“最近，P2P平臺連環(huán)爆雷。回歸到金融的本質(zhì)，風(fēng)控的作用將變得越來越重要。大數(shù)據(jù)如何更好地賦能金融科技，這個(gè)風(fēng)口剛剛來到。”一家數(shù)據(jù)公司的負(fù)責(zé)人做了如上表述。

　　挖掘數(shù)據(jù)藍(lán)海

　　“這個(gè)行業(yè)看似紅海，其實(shí)是藍(lán)海。”一家數(shù)據(jù)征信公司的創(chuàng)業(yè)者表示?；ヂ?lián)網(wǎng)的出現(xiàn)，改變了數(shù)據(jù)采集的方式，增加了新的數(shù)據(jù)緯度，也提升了獲取數(shù)據(jù)的效率。但是，數(shù)據(jù)的有效性和對獨(dú)特?cái)?shù)據(jù)源的掌控與挖掘能力，依然制約著大數(shù)據(jù)行業(yè)的發(fā)展。

　　“PC端數(shù)據(jù)的用量已經(jīng)越來越小了，而且越來越不精準(zhǔn)。”一家專注移動端數(shù)據(jù)服務(wù)公司的創(chuàng)業(yè)者這樣評價(jià)PC端數(shù)據(jù)。

　　隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的普及，智能終端和移動App的發(fā)展，越來越多的用戶將上網(wǎng)行為從PC端過渡到移動端，交互數(shù)據(jù)顯得越來越重要。

　　據(jù)介紹，相比PC端，移動端的IT性更強(qiáng)。比如PC端瀏覽器的收藏條可以被要求重置，跟使用者的關(guān)聯(lián)時(shí)間短，對用戶的刻畫能力并不強(qiáng)；而移動端的手機(jī)號、IDFA等數(shù)據(jù)，跟設(shè)備ID之間的關(guān)聯(lián)是持久性的，大量的行為數(shù)據(jù)和情景數(shù)據(jù)可以對用戶做出更精準(zhǔn)的分析。
 

　“而且，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)公司擁有的數(shù)據(jù)更多是宏觀的、偏靜態(tài)的數(shù)據(jù)，移動端的數(shù)據(jù)是偏動態(tài)、偏實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)。”

　　眾所周知，數(shù)據(jù)源是數(shù)據(jù)服務(wù)公司第一原動力。

　　據(jù)了解，在確保合規(guī)的前提下，數(shù)據(jù)來源主要可以分為幾類：第一類是移動設(shè)備，包括App、微信小程序等移動端產(chǎn)品，可以直接在用戶授權(quán)的前提下獲得用戶的相關(guān)信息。第二類是跟各個(gè)機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)交換與合作，比如商戶授權(quán)的回流數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)公司的評估模型進(jìn)行分析處理、脫敏后，就可以形成標(biāo)簽級數(shù)據(jù)。

　　數(shù)據(jù)的價(jià)值在于對數(shù)據(jù)用途的定義，而數(shù)據(jù)本身的場景屬性決定了數(shù)據(jù)的主要用途。

　　“以BAT為例，百度專注搜索，騰訊深挖社交，阿里聚焦電商。這三個(gè)不同的場景衍生出了不同的業(yè)務(wù)。其實(shí)，線下零售也是很重要的消費(fèi)場景，通過有效手段對這些消費(fèi)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，同樣可以衍生出各種服務(wù)。”

　　“線下數(shù)據(jù)和線上數(shù)據(jù)完全匹配還是很難。有一部分?jǐn)?shù)據(jù)靠機(jī)器是無法自動實(shí)現(xiàn)的，還是得靠人。”一位大數(shù)據(jù)行業(yè)的資深專家認(rèn)為，線下的數(shù)據(jù)有兩大難點(diǎn)：一是從線下到線上的過程中，如果是用人工進(jìn)行輸入或者采集，整個(gè)流程將非常不嚴(yán)謹(jǐn)。

　　“比如一個(gè)地址可能會有二三十種不同的輸入方法，這個(gè)是一點(diǎn)。另外一點(diǎn)，從線下到線上的過程中，如果要是采集的方法，比如照一張相片或者一張銀行打出來的賬單，現(xiàn)在的技術(shù)很難識別得非常完美，這就變成了一個(gè)非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。如果要想用非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，就需要用結(jié)構(gòu)科學(xué)進(jìn)行一些模糊匹配處理，會有很高的錯(cuò)誤率。”

　　“如果是從線上直接抓取數(shù)據(jù)的話，抓來的時(shí)候就是一個(gè)結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，然后在整合、分析、最后的應(yīng)用過程中，都有巨大的優(yōu)勢。”

　　突破應(yīng)用困境

　　“從數(shù)據(jù)公司到金融機(jī)構(gòu)，怎樣合規(guī)地利用數(shù)據(jù)創(chuàng)造出商業(yè)價(jià)值，怎樣充分挖掘大數(shù)據(jù)的底層價(jià)值，提煉出更強(qiáng)大的風(fēng)控能力？其實(shí)，還有很多事兒要做。”

　　“輸出形態(tài)并不是把這些數(shù)據(jù)拿出來，這些數(shù)據(jù)公司也不會拿出來。我們會根據(jù)金融場景的需要，深入這些數(shù)據(jù)的底層建立風(fēng)險(xiǎn)模型，做一個(gè)脫敏化的輸出。既保證了安全合規(guī)，同時(shí)底層數(shù)據(jù)的風(fēng)控價(jià)值也得到了充分的挖掘和提煉。”

　　一個(gè)值得關(guān)注的事實(shí)是：在國外，數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)使用者，兩者明顯區(qū)別開。數(shù)據(jù)運(yùn)營商比如法院，會把數(shù)據(jù)上傳到征信機(jī)構(gòu)，征信機(jī)構(gòu)再給使用者。而在國內(nèi)，數(shù)據(jù)源和使用者往往是同一批人。這也導(dǎo)致了數(shù)據(jù)公司的商業(yè)模式與收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)體系難以建立。

　　據(jù)了解，在美國的個(gè)人信用體系下，“數(shù)據(jù)”是由益博睿（Experian）、艾克菲（Equifax）、環(huán)聯(lián)（TransUnion）為代表的三大征信機(jī)構(gòu)提供信息，并按合同規(guī)定從征信機(jī)構(gòu)購買信用報(bào)告。
目前，國內(nèi)基本成型的個(gè)人征信格局是“央行征信局+8家準(zhǔn)牌照擁有者+規(guī)模不等的能夠提供征信服務(wù)的放貸機(jī)構(gòu)”。

　　按照《征信業(yè)管理?xiàng)l例》和《國家發(fā)展改革委關(guān)于中國人民銀行征信中心服務(wù)收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)有關(guān)問題的批復(fù)》（發(fā)改價(jià)格[2016]54號）規(guī)定，中國人民銀行征信中心自2016年1月15日起，個(gè)人到柜臺查詢自身信用報(bào)告，每年第3次起的收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)由每次25元降低至10元，通過互聯(lián)網(wǎng)查詢及每年前2次到柜臺查詢繼續(xù)實(shí)行免費(fèi)。

　　“對數(shù)據(jù)公司來說，僅僅靠賣數(shù)據(jù)，并不是一個(gè)可持續(xù)的生存方式。”通過對數(shù)據(jù)的脫敏和建模，可以延展到更多的領(lǐng)域。比如為企業(yè)客戶提供深層次的分析報(bào)告，包括渠道質(zhì)量、壞賬率預(yù)判、催收建議、用戶激活等。

　　也有公司開始與一些知名的電商平臺和理財(cái)平臺對接，期望通過幫助機(jī)構(gòu)用戶更有效地找到貸款用戶和便宜的資金，在快速安全撮合交易時(shí)分得合理的傭金。

　　當(dāng)然，也有創(chuàng)業(yè)者為此擔(dān)心，在這個(gè)市場里每個(gè)角色都有自己定位，需求方跟供給方是一個(gè)博弈關(guān)系。利益是互相矛盾的。“而且，一家數(shù)據(jù)公司往往只是針對某一個(gè)領(lǐng)域有深刻的了解和理解。當(dāng)他們遇到數(shù)據(jù)無法覆蓋，或者業(yè)務(wù)無法覆蓋的客群，這種服務(wù)產(chǎn)品就會顯得捉襟見肘。”

　　金盛網(wǎng)聚（北京）科技有限公司成立于2012年，是一家數(shù)據(jù)處理與信息咨詢服務(wù)商，公司擁有自主核心技術(shù)與服務(wù)咨詢的團(tuán)隊(duì)， 公司“WJFbaric-互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)信息監(jiān)測SaaS平臺”目前注冊使用客戶將近上萬個(gè)，為企業(yè)、政府、學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)、成功人士等提供在線信息收集、展示、閱讀、存儲的免費(fèi)平臺，公司遠(yuǎn)景致力于通過數(shù)據(jù)+計(jì)算形成可視化的人工智能決策平臺。