大数据赋能金融科技　发力大数据“蓝海”级应用

　　“最近，P2P平台连环爆雷。回归到金融的本质，风控的作用将变得越来越重要。大数据如何更好地赋能金融科技，这个风口刚刚来到。”一家数据公司的负责人做了如上表述。

　　挖掘数据蓝海

　　“这个行业看似红海，其实是蓝海。”一家数据征信公司的创业者表示。互联网的出现，改变了数据采集的方式，增加了新的数据纬度，也提升了获取数据的效率。但是，数据的有效性和对独特数据源的掌控与挖掘能力，依然制约着大数据行业的发展。

　　“PC端数据的用量已经越来越小了，而且越来越不精准。”一家专注移动端数据服务公司的创业者这样评价PC端数据。

　　随着移动互联网的普及，智能终端和移动App的发展，越来越多的用户将上网行为从PC端过渡到移动端，交互数据显得越来越重要。

　　据介绍，相比PC端，移动端的IT性更强。比如PC端浏览器的收藏条可以被要求重置，跟使用者的关联时间短，对用户的刻画能力并不强；而移动端的手机号、IDFA等数据，跟设备ID之间的关联是持久性的，大量的行为数据和情景数据可以对用户做出更精准的分析。
 

　“而且，传统数据公司拥有的数据更多是宏观的、偏静态的数据，移动端的数据是偏动态、偏实时的数据。”

　　众所周知，数据源是数据服务公司第一原动力。

　　据了解，在确保合规的前提下，数据来源主要可以分为几类：第一类是移动设备，包括App、微信小程序等移动端产品，可以直接在用户授权的前提下获得用户的相关信息。第二类是跟各个机构的数据交换与合作，比如商户授权的回流数据，通过数据公司的评估模型进行分析处理、脱敏后，就可以形成标签级数据。

　　数据的价值在于对数据用途的定义，而数据本身的场景属性决定了数据的主要用途。

　　“以BAT为例，百度专注搜索，腾讯深挖社交，阿里聚焦电商。这三个不同的场景衍生出了不同的业务。其实，线下零售也是很重要的消费场景，通过有效手段对这些消费数据进行分析，同样可以衍生出各种服务。”

　　“线下数据和线上数据完全匹配还是很难。有一部分数据靠机器是无法自动实现的，还是得靠人。”一位大数据行业的资深专家认为，线下的数据有两大难点：一是从线下到线上的过程中，如果是用人工进行输入或者采集，整个流程将非常不严谨。

　　“比如一个地址可能会有二三十种不同的输入方法，这个是一点。另外一点，从线下到线上的过程中，如果要是采集的方法，比如照一张相片或者一张银行打出来的账单，现在的技术很难识别得非常完美，这就变成了一个非结构化的数据。如果要想用非结构化的数据，就需要用结构科学进行一些模糊匹配处理，会有很高的错误率。”

　　“如果是从线上直接抓取数据的话，抓来的时候就是一个结构化的数据，然后在整合、分析、最后的应用过程中，都有巨大的优势。”

　　突破应用困境

　　“从数据公司到金融机构，怎样合规地利用数据创造出商业价值，怎样充分挖掘大数据的底层价值，提炼出更强大的风控能力？其实，还有很多事儿要做。”

　　“输出形态并不是把这些数据拿出来，这些数据公司也不会拿出来。我们会根据金融场景的需要，深入这些数据的底层建立风险模型，做一个脱敏化的输出。既保证了安全合规，同时底层数据的风控价值也得到了充分的挖掘和提炼。”

　　一个值得关注的事实是：在国外，数据源和数据使用者，两者明显区别开。数据运营商比如法院，会把数据上传到征信机构，征信机构再给使用者。而在国内，数据源和使用者往往是同一批人。这也导致了数据公司的商业模式与收费标准体系难以建立。

　　据了解，在美国的个人信用体系下，“数据”是由益博睿（Experian）、艾克菲（Equifax）、环联（TransUnion）为代表的三大征信机构提供信息，并按合同规定从征信机构购买信用报告。
目前，国内基本成型的个人征信格局是“央行征信局+8家准牌照拥有者+规模不等的能够提供征信服务的放贷机构”。

　　按照《征信业管理条例》和《国家发展改革委关于中国人民银行征信中心服务收费标准有关问题的批复》（发改价格[2016]54号）规定，中国人民银行征信中心自2016年1月15日起，个人到柜台查询自身信用报告，每年第3次起的收费标准由每次25元降低至10元，通过互联网查询及每年前2次到柜台查询继续实行免费。

　　“对数据公司来说，仅仅靠卖数据，并不是一个可持续的生存方式。”通过对数据的脱敏和建模，可以延展到更多的领域。比如为企业客户提供深层次的分析报告，包括渠道质量、坏账率预判、催收建议、用户激活等。

　　也有公司开始与一些知名的电商平台和理财平台对接，期望通过帮助机构用户更有效地找到贷款用户和便宜的资金，在快速安全撮合交易时分得合理的佣金。

　　当然，也有创业者为此担心，在这个市场里每个角色都有自己定位，需求方跟供给方是一个博弈关系。利益是互相矛盾的。“而且，一家数据公司往往只是针对某一个领域有深刻的了解和理解。当他们遇到数据无法覆盖，或者业务无法覆盖的客群，这种服务产品就会显得捉襟见肘。”

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