[思考]大数据公司开始转型的时候到了

最近,一些大数据公司突然受到经济调查,整个行业变得恐惧和不确定——这是给别人的一个例子,还是赶上别人的一个例子?当然,我们不可能把它们都抓到,但这并不像吓唬别人那么简单。

数据保护已被呼吁多年。大数据公司遭到袭击已经不是第一次了。突袭会很快过去,就像过去一样。

但外表是一样的,不同的是土壤。

数据总是有两个方面:强调数据资产,数据是加速器;强调数据安全,数据是刹车。

现在,该踩刹车了。

文/薛洪言源/苏宁财富信息的进与退最有价值的资源,既有动机又有武器。

石油很重要,而且有石油禁运。技术领先,技术封锁。

在消费金融行业,数据也有这种两面性,由它前进和后退。

数据的使用已经渗透到消费金融的整个环节,但敏感数据主要集中在风力控制方面。数据不可替代的性质也反映在风力控制上。数据的双重性充分体现在大数据的风控环节。

传统的风力控制手段主要是控制事物,而不是控制人,更关注抵押品,而不是借款人本身。

抵押品代表100%可回收、安全且无风险;无论个人信用有多好,都不能排除不确定性。

因此,对抵押品的依赖实际上是对风险的极度厌恶。规避风险的金融机构将不可避免地拥有有限的辐射范围。消费者金融将长期被困在一个小圈子里,不会有多大作为。

数据风控制(Data wind control)是指对人的风控制,根据人的信息、行为和标签进行评分,并根据评分确定配额和利率。

评分结果本质上是还款概率的模拟,其背后是不确定性和风险。

当风控模式从传统风控过渡到数据风控,对风险的认知和承受有了[思考]大数据公司开始转型的时候到了质的突破,消费金融也就突破了抵押物的牢笼,空间被打开了。当风控制模式从传统风控制向数据风控制转变时,风险的认知和承受有了质的突破,消费金融突破了抵押品的牢笼,空被打开。

数据风控制的典型场景是信用卡。银行用信用卡评分系统来衡量全球信用卡申请人。

最著名的信用评分产品是FICO评分,它已经成为美国消费金融繁荣生态的核心支柱。

过去两年大数据风控制的兴起只是数据级数据风控制的扩展,随后实现了业务空和边界的重新扩展。

从模型进化的角度来看,大数据风控制并非毫无根据的划时代创新,而是一个渐进创新和进化的典型例子。

仅仅这种渐进的创新不足以推动消费金融的风口浪尖。大数据反欺诈的成功是不可或缺的帮助。

2016年,有传言称小额贷款平台将会被贷款诈骗部队使用到死。

当贷款从离线变为在线时,验证申请人身份和确定借款人意图的问题(贷款欺诈)原本不是问题,现在变成了问题——离线个人观点,核心体非常简单;面对网上的数字身份,辨别真假并不容易。

贷款诈骗大军专业运作,并不断更新。大多数贷款公司缺乏攻击和防御的人力和力量。第三方大数据公司的反欺诈价值日益凸显,并逐渐成为消费金融产业链中的一个重要环节。

这种联系已经建立起来,消费金融的渠道也在增加。

从2016年下半年开始,现金贷款将在江湖上兴起,支持消费金融。

然而,随着数据变得越来越重要,二元性出现了。

当监管数据不重要时,也是当数据监管宽松时。一旦这一重要性得到强调,监管和监管将不可避免地随之而来。

因为重要的事情应该是可控的,不可控的,越重要,越危险。

《大数据产业发展规划(2016-2020)》(工业和信息化部规[2016年第412号)首先强调“数据是国家的基本战略资源,是21世纪的“钻石矿”。如此重要,不加区别的使用不会导致无休止的麻烦。

如果不规范,谁的罪行是资源损失?此外,从行业健康发展的角度来看,数据行业离不开监管。

有两个原因:第一,监管干预可以赶走坏硬币。

市场之手追求效率。坏硬币赶走好硬币。

以大数据公司为例。在数据收集中遵守法规成本高昂,数据源有限。与肆无忌惮的数据公司竞争肯定会让它们处于劣势。

随着时间的推移,肆无忌惮的公司已经成为主流。

监管干预,明确数据标准,竞争的焦点不再是哪个组织更大胆,整个行业的发展有了坚实的基础。

其次,数据混乱经常发生,所以我们不得不忽略它。

数据是行善的动力,也是作恶的武器。

由于数据混乱,国内欺诈者人数已超过200万,每年造成近1000亿元的经济损失。各种“精确”的骚扰甚至更令人讨厌。

打击数据混乱是打击欺诈的重要组成部分。它与人们的财产安全密切相关,已经超出了大数据行业本身的范围。

2017年6月,《互联网安全法》正式生效。与数据相关的有以下几点:(1)网络运营商在收集和使用个人信息时应遵循合法、正当和必要的原则,公开收集和使用规则,明确收集和使用信息的目的、方法和范围,并取得被收集者的同意。

(二)网络经营者不得收集与其提供的服务无关的个人信息,不得违反法律、行政法规的规定和双方的约定收集和使用个人信息,并应当按照法律、行政法规的规定和与用户的约定处理个人信息。

(3)网络运营商不得泄露、篡改或损坏其收集的个人信息;未经被收集人同意,不得向他人提供个人信息。

但是,除非无法识别某个特定的个人,并且在处理后无法恢复。

(四)任何个人或者组织不得窃取或者非法获取个人信息,不得向他人非法出售或者非法提供个人信息。

(一)网络经营者在收集和使用个人信息时,应当遵循合法、正当和必要的原则,公开收集和使用规则,明确收集和使用信息的目的、方法和范围,并征得被收集人的同意。

(二)网络经营者不得收集与其提供的服务无关的个人信息,不得违反法律、行政法规的规定和双方的约定收集和使用个人信息,并应当按照法律、行政法规的规定和与用户的约定处理个人信息。

(3)网络运营商不得泄露、篡改或损坏其收集的个人信息;未经被收集人同意,不得向他人提供个人信息。

但是,除非无法识别某个特定的个人,并且在处理后无法恢复。

(四)任何个人或者组织不得窃取或者非法获取个人信息,不得向他人非法出售或者非法提供个人信息。

根据这项法律的出台,大约在2017年6月,互联网经济调查对15家大数据公司进行了集中采访,严厉打击不正常的数据交易。在恐慌的威胁下,大数据公司有了更多的趋同,但它们很快又卷土重来。

国内大数据服务公司享受数据红利,对数据合规性的关注一直不够。根据市场的说法,创新始于灰色地带,一两次敲击自然很难奏效。

然而,监管环境已经改变,数据标准的使用是不可逆转的。

2018年9月,全国人民代表大会常务委员会宣布了立法计划。《数据安全法》属于第一类,是一项条件相对成熟的法律草案,将在其任期内提交审议。

《数据安全法》已经出台。

对大数据公司的集中而突然的调查是数据治理的开始,也是环境突变的信号。

雷锋星,雨就要来了,是大数据走上转型之路的时候了。

在转型之路上,大数据产业应用广泛,在金融、互联网、政务、智慧城市、医疗保健、工业等领域有着广阔的前景和实际成就。

根据中国工商研究院发布的数据,2017年中国大数据产业规模为4700亿元。预计2020年将超过1万亿元,复合增长率接近30%。

据艾瑞里估计,2020年大数据软件的市场规模将达到268亿元。

回顾金融领域,大数据是最彻底、最成熟的应用。同时,在处理金钱时,有许多敏感信息和数据混乱也是最突出的。

数据治理网络开放,大数据服务提供商的生存土壤发生了三个方面的变化:一是隐私保护意识觉醒,监管介入,数据采集难度大幅增加,就业门槛大幅提高,一些实力薄弱、管理标准化差的大数据服务提供商将逐步退出市场,总部机构也面临业务转型的压力;第二,商业巨头继续扩大其在产业链上游和下游的分布。在B端转型的背景下,他们先后侵入了数据服务领域,给具有综合管理优势的现有大数据服务提供商带来巨大压力,市场将会重新洗牌。第三,消费金融业正处于周期的转折点。大数据服务解决方案能否经受住这一轮周期调整,将在很大程度上决定一些大数据公司和空的生存。

一是隐私保护意识觉醒,监管介入,数据采集难度大幅增加,就业门槛大幅提高,一些实力薄弱、管理标准化差的大数据服务提供商将逐步退出市场,总行也面临业务转型压力。第二,商业巨头继续扩大其在产业链上游和下游的分布。在B端转型的背景下,他们先后侵入了数据服务领域,给具有综合管理优势的现有大数据服务提供商带来巨大压力,市场将会重新洗牌。第三,消费金融业正处于周期的转折点。大数据服务解决方案能否经受住这一轮周期调整,将在很大程度上决定一些大数据公司和空的生存。

就大数据服务提供商而言,转型将遵循三条路径:一是远离数据,专注于容量输出。

从直接提供数据和解决方案到大数据能力输出,也就是说,在大数据能力建设方面帮助获得许可的机构或工业行业,停止接触数据,专注于服务支持。

这条路径更适合缺乏合规数据采集渠道或在数据采集方面缺乏差异化优势的大数据公司。

第二是远离敏感数据和敏感行业。

我们将改变服务目标,远离金融业,向互联网、医疗保健、工业等领域转型,推动数字中国建设。

《大数据产业发展规划(2016-2020)》明确提到“应促进工业大数据全过程的应用…应促进大数据在重点产业领域各方面的应用,提高信息化和工业化发展水平,促进产业转型升级”。

工业领域的数字化仍有很大发展空。

三是延续现有模式,增强合规意识。

对于龙头企业来说,他们仍然可以坚持现有的市场,但他们需要加强合规性和前瞻性的经营意识,关注行业趋势的变化,不断尝试新产品和服务,在迭代中逐步摆脱对传统服务模式的依赖,尽快适应新的数据环境和行业环境。

连锁反应不仅影响大数据公司、金融科技公司和金融机构的金融科技业务,还需要有针对性的调整。在连锁效应下,消费金融拐点将加速到来。

第一步:放高利贷和超盈利贷款平台都适用一种模式。

接受调查的大数据公司有一个共同点,那就是它们都为高利贷平台提供数据支持。

在突然曝光后,超盈利贷款平台成为热门客户。除了致命的,大多数大数据公司都在积极切断对这些客户的服务。

如果没有大数据公司提供的反欺诈支持,这个超盈利贷款平台就会直面贷款欺诈集团,在技术对抗中被杀或被杀,结局令人沮丧。

第二步:多头贷款在小范围内破碎,平台逾期率提高。

超盈利贷款平台遇到了困难。跨越合规线两边(36%)的多头借款人的资本链正在收紧。借款人不能从高利贷平台借钱,也不能从合规平台付款。合规平台上将出现一波逾期贷款。

尤其是利率在24%到36%之间的产品将首当其冲。

第三步:谨慎对待贷款情绪,转向风力控制策略。

逾期率上升后,被许可方将调整风控制策略,有意避开多头集团,导致多头集团资本链收紧,导致更多平台逾期,导致自我强化周期,行业逾期率普遍上升。

第四步:资金撤出,转折点即将到来。

作为基金提供商,银行规避风险、减少资本投资或提高合作门槛。由次级贷款者主导的平台正开始面临金融压力,贷款减少,利润放缓,显示出行业层面的明显拐点。

第五步:最终结果:现金贷款将减少,消费将分阶段上升。

在上述演变链中,监管机构将适时进行干预,一手拉一手压来指导行业重组。

我们试图做的是搭建舞台,支持消费金融的发展和增长,真正和可控地使用资金。现金贷款面临的压力是,要有效缓解特定群体的高杠杆率,拯救被高额债务压得喘不过气来的年轻群体。

反过来,行业的演变将控制大数据风控制的演变方向。

首先,对符合要求的高质量数据源的竞争得到了升级,以避免数据风险并整合数据质量。

第二,强化多头贷款模式,降低容忍度,拒绝多头贷款。

第三,要重视贷后管理和实时风险控制,评估借款人的现金流压力,调整信贷策略。

第四,降低风险偏好,借用传统的风力控制,采取抵押担保等缓释措施。

首先,对符合要求的高质量数据源的竞争得到了升级,以避免数据风险并整合数据质量。

第二,强化多头贷款模式,降低容忍度,拒绝多头贷款。

第三,要重视贷后管理和实时风险控制,评估借款人的现金流压力,调整信贷策略。

第四,降低风险偏好,借用传统的风力控制,采取抵押担保等缓释措施。

在这个过程中,大数据风力控制将经历定期测试,大潮将消退,裸泳者将出现。

不同大数据公司之间的风力控制效果没有差异,这种差异将会扩大。业绩好的公司将欢迎业绩好的公司,业绩差的公司将无处可逃。

大数据公司都声称他们拥有可靠的数据和一流的实力。谁在努力比赛,谁有真正的水平?时间会揭示答案。

风向正在转向目前的形势。由高杠杆和信贷支撑的消费者支出现在正在下降。

大数据已经开启了消费金融风口,最终可能会终结它。

“千帆在沉船边过河,万木春在患病的树前面”。悲观和乐观并存。出风口的分流将拖累一些机构,也有利于其他机构。

对组织而言,只有通过不断的变革和调整,才能取得长期的成功。

最后,它被简单地称为“科技中立”。

有人说科学技术是中立的,监督阻碍了科学技术的中立性。

技术是中性的,但技术公司不是。

相反,我们越强调科技的中立性,就越必须加强对科技公司和用户的监管。只有这样,我们才能维护科学技术的中立性。

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