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后信息法时代的大数据——如果没有一个强大的数据平台,征信和反欺诈都无从谈起

大数据

作者:中关村老李

在过去的一个月里,对于大数据行业,最热的话题莫过于《公民个人信息法》的颁布和两高的解释了。从6月1日起,《公民个人信息法》正式生效。这就意味着过去的灰色地带,变成了不可逾越的禁区;也标志着大数据行业向成熟又迈进了一步。这一法律的颁布对大数据行业将会带来什么影响?为什么在这个时候推出?未来大数据行业究竟干怎么走?是所有从业者都关心的问题。

1 重症与猛药

在过去的两三年里,随着大数据行业的转热,越来越多的新人加入了轰轰烈烈的大数据洪流,都希望从热点中分一杯羹,都生怕错过这班车。大数据行业也随之进入了野蛮生长的阶段。一时间,各路人马靠着盲人摸象的精神在解读着大数据市场,并且在乐此不疲地向别人宣传着自己的理解,而且还以此为依据在“勇敢地践行着”。

在采集层面,很多商家仿佛醍醐灌顶一般,发现着原来根本无用的数据居然还能转化成钱。于是无所不用其极地肆意窥探、掠夺着个人的私密信息。一个跟所提供服务丝毫无关的软件,却要采集个人的位置、应用列表,甚至联系人信息,难道这些跟你的服务相关?如果关掉这些权限,就会导致无法正常使用该软件,这些软件提供商到底想干什么?

在流通层面更是乱象重生。数据作为一种特殊的物品,是极容易被复制的。经过一次交易,买方就也可以拥有这个物品,如果再卖给下家,那么就可以摊薄成本,甚至获利。这就造成了流通环节中的混乱局面。合法合规的数据产品在用户那里根本没有竞争力。在正规商家还在严守着数据的使用边界的时候,另一部分商家却在无视数据的使用边界(也有些可能真不知道),数据这一敏感的特殊物品被当做一种普通商品被肆意买卖。竞争对手无所不用其极,这个行业已经进入了一个恶性循环。

这就是数据行业的重症。重症就需要猛药,《公民个人信息法》在这个时间出台,就是为了有效地遏制了这一现象的野蛮生长。当然,旧的秩序推翻了,新的秩序的建立可能需要几年的时间。这次两高的解释还比较粗犷,明确了什么行为不行,但是什么行为行,就需要各细分领域的从业者在未来的几年内逐渐建立起来了。至少有一点是明确的,从今以后,人们必须要按照合法合规的方式去采集、存储和使用数据,而不能简单粗暴地窃取、保留和买卖数据。

两边的边界有了,这个行业才会健康地发展。所以说,这也是一个行业成熟的标志,法治的逐渐完善。

2 洗牌后的格局

从行业的成熟度上而言,大数据还处于市场早期。大数据在行业的应用还处于最初的一到两轮的迭代,距离成熟地规模变现至少还需要几年的时间。目前大数据的主要变现模式还集中在标准化的不加工和简单加工的数据产品(数据认证服务)上。

个人信息法出台之后,最直接首先是数据认证服务产品将面临重新洗牌的局面,这一服务链条将会扁平化,中间环节将被压缩。而且,合法合规后的数据认证市场,成了一个准入的市场,抬高了门槛。比我初期的预判仅仅太高成本还要严格得多。

更有甚者,这一法律出台的影响还远不止数据认证服务。今后,所有的数据采集、存储、使用,都必须要经过用户的授权,而且不能像以前那样泛泛地糊弄事儿似的授权,而是要明确包含授权给谁使用什么数据,干什么用,使用到什么期限三部分内容。

这就势必会造成众多有数据处理能力的中小公司面临巧妇难为无米炊的窘境。因为他们没有数据资源,而且也不直接面对用户,很难建立起数据的授权链。根据法律,没有授权链的数据是不能买卖或者使用的,那么他们恐怕只能以数据服务外包商的身份出现。

如果只能以数据服务身份加入产业链的话,就会大大限制这一群体对整个大数据产业在业务模式和发展空间上的贡献,尤其是数据应用这一环节,由于数据应用市场的特殊性,反倒是很多中小规模的专业数据公司强于此道。

如果这一现象得不到解决,那么就会使这些中小规模的公司瓦解,最终使人才不得不进一步汇聚到少数几家有数据源的公司,形成垄断寡头。这对一个行业的发展是不利的,尤其是一个早期市场。

不是说新法的发布不对,而是这只是一个开始,并不是结束。现在新法告诉了大家什么是不对的,不能做的。但是需要进一步再有一个出口汇聚数据,让广大没有数据的从业者们能够合法合规地使用数据,更好地为社会创造价值,为行业增加新的想象空间,众人拾柴火焰才能高。

3 路在何方

一个行业的成熟一定是从简单到复杂的过程。开始的时候简单,容易被人接受,但并不意味着一直简单下去。大数据显然不只是标准化的数据认证业务。在过去的一两年时间里,毕竟有些有价值的公司已经深入到很多行业中去,完成了一轮甚至两轮的迭代,形成了粗加工甚至深加工的数据产品,取得了一定的效果,形成了新的变现业务,可以有稳定的现金流。虽然现在还不算大,但进入了良性循环当中,随着市场的逐步深入和成熟,盈亏平衡是迟早的事儿。

我以去年做过的一个实际案例来展开说明如何建立基于数据的业务。下图就是去年我搭建的一个金融服务公司或者说Fintech的业务架构。

大数据

Fintech公司业务架构

我将整个金融服务公司拆分成四个模块,即数据平台、用户画像/征信、反欺诈和自动化风控。这四个模块既相对独立,又互为依托。在建立的时候,我是一个模块一个模块单独建立的。建立起来一个模块,就推向市场,让市场去纠错,快速迭代;当所有模块都建立完成的时候,再纵向打通,就完成了一个完整的金服公司的架构。向上可以支撑新业务的开展。没有自动化风控,很难想象如何用人工去审核单笔几千块钱的消费金融信贷;而如果没有反欺诈和类征信,就无法实现自动化风控;如果没有一个强大的数据平台,征信和反欺诈都无从谈起。

这就是数据在金融领域的应用逻辑。当然,越到上层,纯粹数据行业的影响就越弱,行业经验和知识的影响就越强。在自动化风控系统中,大数据只是配角,更多地还是靠金融领域的风控专家来搭建模型。越到上层,落地的时间也就越长,因为系统大了,复杂了。

整个体系的搭建只花了8个月时间,而且并没有大的投入,还不时地有现金流。除了最上层的自动化风控系统当时没有完成商业闭环,只是有意向用户之外,其余模块均完成了标杆用户的商业闭环。

这就是一个完整的数据应用到某一个行业的过程。说起来简单,但实现起来还是对操盘者有一定要求。我归纳了一下,大致需要有几个能力:

  • 对数据的理解。这是一切的源泉,不管如何监管,如果你对你可能使用的数据都没有足够的了解的话,即使没有监管,你也玩不起来
  • 行业的经验。无论应用到任何一个行业,你首先要了解这个行业,知道这个行业的痛点在哪里?有问题,是一切应用的基础
  • 敏锐和深入的洞察力。有了上面两个基础,你还需要有敏锐和深入的洞察力,有时甚至有些天马行空地想到用什么数据可以解决行业客户的什么问题,大概能解决到什么程度
  • 严谨的逻辑思维。数据应用属于新市场和新业务,并没有谁能告诉你什么事儿应该怎么做?也没有谁告诉你沿着你的方法走下去一定能怎样。那么就需要我们践行着有一套严谨的逻辑思维,不断地试探,确认,再试探,再确认。简而言之,小步快走。这里不能跑,跑得越快,掉到坑里的概率就越大。及时纠错。

有了这几项能力,将数据应用到行业市场不过如此。

4 机遇与挑战

短期内新法的颁布对现有的数据市场造成了一定的冲击,但也是一次大洗牌。原来大家熟悉的玩法不能玩了,新的玩法还不确定,这就是机遇!前面提到了,决定你是否还能在这个行业里混下去的不是是否符合监管,而是你是否真懂数据。如果你懂,你会玩数据,只是按照新规去重新建立你的流程,合规合法地玩数据就可以了;可如果不不是真懂数据,也不会玩数据,那么这就是一次大浪淘沙,谁都帮不了你。

还是那句老话,机遇与挑战并存,适者生存,看谁能第一时间适应这次改变,就可能领跑新的格局!

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