原標題：大數據金融會成為第二個P2P嗎？

剛剛過去的這兩個禮拜，身處科技前沿的大數據金融公司感受了第一次“大清洗”。杭州警方最先出手調查了新顏科技和魔蝎科技，相關負責人直接被帶走調查。本以為是這兩家非頭部公司只是因為數據不合規的使用才被警方調查。

但杭州另一家數據公司杭州存信數據科技有限公司被公安查封。緊接著天翼征信被約談、同盾爬蟲部門整體解散、聚信立停止運營商業務的信息輸出等消息息開始在行業內流傳這才給整個行業帶來了一絲寒意。關于新顏科技被查起初流傳的是因為同盾舉報，但最后事態失去控制，殃及同盾自己。這才有同盾創始人后來為辟謠而發給行業的一封公開信。蔣韜用心存敬畏、向善而行、唇亡齒寒等詞來為同盾和自己洗清嫌疑的同時，也表明同盾也在合規發展。

這次風波出現的第一大原因是“爬蟲”技術的原因。按照一定的規則，自動抓取互聯網信息的程序或者腳本，這一技術被稱之為“爬蟲”。這個技術本來并不陌生，技術門檻也不高。本著技術中立的原則，爬蟲本身并不違法。

但爬蟲的難度在于投入成本高，這幾年隨著整個互金行業的快速發展，依靠數據來賣水的公司越來越多。無論是頭部的百融、同盾，還是行業上游單一數據源，通過爬蟲技術獲取數據，成為獲取資源的基本方式。然后將拿到的數據整合、清洗之后向外輸出。

相比于傳統的信貸金融領域的反欺詐風控手段，利用數據來驗證貸款人，是否存在欺詐行為要高效的多，例如現在許多銀行已經在信用卡發放領域、消費分期領域將獲取到的有關行為人的大數據做成了風險判斷的第一道關卡，一旦該客戶不能通過大數據審核將直接不再進行人工判斷和審查。從技術與產業的角度上這是技術帶來的益處。為銀行和信貸金融領域大大降低了信審過程中的欺詐風險和還款風險。

從用戶角度看，同時也解決了大量白戶在享受信貸金融服務的弱勢地位問題。解決了央行征信報告無法覆蓋，但行為人卻有金融行為的尷尬問題。解決借款人短時、少量的融資難題。

但爬蟲大數據的用戶授權和合規使用卻成了無法監管的難點。今年3·15晚會就已經曝光過714高炮平臺、超利貸平臺、暴力催收等金融行業的亂象，這行違法平臺一般都是作坊式的的運營方式，成立一家公司、開發一個網站，然后通過線下定向宣傳的方式吸引貸款客戶，這些違法平臺基本上沒有任何的風險控制能力。利用三方大數據平臺進行簡單的風控核查之后，對用戶放款，除了利率超過國家法律控制線之外，對于平臺大量的逾期失聯客戶，則再次使用三方大數據重新聯系客戶還款，暴力催收也正是在這個環節。

其實在整個流程中，如果沒有這些所謂的三方大數據科技公司，這些714高炮平臺是沒法運作的。因此這次行業整頓最大的矛頭就是是否在為這些公司提供相關的數據服務。

而對于正規的金融公司來說，用戶授權成為了大數據公司和前者相合作最大的難點，除了跑在行業最前面的銀行可以提供相應的用戶授權之外，一些所謂的合規金融公司為了能讓業務快速發展，未必都能提供相應的用戶授權。但如果大數據公司因為沒有用戶合規的授權而選擇不合作的話，對自己而言顯然是一種損失。因為行業的天花版本來就不高。長此以往，沒有授權成了大數據金融公司與金融公司之間合作的常態。

大數據公司對于自己這樣的處境，紛紛轉型將自己定義為金融風控服務商、數據模型服務商。但不管如何，這些公司的本質仍然是離不開基礎數據的，如果解決不了數據使用合規的問題，總有一天會濕掉自己鞋子發，自己被“風控”。

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