仿生学模型设想

数据模型的发展，在未来的几年，会蓬勃和繁盛，随着大数据、云计算、人工智能等新兴技术的不断成熟，使得原来看起来很困难的事情，逐渐简单：

在个人服务领域，

从消费、分期、信用、现金等贷款业务场景开始，再到理财、投资、财富管理等中间业务场景，从电商、社交、支付再到互联网微博、微信等闭合生态，再到衣食住行用玩等方方面面的开放生态，围绕个人的模型架构已初见端倪，且成为各大金融科技公司竞相角逐的战场，但同时衍生出了个人数据安全、隐私保护、授信授权等诸多问题，国家政策及监管层面的完善，行业的约束，场景的完善，会推动各个方面往前良性发展。

在企业服务领域，

国家开放了征信备案制度，涌现了一大批企业征信公司，开始采集、ETL、分析并对外提供查询、报告、分析、预警等服务，从原来的采集各级工商公示平台，到各个地区的诚信XX，再到各级政府的政务服务网，有实力的是通过直连API的方式，有技术的是通过网络爬虫，有营销的则通过代理、分销，进行原始数据加工后输出，基本上保留了数据的原貌，但也不乏违背数据本真，进行收费形式的数据修改，打破了数据的重要属性，基于企业的数据模型，特别是比较完善的企业群体，也已经产生了比较成型或成熟的模型，已服务于银行金融业务，但普遍还是集中在集团公司、中型、大型企业，其覆盖率和服务程度并不是很高。

在小微服务领域，

现在可能更适合称之为普惠金融服务领域，国家自2008年就提出小微金融服务的理念，但到2019年至今，10多个年头的发展，我们看到民生银行的长期耕耘和成绩，也看到了政策导向下不得不为的银行布局，原因纷繁复杂，不做过多分析，但从数据模型来看，因数据采集难度大，成本高，分析和评判专业度要求高，且政策压力大，客群风险高，收益小，造成作为业务服务主体的银行在此领域发展并不顺利，但从最近两年的各方面情况来看，该领域必将成为未来银行、金融科技公司、软件外包公司的主战场，不仅仅是因为我之前的工作经历（在小微信贷领域七年多），而是市场时机已然成熟：

（1）数据多样化及不断完善，且是可得的，国家政府层面也在不断开发数据

（2）小微企业中我们所关注的企业主（个人）、企业，数据采集、模型搭建、业务沉淀均已具备发展的条件

（3）国家在政策导向和业务发展上，均给予了很大的支持和扶持，甚至补贴，宏观背景下是非常好的

（4）微众银行、网商银行、百信银行等由服务于小微企业的互联网企业发起的民营银行，立足于原闭合生态下，数据积累、技术支撑、模型优化也已逐渐成熟，且逐步进行对外输出，行业的引导趋势明显

在未来的一段时间内，小微企业及服务也必将成为行业的重点，乐见其成，此为兴国***的好事、大事，需要多方协作、努力!

数据模型将经历几个阶段：单一维度汇总及简单计算、多维度组合运算、大样本统计算法分析、深度学习、自动化智能（自执行、自适应、自优化）、高级智慧模型，这是不可逆的趋势，但需走好每一步，且要落到实处。

业务专家+先进技术的融合，随着数据的积累，业务的不断优化，仿生学模型也会不断进化，从全人工、半人工到智能化、智慧化，未来会更好的沉淀为基础设施，服务于人类和一切生命。