金融业大数据主要应用方向

作者：薛洪言，苏宁金融研究院互联网金融中心主任

正如马云在一次演讲中提到的：

“很多人还没搞清楚什么是PC互联网，移动互联网来了，我们还没搞清楚移动互联的时候，大数据时代又来了。”

毫无争议的，我们已经进入到大数据时代。而金融业无疑又是大数据的最重要的应用领域之一。今天，我们就来简单谈谈大数据在金融业的应用，未尽事宜，可以留言（订阅号：洪言微语）讨论交流。

关于这个，已经了比较标准的答案，就不在赘述了。所谓大数据，是指多个来源和多种格式的大量结构化和非结构化数据。有两个关键点：

在ZestFinance的评分模型中，会大量应用到非征信数据（50%-70%左右），在其官方宣传中，提到会用到 3500 个数据项，从中提取 70 000 个变量，利用 10 个预测分析模型，如欺诈模型、身份验证模型、预付能力模型、还款能力模型、还款意愿模型以及稳定性模型，进行集成学习或者多角度学习，并得到最终的消费者信用评分。

而欺诈风险的防控，本质上也是通过对历史欺诈行为的分析，不断梳理完善风险特征库，比如异地登录、非常用设备登录等行为，都是一种风险信号，建立一系列的风险规则判定集，预测用户行为背后的欺诈概率。

第一个就是数据共享的问题。大数据的应用，前提是要有大数据，而在很多金融机构而言，并没有所谓的大数据，何谈应用呢。我们知道，在次级类用户的信用评价中，非征信数据发挥着重要的作用，但是要获得有价值的数据并不容易。

一般来讲，盈利性质的商业公司和企业都不会轻易泄露自己的数据、建模方法和分析过程，这个无可厚非，但客观上便产生了这样一种效果，几大互联网巨头变成了数据黑洞，用户的数据进得去、出不来，可以为企业自身而用，但不能为整个行业或社会而用。此外，散落在税务、公积金、海关、工商等领域的数据梳理和整合，也是漫长的过程。

第二个便是数据保护的问题。正如我在之前的一篇文章《在上市平台信而富财报中，我找到了四个行业秘密》中提到，

“没错，数据是核心驱动力。但问题是，在数据保护和用户隐私等相关法律框架最终明确落地之前，对互金平台而言，数据既是宝贵的资产，也可能演变成为声誉风险、合规风险、用户诉讼风险等各类问题的潜在来源，是福是祸，尚是未知之数。”