大数据的应用在中国一日千里，包括在金融营销和风控的应用上。国内的很多金融从业者甚至乐观认为我国在金融领域的大数据应用上已经实现了弯道超车，成为全球的引领者了。
殊不知有很多人对于大数据时代的含义和精髓并没有一个正确的理解，以为大数据时代就是拼命地引入各种数据，谁使用了最多的数据，谁就是胜者。
最近大数据行业是一个多事之秋。起初是源于公安部门对个别涉及套路贷和暴力催收案件的调查。但是，在蝴蝶效应下，整个数据服务行业在监管部门还没有发声的情况下就掀起了一场自查自控的风潮。于是乎很多银行和信贷机构突然发现：他们正在使用或计划要使用的大数据被“断供”了!原本已经实现的自动化审批只能又转人工审核了。原本构建好的贷后预警机制也没法运转了……
这些事情给了我们两点启示：一、大数据的应用是历史的车轮前进的方向，是不可逆的。大数据一旦全面停用，行业将会是“一夜回到解放前”。二、大数据的获取和引用不是无节制的。在监管不断规范的前提下，数据供应商的合规意识日益增强，仅靠持续不断、野蛮粗暴地引进数据来带动业务提升的这条路很快就会走不通了。能合法合规地被使用的新数据会成为越来越稀缺的资源。甚至，目前正在普遍被使用的一些数据因未来监管要求的变化而被喊停也不是不可能的事情。
那么问题来了，行业的出路在哪里?出路就是持续对合规获取和接入的数据进行深耕细作的价值提炼。
这是在这些年被相对忽视的工作，但恰恰就是大数据时代的精髓。
如何对现有可用的数据进行精耕细作?以目前市场上被大面积断供的“经济能力评估”和“身份校验”类数据为例。在无法直接获得经济能力数据的情况下，是可以通过其它信息来对其进行建模推测的。这些信息包括但不仅限于年龄、性别、工作年限、职业、工作城市、以及自填收入等等。有人会问：“自填收入根本不靠谱吧?” 我的回答是：“绝对数值的确不准确，但相对数值却有一定的参考价值。” 有句话叫“贫穷束缚了你的想象力”。自填收入是需要想象力的，而这个想象力跟人的实际收入是正相关的。同样是虚报年收入，一位企业高管可以写几百万不脸红，而一位快递小哥可能写个40万就手抖了。所以，自填收入是有很好的排序价值的。然后，再根据年龄、性别、工作年限、职业、工作城市等等补充维度，用各种先进的机器学习方法进行矫正，就可以得到一个比较靠谱的“经济能力评估”模型。
再说到身份校验类的数据，没有了它们，是不是就一定没法证明你就是你?我们分线上和线下两个纬度来说明。首先说线上，线上提交申请表时有线上填表时间、IP地址、设备信息等等，这些都可以用来判断申请是否来自于欺诈团伙惯用的时间、地点和设备。在这个基础上，还可以拿申请表数据跟征信数据进行比对，申请表自身信息之间也可以进行逻辑性校验。另外，征信查询数据也可以挖掘衍生辅助判断欺诈风险。
至于线下提交的，虽然少了IP地址和设备信息，但是有提交时间、地点、方式等信息可以使用，而且同样的，可以进行申请表数据与征信数据进比对、申请表信息逻辑校验等等。总之，在没有其它外部数据的辅助下，仅通过挖掘申请时收集的信息和征信信息也可开发出来一套有效的申请反欺诈模型和策略。
由于各信贷机构的具体业务、客群、以及申请数据都各自不同，同时也为了保护同盾的知识产权，我就点到为止，不在这里做进一步深入的论述了。感兴趣的读者可以向同盾分析咨询部发出咨询需求。
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