從3月份開始，一場關於大數據的討論持續升溫，大家紛紛當起“偵探”：同一個航班的機票，用戶在某在線旅遊平臺如果第一次搜索不買，之後再搜索便開始被漲價；同一家酒店，根據之前消費記錄，即使在淡季住宿價格不降反升；同一段打車旅程，用戶使用安卓手機和蘋果手機的報價竟然也不一樣⋯⋯有關“大數據殺熟”的話題將消費恐慌推上了輿論的風口浪尖。
大數據時代，數據價值充分釋放，人類社會能夠享受到大數據應用的發展紅利，當數據安全成為金融行業極為寶貴的城池營壘時，一旦被攻破就如同打開了潘多拉的盒子，為金融增添了幾分風險。
未來的“新石油”
美國的一家Farecast公司，在美國商業航空產業建立了一個機票的預訂數據庫，根據每一條航線上每一架飛機內的每一個座位一年內的綜合票價記錄而得出結果。通過預測機票價格的走勢以及增降幅度，票價預測工具能幫助消費者抓住最佳購買時機。據瞭解，Farecast票價預測的準確度可以高達75%，使用該票價預測工具購買機票的旅客，平均每張機票可節省50美元。
“很多人還沒搞清PC時代的時候,移動互聯網來了,還沒搞清移動互聯網的時候,大數據時代來了”,馬雲不止一次地在公開場合談到大數據。
所謂大數據，首先要強調“大”，數據量要非常多；其次數據來自多種數據源，侷限於單個領域，也不能稱之為大數據。
當你越來越習慣購物網站通過搜索記錄準確推薦心中所需的商品時，恭喜你已經感受到大數據時代的來臨。
凡普金科創始合夥人、愛錢進CEO楊帆在接受《經濟》記者採訪時表示，金融機構最常使用的大數據應用場景為精準營銷、實時風控、交易預警和反欺詐等業務。“大數據分析平臺可以對金融企業已有客戶和部分優質潛在客戶進行覆蓋，對客戶進行畫像和實時動態監控，用以構建主動、高效、智能的營銷和風險管控體系。”
大數據算法在風控領域的應用實踐最為豐富，也是目前許多互聯網金融機構的發力點。楊帆介紹，建立在大數據、人工智能等新技術之上的大數據動態風控系統，不僅能對傳統風控需要採集的數據進行分析，還可以通過整合非傳統交易類徵信數據，將知識圖譜和深度學習相結合，自動發現隱藏在複雜關係裡的風險點，挖掘潛在的欺詐行為。
如今越來越多的政府和企業，已經逐步意識到隱藏在數據山脈中的“金礦”，數據分析能力正成為各類機構的核心競爭力。2012年美國投資2億美元拉動大數據相關產業發展，將“大數據戰略”上升為國家戰略，甚至將大數據定義為“未來的新石油”。
美國市場研究公司IDC發佈的關於中國大數據技術和服務市場的首份報告《中國大數據技術與服務市場2012-2016年預測與分析》中顯示，我國的大數據應用處在強勁增長階段。中國大數據技術和服務市場未來5年的複合增長率將達51.4%，大數據市場的增速將達到同期整個信息和通信技術領域增速的7倍。
擁抱還是警惕
自2015年國務院頒佈《促進大數據發展行動綱要》以來，全國各省區市都在積極探索大數據的巨大應用價值，而金融領域天然是以數據為發展基礎的行業，率先成為積極試水的先行者，政府陸續發佈了一系列的促進政策。
“金融科技涵蓋了大數據、雲計算、人工智能、物聯網和區塊鏈等多種創新技術的應用，由於金融領域的各業務環節均涉及各種類型數據，金融與大數據的融合成為目前各家嘗試創新的突破口。”信數金服CEO徐進在接受《經濟》記者採訪時這樣表示。
金融大數據的應用場景貫穿了各金融企業的業務全鏈條，從市場營銷、產品配置、內部流轉、風控管理至研發創新全過程。其中應用較多的包括銀行、保險、證券、互聯網金融、第三方支付等細分領域。
北京衛達信息技術有限公司CEO張長河告訴《經濟》記者，大數據的應用給金融科技帶來了更大的機會，可以更好地提高平臺服務質量，降低運營成本。“我們在與中國農業銀行數據中心合作中發現，由於大數據的採用，數據被聚集在一起，傳統金融架構下數據分散存放，黑客獲取難度變大，現在數據統一存放，只需攻破一點就可以獲取大部分數據。”
隨著互聯網金融、傳統金融機構的快速成長，直接促使信貸後端的徵信、風控成為剛需。張長河表示，目前行業內未形成壟斷巨頭，金融大數據服務的市場潛力巨大。
風險與挑戰並存
大數據時代，金融底層技術的創新帶來服務模式和金融行為的改變，數據規模越來越龐大，接觸數據的用戶越來越多，數據使用的越來越頻繁，數據種類越來越多樣，數據模型越來越複雜，內網數據和外網數據在很多場景下需要實時交互，對數據安全帶來了更嚴峻的挑戰。
有專家表示，金融領域的大數據風險在機構劃分中可見端倪。為了保證金融行業的順利發展，國家對該行業的監管方式以及開放程度都做出了一定的調整，同時由於大數據技術的影響，非金融機構也開始進入到了金融行業之中，直接對傳統金融機構的市場佔比造成了衝擊，由於非金融機構有著較為顯著的技術優勢，相關部門對其實施監管難度相對較大，致使金融市場競爭更加激烈，導致傳統金融機構不得不加大自身改革力度，以應對這一困境。
徐進表示，大數據金融面臨著數據洩露、技術創新和市場競爭三大風險。
在金融行業進行各種大數據融合創新的過程中，已經出現了個人隱私數據洩露引起的各種詐騙、違法犯罪活動，對行業造成社會負面影響，如果不加以監管，甚至危害國家安全戰略。
在技術創新方面，徐進解釋，金融與大數據技術融合在各金融機構都是積極探索的狀態，金融機構希望多嘗試技術創新，以此來建立自身的行業壁壘。基於這個出發點，難免出現技術可行性研究不夠充分的情況，導致技術平臺匆忙上線，而金融大數據相比其他行業來說，具有數據種類更復雜，實時性要求更高，數據準確度要求更嚴格，交叉數據應用更頻繁等特點，這些更加劇了技術創新的風險，金融機構出現各種經濟損失和負面的社會影響屢見不鮮。
在激烈的市場競爭環境中，由於監管機制的滯後和不完善，出現了一些企業採用灰色或非法的手段惡性競爭，導致個人數據洩露、網絡詐騙、攜款潛逃和非法集資等各類違法犯罪事件的發生，對於利用金融大數據進行業務創新的整體市場環境來說，造成負面影響，阻礙了行業的健康發展。
大數據產業圖譜 《經濟》製圖
如何解決技術創新的風險？大數據金融行業參與者站在了多條分叉路口上。
風險防範貫穿整個產業鏈
“任何創新都會伴隨著風險，大數據在金融領域的應用，這把‘雙刃劍’發揮怎樣的效用，關鍵在於哪一方對大數據的應用和技術掌握得更好。”中國政法大學互聯網金融法律研究院院長、大數據與法制研究中心主任李愛君這樣向《經濟》記者解釋大數據金融的風險防範。
大數據時代已經到來，金融行業想要更好地發展，就需要對大數據金融模式進行全面性研究，大數據金融的風險防範多少有些“以子之矛,攻子之盾”的意味。
對企業而言，防範大數據金融風險可以從技術完善、合規經營的角度著眼。張長河表示，金融機構都擁有自己的技術團隊，為了更好地抵禦網絡環境帶來的衝擊，很多金融機構會尋求通過網絡安全服務公司來提高用戶的使用體驗和安全保護。
李愛君表示，風險防範貫穿著整個金融產業鏈，防範大數據為金融發展帶來的系統性風險有四大建議：
一是健全國家的數據安全、法律行政法規及技術標準，進一步細化目前法律法規中的個人信息範圍，明確哪些屬於個人隱私和非隱私信息。
二是提高數據應用的基礎設施技術以及應用。針對數據洩露問題，需要建立政府、企業和個人的多方聯動監管，利用大數據技術追溯數據流通的整個閉環。
三是金融機構在數據應用過程中加強內部管理、內部控制和內部操作，適應大數據的應用特性，進一步維護、保護客戶的數據安全。
四是規範金融機構的大數據應用過程，對消費者進行數據安全的教育，金融機構要將風險詳細標註，提升客戶的數據風險意識，提高金融機構使用大數據的安全意識，降低國家監管的成本，讓每個投資者瞭解並自擔投資風險。
當前公眾對於金融大數據安全的整體認知上，還存在較大缺失，特別需要政府部門積極引導和提升公眾認知水平，大力開展各類公益宣傳、權威媒體倡導，企業在為公眾提供服務的時候，需要告知數據安全使用的情況。雙管齊下，形成公眾對於個人數據安全保障的意識，同時營造大數據安全的環境，讓行業形成優勝劣汰，維護整個金融大數據應用環境的健康發展。
數據科技改變金融
現代金融行業最為典型的特點便是數據量過大，為了應對時代變化，金融機構也應按照大數據時代特點，對未來長遠發展進行合理規劃。
Capital One作為美國第三大信用卡髮卡行和第四大汽車貸款機構，號稱美國金融科技行業的“黃埔軍校”，一直備受國內金融科技領域的關注。
上世紀90年代，美國已經建立了非常完善的個人徵信體系，Capital One除了參考這些數據外，還充分挖掘自身累積的客戶數據以及客戶在其他平臺的借貸行為，完善風控模型。公司每個季度會對模型的有效性進行驗證，及時調整。在貸前風險識別環節，利用大數據技術將風控前置到營銷環節，從而避免向高風險客戶營銷產品。
目前這一思路已經被國內的消費金融行業廣泛應用，在核心數據缺乏的情況下，通過弱變量維度來提高風控模型的有效性。Capital One也由最初公司專注信用卡業務，通過數據蒐集分析建立用戶畫像，進行精準營銷，並逐漸將大數據經驗推廣到其他業務，並堅持不斷創新。
“通過這個例子，不難發現，在‘產融結合’的大背景下，大數據和場景化的風控使得企業創新及發展潛力更上一層樓。”中國人民大學重陽金融研究院高級研究員董希淼在接受《經濟》記者採訪時這樣表示。
同樣在監管領域，金融監管部門可以提升對金融科技專業知識的瞭解併合理應用，藉助金融科技提升對金融風險的監管和防範。
2008年，銀監會開發了具有自主知識產權的檢查分析系統，簡稱“EAST系統”，實現“逢查必用”，極大地提升了檢查效率和監管水平。考慮到地方金融創新發展和金融監管的現狀，大數據監測預警被更多地開發使用。隨著打擊非法集資專項整治和互聯網金融風險專項整治的深入，地方政府的目標逐漸明確，利用大數據對地方金融類企業持續監測預警，提升監測預警的精準性，減少了政府的人工排查壓力，實現日常監管。
董希淼表示，金融機構逐步利用RegTech（監管科技）解決方案通過自動化管理方式制定業務和發展策略，減少操作失誤、加強金融犯罪偵查和欺詐監控等內部控制。例如，利用多源的相關數據更好地對客戶和交易方進行信用分析以避免對方信用違約，提示錄入錯誤信息和數據等。
看似枯燥的大數據話題，因為加入金融元素正在悄然改變生活。回顧金融發展史，不難發現，當先進的科學技術與金融緊密結合時，一場新的金融變革奔湧而來。
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