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2023年开年银行大额存单热销 额度有限储户“拼手速”抢购******

　　记者 彭 妍

　　2023年开年以来 ，大额存单市场热度上升 ，不少银行 的大额存单甚至出现“抢购”“售罄” 的情况。

　　有银行理财经理表示，最近银行大额存单比较火爆，一天6亿元额度上架 ，20分钟售罄。目前大额存单额度很少 ，即使提前预约 ，也未必能买到。

　　“去年以来债市和股市震荡调整 ，理财净值化转型后也出现了‘破净’问题 ，居民风险偏好降低，资产保值 的诉求加大 ，而大额存单属于保本投资渠道，因此需求有所扩张。”中信证券首席经济学家明明在接受《证券日报》记者采访时表示，在存款利率改革 的背景下，预计未来存款利息还将继续下行，因此投资者倾向尽早买入存款类产品以锁定收益。

　　《证券日报》记者近日走访北京地区各大银行网点发现，大额存单销售比较火爆 ，前来购买 的市民较多，部分银行的大额存单已处于售罄状态 ，有 的需要靠抢才能买到 。

　　在走访过程中，多数银行的理财经理向记者反映：“临近春节 ，近期稳健型投资者对大额存单热情高涨 ，由于每一期释放 的额度有限，目前大额存单不好抢，只要一开放，几分钟就售完了 。”

　　目前大额存单各期限利率下跌趋势较为明显 ，例如，大部分银行3年期大额存单年利率已经下调至3%左右 ，但“一单难求”现象并未得到缓解 。

　　对于当前大额存单热销 的现象，招联金融首席研究员董希淼对记者表示，近年来我国居民存款增长较快 ，尤其是2022年居民投资理财风险偏好明显下降 ，居民存款增速显著加快 。大额存单利率高于同期限存款 ，期限一般较长 ，有助于在利率下行周期锁定当前相对较高的利率 ，因此受到居民普遍欢迎。

　　近期监管层多次强调“降低企业融资和个人消费信贷成本”，增量和存量贷款利率有望维持低位 ，商业银行净息差依然承压 。在此背景下，业内专家认为，存款利率仍有一定下调空间。

　　“从目前情况看，市场无风险利率下降 是大势所趋。”董希淼表示，存款利率下降，偏好存款的居民收益将减少 ，但也具有多方面积极意义 ：首先是有助于降低银行负债成本 ，进一步推动银行降低实体经济实际融资成本；其次 是约束银行对存款的不理性竞争行为 ，更好地防范金融风险；最后 是中长期存款利率下降 ，有助于减少短期存款与中长期存款之间的“价差”，使银行存款期限结构更加合理 。

　　明明认为 ，在存款利率改革的背景下，叠加信贷利率走低，银行为了确保净息差空间，不会“高息揽储” ，因此大额存单 的利率易降难升。

　　从大额存单未来 的发行趋势看 ，易观分析金融行业高级咨询顾问苏筱芮表示 ，大额存单作为商业银行负债端的构成之一，预计在2023年将出现一些分化，大型银行负债端来源多样 ，且有继续压降存款成本的倾向，在大额存单发行数量上或不如中小银行积极 ，利率也将延续低于中小银行 的趋势 。

你 的隐私 ，大数据怎知道？我们又该如何自我保护 ？******

　　在网络上 ，每个人都会或多或少 ，或主动或被动地泄露某些碎片信息。这些信息被大数据挖掘，就存在隐私泄露 的风险，引发信息安全问题。面对汹涌而来的5G时代 ，大众对自己的隐私保护感到越来越迷茫，甚至有点不知所措。那么，你 的隐私 ，大数据 是怎么知道 的呢 ？大家又该如何自我保护呢？

　　1.“已知、未知”大数据都知道

　　大数据时代，每个人都有可能成为安徒生童话中那个“穿新衣” 的皇帝。在大数据面前 ，你说过什么话，它知道；你做过什么事 ，它知道 ；你有什么爱好 ，它知道 ；你生过什么病，它知道 ；你家住哪里 ，它知道；你 的亲朋好友都有谁，它也知道……总之 ，你自己知道 的，它几乎都知道 ，或者说它都能够知道 ，至少可以说 ，它迟早会知道！

　　甚至 ，连你自己都不知道 的事情，大数据也可能知道 。例如，它能够发现你的许多潜意识习惯：集体照相时你喜欢站哪里呀，跨门槛时喜欢先迈左脚还是右脚呀 ，你喜欢与什么样 的人打交道呀 ，你的性格特点都有什么呀，哪位朋友与你的观点不相同呀……

　　再进一步说，今后将要发生 的事情 ，大数据还是有可能知道 。例如，根据你“饮食多 、运动少”等信息，它就能够推测出，你可能会“三高”。当你与许多人都在独立地购买感冒药时 ，大数据就知道：流感即将暴发了 ！其实 ，大数据已经成功地预测了包括世界杯比赛结果、股票 的波动、物价趋势、用户行为 、交通情况等 。

　　当然，这里的“你”并非仅仅指“你个人” ，包括但不限于 ，你的家庭 ，你 的单位，你 的民族 ，甚至你的国家等。至于这些你知道的、不知道的或今后才知道的隐私信息 ，将会把你塑造成什么 ， 是英雄还是狗熊 ？这却难以预知 。

　　2.数据挖掘就像“垃圾处理”

　　什么 是大数据？形象地说 ，所谓大数据，就是由许多千奇百怪 的数据 ，杂乱无章地堆积在一起 。例如，你在网上说的话、发的微信 、收发的电子邮件等，都 是大数据 的组成部分 。在不知道 的情况下被采集的众多信息 ，例如被马路摄像头获取 的视频 、手机定位系统留下的路线图、驾车的导航信号等被动信息 ，也都 是大数据 的组成部分。还有，各种传感器设备自动采集的有关温度 、湿度 、速度等万物信息，仍然是大数据的组成部分 。总之 ，每个人 、每种通信和控制类设备，无论它 是软件还是硬件 ，其实都是大数据之源 。

　　大数据利用了一种名叫“大数据挖掘”的技术 ，采用诸如神经网络 、遗传算法、决策树 、粗糙集、覆盖正例排斥反例 、统计分析、模糊集等方法挖掘信息 。大数据挖掘的过程，可以分为数据收集、数据集成、数据规约 、数据清理、数据变换、挖掘分析、模式评估 、知识表示等八大步骤。

　　不过 ，这些听起来高大上的大数据产业，几乎等同于垃圾处理和废品回收。

　　这并不是在开玩笑。废品收购和垃圾收集，可算作“数据收集” ；将废品和垃圾送往集中处理场所，可算作“数据集成”；将废品和垃圾初步分类 ，可算作“数据规约” ；将废品和垃圾适当清洁和整理 ，可算作“数据清理”；将破沙发拆成木 、铁、布等原料，可算作“数据变换” ；认真分析如何将这些原料卖个好价钱，可算作“数据分析” ；不断总结经验，选择并固定上下游卖家和买家，可算作“模式评估”；最后 ，把这些技巧整理成口诀 ，可算作“知识表示”。

　　再看原料结构 。大数据具有异构特性 ，就像垃圾一样千奇百怪 。如果非要在垃圾和大数据之间找出本质差别 的话，那就在于垃圾 是有实体的 ，再利用的次数有限；而大数据 是虚拟的 ，可以反复处理，反复利用。例如，大数据专家能将数据(废品)中挖掘出的旅客出行规律交给航空公司，将某群体 的消费习惯卖给百货商店等 。总之 ，大数据专家完全可以“一菜多吃”，反复利用 ，而且时间越久，价值越大。换句话说 ，大数据是很值钱的“垃圾”。

　　3.大数据挖掘永远没有尽头

　　大数据挖掘 ，虽然能从正面创造价值 ，但是也有其负面影响，即存在泄露隐私 的风险。隐私 是如何被泄露的呢？这其实很简单 ，我们先来分解一下“人肉搜索” 是如何侵犯隐私 的吧 ！

　　一大群网友，出于某种目的 ，利用自己的一切资源渠道 ，尽可能多地收集当事人或物 的所有信息 ；然后，将这些信息按照自己的目的提炼成新信息，反馈到网上与别人分享 。这就完成了第一次“人肉迭代”。

　　接着 ，大家又在第一次人肉迭代的基础上 ，互相取经，再接再厉，交叉重复进行信息 的收集 、加工 、整理等工作，于是，便诞生了第二次“人肉迭代” 。如此循环往复 ，经过多次不懈迭代后，当事人或物 的画像就跃然纸上了。如果构成“满意画像”的素材确实已经证实，至少主体 是事实，“人肉搜索”就成功了。

　　几乎可以断定，只要参与“人肉搜索”的网友足够多 ，时间足够长，大家 的毅力足够强，那么任何人都可能无处遁形 。

　　其实 ，所谓 的大数据挖掘 ，在某种意义上说 ，就是由机器自动完成的特殊“人肉搜索”而已。只不过，这种搜索的目的 ，不再限于抹黑或颂扬某人，而 是有更加广泛 的目 的 ，例如 ，为商品销售者寻找最佳买家 、为某类数据寻找规律、为某些事物之间寻找关联等 。总之，只要目的明确，那么 ，大数据挖掘就会有用武之地。

　　如果将“人肉搜索”与大数据挖掘相比，网友被电脑所替代 ；网友们收集 的信息，被数据库中 的海量异构数据所替代；网友寻找各种人物关联的技巧，被相应的智能算法替代；网友们相互借鉴、彼此启发的做法，被各种同步运算所替代 。

　　各次迭代过程仍然照例进行，只不过机器的迭代次数更多，速度更快 ，每次迭代其实就是机器 的一次“学习”过程 。网友们 的最终“满意画像” ，被暂时的挖掘结果所替代 。之所以说 是暂时 ，那 是因为对大数据挖掘来说 ，永远没有尽头 ，结果会越来越精准，智慧程度会越来越高，用户只需根据自己 的标准，随时选择满意 的结果就行了 。

　　当然，除了相似性外 ，“人肉搜索”与“大数据挖掘”肯定也有许多重大 的区别。例如，机器不会累 ，它们收集的数据会更多、更快 ，数据的渠道来源会更广泛。总之，网友的“人肉搜索”，最终将输给机器 的“大数据挖掘”。

　　4.隐私保护与数据挖掘“危”“机”并存

　　必须承认 ，就当前的现实情况来说，大数据隐私挖掘 的“杀伤力” ，已经远远超过了大数据隐私保护的能力 ；换句话说，在大数据挖掘面前，当前人类有点不知所措 。这确实是一种意外 。自互联网诞生以后 ，在过去几十年 ，人们都不遗余力地将碎片信息永远留在网上。其中的每个碎片虽然都完全无害，可谁也不曾意识到，至少没有刻意去关注，当众多无害碎片融合起来 ，竟然后患无穷！

　　不过 ，大家也没必要过于担心。在人类历史上 ，类似的被动局面已经出现过不止一次了 。从以往的经验来看，隐私保护与数据挖掘之间总 是像“走马灯”一样轮换的——人类通过对隐私 的“挖掘” ，获得空前好处，产生了更多需要保护的“隐私”，于 是，不得不再回过头来，认真研究如何保护这些隐私 。当隐私积累得越来越多时，“挖掘”它们就会变得越来越有利可图，于是 ，新一轮 的“挖掘”又开始了 。历史地来看 ，人类在自身隐私保护方面，整体处于优势地位 ，在网络大数据挖掘之前 ，“隐私泄露”并不 是一个突出的问题 。

　　但是 ，现在人类需要面对一个棘手 的问题——对过去遗留在网上的海量碎片信息，如何进行隐私保护呢？单靠技术，显然不行，甚至还会越“保护”，就越“泄露隐私”。

　　因此，必须多管齐下 。例如从法律上，禁止以“人肉搜索”为目 的的大数据挖掘行为；从管理角度 ，发现恶意 的大数据搜索行为 ，对其进行必要的监督和管控。另外，在必要 的时候 ，还需要重塑“隐私”概念 ，毕竟“隐私”本身就是一个与时间、地点、民族、文化等有关 的约定俗成的概念。

　　对于个人 的网络行为而言，在大数据时代 ，应该如何保护隐私呢 ？或者说，至少不要把过多包含个人隐私 的碎片信息遗留在网上呢 ？答案只有两个字：匿名 ！只要做好匿名工作 ，就能在一定程度上，保护好隐私了 。也就是说 ，在大数据技术出现之前 ，隐私就是把“私”藏起来，个人身份可公开，而大数据时代，隐私保护则 是把“私”公开(实际上是没法不公开)，而把个人身份隐藏起来，即匿名。

　　(作者：杨义先、钮心忻，均为北京邮电大学教授)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）