虚空银行 新闻

毫无疑问，大数据正以其神秘的魔力征服世界，在各个领域风光无限。特别是在金融领域，大数据的应用对传统金融原有的思路、模式和渠道产生了强烈的冲击。

作者 李庚南

最近在和一些银行家的讨论中，很明显传统银行，尤其是中小商业银行，对大数据的重视程度很高。许多银行喜欢大数据的魔力，尤其是在解决信息不对称方面。基于互联网的大数据分析几乎使客户信息得到了深入而广泛的挖掘。但是在谈论它之间，我们也可以清楚地感受到他们对大数据的深深焦虑。

传统银行担心什么？无非三个方面。

其中一个焦虑就是大数据应用中的“技能不如人”，使得传统的银行危机集群化。

据说传统银行在拥有和使用大数据方面有着固有的优势。传统银行经过长期发展，客观上积累了海量数据。这些数据经过深度挖掘和专业技术处理分析，无疑会有很大的商业价值。这和近几年兴起的Fintech公司有可比性吗？

但看到Fintech公司如何玩转大数据，尤其是基于数据平台技术的“人像”技能之后，传统银行只能感叹。一直以为自己处于大数据高地的传统银行，在面对Fintech的冲击时，突然感觉到一种虚拟空。相比之下，传统银行在大数据方面的技能确实是“外强中干”。

一方面，从大数据的丰富性来看，传统银行拥有的大数据并没有我们想象的那么满。

传统银行的数据大多依赖于交易和账户的维度，主要侧重于历史金融和借贷数据。诚然，近年来，传统银行业大力发展面向客户的业务系统，形成和存储了巨大的可用数据资源，不仅包括核心业务的结构化数据，还包括客户电话语音、在线交易记录、网络视频等非结构化数据。

但是，与基于互联网的大数据相比，传统银行的数据结构仍然相对简单和有限。其突出的缺点在于缺乏对金融和借贷数据背后的客户行为数据的收集和分析。行为数据的缺乏制约了传统银行对客户进行清晰“画像”的能力。不可否认，在利率市场化的背景下，传统银行的转型创新步伐正在加快，但在挖掘客户内部需求、增强服务附加值意识方面仍显不足。

互联网大数据模式下，电子商务、社交网络、用户搜索行为等大数据，包括客户的学历、工作经历、社交圈等，为客户拥有清晰的“画像”提供了丰富的素材。基于此，大数据技术可以通过对借款人相关行为数据及其相关性的综合分析，对客户的行为模式、信用状况、绩效能力和意愿做出更加现实的判断，有利于识别市场定位，明确资源配置方向，有效降低贷款违约率。这正是传统银行所追求的。

传统银行在大数据方面的另一个缺点是数据源和存储模式的限制。这种局限性在一定程度上与传统银行固有的特点，即强调数据的准确性和一致性密切相关。而大数据理论更注重效率和相关性，强调数据筛选和存储中从注重准确性到注重效率、从注重因果关系到注重相关性的转变。

现实是，近年来，许多银行加强了数据仓库系统的建设，对分布在各种源系统中的原始数据进行清理、提取、转换、集成和存储，提高了数据的准确性和一致性，但同时也在一定程度上消除了数据的混杂性和相关性，限制了大数据的赋权。

另一方面，在数据应用方面，传统的风控技术与大数据风控技术相比相形见绌。

对于金融行业来说，大数据的魅力突出表现在客户风险控制上，这体现在风险控制模型的设计上。目前，传统银行在风险控制中大多采用信用评分模型，信用评分模型主要基于历史贷款和金融数据预测和判断客户的违约风险。其缺陷是显而易见的。除了受到数据库完善程度的限制外，更关键的是无法对现有数据库之外的非信用客户进行信用风险评估和授信。这使得那些在传统银行系统中信用记录为空白色的集团很难获得金融服务。既制约了我行自身的客户获取能力和业务拓展空，也背离了发展普惠金融的宏观导向。

相比之下，基于互联网的大数据风险控制模型不仅关注传统的信用变量，还更加关注与客户社交网络等渠道相关的信息。这为“空信用记录白组获得基本金融服务提供了可能性。同时，大数据风险控制模型更注重客户行为数据。通过对客户行为数据的分析和清晰的“画像”，不仅可以相对准确地锁定营销目标，分析判断目标客户的信用状况、贷款偿还能力和还款意愿，对贷前调查和贷款审查进行“检查”，而且可以通过动态行为跟踪分析及时发现风险迹象，将风险消灭在萌芽状态，有效降低客户违约风险。

大数据在应用上的相对劣势使得传统银行尤其是中小商业银行在客户粘性方面越来越受到Fintech公司的冲击，直接影响传统银行零售业务的生存空。近年来，统计数据显示，我国接受存款金融机构的家庭贷款比例逐年上升，家庭贷款已成为传统银行业务的主要增长点。截至2017年8月底，居民本外币贷款占比已达到31.2%。在零售业务空日益被依赖互联网的Fintech公司侵蚀的情况下，传统银行如何不焦虑？

焦虑2:大数据或者寡头垄断让传统银行担忧。

面对Fintech企业在零售业务领域的冲击，传统银行越来越意识到大数据应用的艰难。针对大数据的缺点，许多银行开始尝试访问和整合外部数据资源，并学习绘制客户的“图像”。一些银行已经开始探索互联网数据与传统数据的耦合，并开始关注客户出行、偏好、社交圈等其他动态信息。大数据释放的盈利增长潜力，甚至让很多金融机构困惑购买大数据，这无疑是传统银行尤其是中小银行提升大数据使用的捷径。

然而，在与数据对手的互动中，传统银行增加了另一种焦虑:大数据应用的前景可能面临数据寡头垄断的障碍。随着Fintech行业的快速发展，一些金融科技巨头凭借其在互联网领域的固有优势掌握了大量数据，客观上可能导致大数据寡头和数据垄断。有的机构掌握了核心信用数据资源，或者电子商务交易数据和金融数据，或者传统金融机构和互联网金融平台的金融数据。这种模式必然会破坏市场的公平竞争，使中小银行处于不利的市场地位。如果出现这种情况，传统银行的大数据发展将受到挤压。这正是目前很多银行所担心的。

前不久，央行金融研究所所长孙国峰也写了一篇文章表达了同样的担忧。他认为，大数据从互联网应用场景向金融领域的转移，往往发生在一些金融科技公司的集团内部。这一过程缺乏监督和监管，可能会侵犯用户的知情权、选择权和隐私权。保护的界限不清；以及“一些金融科技巨头掌握了大量数据，可能导致数据垄断”。

可见这个问题引起了监管部门的重视。然而，这也反映出中国在大数据和金融技术产业等新领域加强监管的紧迫性。

目前，中国对大数据监管的政策尚不明确。谁来监管大数据，如何明确大数据监管主体的职权，如何明确数据控制器使用数据的行为边界？如何防范和应对互联网巨头并购可能造成的数据垄断？这些问题仍未解决。看到Fintech的野蛮成长，挥舞着大数据的利器，侵蚀着传统银行的发展空，传统银行怎么能不焦虑？

焦虑3:大数据交易背后潜在的法律风险让传统银行紧张。

先不说传统银行从第三方购买数据是否合适，是否有赶医院的嫌疑。单从数据应用的角度来看，其潜在风险不容忽视。众所周知，大数据的价值只能通过开放和共享来实现，但开放和共享伴随着数据使用的潜在风险。

传统银行使用从第三方购买的大数据，其潜在风险不仅是数据本身的真实性和使用大数据技术过程中隐含的技术风险，还有潜在的法律风险。包括两个方面:

首先，存在可能侵犯个人隐私或泄露国家安全数据的法律风险。事实上，这种风险在于传统银行获取大数据的来源、渠道和数据处理。通过非法渠道获取数据的法律风险不言而喻。我国刑法明确规定，以其他非法手段窃取或者获取公民个人信息，情节严重的，犯非法获取公民信息罪；即使通过正规渠道获得的大数据处理不当，也容易侵犯个人隐私。

二是存在侵犯其他主体商业秘密、涉嫌商业犯罪等法律风险。通过数据交易市场中的大数据，往往难以明确界定其所有权和使用权，尤其是大数据技术处理数据后的产品权利归属不完全明确，容易陷入侵犯商业秘密等法律风险。

可见，大数据是一把双刃剑，既能赋能，也可能诱发风险。传统银行在使用大数据的过程中，不仅面临着技术和数据层面的潜在法律风险，还需要防范内部员工的道德风险。要警惕剑的偏锋，滑入违法泥潭，侵害消费者包括个人隐私在内的合法权益，造成声誉风险。2016年，公安部督办破案的“5·26侵犯公民个人信息案”，涉案公民个人银行信息多达257万条，涉案金额高达230万元，案件“内鬼”竟然是某银行分行行长。该案造成的负面社会影响和给银行带来的巨大声誉风险，已经在行业内敲响了警钟。

从某种意义上说，传统银行能够感受到大数据收集和使用的潜在风险，能够产生上述各种焦虑，应该是一件好事。只有对大数据敬畏有加，才能在大数据的蓝色海洋中稳定而深远。

面对大数据的激情，应该说传统银行感到焦虑是合理的。需要重新考虑的是，监管者如何才能不焦虑？或者说，大数据监管机构在哪里？

在大数据分析的神器下，一切变得透明。就像Frank pasquale在《黑盒社会:控制信息和金钱的数据法》中感叹的那样，我们每天都要面对这样一个问题:公司和政府部门越来越透明地记录着我们的生活，但我们不知道这些信息会传播到哪里，会被用于什么目的，如果被泄露会有什么后果。

关键是，一旦消费者的个人信息被泄露，隐私受到侵犯，他往往会因为举证困难甚至无法举证而被投诉。虽然我国现行刑法在保护公民个人信息方面设定了相关的限制和规定，但在大数据应用领域，侵权认定比较复杂和困难。在大数据交易市场中，交易数据是基于底层数据经过清理、分析、建模和可视化后的结果数据，而不是底层数据。这些结果数据与个人或公共利益的价值没有直接关系，因此不能被刑法有效规制。然而，通过收集相关数据，大数据强大的信息整合和分析能力仍然可以把我们剥离成“透明的人”。因此，保护消费者的个人信息安全已经成为大数据必须直接面对的话题。

大数据模式下，相比传统银行的焦虑，或许我们更需要关注消费者对个人隐私信息的焦虑，需要加强的是监管者对如何有效保护消费者权益的焦虑。(中信经纬APP)

【专家简介】李庚南，高级经济师，曾在中国工商银行、中国人民银行工作，现为银行监管部成员。近年来，他专注于普惠金融的研究，发表了近100篇文章。

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