写在前面的话
很少见地，这是一篇散文。（之所以少见，是因为笔者在求学的那些年写所谓的“考试作文”，写散文从未得过高分——彩笔从未排除是评判标准的问题。）
一、我有一个朋友
该青年在广州某大型政府投资性企业工作，为人靠谱（我会乱说），领导看好，目测有一个Promising的将来（我其实不懂，不过少女们弱弱地发一下花痴就好，此人已订婚）。
这样一个朋友（本应跟彩笔的二笔人生毫不搭界），偶尔会以请吃饭为诱饵，创造机会跟笔者扯一段什么是大数据之类的话题。可见他原本的工作内容、以及社交圈子跟大数据的相关程度有多稀疏；也可见他是有多绝望——找到彩笔这种边缘人。
这个朋友代表这样一类人：
1. “社会意识”开始觉醒；
2. 部分精神世界开始脱离低级趣味；
3. 有意愿跻身于“大数据”这个ongoing时代潮流中；
4. 无法摆脱“术业有专攻”的桎梏，“专业能力”不对路，至少目前做不到为“大数据”的宏伟蓝图的实现添砖加瓦。
若是在以前（对不起，彩笔也不知道至少要追溯到多久之前），“隔行如隔山”，现如今这种大范围的跨行业“乱入”应该完全不能想象吧。所以，《世界是平的》这种内容的书会成为比尔盖茨推荐的畅销书，还竟然可以“再来一本”。这种现象的出现，也便由意料之外，变为情理之中了。
这个又热又挤又平的世界，好像可以让人不费吹灰之力就可以看到其他行业的人在忙什么。这种零高度差创造出一种“好像很容易”、“我也可以做到啊”之类的幻觉。于是，越来越多的人开始觉得，自己就是那个厨子，以为“不想当裁缝的司机，不是好厨子”的励志的句子说的正是自己。
笔者本想说，每个人做好自己的本分就够了。然而转念一想，如何在这个扁平的毫无遮拦的世界里界定“本分”？有难度。同时，作为一个自由主义者，笔者坚定地维护每个人“天马行空”、“异想天开”以及做任何不切实际的梦的自由，即便倾向于以结果为导向的笔者找不到论据JUSTIFY他们的各种妄想。
因为上文的种种（也会因为下文的种种），每次SENSE到这位大叔是要FEED有关大数据的内容而请求见面时，彩笔黄就会很纠结。且不说彩笔能说出来的东西不多，彩笔也更加不知道大数据concerns him how，不知道要跟他说什么。钱可以浪费，但粮食不能浪费。这样的饭，彩笔吃不下。
二、我有一个同学
笔者求学期间的一个同学，现在是鄙人母校的在读博士。当年（2012年6月末至7月初的时候），我们是一同在武汉大学图书情报与档案管理研究生暑期学校的讲座上，听张李义老师的讲座“大数据背景下的信息处理工具与方法”。有生之年for the first time，聆听有关“大数据”的福音。自那时始，大数据便渐渐“走进了彩笔的内心深处”，扎根下来，变成了彩笔黄的一生挚爱，谁都抢不走。然而，截然相反地，这位同学却在随后的时间里，走上了一条几乎完全相反的路。用她的话说：“大数据对于我们这种没有数据处理技术，没有数据处理设备，更压根就没有数据的（一般）人来说，就是个坑（绕着走）。”
——————————————下面是一段插叙————————————————
笔者在之前的一篇文章中提到过（我就是不说是哪篇），大数据不过是在新的技术水平下，某旧物展现出来的新姿态。所谓“老树发新芽”。“老树”是经典的数理统计理论，以及在漫长的实践过程中添加和反复验证的方法体系。“新芽”便是分布式、云计算这些我本身就一知半解、说出来你以为你懂但其实你根本不可能懂的“新技术”了。
如果一定要用一句简短的话表述什么是大数据，笔者会选择：“大数据即全部的数据。”
什么是“全部的数据”呢？假设你经营一家上世纪八九十年代的“小卖部”，售卖烟酒糖茶等种类有限的货品。这时，“全部的数据”可以是每种货品的成本、单价、销售、库存等等（抱歉笔者并没有实际经营经验，这里只是列举几个作为例子，看官可结合自身丰富的经验自行脑补“等等”的部分）。然后，继续假设你经营的是一家21世纪的跨国连锁超市，对于你来说“全部的数据”仍然是：每种货品的成本、单价、销售、库存等等（注：一个字都没有改动哦）。
是的，我们惊喜地发现了，这个以数据命名的时代（“大数据时代”）并没有新数据的诞生。或许一些行业的资深业内人士仍然能够想到一些现在“能看到”并且当年“看不到”的数据类型。彩笔黄的解释是，这种数据类型或许是新的，但是这些数据类型所描述的对象是一直存在的。（有些诡辩了是不是）
这些业内人士的疑问可以很好的引出我们的下一个环节：是什么让这些新的“数据类型”诞生（成为可能）？答曰：“（新）技术。”
彩笔实在是不想讨论什么是大数据，所以以上内容虽未得尽表，但也到此为止。
————————————————插叙的内容结束———————————————
终于回到我的同学这里。虽然我们分别决定走上不同的路，但是我们对大数据的一些基本认识是一致的（上述插叙的内容啦）。她之所以决定绕路，是因为认识到大数据的门槛其实很高（在这个普遍认为“THE WORLD IS FLAT”的人世间，能意识到这里实属不易）。而她本人的兴趣、专业的技能等，不足以将她提升至与大数据共舞的高度。
写到这里，笔者决定暂且告一段落。总结一下文章进行到这里的思路：
在文章中，笔者介绍了笔者身边两类人的代表，描述了他们对于大数据的态度（趋之若鹜VS避之唯恐不及）以及这种态度的形成过程。期望是能够引发有关Big Data Concerns Everybody How的思考。这两类人即便不能完全cover现在社会上的所有人，“所有人”都可以在这两个分类中找到部分自己的归属感。接下来便可以自行思考Big Data Concerns Yourself How了。因为笔者确定有下文，也确定下文的内容与解答这个问题完全无关（突然觉得这个系列——虽然确定下来只写上下两篇——应该叫做“彩笔黄的价值观输出”）。
三、哎呀我说人类啊
本小节标题请用二手玫瑰（artist）《命运（生存）》一曲中“哎呀我说命运呐”对应的旋律来发声。
彩笔黄是个很矫情的人，表现之一是不喜欢回答一些明明是哲学范畴，却被世俗的搞不清楚状况的人问出来，然后还不得不回答。比如常见于门卫大哥小哥的“你是谁？”、“你从哪里来？”、“你要到哪里去？”，[抓狂]真的是完全不知道要如何开口。
随着社会生活内容的增多，这种奇葩问题的来源也越来越多，招架不住。比如美容店、理发店或者美甲的地方，这类服务往往要以小时计（一困就是若干小时的节奏）。服务人员通常会找话题。常见的除了“你从哪里来？”之外，笔者遭遇最多的就是“你是做什么的？”
而这个问题，真！的！很！复！杂！
简单地说，笔者是做“数据分析”的。但在笔者看来，这四个字说！了！等！于！没！说！啊！笔者很抵触这样明摆着会造成误解的答案。可是，第一次被问时不说，便会有“下次”。这些天真的人们不知道有没有想清楚便执着地强迫我给出答案（我不知道他们为什么觉得我一定要说，大约正如他们不知道我为什么会不想说）。于是彩笔只得勉强挤出那四个字“数据分析”。
然而，出人意料，彩笔给出答案之后，对方会仿佛什么都知道了似的“哦~~~~~”（“我还以为是什么呢，这个我知道啊”之类的）。这让笔者很不舒服。
彩笔黄深知自己给不出可以让人“哦~~~~~”的答案（并深刻质疑这个世界上究竟是否存在对数据分析这个职业的一致的认识）。So，作为信息源的我并没有输出“数据分析”的清晰认识，为什么接收方会认为自己“知道了”呢？彩笔很痛苦。
痛点1：我热爱数据分析这个职业，但是谈到对“数据分析”本体的认识，目前的现状还很复杂，不是百废待兴，而是群魔乱舞；彩笔不知道为什么要在一个休闲放松的时候、如何跟一个处理身体美容的孩子介绍这个话题（我知道是我考虑问题太严肃了，我就是不想敷衍）。
痛点2：在我明明没有说清楚的前提下，那些人，凭什么以为自己理解了！（彩笔觉得这很荒谬，也让彩笔很气愤）
说着这么一大段有的没的（但绝对不是可有可无的），是为了引出下面要用到的这种先进的价值观：
1. 世界上也许根本没有communication，只有每个人兀自地talking。就像笃信外星人存在的组织和个体不间断地向外太空发送信号一样，漫无目的，却满怀希望。地球上的人类个体之间是不是也是这样：我们都以为自己会被理解而不停地向外界发送有关我们自己的描述。因为视野中从不缺少“同类”，所以我们会过高的估计被理解的可能性。以为自己是在跟对面的人communicating，但其实只不过是大家互相各自你说一句，我说一句（如果有人固执地把这种行为叫做communication）。
2. 所以我们根本没资格谈论understanding，在生存或相处中，我们的选项只有一个：compromise。
如此粗略地介绍一个道听途说、但是很伟大的价值观，彩笔无非是想表达：即便你找到一个人（你认为的、或你认为业内公认的能够把大数据的前生今世说清道明的人，或者不是一个人，而是一个可以实现上述功能的虚拟对象），TA说的，你又能领悟多少（当然你永远可以觉得，你领悟了，或多或少）？
四、一个虚构的例子
究竟什么是大数据？让我们看个虚构的例子（网上转载，出处不明，如有需要，原作者可与本人联系）：
某披萨店的电话铃响了，客服人员拿起电话。
客服：***披萨店。您好，请问有什么需要我为您服务？
顾客：你好，我需要一份……
客服：先生，麻烦您告诉我您的会员卡号。
顾客：***。
客服：陈先生，您好！您是住在泉州路一号12楼1205室，您家的电话是2646****，您公司电话是4666****，您的手机是1391234****。请问您想用哪一个电话付费？
顾客：你为什么知道我所有的电话号码？
客服：陈先生，因为我们联机到CRM系统。
顾客：我想要一个海鲜披萨。
客服：陈先生，海鲜披萨不适合您。
顾客：为什么？
客服：根据您的医疗记录，您的血压和胆固醇都偏高。
顾客：那你们有什么可以推荐的？
客服：您可以试试我们的低脂健康披萨。
顾客：你怎么知道我会喜欢吃这种的？
客服：您上星期一在中央图书馆借了一本《低脂健康食谱》。
顾客：好，那我要一个家庭特大号披萨，要付多少钱？
客服：99元，这个足够您一家六口吃了。但您母亲应该少吃，她上个月刚刚做了心脏搭桥手术，还处在恢复期。
顾客：那可以刷卡吗？
客服：陈先生，对不起。请您付现款。因为您的信用卡已经刷爆了，您现在还欠银行4807元，而且还不包括房贷利息。
顾客：那我先去附近的提款机提款。
客服：陈先生，根据您的记录，您已经超过今日提款限额。
顾客：算了，你们直接把披萨送到我家吧，家里有现金。你们多久会送到？
客服：大约30分钟。如果您不想等，可以自己骑车来。
顾客：为什么？
客服：根据我们CRM全球定位系统的车辆行驶自动跟踪系统记录，您登记有一辆车号为SB-748的摩托车，而目前您正在解放路东段华联商场右侧骑着这辆摩托车。
顾客当场晕倒。
这是个极一般的网络段子而已，语言很粗糙，逻辑也有很多经不起推敲的地方。但话糙理不糙，其中涉及到一个社会人日常生活的若干方面：经济信息、健康信息、实时的位置信息，还有现代社会基础服务如图书馆，甚至包括个体之间的关系信息（或曰户籍信息？），以及基础规则（比如健康与饮食、历史经济信息与将来的经济行为的对应等）。任何一个人（一般人/普通人），都很难讲自己的信息完全脱离与上述系统之外。
所以，对于大多数人，大数据是一种全新的服务形式，而已。LET IT FLOW，放松全身心，JUST ENJOY IT，不需要想太多。
写在最后的话
以管窥豹，可见一斑。简单的说，这篇文章的意思是：如果你不知道大数据是什么，那么，说不定你压根就不需要知道大数据是什么。或者，你知道的也是不准的。而且即便找到“别人”跟你说，你也不会明白。对于其工作逻辑来讲，就这么回事儿。把它作为你的苹果手机，你不需要因为不知道它的供应链、制造商的运作而感到焦虑，你会用它打电话、发短信、接入互联网享受五彩斑斓的Web服务，就够了。
作者：Ivey Huang
via：弯曲评论
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除非特别注明，本站所有文章均不代表本站观点。报道中出现的商标属于其合法持有人。请遵守理性，宽容，换位思考的原则。你想读的，我们有数 - DT财经大数据+区块链，真的是P2P行业的福音么？|界面新闻oJMedia区块链可以说是目前科技金融界最火的术语词汇，在国内，与区块链相关的项目也被看作下一个&风口&。各支付平台与P2P公司对其都是趋之若鹜，不过以金融之家笔者看来，记账方式分布性的特点使区块链在支付记账上有着天然的优势，支付平台期待新技术的普及合情合理，但P2P公司所看重的却是区块链技术的推广会使得网络征信准确性得以提升，区块链技术真的有这么神通广大吗?
区块链(Blockchain)是比特币的一个重要概念，本质上是一个去中心化的数据库，同时作为比特币的底层技术。区块链是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一次比特币网络交易的信息，用于验证其信息的有效性(防伪)和生成下一个区块。
可以发现，其实区块链的核心就在于去中心化，也就是分布式，我们以往在美国大片里看到的黑客黑入某个账户抹掉或者修改账户信息的桥段在区块链普及之后将不会再出现。因为所有交易信息不是集中于总部的数据库，而是分散于网络化的数据块里。这大大提升了交易账户的安全性。
对于急需准确个人网络征信的P2P公司来说，目前他们遇到的瓶颈主要有两个：
首先，能获得信息的质量不准确，杂乱无章，多数P2P公司要求用户提供身份证信息、通讯录、网购信息、信用卡消费记录等，先不说用户提供信息的准确性几何，即便真实性能得以保证，通过这些其实很难得出一个可以量化的信用指数，更是沦落为防止借款人逾期不还的威胁工具。并且要求过多的资料对P2P公司可以说是个恶性循环，优质客户对于这种暴露隐私评定信用的方式往往嗤之以鼻，能提供真实信息的基本都是还款能力一般的借款人，在高额利率的压力下，难免出现很多违约。P2P企业为了保障自己利益，唯有要求更多信息和更高的利率，换来的则是还款能力更差的用户以及更多的烂账。
再一个，P2P公司都不愿意共享自己的客户信息，却往往需要第三方信息，零和博弈下信息的闭塞性给信用体系的生成带来更多障碍。
因此，区块链技术带给P2P企业这样一个期待：区块链技术与大数据的结合会生成一套包括用户消费习惯、信贷记录、社交网络的征信体系，这个征信体系相比现在各公司自己所谓&数据库&评判的信用值无疑有了更高的的准确性。
不过，未来可能也并不如P2P行业想的这么美好。技术会推动变革，但决定变革与否的关键还是人。区块链技术降低了获取信息的成本，但相信任何一个个人都不愿意将自己的信用信息在网上随意公开，因此随着区块链技术的普及，必有一套关于安全体系的创新。最终需要达到的一个目标即&无关的数据相互看不到&以及&相关的数据精确看到&。可以预见，这一相关安全标准的出台必会经历一个漫长的过程。
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大数据：财会行业的福音还是祸源？
17:16 来源：中国商业点讯网&& |
上海 (中国商业电讯)－－ACCA（特许公认会计师公会）与IMA&（美国管理会计师协会）近日联合发布的一份新报告指出，&大数据将如何（而不是在何种程度上）影响商业世界？&是会计师和财会专业人士最应该问自己的一个问题。
这篇名为《大数据：机遇和风险》（Big data: its power and perils）的报告阐述了各种规模的企业、政府以及监管机构利用这种非结构化信息财富的可能性，但也指出了大数据所带来的法律和道德上的潜在风险。
在ACCA和IMA最近开展的一次调查中，有76%的亚太地区受访者和62%的全球范围内受访者认为大数据对企业未来极其重要，具备赋予有远见卓识的企业超越竞争对手优势的潜能。企业和政府可以收集到的数据量和数据种类正在快速增长，提供了一个潜在的信息宝库。组织、理解和分析大数据的能力成为企业进行重大投资的核心任务。
ACCA中国事务总监梁淑屏表示：&问题不在于大数据的重要性何时凸显，事实上其重要性已经不容忽视。能够分析和应用这类信息，才是潜力之所在。大数据是财会行业近几年面临的最大机遇。财务部门运用其分析技能，能够为高级管理层提供更多变量的实时动态，这将使他们跃居企业战略核心位置。&
&财务职能部门不应该仅限于提供年终报告，这个问题我们已经讨论了多年，而大数据让我们的想法变为现实。此外，财务职能部门的道德管理工作也会变得至关重要。结合其分析技能和职业道德，财务职能部门最终将成为企业战略和成功的基石。&
大数据不仅在私营部门显示出不可估量的价值，它还能使审计人员和监管机构更容易发现大规模的欺诈情况。监管部门已经开始在其调查中使用大数据了。
&大数据为企业带来巨大机遇，但我们必须记住，政府和个人需要高度重视隐私问题。&IMA负责研究部门的副总裁Raef Lawson博士（美国注册管理会计师，）指出，&我们已经注意到有这样的高调抗议活动，反对组织持有数据，甚至某些时候出售数据。对于财会专业人士来说，引导他们的企业小心避开道德和法律的雷区至关重要。&
&大数据的使用要求我们必须摒弃孤立工作的理念，更多地进行跨部门合作。数据以及更为重要的数据分析结果必须进行分享，从而促使公司制定明智的、有依据的决策，掌控未来风险。&Lawson博士继续指出。
Trax Technology Solutions公司首席财务官Nina Tan表示：&数据资产的估值仍然处于摸索阶段，财会行业之前已经研究出了一些估值或审计方法，这是很好的基础指南，但是我们需要开拓思维，跟上科技的发展步伐，并思考作为企业战略合作伙伴的我们应该如何改变和调整，为企业增加价值。为了实现这一目标，我们必须保持对知识、经验和实践的渴求，虚心、愿意接受新的思想，与时俱进，在壮大企业的过程中发挥一定的作用。&
&首席财务官应该参与到制定大数据产品的定价策略过程中去。&
报告称，会计师既不是软件工程师也不是数据科学家，但未来他们可能会兼具这两种角色。未来在决定用于&数据虚拟化&和公司信息指示板的财务内容，以及非财务数据应该如何与财务数据进行组合方面，会计师将发挥作用。
ACCA未来研究主管Fay Chua表示：&大数据会让许多财会专业人士都意识到变革的重要性。未来，传统的首席财务官、首席技术官和首席信息官角色界线将变得模糊，职位将变得更具战略性和前瞻性。他们接受这场变革的速度将对企业能否充分利用大数据所提供的潜力产生巨大影响。&
撰写这篇研究报告时，ACCA和IMA仔细研究了有关大数据的现有信息，与一流的财会专业人士举行圆桌讨论，并采访了多位大数据专家。
了解&大数据&和其他ACCA和IMA报告，请访问ACCA和IMA联合网站，这是一个面向财务领导者和财会界有志之士的资源库。
【】 责任编辑：Sarah
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电话：010-0大数据风控靠谱吗？--百度百家
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“在中国传统中医里，有‘望、闻、问、切’四诊法理论与实践，这也是中医的纲领，通过‘四诊法’，判断分析病情，治病救人。
大数据风控市场，目前逐步呈现一片“红海”趋势，互联网巨头想做，传统征信公司想做，传统第三方信贷风控服务商想做，金融信贷机构自己也想做。一时间，各种大数据风控概念、产品、工具纷纷上市。
大数据风控到底靠不靠谱？&
国际著名金融风控专家、国内大数据风控体系建设倡导者Chris认为，“大数据风控，是互联网金融乃至传统金融风控的必然趋势，它的发展将会给金融领域带来巨大福音。同时，大数据风控一定是一项体系性工程，需要结合大数据技术与风控运维管理来层层把关。”
在Chris看来，要真正做好大数据风控，特别是互金风控，需要从风控流程、风控人员管理、风控效率、风控质量、风控成本等多维度考量。有效的、高效的大数据风控体系建设，突破大数据技术障碍是基础，更重要的是要对金融风控领域以及互金行业有足够深刻的理解和研究，对风控管理和运维有深刻认识。在他看来，大数据风控需要数据的多维性，更需要风控运营管理的多维性，他主张建设贯穿信贷生命周期的大数据风控体系，用流程化的体系和大数据技术手段，从技术与风控运维角度对信贷风控进行一体双面的层层把关。
结合多年金融风控研究和风控数据挖掘和实施项目实践经验，以及近三年多的信贷大数据风控体系建设体会，Chris对大数据风控体系建设有一个比较通俗形象的比喻，他说：“在中国传统中医里，有‘望、闻、问、切’四诊法理论与实践，这也是中医的纲领，通过‘四诊法’，判断分析病情，治病救人。信贷大数据风控体系建设，也需要‘四诊法’，只不过从风控流程来说，顺序稍有变化，我将其称之为‘望、问、切、闻’四诊法，运用好这个方法，就可以从贷前、贷中、贷后对借款人进行全流程、多维度、更精准的风险评估、决策及监控。”
风控第一诊法：望
中医《难经》讲：“望其五色，以知其病。”通过查看病人神色形态舌象，对病人的病情做出估计。
风控第一诊法——“望”，非常适用于通过大数据方法做贷款申请人信息调查的风控业务。我们知道，金融风控，特别是互金风控，申请人信息调查审核最为费时、费力，也最难管控。通过大数据技术手段和风控模型规则设置，精准挖掘申请人多维度信息，包括姓名、性别、年龄、电话、身份证件、邮件地址、家庭住址、亲属关系等人口属性信息，职业、收入、学历、财产、信贷记录、负债、支出等信用信息，消费方式、兴趣爱好、社交偏好等相关维度信息(结构化和非结构化)。不同维度的信息通过过滤、清洗、汇总，形成一张用户画像。通过观察用户的数据画像，判断其“神、色、形、态、舌象”，全面展示申请人个人信息，辅助审核决策。
风控第二诊法：问
《难经》有言：“问而知之者，问其所欲五味，以知其病所起所在也。”通过询问，了解病人个人情况、过往病史，善抓重点、诱发引导，详查细辨病情，尤其与情志病人的交谈，要善于识别“诈病”者的假诉。
风控第二诊法——“问”，通过此方式，很适合于做信贷智能欺诈识别业务。随着互金的发展，信贷业务呈现额度小、分散性、规模化等特点，有准备、有预谋的信贷欺诈行为频频发生，伪造个人申请信息、冒用他人身份信息、“征信黑名单”不可查以及不良中介诱骗他人间接实施信贷欺诈等难题严重影响互金的发展，传统风控很难解决，大数据风控当仁不让。
反诈骗的核心是人，信贷机构利用某种大数据平台，將申请对象相关的所有数据来源打通, 然后平台自动转换成交互问答的型式对申请对象进行测试，平台根据申请对象回答反馈，动态连续生成一般性、前置性、推导性等多样化题型，并通过大数据平台同步提取、清洗全维度动态数据，再结合专业的评分模型，对评估对象测试行为表征及答案进行同步校验、分析，智能判断、推理、分析、识别信息真伪，甄别评估（申请）对象是否有欺诈行为。借助大数据风控题库系统平台在线交互询问，使传统的申请表“动”了起来，让信贷欺诈无所遁形。
风控第三诊法：切
《难经》有云：“切脉而知之者，诊其寸口，视其虚实，以知其病，病在何脏腑也。”通过切脉（把脉），由外向内、由表及里，诊断病因，判断病情，分析出五脏病变的内在道理。
风控第三诊法——“切”，利用大数据做贷款人信用评分将会非常有效。在中国，信用评级体系并不完善，征信机构以及银行等传统金融机构也只拥有部分有过银行借贷关系人员的有限数据，而对于中国绝大多数没有信贷“痕迹”的自由职业者、新生代、无信贷经历者而言，风控问题已然无法根据一个人的借贷历史和还款表现，通过逻辑回归的方式来判断其信用情况了。
利用大数据，在贷中阶段，建立有效的信用模型和评分规则，利用灵活开放的数据导入技术、多维度的信用强弱关系评分项，以及专业的信贷评级模型，将信贷行为由贷前的信息审核或“人面画像”上升到对贷款申请人还款能力、还款意愿等更深入、更全面的“解剖、分析”，为信贷授信决策和管理提供全新的工具。风控第三诊法，将真正实现对评估对象由外向内、由表及里、由浅入深的精确、细致、深入、全面的分析、审核与评估。
风控第四诊法：闻
《难经》记载：“闻而知之者，闻其五音，以别其病。”主要通过觉察患者语言气息的高低、强弱、清浊、缓急……等变化，以分辨病情。
风控第四诊法——“闻”，利用大数据做贷后监控，既实用、又可靠。在信贷过程中，前中期的风控到位，并不意味着信贷交易的万无一失，在贷后阶段，常常会发生贷款人环境变故、还款能力改变、还款意愿动摇等情况，利用大数据技术，对贷款人进行多维度动态事件及市场信息跟踪与监控，能快速觉察、发现贷后贷款人的变化情况，及时进行贷后预警，有效防范贷款人跑路，信贷机构坏账、死账等情况发生。
“中医‘四诊法’是我国古代劳动人民跟自然界、疾病作斗争中长期摸索总结出来的重要中医理论和中医诊断方法，‘望、闻、问、切’辩证存在，相互印证，他们互为一体，共同组成了中医诊断的经典方法。与中医的‘四诊法’相似，大数据风控的‘望、闻、问、切’也是我们多年从事信贷风控及大数据技术实践的经验总结，‘望、闻、问、切’每一种方法都是大数据应用的深刻体现，然而，只有他们结合在一起，四环相连、层层把关，形成风控体系，才能真正将风控运营管理与大数据技术创造性的结合起来，才能真正形成信贷风控的铜墙铁壁。”Chris强调说。
据了解，Chris先生现任职于深圳大蜂数据科技有限公司，专业负责大数据风控业务的运营与大数据风控体系建设。近些年，他所带领的大蜂团队，历经了香港汇丰银行、中国银行、招商银行、中信银行、广东发展银行、中国平安、捷信、证大速贷、鹏元征信、渣打银行、大新银行、永亨银行、新加坡发展银行、泰国大城银行等多个金融风控重大项目及数据挖掘实施检验，并通过多年金融风控体系潜心研究和三年多大数据风控平台研发与建设，在国际风控领域，有相当大的影响力。从大数据风控的“四诊法”理论出发，Chris带领大蜂数据团队潜心投入到相关落地产品（系统平台）的研发当中。相对于看似复杂的“四诊法”理论而言，他们开发的相应系统却是典型的互联网产品，各系统功能强大、操作简单（每个系统3个步骤基本完成操作）、成本较低、适用性广。
对应风控第一诊法“望诊”理论，大蜂数据研发上市了“业务申请信息调查系统”。该系统以大数据技术为核心，通过对接海量大数据信息源，能够自动抓取、清洗、匹配、分析和校验查询对象信息。用户可登陆系统或接入系统开放的数据端口，灵活输入或批量导入查询对象不同维度信息（如查询对象的姓名、地址、联系方式、身份证号等），系统自动调取大数据源，进行大数据分析，快速形成信息调查报告。该系统在信贷领域的应用，将有效实现信贷风险预警、辅助风险评估等风控效果。
对应风控第二诊法“问诊”理论，大蜂数据研发上市了“业务审批欺诈识别系统”。系统立足大数据技术，以心理学、行为学、统计学等相关学科方法论为基础，通过对评估对象进行交互式问答测试，智能生成测试报告，辅助信贷机构动态、精准、高效开展反欺诈及身份识别工作。
对应风控第三诊法“切诊”理论和第四诊法“闻诊”理论，大蜂数据研发了用于贷中决策的“大数据评分系统”、用于贷后的“大数据监控系统”，目前这两款产品正在公测当中，2016年上旬也将陆续上线。
届时，大蜂数据团队将全面上线贯穿信贷生命周期的大数据风控解决方案，从贷前审查审核、贷中决策，到贷后监控，为信贷机构提供信贷全周期风控咨询和辅助决策服务。据悉，大蜂数据还计划在近期将这些系统集成到一个统一的平台“蜂控在线”上。通过该平台，所有的小额贷款公司、P2P平台、银行个贷部门、个人信用卡中心、贷款中介等机构的普通业务人员，都可以轻松搞定以前需要多个流程部门、很多专业人员才能完成的风控业务。
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作者：bee7
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