原標題：風控服務商遭遇“暴風驟雨”：多家數據公司被調查

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監管在大數據風控領域的治理持續加碼。

近期，業內傳出多家大數據風控服務商被查，調查內容與爬蟲數據有關。9月11日，大數據服務商上海誠數信息科技有限公司（聚信立）被曝為積極迎合國家監管，暫停對外提供用戶授權的運營商爬蟲業務。

緊接著，公信寶的運營主體——杭州存信數據科技有限公司辦公地被警方貼上封條。據悉，同樣涉及到爬蟲業務，并涉嫌販賣個人隱私信息。

9月12日，業界再爆天翼征信的多位高管及員工被警方帶走。目前，最先被調查的魔蝎數據的官網已無法打開。

“無證經營”的風控服務商：優化風控模型與合規不可并存？！

公開資料顯示，魔蝎科技成立于2016年，提供精準營銷模型、反欺詐、多維度用戶畫像、授信評分、貸后預警、催收智能運籌等全面風險管理服務。

另一家聚信立成立于2013年7月，是國內最早專注大數據智能解決方案的服務商之一。其憑借海量的用戶授權數據，將人工智能、圖像/文字識別、人臉檢測等先進技術和分析模型，為銀行、保險、消費金額公司、貸款機構等提供智能風控等一系列服務。

公信寶則是一家區塊鏈企業，于2017年3月完成ICO（首次虛擬幣發行）。從目前的情況來看，不論公司的屬地和規模大小，受到的監管強度都在加大。

資料來源：微博

相似的是，上述多家服務商的主要客戶都是消費金融、互聯網金融公司。在消金業務的過程中，數據來源部分會依賴爬蟲技術。所謂“爬蟲”其實是一個自動提取網頁的程序，其按照一定的規則，自動抓取互聯網信息并存儲到自身數據庫的程序或者腳本。

此前據媒體報道，魔蝎科技的員工曾大規模推廣一款“同業爬蟲”，只需用戶提供其在其他現金貸平臺的賬號和密碼，就可以爬取用戶的所有信息，包括放款額和風控數據。放款機構可以根據這個用戶在其他現金貸平臺上的授信額度進行放款，如此便省去了風控環節，實現“秒批”和“秒放”。

事實上，在通過用戶授權后爬取數據，并不屬于違法范圍。那么，爬蟲技術的應用是否存在灰色地帶？

對此，麻袋研究院高級研究員王詩強告訴《中國經營報》記者，且不論數據來源，目前我國監管政策規定，從事個人和企業信息收集、整理加工屬于征信業務，必須持牌經營，而個人征信業務只有百行征信、上海資信以及央行征信等少量機構有資格。

其進一步表示，一些機構不愿意只做數據獲取的橋梁，私下留存從第三方獲取的數據并進行加工出售，這種行為目前沒有法律支持，并涉嫌違法違規經營征信業務；如果收集的是企業數據，也必須獲得企業征信備案資質。由此可知，當前的監管政策下，數據服務商展業灰色地帶較多。

蘇寧研究院高級研究員陳嘉寧則向記者表示，目前風控服務商主要的數據源是互聯網上分散但公開的數據（主要是網頁的形式）。在數據的獲取過程中，對于用戶隱私的保護，目前存在較多隱患。

那么，如今監管不斷加強的態勢下，想要隨意地獲取信息勢必會越來越難，風控服務商們原本的商業邏輯是否需要轉變？

王詩強表示，目前第三方風控服務商的商業模式面臨諸多矛盾之處。由于沒有個人征信牌照，很多第三方風控服務商對外宣稱不收集、留存客戶數據，與其他機構合作僅提供風控模型輸出。但是，好的風控模型需要不斷優化，這需要掌握客戶的多維度、大批量數據。

因此，在未經客戶許可的情況下，很多第三方風控服務商是沒有資格查看個人客戶的征信信息的，而這樣風控模型就無法優化。所以說，部分風控服務商的商業模式值得商榷，需要進一步調整，否則政策風險較大。

“逃避”問題選擇出海能行嗎？

事實上，目前行業內的第三方征信、風控服務商數量并不少。

而有業內人士告訴記者，從實際情況來看，各家第三方平臺的數據獲取后，也會存在數據“打架”的情況，所以只能做一個參考。目前其自身所在的平臺更多的還是以政府公開信息為主，比如央行征信、百行征信，另外就是平臺自身沉淀下來的數據。

值得注意的是，9月4日，互金整治辦和網貸整治辦聯合下發《關于加強P2P網貸領域征信體系建設的通知》，支持在營P2P網貸機構接入征信系統，持續對已退出P2P網貸機構相關惡意逃廢債行為的打擊，加大對網貸領域失信人的懲戒力度。

同時，在P2P行業持續出清的過程中，各家企業都在尋求轉型，其中選擇助貸的主體最為多見。在這樣的背景下，對風控服務商行業有何影響？陳嘉寧認為，只要有用戶在、需求在，助貸行業還是有機會的，但是隨著P2P企業的轉型，風控服務的行業競爭將加劇。

那么競爭愈加激烈的情況下，數據服務商的核心競爭力又是什么？

王詩強認為，最核心的還是數據，因此，服務商必須與各類擁有數據的機構建立深度合作，獲取豐富的或者獨家數據來源，才能屹立不倒。另外在于風控模型好壞，不在于企業規模大小，擁有較好的風控模型，并可以為客戶帶來壞賬率下降、運營效率提高或者服務邊界擴展，才可以在市場上長久生存。

但事實上，數據正是風控中不容忽視的一大難關。

在《中國普惠金融創新報告（2019）》（以下簡稱“報告”）中曾提及，在2017年6月1日《中華人民共和國網絡安全法》施行之后，在數據運用方面的合法性、合規性規范也對金融機構和數據服務商提出了要求，當然也對此類機構的實際運用帶來了一些挑戰。

第一，公民個人信息的收集和使用受到較為嚴格的監管，而金融數據作為其中比較敏感的一類，無論從外部機構還是內部調用，獲取和應用的成本都越來越高。

第二，為了證明收集數據的合法性，機構與用戶簽署的告知協議也越發復雜、冗長，這無疑增加了機構的法務成本和合規成本，也增加了用戶閱讀和理解的時間成本。

第三，一些較早的數據，可能無法給出充分的合規證明，導致一部分具有價值的信息游走在可用與不可用的灰色地帶。

報告中強調，數據和信息由于其易傳播、易共享的特點，具有顯著的規模效應，對于降低成本從而使普惠信貸價格下行具有重要意義。然而，上述問題都給風控節點（見下圖）功能的發揮帶來了不確定性。

聚合模式的風控節點

注：聚合模式是依托金融科技搭建開放平臺，將在獲客、數據、風控、增信、資金等業務節點中各有所長的機構連接起來，形成有機生態體系的普惠。

記者還注意到，多家服務商已經在近幾年開始出海。如聚信立官網就顯示，隨著業務版圖的擴大，聚信立的項目已經逐步落地印度尼西亞、越南、菲律賓等國家。

目前在業內屬于規模較大的同盾科技也于2018年1月在新加坡成立同盾國際，布局東南亞市場，客戶包括Shopee、菲律賓BPI銀行、馬尼拉銀行等。其相關負責人告訴記者，目前的業務還是以國內為主，未來則會逐漸增加海外業務的占比。

對此有業內人士稱，這一現象或多或少是因為國內的現金貸監管越來越強，雖然服務商本身不放貸，但其用戶的生存數量在不斷減少。鑒于海外的監管還沒有如此嚴格，服務商去往海外也能擁有更多生存空間。

種種背景變化之下，風控服務商勢必面臨轉型的必要。

根據愛分析與百度金融聯合發布的《2018年中國大數據風控調研報告》，大數據風控公司目前以征信報告等數據輸出為主，建模等分析能力輸出為輔，因此收費方式以數據調取量為核心。隨著金融機構第一方數據積累以及第三方數據源壁壘降低，輸出數據分析能力將成為大數據風控公司更好的商業模式。因此，提供標準評分卡產品+數據科學家咨詢能力，將成為新的商業模式。

此外，部分風控服務商也在逐步拓寬業務的范圍。比如同盾科技相關負責人就表示，依托于人工智能、云計算、大數據的核心技術，目前除了服務于銀行、保險等金融公司之外，還服務于游戲、航旅等非金融公司。未來，還會在物流、零售以及大健康領域布局。

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本文為原創內容

作者：蔣牧云

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