馬云提倡全民買保險(xiǎn)，他口中的大數(shù)據(jù)風(fēng)控靈不靈

大數(shù)據(jù) 大數(shù)據(jù)風(fēng)控馬云保險(xiǎn)

董希淼 | 2016-08-19 11:32

【數(shù)據(jù)猿導(dǎo)讀】馬教主又出金句啦，馬云在2016中國保險(xiǎn)業(yè)發(fā)展年會(huì)上說，全民炒股很不正常，應(yīng)該全民買保險(xiǎn)。并且還在會(huì)上重點(diǎn)談及大數(shù)據(jù)時(shí)代對(duì)保險(xiǎn)業(yè)的影響，認(rèn)為大數(shù)據(jù)時(shí)代，保險(xiǎn)要從主要依賴營銷轉(zhuǎn)向依賴從頭到尾的動(dòng)態(tài)大數(shù)據(jù)風(fēng)控。那我們來看看馬云口中的大數(shù)據(jù)風(fēng)控到底靈不靈

馬云提倡全民買保險(xiǎn)，他口中的大數(shù)據(jù)風(fēng)控靈不靈

面對(duì)海量數(shù)據(jù)，如何分析和挖掘是一個(gè)很大的挑戰(zhàn)。比如，即使有客戶理財(cái)產(chǎn)品信息、網(wǎng)頁瀏覽數(shù)據(jù)、微信聊天記錄，但未能就這些多樣的信息進(jìn)行綜合分析，海量大數(shù)據(jù)也難以發(fā)揮應(yīng)有作用，“數(shù)據(jù)孤島”的困境依然難以解決。

馬教主又出金句了!8月18日，阿里巴巴集團(tuán)董事局主席馬云在2016中國保險(xiǎn)業(yè)發(fā)展年會(huì)上說，全民炒股很不正常，應(yīng)該全民買保險(xiǎn)。

除了這句話之外，馬云還在會(huì)上重點(diǎn)談及大數(shù)據(jù)時(shí)代對(duì)保險(xiǎn)業(yè)的影響，認(rèn)為大數(shù)據(jù)時(shí)代，保險(xiǎn)要從主要依賴營銷轉(zhuǎn)向依賴從頭到尾的動(dòng)態(tài)大數(shù)據(jù)風(fēng)控。其實(shí)不光保險(xiǎn)，目前大數(shù)據(jù)風(fēng)控已經(jīng)慢慢滲透到金融的多個(gè)領(lǐng)域。比如，像微信、支付寶等，以社交、電商數(shù)據(jù)作為信貸的風(fēng)控評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)，推出一些新的產(chǎn)品和服務(wù)，悄然走進(jìn)了老百姓的金融生活之中。

還有，目前我國兩家互聯(lián)網(wǎng)銀行深圳前海微眾銀行和浙江網(wǎng)商銀行，客戶定位均立足“小”、“微”，包括小微企業(yè)、創(chuàng)業(yè)企業(yè)、個(gè)人創(chuàng)業(yè)者、農(nóng)村經(jīng)營者、工薪階層等，作為現(xiàn)有銀行體系客戶覆蓋廣度和深度不足的一種補(bǔ)充。他們沒有傳統(tǒng)柜臺(tái)，沒有信用審核，沒有抵押擔(dān)保，而是“以信用作擔(dān)保，用數(shù)據(jù)防風(fēng)險(xiǎn)”。

這兩家銀行均設(shè)計(jì)了獨(dú)立的風(fēng)控模型，其數(shù)據(jù)來源除了中國人民銀行征信系統(tǒng)，還包括各具特色的獨(dú)立數(shù)據(jù)：微眾銀行將個(gè)人用戶在微信平臺(tái)上的社交數(shù)據(jù)納入風(fēng)控體系，網(wǎng)商銀行則將商戶在淘寶、天貓上的經(jīng)營數(shù)據(jù)納入風(fēng)控體系，不再需要查詢征信、上門調(diào)查。獲得微眾銀行第一筆貸款的卡車司機(jī)徐軍，就是該行通過社交媒體等大數(shù)據(jù)分析，利用軟件將他的信用評(píng)定為83分，授予貸款3.5萬元。

此外，一些從事消費(fèi)金融的機(jī)構(gòu)，通過數(shù)據(jù)模型對(duì)用戶的電商消費(fèi)記錄、學(xué)歷、朋友圈、工作行業(yè)等數(shù)據(jù)信息分析，借此判斷用戶的信用狀況。最近，機(jī)器人理財(cái)也頻頻被談及。什么是機(jī)器人理財(cái)?機(jī)器人理財(cái)，又稱機(jī)器人投顧、智能投顧，簡單地說就是投資人可以直接把錢交給專業(yè)機(jī)器人來打理。機(jī)器人結(jié)合投資者的財(cái)務(wù)狀況、風(fēng)險(xiǎn)偏好、理財(cái)目標(biāo)等，通過已搭建的數(shù)據(jù)模型和后臺(tái)算法，嘗試配置出最優(yōu)的資產(chǎn)組合，為投資者提供相關(guān)理財(cái)建議。這一定程度上節(jié)省理財(cái)顧問的成本，以及線下開設(shè)網(wǎng)點(diǎn)的成本。

但是，大數(shù)據(jù)是不是真的那么神奇，這樣的大數(shù)據(jù)風(fēng)控是不是“靠譜”呢?我們總是有這樣的擔(dān)心。

的確，大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，能在一定程度上改變包括互聯(lián)網(wǎng)公司、商業(yè)銀行在內(nèi)的金融企業(yè)信息獲取、分析和運(yùn)用的渠道和機(jī)制，不少銀行也開始了這方面的嘗試。除兩家互聯(lián)網(wǎng)之外，2014年7月，中國銀行、招商銀行、建設(shè)銀行等7家銀行也與阿里巴巴集團(tuán)合作，基于其平臺(tái)大數(shù)據(jù)和信用體系，為做外貿(mào)的中小企業(yè)提供無抵押信用貸款。

但是，面對(duì)海量數(shù)據(jù)，如何分析和挖掘是一個(gè)很大的挑戰(zhàn)。比如，即使有客戶理財(cái)產(chǎn)品信息、網(wǎng)頁瀏覽數(shù)據(jù)、微信聊天記錄，但未能就這些多樣的信息進(jìn)行綜合分析，海量大數(shù)據(jù)也難以發(fā)揮應(yīng)有作用，“數(shù)據(jù)孤島”的困境依然難以解決。

更重要的是，數(shù)據(jù)來源的真實(shí)性尤其是社交數(shù)據(jù)的真實(shí)性問題，存在一些問題。美國Lending Club曾與Facebook合作獲取社交數(shù)據(jù)，中國宜信也曾大費(fèi)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)根本就不能直接使用。

而一些互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的交易數(shù)據(jù)的真實(shí)性問題，更是需要大上一個(gè)大大的問號(hào)。眾所周知，當(dāng)前許多電商平臺(tái)的刷單現(xiàn)象非常嚴(yán)重，這將導(dǎo)致交易數(shù)據(jù)的嚴(yán)重失真。我們也不難看到，隨著網(wǎng)購的火爆，有關(guān)電商平臺(tái)“刷單”的報(bào)道屢見報(bào)端，不絕于耳。

此外，數(shù)據(jù)對(duì)于現(xiàn)實(shí)反映的有效性問題，也不容忽視。其實(shí)，網(wǎng)絡(luò)信息本來就很難全面還原現(xiàn)實(shí)信息。特別是在我國，金融信用與社會(huì)信用的關(guān)系尚無深入的研究，其相關(guān)性并不確定。大數(shù)據(jù)主要來源于互聯(lián)網(wǎng)，人們?cè)诰W(wǎng)絡(luò)中的表現(xiàn)并不能完全反映其真實(shí)的一面。相同的人群在不同場合呈現(xiàn)的特征是不一樣的，尤其是人們?cè)诰€上、線下割裂的狀態(tài)，其行為方式往往會(huì)出現(xiàn)強(qiáng)烈的反差。同時(shí)，大數(shù)據(jù)還存在一定的滯后性，我們所使用的數(shù)據(jù)總是滯后于行為的。利用這些滯后的數(shù)據(jù)，如何準(zhǔn)確地分析現(xiàn)狀并預(yù)測未來，似乎是一個(gè)不可能完成的任務(wù)。

而對(duì)于普通老百姓來說，面對(duì)所謂的大數(shù)據(jù)風(fēng)控，便意味著面對(duì)不少的潛在風(fēng)險(xiǎn)。最重要的問題是，個(gè)人隱私往往得不到很好的保護(hù)。當(dāng)前數(shù)據(jù)的收集和使用，在很多時(shí)候都沒有征得本人的同意，這導(dǎo)致了數(shù)據(jù)的濫用和隱私的泄露。有學(xué)者提出，公民應(yīng)有且必需的權(quán)力是“數(shù)據(jù)權(quán)”，認(rèn)為如何高效、適度地開發(fā)和使用大數(shù)據(jù)，不僅僅是一個(gè)技術(shù)問題，也是一個(gè)社會(huì)問題。越來越多的理論界和實(shí)務(wù)界的研究者都傾向于認(rèn)為數(shù)據(jù)將成為個(gè)體的財(cái)產(chǎn)和資產(chǎn)。

所以，我們提醒也要求互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)和商業(yè)銀行，不斷提升客戶體驗(yàn)，尊重和保護(hù)好客戶隱私。國家也應(yīng)該盡快出臺(tái)相關(guān)的法律法規(guī)，對(duì)此進(jìn)行規(guī)范。只有這樣，大數(shù)據(jù)風(fēng)控才能真正發(fā)揮作用，才能走得更遠(yuǎn)。

來源：新浪財(cái)經(jīng)

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