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深入经济生活的方方面面
来源:21世纪经济报道(ID: jjbd21)
记者辛深圳报道。
编辑曾芳
图像源/地图蠕虫
对于金融机构来说，这是一个尴尬的领域。
随着互联网消费金融的兴起，不依赖线下营业网点，只实现展业线上借贷。这种“轻模式”不仅迅速普及，还受到资本市场的追捧。
腾讯一位资深风控表示，互联网消费信贷的第一个特点是“快”:线上、非接触、场景化、秒批秒放。二是“白”，客户群缺乏征信。他表示，2016年预计消费信贷市场规模约6.6万亿元，其中不良信贷规模超过2000亿元。
与传统的银行信贷相比，网络信贷呈现出不同的特点。此前，央行总行金融市场部副主任、百姓银行信贷顾问唐磊在接受21世纪经济报道记者采访时表示，互联网金融和消费金融机构的产品模式比传统金融机构更复杂。比如比较常见的循环贷款、联合贷款等产品，前者给予借款人一定额度的多次贷款，后者为多个机构联合向借款人发放贷款。互联网贷款的特点是金额小、速度快、频率高，市场上有大量的产品十几分钟就能放款。新金融展业对信用数据的查询速度要求更快，部分互金机构要求服务器毫秒级响应，数据截止时间为T+1。
这使得互联网金融机构以不同的模式从事展业。上述风控人士表示，大数据风控三要素中，数据决定风控天花板，决策引擎决定接近天花板的程度，计算平台决定研发效率。
需要收集哪些数据？
图片来源/图虫
包括传统银行、持牌消费金融机构、互联网金融机构等。，已经从事了大量的互联网信贷。21世纪经济报道记者根据各种互联网信贷产品的用户贷款协议和隐私协议发现，这些网贷产品要求的数据一般包括个人信息、手机设备信息、征信信息、联系方式等。
包括百度、阿里巴巴、JD.COM、小米在内的互联网巨头，一般都会将互联网信贷产品的隐私协议与母公司的账户系统对接，利用系统中自己手机的数据来计算个人信用额度。
蚂蚁金服的“花呗”要求读取支付宝、银行、商户的名称、证件类型和号码、联系电话和地址、支付宝账户信息和业绩。芝麻信用等信用报告；政府机关、司法机关、事业单位和行业组织(法院、中国互联网金融协会)的信息，如诉讼信息；相关人员的姓名和联系信息。
百度“钱花”与百度账号体系对接，采集的个人账号信息包括:设备信息、设备位置、设备连接、设备状态、日志信息、位置信息、唯一应用号、本地存储、Cookie和匿名标识符。其中，设备信息包括硬件型号、操作系统版本、设备配置、唯一设备标识符、国际移动设备识别码IMEI、网络设备硬件地址MAC、广告标识符IDFA等。
设备位置信息包括通过GPS、蓝牙或WIFI信号获得的位置信息。
设备连接信息:浏览器类型、电信运营商、使用的语言等。
设备状态信息包括:设备传感器数据和设备应用安装列表。
日志信息包括:使用情况、IP地址、访问服务的URL、浏览器类型等。
位置信息包括:IP地址、GPS、Wi-Fi接入点、基站等信息。
一些互联网金融机构强制App读取一定权限，否则App无法正常打开或提示可能无法正常使用。
比如小米贷款App，需要设备信息(IMEI，MAC地址)。它收集的信息包括设备信息、应用信息、位置信息、登录日志信息等等。
设备信息包括:IMEI号、IMSI号、MAC地址、序列号、MIUI版本、Android版本、屏幕显示信息、设备输入信息、设备制造商信息和型号名称、网络运营商、连接类型、硬件使用情况(功耗、设备温度等。).
应用信息包括:应用列表、状态记录、应用ID、SDK版本和系统更新设置。
位置信息包括:地区、国家代码、城市代码、移动网络代码、移动国家代码、小区代码、经纬度信息、时区设置和语言设置。
登录日志信息包括:Cookie、IP、网络请求、临时消息、标准系统日志和错误崩溃信息。
其他信息包括:环境特征值(ECV)(小米账号、设备标识、链接WiFi和地理位置产生的信息)。
招联金融App要求必须阅读权限才能存储空、拨打和管理电话。在数据采集方面，包括个人信用信息、财产信息、联系方式、关联方、信用状况、从业、收入、婚姻状况、学历、工作地址、居住地址、位置数据、交往行为、通信信息等。在央行征信、公安、公积金、社保、税务、民政、物流、通信运营商、互联网社交平台等平台上。
中原消费金融App要求读取读取设备信息权限、设备存储权限、定位信息等。采集的数据包括:查询身份信息、行为信息、交易信息、设备信息等。在白骑士大数据、鹏远征信、芝麻信用、中智程心、京吉奥聚合、上海程心等平台上。
刚刚在香港上市的51信用卡采集的数据包括:导入的银行账单、手机号码、浏览器和手机信息、IP、访问日期和时间、软硬件等特征信息；身份信息、联系地址、职业信息、联系人的联系方式、历史借款情况、设备和位置信息、通话记录和短信记录等。
用户肖像标签
图片来源/图虫
收集数据的目的是获取用户画像。
京东金融明确提出收集用户身份信息、银行卡信息、手机号码、个人基本信息、身份信息、财产信息、交易信息和行为信息、浏览信息、关注信息、软件信息、设备信息等。，并进行数据分析，形成用户画像，用于展示用户感兴趣的产品或服务信息。
21世纪经济报道记者了解到，金融机构会在全面海量数据的基础上对数据进行分类。一般来说，互联网机构和金融机构会通过丰富全面的标签体系，采用成千上万的动态或静态领域信息。
比如平安集团大数据平台中的数据规模高达8.5PB，单个用户有2万个数据标签。
在腾讯的用户画像中，每个用户身上有2000多个标签，大致可以分为账户数据、交易数据、商户数据、QQ平台数据、微信平台数据、安全平台数据，日均计算量1.5万亿次。而腾讯的微众银行的微贷，风险控制的标签不超过40个，最近增加了两个邮箱相关的标签后，才增加了42个。
通过这个标签体系，可以将零散的数据整理成层次清晰、逻辑清晰的结构化数据，供大数据风控模型使用。
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本期编辑陈思
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