除了加强风控，大数据还能为FinTech做些什么？
【摘要】对于一家真正意义上的大数据公司来说，它不仅要相信数据未来将会成为社会的核心资产，并且还要确保所获取的数据在线下也能够使用，另外还要懂得如何使用大数据去平衡人们之间的利益。
正如小米科技创始人雷军那句话所说：站在风口上，猪都会飞！
近几年，处于互联网和科技风口上的许多事物都飞起来了。似乎一夜之间，云计算火了，人工智能火了，虚拟现实火了，O2O，P2P，以及支撑这些新鲜事物发展的大数据一并火了起来。不过，我们知道，大数据其实并非近几年刚刚萌生的新鲜事物，实际上，早在上个世纪80年代初期，世界著名未来学家阿尔文· 托夫勒就在《第三次浪潮》一书中预言，大数据极有可能是继农业革命和工业革命后的“第三次浪潮”。
到了90年代，随着美国信息高速公路计划的推行，IT技术的对人类生活的发展越来越重要，大数据信息的价值逐渐在人类活动尤其是金融活动中显现出来。2009年前后，大数据一度成为互联网信息技术的热词。直到2013年，蓬勃发展的互联网金融使得大数据频频被应用在风控领域，大数据也才真正意义上的“火”了起来。
毋庸置疑，大数据对人类思维和人类活动具有不可比拟的重大价值，但人们在大数据的挖掘和使用方面似乎还有所欠缺。著名数据分析师车品觉在刚刚过去的钱牛牛B+轮战略融资合作发布会上提到：对于一家真正意义上的大数据公司来说，它不仅要相信数据未来将会成为社会的核心资产，并且还要确保所获取的数据在线下也能够使用，另外还要懂得如何使用大数据去平衡人们之间的利益。
众所周知，作为继互联网金融之后又一大热的金融形态，FinTech（金融科技）在发展过程中没少对大数据进行钻研和探索，各家平台意欲将大数据价值充分挖掘以能为己所用。不过，在金融科技领域，我们比较了解的就是大数据在风控方面的普及和应用，即近几年如火如荼的大数据风控技术。
放眼国内金融科技行业，无论是蚂蚁金服、京东金融以及宜信等大型公司，还是点融网、钱牛牛一类创业型前沿平台，都在运用大数据风控技术来控制贷款规模扩张中的风险。
提到蚂蚁金服，不得不说著名的芝麻信用，芝麻信用是基于大数据和云计算技术在机器学习的基础之上给个人提供征信技术的一种方式，通过分析大量的网络交易及行为数据，从而对用户进行信用评估并建立画像，帮助互联网金融企业判别借款用户的还款能力和还款意愿，继而进行授信与分期服务。
京东金融最为知名的大数据风控应用则是白条的授信。在消费领域和支付方面京东金融搭建了一个基于机器学习的实时防欺诈系统，为几亿用户建立起风险画像，进行个人信用评估，并依据评估结果给予白条和金融授信，很大程度上提高了风控效率。
同样，刚刚获得京东金融B+轮战略融资的钱牛牛，在大数据风控技术方面也有极大建树。通过对接京东、腾讯、阿里等平台的海量电商和社交行为数据，并基于这些数据用数学化建模的方式搭建了一套大数据智能云风控“元方”系统，元方风控一方面可对网络诈骗进行识别处理，杜绝欺诈行为，另一方面则为用户建立画像进行信用评估。
在国外，大数据在金融科技领域的应用也主要集中在风控和征信方面。我们所熟知的FICO评分卡逻辑就运用了大数据技术，它通过将借款人的信用历史数据与当前数据库中储存的借款人信用行为数据进行比对，检查借款人的发展趋势是否与经常违约、随意透支、甚至破产等各种财务困境的借款人的发展趋势相似，从而规避欺诈损失、信贷风险等问题。
另一个则是ZestFinance金融数据分析服务公司，该公司使用机器学习方式和大数据技术为放款者提供承保服务，旨在为一些信用不良或不足以获得银行贷款资格的个人提供服务。主要原理是通过分析模型对信贷申请人的上万条原始数据进行筛选、分析，几秒钟即可得出超过十万个行为指标，并运用这些指标指导放贷。
以上皆为大数据在金融科技领域风控技术方面的运用。普遍来讲，大数据风控为传统人力风控技术带来了革新，很大程度上提高了风控效率，降低了风控成本，补充了传统风控的不足。不过，大数据的巨大价值远远不止风控技术方面的运用，除风险管理外，就金融科技领域而言，大数据能做的还有更多。
比如，大数据能够对公司的运营管理进行优化和升级。一方面，在市场广告投放渠道上，可通过对各种市场推广渠道的分析研究，明确各个渠道推广质量问题，从而筛选或增删渠道，优化提升推广服务质量。另一方面，在对渠道进行分析的同时也可以监测舆情状况，针对正面反馈和负面信息进行及时有效地处理，降低品牌形象受损可能，这对于当前尚处在发展阶段的金融科技公司来说尤为重要。
另外，大数据在金融科技公司品牌营销方面的价值也不容小觑。平台可通过对营销引流的注册用户行为数据进行分析和画像，了解受众的喜好和关注点，进而针对用户口味优化营销方式，提供个性化和精准化金融服务，一定程度上也能避免营销资源的浪费，达到效率的提升和营销成本的优化。
最后，大数据在提升金融科技产品质量方面也有一定的作用。企业可通过机器学习技术分析金融消费者对某一款金融产品的使用体验，然后将消费者的需求与产品设计相结合，开发出更符合人类需求的金融产品，促进整个金融体系构建的完善和壮大。
可以说，大数据资源无论对于金融科技领域还是其他行业来说都是一笔巨大的财富。不过，笔者认为，企业在使用大数据时也不能过于迷信大数据的价值和效用，应当辩证地看待大数据的价值和不足。
譬如，数据真实性问题。我们都知道在中国金融科技企业风控建设中，很大部分其实都是在进行反欺诈识别和反欺诈拦截，也就是说，数据造假问题泛滥，这种时候数据本身就已经失去了意义，再说数据的价值问题就是无稽之谈。
另一个就是关于数据时效性的问题。我们收集到的数据多为过去某一阶段的历史数据信息，无论如何我们不能预测未来，但人类社会始终在不断前进，不否定过去的经验在未来确实还有一些价值，但经验和趋势并不总是与事实完全吻合，这样就使数据分析打了一定折扣，数据也并不总是有效的。
不得不提的一点就是，大数据给人们生活服务、金融消费带来便利的同时，却也极大程度威胁了人们的隐私和安全，常见的就是我们接到的诈骗电话和推销短信，往往就是因为个人信息数据泄露导致。如今网络传播迅速快捷，身份信息、消费数据、投资数据以及开房记录等等无一不面临着公开化、透明化，让本是隐晦、私密的信息被放到大众视野之中。
所以，大数据对金融科技来说就像一把双刃剑，利弊皆存。企业尤其是金融科技企业在使用大数据过程中，一定要做好安全防护措施，保证用户隐私信息安全，同时也要注意数据的真实性和有效性并充分挖掘大数据背后的巨大价值，让大数据为己所用，让金融科技在大数据支撑下展翅高飞！
朵拉916
