产业气象站|我亲历的数据安全ToB格局大变化解决数据安全问题

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解决数据安全问题，除了完善的法律法规，剩下的都可以交给科技。
2020 ，是个魔幻之年。从疫情开局，到各类“黑天鹅”事件，没有人能遗世独立。大小人物，都是人间烟火。世界日新月异，往往不会等你准备好了才开始改变。也许从细微之处，我们更能感受到这些改变对我们每个人带来的真实影响。这，也是周观新金融搜集“金融烟火事”特辑的原因。
第三期，是一位数据公司高管的故事。近年来，他所亲历的数据安全行业ToB格局剧变，到底“变”在哪里？
从去年到现在，大数据行业经历了翻天覆地的变化。身为行业的其中一员，我感触颇深。去年底，魔蝎科技等公司被查的大数据风波，也是行业“剧变”的开始。
去年10月12日，北京银保监局发布了《关于规范银行与金融科技公司合作类业务及互联网保险业务的通知》，对辖区内的银行与科技公司机构合作业务进行了详细的规范，明确“不得将贷款‘三查’、风险控制等核心业务环节外包给合作机构；不得仅根据合作机构提供的数据或信用评分直接作出授信决策；不得因引入保证保险、回购承诺等风险缓释措施而放松风险管控” 。
这一波针对大数据的监管风波之后，无论是机构需求，还是数据公司本身的业务重心，都出现了很大的变化， “数据荒”出现了。
什么是“数据荒”？数据就在那里，却很难用起来。很多数据公司开始担忧以前“卖数据”存在的合规风险，与此同时，我们也清晰地感受到，所有的银行机构开始忌讳数据出库的建模方式。尤其是随着5G的普及，国内的互联网数据应该会以指数级的增速增长，数据的客观存在与数据孤岛效应成为一个矛盾。与此同时，很多金融机构的贷款业务都有KPI ，不可能不放贷，也不可能不用数据，但数据使用的安全边界却依然不明晰，不知道如何使用数据才是符合要求的：既要用，又担心。
所以，这既是“数据荒” ，也是“数据慌” 。基于此，在数据安全领域，银行等金融机构的合作意愿相比以往表现得强烈，需求也更加明确。过去，银行似乎在数据的采购与业务建模上“以结果为导向” ，关注的是哪家数据能解决风控中的实际问题。比如银行和金融科技公司的联合放贷，银行侧更多地是关心数据风控的效果。
但今年以来，由于国家对数据安全的法律法规更加明确，一大部分数据公司被监管整改，数据市场过去比较暴力的输出方式逐渐被淘汰。银行侧由于内部数据监管更加严格，不存在任何样本出库的可能性。这种变化倒逼数据市场催热了联邦学习、边缘计算等安全计算技术，越来越多巨头在安全计算领域的投入也在加大。
银行对数据安全的要求非常明确，银行的用户数据不能出门，银行去查询第三方数据的时候最好拒绝用户ID被缓存，银行对合作数据源要求一手合规。从银行机构内部来看，数据安全类的合作也正经历着“风格切换”：城商行表现“激进” ，国有银行正在“下沉” 。换句话说，城商行股份制银行则能更快地接受安全计算技术并付之于实际业务，国有银行目前普遍处于立项科研阶段。
具体到业务类型来看，银行等金融机构对数据安全需求最多的是风控和营销。营销，用户运营是对银行储蓄卡、信用卡、理财、贷款等业务场景的用户进行量化分析，并作出运营决策，围绕着以ABTEST为核心的运营思路，不断优化运营方案，最终达到降本提效。银行依赖于外部的数据进行用户兴趣偏好的刻画，比如支付维度数据、SDK行为数据、电商数据等。
【产业气象站|我亲历的数据安全ToB格局大变化】风控，风控评分是对银行信用卡、贷款等业务场景进行大数据智能风控，通过与多方数据进行联合建模，建立用户信用评分卡与质量评估模型，提升信贷客群的信用评估能力，最终降低信贷业务的坏账率。比如小微企业贷，就涉及到外部的税务发票、水电费数据等。