數(shù)據(jù)孤島、數(shù)據(jù)虛假、數(shù)據(jù)泄露：大數(shù)據(jù)風(fēng)控如何翻越三座大山？

追溯至1980 年，著名未來學(xué)家阿爾文· 托夫勒曾在著作《第三次浪潮》中，熱情地贊頌了大數(shù)據(jù)將成為繼工業(yè)革命、數(shù)字信息之后的第三次浪潮。直到2008年末，蘭道爾·布萊恩特、蘭迪·卡茲、愛德華·拉佐斯加在《大數(shù)據(jù)計(jì)算：在商務(wù)、科學(xué)和社會(huì)領(lǐng)域創(chuàng)建革命性突破》中探討了大數(shù)據(jù)應(yīng)用的可能。更進(jìn)一步講，IBM在2012年發(fā)布了白皮書《分析：大數(shù)據(jù)在現(xiàn)實(shí)世界中的應(yīng)用》，其在高德納分析員道格·萊尼3V理論的基礎(chǔ)上，重新定義了大數(shù)據(jù)的4V應(yīng)用理論，并在發(fā)布會(huì)上大膽預(yù)言。

大數(shù)據(jù)風(fēng)控的跨領(lǐng)域應(yīng)用

2011年2月17日，全世界記住了IBM的沃森計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。其在智力競(jìng)賽節(jié)目《Jeopardy》(危險(xiǎn))中打敗了兩名人類挑戰(zhàn)者，計(jì)算機(jī)科學(xué)家們認(rèn)為這是大數(shù)據(jù)超級(jí)計(jì)算能力的勝利。自此以后，大數(shù)據(jù)正式開啟產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的先河，短短幾年間席卷了金融、科技、政府、教育、醫(yī)療等多個(gè)領(lǐng)域。其中, 金融作為一個(gè)以數(shù)字體現(xiàn)價(jià)值的典型行業(yè)，大數(shù)據(jù)技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于金融的多個(gè)領(lǐng)域，比如風(fēng)險(xiǎn)控制、客戶管理、精準(zhǔn)營(yíng)銷和產(chǎn)品服務(wù)創(chuàng)新等。

金融領(lǐng)域的應(yīng)用

眾所周知，大數(shù)據(jù)技術(shù)在風(fēng)險(xiǎn)控制領(lǐng)域的應(yīng)用是非常廣泛的。大數(shù)據(jù)風(fēng)控在金融領(lǐng)域的應(yīng)用,根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)類型的不同會(huì)有所差異，如申請(qǐng)欺詐風(fēng)險(xiǎn)、交易欺詐風(fēng)險(xiǎn)、支付欺詐風(fēng)險(xiǎn)、信用風(fēng)險(xiǎn)、合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)、套現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)和洗錢風(fēng)險(xiǎn)等。筆者將從最重要的兩類風(fēng)險(xiǎn)：欺詐和信用來進(jìn)行探討。反欺詐主要是通過身份核驗(yàn)、黑名單排查來解決：1數(shù)據(jù)真實(shí)性；2還款意愿問題。征信主要是對(duì)還款能力和還款意愿的一種判斷。

舉例來說，JPMorgan是較早采用金融大數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)控制解決方案的投資銀行。其反欺詐和信用風(fēng)控的原理是基于事件驅(qū)動(dòng)型的實(shí)時(shí)欺詐檢測(cè)和信用風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管。

在信息采集方面，客戶的數(shù)據(jù)大部分來源于線下業(yè)務(wù)系統(tǒng)累積的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，小部分?jǐn)?shù)據(jù)是在Facebook和Twitter等社交網(wǎng)站上采集的半結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。比如文本、視頻等。經(jīng)過數(shù)據(jù)交換平臺(tái)和Hadoop分布式系統(tǒng)的集中處理后，JPMorgan的金融大數(shù)據(jù)系統(tǒng)會(huì)將統(tǒng)一格式化后的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。

在實(shí)時(shí)欺詐風(fēng)控方面，JPMorgan基于客戶的360度畫像進(jìn)行反欺詐和反作弊的實(shí)時(shí)監(jiān)控。首先，采取線上結(jié)合線下的方式對(duì)客戶的身份進(jìn)行交叉檢驗(yàn)。例如，通過FICO評(píng)分，選取評(píng)分低于650分的客戶群進(jìn)行線下調(diào)查。從很大程度上，規(guī)避了個(gè)人或團(tuán)伙的申請(qǐng)欺詐。另外，JPMorgan的反欺詐平臺(tái)會(huì)利用數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)，隨機(jī)從消費(fèi)歷史數(shù)據(jù)庫(kù)的欺詐消費(fèi)記錄中，提取出具備相同特征的欺詐模式，對(duì)下一次新的消費(fèi)行為進(jìn)行預(yù)測(cè)和分析。每當(dāng)發(fā)現(xiàn)新的欺詐行為后，系統(tǒng)會(huì)立即進(jìn)行匹配檢測(cè)，判斷欺詐類型是交易欺詐、支付欺詐亦或是其他類型的欺詐，若與系統(tǒng)原有欺詐模式不同，則將此全新的欺詐行為記錄到反欺詐模型中。

在信用風(fēng)險(xiǎn)控制方面，JPMorgan重點(diǎn)考察客戶的還款能力和還款意愿。其利用logistic回歸修正模型來預(yù)測(cè)借款者的還款能力。模型主要對(duì)客戶的資產(chǎn)、負(fù)債、未來收入和成本的現(xiàn)金流等特征進(jìn)行量化價(jià)值評(píng)估。JPMorgan對(duì)客戶還款意愿強(qiáng)弱的考察主要是基于客戶的事件信息和相似客戶行為來進(jìn)行分析。形象來說，杰克近期中了500萬(wàn)彩票大獎(jiǎng)，中獎(jiǎng)事件信息的觸發(fā)會(huì)增強(qiáng)李三的還款意愿。湯姆和吉姆是好朋友，經(jīng)常一起出入同一餐廳(按美國(guó)習(xí)慣同時(shí)使用各自信用卡分?jǐn)値?，從湯姆還款的頻率和額度可以從很大程度上預(yù)測(cè)吉姆的還款意愿的強(qiáng)弱。

其他領(lǐng)域的應(yīng)用

如今，全世界的一半以上的人口生活在城市中。隨著城市人口的劇增，如何精細(xì)化管理人口、資源如何平衡配置和如何打造智慧城市成為了各國(guó)政府亟待解決的難題。

大數(shù)據(jù)作為一項(xiàng)新型信息挖掘和處理技術(shù)，對(duì)智慧城市的建設(shè)提供了有效的解決方案。一個(gè)大數(shù)據(jù)技術(shù)比較典型的應(yīng)用是在智慧交通領(lǐng)域，現(xiàn)階段，錯(cuò)綜復(fù)雜的城市道路，可以通過GPS和攝像頭數(shù)據(jù)來進(jìn)行規(guī)劃設(shè)計(jì)。包括道路紅綠燈的時(shí)間間隔、事故預(yù)防調(diào)查和道路攝像頭的關(guān)聯(lián)控制等。例如，大數(shù)據(jù)服務(wù)提供商Teradata曾經(jīng)幫助西班牙交通總署實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)交通事故調(diào)查，不僅大幅降低了事故調(diào)查的人力、財(cái)力資源，而且從交通事故源頭上有效減小了事故發(fā)生概率。

大數(shù)據(jù)風(fēng)控的有效性問題

近年來，大數(shù)據(jù)風(fēng)控技術(shù)在各個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域的發(fā)展速度令人目不暇接。然而,從另一個(gè)方面,其有效性也受到了非常大的挑戰(zhàn)。陳宇2015年在《風(fēng)吹江南之互聯(lián)網(wǎng)金融》中提出了大數(shù)據(jù)風(fēng)控?zé)o效論。筆者認(rèn)為，大數(shù)據(jù)是有效的，但其有效性不足。

具體如近期特別關(guān)注的P2P平臺(tái)。自2007年我國(guó)誕生第一家P2P平臺(tái)起，P2P平臺(tái)頻頻暴露出跑路、停業(yè)、提現(xiàn)困難和經(jīng)偵介入等問題。目前，大部分P2P平臺(tái)均宣稱，自家平臺(tái)是采用先進(jìn)的大數(shù)據(jù)風(fēng)控技術(shù)，嚴(yán)進(jìn)嚴(yán)出，基本能保障不良貸款率在P2P行業(yè)較低的水平。然而，P2P行業(yè)的風(fēng)控現(xiàn)狀卻總是事與愿違。根據(jù)網(wǎng)貸之家發(fā)布的《2015年P(guān)2P網(wǎng)貸行業(yè)年報(bào)》顯示，2015年全國(guó)正常運(yùn)營(yíng)的P2P平臺(tái)總數(shù)2595家，累積停業(yè)及問題平臺(tái)數(shù)量高達(dá)896家，占比34.53%。問題平臺(tái)總數(shù)高達(dá)2014年的3.26倍。因此，P2P風(fēng)控之殤從一個(gè)側(cè)面反映出大數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)控制存在有效性不足的問題。

有效性問題的提出

在數(shù)據(jù)來源方面，數(shù)據(jù)孤島仍然是制約我國(guó)金融信貸行業(yè)發(fā)展的重要因素。目前，政府、銀行、券商、互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)和第三方征信公司掌握的信息資產(chǎn)難以在短時(shí)間內(nèi)互聯(lián)互通。正如吳昊（2015）所說一樣，信息孤島導(dǎo)致了信息不對(duì)稱、不透明，帶來了大量的多頭債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)和欺詐風(fēng)險(xiǎn)。由此得知，金融信貸行業(yè)若想利用大數(shù)據(jù)風(fēng)控技術(shù)大力提升風(fēng)控水平，就必須打破信息孤島，解決信息不對(duì)稱和信息獲取不及時(shí)的問題。

在數(shù)據(jù)質(zhì)量方面，數(shù)據(jù)缺乏有效性是數(shù)據(jù)質(zhì)量不佳的主要因素，也直接導(dǎo)致了大數(shù)據(jù)風(fēng)控有效性的不足。近些年，金融機(jī)構(gòu)、電子商務(wù)、社交網(wǎng)絡(luò)、公共政務(wù)、OTO互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)等數(shù)據(jù)體猶如一臺(tái)永不停歇的機(jī)器一般，源源不斷地制造著每天2EB級(jí)別的海量數(shù)據(jù)。然而，數(shù)據(jù)格式多樣化、數(shù)據(jù)形式碎片化、有效數(shù)據(jù)缺失和數(shù)據(jù)內(nèi)容不完整等問題也隨之而來。因此，改善數(shù)據(jù)質(zhì)量，提升有效性成為大數(shù)據(jù)風(fēng)控水平提高的必備環(huán)節(jié)。在數(shù)據(jù)采集和使用的制度建設(shè)方面，保護(hù)個(gè)人或企業(yè)隱私，一直都是我國(guó)政府制度建設(shè)的一個(gè)重大方向。如何合法地、適度地、有效地采集和使用大數(shù)據(jù)？這不僅僅是一個(gè)技術(shù)實(shí)現(xiàn)的問題，更是一個(gè)社會(huì)進(jìn)步的問題。近年來，數(shù)據(jù)泄露事件頻頻出現(xiàn)，也成為了各大媒體爭(zhēng)相報(bào)道的新聞?lì)^條和人們老生常談的熱點(diǎn)話題。

有效性問題的分析

縱觀大數(shù)據(jù)風(fēng)控有效性不足的三大因素，數(shù)據(jù)孤島是當(dāng)務(wù)之急。首先，公共設(shè)施、生活繳費(fèi)、社會(huì)保險(xiǎn)、交通路況、教育醫(yī)療等政務(wù)數(shù)據(jù)，依然掌握在相關(guān)政府部門數(shù)據(jù)庫(kù)，尚未向社會(huì)公開，甚至可以說，政府部門內(nèi)部都未進(jìn)行共享。目前，雖然工商、司法、公益等信息已經(jīng)向全社會(huì)開放，但是公共政務(wù)信息的開放程度仍然較低。況且，政府部門信息的公開必將是一個(gè)漫長(zhǎng)且復(fù)雜的過程。其次，銀行、券商、基金和信托等傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)長(zhǎng)期形成的合規(guī)文化氛圍，主導(dǎo)著各項(xiàng)業(yè)務(wù)的規(guī)范發(fā)展，因而設(shè)計(jì)了諸多制約環(huán)節(jié)和監(jiān)控措施。以至于傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)開放流程變得異常繁瑣和低效。再者，掌握著大量真實(shí)信息的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、第三方征信公司和O2O平臺(tái)之間也難以達(dá)到互聯(lián)互通的程度。電子商務(wù)、社交網(wǎng)絡(luò)、地理位置、信用評(píng)估、搜索引擎、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)行為等大數(shù)據(jù)交叉集中于阿里巴巴、騰訊、百度、拉卡拉、九次方等企業(yè)。自IBM公布首例大數(shù)據(jù)商業(yè)案例以來，大數(shù)據(jù)技術(shù)在世界范圍內(nèi)得到快速普及。數(shù)據(jù)即價(jià)值，由此深深地根植于每一個(gè)現(xiàn)代企業(yè)的發(fā)展理念中，這些企業(yè)都希望抓住第三次技術(shù)浪潮的時(shí)代機(jī)遇。因?yàn)樵谄渑荞R圈地的過程中，互相之間存在激烈的競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系，所以大數(shù)據(jù)互聯(lián)互通的目標(biāo)目前看來難以實(shí)現(xiàn)。

從互聯(lián)網(wǎng)金融元年開始的短短三年間，網(wǎng)絡(luò)安全事件層出不窮，網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)真實(shí)性再次被提及。王強(qiáng)（2015）認(rèn)為，大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)基本是垃圾進(jìn)垃圾出，真實(shí)度可能只有50%。企業(yè)家和學(xué)者對(duì)數(shù)據(jù)真實(shí)性的擔(dān)憂不是空穴來風(fēng)，銀行、P2P等機(jī)構(gòu)都遭遇過嚴(yán)重的金融欺詐事件。比如，2015年，我國(guó)商業(yè)銀行頻現(xiàn)身份冒用、盜卡交易和頻繁套現(xiàn)等安全事件。毋庸置疑，視風(fēng)險(xiǎn)為第一要?jiǎng)?wù)的商業(yè)銀行仍然是大數(shù)據(jù)真實(shí)性最高的機(jī)構(gòu)。然而，商業(yè)銀行仍然會(huì)遭受上述風(fēng)險(xiǎn)。其中，金融基礎(chǔ)設(shè)施不完善是最直接的一個(gè)因素。具體舉例來說，在身份驗(yàn)證方面，一個(gè)自然人或企業(yè)很有可能會(huì)開通各個(gè)商業(yè)銀行、第三方支付、P2P網(wǎng)絡(luò)借貸、小額貸款等賬戶。商業(yè)銀行通過央行征信系統(tǒng)來對(duì)客戶在其他銀行的表現(xiàn)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別和風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)，對(duì)于第三方支付、P2P網(wǎng)絡(luò)借貸和小額貸款等公司的賬戶數(shù)據(jù)，商業(yè)銀行由于缺乏外部大數(shù)據(jù)采集能力和意識(shí)，并不能及時(shí)和輕易地獲取。因此，客戶除商業(yè)銀行之外，在其他信貸渠道引發(fā)的信用風(fēng)險(xiǎn)，勢(shì)必會(huì)疊加到商業(yè)銀行的信貸風(fēng)險(xiǎn)中。

與此同時(shí)，網(wǎng)絡(luò)安全事件也帶來了嚴(yán)重的數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)。從國(guó)際數(shù)據(jù)泄露情況來看，Verizon發(fā)布的報(bào)告《Data Breach Investigations Report 2015》顯示，全球調(diào)研覆蓋95個(gè)國(guó)家，61個(gè)報(bào)告了數(shù)據(jù)泄露問題，共涉及79790個(gè)安全事件，損失高達(dá)數(shù)千億美金。從國(guó)內(nèi)來看，國(guó)內(nèi)專業(yè)的互聯(lián)網(wǎng)安全平臺(tái)360發(fā)布的《2015年中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)安全報(bào)告》顯示，共有1410個(gè)漏洞可能造成網(wǎng)站上的個(gè)人信息泄露，可能泄露的個(gè)人信息量高達(dá)55.3億條。

總而言之，若想提升大數(shù)據(jù)風(fēng)控的有效性，就必須解決數(shù)據(jù)孤島、數(shù)據(jù)低質(zhì)、數(shù)據(jù)泄露的問題。

大數(shù)據(jù)風(fēng)控有效性的提升途徑

與其說大數(shù)據(jù)風(fēng)控是無(wú)效的，不如說大數(shù)據(jù)風(fēng)控尚處于初級(jí)階段。在這個(gè)階段，大數(shù)據(jù)風(fēng)控有效性的提升需要以探索的方式解決數(shù)據(jù)孤島、數(shù)據(jù)低質(zhì)、數(shù)據(jù)泄露三個(gè)方面的問題。從而對(duì)我國(guó)原有過度中心化、同質(zhì)化的風(fēng)控體系進(jìn)行升級(jí)換血，避免系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)帶給我們的巨大危害。

在現(xiàn)有大數(shù)據(jù)風(fēng)控模式優(yōu)化的長(zhǎng)期過程中，政府監(jiān)管部門、傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)、互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、第三方征信公司、OTO平臺(tái)將扮演不可或缺的角色。其中，政府監(jiān)管部門的作用尤為重要。比如數(shù)據(jù)孤島的打破，得益于政府監(jiān)管部門積極的征集多方意見，制定公正嚴(yán)明的法律法規(guī)或行業(yè)規(guī)則，倡導(dǎo)多方加入到信息共享、數(shù)據(jù)互通的行列。因此，大數(shù)據(jù)風(fēng)控有效性的提升，筆者認(rèn)為，應(yīng)該從以下三個(gè)方面來思考：

倡導(dǎo)數(shù)據(jù)互聯(lián)互通解決數(shù)據(jù)孤島問題

目前，數(shù)據(jù)孤島是大數(shù)據(jù)風(fēng)控體系建設(shè)過程中資源整合的最大障礙。各個(gè)機(jī)構(gòu)和企業(yè)在拓展業(yè)務(wù)的同時(shí)，積累了海量的數(shù)據(jù)信息。但由于各個(gè)系統(tǒng)之間缺乏信息共享機(jī)制，導(dǎo)致形成了大量的數(shù)據(jù)孤島，不利于我國(guó)信用基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)的建設(shè)。

倡導(dǎo)數(shù)據(jù)互聯(lián)互通能有效地打破數(shù)據(jù)孤島，然而，真正實(shí)現(xiàn)互聯(lián)互通的目標(biāo)，必須經(jīng)歷漫長(zhǎng)的過程?；仡檱?guó)際上發(fā)達(dá)國(guó)家的信息互通的歷程，作為世界金融中心的美國(guó)，其信用大數(shù)據(jù)的開放方式是值得借鑒的。美國(guó)最初的數(shù)據(jù)開放源自于民眾對(duì)信用數(shù)據(jù)知情權(quán)的訴求。1953年至今，從最早的《信息自由法》到美國(guó)總統(tǒng)奧巴馬推動(dòng)數(shù)據(jù)的開放運(yùn)動(dòng)，已經(jīng)從國(guó)內(nèi)成功地推廣到了由美國(guó)、英國(guó)、墨西哥等8個(gè)國(guó)家發(fā)起成立的數(shù)據(jù)開放政府聯(lián)盟（OGP）。

從國(guó)內(nèi)來看，我國(guó)在數(shù)據(jù)開放水平上進(jìn)步顯著，近幾年提出了很多創(chuàng)新舉措。2015年8月31日，國(guó)務(wù)院印發(fā)了《促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展行動(dòng)綱要》，正式將大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略定位為國(guó)家層面的創(chuàng)新戰(zhàn)略。在這份綱要中，提出了 2017 年底前，我國(guó)跨部門數(shù)據(jù)資源的內(nèi)部共享格局將形成。2018 年底前，將建成我國(guó)政府?dāng)?shù)據(jù)統(tǒng)一開放平臺(tái)。2020年底前，我國(guó)將逐步實(shí)現(xiàn)金融、信用、企業(yè)登記監(jiān)管、交通、醫(yī)療、教育、氣象等民生保障服務(wù)相關(guān)領(lǐng)域的政府?dāng)?shù)據(jù)集向社會(huì)開放。

對(duì)地方政府而言，我國(guó)50個(gè)省市在貴陽(yáng)市政府、貴陽(yáng)大數(shù)據(jù)交易所的推動(dòng)下，將共同發(fā)起中國(guó)城市大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展聯(lián)盟，并于2016年5月27日在貴陽(yáng)揭牌。中國(guó)城市大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展聯(lián)盟的成立，不僅從很大程度上推動(dòng)城市之間的信息共享、數(shù)據(jù)互通，全面激活大數(shù)據(jù)價(jià)值，而且有助于提升政府行政效率，提升科學(xué)決策能力。例如，而且將積極推動(dòng)政府?dāng)?shù)據(jù)公開，打通部門壁壘、提高行政效率，提升政府治理能力，引領(lǐng)政府職能轉(zhuǎn)型。舉例來說，農(nóng)產(chǎn)品的核心問題是合理種植或養(yǎng)殖農(nóng)產(chǎn)品，正如郭文利，權(quán)維俊，劉洪2010年在《精細(xì)化農(nóng)業(yè)氣候區(qū)劃業(yè)務(wù)流程初步設(shè)計(jì)》中所言一樣，農(nóng)業(yè)氣候區(qū)劃是農(nóng)民種植好農(nóng)產(chǎn)品的決定性因素之一。 所以說，根據(jù)已有的氣候、土質(zhì)、病蟲災(zāi)害、循環(huán)生長(zhǎng)等信息，借助于大數(shù)據(jù)風(fēng)控技術(shù)形成的生長(zhǎng)趨勢(shì)和消費(fèi)情況報(bào)告，對(duì)農(nóng)牧業(yè)的精細(xì)化生產(chǎn)尤為重要。隨著政府?dāng)?shù)據(jù)的共享，農(nóng)業(yè)部門通過氣象部門的實(shí)時(shí)氣候大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)，可以幫助農(nóng)民完成科學(xué)種植。對(duì)企業(yè)而言，2015年1月，中國(guó)人民銀行印發(fā)了《關(guān)于做好個(gè)人征信業(yè)務(wù)準(zhǔn)備工作的通知》。通知要求芝麻信用、拉卡拉信用和騰訊征信等八家機(jī)構(gòu)做好個(gè)人征信業(yè)務(wù)的準(zhǔn)備工作，具體來說，截止到2015年末，央行個(gè)人征信系統(tǒng)共收錄8.8億自然人數(shù)，其中3.8億人有信貸記錄，企業(yè)征信系統(tǒng)收錄企業(yè)及其他組織2120萬(wàn)戶，其中577萬(wàn)戶有信貸記錄。數(shù)據(jù)量的爆炸式增長(zhǎng)，反映了政府監(jiān)管部門、金融機(jī)構(gòu)和企業(yè)之間已經(jīng)開始進(jìn)行大數(shù)據(jù)的分享嘗試。由此，拉開了大數(shù)據(jù)交叉互通的序幕。

增強(qiáng)數(shù)據(jù)檢驗(yàn)?zāi)芰μ岣邤?shù)據(jù)質(zhì)量和可靠性

伴隨著數(shù)據(jù)采集渠道的日益拓展，通過交叉檢驗(yàn)、生物識(shí)別和機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)來解決數(shù)據(jù)低質(zhì)的問題顯得迫在眉睫。

據(jù)悉，目前貸款包裝、組團(tuán)欺詐、賬戶造假等情況屢見不鮮。尤其在信用貸款領(lǐng)域，欺詐占了60%的比例，大部分采用身份造假和資料包裝。其中，在實(shí)名場(chǎng)景欺詐層面，大數(shù)據(jù)風(fēng)控模式需要對(duì)身份冒用、虛假信息和不良?xì)v史進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別；在非實(shí)名場(chǎng)景欺詐層面，大數(shù)據(jù)風(fēng)控模式需要警惕虛假注冊(cè)、惡意搶購(gòu)、買賣串通和營(yíng)銷作弊等手段。面對(duì)互聯(lián)網(wǎng)金融在中國(guó)的爆炸式增長(zhǎng)，商業(yè)銀行等信貸機(jī)構(gòu)缺乏外部大數(shù)據(jù)的采集意識(shí)和技術(shù)。舉例來說，一家創(chuàng)業(yè)企業(yè)在銀行成功獲得授信額度為50萬(wàn)、為期1年的人民幣貸款。這家企業(yè)同時(shí)在多家小型P2P企業(yè)獲得多筆小額貸款，為了在銀行獲得更高的信用額度，其利用商業(yè)銀行、P2P企業(yè)之間信息不對(duì)稱的機(jī)會(huì)，將P2P借款還給銀行，以獲得銀行的第二筆額度更高的貸款。如此循環(huán)，這種“類旁氏欺詐”并不會(huì)被銀行和P2P覺察。然而，隨著我國(guó)大數(shù)據(jù)開放程度的日益擴(kuò)大，交叉檢驗(yàn)等技術(shù)的日趨成熟，“類旁氏欺詐”的真實(shí)面目將會(huì)暴露無(wú)遺。

另外，現(xiàn)存的大量人工審核工作將會(huì)被智能審核技術(shù)所取代。比如第三方征信機(jī)構(gòu)——芝麻信用積極地尋求外部合作，打通公安、工商、法院部分?jǐn)?shù)據(jù)接口。擁有著豐富的內(nèi)外部大數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)種類涵蓋衣食住行、生活繳費(fèi)、投資理財(cái)、轉(zhuǎn)賬支付、社會(huì)公益等數(shù)百種生活場(chǎng)景數(shù)據(jù)。與此同時(shí)，螞蟻金服借助芝麻信用公司的信用大數(shù)據(jù)，利用機(jī)器學(xué)習(xí)、視頻對(duì)話和笑臉掃描等先進(jìn)技術(shù)手段，對(duì)內(nèi)外部大數(shù)據(jù)進(jìn)行交叉檢驗(yàn)，有效快速地進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別和定價(jià)。借款人從申請(qǐng)到授信，只需要7分鐘。

推動(dòng)數(shù)據(jù)安全相關(guān)制度的建設(shè)防范數(shù)據(jù)非法泄露

無(wú)疑，數(shù)據(jù)泄露是大數(shù)據(jù)時(shí)代不能忽視的一個(gè)風(fēng)險(xiǎn)來源。1997年以后，互聯(lián)網(wǎng)在中國(guó)飛速發(fā)展，我國(guó)逐漸進(jìn)入信息化社會(huì)，民眾的衣食住行現(xiàn)在已經(jīng)和互聯(lián)網(wǎng)緊密地聯(lián)系在了一起。由此，數(shù)據(jù)安全已經(jīng)上升到與國(guó)家、社會(huì)、個(gè)人息息相關(guān)的問題。對(duì)于國(guó)家而言，繼國(guó)防安全、金融安全之后，數(shù)據(jù)安全已經(jīng)上升至第一安全的位置；對(duì)于社會(huì)而言，數(shù)據(jù)安全成為了信用倫理體系健康建設(shè)的重要一環(huán)；對(duì)于個(gè)人而言，如果不能保障數(shù)據(jù)安全，那么個(gè)人隱私信息將無(wú)法保全，隨之而來的是整個(gè)社會(huì)的信用風(fēng)險(xiǎn)的爆發(fā)。

我國(guó)在數(shù)據(jù)安全立法起步較晚，但是進(jìn)展神速。2013年11月12日正式成立國(guó)家安全委員會(huì)。2014年我國(guó)在2013年11月12日正式成立國(guó)家安全委員會(huì)，并在2014年2月27日成立中共中央網(wǎng)絡(luò)安全和信息化領(lǐng)導(dǎo)小組辦公室，由習(xí)近平總書記任組長(zhǎng)，這意味著信息安全正式提升到國(guó)家戰(zhàn)略高度。2014年8月28日，工信部發(fā)布《工業(yè)和信息化部關(guān)于加強(qiáng)電信和互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)網(wǎng)絡(luò)安全工作指導(dǎo)意見》，提出完善網(wǎng)絡(luò)安全保障體系的總體目標(biāo)。到了2015年6月24日，民眾最為期待的《網(wǎng)絡(luò)安全法》草案進(jìn)入人大常委審議階段，2015年8月5日意見征求結(jié)束，立法進(jìn)入最后階段，正式推出在望。《網(wǎng)絡(luò)安全法》將從保障網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)安全和保障網(wǎng)絡(luò)信息安全等方面進(jìn)行了具體的制度設(shè)計(jì)，這對(duì)于大數(shù)據(jù)風(fēng)控有效性的提升，是最大的利好。

在數(shù)據(jù)安全意識(shí)方面，難能可貴地是，2012年的達(dá)沃斯世界經(jīng)濟(jì)論壇上，就一致決定將數(shù)據(jù)納入到新的經(jīng)濟(jì)資產(chǎn)類別。我國(guó)學(xué)者劉玉在《淺論大數(shù)據(jù)資產(chǎn)的確認(rèn)與計(jì)量》中探討了數(shù)據(jù)作為一種經(jīng)濟(jì)資產(chǎn)的會(huì)計(jì)計(jì)量方法。

結(jié)語(yǔ)

綜上所述，伴隨著政府監(jiān)管部門、傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)和互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)等各級(jí)組織的共同努力，可視化立體信用體系的確立和完備制度的建設(shè)，數(shù)據(jù)將不再孤立，大數(shù)據(jù)風(fēng)控有效性不足的問題也將迎刃而解。

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