杨望：区块链或成大数据风控助推器

金融业的核心在于风险控制（以下简称风控）。随着金融业的快速发展，其风险问题也愈发严峻。用个人经验预判风险的传统风控模式，已经不能完全满足新时代的风险管理需求。伴随着大数据技术的日益普及和风险管理中对数据资产的重视，大数据风控应运而生。然而，大数据风控真的有效吗？

大数据风控美中不足

众所周知，大数据风控是指利用大数据技术对交易过程中的海量数据进行量化分析，进而更好地进行风险识别和风险管理。大数据风控的核心原则是小额和分散，即预防资金相关者过度集中。小额的设计原则主要是针对海量数据构成的统计样本，尽量避免出现统计学中的“小样本偏差”。分散的设计原则主要是通过分析借款主体的人口属性、商业属性、行为属性和社交属性等数据来建立大数据风控模型。

基于大数据的风险控制，突破了传统风险控制模式的局限，在利用更充分的数据的同时降低了人为偏差，是金融机构创新传统金融风控模式的变革利器。应用大数据技术不仅可以提高风险控制的效率，还能节约风控过程中的管理成本。然而，大数据风控并不完美，首先，大数据风控技术无法解决数据孤岛问题，即数据的开放和共享问题。目前，政府、银行、券商、互联网企业和第三方征信公司掌握的信息难以在短时间内互联互通，从而形成一个个信息孤岛。当交易在不同金融机构之间进行时，数据孤岛导致了信息的不对称、不透明，带来了大量的多头债务风险和欺诈风险。金融信贷行业若想利用大数据风控技术提升风控水平，就必须打破数据孤岛，解决信息不对称和信息获取不及时的问题。

其次，数据低质的问题也从一定程度上影响了大数据风控的质量，特别是来源于互联网的半结构化和非结构化数据，其真实性和利用价值很低。举例来说，在美国，Lending club和Facebook曾经合作获取并利用社交数据；在中国，宜信也曾大费周章地采集借款人的社交数据，以期实现对借款人信用的全面评定。但是两者得出的结论如出一辙，由于社交网络中的数据主观随意性很强，这些在网上提取的社交数据根本不具有利用价值或者利用价值十分低，错误率高达50%。电商平台上的交易数据也由于一些刷单现象而失真。这些信息的收集与利用就如同垃圾的运进运出，几乎没有任何意义。基于这些低质数据的风控效果也会大打折扣。

最后，大数据风控过程中存在数据泄漏问题。近年来，数据泄漏风险事件屡见报端。2015年2月12日，汇丰银行大量秘密银行账户文件被曝光，显示其瑞士分支帮助富有客户逃税，隐瞒数百万美元资产，提取难以追踪的现金，并向客户提供如何在本国避税的建议等。这些文件覆盖的时间为2005年至2007年，涉及约3万个账户，这些账户总计持有约1200亿美元资产，堪称史上最大规模银行泄密。Verizon发布的全球调研报告《Data Breach Investigations Report 2015》显示，2015年网络安全事件共有79790起，确认的数据泄露事件超过2千个(2122个)。这些都降低了大数据风控的有效性和应用价值。

区块链能否解救大数据风控？

2008年11月，一位名叫中本聪（Satoshi Nakamoto）的加密爱好者首次提出了区块链概念。区块链本质是一个去中心化的分布式数据库，这种去中心化、开放自治、匿名不可篡改的数据结构特性使其一出现就迅速取得大量关注。区块链的出现，也在一定程度上解决了大数据风控有效性不足的问题。

区块链诞生于比特币体系中，比特币是一种数字货币，而区块链是记录这种货币发行与交易的“账本”。为了不涉及被信任的第三方，这个“账本”需要保证交易双方能够相互信任，且保证全部交易信息公开透明，自动传达给交易双方。因此，这个“账本”必须是共享、自治和不可随意更改的。用专业的说法就是，要有去中心化、开放自治和匿名不可篡改的特性。区块链的四大核心技术实现了这些特性：（1）分布式记账、分布式传播、分布式存储，保证了系统内的数据存储、交易验证、信息传输全部都是去中心化的；（2）通过时间戳（区块（完整历史）+链（完全验证）=时间戳）来记账，形成了一个不可篡改、不可伪造的数据库；（3）所有权的信任是“算法式信任”，非对称加密算法保障交易数据的可信；（4）实现了可编程的智能合约，使系统可能去处理一些无法预见到的交易模式。

区块链去中心化、开放自治、匿名不可篡改的特性使其应用场景迅速扩张，从最初的数字货币，到证券交易结算、会计审计等涉及合约审核的金融领域，再到政府、医疗等公共领域，区块链技术解决了现实世界中存在的诸多技术壁垒。具体来说，京东白条近两年构建了称之为“四大发明”的大数据模型体系：司南-风险管理模型系统、火药-量化运营模型体系、活字-用户画像模型体系、造纸-大数据征信模型体系。毋庸置疑，与传统风控体系比较，依托于大数据技术的“四大发明”的风控体系能够更加精准识别及遏制套现行为，目前为止已经为1亿用户完成了信用评估。然而，大数据风控体系仍然无法解决其数据源上存在的问题。无独有偶，将区块链技术应用于大数据风控体系，可以有效解决大数据风控数据孤岛、数据低质和数据泄露等数据源问题。

影响大数据风控有效性的关键因素，是数据库的维护成本和信息传递效率。而单从数据的角度来看，区块链是一个由所有参与者共同记录（而不是中心化机构单独记录）信息、由所有参与记录的节点共同存储（而不是存储在中心化机构中）并且不可随意篡改的数据库。在这个区块链数据库中，每个用户节点都拥有整个数据库的完整拷贝，并且当某个用户节点要对数据库写入数据时，它需要向区块链网络广播这些数据，以便其余用户节点对这些数据进行验证审核操作。只有全网共同验证和认可后，数据才能写入区块链，并且一旦数据写入区块链后，就不能随意修改或删除。这样一个用区块链技术构建的数据库，对于大数据风控有效性的提高有重要意义。

首先，区块链去中心化、开放自治的特征可有效解决大数据风控的数据孤岛问题，使得信息公开透明地传递给所有金融市场参与者。设想以下情况：一位客户同时向A银行和B银行各申请一百万的房屋抵押贷款，但其房屋价值只有一百万。如果两家银行加入了同一区块链，就能即时辨别出客户的交易行为和风险，避免放贷总额超过抵押值。除了交易主体外，监管部门也可以作为一个用户节点加入区块链，实时监控其他用户节点的交易信息，防范风险事件的发生，无需再等到事后申报。利用区块链中全部数据链条进行预测和分析，监管部门可以及时发现和预防可能存在的系统性风险，从而更好地维护金融市场秩序和提高金融市场效率。可见，区块链去中心化的特征，可以消除大数据风控中的信息孤岛，通过信息共享完善风险控制。

（编辑：衡阳站长网）

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