“現在有沒有什么好的數據源？有什么替代方案？”整個消費金融行業猝不及防地迎來了“去爬蟲”時代，尤其是現金貸受影響最大。尋找替代方案，成為當下最緊迫的問題。

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9月，魔蝎科技、公信寶、聚信立等第三方風控行業頭部公司相繼被調查或被波及，使得整個行業主要爬蟲服務出于避險考慮基本暫停。

雖然監管意在治理“套路貸”“超利貸”等違規貸款產品，但是大部分爬蟲服務暫停的影響卻波及到全行業。

一位消費金融行業資深風控人士告訴零壹財經，據他了解，銀行類機構在此次事件中受影響的數據線大約在10%左右，其他非持牌金融機構受影響的數據線更是高達50%。

數據缺失，迫使整個消費金融行業進行風控策略的大調整。

痛別爬蟲

“爬蟲，是整個大數據風控行業的靈魂。”一位大數據風控公司人士指出，大多數大數據風控公司本身并沒有那么多數據。

因為數據是從業務當中來的，但是有大量數據源的機構實際上并不多，多數大數據風控公司的數據是靠爬蟲爬取。

爬蟲服務暫停，消費金融行業的公司都多少受到影響，其中現金貸是重災區。

對現金貸來說，受影響最大的有兩方面數據：運營商數據和電商數據。

一位網貸平臺管理層人士表示，爬蟲為風控提供的信息比較廣泛，各家網貸公司通過爬蟲獲取的數據維度都不完全一樣，但是在現金貸產品中，運營商數據和電商數據是運用最為廣泛的兩類數據。這兩類數據對714等高炮產品的影響是致命的，因為這些產品的風控對這兩類數據依賴極大，對其他現金貸產品影響比714等稍弱。

他解釋，一般來說，對于現金貸來說，有三項數據比較關鍵：運營商數據、電商數據、信用卡數據。

運營商數據，可以通過通話記錄客觀反映和用戶關聯的聯系人，從而可以用來做催收。

電商數據，由于電商一般會送貨到家，這是由真實交易驗證過的客戶信息，用來做身份驗證非常有效;此外，電商的消費情況也可以在一定程度上反映用戶的消費能力，從而評估信用。

信用卡數據，則是非常核心的金融借貸信息，判斷用戶信用直接有效。

但是，運營商數據和電商數據很難通過爬蟲之外的途徑獲取，因此提供現金貸的公司一般都通過爬蟲來獲取這些數據。

“由于監管較嚴，并不是誰去接數據，運營商或者相關的三方風控服務都愿意提供，往往要求資質。而且，運營商提供的數據都不是原始數據。電商數據則非常難接，比如阿里自己就有貸款產品，它只為自己體系內的產品提供風控方面的支持。”一位風控行業人士透露。信用卡數據，714等公司運用較少，現金貸公司有的會應用，但是應用并不是十分廣泛，因此此次影響面不大。

現在，運營商數據和電商數據的缺失，使得大多數消費金融類公司都不得不調整風控方案。

尋找替代方案

尋找替代方案，是當下最緊迫的問題。

首先被想到的替代方案是自建爬蟲團隊。但是，據了解，這樣做的公司目前并不多。原因是從無到有自建爬蟲團隊的成本比較高，而且要自建爬蟲團隊，關鍵是要挖到合適的人，這方面的人才尚有缺口。

更麻煩的是，自建爬蟲團隊恐非長久之計。一位風控行業資深人士告訴零壹財經，如果自建爬蟲團隊，還是涉及到爬取數據違規、侵犯個人隱私的問題，問題在“強制授權”上，而不在“雇傭第三方爬”還是“自建團隊爬”上。

自建爬蟲團隊的想法被放棄之后，能不能接入別的數據源，成為首先被考慮的方向。

國慶節前后，許多有現金貸產品的公司在密切接觸能夠接觸到數據的機構。這次受影響不大的機構，如銀行、BATJ旗下金融科技公司、頭部P2P平臺、消費金融公司等被摸了一圈。

有業內人士透露，目前接入頭部P2P公司、消費金融公司可能是比較好的替代方案。“要和銀行對接，起碼要6個月之后，時間太長，等不起。BATJ這些機構都不會給我們接，只有一些頭部P2P機構愿意和我們談，而且對接時間也不用太長。”他透露。

這其中，機構之間的相互對接，都開始“看身份”。

一方面，一些有數據源的機構只愿意與持牌金融機構合作;一方面，持牌金融機構，也要看合作方是否獲得了合法的數據源授權。

不過，耐人尋味的是，事實上最為合規、并且被認為是大數據風控未來方向的替代方案——聯合建模，雖然目前市場熱度有所上升，但是身處其中的公司，差異卻很大。

聯合建模“冰火兩重天”

國慶節后，零壹財經詢問多位聯合建模業內相關人士，業務量是否有大幅度提升，得到的回答不盡相同：有的公司銷售電話被打爆，有的公司只是業務的詢問量有一定程度的上升、簽單量也有上升，但是實際成交量并沒有“暴漲”。

聯合建模是大數據風控行業最為合規的業務，2015年前后就已經在市場上出現。

一位業內人士表示，其實最早聯合建模的出現，就是為了解決一個問題——很多數據對金融機構的風險控制很有用，但是出于用戶隱私保護的因素，這些數據沒法拿到，沒法被金融風控業務運用。

聯合建模的最終目的，就是既保護用戶隱私、又控制好金融風險，因為這項技術可以在雙方數據不出本地的情況下，運用數據建立風控模型。

但是，在此次大部分主流廠商的爬蟲服務暫停之前，聯合建模市場并不大。

據業內人士估計，業內用聯合建模這種方案進行風險控制的公司大概只占四成，六成的公司都是通過爬蟲獲取數據。這其中的原因有兩個：

一個是成本，聯合建模的成本比較高，比如聯合建模一個模型就需要至少10萬元，質量好一些的聯合建模，加上商務洽談產生的費用至少30萬，有的則可能高達50萬，對規模較小的公司來說并不劃算。

另一個原因是數據，不少金融公司主要是看重外部的一些重要數據源，而不是建模能力。而在實際業務中，缺乏數據源的聯合建模，其效果也不是特別好，在市場上缺乏競爭力。

此次聯合建模公司處境差異大，其原因主要在“數據”。雖然全行業都在尋找替代方案，但是大家都是在尋找可替代的數據源。“雖然說是在找聯合建模，但其實如果你有獨特的數據源，別人才會和你聯合建模。如果你沒有，只有技術，那就不行。”一位行業人士坦言。

多位業內人士透露，還有一個獨特的現象是，聯合建模這個領域，做得好的公司“悶聲發大財”，市場上幾乎看不到他們的宣傳。而在到處做市場推廣的公司，實際上業務做得并不多。“因為那些做得好的公司不需要宣傳，全行業都知道他們。”他表示。

不過，隨著監管的加強，聯合建模被業內認為確實是未來的方向。因為隨著對數據合規的監管日益嚴格，聯合建模將成為不得不選擇的方案。

雖然現在很多做聯合建模業務的公司都還在A輪和B輪的階段，大多數規模還很小，但是有行業人士預測：“未來三年，聯合建模應該會越來越熱，可能變成‘紅海’，而且會逐漸形成比較明顯的行業格局。”

來源：零壹財經溫