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作者：Richard Li 图文编辑：Bowen
时代大戏—互联网金融与大数据不得不说的故事（二）
试想这样一个时代: 老百姓余钱直接投“余额宝”，要贷款直接找P2P 网贷。这样的直接结果就是把银行直接搁在一边了。老百姓越过了这个传统金融媒介，供需双方直接碰面。
上回书我们讲了互联网金融对传统银行业务的冲击。那么这样的场景要多快可以到来呢？传统银行还有多少时间可以来转型呢？这一切的一切很大程度上取决于一个因素—大数据分析下的风险控制。也就是说，现在保护传统银行业的不是它积累数百年的垄断地位，而是新型互联网金融的当下的一个短板，即如何解决借贷双方信用评定的问题。
老百姓和由国家背书的商业银行打交道，很大程度上不是追求银行的服务而是安全。银行作为中间人，替存款者做了全面严格的审核，才批准贷款。同时一些政府/半政府部门一定程度上会为存款安全担保。如 Canada Deposit Insurance Corporation. 截止到 2012年，CDIC 担保总存款额高达 $622 billion CAD。（但只有$2.44 billion 抵押物来担保，只占了0.39%，小编也就呵呵了。）
那么互联网金融如何解决风险控制问题呢？上回提到，互联网金融本质上可以分为三种模式，即1. 第三方支付以及其衍生金融产品；2. P2P网络信贷平台和众筹等基于网络平台的筹资与融资；3. 网上金融超市等以网络作为金融产品的消费渠道的服务。
大数据在这些不同模式的产品的风险控制当中起着不尽相同、但又同样重要的作用。大数据在互联网金融这台时代大戏中一人分饰三角， 今天便带您领略其中最重要角色的演出—风险控制。
日常消费习惯模型非常好理解。第三方支付根据用户提供的资料，以及自身平时收集起来的海量数据进行分析，建立多个数据分析模型来分析客户的需求以及保护客户的账户安全。用户的账户被实时监控，如果有身份盗窃等违法行为，这些模型能侦测到账户出现的异常痕迹，及时发出警报以便支付软件和用户本人做出相应对策。
这些监控模型的成绩也是卓越的。据报道，在2014年，第三方支付“百度钱包”便协助警方破获一起银行卡盗窃案件，依靠的便是其依托大数据的风控系统“自动预警”。“风控系统通过对交易时间、金额、绑卡信息等大数据的挖掘，敏锐地判断出账户异常现象。”警方相关人士表示，百度钱包的及时预警，第一时间制止了盗刷团伙的作案，有效保护了银行卡持卡人的财产安全。
除了监视用户的消费行为来保护账户之外，一些第三方支付用大数据为用户安全加了另一道锁，那便是下面要讲的用户行为习惯模型。
每个人都有自己做事情独特的习惯，例如打字速度、节奏，或是使用手机时的手指压力等。系统可以将这些细小的习惯被转换成大量数据记录起来，分析之后构建行为习惯模型。用户在输入密码，购买商品时的使用习惯将被拿来和已建立起的模型进行比较来确认身份。
支付宝已经将这项技术定为未来安全体系的关键之一，他们举例解释这个模型：“一套包含18个字节的账号和密码，用户击打键盘，松开键盘，共产生35个节奏，这就如同笔迹，每个人的习惯都不一样，通过大数据智能分析，可以很好地标识用户，支付宝基于此研发的风控模型，能够有效辅助用户身份识别，准确率已经超过85%。”可以想象，在未来这项技术将会有更广泛的应用，不仅是在第三方支付的认证方面。
下面我们通过一个近几年p2p网贷的例子来描述大数据在互联网的应用。
类似的风控手段还有很多，只有这样系统性的风控手段才可以真正的降低网络贷款的风险，在保证平台健康运行的同时减低坏账率，提高平台收益。国外的许多网贷平台也意识到了使用大数据进行风险管理的有效性，在自身信用系统的基础上使用大数据对于整个网贷环节进行更有效的风险控制。
总的来说，使用大数据进行风险控制将是未来整个金融界的趋势。现阶段大数据的发展还处在初级阶段，成本较高，加上金融行业处在的严格监管制度的制约，对于大数据风控的使用仍然只是在尝试阶段。但作者相信，随着大数据技术的发展，未来大数据风控的成本会降进一步降低，监管部门也会相应做出调整。在那时，大数据风控会因为自身提供的有效、准确的风险控制而逐渐成为行业趋势。毕竟金融的核心在于风险控制，更有效的风控意味着更高的收益。
那么，大数据为我们带来了一个怎样的多元化的互联网金融市场呢？我们已经可以完全依赖大数据了么？未来大数据在互联网金融中的发展趋势有哪些呢？
各位看官，请听下回~分解！
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