金融业数据应用，在合规与效率之间如何找到出路？(2)

安光勇从金融创新的偏向切磋了数据规模将来的机遇。他说，海内金融数据方面的创新首要齐集在技能维度，但现实上创新点尚有许多，好比法令制度、禁锢模式以及贸易模式创新，这些偏向也许是将来的机遇。

安光勇说，海外这段时刻内把更多的精神放在金融数据法令制度和禁锢方面的创新，最有代表性的是《通用数据掩护条例》（GDPR），好比韩国等国度在GDPR的条件下去成长MyData（本人数据打点）模式，就包罗了数据的许多规模，包罗可携带权，包罗隐私计较。以是，将来的成长偏向，除了技能维度之外，各人可以更多的在贸易模式、法令制度等规模去做一些创新。法令可能制度的落地，对整个社会的影响是很大的，在这方面多花点时刻去做研究和创新，也许比花时刻在技能维度上的结果更好。

李家菁对付禁锢层面的创新也很是存眷。她暗示，金融科技公司跟金融持牌机构连系去参加央行推出金融禁锢沙盒，包罗跨境金融禁锢沙盒相干的项目，着实各人都较量体谅的就是好比说像针对数据的隐私计较应用入盒之后，将来要到达什么样的前提才可以出盒去做大局限的市场推广和应用。

其它，李家菁从数据应用研发的角度提出将来的趋势。以往传统的数据应用每每是回收专家建模的方法，但专家建模有必然的弱点，专家的人工本钱高，而且较量依靠专家的行业履历和技能手段。因为这种工钱身分的存在，会导致建模功效存在不不变和不确定性，也就是技能风险性。针对这种题目，此刻金融行业的应用已经开始慢慢在推广传统的建模方法加上呆板进修的方法来办理，这也是将来成长的一个趋势。