中共中央、國務(wù)院出臺的《關(guān)于構(gòu)建更加完善的要素市場化配置體制機(jī)制的意見》明確數(shù)據(jù)為新型生產(chǎn)要素，標(biāo)志著數(shù)據(jù)成為數(shù)字時代最重要的戰(zhàn)略性資源。勵訊集團(tuán)旗下的律商聯(lián)訊風(fēng)險信息公司在釋放政府?dāng)?shù)據(jù)價值，利用數(shù)據(jù)產(chǎn)品造福社會方面有著數(shù)十年經(jīng)驗積累，為了將這些寶貴的經(jīng)驗帶到中國，助力大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展，我們邀請律商聯(lián)訊風(fēng)險信息公司中國區(qū)董事總經(jīng)理呂曉輝博士就數(shù)據(jù)應(yīng)用和數(shù)據(jù)產(chǎn)品如何服務(wù)與造福社會進(jìn)行了專題分享。

嘉賓簡介：

呂曉輝，律商聯(lián)訊風(fēng)險信息公司（勵訊集團(tuán)旗下公司）中國區(qū)董事總經(jīng)理 ，13年專注于開拓數(shù)據(jù)和分析在保險行業(yè)的應(yīng)用。呂博士2006年加盟勵訊集團(tuán)（RELX ），并從2012年開始為集團(tuán)保險業(yè)務(wù)拓展中國保險市場，助力中國保險行業(yè)客戶提升工作流程效率、降低賠付和欺詐風(fēng)險。呂博士是保險行業(yè)數(shù)據(jù)和分析產(chǎn)品專家，曾經(jīng)為勵訊集團(tuán)主導(dǎo)開發(fā)車險消費者活躍度、保費支付歷史共享平臺等一系列成功的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品，曾主管勵訊集團(tuán)美國保險分析業(yè)務(wù)，并為多個美國頂級保險商提供了定價策略咨詢。呂曉輝從南京大學(xué)獲得學(xué)士學(xué)位，從哈佛大學(xué)獲得博士學(xué)位。

在有豐富的數(shù)據(jù)源支撐下

大數(shù)據(jù)產(chǎn)品能夠釋放巨大的社會價值

• 政府領(lǐng)域，防范企業(yè)和個人逃稅漏稅或者冒領(lǐng)退稅；防范不法分子冒領(lǐng)政府福利;防范醫(yī)保系統(tǒng)中的欺詐/濫用/浪費行為；協(xié)助警方追蹤犯罪分子、查找被拐賣人口、利用預(yù)測性模型協(xié)助警方優(yōu)化警力資源部署。

• 經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域，幫助銀行和保險公司識別和招徠高質(zhì)量客戶，履行在反洗錢、反貪污賄賂等方面的合規(guī)義務(wù)，評估企業(yè)和消費者信貸風(fēng)險、識別欺詐風(fēng)險、降低賠付風(fēng)險，提升銀行和保險公司債務(wù)追償能力;向醫(yī)生建議某一疾病的最佳醫(yī)療路徑、幫助醫(yī)院和醫(yī)療保險公司有效進(jìn)行人口健康管理；有效地在眾多行業(yè)場景認(rèn)證消費者客戶的身份、識別客戶賬戶風(fēng)險。

• 銀行征信數(shù)據(jù)目前在中國尚未能夠廣泛應(yīng)用到銀行業(yè)之外的領(lǐng)域，而在美國，銀行征信數(shù)據(jù)在各政府和經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的應(yīng)用都是非常廣泛的。

• 諸如政府公共數(shù)據(jù)的非銀行征信數(shù)據(jù)在促進(jìn)普惠金融、在線交易、風(fēng)險評估和管理等多個領(lǐng)域有著非常大的應(yīng)用價值。

• 數(shù)據(jù)治理是為了更好的數(shù)據(jù)應(yīng)用。數(shù)據(jù)價值的釋放不僅要有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)治理算法還要對行業(yè)應(yīng)用場景有深刻的認(rèn)識，兩者結(jié)合在一起之后才能為客戶和社會創(chuàng)造實實在在的產(chǎn)品和價值。

• 在大數(shù)據(jù)時代，有著充分的技術(shù)能力和行業(yè)理解的大數(shù)據(jù)企業(yè)對于數(shù)據(jù)的渴求是“韓信用兵，多多益善”，因為每一點一滴的數(shù)據(jù)，都可以被應(yīng)用到刀刃上，為客戶和社會創(chuàng)造價值。

丨1、律商聯(lián)訊從何時開始做大數(shù)據(jù)產(chǎn)品，有著怎樣的歷史淵源？

呂曉輝：律商聯(lián)訊是40多年前隨著美國社會和經(jīng)濟(jì)的數(shù)字化發(fā)展起來的公司，最開始是為其法律業(yè)務(wù)收集公共新聞、媒體報道，為律師和法官服務(wù)，并以此為起點開始廣泛采集海量的數(shù)據(jù)。隨著社會經(jīng)濟(jì)數(shù)字化程度的不斷提高，律商聯(lián)訊開始從政府公開數(shù)據(jù)來源采集和民生相關(guān)的數(shù)據(jù)，比如房地產(chǎn)交易信息、法院判決結(jié)果、消費者和企業(yè)破產(chǎn)信息、專業(yè)執(zhí)照信息等等。這些信息開始被應(yīng)用于法律行業(yè)之外的其他一些行業(yè)。特別是隨著當(dāng)時金融業(yè)逐步開始數(shù)字化，律商聯(lián)訊也因此成立了金融事業(yè)部專門服務(wù)這一新興市場。

2008年勵訊集團(tuán)收購了專門為美國保險行業(yè)提供數(shù)據(jù)和分析服務(wù)的公司ChoicePoint，并將律商聯(lián)訊的金融事業(yè)部和新收購的保險業(yè)務(wù)板塊合二為一，成立了律商聯(lián)訊風(fēng)險信息公司（LexisNexis Risk Solutions，下文中簡稱“律商風(fēng)險”）。此后，律商風(fēng)險開始了全球業(yè)務(wù)擴(kuò)張，通過有機(jī)成長和并購的方式，迅速拓展現(xiàn)有的風(fēng)險業(yè)務(wù)板塊，并且從2014年開始，進(jìn)一步與集團(tuán)勵德商務(wù)（Reed Business Information）業(yè)務(wù)合并，組建新的風(fēng)險和商務(wù)分析（Risk & Business Analytics）業(yè)務(wù)板塊，形成針對政府、銀行、保險、醫(yī)療、航空、農(nóng)業(yè)、能源和化工等行業(yè)的專業(yè)信息服務(wù)集團(tuán)。通過強(qiáng)大的數(shù)據(jù)采集處理分析能力，服務(wù)于各行各業(yè)的客戶。

早在90年代，律商聯(lián)訊就面臨了一個很獨特的挑戰(zhàn)，那就是我們采集的數(shù)據(jù)量太大了， 當(dāng)時的IBM大型機(jī)和甲骨文數(shù)據(jù)庫都撐不住了。為了解決這個挑戰(zhàn)，勵訊集團(tuán)加大了在并行計算技術(shù)的投入，包括在2004年7.75億美金收購了Seisint，在其獨特技術(shù)的基礎(chǔ)之上，開發(fā)了高性能并行計算系統(tǒng)HPCC以及包含了40多個專利的數(shù)據(jù)治理算法SALT。正是這些強(qiáng)大的計算工具，才使得律商聯(lián)訊能夠舉重若輕的把海量數(shù)據(jù)提煉成能夠為客戶帶來價值的insight（洞見）輸送給客戶。此后律商風(fēng)險一直致力于增進(jìn)大數(shù)據(jù)計算和分析方面的技術(shù)實力，開發(fā)了大規(guī)模的算法之上的處理超大規(guī)模關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的專用圖計算編程語言KEL，以及基于圖形界面的大數(shù)據(jù)可視化工具，從而使得我們以極高的效率開發(fā)出基于海量數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)和分析產(chǎn)品。強(qiáng)大的大數(shù)據(jù)治理、分析和應(yīng)用能力，是我們的核心競爭力。

丨2、我們在美國市場上從多少個數(shù)據(jù)源去收集數(shù)據(jù)？如果歸納起來，可以分為哪幾個渠道？

呂曉輝：單在美國市場我們就有20,000多個數(shù)據(jù)源，4個PB（Petabytes）非機(jī)器生成的數(shù)據(jù)。這點很重要，因為非機(jī)器生成的數(shù)據(jù)往往是信息價值含量非常高的“干貨”。關(guān)于數(shù)據(jù)收集的渠道，主要有以下幾個：

第一，針對某個垂直行業(yè)，我們聯(lián)合行業(yè)主體搭建行業(yè)數(shù)據(jù)共享平臺。律商風(fēng)險在過去的25年中，僅在保險行業(yè)就搭建了17個行業(yè)數(shù)據(jù)共享平臺，在保險行業(yè)之外，我們還搭建了諸如巴西消費者銀行征信平臺、美國中小企業(yè)銀行征信平臺、美國跨州政府福利反濫用平臺等數(shù)據(jù)共享平臺。

第二，通過商業(yè)手段采購大型數(shù)據(jù)集成商的數(shù)據(jù)。比如美國三大銀行征信公司益百利、艾克飛和環(huán)聯(lián)都是我們的數(shù)據(jù)供應(yīng)商，類似的數(shù)據(jù)供應(yīng)商還有很多。

第三，采集來自各級政府機(jī)構(gòu)的公共數(shù)據(jù)。美國的政府信息公開政策，使得任何人都有權(quán)利接觸到很多政府來源的公共數(shù)據(jù)。由于這些數(shù)據(jù)都是非常零散的，盡管可以免費獲取，但是采集這些數(shù)據(jù)，拼成可以覆蓋全人口的數(shù)據(jù)庫，則需要非常大的數(shù)據(jù)采集資源的投入。律商風(fēng)險從創(chuàng)立開始，四十年如一日在做公共數(shù)據(jù)的采集這件事情。

第四，采集來自于互聯(lián)網(wǎng)的信息，在合法合規(guī)的前提下，作為前三類信息的補(bǔ)充。

第五，積累實時查詢軌跡數(shù)據(jù)。在通過上述努力形成大體量數(shù)據(jù)資源池的基礎(chǔ)上，我們?yōu)槎鄠€行業(yè)創(chuàng)造了大量的應(yīng)用。這些行業(yè)每個小時都會向律商風(fēng)險發(fā)起約3千萬次實時查詢。實時查詢的軌跡數(shù)據(jù)也是我們的重要數(shù)據(jù)信息來源。這五個信息渠道是律商風(fēng)險主要的信息渠道。

丨3、請分享一下律商風(fēng)險的產(chǎn)品在服務(wù)政府、風(fēng)險分析、欺詐防范等方面為社會帶來了哪些價值？

呂曉輝：作為一個隨著美國經(jīng)濟(jì)的數(shù)字化進(jìn)程成長起來的、廣受消費者和監(jiān)管方信任的信息科技公司，律商風(fēng)險40多年專注于利用數(shù)據(jù)和分析服務(wù)于政府和經(jīng)濟(jì)。

在政府領(lǐng)域，律商風(fēng)險幫助政府防范企業(yè)和個人逃稅漏稅或者冒領(lǐng)退稅；防范不法分子冒領(lǐng)貧困救助、失業(yè)救助等政府福利，從而使有限的救助資源可以給到真正需要的人手中；防范政府醫(yī)療計劃中醫(yī)療機(jī)構(gòu)的欺詐、濫用、浪費行為，打擊上癮藥物非法販賣團(tuán)伙；協(xié)助警方辦案人員既快又準(zhǔn)地識別和追蹤犯罪分子、查找被拐賣人口、利用預(yù)測性模型協(xié)助警方優(yōu)化警力資源部署。

舉一個很有趣的小例子：在美國的一個醫(yī)院里面，一個初生嬰兒被拐走了，通過當(dāng)時在場人的回憶，只能得知車的顏色、品牌以及部分車牌號信息。警方在律商風(fēng)險的幫助下，通過這些極有限的信息，迅速在整個弗羅里達(dá)州篩查出五輛符合條件的車輛，其中只有一輛是當(dāng)?shù)氐能?，鎖定為高度懷疑對象，果然在警方發(fā)布追捕通告后，第二天就在隔壁鎮(zhèn)上找到了這輛車。萬幸的是，找到這輛車的時候孩子還安然無恙。在這個案例中，律商風(fēng)險以覆蓋全國車輛信息數(shù)據(jù)庫為基礎(chǔ)，依托自身提供強(qiáng)大的檢索功能，只通過極為有限的車牌號、車輛顏色和品牌等信息，迅速檢索出整個州范圍內(nèi)符合條件的車。

其實這樣的案例還有很多。由于律商風(fēng)險能夠把每個人在這個數(shù)字社會中留下的數(shù)據(jù)痕跡進(jìn)行整合，串聯(lián)成這個人一生的數(shù)據(jù)軌跡，所以在這樣一個強(qiáng)大的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)面前，犯罪分子必然無所遁形。

在經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域，律商風(fēng)險幫助銀行和保險公司識別和招徠高質(zhì)量客戶，履行在反洗錢、反貪污賄賂等方面的合規(guī)義務(wù)，幫助金融機(jī)構(gòu)評估企業(yè)和消費者信貸風(fēng)險，在保證客戶體驗的同時識別欺詐風(fēng)險、降低賠付風(fēng)險，提升銀行和保險公司債務(wù)追償能力。

在醫(yī)療健康領(lǐng)域，律商風(fēng)險依托海量的數(shù)據(jù)資源和強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析能力向醫(yī)生建議某一疾病的最佳醫(yī)療路徑、幫助醫(yī)院和醫(yī)療保險公司有效進(jìn)行人口健康管理；幫助其它商業(yè)和非商業(yè)機(jī)構(gòu)有效地認(rèn)證消費者客戶的身份、識別客戶賬戶風(fēng)險。

以上這些都是在經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的應(yīng)用實例。律商風(fēng)險在每一個自己所深入的“垂直市場”都提供成體系的數(shù)據(jù)和分析產(chǎn)品。當(dāng)然，我們對于進(jìn)入哪一個垂直市場非常謹(jǐn)慎。盡管大數(shù)據(jù)的可能應(yīng)用范圍廣大，但是律商風(fēng)險僅在深刻理解某一垂直市場的客戶具體需求之后，才將自身優(yōu)勢資源組合投放于這一市場，為我們的目標(biāo)客戶帶來最大的價值。

丨4、征信數(shù)據(jù)是否在風(fēng)險評估中能夠有更廣泛的應(yīng)用，律商風(fēng)險在這方面是否在國際市場上已有相應(yīng)的產(chǎn)品？

呂曉輝：首先，銀行征信數(shù)據(jù)在非銀行領(lǐng)域的應(yīng)用是非常廣泛的，而中國的銀行征信數(shù)據(jù)尚未能夠在非銀行領(lǐng)域廣泛應(yīng)用。在美國，銀行征信數(shù)據(jù)在各種領(lǐng)域的應(yīng)用是非常廣的。這邊我想講幾個例子。在美國雇主在雇傭員工之前要對員工做背景調(diào)查，調(diào)查包括信用報告，犯罪記錄等等。另外，房東在簽合同把房子租給房客之前，征得房客同意之后，也會去征信局查房客的征信記錄，看看房客信用評分是否足夠高，從而判斷是否可以放心地把房子租給他。這些都是很典型的銀行信用數(shù)據(jù)在社會各行各業(yè)應(yīng)用的體現(xiàn)。

丨5《中共中央國務(wù)院關(guān)于構(gòu)建更加完善的要素市場化配置體制機(jī)制的意見》明確提出了要推進(jìn)政府?dāng)?shù)據(jù)的開放共享，在美國市場上律商風(fēng)險是否有應(yīng)用政府?dāng)?shù)據(jù)開發(fā)的服務(wù)于社會的風(fēng)險分析產(chǎn)品？

呂曉輝：我想把您說的這些政府來源數(shù)據(jù)定義為政府來源的非銀行數(shù)據(jù)，這樣我們可以用“非銀征信數(shù)據(jù)”這一名詞來代指下文中政府?dāng)?shù)據(jù)。律商風(fēng)險是美國市場非銀征信數(shù)據(jù)最大的集成商，以及非銀征信數(shù)據(jù)在各行各業(yè)應(yīng)用的最成功的數(shù)據(jù)和分析解決方案供應(yīng)商。

舉幾個例子，一個人出生、死亡、婚姻、房地產(chǎn)記錄、選民登記信息、犯罪記錄、破產(chǎn)記錄，以及各種各樣的專業(yè)許可證書，都是公開信息，每個人都可以查到。除了這些公開信息之外，非銀征信數(shù)據(jù)還包括非公開，但是在獲得消費者許可的前提下就可以使用的信息，包括身份信息、駕照信息、破產(chǎn)信息、、聯(lián)系方式等等。如上所述，律商風(fēng)險通過五大信息渠道采集數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)能覆蓋全美三億多人口中的兩億多成年人口。未成年人保護(hù)法保護(hù)限制了對于未成年人的收集數(shù)據(jù)。采集覆蓋兩億人口的數(shù)萬個數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)其實是一個非常龐大的工作，律商風(fēng)險在做成這件事之后，一躍成為美國最大的非銀數(shù)據(jù)的集成商，就連美國三大銀行征信公司的個人征信報告里的公共記錄部分的信息都是由律商風(fēng)險提供的。

那么采集這些信息有什么用處呢？本質(zhì)上來講，掌握了一個人在其人生中的主要時點，比如出生、死亡、婚姻、教育、職業(yè)、搬家、買房買車信息之后，就可以形成對這個人的深刻理解。這些信息可以被用于很多用途：首先，在銀行領(lǐng)域，即使在信用體系建設(shè)已經(jīng)相對比較成熟完善的美國市場，也至少有12%左右的消費者沒有足夠的銀行信用數(shù)據(jù)，對于這些人而言，由于獲得好的信用評分，他們借不到錢，也申請不到信用卡。然而事實上這些人往往都是需要金融信貸幫助的貧困人口。律商風(fēng)險通過非銀行的信用數(shù)據(jù)幫助銀行和其他信貸機(jī)構(gòu)來了解這部分人的信用風(fēng)險。通過數(shù)據(jù)分析我們發(fā)現(xiàn)其實這部分人中絕大多數(shù)都是信用很好的人，都是值得借錢并且會按期償還的人。所以，我們把這部分消費者激活出來，成為金融行業(yè)新的客戶群。

第二，我們可以幫助各行各業(yè)解決身份驗證、身份確認(rèn)的難題。如今各行業(yè)在涉及到消費者客戶的時候，都不可避免地碰到這樣的情況，特別線上經(jīng)濟(jì)日益發(fā)達(dá)的今天，消費者都是通過網(wǎng)上交易，那么如何確認(rèn)他的真實身份？這時候律商風(fēng)險的產(chǎn)品就派上了用場，首先能夠幫助商業(yè)公司識別消費者是否是他所說的真實身份。有一些身份信息本身就容易發(fā)生混淆，比如說在西方常見的，父子名字相同，這時候兩個人身份容易混在一起。也有人專門利用身份信息來鉆空子，也就是所謂身份欺詐，即在某個時刻針對目標(biāo)欺詐對象去偽造一個身份，可以去盜竊真實存在的人的身份，也可以憑空捏造出一個身份。不管是哪種欺詐手段，在律商風(fēng)險的數(shù)據(jù)體系下都是無可遁形的，因為律商風(fēng)險能夠描繪每個人的相對完整的數(shù)據(jù)軌跡。哪怕是最老到的欺詐分子，也不可能一直撒謊長期維持虛假身份而不暴露原形，所以律商風(fēng)險的數(shù)據(jù)體系可以很快識別身份欺詐犯。

身份欺詐是網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的今天所日趨嚴(yán)重的問題，為了解決這個難題，除了剛才介紹的識別欺詐分子的產(chǎn)品之外，律商風(fēng)險還會為客戶提供一系列的工具，幫助他們管理身份欺詐的風(fēng)險。比如說我們會根據(jù)一個新上門消費者的情況，判斷他有多大的可能性會進(jìn)行欺詐。如果可能性比較高，我們會向商家提供身份確認(rèn)工具，讓商家去問消費者幾個問題，這些問題只有真實身份的本人才能回答出來，比如你開的第一輛車是什么顏色的？你1980年住的地址的郵編是什么？這些問題對真實身份的人來說不是很難的問題，但是對偽裝成那個人的欺詐分子來說是回答不出來的。通過這個辦法，我們幫助商家更好的確認(rèn)消費者的身份。

另外，律商風(fēng)險最近收購的一家叫ThreatMetrix的公司, 可以通過身份信息和移動設(shè)備綁定，從物理設(shè)備的維度提供進(jìn)一步身份驗證手段。（了解ThreatMetrix怎樣幫助客戶識別欺詐）如果你想要證明你就是本人，那好，我向和這個人綁定的設(shè)備發(fā)送驗證碼，你把這個驗證碼報出來。這在國內(nèi)是常用的一個手段，但在防范移動設(shè)備被盜用的情況上仍然有提升空間。身份驗證是非銀行數(shù)據(jù)的一個主流應(yīng)用。

當(dāng)然，非銀行征信數(shù)據(jù)在其他領(lǐng)域有非常廣泛的應(yīng)用。比如一個人在十年之內(nèi)搬家的次數(shù)，與車險的賠付風(fēng)險有很大的關(guān)聯(lián)度。保險公司在有足夠多的對于投保人的信息理解之后，就可以非常準(zhǔn)確的了解投保人的風(fēng)險情況。

丨6、將來自于龐雜數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)治理成為有價值數(shù)據(jù)是釋放公共數(shù)據(jù)價值的重要基礎(chǔ)，在數(shù)據(jù)治理上律商風(fēng)險是否有國際經(jīng)驗及專長可供分享？

呂曉輝：律商風(fēng)險的核心能力就是將繁雜、海量的數(shù)據(jù)提煉成為有用的、可以支持客戶決策的工具。這中間涉及到幾個方面的技術(shù)。首先，數(shù)據(jù)量大了，就要有很強(qiáng)的計算能力，這也就是為什么律商風(fēng)險用7.75億美金買下Seisint這樣一個并行計算公司，目的就是想有一套基于Linux操作系統(tǒng)的并行計算系統(tǒng)，幫助我們非常廉價的通用服務(wù)器，無需額外的軟件就可以進(jìn)行龐大的計算。

其次，因為這些海量的數(shù)據(jù)在生成時的目的各不相同，并不是為了數(shù)據(jù)之間可以打通使用的，其本身充滿各種各樣的瑕疵，并且缺乏通用的關(guān)鍵字。想要把這些數(shù)據(jù)串在一起，就需要通過算法進(jìn)行個體解析，換言之就是把與一個人相關(guān)的所有碎片化數(shù)據(jù)痕跡完整的、準(zhǔn)確的整理到這個人身上去，形成這個人的數(shù)據(jù)軌跡；并且要對每一個人都做這樣的事情，還要嚴(yán)格保證一一對應(yīng)，不能把一個人的數(shù)據(jù)錯誤的放到另一個人身上去。在此過程中，不僅對每一個人要做個體解析，而且對每一個財物、，比如房子、車這樣的實物，以及對每一個事件，比如說一筆貸款、一個交通事故的索賠案件，都要做個體解析，這樣才能將收集自不同數(shù)據(jù)源的龐雜數(shù)據(jù)治理成為個體和個體之間的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。一個人、一個車形成的所有權(quán)關(guān)系或者駕駛關(guān)系，兩輛事故中的車輛形成的涉案雙方的關(guān)系，案件相關(guān)的保險公司、保險公司內(nèi)部的辦案人員，車輛維修廠、拖車公司，事故發(fā)生人員傷亡之后的醫(yī)療機(jī)構(gòu)，事故人打官司聘請的律師…這些個體之間的信息構(gòu)成一個理賠案件的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。對這些關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的分析，可以發(fā)現(xiàn)很多事情，比如識別有預(yù)謀的團(tuán)伙欺詐、長期潛伏的保險公司內(nèi)部蛀蟲。就算團(tuán)伙欺詐的主謀不直接出現(xiàn)在任何一個案件里，但總是會和每個案件的涉案方有其他的關(guān)聯(lián)，律商風(fēng)險在吃透了車險理賠環(huán)節(jié)的具體應(yīng)用場景，以及合謀欺詐的一些典型欺詐模式之后做出的應(yīng)用可以幫助保險公司及時發(fā)現(xiàn)團(tuán)伙欺詐并拒絕賠償，甚至可以聯(lián)合警方去打擊這個團(tuán)伙。

總結(jié)起來，上述案例中律商風(fēng)險所呈現(xiàn)出的大數(shù)據(jù)處理和算法的核心能力有兩方面：一是個體解析能力，二是基于特定業(yè)務(wù)場景的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的生成和分析能力。律商風(fēng)險在把數(shù)據(jù)進(jìn)行個體解析和關(guān)系網(wǎng)絡(luò)生成之后，才能把數(shù)據(jù)投放到具體應(yīng)用的垂直市場里。

再舉個例子，在公共醫(yī)療計劃里經(jīng)常會有一些“癮君子”需要違禁藥物，這些藥物很難拿到，而且價格比較貴。這時候“癮君子”們就會去攛掇一些想要賺外快的醫(yī)生，對他們說，你來幫我開這些藥物吧，我有醫(yī)保計劃。但是他們其實沒有合理的理由去獲得這些藥物，這時候醫(yī)生為了賺這筆錢就會想辦法，他們會去社會上找一些假病人，讓他們來就診，開了處方之后讓這些假病人去藥房拿了藥交給癮君子，或者交給中間商。律商風(fēng)險通過我之前描述的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，可以發(fā)現(xiàn)在這個場景下，往往這些藥店都是距離那些假病人很遠(yuǎn)的私人藥店，而正常情況下病人拿藥都會去離自己比較近的藥店。發(fā)現(xiàn)了關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中的異樣特征之后，律商風(fēng)險的產(chǎn)品就可以幫助美國社會醫(yī)療計劃識別和打擊這些灰色產(chǎn)業(yè)鏈。

總而言之，數(shù)據(jù)不是為了治理而治理，是為了更好的數(shù)據(jù)應(yīng)用而治理。挖掘數(shù)據(jù)價值的釋放不僅要有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)治理算法，還要對應(yīng)用端的行業(yè)應(yīng)用場景有深刻的認(rèn)識，兩者結(jié)合在一起之后才能為客戶和社會創(chuàng)造形成實實在在的，為客戶和社會創(chuàng)造產(chǎn)品和價值的產(chǎn)品。

丨7、律商聯(lián)訊收集的所有數(shù)據(jù)，實際利用率如何？

呂曉輝：在律商風(fēng)險，所有的數(shù)據(jù)都有用，而且一定都會被利用。舉一個很有意思的例子。美國人經(jīng)常會父子同名，老爸叫John Smith, 兒子也叫John Smith。兒子在剛剛進(jìn)入社會，數(shù)據(jù)軌跡還比較薄弱的時候，能夠采集到的公共記錄數(shù)據(jù)和消費數(shù)據(jù)還沒辦法把這兩個人區(qū)分開，這時候父子兩個人在我們的數(shù)據(jù)庫中是同一個身份。但是隨著兒子開始步入社會：考到自己的駕照，拿到第一個專業(yè)證書，去大學(xué)里面租房簽了第一份租房合同…這些數(shù)據(jù)就逐步開始把這個人勾勒出來了。這時候律商風(fēng)險的大數(shù)據(jù)算法通過機(jī)器學(xué)習(xí)，自動把原來的一個身份裂變成為兩個數(shù)據(jù)軌跡，把這兩個人分開。舉這個例子是想說明，人的信息只有在被積累到足夠多之后，才能準(zhǔn)確的描述一個人的身份，所以每一點一滴的數(shù)據(jù)都很重要，每一個新的數(shù)據(jù)加進(jìn)來之后，都能夠讓我們對原來已有的數(shù)據(jù)進(jìn)行更深的理解。所以在大數(shù)據(jù)時代，在我們強(qiáng)大的算法下，數(shù)據(jù)對我們來說是“韓信用兵，多多益善”。每一點一滴，我們都可以把它應(yīng)用到刀刃上。
（未完待續(xù)）

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