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金融在很大程度上取决于天气。
数百年来，系统性风险频频发生，黑天鹅事件层出不穷。
几乎每隔8-10年，就会有一场所谓的经济危机，这场危机或大或小。此外，每次衰退都是由各种原因造成的，这是无法预测的。
每一次经济危机都会带来金融机构的崩溃，这种趋势几乎看不见，这表明你的风险控制技术在恶劣天气下甚至更好，但事实上，你无法抵御这种系统性风险。
许多人说仍有金融机构幸存下来。
这是风力控制技术的胜利！
要回答这个问题，我们首先应该对金融机构做一个简单的区分。
两种类型的金融机构
从本质上讲，金融机构分为两种类型，一种是银行金融机构，另一种是非银行金融机构。
这两者有什么区别？
事实上，银行金融机构是存款和贷款的中间主体，也是唯一能够吸收公众储蓄的金融机构。有了吸收的储蓄，贷款可以放进去，银行承担所有储蓄存款客户的风险，然后赚取贷款的中间差价。
理论上，一旦未收的钱超过了利差收入形成的利润和资本，它就会破产。
然而，这种商业模式的优势在于，它可以合法地使用资金池，并不断借新还旧。只要有足够的流动性，信贷品牌没有问题，我们就可以继续吸收储蓄。
即使坏账更高，超过资本，他们也可以继续玩下去。
本世纪初，中国的商业银行也经历过类似的技术性破产。那时，由于国家声誉的支持，储蓄继续，游戏可以玩了。而且随着时间的推移，经济增长，也能不断消化风险。
事实上，这种金融机构的本质是利用系统来对抗各种风险，包括无人能对抗的系统性风险。支持银行模式的核心是制度安排。
另一类是非银行金融机构，如投资银行、信托公司、证券公司等。
非银行金融机构不能吸收公众存款，因此它们不能通过吸收存款来运营基金池。
他们的盈利模式很简单，一个是代理，另一个是自营。代理业务本身不承担风险，但赚取无风险服务费。
由于这种金融机构的本质是一种有助于风险定价的证券化模式，因此该机构可以自行持有一定数量的风险头寸，即自营业务。
事实上，如果业务运作得当，这部分的利润将远远超过代理业务的收入。与次贷危机之前一样，大量投资银行愿意持有大规模次级债，这导致了巨额账面利润。然而，持仓不可避免地意味着承担风险，一旦风险来临，这些头寸将成为你的噩梦。
不同的风险控制
从银行业金融机构和非银行业金融机构两种业务模式来看，实际上，过去的市场风险控制一般是这两种模式。
一是以银行为代表的信贷模式。
其实质是利用中介的规模优势和期限错配，通过制度安排化解长期经济运行中的风险。
制度安排实际上是银行得以生存的根本原因。
一般来说，当一家银行达到一定规模时，个人能力将不再在银行体系中发挥主导作用，并将继续分化和瓦解。只有这样，银行才能稳步发展到一定的规模，任何依靠个人能力的商业模式都无法持续扩张。
另一个是证券化模式。
证券化的本质是使核心风险在市场中寻求自我定价和平衡，最终让风险在不同的市场主体之间转移。
证券化不是为了承担风险，而是通过市场合理配置风险。最终，采用证券化模式的机构竞争的是风险定价能力，而不是承担风险的能力。
这两种模式各有利弊。
中国是一个典型的信用导向型国家，拥有世界上最大的信用规模。这种间接融资的优势在于政府对经济活动有很强的控制力，在有效计算信贷总量的同时，也能有效防范系统性风险。
缺点是不可能通过证券化来分解和分担风险，这可能会被迫产生巨大的系统性风险。
一般来说，信用模型是可度量总量下的风险不确定性。
证券化的优势在于风险在自我承诺和自我定价中不断分解和暴露。然而，由于证券化是一个风险流动的过程，由于各种原因，市场上的风险总量是不可计量的。
如果市场上积累了太多无法计量的风险，一方面会加剧投机，另一方面会形成比信用模型更可怕的风险。
因为每个受试者都可能承担超出自我承受能力的风险，最终的风险会更高。
我们都是“接班人”
回顾中国的形势。
事实上，有趣的是，尽管中国名义上既有信贷机构，也有非信贷机构，但资产管理在2012年底大规模放开，大规模资产管理模式已经启动。包括我在内的无数人在开始时欢呼雀跃，他们都认为，从资产管理的第一年开始，银行主导的金融结构将大大缩减。
但是两年多以后，我们发现所谓的大资产管理实际上只是一个继承者，而不是一个真正的证券化模式。
所谓证券化模式的核心是使风险在市场中寻求合理的定价，结果是商品不是正确的版本。
我们有这么多的资产管理模式，但都是名义上的证券化，其实质是信用模式。为什么？
因为他们都必须严格支付，所谓的严格支付意味着，就像银行一样，每个投资者最终都必须收回本金和利息，也就是说，即使有风险，最终也必须由机构支付。
此时，他们的利润实际上与银行的逻辑是一样的，所以我们看到的是非常有趣的。2012年，我们的业务与银行业务相同，也就是说，它只是一个放贷的空壳。当证券化机构从事信贷业务时，问题就出现了。(哪种挖掘机技术最强？(
他们没有获得银行信贷机构的特许经营权，所以只能变相建立一个资金池，但资金池的成本极高，这导致了我们现在看到的大规模资产管理风险的出现。
传递包裹游戏可能是不可持续的，所以打破严格的赎回实际上已经成为一种必要。
因为没人能掩盖它。
有传言称，银监会曾要求其管辖的信托公司严格支付，即公司不能支付、股东不能支付、股东不能支付，这完全背离了资产管理公司应该承担的定义。有一段时间，我说目前中国银行的信贷模式占90%，这遭到了很多专家的攻击，说他们不了解数据，缺乏支持。
事实上，我想说的是，这是因为他们根本没有接地。
目前信托的主要业务大部分是银行渠道业务，所有基金子公司都是信托接管，这也是银行信贷业务最终的外化渠道。
不用说，这些可以算是证券业务吗？
所有不能由我们自己承担的风险实际上都是信贷业务，所以最终，我们所谓的资产管理成了银行的小妾，银行可以为所欲为。
市场的最终竞争根本不是风险定价能力，而是谁拥有更好的资源、更好的渠道和更好的关系。
在过去十年左右的时间里，能力一点都不重要。
这也是为什么我们的资产管理和财富管理不能一直站起来的核心原因。核心是资产风险定价的能力已经被系统摧毁，银行的优势是通畅的，没有人能与之匹敌。只有当银行无法生存时，零星的违约才会发生。但是问题又来了。(哪种挖掘机技术最强？(
当银行不能生存时，谁能生存？
目前，我们看到了大量的证券化机构，包括p2p模式。
这类公司最大的问题是，它们从事与银行相同的信贷工作，但它们并不享有与银行相同的机构保护。因此，对于许多p2p公司来说，将自己与银行相比较是毫无意义的。
你是银行吗？
银行的坏账率可以高达40%而不会破产，你能做到吗？
如果你不清楚这个问题，最好离开p2p。
当银行和非银行在同一项信贷工作中竞争时，有必要了解它们的核心优势是什么。
拿什么去和银行斗争。
走开，政府，为了你好
顺带一提，让我谈谈政府发牌制度的缺点。
最近，许多资产管理机构都出了问题，大量小额贷款、担保甚至信托都出了问题。
回到最后，有必要对许可证制度模式进行反思，因为在正常意义上，除了银行的无敌许可证外，其他许可证不能增加机构的风险控制能力。
这并不是说你的政府已经颁发了许可证。这些所谓的资产管理机构，担保，小额贷款等。，有风险控制的能力。如果你不发执照，你就没有这个能力。这完全是胡说八道！
有一次在一次演讲中，一家担保公司的老码头站了起来，愤怒地指责我。
在我看来，这种保证几乎被p2p扼杀了。他说我，胡说。
老板有点自豪地说:“我们都是正规的金融机构，都是政府部门批准并颁发执照的。”
当时，我回答说:“一个对你没有帮助的政府许可证，这个许可证对你有意义吗？让你的团队因为车牌而变得强大？那不是废话吗？事实上，许可证只会让没有风险控制能力的机构获得政府信贷，而造成的社会问题只会更大。”
只要看看这种情况，大量的担保小额贷款正在流失，但政府将被围困，我们可以知道为什么。
为什么？
难道不是因为你的政府颁发了许可证吗？
而且一年也审批一次，领导没事还经常视察？
这种审批和检查有用吗？
不是这样的，如果你跑，如果你失败？
相比之下，在p2p出问题后，由于政府不重视信用，问题相对简单，几乎没有人围攻政府。当你围攻政府时，我无权谈论。你热爱投资，然后你就死了。从这个角度来看，政府应该远离大量他无能为力的信贷和金融机构。
既然你帮不上忙，就让他一个人呆着，让社会自己解决，用脚投票。适者生存之后，每个人都会受到教育。
但是一旦政府重视信用，你必须确保他不会出事，你必须重视政府信用，这实际上是不公平的。反映的实际上是政府信贷的泛滥。
为什么你把它送给他而不是我？为什么你去找他而不是我？此外，为了获得政府检查的机会，数据开始一个接一个地被伪造，这变得越来越严重。
事实上，对于非银行信贷机构来说，它们最终应该和证券市场一样。
政府应远离执照审批，同时不断加强风险预警，从而培养一批宁跳楼也不愿麻烦政府的人，不断培育和强化市场违约机制，这是我国金融市场的未来。
从这个角度来看，我仍然同意证券化改革是未来金融改革方向的命题。
事实上，这个问题将在后面提到。胡说。就这样。
良好的风险控制？无耻的
风险控制技术的无用性已经在前面提到过了。风险控制更多的是制度安排。
事实上，单一的风力控制技术往往是无效的，尤其是当市场同质化极其严重和饱和时。
这里有一个根深蒂固的答案，因为金融在很大程度上是维护社会稳定的工具应用。
在过度信贷的情况下，金融往往是一个零和游戏，总体金融利润通常是社会和经济发展的上限。许多超过这个值的人在和自己玩游戏。
因此，就短期和长期平均值而言，或者就总体和地方长期平均值而言，金融机构相对平衡，这通常是社会平均值的理论值。
从这个角度来看，我们可以从微观的角度来看，在同一个市场中，所有人的最终目标群体是那些具有优秀还款能力的人，因为他们最终都被收入所覆盖，而这些人实际上是社会的少数，确切地说，是一个非常小的数字。
因此，所有金融机构的本质都是它们需要一种好的技术来筛选它们。
事实上，面对同行业的竞争，银行往往发现好的风险控制意味着没有生意可做。
因为你坚持严格的风险控制，人们不会跟你玩。全世界都一样。
许多人告诉我:“我们的风险控制非常棒！”
首先，我不相信。第二，即使我相信，我说，那就去死吧！
谁会和你一起玩？如果你想抵押，人们不想抵押？如果你想保证，人们不想保证？
市场竞争激烈，没有人是傻瓜。
你觉得你能随心所欲地玩吗？
真的在考虑生意。你挑吧。
我对自己太认真了。
现在，我们发现许多银行信贷机构已经被查封。
你认为人们风险控制能力差，不了解客户的真实情况吗？
有可能吗？
现实是，当银行的风险控制面临业务压力时，大多数人只能选择妥协，尤其是客户经理，你在现在和未来之间会做出什么选择？
一定要选择礼物，否则你会立即被踢出去。因此，当客户经理每天思考业务时，他会考虑如何绕开障碍。有时候当你想到它的时候，它只是一个你对自己撒谎的游戏。
该怪谁？我不知道。
我只是觉得当银行被要求每年增加40%的利润时，谈论风险控制是可耻的。
事实上，目前的市场更有意思。信贷规模数据在今年第二季度出现下滑。许多人都很惊讶。有什么奇怪的？
今年在这种情况下，总是很棒的人不会来贷款。为什么？
因为贷款赚不到钱，贷款怎么办？
白白付给银行利息。当市场形势不好时，他们不愿意扩张，所以他们自然不会来放贷。那些在如此糟糕的市场中放贷的人基本上是垃圾，或者他们的流动性以前就有问题，或者他们想浑水摸鱼？
是这样的事情，当整体经济下滑时，谈论风险控制是扯淡。
毫无意义。
2002年美国次级债上涨时，许多银行认为风险极高，并坚持抵制。然而，随着业务越来越大，利润也越来越高。如果你坚持抵制它，你将不可避免地失去一个巨大的市场，迫使一些银行开始涉水进行这项业务，这是坏钱赶走好钱的结果。
好人经常被坏人杀死，或者沦为坏人，这很正常。
近年来，许多人开始指责银行风险控制不力。显而易见的说谎者是无法阻止的。
事实上，当我们比较过去五、六年的银行时，我们发现五、六年前的银行和现在的银行在技术和人员结构方面都没有太大的变化，但实际的坏账率却是十倍。
是因为风力控制技术已经改变了吗？不，本质上，天气已经变了，环境也在变，这使得你的微观行为无论如何都是无效的。
在过去的几年里，我参加了一个私人高利贷班，如果最近几年什么都没发生，我经常请他们和我一起出去。
回顾过去，跟随我的人至少已经活了几年，而那些在家里努力工作并试图借钱的人基本上已经倒下了。为什么？
这与技术无关。你敢说在家里努力借钱的人一定比在山里旅行的人低吗？有可能吗？这怎么可能呢？但是通常，世界上很多人都很痛苦，因为他们在不应该工作的时候却工作得太努力了。在过去的十年左右，什么是经常发现的真理？
趋势比能力重要得多。
2000年，我们的许多技术牛进入了当时一个强大的技术公司，叫做ut斯达康，但是能力不好，而被抛弃的人去了当时一个鲜为人知的公司叫阿里巴巴。
十年后，世界被颠覆了。
但是基本上已经死了，所以那些技术看涨者很痛苦。然而，那些别无选择只能去阿里的人现在比那些可以成为技术牛的人更有价值。
这种情况数不胜数。在1994年的国有企业改革中，一大批下岗人员转而经商致富，而那些没有下岗的人开始一个接一个地下岗。
事实上，能力越强，就越容易被潮流打败。这是事实。
2002年，我们中的许多人出国留学并留在了国外。事实上，我们错过了中国增长最快的十年。虽然我们不能用单一的材料来讨论成功或失败，但错过的十年确实是真实的。
在这个世界上，我们大多数人总是无意识地做一些面对或顺应潮流的事情，但我们仍然希望向上看得更多，有意识地希望看得更远。
历史就像一条大河，奔腾而去，气势磅礴。我们就像河里的鱼。大多数鱼都随波逐流，总有一些鱼想跳起来看未来，希望看得更远，但大多数鱼只看到它。
最后，没有人能知道他们看到的方向是否正确，所以结果理论是最好的论据。
我总是跳起来看我对自己说的话。一点都不重要。重要的是我跳起来看更多的风景。即使我错了，也不值得。思考是自由的最佳表达。不思考给予自由和民主，这是没有意义的。
大数据无效
似乎有点离题了。
我只想说，当你能赚钱的时候，金融是很难赚钱的。仅仅因为你借了12%，它不会比36%更安全。本质上是一样的，不会有问题。当市场不能赚钱时，你所做的实际上是错误的，这与风力控制技术没有什么关系。
金融是一个符合经济周期的行业，所以作为个人，金融可以选择做或不做。技术水平没有差别，但有些人可能有极端的牛逼或极端的傻逼，而他们大多数实际上是相似的。
作为一个金融机构，金融业的竞争不是单一的技术竞争，而是一种全面的竞争，在某个维度上的优势不可能成为可持续的优势。
纵观金融业数百年的竞争格局，一时容易赢，但持续赢是很难的。事实上，几代人的努力背后是不断的超越。许多金融机构在其全盛时期已经消失在历史的尘埃中。
如今，许多人都在谈论大数据的风险控制。事实上，它们是一厢情愿、不现实和不可能的。
大数据可以优化管理，提高风险控制的效率，降低风险控制的成本，但它不能决定风险控制的质量。银行的风险控制质量始终是一个系统工程。
不同的银行面临着风险水平相同的客户，他们的风险控制往往不在同一水平。由于不同的银行有不同的风险承受能力，它们自然会形成不同的风险定价，并有所不同。
我曾经说过，许多p2p公司提出的如何开放信用信息系统接口的问题，实际上并不能回答风险控制的命题。
这并不是说信用信息系统是开放的，你的风险控制是可以的，这是不可能的。
因为整个行业都面临着相同的信用信息系统，最终的使用效率和定价能力仍然取决于你自己的能力。市场越开放、越透明，竞争就越困难。简单地打开信用信息系统并不能解决你的风险控制问题。
在仔细分析大数据无效的原因后，我的理由是多方面的。
第一个原因是金融实际上取决于天气。
我一直坚持认为金融是由经济形势决定的。在经济形势低迷的情况下，金融机构很难玩出特别好的把戏，不管他们怎么折腾。
2008年金融危机爆发时，事情就这么简单。
系统性风险是任何金融机构都必须面对的现实问题，在系统性风险面前，风控制的程度毫无意义。
那么，大数据能预测经济形势，也就是预测系统性风险吗？
许多人说大数据是可以做到的，我认为这是无稽之谈。
“过去不能有效推断未来”的逻辑已经讨论过了。就个人而言，通过数据分析形成准确的判断是可能的吗？
很难说有些人一片叶子就知道秋天，而有些人一片叶子就看不见，这是个人能力的结果。
很难说个人能力是一个模型的核心竞争力，缺乏可持续性。
第二个原因是金融业没有完全满足大数据所要求的逻辑前提。
大数据的核心逻辑前提是统计。有两个要素:第一，样本筛选是通过数据筛选出具有相同特征的群体的违约概率；其次，需要足够的数量来覆盖统计中的偶然特征。
两者是统一的，不可分割的。
因为大数据的相关性必须基于足够大的样本量，单独的个体相关性不足以作为推断相关性的基础。
也就是说，当经营金融业务时，它也必须覆盖足够大的人群，但是什么是足够大的呢？对于一家金融机构来说，“足够大”绝对是一个致命的问题。
此外，这里隐含着一个基本的逻辑，即每个经营业务的集团应该是独立的和不相关的，否则就没有意义。
在这里，让我们做一个小讨论:哪一个更有可能做大数据风险控制，经营贷款或消费贷款？
我认为这是消费信贷。
为什么？
因为从人群的需求特征来看，消费需求更稳定，虽然它也会受到经济波动的影响，但它仍然比商业需求更稳定，更容易预测。
此外，从人群的角度来看，消费者需求的覆盖面也更广，并且有一个更坚实的数据库。
相对而言，很难使用数据来建模业务需求。
为什么？
让我们从企业主开始。
谁将成为企业主？事实上，只要他们成为企业主，不管他们是大是小，他们都自动独立于普通人。
不管企业主有多小，他们都是社会的例外。成功是精英，失败是大脑损伤，唯一不可能的是公众。
因此，这些人是异质的，他们都充满了巨大的不确定性和变量，很难量化和建模。
这里还有一个问题。同一个人在不同场合的特点是不同的，尤其是当人们在网上和网下分开时，他们的行为往往表现出强烈的反差。
因此，对于同一个人来说，根据单个维度的数据进行判断意义有限，不同维度的数据会反映出非常不同的特征，所以整个数据是极其重要的。
所谓的全数据是n=全部。牛津大学互联网中心的维克多·迈耶-勋伯格教授提出了这个概念。他曾经说过，他最喜欢的大数据集定义是“n= all”。没有必要在这里取样，因为我们有整个人口的数据。这就像选举监督员不会找到几个代表性的选票来估计选举结果，他们会计算每一张选票。
当“n= all”时，就不再有抽样偏差的问题，因为抽样已经包括了所有人。这个陈述非常有趣，因为互联网可以容纳大量数据的可能性确实给了整个数据一个很好的假设前提，但是这个命题很容易被还原到假设前提，所以在实现整个数据之前不要谈论大数据。
毫无意义。
第三个原因是大数据的前提——“过去决定未来”并不总是正确的。
事实上，未来往往会改变过去。
这有点难以理解。这是什么意思？
事实上，这很简单，即一个人的某些特征值的改变会改变系统对他过去的数据所形成的基本特征的识别。
例如，我们常说“有钱的人是坏人”。这里隐含的逻辑是，过去判断一个人是好人是基于他缺钱。一旦这个基础被摧毁，这个人变得富有，他已经脱离了最早的系统判断，进入了另一个范畴。因此，这种未来的变化直接打破了过去建立的逻辑。
这种现象实际上是一个循环函数的概念，具有可变值的东西不能被建模。我们在财务运作中经常会发现这样一个现象:企业在给钱后与给钱前有着完全不同的基本特征。过去常常被未来所改变。
以前有人谈到过所谓的股票定量交易，并设置了各种模型来实现股票交易的自动化。
这种方法，在你规模小的情况下，我认为有一定的成功概率。然而，一旦你足够大，成为市场上的重要参与者，你会发现你所有的模型都失败了，因为你已经进入了一个无限循环。
银河帝国给出了一个重要的假设，即所有成为统计样本的样本主体都不知道他们是统计样本，否则他们将失去统计意义。
不久前，我遇到了阿里金融的一个朋友，也谈到了大数据。
但是我们不能就大数据能否建立风险控制模型达成一致。
最后，我决定退而求其次，我说，好吧，假设你的模型可以建立。事实上，你将面临一个非常严重和致命的问题，那就是，
你的客户群对你来说将变得越来越陌生。
为什么？
因为一旦阿里金融采用了大数据的定量贷款，市场上将会有大量的贷款机构，这些贷款机构附属于阿里金融来跟踪和跟踪贷款。也就是说，在阿里贷款的基础上，将分配约20%的贷款，期限将短于阿里。
在这种情况下，阿里设置的所有所谓模型都将失去作用。
事实上，在传统信贷中，浙江大量股份制银行都采取了这样的策略，使得所谓的大银行风险控制审计失效。
第四个原因是金融业不同于其他行业，它的风险是滞后的。
风险滞后是什么意思？这意味着从过去的数据中推导出来的模型会在过去和未来之间留下一个缺口，而这个缺口中的任何变化都会使你无法有效地调整风险识别。
举个简单的例子，我们根据餐饮企业的大量数据推导出一定的风险控制模型，然后进行批量业务操作，等待贷款回收。在此期间，银行基本上没有主动权，所以你需要收回贷款，人们应该先有钱，后合作。事实上，你是贷款前的老板，贷款后的孙子。突然有一天，政府发布了一份文件，要求减少三工的消耗，让你目瞪口呆。
在此期间，由于任何偶然的变化，所有的数据都会发生实质性的变化，但你会失去主动权。
因此，即使我们抛开大数据局限于数据孤岛等一系列实际问题(全维数据极其昂贵和困难，这在某种程度上是美国政府的棱镜计划的意思，但它几乎集中了一个国家的资源)，就单个大数据风险控制而言，实现风险控制的数据建模只是一个美丽的想法，它是脱离社会现实的自我想象的产物。
除非系统中没有市场博弈行为，否则就没有竞争对手。
然而，当市场上没有竞争对手时，你需要一个风险控制模型吗？闭着眼睛就行了。
当然，我并不完全否认大数据在这里的实际意义。
大数据可以有效提高效率并降低管理成本。正如我刚才所说，作为一个金融机构，效率的提高和管理成本的降低最终会增强抵御风险的能力。因此，虽然大数据不能直接提高风险控制能力，但也具有重要的现实意义。
当我阅读金融历史和马克思的《资本论》时，我会想象一个奇怪的命题:大数据能让计划经济回归吗？
事实上，这个声明是由阿里金融的胡小明先生首先提出的。有一次我们在西湖边喝茶，他告诉我，我想得越多，就越合理。
马克思等人提出，社会总是生产高于实际需要的产品，而牛奶宁愿被倾销也不愿给普通人，这表明市场生产是过度的。
为什么会这样？
虽然从结果来看，市场经济是一种有效的资源配置方式，但从过程来看，市场经济的弊端也非常明显，而其高效率的背后实际上是一种巨大的资源浪费。
一个成功企业的背后是无数已经倒下的类似企业，这也是要计入的社会成本。因此，市场经济的高效率背后隐藏着整个社会的低效。
在这种情况下，计划经济从一开始就试图建立一个系统，以便能够有效地计算市场需求，然后根据需求确定生产，从而最大限度地降低社会成本。
理论是无限美好的，但在现实中，人们经常发现需求是无法计算的。
缺乏有效的统计手段使得理想只能是理想。前苏联计划经济的失败造成了生产和实际需求之间的巨大错位，重工业泛滥，轻工业匮乏。
那么，大数据现在能解决这个问题吗？
从理论上讲，计划经济有可能回归还是回归的一部分？
哈哈，很有趣的问题。
别跑题了。
很多专家可能认为我的理解太肤浅了，但从财务运作实践来看，我对自己的结论还是很有信心的。
事实上，即使大数据是成功的，它也只能是个别情况，而不是普遍情况。因为对于相同的数据，不同的组织必须有不同的能力来有效地应用它，而这种应用能力是组织间竞争的关键。
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