大數據的“觸網”風險

2015-03-10 11:31:02 評論評論關閉

? ? 來源:《英大金融》??作者:黎友煥 劉永子

? ??互聯網金融不但面臨傳統金融活動中的風險,還面臨由互聯網技術引起的技術風險,由虛擬金融服務引起的業務風險以及由法律法規滯后引起的法律風險。

  在以網絡化和信息化為基本特征的新經濟時代,隨著物聯網、云計算、社交網絡等一系列新興技術的發展,大數據時代已經到來。

  在推動大數據應用方面,無論是政界還是商屆都看到大數據潛在商業價值:2012年3月29日,奧巴馬政府公布了“大數據研發計劃”,首批共有6個聯邦部門宣布投資2億美元用于擴大大數據技術開發和應用;2014年3月23日,阿里巴巴以7000萬美元收購一家移動開發者數據統計平臺;全球第三方支付平臺PayPal聯合創始人彼得·泰爾領頭在ZestFinance的C輪融資中注資2000萬美元。

  根據賽迪顧問統計數據,中國大數據應用市場規模從2012年開始進入爆發式增長階段,2012年中國大數據應用市場規模為4.5億元,預計2016年達101億元,增長近21倍。

  互聯網金融作為金融和互聯網技術互相滲透融合的產物,依托于云計算、大數據、移動互聯網、電子商務技術,并在大量政策信號釋放和中國大數據應用市場規模高度繁榮的背景下,得到了迅速發展,對中國的金融體系造成了深刻影響。

  大數據在互聯網金融的突破

  賽迪顧問的報告稱,基于數據的業務及內部管理優化使得金融領域的大數據應用市場規模,在未來幾年將以高于整體水平的速度增長。到2015年,金融行業大數據應用規模將達到23.07億元。互聯網金融對大數據的使用,更是具有得天獨厚的優勢。

  大數據對于互聯網金融的第一個助推作用在于尋找最合適的目標用戶,實現營銷精準化。企業基于客戶的外部數據及企業自身積累的非結構化數據、交易數據,對客戶進行精確劃分,做到精準定位和營銷,根據不同的客戶和市場需求設計不同的金融產品,同有針對性地提升消費者所關心的產品質量和服務質量,制定出更加符合市場和客戶需求的產品和服務策略,從而獲取更多的市場份額,增強企業的競爭實力。

  成立于2013年的愛投資是一家互聯網投資理財平臺,面向個人投資者提供投資理財類金融產品。集奧聚合(GEO)是一家提供網絡大數據智能服務的公司,運用高質量非Cookie數據定向,通過用戶的主動行為指數和特征去篩選潛在的受眾。愛投資通過與GEO的合作,廣告投放平均點擊率經過數據優化和策略調整,比項目剛上線時提高了5倍,流量轉化率達到了10%左右,遠高于行業平均值。

  另外,傳統的信用評級靠的是財報和抵押擔保方式,大數據則能幫助企業更好地衡量一個人或組織的信用水平。除去傳統的評級數據,生活服務類網站的大數據如水、電、煤氣、有線電視、電話、網絡費、物業費交納等;社交網站的大數據如興趣愛好、性格特點、情緒波動等;電商網站的大數據如交易記錄、評價記錄、瀏覽記錄等都能客觀真實地反映客戶的基本信息,是信用評級中幾類重要的數據類型。未來互聯網金融企業可以利用身份數據、交易數據、社交數據、行為數據等更好地評估一個人或一個組織的償還意愿和償還能力,將征信數據化,繼而為用戶提供快速授信。

  阿里小貸自2012年8月起全面向普通會員開放,提供無抵押、無擔保的低額貸款。而其依仗的正是掌握在手中的海量客戶經營數據,有了這些數據,阿里巴巴可以說是對客戶的資信狀況了如指掌,從而最大程度降低了信貸業務風險。截至2014年上半年,阿里小貸累計發放貸款突破2000億元,服務的小微企業達80萬家,不良率在1%左右。

  最后,互聯網金融企業打通了資金供給者和需求者的價值鏈,利用基于云計算的大數據更是解決了傳統金融領域資金供給者和需求者之間的信息不對稱,資金供給者和需求者可通過大數據金融平臺形成自發的聚合和快速傳播。同時通過大數據的分析、挖掘、核查和評定,互聯網金融企業能夠增加資金需求者風險的可控性和管理力度,及時發現并解決可能出現的風險點,并正確把握風險發生的規律性,從而選擇合理貸款發放對象,進而提高交易成功率。

  美國互聯網金融公司ZestFinance借助機器學習和大數據分析技術來評估客戶資質,同時運營多個模型對海量數據進行分析來判斷各種可能性,對每位信貸申請人的超過1萬條原始信息數據進行分析,并得出超過7萬個可對其行為做出測量的指標,并且整個過程在5秒鐘內就能全部完成,大大提高了信貸服務的效率。

  風險如影隨形

  作為互聯網技術和金融全面結合的產物,互聯網金融不但面臨傳統金融活動中的風險,還面臨由互聯網技術引起的技術風險,由虛擬金融服務引起的業務風險以及由法律法規滯后引起的法律風險。隨著大數據逐漸應用到互聯網金融中,互聯網金融的得到了極大的發展,但同時由大數據引起的風險也必將成為隱患。

  首先是法律政策風險。由于互聯網金融交易具有便捷、快速、隱蔽的特性,監管部門調控和監管的難度加大,基于大數據開發的金融產品和交易工具更是對監管部門提出了挑戰。互聯網金融企業目前還處在野蠻生長的階段,很明顯的特點是監管缺失。隨著監管部門陸續對針對性問題提出規范,預示著互聯網金融監管已提上議程,如果監管機構規范互聯網金融的發展,限制大數據技術的使用、或是對其使用進行直接干預,其潛在風險是非常巨大的。

  繼央行暫停二維碼(條碼)支付業務以來,2014年4月17日,央行、銀監會又聯合發文規范第三方支付,明確規定銀行應對第三方支付機構實施限額和重申客戶身份認證重要性。客戶和交易信息是大數據環境下第三方支付公司的核心資產,此舉會直接影響到第三方支付的客戶體驗,進而影響第三方支付的發展。

  根據艾瑞咨詢統計數據顯示,2014年二季度中國第三方互聯網支付和移動支付交易規模雙降,2014年二季度中國第三方互聯網支付市場交易規模達18406.6億元,比一季度微降1.7%;2014年二季度中國第三方移動支付市場交易規模達13834.6億元,比一季度下滑5.8%。

  其次是數據安全風險。數據價值隨著開發程度增加而遞增,但是數據開發與隱私之間往往難以平衡。隨著大數據的應用,互聯網金融業務漸漸表現為價值數字流的產生、交換、管理和應用,風險敞口增加,針對金融數據的犯罪渠道愈加開放、成本愈加低廉,數據安全問題的嚴重性愈發突出。

  大數據并不意味著無限制搜集,客戶對自身信息的采集和使用的知情權和控制權首先必須得到尊重。銀行傳統數據庫采集客戶的基本身份信息,是得到客戶本人許可的;而互聯網金融數據庫采集的是客戶更深一步的信息,譬如性格特征、消費習慣、興趣愛好等,則是單方面自主收集,沒有經過客戶授權的。另外,大數據由于擁有龐大的數據庫,一旦數據遭到非法竊取、泄露、篡改,將對客戶的個人隱私、財產以及人身安全構成嚴重威脅。

  2014年5月8日,廣東警方成功偵破“海燕3號”特大黑客信用卡詐騙案。該主犯通過互聯網提取信息,并利用銀行網上支付、第三方快捷支付等支付漏洞,收集到160萬條公民個人信息和銀行卡賬號,整理可以盜刷賬號19萬條,可提現金額高達15億元。

  最后是數據質量風險。大數據核心不在于大,而在于如何將數據轉化為生產力。數據質量直接影響到大數據產品的質量和應用價值。由于大數據具有復雜、多樣、多變等特點,在大數據時代下,數據質量很難保證。

  數據質量包括元數據的質量、數據內容的質量和數據使用方式的質量三方面內容。一是大數據的數據來源眾多,數據結構隨著數據來源的不同而各異,元數據的質量難以保證。二是大數據價值密度極低,從中掘金是一項異常艱巨的任務。三是大數據的變化速度較快,有些數據的有效性幾乎是瞬時的,如果這些數據沒有得到剔除,在一定程度上會影響大數據的質量。以阿里巴巴為例,阿里90%以上的數據來自含淘寶、天貓在內的平臺,支付寶實名制用戶與該平臺的重合性極高,數據庫里數據單一化、同質化嚴重,一旦風險襲來則很難把控。

  多維度防范風險

互聯網金融的發展極大地促進了中國當前金融改革和創新,管理層在鼓勵互聯網金融創新、支持行業發展的基礎上,必須協調創新與監管機制、修改完善現行法律法規,規范市場秩序。

首先,及時制定和頒布相關法律法規,明確互聯網業務各交易主體的權利和義務,修訂現有法律法規中不適合互聯網金融發展的部分,對利用互聯網實施犯罪的行為加大量刑力度,明確造成互聯網金融風險應承擔的民事責任。其次,明確現有監管部門的監管職責和分工,針對互聯網金融業務范圍的擴大和交叉,可實行分業監管和混業監管兩種模式。最后,政府可以加強與企業的合作交流,把握監管力度,倡導建立自律行業協會。

互聯網金融業務的市場參與者相當廣,完善對互聯網金融消費者的教育和保護,提高消費者風險意識和自我保護能力,可以有效避免反常突發的客戶行為引起的動蕩。一方面,客戶應該明確自我信息的采集和使用的知情權和控制權,提升數據安全意識,形成相應的安全防范意識和上網習慣。另一方面,互聯網金融企業主動要通過技術安全、優化服務、強化內控等措施,充分進行風險提示,確保交易安全、信息安全,暢通客戶的投訴受理渠道。

在外部環境,政府及監管機構應該將互聯網金融納入現代金融體系的發展規劃,制訂統一的技術標準規范,增強互聯網金融系統內的協調性,提高互聯網金融數據管理水平。在內部環境,互聯網金融企業必須制定完整的數據質量管理制度,全方面涵蓋數據收集、數據存儲到數據使用。在數據庫設計時要充分考慮大數據意外情形,利用專門的數據提取技術和分析工具,擴展數據維度,培養專業的數據管理人才,以保證大數據的數據質量,從而創造出更有價值的產品。

在英美,自律對互聯網金融行業的良性競爭、規范運營和保護消費者權益起到很好的促進作用。在中國,行業協會也應該發揮在推動互聯網金融行業發展及自律規范方面的作用,協調業務鏈條中的所有機構,整合互聯網金融行業發展資源,共同推動產業數據使用標準,加強產業自我監督和技術、平臺、數據分享;另一方面與金融監管部門的對接交流,研究國內外大數據在互聯網金融行業應用的發展規律,推動制訂相關規則和標準,引導行業健康規范發展。

(作者分別系廣東省社會科學綜合研究開發中心主任、教授,廣東省社會科學綜合研究開發中心資料分析員)

(責任編輯:HN055)

 

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