最近，多家知名大数据风控公司身陷丑闻，他们运用“爬虫”技术侵犯用户隐私，滥用数据，还涉嫌助力放贷和催收。这又是一种披着科技创新外衣，做着“挂羊头卖狗肉”的传统生意，值得多方警惕。

　　我们不否认大数据对产业升级和提高决策效率有巨大的作用。特别是大数据风控，日益成为金融决策的数字化大脑，广泛应用于银行的贷款审批和反欺诈方面。

　　按理说，大数据风控公司的商业逻辑应在于研判数据规律，减小风险，控制损失。但事实呢？他们在爬取数据、贩卖流量。常见的情形是，一些公司运用爬虫技术获取用户的信息，如购物流水、通讯录联系人、银行卡账单，支付宝和微信交易记录，以及公积金和社保等数据，然后打包出售。在买家当中，不少是放贷公司，他们甚至有这么一个“风控奇招”，买下大数据公司爬到的其他贷款公司的数据，根据“他家放多少，我这就放多少”批贷，直接省去了风控环节。其实，第三方大数据公司提供的风控报告，几乎都是个人信息泄露报告汇总，基本无任何大数据分析。

　　爬取用户或同行的数据是如此低成本、如此快捷，让大数据风控公司走上了赚快钱的路子，背离了风控的本意。这还反过来提醒我们：真正意义上的大数据积累及其风控是一门慢活，数据的研究应用更是难活。

　　在概念包装和故弄玄虚之下，我们需要认清现实中大数据行业的发展，普遍还处于“刀耕火种”阶段。在金融风控中，从多数银行实际落地情况看，“智能风控”或“智慧风控”其实也就是把人工操作流程和各种统计报表电子化、线上化罢了。进一步看，人们想象中的大数据风控的一个基础功能就是预判风险。遗憾的是，频频发生的银行卡被盗刷事件，暴露出当前的风控水平远远做不到识别欺诈交易并进行拦截和处置。再譬如，金融机构的“反洗钱”风控中，本希望通过设置一定的参数和规则，让系统判断交易是否存在洗钱嫌疑，但从时间看，预警都是“事后”的，等发现的时候，损失已经发生。

　　更可笑的是，扯着科技大旗的大数据风控，十分依赖于人工。日常业务场景中，很多企业即使搭建了风控平台，也可能会因为需要，迁就用户的体验性和业务的流畅性，使得机器的自动判别受到人为干预。特别是在现金贷中，很多企业在利益驱动和员工的业绩分成机制下，风控流于形式。

　　可以看出，大数据风控在错误的方向上野蛮生长，在必要的路径上发育十分不足。还可以这么说，能看得出来的风险，不需要大数据也行；真正的风险，目前的大数据风控水平也难甄别出来。