营销|解读《个人信息保护法（草案）》：风控数据行业已死，营销数据行业还能活多久？( 二 ) 营销|《刑法》|个人信息|公民

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《个人信息保护法（草案）》核心要点解读（图片来公众号“天元律师”已获授权）
3. 大数据应用最成熟的两个领域：金融风控和营销，哪些数据业务环节会触碰合规风险？
从事数据行业这么多年，每天都有数据打交道，其中不免涉及到个人信息的使用场景。
从目前大数据的发展情况和应用场景来说，技术最成熟和应用最频繁的行业是金融风控和营销，最典型的案例就是：芝麻信用分和营销广告投放。
对于风控数据服务公司来说，其业务主要有三块：风控报告、征信分、联合建模：
3.1 风控报告分很多种，有综合评估的风控报告，有运营商数据风控报告，有淘宝/支付宝数据风控报告，多头借贷报告，黑名单等。
3.2 征信分一般通过风控报告和原始数据的清洗，然后通过特征工程生成信用模型所需的特征，经过机器学习算法进行建模，输出一个衡量借贷人信用好坏的分数（类似芝麻分），用来评估是否给借贷人授信和放款。
3.3 联合建模场景主要在风控公司有用户的各类授权数据，但没有用户还款表现数据（业内称Y标签），而业务公司有用户表现数据，但授权数据维度单一，无法建立效果较好的风控模型。
基于双方的需求，采用联合建模的方式，双方各出一部分数据进行进行撞库，然后建立模型，业务公司使用模型时会调用风控公司的提供的数据标签，这样风控公司就形成了数据变现的闭环。
对营销广告技术服务公司来说，核心是提供广告平台技术和广告投放服务。
广告平台技术，也称Adtech，包含DMP（数据管理平台）、DSP（需求方平台）、SSP（供应方平台）、ADX（广告实时竞价交易平台）各位系统。
其中与用户信息相关的是DMP平台，主要给广告用户打标签，记录其点击行为数据、内容偏好数据、位置信息数据等，然后把各个广告主和流量主的用户信息通过一定的id（设备或者其他id）打通，实现跨渠道的广告联动投放，其中就会涉及到用户信息标签交换的的场景。
无论是风控数据服务，还是营销广告数据服务，从数据技术的角度来看都会涉及数据生命周期的各个阶段：数据采集、数据传输、数据存储、数据处理、数据交换、数据销毁。
每个阶段涉及哪些风险呢？对于企业负责人和数据从业者都有必要详细了解下我国的法律法规，只有知法懂法才能更好的在合规的情况下开展业务。
4. 只有了解数据全生命周期流转机制，才能洞悉有哪些合规风险4.1 数据采集，合规之源4.1.1 一方数据：企业业务数据
第一方数据是指企业直接从受众(包括客户、网站访问者和社交媒体关注者)那里收集的数据。
“第一方”是指收集第一手数据用于重新定位的一方。简言之，第一方数据是企业自己收集的消费者信息 – 换句话说，“拥有”。
例如：一家企业可能拥有存储在其CRM系统中的消费者的第一方数据。这类数据可能包含人口统计信息（姓名、联系方式、电子邮件地址等）、购买历史记录、网站互动（仅来自公司网站）等。
第一方的数据因其质量而具有很高的价值，因为你直接从源头收集，直接来自你的受众，你知道它是准确的，知道它与你的业务相关。
第一方数据的另一个好处是，围绕它的隐私担忧保持最小，因为你确切地知道它来自哪里。
4.1.2 二方数据：广告数据、爬虫数据
第二方数据是你自己没有收集的第一方数据——换句话说，你使用的数据是二手的。
卖家直接从他们的受众那里收集数据，而这些数据都来自一个来源，你可以对它的准确性充满信心，直接从拥有它的公司购买来作为第2方数据。
在这样的交易中没有中间人，它要求你寻找拥有你需要的数据的公司，并与他们建立关系。
例如，如果软件公司与代理合作伙伴合作转售其产品，则软件公司可能与代理共享其第一方数据，代理合作伙伴会将其用作第二方数据，以锁定和吸引新客户，典型的二方数据有广告数据、爬虫数据等。
4.1.2.1 广告数据
大数据变现最成熟的领域也就是互联网广告领域了，其核心是互联网公司通过免费的产品和服务积累庞大的用户（流量），沉淀用户的行为数据，通过大数据建模形成完整的用户画像，然后提供广告位给品牌方进行竞价精准投放，实现流量变现。