大數(shù)據(jù)已經(jīng)撼動了世界的方方面面，從商業(yè)科技到醫(yī)療、政府、教育、經(jīng)濟、人文以及社會其他各個領(lǐng)域。早在1980年，阿爾文?托夫勒在《第三次浪潮》一書中就預(yù)言大數(shù)據(jù)將成“第三次浪潮”。奧巴馬政府將大數(shù)據(jù)定義為“未來的新石油”。凱文?凱利（2015）認為所有的生意都是數(shù)據(jù)生意。2013年互聯(lián)網(wǎng)金融將“大數(shù)據(jù)”推向了新的高度。金融的核心是風(fēng)險控制，將風(fēng)控與大數(shù)據(jù)結(jié)合、不斷完善和優(yōu)化風(fēng)控制度和體系，對于互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)和傳統(tǒng)金融企業(yè)而言都同等重要。
一.大數(shù)據(jù)風(fēng)控發(fā)展迅速，但有效性不佳
在應(yīng)用層面，金融行業(yè)利用大數(shù)據(jù)進行風(fēng)控已經(jīng)取得了一定的成效。使用大數(shù)據(jù)進行風(fēng)控已成為美國等發(fā)達國家互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)的標準配置。
美國Zest Finance公司開發(fā)的10個基于學(xué)習(xí)機器的分析模型，對每位信貸申請人的超過1萬條原始信息數(shù)據(jù)進行分析，并得出超過7萬個可對其行為做出測量的指標，而這一過程在5秒鐘內(nèi)就能全部完成。
為網(wǎng)上商家提供金融信貸服務(wù)的公司Kabbage主要目標客戶是ebay、Amazon、Pay Pal等電商，其通過獲取這些企業(yè)網(wǎng)店店主的銷售、信用記錄、顧客流量、評論、商品價格和存貨等信息，以及他們在Facebook和Twitter上與客戶的互動信息，借助數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，把這些店主分成不同的風(fēng)險等級，以此來確定提供貸款金額數(shù)量與貸款利率水平。
中國互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)對于大數(shù)據(jù)風(fēng)控的運用也如火如荼。
阿里推出了面向社會的信用服務(wù)體系芝麻信用，芝麻信用通過分析大量的網(wǎng)絡(luò)交易及行為數(shù)據(jù)，對用戶進行信用評估，這些信用評估可以幫助互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)對用戶的還款意愿及還款能力做出結(jié)論，繼而為用戶提供相關(guān)的金融和經(jīng)濟服務(wù)。
騰訊的微眾銀行推出的“微粒貸”產(chǎn)品，其風(fēng)控核心就是，通過社交大數(shù)據(jù)與央行征信等傳統(tǒng)銀行信用數(shù)據(jù)結(jié)合，運用社交圈、行為特征、交易、基本社會特征、人行征信5個維度對客戶綜合評級，運用大量的指標構(gòu)建多重模型，以快速識別客戶的信用風(fēng)險。
對于大數(shù)據(jù)風(fēng)控的理論研究尚處于萌芽階段，本文以“大數(shù)據(jù)風(fēng)控”為主題在CNKI數(shù)據(jù)庫進行搜索，與此相關(guān)的文獻數(shù)量可以從側(cè)面反映大數(shù)據(jù)風(fēng)控的理論研究現(xiàn)狀。
CNKI數(shù)據(jù)庫中以“大數(shù)據(jù)風(fēng)控”為主題的文獻共46篇。在這些文獻中，以報道性的文章較多，重要報紙全文庫和特色期刊總共為33篇，占比72%；而理論研究的文章較少，中國學(xué)術(shù)期刊總庫為12篇，占比26%；尚沒有CSSCI2014—2015年的來源期刊（如圖1）。
圖1 CNKI數(shù)據(jù)庫與大數(shù)據(jù)相關(guān)的文獻數(shù)量和分類
雖然大數(shù)據(jù)風(fēng)控在實踐上已經(jīng)有所進展，但是其有效性也受到一些挑戰(zhàn)。
例如，以大數(shù)據(jù)風(fēng)控為基石的P2P平臺就頻頻暴露出各種各樣的問題來。對于P2P平臺來說，由于其純線上操作的特點，大數(shù)據(jù)風(fēng)控的有效性是決定其經(jīng)營狀況的重要因素，如果大數(shù)據(jù)風(fēng)控有效性較差，則面臨的壞賬壓力較大，容易出現(xiàn)提現(xiàn)困難甚至跑路的問題。
網(wǎng)貸之家的數(shù)據(jù)顯示，2015年上半年新增問題平臺419家，是2014年同期的7.5倍，已超過2014年全年問題平臺數(shù)量。截至2015年10月底，全國問題平臺數(shù)累積已達1115家。
二.當前大數(shù)據(jù)風(fēng)控有效性不足的原因分析
一些學(xué)者對于大數(shù)據(jù)風(fēng)控的有效性問題進行了研究。
王強（2015）指出當前個人大數(shù)據(jù)征信的問題，一是數(shù)據(jù)的真實性，二是數(shù)據(jù)收集的法律障礙，三是壞賬的不可預(yù)測性問題。
甚至有作者認為大數(shù)據(jù)風(fēng)控是無效的，陳宇（2015）援引各種證據(jù)認為大數(shù)據(jù)風(fēng)控是無效的。
總體而言，當前大數(shù)據(jù)風(fēng)控有效性欠佳的原因主要有以下幾個方面：
（一）數(shù)據(jù)的質(zhì)量問題
當前大數(shù)據(jù)風(fēng)控的有效性欠佳，其首要原因就是數(shù)據(jù)的真實性不高，包括社交數(shù)據(jù)和交易數(shù)據(jù)兩個方面。
1.社交數(shù)據(jù)的真實性問題
美國lendingclub和facebook合作獲取社交數(shù)據(jù)，在中國宜信也曾大費周折的收集借款人的社交數(shù)據(jù)，最后兩者得出的結(jié)論都是社交數(shù)據(jù)根本就不能用。美國很多大數(shù)據(jù)征信公司的信息錯誤率高達50%，垃圾進、垃圾出。
2.交易數(shù)據(jù)的真實性問題
當前許多電商平臺的刷單現(xiàn)象非常嚴重，這將導(dǎo)致交易數(shù)據(jù)的嚴重失真。隨著網(wǎng)購的火爆，有關(guān)電商平臺“刷單”的報道屢見報端。
電商“刷單”有兩種方式，一種是商家找所謂的消費者進行“刷單”。賣家買快遞單號，其收件人和寄件人與實際的買家、賣家不一致。
另一種是快遞公司發(fā)空包，但快遞公司并未完成配送，而幫助商家完成平臺上的物流信息。
（二）大數(shù)據(jù)風(fēng)控的理論有效性問題
從IT技術(shù)層面論證大數(shù)據(jù)風(fēng)控的實踐性案例已經(jīng)很多，但是在經(jīng)濟金融的理論層面，大數(shù)據(jù)風(fēng)控還面臨一些問題需要解決。
1.金融信用與社會信用的相關(guān)性不確定
目前大數(shù)據(jù)主要來源于互聯(lián)網(wǎng)，而人們在網(wǎng)絡(luò)中的表現(xiàn)并不能完全反映其真實的一面。相同的人群在不同場合呈現(xiàn)的特征是不一樣的，尤其是目前人們在線上、線下割裂的狀態(tài)，其行為方式往往會出現(xiàn)強烈的反差。
例如有些人不善交際，卻將自己做的美食展示在微博上，吸引大量關(guān)注，粉絲暴增。因此網(wǎng)絡(luò)并不能確切地證明某人的社交圈子，也就是說互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)很難還原用戶現(xiàn)實中的信息。
2.大數(shù)據(jù)對于“黑天鵝”事件的滯后性
在現(xiàn)實世界，總會出現(xiàn)不可預(yù)測的“黑天鵝”事件，一旦出現(xiàn)則有可能沖擊大數(shù)據(jù)風(fēng)控模型的基本假設(shè)，進而影響大數(shù)據(jù)風(fēng)控的有效性。大到美國的次貸危機，小到個人意外事件的發(fā)生，在某種程度上大數(shù)據(jù)風(fēng)控是無法預(yù)測的，但這些事件的發(fā)生，對宏觀經(jīng)濟和微觀主體都會產(chǎn)生重大的影響。
例如，2008年美國次貸危機后產(chǎn)生了一種“策略性違約”行為——貸款主體本身有能力還款，但是其在房價遠低于貸款總額的時候，重新購買一套房子，并對之前的房貸斷供，貸款者可以此方法進行“套利”。
雖然此類違約者會因此有不良信用記錄，但是這對信用報告的影響有限，因為其他的債務(wù)按期償還。而大數(shù)據(jù)對這種突變事件的預(yù)測能力則非常有限。
（三）大數(shù)據(jù)收集和使用的制度問題
在數(shù)據(jù)收集和使用的過程中也面臨著合法使用的問題。如何高效、適度地開發(fā)和使用大數(shù)據(jù)，不僅僅是一個技術(shù)問題，也是一個社會問題，這些泄露的數(shù)據(jù)大量流入數(shù)據(jù)黑市，造成了用戶安全、企業(yè)安全甚至國家安全方面的連鎖反應(yīng)。數(shù)據(jù)的收集和使用在很多時候都沒有征得數(shù)據(jù)生產(chǎn)主體的同意，這導(dǎo)致了數(shù)據(jù)的濫用和隱私的泄露。
近年來，個人數(shù)據(jù)泄露事件頻頻發(fā)生，因個人數(shù)據(jù)泄露而造成損失的新聞屢見報端。獵豹移動安全實驗室發(fā)布的《2015年上半年移動安全報告》顯示，截至2015年上半年，獵豹共監(jiān)測到496起數(shù)據(jù)泄露事件，影響超過544萬人。2015年10月19日，烏云網(wǎng)發(fā)布消息稱，網(wǎng)易的用戶數(shù)據(jù)庫疑似泄露。
圖2 2005-2014年國內(nèi)外數(shù)據(jù)泄密情況
資料來源：上海漢均信息技術(shù)有限公司《2005—2014年全球泄密事件分析報告》
數(shù)據(jù)安全問題也將越來越多的企業(yè)推向風(fēng)口浪尖。
上海漢均信息技術(shù)有限公司發(fā)布的《2005—2014年全球泄密事件分析報告》顯示，10年間，全球泄密事件中，我國泄密事件數(shù)量占比為58.5%，其中高頻發(fā)地域主要是東部沿海經(jīng)濟較發(fā)達、產(chǎn)業(yè)格局以高技術(shù)含量為主的一二線城市（如圖2）。
Verizon發(fā)布《2015年數(shù)據(jù)泄露調(diào)查報告》，報告覆蓋95個國家，其中有61個報告了問題，涉及79790個安全事件，超過2000個（2122個）確認數(shù)據(jù)泄露。
三.提高大數(shù)據(jù)風(fēng)控有效性的路徑
盡管大數(shù)據(jù)風(fēng)控的有效運用尚處在諸多障礙，但這并不能成為大數(shù)據(jù)風(fēng)控無效的理由。因為對于數(shù)據(jù)這個資源的挖掘尚處于初級階段，在消除障礙、解決問題中前行，是大數(shù)據(jù)風(fēng)控發(fā)展的必然趨勢。有效掃除當前大數(shù)據(jù)風(fēng)控的障礙需要各方面的共同努力，其中金融企業(yè)、金融研究部門和政府監(jiān)管部門的角色尤為重要。
對于金融企業(yè)而言，要從基礎(chǔ)數(shù)據(jù)上保證客戶數(shù)據(jù)的多樣化、連續(xù)性和實時性，確保數(shù)據(jù)真實可靠。
對于金融研究者而言，可從經(jīng)濟學(xué)、數(shù)學(xué)等多個角度綜合論證大數(shù)據(jù)風(fēng)控的有效性，為大數(shù)據(jù)風(fēng)控提供理論支持。
對于政府監(jiān)管部門而言，需要從法律制度、會計制度等方面進行建設(shè)，構(gòu)建數(shù)據(jù)合理運用的良好環(huán)境體系。
（一）對于金融企業(yè)而言，要構(gòu)建多樣化、連續(xù)性和實時性的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)
1.多維度的收集數(shù)據(jù)，互聯(lián)互通，打破數(shù)據(jù)的孤島
美國征信系統(tǒng)的完善是因為美國政府對其擁有的大數(shù)據(jù)資源的開放程度日益透明化。
目前我國的大數(shù)據(jù)風(fēng)控系統(tǒng)還沒有實現(xiàn)互通互聯(lián)，阿里、銀聯(lián)、平安、騰訊以及眾多的P2P公司，都是各自為政，P2P公司拿不到央行的數(shù)據(jù)，幾家大的互聯(lián)網(wǎng)平臺在相關(guān)大數(shù)據(jù)的分享上彼此也未互通有無。
因而，各金融企業(yè)要建立互聯(lián)互通機制，打破數(shù)據(jù)孤島，從而能多維度地收集數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)之間能夠相互驗證。
2.從供應(yīng)鏈交易環(huán)節(jié)獲取數(shù)據(jù)
獲取真實數(shù)據(jù)最好的途徑就是要切入客戶的交易環(huán)節(jié)，尤其是穩(wěn)定可持續(xù)的交易環(huán)節(jié)，即供應(yīng)鏈。
一方面，經(jīng)過了幾十年的發(fā)展，當前的供應(yīng)鏈都有一套完整上下游進入和退出機制，數(shù)據(jù)的真實性對于核心企業(yè)而言至關(guān)重要，因而這些數(shù)據(jù)的質(zhì)量非常優(yōu)異。
另一方面，這些數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)維度對于供應(yīng)鏈中的企業(yè)評價是可靠的，金融企業(yè)可以此為基礎(chǔ)，加上自身的風(fēng)險控制經(jīng)驗，構(gòu)建一套全新的基于數(shù)據(jù)的信用評價機制。
3.積極布局“物聯(lián)網(wǎng)＋”
物聯(lián)網(wǎng)覆蓋了產(chǎn)品生產(chǎn)、交易和使用的環(huán)節(jié)，因而互聯(lián)網(wǎng)只是物聯(lián)網(wǎng)的一部分。在物聯(lián)網(wǎng)下，不僅要獲取交易環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)，更重要的是獲取生產(chǎn)環(huán)節(jié)和使用環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)。
因而，金融企業(yè)要積極布局“物聯(lián)網(wǎng)＋”，為獲取更為全面的數(shù)據(jù)打下基礎(chǔ)。例如，企業(yè)機器運行數(shù)據(jù)，可以收集客戶汽車駕駛數(shù)據(jù)，可穿戴設(shè)備的身體狀況數(shù)據(jù)，等等。這些數(shù)據(jù)都是大數(shù)據(jù)風(fēng)控不可或缺的部分。
（二）對于金融研究部門而言，可從經(jīng)濟、金融等多個角度綜合論證大數(shù)據(jù)風(fēng)控的有效性，為大數(shù)據(jù)風(fēng)控提供理論支持
當前對于大數(shù)據(jù)風(fēng)控模型的構(gòu)建大多是從技術(shù)的角度探討的。但是，從經(jīng)濟、金融角度進行的探討亟待加強，不同的經(jīng)濟假設(shè)會使模型推導(dǎo)的結(jié)果產(chǎn)生截然不同的變化。因而，從經(jīng)濟、金融等角度對大數(shù)據(jù)風(fēng)控有效性的研究就顯得很有必要了。比如大數(shù)據(jù)風(fēng)控如何順應(yīng)經(jīng)濟周期的變化，如何從統(tǒng)計上論證過去的數(shù)據(jù)對于未來行為判斷的準確性，如何解決道德風(fēng)險所帶來的不確定性。例如，唐時達（2015）提出要把數(shù)據(jù)提升至與傳統(tǒng)抵質(zhì)押品同等重要的高度，建立“數(shù)據(jù)質(zhì)押”風(fēng)控體系。
（三）對于政府監(jiān)管部門而言，要推動和完善與數(shù)據(jù)相關(guān)的制度建
1.法律制度的建設(shè)，對數(shù)據(jù)的收集和使用予以法律上的保護
我國對于數(shù)據(jù)保護的制度性舉措散見于多部法律中，如憲法、刑法、侵權(quán)責任法等，多是以保護個人隱私、通信秘密等形式出現(xiàn)，尚缺乏一部數(shù)據(jù)保護的專門性法律。這導(dǎo)致了數(shù)據(jù)的法律邊界不明，數(shù)據(jù)保護法律的操作性不強、數(shù)據(jù)保護執(zhí)法機制滯后等問題，制約了數(shù)據(jù)收集和運用的發(fā)展。
對此，最理想的狀況是出臺一部《信息保護法》。在完善個人信息保護法律制度的道路上，應(yīng)出臺《個人信息保護法》，明確國家機關(guān)、商家和其他法人、自然人掌握個人信息的邊界和使用的范圍。齊愛民、盤佳（2015）認為要構(gòu)建數(shù)據(jù)主權(quán)和數(shù)據(jù)權(quán)法律制度。2014年最高人民法院頒布的《關(guān)于審理侵害信息網(wǎng)絡(luò)傳播權(quán)民事糾紛案適用法律若干問題的規(guī)定》（以下簡稱《規(guī)定》）就是此領(lǐng)域的進展之一，《規(guī)定》首次明確了個人信息保護的范圍。
2.會計制度建設(shè)，對數(shù)據(jù)資產(chǎn)予以明確的計量
隨著數(shù)據(jù)重要性的提升，數(shù)據(jù)列入企業(yè)資產(chǎn)負債表只是時間問題，數(shù)據(jù)將和土地、勞動力和資本一樣，成為一種生產(chǎn)要素。越來越多的理論界和實務(wù)界的研究者都傾向于認為數(shù)據(jù)將成為個體的財產(chǎn)和資產(chǎn)。
2012年達沃斯世界經(jīng)濟論壇發(fā)布的《大數(shù)據(jù)，大影響》報告認為，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為一種新的經(jīng)濟資產(chǎn)類別。
姜建清在2014達沃斯世界經(jīng)濟論壇上發(fā)表觀點，其認為個體的數(shù)據(jù)其實就是個體財產(chǎn)的一部分，沒有經(jīng)過本人同意不應(yīng)該被濫用。
因此，需要建立相應(yīng)的會計制度對于數(shù)據(jù)價值進行科學(xué)有效的評估。有學(xué)者對此進行了初步研究。例如，劉玉（2014）從會計的角度對數(shù)據(jù)的資產(chǎn)可行性進行了分析，探討了數(shù)據(jù)資產(chǎn)的計量方法，研究了大數(shù)據(jù)資產(chǎn)的折舊、披露等問題。
核心關(guān)注：拓步ERP系統(tǒng)平臺是覆蓋了眾多的業(yè)務(wù)領(lǐng)域、行業(yè)應(yīng)用，蘊涵了豐富的ERP管理思想，集成了ERP軟件業(yè)務(wù)管理理念，功能涉及供應(yīng)鏈、成本、制造、CRM、HR等眾多業(yè)務(wù)領(lǐng)域的管理，全面涵蓋了企業(yè)關(guān)注ERP管理系統(tǒng)的核心領(lǐng)域，是眾多中小企業(yè)信息化建設(shè)首選的ERP管理軟件信賴品牌。
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本文標題：大數(shù)據(jù)風(fēng)控研究：現(xiàn)狀問題及優(yōu)化路徑
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