近幾年，處于互聯網和科技風口上的許多事物都飛起來了。似乎一夜之間，云計算火了，人工智能火了，虛擬現實火了，O2O，P2P，以及支撐這些新鮮事物發展的大數據一并火了起來。不過，我們知道，大數據其實并非近幾年剛剛萌生的新鮮事物，實際上，早在上個世紀80年代初期，世界著名未來學家阿爾文· 托夫勒就在《第三次浪潮》一書中預言，大數據極有可能是繼農業革命和工業革命后的“第三次浪潮”。
到了90年代，隨著美國信息高速公路計劃的推行，IT技術的對人類生活的發展越來越重要，大數據信息的價值逐漸在人類活動尤其是金融活動中顯現出來。2009年前后，大數據一度成為互聯網信息技術的熱詞。直到2013年，蓬勃發展的互聯網金融使得大數據頻頻被應用在風控領域，大數據也才真正意義上的“火”了起來。
毋庸置疑，大數據對人類思維和人類活動具有不可比擬的重大價值，但人們在大數據的挖掘和使用方面似乎還有所欠缺。著名數據分析師車品覺在剛剛過去的錢牛牛B+輪戰略融資合作發布會上提到：對于一家真正意義上的大數據公司來說，它不僅要相信數據未來將會成為社會的核心資產，并且還要確保所獲取的數據在線下也能夠使用，另外還要懂得如何使用大數據去平衡人們之間的利益。
眾所周知，作為繼互聯網金融之后又一大熱的金融形態，FinTech（金融科技）在發展過程中沒少對大數據進行鉆研和探索，各家平臺意欲將大數據價值充分挖掘以能為己所用。不過，在金融科技領域，我們比較了解的就是大數據在風控方面的普及和應用，即近幾年如火如荼的大數據風控技術。
放眼國內金融科技行業，無論是螞蟻金服、京東金融以及宜信等大型公司，還是點融網、錢牛牛一類創業型前沿平臺，都在運用大數據風控技術來控制貸款規模擴張中的風險。
提到螞蟻金服，不得不說著名的芝麻信用，芝麻信用是基于大數據和云計算技術在機器學習的基礎之上給個人提供征信技術的一種方式，通過分析大量的網絡交易及行為數據，從而對用戶進行信用評估并建立畫像，幫助互聯網金融企業判別借款用戶的還款能力和還款意愿，繼而進行授信與分期服務。
京東金融最為知名的大數據風控應用則是白條的授信。在消費領域和支付方面京東金融搭建了一個基于機器學習的實時防欺詐系統，為幾億用戶建立起風險畫像，進行個人信用評估，并依據評估結果給予白條和金融授信，很大程度上提高了風控效率。
同樣，剛剛獲得京東金融B+輪戰略融資的錢牛牛，在大數據風控技術方面也有極大建樹。通過對接京東、騰訊、阿里等平臺的海量電商和社交行為數據，并基于這些數據用數學化建模的方式搭建了一套大數據智能云風控“元方”系統，元方風控一方面可對網絡詐騙進行識別處理，杜絕欺詐行為，另一方面則為用戶建立畫像進行信用評估。
在國外，大數據在金融科技領域的應用也主要集中在風控和征信方面。我們所熟知的FICO評分卡邏輯就運用了大數據技術，它通過將借款人的信用歷史數據與當前數據庫中儲存的借款人信用行為數據進行比對，檢查借款人的發展趨勢是否與經常違約、隨意透支、甚至破產等各種財務困境的借款人的發展趨勢相似，從而規避欺詐損失、信貸風險等問題。
另一個則是ZestFinance金融數據分析服務公司，該公司使用機器學習方式和大數據技術為放款者提供承保服務，旨在為一些信用不良或不足以獲得銀行貸款資格的個人提供服務。主要原理是通過分析模型對信貸申請人的上萬條原始數據進行篩選、分析，幾秒鐘即可得出超過十萬個行為指標，并運用這些指標指導放貸。
以上皆為大數據在金融科技領域風控技術方面的運用。普遍來講，大數據風控為傳統人力風控技術帶來了革新，很大程度上提高了風控效率，降低了風控成本，補充了傳統風控的不足。不過，大數據的巨大價值遠遠不止風控技術方面的運用，除風險管理外，就金融科技領域而言，大數據能做的還有更多。
比如，大數據能夠對公司的運營管理進行優化和升級。一方面，在市場廣告投放渠道上，可通過對各種市場推廣渠道的分析研究，明確各個渠道推廣質量問題，從而篩選或增刪渠道，優化提升推廣服務質量。另一方面，在對渠道進行分析的同時也可以監測輿情狀況，針對正面反饋和負面信息進行及時有效地處理，降低品牌形象受損可能，這對于當前尚處在發展階段的金融科技公司來說尤為重要。
另外，大數據在金融科技公司品牌營銷方面的價值也不容小覷。平臺可通過對營銷引流的注冊用戶行為數據進行分析和畫像，了解受眾的喜好和關注點，進而針對用戶口味優化營銷方式，提供個性化和精準化金融服務，一定程度上也能避免營銷資源的浪費，達到效率的提升和營銷成本的優化。
最后，大數據在提升金融科技產品質量方面也有一定的作用。企業可通過機器學習技術分析金融消費者對某一款金融產品的使用體驗，然后將消費者的需求與產品設計相結合，開發出更符合人類需求的金融產品，促進整個金融體系構建的完善和壯大。
可以說，大數據資源無論對于金融科技領域還是其他行業來說都是一筆巨大的財富。不過，筆者認為，企業在使用大數據時也不能過于迷信大數據的價值和效用，應當辯證地看待大數據的價值和不足。
譬如，數據真實性問題。我們都知道在中國金融科技企業風控建設中，很大部分其實都是在進行反欺詐識別和反欺詐攔截，也就是說，數據造假問題泛濫，這種時候數據本身就已經失去了意義，再說數據的價值問題就是無稽之談。
另一個就是關于數據時效性的問題。我們收集到的數據多為過去某一階段的歷史數據信息，無論如何我們不能預測未來，但人類社會始終在不斷前進，不否定過去的經驗在未來確實還有一些價值，但經驗和趨勢并不總是與事實完全吻合，這樣就使數據分析打了一定折扣，數據也并不總是有效的。
不得不提的一點就是，大數據給人們生活服務、金融消費帶來便利的同時，卻也極大程度威脅了人們的隱私和安全，常見的就是我們接到的詐騙電話和推銷短信，往往就是因為個人信息數據泄露導致。如今網絡傳播迅速快捷，身份信息、消費數據、投資數據以及開房記錄等等無一不面臨著公開化、透明化，讓本是隱晦、私密的信息被放到大眾視野之中。
所以，大數據對金融科技來說就像一把雙刃劍，利弊皆存。企業尤其是金融科技企業在使用大數據過程中，一定要做好安全防護措施，保證用戶隱私信息安全，同時也要注意數據的真實性和有效性并充分挖掘大數據背后的巨大價值，讓大數據為己所用，讓金融科技在大數據支撐下展翅高飛。
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