自2019年9月以來，大數據風控行業迎來史上最嚴的查處，多家企業相繼被查，一時間，整個大數據風控行業風聲鶴唳，從業者人人自危。11月，大數據風控行業打擊再升級，企業及從業者紛紛轉型，行業陷入生死劫。不少行業人士表示，相關部門再不出手，大數據行業行業即將覆滅。行業出問題主要原因是相關立法不完善，問題界定不明確，呼籲相關部門加強相關立法。
值得慶幸的是，近日相關部門已注意到這一問題，並給出治理指示。在日前舉行的全國人大常委會上，法工委發言人嶽仲明表示，中國明年將制定個人信息保護法、數據安全法等。10日召開的網絡議政遠程協商會上，中共中央政治局常委、全國政協主席汪洋又強調，要以發展的眼光和辯證的思維看待大數據時代個人信息保護問題，在提高信息資源利用水平的同時科學有效保護信息安全，讓大數據更好服務社會、造福人民。
這些消息傳來，整個大數據行業為之振奮。不少行業人士表示，隨著監管的態度逐漸明朗，相關立法提上議程，彷彿在茫茫雪原中顯現出一條清晰的道路，為“抱薪者”指明瞭方向，讓行業發展出現新的轉機。
普惠金融道阻且長 大數據風控一路護航
早在2013年，普惠金融就被寫入了十八大會議《章程》。近年來，普惠金融越發受到黨中央、國務院的高度重視，也得到了市場主體和社會大眾的廣泛關注。
普惠金融，是指立足機會平等要求和商業可持續原則，以可負擔的成本為有金融服務需求的社會各階層和群體提供適當、有效的金融服務。普惠金融有利於促進金融業可持續均衡發展，推動大眾創業、萬眾創新，助推經濟發展方式轉型升級，增進社會公平和社會和諧。
然而，在剛剛開始推行普惠金融時，商業銀行的積極性不高。究其根本原因是我國的信用體系尚不完善，銀行缺乏提供服務的能力。根據官方公佈的數據得知，目前央行徵信系統已收錄9.9億自然人、2591萬戶企業和其他組織的有關信息，但仍有約4.6億自然人沒有信貸記錄，這其中就包括絕大部分的小微企業和“三農”群體（普惠金融的主要服務對象）。再往前幾年，徵信系統覆蓋的人數就更少了。
“初期不是我們主觀不願意推行普惠金融，是客觀的真的沒有能力。沒有徵信數據就沒法對信用進行評估，不僅無法防範欺詐、對償還能力也無法評估，貸款風險就無法控制，貿然放款是對存款客戶的不負責任。”一位商業銀行風控部門工作人員說，“後來大數據風控系統出現，可綜合利用徵信數據和其他數據進行智能決策，可以有效防範欺詐和進行信用評估。經過試用效果很好，我們才把普惠金融業務全面推行起來了。”
他介紹的是銀行業的普遍現象。傳統風控高度依存徵信數據，徵信數據匱乏的信貸市場彷彿就是一片沼澤地，銀行稍有不慎就會陷入其中。大數據智能風控的出現，為銀行提供了新工具，能夠辨別風險、明智決策。
以同盾科技為代表的智能風控企業，綜合運用分佈式計算、實時計算、數據挖掘、機器學習建模、複雜網絡等多種先進的技術，在反欺詐、信貸風控、智能運營等業務場景中提供基於智能算法模型的智能決策產品與服務。依託大數據風控，非結構化數據可替代傳統的用戶替代畫像，金融機構就可以實現對客戶風險狀況的有效把握，提升合規風險管控，從而有能力服務小微企業和中低收入人群，普惠金融才得以推行開來。
央行與銀保監會發布的《2019年中國普惠金融發展報告》提到，積極引導各類機構藉助互聯網、雲計算、大數據技術等現代信息技術手段，提高服務質量和效率、降低運營成本。這是監管層面對大數據在普惠金融中所發揮作用的肯定。
助力社會信用體系建設 有效打擊金融黑產
改革開放40年來，加快社會信用體系建設，成為國家完善社會主義市場經濟體制、提升和創新國家治理體系和治理能力現代化的重要手段。社會信用體系建設的主體包括公共信用體系、企業信用體系和個人信用體系，而個人信用體系中很重要的就是個人徵信體系。
徵信機構無法有效覆蓋全部人群，因為缺乏徵信數據，這些群體又無法從金融機構獲取信貸服務，無法產生個人金融數據並進入徵信體系。大數據風控在銀行業推行開後，很多傳統徵信機構無法覆蓋的個人或中小微企業，得到了從銀行獲取第一次信貸支持的機會，不僅獲得了生活經營所需的資金，更獲得了納入央行徵信數據庫的機會，擁有了信用評估基礎。從這個意義上講，像同盾科技這樣的大數據智能風控企業，助推了社會整體的信用體系建設。
在信用體系建設的過程中，還有有令金融行業頭疼的頑疾——“黑產”，個人“老賴”或詐騙團伙的惡意欺詐，給金融機構展業造成巨大障礙，資產風險大大提高。
面對“黑產”，大數據智能風控的優勢更加凸顯。以同盾科技為例，在事前階段、事中階段、事後階段，不僅能監控系統風險點，更能有效攔截暴力破解、撞庫攻擊和爬蟲爬取敏感信息的行為，並對黑產團伙進行關聯識別，可以有效地發現和遏制“黑產”團伙攻擊。
據悉，現在同盾每天欺詐情報監測預警超過100萬次，日均攔截IP代理行為超過150萬次，幫助各類機構保護賬戶及交易安全超過200億次，累計為全社會守護了萬億元資金的安全。
多年來，同盾科技切實承擔起一家民營企業責任和使命，為降低社會欺詐犯罪、國家金融行業風險控制作出積極貢獻。
大數據智能風控需正名 監管不會讓“抱薪者”受凍
很多從業者認為，受累於新金融發展中出現的亂象，大數據行業在當下被“汙名化”了。
不實信息傳播引發了社會大眾對大數據風控行業的誤解，誤以為相關業務均為違法；另一方面，監管對大數據風控行業的監管全面收緊，出現持牌機構迫於壓力中斷合作的情況。
據一個長期研究金融科技的專家透露:“目前，很多銀行，尤其是中小銀行都很非常依賴大數據風控公司，如果一刀切，過度打擊，很有可能引發金融系統性風險，目前在消費信貸業務的共債風險已經顯現出來，值得監管層關注。”
一名從業者表示，“大數據風控不是簡單的數據採集和倒賣，而是利用大數據、雲計算和人工智能構建模型進行智能分析和決策。想要讓普通用戶理解大數據智能風控的真正含義很難，有時候解釋也是徒勞。”他認為同盾科技是被無辜波及了，“大數據風控對技術創新能力要求很高。”
有商業銀行的高管表示，“至於有極端聲音要求停用大數據技術，更是不可能的事情。大數據風控已是既成的金融展業方式，放棄高效方式迴歸低效的傳統方式，幾乎不可能。如果真有機構放棄了大數據風控，只會導致惡意欺詐上升、貸後逾期上升，不僅會增加成本甚至會產生巨大的損失。”
不過行業人士也表示，因為缺乏明確的監管法律法規，從業者始終無法界定清楚業務邊界，即使在開展業務時非常小心謹慎，還是會發生糾紛或者投訴的情況，這時與監管溝通也會不便，這是目前行業遇到的最大問題。
監管其實從未限制大數據智能風控的發展和運用，相反是持鼓勵的態度。在2019年8月份，中國人民人民銀行發佈《金融科技(FinTech)發展規劃(2019—2021年)》，明確了金融業務進行安全風險防範的重要性，指出要完善金融業務風險防控體系，運用數據挖掘、機器學習等技術優化風險防控數據指標、分析模型，精準刻畫客戶風險特徵，有效甄別高風險交易，提高金融業務風險識別和處置的準確性。健全風險監測預警和早期干預機制，合理構建動態風險計量評分體系、制定分級分類風控規則，將智能風控嵌入業務流程，實現可疑交易自動化攔截與風險應急處置，提升風險防控的及時性。
監管鼓勵大數據智能風控的發展。新政策之下，行業將更加規範有序，大數據風控公司“被誤傷”問題也會得到緩解，像同盾科技這樣踏實開展業務、助力金融行業發展的“抱薪者”不會一直“受凍”。未來，個人信息保護法、數據安全法的制訂，將為行業明確邊界和道路，“抱薪者”也將迎來春天。
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