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迩来，多家知名大数据风控公司身陷丑闻，他们运用“爬虫”技术手段冲击用户隐衷，滥用数据，还涉嫌助力放贷与催收。这又是一种披着科技翻新外衣，做着“挂羊头卖狗肉”的激进生意，值得多方自创。
我们不否定大数据对家打造降级与行进决议计划听从有巨大的感召。特别是大数据风控，日趋成为金融决议计划的数字化大脑，广泛使用于银行的贷款审批和反奸诈方面。
按理说，大数据风控公司的商业逻辑应在于研判数据规律，减小风险，牵制消散。但终于呢？他们在爬取数据、发卖流量。常见的情形是，一些公司运用爬虫技术手段取得用户的信息，如购物流水、通讯录分割人、银行卡账单，领取宝与微信生意记实，以及公积金与社保等数据，今后打包出售。在买家傍边，不少是放贷公司，他们以致有这么一个“风控奇招”，买下大数据公司爬到的另外取款公司的数据，遵照“他家放多少，我这就放几何”批贷，直接省去了风控枢纽。实际上，第三方大数据公司提供的风控呈文，几近但凡整体动态泄漏呈文汇总，基本无任何大数据综合。
爬取用户或同业的数据是如斯低利润、云云倏地，让大数据风控公司走上了赚快钱的路子，离弃了风控的本意。这还反过来揭示咱们：真正含意上的大数据堆集及其风控是一门慢活，数据的钻研应用更是难活。
在观点包装和哗众取宠之下，咱们需要认清现实中大数据行业的发展，普遍还处于“刀耕火种”阶段。在金融风控中，从多半银行理论落地情况看，“智能风控”或“聪明风控”的确也就是把人工行使流程与各类统计报表电子化、线上化而已。进一步看，人们设想中的大数据风控的一个根蒂根基功能便是预判风险。痛惜的是，重复制作生的银行卡被盗刷事务，袒露出目前的风控程度远远做不到识别奸险交易并进行阻挡和处置。再好比，金融机构的“反洗钱”风控中，本渴望经由配置一定的参数和规定，让琐细判断生意能否具有洗钱困惑，但从工夫看，预警都是“事后”的，等发现的时辰，损失已经孕育发生。
更好笑的是，扯着科技大旗的大数据风控，很是托咐于野生。平时业务场景中，很多企业即便搭建了风控平台，也笼统会因为需要，姑息用户的体验性与业务的流利性，使得机器的踊跃分辨受到报酬干与。额定是在现金贷中，很多企业在好处驱动和员工的劳绩分成机制下，风控流于形式。
可以看出，大数据风控在过错的倾向上开化成长，在需要的阶梯上发育极为不足。还可以这么说，能看得进去的风险，不需要大数据也行；真正的风险，目前的大数据风控水平也难甄别出来。
爬虫技术手段的滥觞，一个客观原因在于，第三方公司不像电商平台或贸易银行那样有足够的独立数据源头。大数据风控阐扬感化的前提之一是数据要足够多，越多维度的数据，用户的画像越清晰，风险源越清楚。当前，数据还零星地漫衍于各个角落。且不说工商、税务、征信、法令、社保等消息彼此决裂，便是各家企业之间，企业内部局部之间都市“各自为战”。思空见贯的情形是，向一家银行申请消费贷欠亨过，换个银行周转一下，就可以倒腾出来，因数据割据，跨行的交易解放始终是盲区。于是，所谓的数据之“大”，实践上量级和维度都颇有限，限定着行业的发展轻风控的成绩，打破“静态孤岛”势在必行。
爬虫手艺的滥觞，“得益”于长期以来的监禁缺位，充分裸露出我们对用户的隐衷保险爱惜的熟悉与力度显明缺乏。虽然说手艺自身无罪，然则民心会有。江湖骗子谋财害命让人恨，窃取静态、贩卖新闻的人一样让人恨。这轮行业的整肃与“盛暑”的到来，是一次本来清源，冬季越冷，冻死的蛀虫越多。靠爬虫技能盗取数据的路子，必然是没法长久的，抬举数据的加工处理才智，供职社会、实现普惠才是未来的意思地点。
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