金融機構數(shù)據(jù)戰(zhàn)略丨保障使用合規(guī)性，數(shù)據(jù)隱私是關鍵

2019年9月份開始，一部分大數(shù)據(jù)公司在用戶不知道的情況下通過網(wǎng)絡爬蟲爬取個人隱私數(shù)據(jù)，監(jiān)管機構針對大數(shù)據(jù)風控行業(yè)進行了一場聲勢浩大的合規(guī)檢查，數(shù)家大數(shù)據(jù)公司被協(xié)助調(diào)查甚至直接被查封。這場風暴，讓整個大數(shù)據(jù)行業(yè)如履薄冰，很多人近日談爬蟲色變。

據(jù)了解，互聯(lián)網(wǎng)上 超過50%以上的流量都是爬蟲創(chuàng)造的，爬蟲本身只是互聯(lián)網(wǎng)中常見的一種工具，例如我們用的搜索引擎，還有很多熱門數(shù)據(jù)都是通過高性能的爬蟲，才能有效地為用戶提供更好的服務，技術是中立的，其實并不存在非法的性質。

另一方面，國家十三五規(guī)劃綱要在2016年出臺時，就提出將在 2020 年把大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)做到一萬億產(chǎn)值。雖然國內(nèi)的大數(shù)據(jù)行業(yè)還處于初級階段，但每家金融機構潛在的大數(shù)據(jù)資源非常豐富，只是很多數(shù)據(jù)在企業(yè)內(nèi)部是分散的、凌亂的、沒有體系化的數(shù)據(jù)，屬于破解等待發(fā)掘的“金礦”。

那么，在這種背景下，如何有效利用合規(guī)數(shù)據(jù)，避免違規(guī)陷阱呢？如何在監(jiān)管機構允許的數(shù)據(jù)隱私保護條例下，將外部的合規(guī)數(shù)據(jù)與企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)內(nèi)外結合，形成高價值的“大數(shù)據(jù)資產(chǎn)”呢？如何基于數(shù)據(jù)打造自己的獨特核心競爭力呢？這就涉及一個金融機構的數(shù)據(jù)戰(zhàn)略問題：如何有效利用合規(guī)數(shù)據(jù)，避免違規(guī)陷阱？這就需要我們對爬蟲和數(shù)據(jù)，有個系統(tǒng)的了解與準確的認識。

一、網(wǎng)絡爬蟲是什么？有哪些價值？

網(wǎng)絡爬蟲又稱網(wǎng)絡機器人、網(wǎng)絡蜘蛛，是互聯(lián)網(wǎng)時代一項運用非常普遍的網(wǎng)絡信息搜索技術。爬蟲的本質是一種能自動獲取網(wǎng)頁信息并按照指定規(guī)則提取相應內(nèi)容的程序。一個最簡單的例子，我們經(jīng)?？吹慕袢疹^條、微博等，其新聞資訊大都來源于對合作媒體及相關網(wǎng)頁采取的爬蟲。通過網(wǎng)絡爬蟲，可以將互聯(lián)網(wǎng)各個角落收集來的信息，匯總后再進行分類、排序，梳理出熱點新聞，實現(xiàn)及時、動態(tài)更新推送。

在金融行業(yè)，以網(wǎng)絡爬蟲為基礎獲取合規(guī)數(shù)據(jù)，進而基于人工智能機器學習、NLP、知識圖譜等技術，可以發(fā)揮高價值的應用場景主要包括：

1、精準營銷領域：通過采集用戶消費行為數(shù)據(jù)，分析和用戶消費偏好，形成千人千面的“用戶畫像”，進而有針對性的推送商品、促銷、廣告等行為，提升營銷效果。

2、風險控制領域：基于大數(shù)據(jù)、云計算、機器學習、知識圖譜等技術，把網(wǎng)絡采集到的工商、司法等合規(guī)數(shù)據(jù)與自有數(shù)據(jù)結合，挖掘數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價值，對企業(yè)及用戶的貸前、貸中、貸后等全領域進行更加準確的評估，最大程度的避免風險、減少損失；

3、輿情監(jiān)測領域：通過爬取網(wǎng)頁、論壇、微博、微信等開放的網(wǎng)絡信息，自動分析出正面積極的或者色情、暴力、負面信息等，提前做風險預警。

二、什么是合規(guī)的數(shù)據(jù)？

一方面，網(wǎng)絡爬蟲技術，極大促進了數(shù)據(jù)資源的流通和變現(xiàn)；另一方面，隨著金融、電商等各類場景的數(shù)據(jù)爬取案件頻發(fā)，如何將這一“灰色地帶”提上數(shù)據(jù)治理議程已成為非常緊迫的現(xiàn)實問題。

1、哪些是正確的爬法？

2019年10月30日，上海交通大學數(shù)據(jù)法律研究中心執(zhí)行主任、數(shù)據(jù)法盟創(chuàng)始人何淵在2019數(shù)字信用與風控年會暨零壹財經(jīng)新金融秋季峰會上表示，官方的態(tài)度實際上是很明確的，數(shù)據(jù)并不是不能爬，“說得很清楚，收集的時候不能采取妨礙網(wǎng)站的正常運行，甚至有一個尺度，流量不能超過別人網(wǎng)站的1/3”。這個觀點，可以作為一個參考。

2、哪些是違規(guī)的爬法？

通過侵入他人計算機信息安全系統(tǒng)去爬個人信息、國家秘密、商業(yè)秘密以及爬取數(shù)據(jù)導致影響市場競爭秩序的，就構成了違法。

在不能爬什么方面，可以總結為“三全一穩(wěn)定，兩秘密一隱私”。所謂“三全”是指國家安全、公共安全、經(jīng)濟安全；“一穩(wěn)定”指社會穩(wěn)定；“兩秘密一隱私”是指國家秘密、商業(yè)秘密和個人隱私。

2019年12月，上海數(shù)據(jù)治理與安全產(chǎn)業(yè)發(fā)展專委會秘書處與賽博研究院聯(lián)合發(fā)布了《數(shù)據(jù)爬取治理》研究報告，報告里提出，合規(guī)的爬蟲，主要依賴于行為人在數(shù)據(jù)爬取的“訪問進入-數(shù)據(jù)獲取-使用數(shù)據(jù)”三個階段下是否合規(guī)來進行綜合的考量。

其實，在法律方面， 無論是我國的《著作權法》、《反不正當競爭法》、《反壟斷法》、《民法》、《刑法》、《網(wǎng)絡安全法》等，還是歐盟的 GDPR 合規(guī)落地方案，都對數(shù)據(jù)利用是否合規(guī)，制定了相應的條款。

總體而言，如果企業(yè)為了謀取自身利益，在未經(jīng)當事人同意的情況下，通過爬蟲軟件爬取了公民的個人信息或者其他禁止類信息數(shù)據(jù)，就是不合法的，會受到相關的法律制裁。

三、如何利用合規(guī)數(shù)據(jù)，發(fā)揮數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價值

目前，數(shù)據(jù)爬取在治理中面臨著不少的挑戰(zhàn)，包括：安全與發(fā)展難以平衡，數(shù)據(jù)基本權屬仍無定論，數(shù)據(jù)法制體系尚不完善，行業(yè)性共識規(guī)范缺乏，數(shù)據(jù)壁壘嚴重，數(shù)據(jù)散亂而高質量數(shù)據(jù)較少等困境與難點。但另一方面，國家對人工智能和大數(shù)據(jù)行業(yè)，又鼓勵創(chuàng)新，并給予了極大的支持。

在這種背景下，很多金融機構對如何發(fā)掘“數(shù)據(jù)資產(chǎn)”，產(chǎn)生了一定的困惑。

那么，金融機構如何合法的利用各種大數(shù)據(jù)信息，形成有價值的“數(shù)據(jù)資產(chǎn)”呢？在面臨數(shù)據(jù)的采集和使用的壁壘變得越來越高的情況，結合一些領先的金融機構的做法，在東方林語的觀點看來有兩個思路可以借鑒：

首先，可以從三種維度獲取合規(guī)數(shù)據(jù)，包括第一種，基于互聯(lián)網(wǎng)的公開合規(guī)數(shù)據(jù)的挖掘；第二種，合法的第三方數(shù)據(jù)源的獲??；第三種，企業(yè)內(nèi)部分散的數(shù)據(jù)的統(tǒng)一整合。如果把這三種數(shù)據(jù)的價值能夠統(tǒng)一梳理整合呈現(xiàn)，將會形成自己企業(yè)真正的“有價值數(shù)據(jù)資產(chǎn)”，進而形成基于數(shù)據(jù)的“核心競爭力”。

其次，打造企業(yè)內(nèi)部的“數(shù)據(jù)中臺”，將過往、現(xiàn)有、未來產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，以及內(nèi)部、外部的數(shù)據(jù)全部打通，繼而再通過通過機器學習、NLP、知識圖譜等領先型人工智能技術，將整合后的數(shù)據(jù)轉化為業(yè)務上可以理解的“數(shù)據(jù)資產(chǎn)”，例如：精準用戶畫像、精準營銷、風險控制、股權穿透、集團派系分析、反洗錢等場景。

總而言之， 通過構建內(nèi)外部數(shù)據(jù)一體的數(shù)據(jù)中臺架構，真正實現(xiàn)大數(shù)據(jù)的融合，再通過“數(shù)據(jù)升級”從而真正實現(xiàn)實體產(chǎn)業(yè)轉型升級，進而建立“與數(shù)據(jù)對話”的分析流程，對內(nèi)實現(xiàn)數(shù)據(jù)的智能服務，對外打造個性化產(chǎn)品和服務，才能真正實現(xiàn)金融機構的數(shù)字化轉型和跨越式發(fā)展！

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