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假设我有1000家企业，这1000家企业跟真实的企业非常像，数据的这个相关性各方面都非常好，不论什么订单或者什么情况也好，这1000家企业未来三个月，基本都不亏，你如何独善其身。大数据是统计出的规律，虽然历史不能完全来显示未来，但是至少是一个趋势，我们说历史唯物主义，朝代的更替，包括很多事情，其实历史上都有例可考的。虽然说经济发展变化很快，但是它的规律性仍然是有的，微观企业的变化，是很难逃出的命运，当资金到了一个什么程度，回款到了一个什么程度，你这个企业未来一定是走多了三步。今年虽然说干得好，但是未来可能会被订单压垮，很多企业都会被订单压垮，而企业自己可能完全没有意识到。当他没有钱去做新的订单的时候，他就要借钱，借钱借不来，就会借高利贷，一旦借了高利贷他的成本就会急剧上升，而随着他供货量的增大，核心企业、下游企业会进一步压榨他的空间，企业就变成很难挣钱，变得非常难以挣钱，最后可能就崩溃了，可能被人收购了或者就死掉了，这是一种数据苦难，有关这是为什么今天就不展开讲了。

我们的指标项很多都很有意思。比如说订单响应时间，这是一个非常重要的指标，有机会可以跟大家分享。

大数据不神秘，我认为说得简单一点儿，虽然我上大学的时候学过十几门儿课，但是我觉得它就是数据统计加人工智能，也就这点儿事儿。

第三个是我们的模式创新，模式创新我们大概能做哪些事儿?我们能做金融，同时我们能做一些社会管理，这是我们的图表，还是挺有意思的，大家看这是一个企业的分数，7.5，红字都是我们现在看到它有问题的指标项，我们把它放到最前面，这家金融机构能看到的这个图，不是一般企业能看到的，这是我们指标项的图，你点开任何一个指标项，就能再向下延展他其他的指标项，一个指标是由数十个指标构成。一个一级指标，有四个二级指标项，点开就可以看到，点任何一个都会展开一个圆，这是我们跟大量的金融机构磨合了不知道多少次的结果。金融实践比什么都重要。

这是我们的监管资金（500亿），为什么大于我们做的这个信用融资，是因为很多金融机构拿了已有的贷款让我们帮他监管，有抵质押的、有联保互保的，我们帮他分析，我们争取年底能超过1000亿，我们再努努力。当然现在早就不止这个数了，帮助金融机构去量化已有的风险，并去帮他追踪以及预警风险，这是我们重点做的事儿，还是很有意思的。我们自己通过帮金融机构量化风险，对我们整个指标项也有调节，当然不是自己调，是机器来调的。这是我们的合作金融机构说的，不是我说的。

国内现在排名前三十或者前四十的银行，没有跟我们联系过，进行过深入讨论的银行目前还没有，基本上都来过了，而且我们现在对银行的这个态度也是跟以前不太一样，就是我们也蛮甲方的。现在来讲，只要你拥有核心技术还是比较甲方的，尤其现在主要是什么问题?就是中国经济进入新常态，新常态的意思是很多行业、区域会出现明显的经济下滑，很多企业本来很好，在银行贷了款小日子过得不错，可现在他还不上出现了不良。尤其是在一些沿海地区出现了大面积的不良，这个不良的比例也应该是远超在座诸位(包括我)的想象，当我们进去做的时候，发现银行为什么这么积极找我们做呢?我们进去做，发现一个不良接着一个不良，这些企业都还不上贷款。当然银行当时并不知道这个情况，银行是让我们来预测他未来能不能还钱，我们一看这个企业不大可能，不动他的抵押物还不了的，有的企业分数才3点几，甚至我们给一个银行的支行去做，平均分都不到5(好恐怖)，我们的标准是7.5才有信用(按照我们的指标项来看)。这是非常恐怖的，所以大量的金融机构找我们来做风险预测。

我有时候跟金融机构来开玩笑，我说我是膝盖血肉模糊走到今天的，终于能站起来跟你们谈了，这说明什么?还是刚需，当你说金融机构的这个，说银行业好，什么也好，他的利润怎么来，实际上我们简单的说是息差减成本减不良，挣的终究是息差嘛，钱是有成本的，不是白来的，息差可能两三个点、三四个点，五大行会多一点、股份制的会少一点。

要投入的成本，为什么不爱做中小企业信贷啊?成本太高了，200万的比2亿的可能成本还要高，但是如果不良再起来，覆盖不了了，每做一单就亏一单。现在绝大部分我们是银行做中小企业信贷的不良问题，如果不通过大数据迅速扭转这个局面的话，中国中小企业信贷会更加困难(在经济新常态的情况下)，一会儿详细的我再跟大家交流。

大数据除了做金融还能做社会管理，怎么做到这儿呢?我们低头做事儿，抬头看路，这是我们的一个技术性公司。我跟大家提个醒，有时候需要抬头看路。大数据可以介入到社会治理，我简单地说一说，因为今天跟创业相关，所以我就把我们的产品罗列一下。

第一，我们可以做企业体检和优选。企业体检和优选是两件事儿，体检是看你能不能来，你的身体健康状况怎么样，优选是把一堆企业放在一起，看看谁是更好的，有机会可以跟大家分享我们在全国很多地区的合作。这是我们的图表，很好玩儿，政府领导非常喜欢，因为坐在办公室里，就可以对他区域内的企业，做一个清晰的了解，而政府需要做的工作变得非常少。

第二，数据驱动的投融资平台。很多地方的中小企业也想解决就业、也想对接金融资源，但是银行同质化的竞争。另外的银行来了也不知道这个企业怎么样，还得进行大量的调研，一旦有一个数据化的，这个企业各种分层分级，那个企业又是什么情况，既有征信又有评级，就可以跟金融机构很好地对接，和投资机构进行对接。有些企业确实没法贷款给他，你投给他，他肯定还不了，但是你给他投钱以后他能够迅速增长，可他仍然投不了你的钱，还需要下一轮进一步融资才行，这些企业的数据特点是不一样的。

第三，我们叫大数据征信。我拿我著名的苹果理论跟大家说一下，假设我去批发市场批一筐苹果到楼下卖，我把最好的苹果挑出来20块钱一斤，一般的苹果10块钱一斤，比较小的搁在这儿。刚才我讲的就是把这些好苹果分门别类拿出来，但是这一筐苹果里有烂的，这怎么办?我们去年拿了央行的征信牌照对我们是一个巨大的鼓舞，某种程度上是唯一的一家大数据公司拿到了央行的征信牌照。

我们当时就区分一下好人和坏人，好苹果还是坏苹果，20块钱的苹果可以贷1块，10块钱的可以征信，5块钱的再说吧。但是它至少还是一个好苹果。但是如果你是一个不好的苹果怎么办?就是你摆在那儿20块钱，但实际上你的芯都烂了，所以我们说可以通过征信来做，征信我们打通了国内是20几个部委，100多个数据源，这是静态数据，跟我刚才讲的是不一样的，这是我们的一个小产品，这个产品的风靡跟天津的爆炸案是有一定的关系的，我们的产品马上被用起来。我们画了一个族谱，就是上下五级，你到底跟谁是什么样的关系，谁跟谁是你的兄弟，你投过谁、谁投过你，两家企业之间有没有血缘关系马上能查出来，不仅我能知道你的供应商、税务、司法、准入资质等等信息，我们在某种程度上曾有人形容我们这个产品是一个用淘宝的思路做百度，我们是做了一个征信的引擎，你随便输一个企业进去，我们马上给你出一份儿征信报告，大量的数据源现在愿意进驻进来，因为单独用他查也查不出来什么东西来，数据只有相关性它才有大量的价值，那么很多数据不要钱就愿意到我这儿来，不像以前我为了弄点儿数据到处化缘非常困难，现在变得相对容易了，大数据征信是未来国家信用体系的基础(绝对是基础)，现在你看个人征信牌照央行正在准备发放，现在央行经过了快一年的酝酿期，就是因为个人征信也很重要。