
為什么說大數據和金融科技只是在假秀恩愛
大數據、區塊鏈、人工智能以及信息安全可以說是金融科技領域最熱門的四個話題了。如果這些詞不出現在金融相關領域的會議里,根本就體現不出這個會議的檔次。
有人說銀行做電商其實就是個笑話,本身難盈利就算了,用戶體驗簡直就是個渣渣。但銀行做電商的目的也很明確,一個是搭建自己與用戶“互動”的場景,再一個便是進一步獲取和深挖大數據資源。
金融科技公司就更不用說了,各類商品交易數據以及物流信息等都是十分寶貴的財富。
乍一看,大數據和金融科技之間天生就該“在一起”,也不奇怪,很多企業的老總們在各類會議上給自己的公司做廣告的時,總要讓金融科技和大數據站在一起秀下恩愛?!翱?,我們利用大數據得出了這些結論,然后利用這些結論干了那些事兒……”
但筆者總覺得,大部分的表現是:恩愛不足,尷尬有余。
雖說大數據如此重要,大家也都這么重視,但筆者不得不吐槽的是,當前的大數據產業并不發達,也不怎么健康,完全粗放式地發展,遍地雞毛。
畸形發展的大數據做不成好先生
大數據這三個字之所以被重視,是因為大家普遍認為,數據之中有挖不盡的寶藏,數不盡的商機。確實也有企業和個人通過數據分析得到一些正確的結論。
比如,通過數據分析,我們可以發現不同年齡段人群的理財喜好,便于我們向用戶推薦相關的理財產品。我們還可以通過用戶瀏覽電商網站的習慣,經過數據分析,自動向用戶推薦相關的商品廣告。
但是目前所謂的大數據產業鏈中,畸形發展的業務模式給整個行業帶來濃重而不光彩的幾筆。
1、數據分析方法不科學
不過也有一些數據分析,因為方法論掌握得不好,得出的結論也就相當地不靠譜。最近,在某個國際型的會上,有個專家和他所謂的專業團隊通過近幾十年的數據分析得出的結論是,人口生育率低有助于經濟的發展。
筆者以為這個結論不靠譜,我們只要稍作質疑就會發現這個結論站不住腳。其實這個數據里可能引出另一種結論,那就是因為經濟發展了,人們的生育率才下降了。相反的,就像以前,我們總能看到得是,一些山區的農民,越窮,生的孩子卻越多。
相信還有更多數據公司的方法是有問題的,得出的結論經不起推敲和檢驗。
另外,有一些數據公司在分析新事物時,還拿著老掉牙的數據模型和樣本做參考,這本身就是對自己的專業性和對數據接收者而言就是一種誤導。
2、數據獲取途徑不正,數據不干凈
筆者曾在某個所謂的專業大數據風控微信群里看到有人提到,“如果可以拿到用戶的消費數據就好了?!笔忻嫔舷喈斠徊糠炙^的大數據征信公司的數據都是通過各種途徑從黑客手里獲取的。
3、數據被不合理甚至非法使用
常見的現象是,電話騷擾,郵箱轟炸,更有甚者將不經脫敏處理的數據隨意賣出。
據國內通訊類APP觸寶電話發布的最新數據顯示,9521電話替代400電話成騷擾主力。僅9521開頭的騷擾電話在3月至5月呈瘋狂增長之勢,由3月份的不足250萬個,一路增長到5月份的2000萬個,增幅達800%之多。由于95開頭電話通常為全網呼叫中心號碼,諸如銀行、保險等機構都在使用,用戶看到此類號碼容易產生信任,進而提升接聽率??梢韵胂筮@個行業到底有多少不堪入目的行為。
4、數據僅被少數機構占有
現在市面上的數據,除了那些黑產數據外,多數情況下,很多數據是掌握在極個別的機構的手里,而且是敏感數據,無法在普通人群中產生更廣泛的社會價值。而技術的高級階段便是,優勢資源平民化,大眾化。因此我們說現在的大數據產業還僅僅是初級階段,未來還有很長的路要走。
相信數據行業里的問題遠遠不止這四點,身上如此多的壞毛病,金融科技如何放心發展呢?若這個行業繼續如此,肯定不是金融科技的好先生。
針對以上四個問題,我們至少要有干凈的數據、科學的數據分析方法論、安全合規的數據環境、以及更開放的數據共享。
1、干凈的數據
大數據產業需要洗一洗。有媒體消息稱,最近監管對數據亂象出手,開始清理行動。據稱,目前有15家公司被列入調查名單,其中幾家估值都超幾十億。
若想讓大數據產業健康發展,還需要監管部的正確引導,以及市場的檢驗和矯正。
2、科學的數據分析方法論
需要更專業,可優化,可變動調節的數據模型。
3、安全合規的數據環境
監管部門及時監控和查處非法的數據抓取、使用的個人和企業,清理市場環境。而數據公司自身接受社會監督和監管部門的監管,并保證數據的安全。
4、數據脫敏,服務更多人群
需要一種更為安全的數據傳輸方式,讓數據健康合規地在普通大眾身上發揮價值。
最后,隨著物聯網、區塊鏈、大數據等的融合進一步加深,屆時,大數據行業將會有一個跨越式的發展,而那時的金融科技就不必擔心場景的問題了。因為,那個時候,場景隨處可見,隨處可用。
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CDA數據分析師證書考試體系(更新于2025年05月22日)
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