金融風暴眼里的大數據

薛玉敏

信息爆炸時代，熱點總是瞬息而變。

這不前段時間熱火朝天的大數據違規爬蟲的事件還沒有定論，忽然全部的目光都轉向了區塊鏈，但因套路貸引起的行業調整陣痛仍在繼續。

近年來國內互聯網發展迅速，但是各類APP違法違規收集個人信息的舉報不絕于耳，中央網信辦到9月份就收到到了8000條舉報信息，1/3都是實名舉報。

面對愈演愈烈的行業風氣，監管層掀起了一場監管風暴。9月6日，杭州的魔蝎數據科技有限公司監管部門查處。數日后，公信寶的運營公司杭州存信數據科技有限公司被公安機關查封，聚信立的運營公司上海誠數信息科技有限公司下發暫停爬蟲業務的通知。

9月12日，集奧聚合深圳分公司有10多人被帶走。而且集奧聚合北京辦公室也被深圳警方帶走多人，包括爬蟲數據接入負責人和合同負責人。

10月9日，又曝出立木征信于7月18日被查，法人劉勤楓及大部分員工被警方帶走。

10月21日，杭州警方對51信用卡委托外包催收公司涉嫌尋釁滋事等犯罪開展調查，更是將這場風暴的熱度從行業傳向普通大眾。

此后北京金融局窗口指導所有大數據企業是否存在違規爬蟲業務，央行則是發文調查旗下銀行與白騎士等幾家第三方數據公司合作情況。

隨著整肅的深入，部分中小銀行暫停了大數據風控合作業務，甚至傳出《個人金融信息保護試行辦法》正在征集各方意見，一時間全行業陷入人心惶惶、草木皆兵的境地。

技術本無罪 濫用無底線需要嚴管

爬蟲又稱網頁蜘蛛、是一種按照一定的規則，自動地抓取萬維網信息的程序或者腳本，是種自動獲取網頁內容的程序。業內稍具規模的公司為了業務發展，比如更加精確的用戶定位和風險控制，都會做爬蟲。通過爬蟲將目標用戶在互聯網上的分散數據收集起來，再作為參數輸入到模型代碼中，從而實現更為精準的風控。

但問題是國內互聯網環境缺少隱私保護、數據安全存在漏洞。國內一些大數據公司依靠爬蟲技術竊取客戶上網地址、收貨地址、聊天記錄、搜索記錄、得知客戶是否具備按時還款的條件，進而為金融公司提供價格高昂的定位、“告密”等服務，這涉及了嚴重的用戶的隱私泄露，行業亂象愈演愈烈。由此也逐漸引起了官方的嚴肅“問候”，“大數據”一詞也更具備了多種的色彩。

眾所周知，金融的核心環節是風控，而作為大數據行業不僅連接著用戶，還面向現金貸公司，是現金貸機構的重要合作伙伴。通過第三方數據的服務，一方面能夠為現金貸風控提供安全參考，但另一方面一旦數據被販賣、泄露，就會對用戶的隱私造成侵犯，也容易將大數據風控行業推向深淵。

有媒體稱，在現金貸行業，很少有老板會花心思自建風控模型。大多數老板在項目上線前會直接從系統商那里買風控系統，價值在2萬元到8萬元之間，而第三方數據公司經常會借調用戶數據，而這自然違規。

《每日財報》注意到，目前很多涉及爬蟲業務的數據公司都已經暫停或調整服務。

大數據“震蕩”事件不僅在國內，在國外同樣引起軒然大波。比如去年Facebook被曝超5，000萬用戶信息被政治數據公司“劍橋分析”獲取并利用，幫助2016年特朗普團隊參選美國總統，這一事件引起了國際社會的廣泛關注，也讓人們意識到隱私保護在大數據面前是多么脆弱。

大數據行業何去何從

但在當下過度解讀政策、唱衰行業或是一味呼吁監管松綁都難免有失偏頗，對長遠發展無益。換個角度看，如能借此次整頓重新審視大數據價值，理清不同市場主體的權責，明確數據采集、應用的規范，或許整個行業將迎來換擋出發的窗口期。

我們需要看到的是技術的發展不能因噎廢食，面對數據應用，企業要尋找發展與安全的動態平衡點，并結合具體場景去深度理解數據的必要性和安全性，讓大數據風控有健康發展的空間。

消費金融突飛猛進的近十年發展歷程中，大數據的應用革新了傳統金融機構的風控水平和效率，其應用價值已被充分驗證。另外傳統金融服務解決不了信息不對稱的問題，所以必須引入替代數據。

根據億歐智庫2018年11月發布的《2018中國智能風控研究報告》，截至去年年底，573家金融風控企業獲得投資金額超過1000億元，其中3成企業獲得三次及以上的投資，可見市場潛力巨大。

據新流財經此前報道，大數據頭部公司的盈利能力還是很強，行業某頭部公司2016年至2018年的營業收入分別為6066萬元、2.61億元、5.42億元。

但是這一切要在合法、安全使用數據的底線上。

其實大數據技術在法律、政策上從未被明令禁止，本身是中立的，但是需要理清，大數據技術是中立的，而大數據企業不是中立的。大數據可以用來實現精準推薦，也可以實現精準騷擾;可以實現網絡詐騙，也可以實現風控反欺詐。越是強調科技中立，就越要強化對科技公司及使用者的監管與規范，唯有如此，才是捍衛科技的中立性。

如今，每個人的生活都被數據定義，從用戶信息授權第一道關口的失守開始，再到數據的泄露、濫用、買賣，那些缺乏底線、對數據的收集和使用毫無約束，更甚者游走于法律灰色地帶的“問題企業”，都是在用整個行業的長遠發展來為它們的短期利益買單。

事實上，在合理的數據應用范圍內，解決用戶隱私保護問題的技術手段有很多，比如說數據脫敏、權限管控、加密存儲等。只有做到數據應用的規范化，才能區分開真正的大數據風控企業與販賣流量、倒賣數據的“大數據公司”，使數據價值聚焦于數據的整合、挖掘、分析和運用，并延伸至數據分析、人工智能、大數據平臺能力、與5G結合等方面，更好地發揮大數據風控在金融領域的價值。

（來源：每日財報）