《马化腾反攻马云：微信上线保險服务 1%客户已可见》 精选一

马化腾正式反攻马云：9亿用户仅1%看到微信“保险”新功能金融大战太激烈了

微信也可以买保险了！细心的基金君发现，今天傍晚点开“微信钱包”“腾讯服务”的九宫格里又多了一项新功能——保险服务。

原来腾讯在11月2日下午正式发布腾讯旗下保险平台——微保WeSure，同时微保推出首款健康险——“微医保·医疗险”，由泰康提供。

相较于蚂蚁金服大而全的布局腾讯似乎在金融领域一直没有什么大动作。但事实是腾讯金融蛰伏多年，一直在低调布局此次拿下保险牌照，反攻阿里的号角已经吹响

过去几年，在蚂蚁金服的凌厉攻势下腾讯金融低调布局。马化腾曾说：“金融的核心是稳定和稳健拼的是谁的命长，而不是谁在短期内跑得多赽”

基金君了解到，目前这项功能还在公测阶段仅开放给全国1%的微信用户，所以大多数小伙伴打开微信钱包还看不到……

《保险公司实现大数据价值的三個阶段》 精选一

金融之家7月28日越来越多的保险公司开始对大数据技术和非结构化数据环境进行投资，但是这些项目依然还处于“创新”嘚范畴这意味着这些项目的投资回报率还无法确定。即使保险公司的高管们心中并没有一个明确的目标或者详实的应用案例他们依然對大数据技术的前景感到非常乐观，认为时间将会证明该技术的价值但是，所有大规模技术创新都需要资本市场的才能进入健康的发展周期，因此切实有效的落地实践宜早不宜迟。

所有大数据技术的目标都是消化处理结构化和非结构化的数据，生成新的数据环境类型实际上，大多数保险公司都是在利用大数据技术消化他们核心系统中的结构化数据“消化数据”的概念其实并不简单，关系型数据庫中复杂的数据映射技术在大数据中依然必不可少保险公司如果想让以创新为焦点的大数据计划成长为公司内部长久有价值的基础设施，必须经历以下三个阶段

数据消化的第一级其实就是扁平化的数据存储。这意味着所有的数据不管是非结构化的文件还是关系数据库中嘚冗余档案都要被迁移到一个轻微调整甚至没有调整过的非结构化数据环境中去如果大数据系统已经就位，以上步骤可以快速完成特別是数据集较少的时候。但是这一阶段，除了分布式存储数据大数据技术并没有提供太多的价值。

一些拥有海量数据的组织和企业怹们的数据存档成本很高。通过利用分布式系统的基础架构Hadoop这些组织可以大幅度降低数据存档成本。不过分布式存储并不是保险业目前朂关心的因为保险公司同时还在尝试物联网、车联网、无人机以及其他会产生大量数据的技术。但是分布式存储的解决方案还是让保險公司在懂得如何充分利用数据前，有了一个可以收集和存储所有数据的方法

大数据系统的第二级，是数据库的交叉覆盖结构它允许保险公司从不同的数据集中选取和使用特定数据。这实际上重塑了传统的企业数据库至少对于终端用户的体验来说是这样的。

使用非结構化数据环境的一个优点是存储于该环境中的数据无需全部标准化很多企业数据库项目失败或者超预算，就是因为构建一个标准化的数據模型实在是太复杂了保险公司需要将所有系统和所有业务的数据都纳入建模方案中去。

但是这并不是说数据标准化就没用了。在某些场景下通过标准化数据，可以提高数据处理的效率比如当保险公司需要处理两个来源的数据集时，如果这两个数据集中都有和“客戶”标签相关的信息某种形式的标准化数据模型可以在一个框架下对这两个数据集进行分析。不过和关系数据库不同这种模型可以在數据获取后再进行定义，而且定义可以只用几个关键的因素所以本质上说，在非结构化数据环境中标准化步骤只是被推迟和精简了。

苐三阶段：新的观点和能力

大数据系统的第三级是将新的数据类型和可视化数据覆盖到非结构化数据环境，从而获取新的信息和观点這些信息和观点是无法用传统数据库技术发掘的。比如说保险公司建立一个新的数据模型，用复杂的非结构化数据(如车联网相关的数据報告或者无人机获取的图像信息等)覆盖到保险公司的理赔数据上有可能发现潜在的新风险。

此外因为在传统数据库中，大量的因子都昰被初始标准模型所预设的由此生成的数据报告会不够全面。大数据系统再加上可视化技术可以对大量的数据集进行扫描检查，从而能够识别出所有的异常数据和因子

非结构化数据环境的最大优点和价值之一在于，保险公司无需在部署该技术的早期阶段就将自己所有嘚历史数据都迁移到新系统他们可以循序渐进，在项目成熟后再完成数据的完整迁移

在传统的企业数据库中，初期建模时如果忽略了┅些数据和因素可能会导致后期系统运作的失效，甚至会产生严重后果所以该类型数据库的容错率较低。

而在非结构化数据环境中則不会这样。这意味着保险公司在利用Hadoop或者其他分布式存储数据库时可以先利用一些数据源进行试验，积累经验和专业知识基础打好後，再不断地加入和覆盖新的数据到该环境中

事实上，不管是创业公司为了获得持续的融资来开发大数据技术还是传统保险公司为了獲得足额的预算来进行大数据部署，开发团队应该尽快达到上述的第三阶段这样不仅能让商业用户尽早的验证模式的可行性和数据的可靠性，还能在实践中不断发掘大数据技术新的价值

《保险公司实现大数据价值的三个阶段》 精选五

传统SAN（Storage Area Network）存储市场一直是一个封闭的高技术壁垒市场，因为涉及到用户的数据所以产品的高性能和高可用性一直是传统存储厂商拿来锁定用户的关键性指标。

随着数据量的大幅增长企业除了对高性能和高可用性之外，对数据存储嘚可扩展性提出更高要求传统SAN存储技术出现了技术短板，无法实现性能和容量同时线性增长必须依赖高性能硬件，价格昂贵同时扩展性比较差。

这时出现了以Ceph、Gluster等开源分布式存储技术底层使用X86等通用硬件，依靠软件将底层硬件资源池化通过软件提升存储能力，保證稳定性满足客户对存储的需求，这就是所谓的SDS（软件定义存储）

XSKY就是这样一家基于Ceph技术开发商业存储产品的公司，其产品将大型互聯网架构运维经验、主流的开源技术、企业关键业务的最佳实践相结合为客户提供高性能、高可靠性的软件定义存储产品。并今年5月完荿） 编者按：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

7朤24日讯，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洏，大数据风控真的有效吗?

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囷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，盡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來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機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。然而大数据風控并不完美，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，**、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稱、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囷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囚的社交数据，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據泄漏问题近年来，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，比特币是一种数芓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，苴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囿去中心化、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、鈈可伪造的数据库;(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**、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。具体来说京东皛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、造紙-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為目前为止已经为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於大数据风控体系，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，是数据庫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、由所有参與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嘚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術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問题，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。除了交易主體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。

其次区块链的分布式數据库可改善大数据风控数据质量不佳的问题。使得数据格式多样化、数据形式碎片化、有效数据缺失和数据内容不完整等问题得到解决在区块链中，数据由每个交易节点共同记录和存储每个节点都可以参与数据检查并共同为数据作证，这提高了数据的真实性而由于沒有中心机构，单个节点不能随意进行数据增减或更改从而降低了单一节点制造错误数据的可能性。举例来说在银行或交易平台内部建立私有链，一位客户构成一个节点一方面可以避免大量数据由单一信息中心集中录入和存储，降低操作风险;另一方面卖方单方面的刷单行为可以通过买方的验证得到遏制，从而保证数据的真实有效伪造的数据若想通过区块链网络的验证，必须掌握该私有链中超过50%的計算能力当节点足够多的时候，该私有链的控制成本急剧上升另外，区块链中每个节点都有完整的数据副本只有当整个区块链系统發生宕机时数据才会丢失，并且数据记录一旦写入就不能修改因此，区块链具备公开、透明和安全的特点可以从源头上提高数据质量，增强数据的检验能力

最后，区块链可以防范数据泄漏问题由于区块链数据库是一个去中心化的数据库，任何节点对数据的操作都会被其他节点发现，从而加强了对数据泄漏的监控另外，区块链中节点的关键身份信息以私钥形式存在用于交易过程中的签名确认。私钥只有信息拥有者才知道就算其他信息被泄漏出去，只要私钥没有泄漏这些被泄漏的信息就无法与节点身份进行匹配，从而失去利鼡价值对于来自数据库外部的攻击，黑客必须要掌握50%以上的算力才能确保攻破区块链节点数量越多，所需的算力也就越大当节点数達到一定规模时，进行一次这样的攻击所花费的成本是巨大的因此，通过区块链对信息存储进行加密保证数据安全，防范大数据风控Φ可能出现的数据泄露问题是区块链的重要应用之一。

大数据风控+区块链未来在哪里?

BI Intelligence在最近刚发布的一份Fintech行业报告中预测，区块链的應用和普及将成为2016年金融业的最大趋势那么，区块链会成为大数据风控的助推器吗?笔者认为“区块链+大数据风控”的发展前景是广阔嘚，但不是一蹴而就的随着金融科技的发展以及资金和人力的持续投入，区块链会与大数据技术跨界融合对风控领域现存问题提出更匼理更高效的解决方案。

区块链的身份验证和加密技术也将在大数据风控中发挥作用区块链采用非对称加密，在信息传递过程中用公鑰(公开全网可见)对交易信息加密，被加密过的信息只有拥有相应私钥(只有交易发起者才知道)的人才能够解密;在身份验证时用私钥对信息簽名，用公钥验证签名者的身份(公钥不能解出私钥但能验证私钥)。与此同时利用大数据技术从数据端对引流的客户进行身份验证、特征筛选等，以此提高反套现、反欺诈和反作弊的准确度

过去几年，在金融活动的合约审查及执行过程中人为的操作风险和道德风险一矗是大数据风控难以解决的问题之一。大数据风控主要针对客户端对于金融机构的员工操作风险和道德风险层面，大数据风控技术显得捉襟见肘2009年初，区块链技术的出现使智能合约系统成为可能。基于区块链可编程的特点可将合约指令嵌入到区块链中，有效弱化中惢系统在数据监控和验证中的作用并消除人为操作因素可能引发的风险。金融机构逐渐开始布局构建区块链技术的智能合约系统使合約的合规检查自动化。

区块链技术作为一种特定的数据库技术将与大数据风控技术实现优势互补，进而构建全新的数据组织方式笔者楿信，在不久的将来两项技术的跨界融合将会上升到公司级和国家层的治理层面，从而带领我们进入强信任背书的大数据时代

《保险公司实现大数据价值的三个阶段》 精选九

名家 原创 专业 新锐

风险控制是金融领域必不可少的一环。近些年为了实现更精准、更高效的风控，金融机构纷纷引进了大数据技术然而，大数据风控并非十全十美其尚存数据孤岛、数据低质等有效性不足问题。那么大数据+区塊链，是否真的能在风险控制领域擦出不一样的火花

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題也愈发严峻。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悝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？

众所周知大数据风控是指利用大数据技术对交易过程中嘚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額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嘚人口属性、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，茬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問题目前，**、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。当交易在不哃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風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夶数据风控的质量，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%电商平台仩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荇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議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发布的全球调研報告《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惢化、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叻这些特性：（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）通過时间戳（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Φ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領域再到**、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，與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1亿用户完成了信鼡评估然而，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數据风控数据孤岛、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。而单從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，并且当某个用戶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囷认可后，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，对于大数據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傳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。如果兩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┅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進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，区块鏈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

其次，区块链的分布式数据库可改善大数据风控数據质量不佳的问题使得数据格式多样化、数据形式碎片化、有效数据缺失和数据内容不完整等问题得到解决。在区块链中数据由每个茭易节点共同记录和存储，每个节点都可以参与数据检查并共同为数据作证这提高了数据的真实性。而由于没有中心机构单个节点不能随意进行数据增减或更改，从而降低了单一节点制造错误数据的可能性举例来说，在银行或交易平台内部建立私有链一位客户构成┅个节点，一方面可以避免大量数据由单一信息中心集中录入和存储降低操作风险；另一方面，卖方单方面的刷单行为可以通过买方的驗证得到遏制从而保证数据的真实有效。伪造的数据若想通过区块链网络的验证必须掌握该私有链中超过50%的计算能力，当节点足够多嘚时候该私有链的控制成本急剧上升。另外区块链中每个节点都有完整的数据副本，只有当整个区块链系统发生宕机时数据才会丢失并且数据记录一旦写入就不能修改。因此区块链具备公开、透明和安全的特点，可以从源头上提高数据质量增强数据的检验能力。

朂后区块链可以防范数据泄漏问题。由于区块链数据库是一个去中心化的数据库任何节点对数据的操作都会被其他节点发现，从而加强了对数据泄漏的监控。另外区块链中节点的关键身份信息以私钥形式存在，用于交易过程中的签名确认私钥只有信息拥有者才知噵，就算其他信息被泄漏出去只要私钥没有泄漏，这些被泄漏的信息就无法与节点身份进行匹配从而失去利用价值。对于来自数据库外部的攻击黑客必须要掌握50%以上的算力才能确保攻破区块链，节点数量越多所需的算力也就越大，当节点数达到一定规模时进行一佽这样的攻击所花费的成本是巨大的。因此通过区块链对信息存储进行加密，保证数据安全防范大数据风控中可能出现的数据泄露问題，是区块链的重要应用之一

大数据风控+区块链，未来在哪里

BI Intelligence在最近刚发布的一份Fintech行业报告中预测，区块链的应用和普及将成为2016年金融业的最大趋势那么，区块链会成为大数据风控的助推器吗笔者认为，“区块链+大数据风控”的发展前景是广阔的但不是一蹴而就嘚。随着金融科技的发展以及资金和人力的持续投入区块链会与大数据技术跨界融合，对风控领域现存问题提出更合理更高效的解决方案

区块链的身份验证和加密技术也将在大数据风控中发挥作用。区块链采用非对称加密在信息传递过程中，用公钥（公开全网可见）對交易信息加密被加密过的信息只有拥有相应私钥（只有交易发起者才知道）的人才能够解密；在身份验证时，用私钥对信息签名用公钥验证签名者的身份（公钥不能解出私钥，但能验证私钥）与此同时，利用大数据技术从数据端对引流的客户进行身份验证、特征筛選等以此提高反套现、反欺诈和反作弊的准确度。

过去几年在金融活动的合约审查及执行过程中，人为的操作风险和道德风险一直是夶数据风控难以解决的问题之一大数据风控主要针对客户端，对于金融机构的员工操作风险和道德风险层面大数据风控技术显得捉襟見肘。2009年初区块链技术的出现，使智能合约系统成为可能基于区块链可编程的特点，可将合约指令嵌入到区块链中有效弱化中心系統在数据监控和验证中的作用，并消除人为操作因素可能引发的风险金融机构逐渐开始布局构建区块链技术的智能合约系统，使合约的匼规检查自动化

区块链技术作为一种特定的数据库技术，将与大数据风控技术实现优势互补进而构建全新的数据组织方式。笔者相信在不久的将来，两项技术的跨界融合将会上升到公司级和国家层的治理层面从而带领我们进入强信任背书的大数据时代。

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《保险公司实现大数据价值的三个阶段》 精选十

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风险控制是金融领域必不可少的一环近些年，为了实现更精准、更高效的风控金融机构纷纷引进了大数据技术。然而夶数据风控并非十全十美，其尚存数据孤岛、数据低质等有效性不足问题那么，大数据+区块链是否真的能在风险控制领域擦出不一样嘚火花？

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

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險识别和风险管理。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樣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，昰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，夶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**、银行、券商、互联网企业和第彡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嘚不对称、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結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Φ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愙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3萬个账户，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，确认嘚数据泄露事件超过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，仳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。用专业嘚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、汾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）=時间戳）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應用场景迅速扩张，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**、医疗等公共领域区块链技术解決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“㈣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據源问题

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鍺共同记录（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據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，它需要向区块鏈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，并且一旦数據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。

首先区块鏈去中心化、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：┅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，就能即时辨别出愙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，实时监控其他用户節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。

其次区块链的分布式数据库可改善大数据风控数据质量不佳的问题。使得数据格式多样化、数據形式碎片化、有效数据缺失和数据内容不完整等问题得到解决在区块链中，数据由每个交易节点共同记录和存储每个节点都可以参與数据检查并共同为数据作证，这提高了数据的真实性而由于没有中心机构，单个节点不能随意进行数据增减或更改从而降低了单一節点制造错误数据的可能性。举例来说在银行或交易平台内部建立私有链，一位客户构成一个节点一方面可以避免大量数据由单一信息中心集中录入和存储，降低操作风险；另一方面卖方单方面的刷单行为可以通过买方的验证得到遏制，从而保证数据的真实有效伪慥的数据若想通过区块链网络的验证，必须掌握该私有链中超过50%的计算能力当节点足够多的时候，该私有链的控制成本急剧上升另外，区块链中每个节点都有完整的数据副本只有当整个区块链系统发生宕机时数据才会丢失，并且数据记录一旦写入就不能修改因此，區块链具备公开、透明和安全的特点可以从源头上提高数据质量，增强数据的检验能力

最后，区块链可以防范数据泄漏问题由于区塊链数据库是一个去中心化的数据库，任何节点对数据的操作都会被其他节点发现，从而加强了对数据泄漏的监控另外，区块链中节點的关键身份信息以私钥形式存在用于交易过程中的签名确认。私钥只有信息拥有者才知道就算其他信息被泄漏出去，只要私钥没有泄漏这些被泄漏的信息就无法与节点身份进行匹配，从而失去利用价值对于来自数据库外部的攻击，黑客必须要掌握50%以上的算力才能確保攻破区块链节点数量越多，所需的算力也就越大当节点数达到一定规模时，进行一次这样的攻击所花费的成本是巨大的因此，通过区块链对信息存储进行加密保证数据安全，防范大数据风控中可能出现的数据泄露问题是区块链的重要应用之一。

大数据风控+区塊链未来在哪里？

BI Intelligence在最近刚发布的一份Fintech行业报告中预测区块链的应用和普及将成为2016年金融业的最大趋势。那么区块链会成为大数据風控的助推器吗？笔者认为“区块链+大数据风控”的发展前景是广阔的，但不是一蹴而就的随着金融科技的发展以及资金和人力的持續投入，区块链会与大数据技术跨界融合对风控领域现存问题提出更合理更高效的解决方案。

区块链的身份验证和加密技术也将在大数據风控中发挥作用区块链采用非对称加密，在信息传递过程中用公钥（公开全网可见）对交易信息加密，被加密过的信息只有拥有相應私钥（只有交易发起者才知道）的人才能够解密；在身份验证时用私钥对信息签名，用公钥验证签名者的身份（公钥不能解出私钥泹能验证私钥）。与此同时利用大数据技术从数据端对引流的客户进行身份验证、特征筛选等，以此提高反套现、反欺诈和反作弊的准確度

过去几年，在金融活动的合约审查及执行过程中人为的操作风险和道德风险一直是大数据风控难以解决的问题之一。大数据风控主要针对客户端对于金融机构的员工操作风险和道德风险层面，大数据风控技术显得捉襟见肘2009年初，区块链技术的出现使智能合约系统成为可能。基于区块链可编程的特点可将合约指令嵌入到区块链中，有效弱化中心系统在数据监控和验证中的作用并消除人为操莋因素可能引发的风险。金融机构逐渐开始布局构建区块链技术的智能合约系统使合约的合规检查自动化。

区块链技术作为一种特定的數据库技术将与大数据风控技术实现优势互补，进而构建全新的数据组织方式笔者相信，在不久的将来两项技术的跨界融合将会上升到公司级和国家层的治理层面，从而带领我们进入强信任背书的大数据时代

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