最近，多家知名大數據風控公司身陷丑聞，他們運用“爬蟲”技術侵犯用戶隱私，濫用數據，還涉嫌助力放貸和催收。這又是一種披著科技創新外衣，做著“掛羊頭賣狗肉”的傳統生意，值得多方警惕。

　　我們不否認大數據對產業升級和提高決策效率有巨大的作用。特別是大數據風控，日益成為金融決策的數字化大腦，廣泛應用于銀行的貸款審批和反欺詐方面。

　　按理說，大數據風控公司的商業邏輯應在于研判數據規律，減小風險，控制損失。但事實呢？他們在爬取數據、販賣流量。常見的情形是，一些公司運用爬蟲技術獲取用戶的信息，如購物流水、通訊錄聯系人、銀行卡賬單，支付寶和微信交易記錄，以及公積金和社保等數據，然后打包出售。在買家當中，不少是放貸公司，他們甚至有這么一個“風控奇招”，買下大數據公司爬到的其他貸款公司的數據，根據“他家放多少，我這就放多少”批貸，直接省去了風控環節。其實，第三方大數據公司提供的風控報告，幾乎都是個人信息泄露報告匯總，基本無任何大數據分析。

　　爬取用戶或同行的數據是如此低成本、如此快捷，讓大數據風控公司走上了賺快錢的路子，背離了風控的本意。這還反過來提醒我們：真正意義上的大數據積累及其風控是一門慢活，數據的研究應用更是難活。

　　在概念包裝和故弄玄虛之下，我們需要認清現實中大數據行業的發展，普遍還處于“刀耕火種”階段。在金融風控中，從多數銀行實際落地情況看，“智能風控”或“智慧風控”其實也就是把人工操作流程和各種統計報表電子化、線上化罷了。進一步看，人們想象中的大數據風控的一個基礎功能就是預判風險。遺憾的是，頻頻發生的銀行卡被盜刷事件，暴露出當前的風控水平遠遠做不到識別欺詐交易并進行攔截和處置。再譬如，金融機構的“反洗錢”風控中，本希望通過設置一定的參數和規則，讓系統判斷交易是否存在洗錢嫌疑，但從時間看，預警都是“事后”的，等發現的時候，損失已經發生。

　　更可笑的是，扯著科技大旗的大數據風控，十分依賴于人工。日常業務場景中，很多企業即使搭建了風控平臺，也可能會因為需要，遷就用戶的體驗性和業務的流暢性，使得機器的自動判別受到人為干預。特別是在現金貸中，很多企業在利益驅動和員工的業績分成機制下，風控流于形式。

　　可以看出，大數據風控在錯誤的方向上野蠻生長，在必要的路徑上發育十分不足。還可以這么說，能看得出來的風險，不需要大數據也行；真正的風險，目前的大數據風控水平也難甄別出來。

　　爬蟲技術的濫觴，一個客觀原因在于，第三方公司不像電商平臺或商業銀行那樣有足夠的獨立數據來源。大數據風控發揮作用的前提之一是數據要足夠多，越多維度的數據，用戶的畫像越清晰，風險源越清楚。當前，數據還零散地分布于各個角落。且不說工商、稅務、征信、司法、社保等信息彼此割裂，就是各家企業之間，企業內部部門之間都會“各自為戰”。常見的情形是，向一家銀行申請消費貸不通過，換個銀行周轉一下，就能倒騰出來，因數據割裂，跨行的交易監管一直是盲區。因此，所謂的數據之“大”，實際上量級和維度都很有限，制約著行業的發展和風控的效果，打破“信息孤島”勢在必行。

　　爬蟲技術的濫觴，“得益”于長期以來的監管缺位，充分暴露出我們對用戶的隱私安全保護的意識和力度明顯不足。雖說技術本身無罪，但是人心會有。江湖騙子謀財害命可恨，竊取信息、販賣信息的人同樣可恨。這輪行業的整肅和“寒冬”的到來，是一次正本清源，冬天越冷，凍死的蛀蟲越多。靠爬蟲技術竊取數據的路子，注定是無法持久的，提升數據的加工處理能力，服務社會、實現普惠才是未來的意義所在。

來源：央視

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