的投资和地域、多元，我们是否也考虑在他所投资的领域，比如说投资方、建设方和使用方以及地域地区政府，可以自己在一个小圈里共享数据，对外面适度的开放。对于PPP中心来讲，赶下各个区域小的共享圈，这是一块，对于政府来讲，有一部分是对于全社会要公开的，我怎么选择哪些是对全社会公开的，在这过程当中，防止数据公开以后带来的滥用问题以及由于公开在单个项目上，可能不涉密。但是如果多个项目结合起来，可能就会神秘了，这个事情可能就会变的比较复杂，这是我们讲的PPP中心将来要做的，也很高兴昨天焦小平主任特别强调了PPP中心正在准备改造它的信息平台，我想这个平台将来就叫大数据平台。
另外我们可以探讨新的技术，把它叫做数据自治下的开放工作，数据在这个过程当中，比如说一个PPP项目，有投资方、建设方、运营方，当地政府还有受益的公众，他们可以自治，我来决定我的数据哪些公开，哪些不公开，有他自治，开放的数据要继续监管，这叫自治开放，数据拥有者自己来决定开放的程度，使用的规则以及使用的方法，最后开放给他认为该开放的组织和机构，可能比完全的公开或者是完全的不公开要好很多，我就先介绍这里。
东软集团政府事业部总经理佟国义
东软集团政府事业部总经理佟国义出席论坛时表示，像现在大数据、云计算、区块链、物联网、人工智能等等这些一系列技术的出现，给政府的服务和监管职能提供了更好的支持。有助于营造更好的PPP市场，从而不断的促进公共服务的改善。
以下为演讲实录：
佟国义：谢谢韩主任，我从IT企业的视角谈一谈对PPP大数据，公共服务创新一些认识和体会。PPP实际上就是公共服务领域创新的供给管理模式的探索，主要目的应该是推动政府的职能转变，激活市场主体，还有给公众不断的，提升更好的公共服务。这里最关键的环节，实际上在于是政府职能的转变，新技术手段的创新，应该是最根本的一个保障，像现在大数据、云计算、区块链、物联网、人工智能等等这些一系列技术的出现，给政府的服务和监管职能提供了更好的支持。有助于营造更好的PPP市场，从而不断的促进公共服务的改善。
智慧化的公共服务，实际上源头应该来自于智能的感知，来自于公众的诉求，根本在于新技术的保障。还有关键的一个环节是资源的整合，这实际上也是管理性的保障，可以说智慧公共服务一个重要的前敌，就是资源的整合，我们东软做了政府信息化二十周年，其实我们能够看到，目前应该说政府部门掌握了全社会绝大多数有效的信息资源。但是因为种种的原因和历史的原因、局限，条块分割和碎片化还是非常普遍，制约了服务能力和水平的提升。
大数据这种技术，从技术上给了支撑和保障，能够把海量、异构的数据通过技术手段连接和整合起来，发挥这些数据潜在的价值。但是同时也需要管制机制的同步保障作为支撑。大数据实际上就是从技术界定上和传统还是有区别的，现存大量的传统数据和传统数据信息处理的方式，应该说潜在的价值还是非常的巨大，不应该把大数据就是狭义的说，哪些是符合大数据才运用大数据的技术，应该把这些有价值的数据统一考虑进来，这其实也是立足当前，面向长远来构建未来的大数据服务体系。
对PPP来说，现在PPP项目全程各个部门、各个环节、各个方面的所有体系，能够利用大数据的手段给PPP赋能，能够实现什么呢？更量化、更有预见性的决策，更有效的监测PPP项目全程的状态，监管期间的经营行为，也能综合各方面的信息，给出综合的总体评价，这样从而不断地促进公共服务品质真正的提升。
如果说对决策环节来说，PPP大数据的分析，实际上通过这个手段，可以结合国家和地区的发展战略，结合产业定位、产业体系、产业链条，可以分析PPP项目的分布是不是符合各个地方的产业规划战略，是不是分布合理，可以预估一下，哪些行业可能存在储备不足或者储备过剩的情况，哪些是真正的短板，这些可以给区域发展规划、企业投资规划，也包括金融机构的融资支持规划，提供更科学、合理的决策。
像PPP里面有很多PPP的指标，专业指标如果用大数据的模型进行更科学的测算，应该说从技术上能够提高这些指标的准确性和可靠度。实际上大数据本身最大的贡献之一，就是让人从依靠自身的判断去做决定到依靠数据来做决定，或者说依靠数据帮助他做出更好的决定，这是从决策这个层面。那么从监管的层面来看，实际上把监管各个环节的信息，从建设、运行、维护各个方面的信息统一考虑进来，实际上可以实现更精准的监管，包括项目的状态，包括企业主体。
比如说可以通过大数据的手段综合各方面信息对企业进行评估、评级来分配监管资源，对于评估等级比较高的，可以把监管的频次降低，监管资源可以适当的保留一些，对于评估等级比较低，风险比较高的市场主体，可以增加监管频次。还可以把企业信用信息结合起来，现在都说信用体系信息要互用，实际上这个就涉及多部门的联合监管、联合惩戒，让市场主体一旦出现失信行为。应该推动PPP项目的公开化，增加生产经营活动的透明度，让全社会能够广泛参与，形成综合的监管，实际上这就形成了多维度的监管，比如说区分市场主体的分类监管，某一类风险的精准监管，引入社会力量的综合监管，各部门密切配合的协同监管，还有包括企业主体，也包括项目全生命周期的全过程监管，这样的多维度监管，对于市场健康的发展有非常大的帮助。
对于金融机构而言，有了这样的数据分析，可能也就更能锁定哪些是目标区域，哪些是目标客户，对投资的风险也会降低。针对不同的对象，这样的一种方式，实际上是实现了差异化和定制化的公共服务新的供给模式。对于社会公众而言，实际上社会公众过去所享受到的，基本是政府提供的公益性质服务，现在采用PPP模式以后，SPV公司参与进来了，势必在原来一些免费的服务基础之上，再提供一些付费的服务。并不一定所有付费的服务都能盈利，但是这其中能盈利或者盈利好的服务，往往有可能就是最贴近公众，最满足公众需求的。如果用大数据的手段，分析、挖掘出这些应用、服务，进行适当的示范推广，不但能让更多的公众享受到更优质的服务，还可能形成新兴产业进行推动和发展。
总体来讲，PPP大数据可能不是基于单一的平台来构建，可能是通过数据供应链的形式打造数据生态圈，数据可以是在云计算中心进行流转，构建各类的应用，充分利用好PPP大数据，政府各部门是可以进一步提升服务和监管能力，有助于构建更好更透明的PPP市场。对于社会资本方来讲，能够找准投资方向，取得预期的回报，对社会公众来讲，不但能享受到改善过程当中更优质的公共服务，同时还可以充分参与、了解、监督和反馈，这样实际上形成了PPP共商、共建、共享多方共赢的目标，这是我所想分享的想法，谢谢！
彭博资讯中国政府事务总监程海波
彭博资讯中国政府事务总监程海波出席论坛时表示，美国在做PPP的时候，需要治理架构非常透明，需要市政府深度领导这个事情，而且要鼓励大家去用创新的方法做。第二个，在做方法的时候，特别讲究群策群力，要让大家都参与进来，每个人有参与感，有主人翁精神，大家一块做这个事情，最后能够寻找到一些共识。第三个，他们做的范围都非常广，样数也很多，但是总体上规模比我们要小的多，和美国发展状况也相关。
以下为演讲实录：
程海波：谢谢韩主任，我们接到这个信息，我们也内部讨论了一下。从三个方面给大家汇报一下，想介绍一下美国的经验，公司创始人担任过三届纽约市市长，我觉得和国内的重点做法还是有些差异。第二个，汇报一下国际机构投资者怎么看待，尤其是PPP基础设施建设方面的机会。第三个，报告一下彭博作为新闻和信息的提供商，我们自己也觉得自己是一家技术公司，怎么做这些方面的工作，提高透明度，帮助投资者、用户提高我们作为信息服务提供商的价值，这么一个工作。
从我们创始人担任过纽约市市长，最后有一个报告，大家有兴趣的话，我可以分享给主办方。从美国的情况来看，他们做的事情总体上都比较小，都是围绕纽约社区在做，基础方面的工作会少很多。很多的工作，减少一些人，要减少钠的摄入，减少糖的摄入，用PPP的方式推动大家在做。纽约，大家知道是金融中心，一直想在他任上推动科技发展，当初有一片地，按中国的话说，重新规划、招商、引资，让康乃尔在那儿建设校区，亚马逊的很大一部分总部放在了纽约，纽约往科技路上在发展，大家都觉得当时是市长，那时候推进的工作。
包括刚才朱教授所说的，纽约总体上来说，更偏重金融，对科学、技术等这块做的比较少，也在用PPP的方式，怎么样鼓励学校、政府增加这方面的人才储备，我觉得这些长期的工作下来，才使的纽约慢慢在科技上面和硅谷能有一点抗衡的实力。包括他在做气候变化，都在用PPP的方式做，包括应对那一年特别大的巨风，美国的资源是很有限的，透明度也很高的。美国有很大的资源，他们要动用的，非营利组织、慈善经济会，他们对透明度的要求是很高的，他们一块推动这个事。
我总结起来，经验大概有这么几条，美国在做PPP的时候，需要治理架构非常透明，需要市政府深度领导这个事情，而且要鼓励大家去用创新的方法做。比如说刚才好几位，包括朱教授他们都提到了，政府开放数据这一块，他们连续几年搞了PPP方面的竞赛，把政府的数据开放出来，你们都去开发，你们开发好鼓励你们去用，鼓励大家用创业者的心态去看怎么样利用纽约市的数据，能改变大家的生活，提高大家的生活品质。
第二个，在做方法的时候，特别讲究群策群力，要让大家都参与进来，每个人有参与感，有主人翁精神，大家一块做这个事情，最后能够寻找到一些共识。因为很多问题的解决，是有很大的阻力，我们只有说服了大家，可能才往下做。
第三个，我刚刚说的，他们做的范围都非常广，样数也很多，但是总体上规模比我们要小的多，和美国发展状况也相关，他们已经做了基础设施大建设这个阶段了，但是总体上来看，和北京、上海比，他们的基础设施，现在可能已经落后于中国了，这是另外一回事。
关于PPP这一块，大家都去中心看了，中间8000多个项目，一半以上是基础设施，尤其是市政工程、交通运输、生态环保这些，我们的同事和我在分享的，G20十年来一直在推动基础设施的建设，包括今年，阿根廷做主席国的时候，推动一件事情，希望基础设施能够成为独立的资产类别，为什么要成为独立的资产类别呢？因为大问题上看，老外看到的机构投资者，我们现在看到资产管理公司，大面上看有80亿万美元，每年的投资缺口，每年大概需要10000亿-20000亿美元，动员这部分资金怎么样参与进来，支持基础设施的建设，这也是PPP这些资金都是从个人专业的资产管理公司在建设的，解决的项目是服务于公共事务的，怎么样动员这块资金呢？
从机构投资者来说是讲究配置的，很难说就投资这一个项目，希望整体看基础设施投资收益怎么样，风险怎么样，流动性怎么样，怎么样放到我的组合里面去，对我的组合有什么好处，这让我想起来我们二十年前的时候，当初传统的投资，大概分两类，股票和债券，之后又开始有另类投资。二十年前讨论商品，因为商品的大牛市来了，大家觉得商品是不是独立资产类别，如果是的话，那我们要配置一部分。大家用数据去算，算下来之后发现商品和股票、债券投资收益率是不一样的，相关性也是不一样的。我觉得这些感觉和基础设施的项目相关性是很高的，如果将来基础设施能够成为独立的资产类别，我理解更广大的，像保险公司，尤其是这种事业长的这些资金就会参与进来，对市场的改变可能就是巨大的，不再像项目式的一个一个看，一投就是投几十个，我们看总体的规模和我原来收益的分配情况是怎么样的。
当然他们提了很多的工作方向，其中有一块是关于数据的缺失和数据的不够，很大的问题就是数据现在的标准化程度是不够的，可比性也很差。因为这样，所以就没有办法进行很量化的分析，到底整个基础设施作为一类资产类别，平均收益是怎么样的，风险怎么样，各个指标是怎么样的，也就很难往这个方向再走。像深交所领导在分享的，标准化程度比较低，在金融上面一直在创新，使得非标准化的东西怎么标准化。最明显的就是资产证券化，我们会让原来是项目制的东西，通过一些法律的框架，通过标准化的金融产品，让更广泛的参与者进来，个人企业、民营资本、私人企业进入到这样的阶段。我们公司在推进的，他们在收集贷款的数据，希望贷款的数据标准化起来，这些规模现在还比较小，这是第二点，从大的机构投资者，他们怎么来看待基础设施、PPP，他们怎么参与这些方面的需求。
最后，我们彭博是提供新闻和数据的技术公司，我们一直都把自己称为技术公司，我们本身也不交易，包括我们现在，如果我要炒股票的话，我要申报给我们公司，我不希望我们自己和客户有利益的冲突，从这点上来看，我们分两块，一块就是大家都知道，下面的彭博通讯社，这块在国内算新闻，当初成立，我们创始人1981年建立彭博的时候，主要想服务债券市场，主要的交易方式还是电话。包括即便到现在，其实像股票、期货这种交易方式在债券市场上，尽管变化程度在提高，这种场外交易的比重，包括用即时通讯在沟通，还是一种比较主流的方式，建立了这家公司。而且因为金融市场对数据是很敏感的，就像我们举个很不恰当的例子，如果你知道一些很重大的消息，可能早一秒和早一毫秒差异都很大，就像现在一样，为什么我们现在都在往机器学习这些方面在努力，就是希望能给客户投资者，在第一时间，第一时间可能相差十毫秒，原来白宫有个被炸的虚假信息，马上会对金融市场产生影响，从这个角度去做新闻，我们新闻主要的特点就是快，我们很多新闻只有一个题目，就是希望交易员第一时间能看到这个，能对你的组合，判断组合应该怎么调整，能够用最简便的方式控制住风险。
关于数据，数据从我们这边看，数据是有典型的规模经济和范围经济的特点，我们现在从大的方面来说，全球的交易所，我们都向他们采购数据，把这些数据再分发给我们的客户，相当于我们帮着交易所经营这些数据，你看不到的境外投资者，只要是投资者认为有价值的数据，提出来的需求，我们都会尽可能收集。这些数据大部分都是公开的，可能有些要收费，可能有一些不用收费，因为只有把这些数据都收集到了之后，才可能会有很多的价值来用。包括范围上也是这样，比如说我们有一个功能，看供应链的关系，只有把所有的上市公司都收集到了，包括财务报表里面公布出来的上下游企业都收集到了，以及其他非上市公司的，发债会公布财务报表和其他的数据，都收集到了之后，这个数据的价值才会很有用，我们会采购这些卫星云图、地图，只有数据加载到一起才好用。
尤其在下一步，我要提的，第一个，有了数据之后，帮着他分析，最简单的分析，可能就是让一般的个人投资者看图，各式各样的指标出来，但是对机构投资者来说，要有很多量化的模型。我们今年在中国沪深300上，也把模型放进来，过去这一周、一年、五年，哪些是发挥了最重大的作用，方便我们的机构投资者建模、分析、交易，这样的话，客户才能最大化使用你的数据。有了数据，有了分析之后，因为我们最早是从债券开始做的，尤其做境外债的，大家都会用彭博，大家都会在彭博上沟通对市场的看法，达成交易，中后台按照监管的要求，也要监控聊天的记录，达成的交易还会自动生成报价单，大家去确认、成交，就和原来的电话交易是很像的，现在自动化的程度在提高了。交易完了之后，就像深交所的领导在介绍的，他的中台还要看收益怎么样，组合中的变化怎么样，而且现在监管要求越来越高，需要你要分析交易成本，你要告诉客户你的交易是最好的，交易完之后要趋向相关的监管机构报告，我们都会提供一整套的解决方案，这样方便投资者使用我们的数据，达成交易。
招商银行机构客户部总经理助理林静
招商银行机构客户部总经理助理林静出席论坛时表示，基础信息主要可以做到信息的公开，让所有的参与方都能够公平享受这样的信息。在这个基础上，我们在很多业务的处理、推进、信息的共享方面，可能会更有帮助。
以下为演讲实录：
林静：韩主任早上好，所有到场的嘉宾早上好，我是来自于招商银行总行机构客户部，我们这个部门服务的对象是财政部各级的财政厅，还有类似的政府机构，所以刚才东软集团提到机构服务的时候，我们真的是感同身受，在这个过程中，大量的数据是聚集在公共服务部门的，有非常大的利用价值。但是真正在这一块，我们感觉作为金融机构也想分享一下我们在金融领域的感受。因为大数据这几年，确实进入了非常快的发展阶段，它的特点就是整个信息量爆炸，数据是大幅的增加，而且这种非结构化的数据也多，这样对我们来讲，一方面给我们提供了利用大数据的机会，包括像云计算、大数据、人工智能、区块链等等技术可以运用在这个方面。我们也感受到新兴科技给我们带来的压力，比如说像现在的蚂蚁金服，大家都知道，包括在支付，包括在接待一些很传统的领域，提出了非常高的科技挑战，招商银行在2017年，我们提出来打造金融科技银行的战略转型目标。
到目前为止，我们已经按照这个计划在稳步向前推。从各种科技的技术，我们也是在广泛的应用，比如刚刚过去的“双十一”，我们也是在第一时间晒出了我们的数据，我们现在的技术在处理上、高峰值时期，每秒可以达到三万多笔，我们是完全没有问题，非常平稳。包括我们在进行个人信贷的时候，我们完全是利用大数据。不知道你们试没试过，我是试过，通过手机眨眨眼、点点头等，闪电贷就完成了，大家可以感受一下。为什么能做到，现在和以前完全不一样模式的业务，也是因为科技的赋能。
包括风险管理、客户精准营销，客户经理去完企业，不需要回来输，在手机上就可以完成对客户的描述。从这点上来看，对政府的服务里面，我们现在也是有大量的资金协助政府完成这样的工作，包括像咱们的PPP，所以最后回到PPP来，我们也感觉有这么一点小小的感受，感觉咱们这个PPP中心2015年成立的综合信息平台，其实一个非常重要的资源库，囊括了32个省、19个行业，现在应该总金额是超过了12万亿的数据，涵盖是整个生命周期。利用这个数据，我们感觉三个方面的价值，可以侧重挖掘一下。
第一个，基础信息。刚才东软的同事也有在说，基础信息主要可以做到信息的公开，让所有的参与方都能够公平享受这样的信息。在这个基础上，我们在很多业务的处理、推进、信息的共享方面，可能会更有帮助；
第二个，利用技术手段，把非标准化变成标准化的产品。刚才深交所也有提到证券化也好，还有一些标准化的产品，都可以利用科技，把我们现在这些没法交易、周期长、不太好去标准化的手段提炼成标准产品，这样能够加速交易，也能够促进更好的标准化定价；
第三个，利用信息提供研究性的资讯，最后帮助整个公共服务得到全民受惠、受益。时间关系，说这么多，我们作为金融机构，很原以为机构客户服务，利用我们的技术，能够帮助做的更好，谢谢！
上海陆家嘴国际金融资产交易市场股份有限公司黄振刚
上海陆家嘴国际金融资产交易市场股份有限公司董事长李仁杰因身体不适未能出席，由同事黄振刚代为发表了主旨演讲。
黄振刚在论坛上表示，对于PPP项目资金方来讲，其实就是看不懂，这个项目根本看不懂，我们可以利用区块链的技术，让各个环节所有的数据都不可篡改，就是做不了假。我们通过分级授权，让该看到的人看到自己的权限，通过这种方式，我们对每一个节点，都做了实时及时的监管。从理论上来说，整个流程走下来，每一个流程，到了每一步是什么样的，资金方可以看的非常清楚。
以下为演讲实录：
黄振刚：非常感谢大家，实在是抱歉，今天李董事长确实身体原因，来不了，今天就由我代他和各位做一个主旨发言。
大家都知道现在我们的PPP经过几年的发展，特别是在中心的领导下，发展非常迅速，再加上去年规范发展也是很快，现在我们入库的项目资金量，投资额已经达到了12.29万亿，这也是非常庞大的数据，这对我们项目的精细化管理，以及重大风险的防范，还有全生命周期的管理，以及积累这么多数据，数据价值的挖掘，都提出了非常大的挑战。
那么我们结合平安在科技的实践和各位一起探讨一下科技在PPP领域的应用，那从PPP领域，PPP整个项目的全链条来看，它有监管方、执行方、资金方、服务方还有社会方。对于监管方来讲，他们面临最大的问题就是10%的财政可承受能力，这10%的控制，那么这要怎么控制呢？给监管部门提出了很大的挑战，这是不可逾越的红线。再一个，融资比较难，很多项目在签定协议之后，发现融不了资，找不到钱。资金方来说，其实这就是一个玻璃门，他们看到是很多好的项目，但是不敢进，为什么不敢进？因为它不透明，有些链条根本看不清楚，这就需要借助技术的力量看清楚。
对服务方来讲，对这些中间机构来讲，其实效率是比较低的，昨天大禹有位董事长在介绍他们公司的时候有五百人的团队，对中间机构来说，借助技术的手段，效率肯定比较低。对社会方来说，信息的实效发布也面临一些问题，比如说三批项目正在运营阶段，很多是公共项目，老百姓有知情权，怎么能够实时查到项目的运行情况呢？有些不清楚，甚至查不到。
面临这些问题，我觉得对于监管方来讲，我们可以利用人工智能或者大数据的技术，有效辅助他们的实时监管，这个监管，我想必须要做到端到端，一直到下一步的退出，各个环节，必须用技术手段，把它监管起来，每一个点是什么情况，资料是怎么录入的，这些点必须监管起来。可以借助预测模型、预警模型，建立预测或者预警的模型监管我们的财政可承受能力，比如说一个简单的用力，省在快到红线的时候，我们就给你设置一个提示，项目再录入也录入不进去，这是很简单的一个运用。
比如说中间机构为了把这个项目入库，他就预测今后可能十年、二十年的财政收入，可能20%、30%的增长，大家知道这是很离谱的增长，真的是这样吗？可以借助预警模型，给决策者提供参考。对于执行方来讲，可以通过技术手段，有效解决绩效评估的难题。大家知道财政口的绩效评估是非常难的，我们可以运用智能绩效、智能咨询，可以达到提质增效的结果，通过深度学习建立各行业的评价和绩效模板，我们通过海量的项目和海量的数据，建立一套模型，通过机器学习它，纠正这个模型，最后形成每一个行业，每一个指向绩效评估的模板出来，这些可以为我们的决策执行方提供很好的参考。
对于资金方来说，我觉得他们对于技术的苛求是非常大的。昨天晚上的浦江夜话，交通银行的领导其实都提出来这个问题，他们现在看到了财政部正在重视技术这一块，所以说他们也是在准备组建大规模的资金进入PPP行业。对于资金方来讲，其实就是看不懂，这个项目根本看不懂，我们可以利用区块链的技术，让各个环节所有的数据都不可篡改，就是做不了假。我们通过分级授权，让该看到的人看到自己的权限，通过这种方式，我们对每一个节点，都做了实时及时的监管。从理论上来说，整个流程走下来，每一个流程，到了每一步是什么样的，资金方可以看的非常清楚，可以技术达到什么效果呢？所有的项目在这个平台跑了之后，就可以做到证券化的程度。大家知道项目要做到证券化，底层资产必须要非常清晰，这个可以通过技术手段来解决。如果都解决了，把每个环节都看清楚了，资金方就会大胆进来了，会激发一级市场和二级市场，一级市场就是我们的债券市场。
对于服务方来说，我们可以借助很多科技手段，可以帮助信息的自动填写，可以做到系统的自动纠错，减少他们的操作失误，同时我们可以做绩效评分，推荐机构可以做到自动匹配，还可以做到数据深度的分析，为行业标准提供一些参考等等。对于PPP社会方的技术解决方，通过这些方式，可以做到信息透明、实时、公开，同时为社会公众提供非常透明，让他们能够直观感受到我们做PPP项目的成果。这一块，我们现在在社会公众也好，包括社会方也好，现在他们查到的信息都是相当有限的，其实这个局限性在于我们现在的技术没有用到云计算的技术，没有做到云存储。我们通过基于区块链的技术建立一套庞大的信息，这个信息会源源不断的进来，我们必须依靠云计算、云存储的技术，以后各个参与方就可以实时在上面调取数据。
总体来讲，我们的核心观点，如果PPP的监管引入科技，运用现在非常前沿的一些技术，特别是基于区块链的技术，可以提高现在的监管效率和智能化的程度。对于社会方来说，可以做到全面的信息公开，以前有些信息没法公开，现在可以做到实时、动态的监管。对执行方来说，使融资更便捷，项目能够融到资，能够推动项目的建设及对资金方来说可以看的清楚，对于服务方来说，做到更高效的服务。我的简短分享，谢谢大家！
深圳证券交易所固定收益部副总监寻晓青
深圳证券交易所固定收益部副总监寻晓青出席论坛时表示，我们对于债券发行人财务异常，我们有异常的线索挖掘，这里面的话，使用了所谓的自我学习，人工智能的技术，这个系统的话，可以通过建立财务异常线索的解释库，建立财务异常的图形，建立一套财务异常的指标体系，让这个API服务能够自主学习，通过过往很多的真实案例和实际财务数据，让它不断的学习，提升这个系统异常线索的发现能力，是帮助监管源在日常监管工作中，去了解发行人可能有一些财务异常。
寻晓青介绍，区块链技术也是我们近两年比较新兴的技术，我们也有探索，在区块链技术上面，我们现在主要是提炼了四个判断指标，业务是否存在无中心的特点，业务是否存在互联互通的特点，业务是否存在增信的需要，业务是否能够代码化。如果符合这四个标准，我们就认为区块链可能是有用的，通过前期的探索，我们就认为区块链技术在债券发行、交易所跨境互联互通以及区域性的股权市场这几个领域是有作为的。
以下为演讲实录：
寻晓青：感谢韩主任，感谢各位嘉宾，今天非常有幸能够参加第四届PPP大数据的论坛，实际上作为我来说的话，我第一次见这么大的项目，刚才还在和韩总说，我说这个会办的太大了。我们只是想过来分享一下我们在平时应用数据以及应用科技手段方面进行监管的一些经验，因为刚才黄总也提到了，像深交所这种市场的话，应该是二级市场，未来的话，我们可能和PPP中心这边，应该还是有合作机会的，因为你们这边项目如果是成熟或者是合乎标准的话，可以通过一些报备或者是一些预审核的方式在我们这边挂牌和上市的，我们实际上还是有联系的。
PPP中心建立的大数据平台以及这个项目的资源库，对于我们来说，都是很好的资源和借鉴，我想先简单介绍一下我们深圳证券债券市场整体的情况。因为深圳的债券市场，实际上是比较新的市场，自从2015年证监会颁布的公司债券发行和交易管理办法，这之后的话，债券的审核工作下到交易所，自此之后，双方都得到了比较大的发展机会。
今年的3月11日，固定收益产品有4819支，托管总面积达到1.8万亿，深圳的挂牌量，实际上比2015年相比的话增加了两倍，这个速度还是比较快的。今年10月份，就前十个月，累计发行的固定收益产品应该已经达到了1.22万亿，增加了整个社会的融资规模，也服务了实体经济。因为深交所这个市场，债券成交额，前十个月有16.56万亿，其中现券只有不到1万亿，0.98万亿，回购确实是有15-16万亿，表明我们这个市场，产品是比较全的，涵盖了公募债、私募债等各类品种，股债结合的特征很明显，而且标准化的质押回购，这个优势是交易所市场所具有的。
深交所通过债券融资服务实体经济，支持中小微企业，中西部发展，尤其在小额贷款、不动产等个性化、开创性的证券化产品方面是独具特色的。同时深交所也推出了绿色资产支持证券划创新，拓展融资渠道，降低融资成本，提供多样化的投资工具。因为这个市场的规模有这么大，势必对于我们以前的一些监管方式，就提出了挑战。监管，这个市场管理者非常关心的问题，我们对于进入到这个市场的债券，从审核开始，应该说申报这个材料，就纳入审核，我们建立了一个以风险排查、市场监测、协作、监管和市场化、法制化处置一系列的风险防控体系。
因为债券要挂牌和上市，上市之后，我们还要对它的交易进行动态的监测，这个动态监测的话，可以让我们提前知道有风险发生，同时加强信息监管的共享，因为监管的工作，在证监会整体部署下，也是各自有目标的监管体系，各个部门之间，如何进行信息共享，也是我们平常所需要做的，凝聚监管合力，对于各类风险进行有效的排查，这是我们平常工作中非常重要的一部分。
这个市场规模也上来了，监管的压力也很大，我们势必要应用技术化手段来进行监管。我们自己深交所也一直是注重着整个系统的建设，建立了一系列适应于交易所监管需要的业务管理系统，包括我们日常处理的一些工作流，流程化可以处理的工作，都是可以在系统中进行管理的。我们建立了发行人以及证券中心数据库，我们还有风险监测系统，总之就是配合着我们监管工作的需要，实际上真正应用了数据手段。我们能做到存续480多支债，平时有上市交易等这些具体到操作的东西，基本上是可以电子化处理了，因为电子化处理实际上是保障了安全性，大大降低了操作的风险。
在监管的发行人过程中，实际上我们也使用了很多新的技术手段，我们对于债券发行人财务异常，我们有异常的线索挖掘，这里面的话，使用了所谓的自我学习，人工智能的技术，这个系统的话，可以通过建立财务异常线索的解释库，建立财务异常的圆形，建立一套财务异常的指标体系，让这个API服务能够自主学习，通过过往很多的真实案例和实际财务数据，让它不断的学习，提升这个系统异常线索的发现能力，是帮助监管源在日常监管工作中，去了解发行人可能有一些财务异常，当然我们对于发行人，我们还有一些大数据的整合技术，现在的大数据应用还是比较广泛，我们建立信息化平台，监管对象有可能是上市公司也有可能是债券发行人，历年的财务数据、财务指标变化情况以及市场的交易情况、舆情、关联企业等等，很多的数据通过这种可视化的技术方式，汇集到一个界面上去，也帮助监管源了解和查询，帮助监管。
区块链技术也是我们近两年比较新兴的技术，我们也有探索，在区块链技术上面，我们现在主要是提炼了四个判断指标，业务是否存在无中心的特点，业务是否存在互联互通的特点，业务是否存在增信的需要，业务是否能够代码化。如果符合这四个标准，我们就认为区块链可能是有用的，通过前期的探索，我们就认为区块链技术在债券发行、交易所跨境互联互通以及区域性的股权市场这几个领域是有作为的，而且我们也有实际的案例，在2016年的时候，深交所推出了第一个版本中介机构的增信链，主要是有四个股权交易中心，因为全国不是有几十家股权交易中心，有四家的话，他们是比较敢先行先试的，和我们合作，融汇了200多家中介机构，他们的增信情况，汇集到系统中，也是提供给股权中心的投资者们，让他们了解债券背后的东西以及在增信过程中的一些信息。
结合未来来看的话，交易所作为市场组织者，有很大的责任，在金融市场快速增长以及这个业务创新的过程中，要确保市场不发行系统性的风险，技术更新将是最核心的，这是我们认为的。我们必须与金融科技保持很好的合作关系，并且通过创新技术和业务模式的转型，使我们能在变化的时代重发挥行业领先优势，我今天大概介绍这么多。
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