“风控”二字，是金融永远绕不开的话题，需要注意的是，金融行业面临的安全挑战，不仅来自技术层面；同样不容忽视的，还有来自别有用心者的“主动欺诈”。
揭开金融欺诈的面纱
无论是作案人群还是作案手法，金融欺诈并不神秘，譬如一个词语——羊毛党。
三四块电脑屏幕，堆叠的身份证，“四卡四待”的一摞手机，不少羊毛党，正是凭借着这样最原始，最人工的方式，不放过每一个金融机构的福利活动，获得不菲的收入。
对几乎所有金融平台而言，对羊毛党们都是有恨无爱的，攫取了大量实质性福利，但却不能给平台带来真正有效地用户。更令他们棘手的是，虽然盗用他人身份证的确是一种明显的欺诈行为，但目前而言没有相关明确的法律法规，而且隐蔽性强，回溯难度高等特点，进一步降低了平台通过传统途径维权的意愿。
不过，在数日前的普惠金融CRO全球峰会上，同盾科技联合创始人兼副总裁马骏驱表示，羊毛党可以通过“大数据”识别。
“虽然羊毛党使用的身份证与手机号码是不同的，但一般登陆、注册时间、地点都比较集中，登录IP也有迹可循。如果多次发现同一地点同一时间段同一IP有多个账号比较活跃，那么即可初步判定它们是由联系的。”
的确，利用大数据的画像能力进行主动识别，可以有效地解决不少传统意义上的被动拦截筛选无法解决的问题，但这其中却有几个问题值得注意。
什么是“大数据”
FICO中国区总裁陈建指出，“大数据”并不是“大量数据”的缩写，而应该是“大量有用的数据”。
例如采矿业，毫不夸张地将，我们脚下的每一片土地，都存在铜铁金银各类矿产元素，只是含量多少的问题，采矿业要做的，就是寻找到富矿地点进行开采。同样，“大数据”企业要做的，也是找到无数数据中的“有用”数据进行挖掘整理、开采分析。
“大数据”的作用是打破信息孤岛
经常听到各种学者，各类企业家反复强调“大数据”、“画像”之类的词语，而利用大数据画像的核心，即在于打破信息孤岛。
信息孤岛，顾名思义，即某一条单一信息，单一信息是无法刻画某一目标对象的真实状况的，因此我们要通过多渠道搜集信息，相信大家都能理解，而值得注意的是，这里的多渠道不仅包括行业内多渠道，比如在天猫、京东、苏宁各大网站的信息，更包括了跨行业的多渠道。
平安银行风险管理部首席风险专家张京曾介绍过一类生动的例子。
在放贷的时候，经常会遇到恶意欠款的例子，于是，有的信贷员通过微波微信等方式，成功“打入”这些人的社交圈，换句话说，与他的朋友们建立了联系，然后告诉这些人，如果你继续不还钱，就会将这些行为公布在你的朋友圈、微博留言等地方，结果，几乎取得了100%成功的催款效果。
中国征信体系亟需完善
大数据细分，可以分为两种，一是有效信息较高的“信用数据”，主要是指消费者在银行等机构有过实际消费行为后所留存下的信息，由于此类信息记录的是个人实实在在的金钱使用状况，因此成为组成每个国家征信体系的核心，在中国，这部分信息掌握在央行手中。二是比较模糊的“行为数据”，即用户的水电交费情况，爱好行为习惯等，这类数据不能单一判定一个人的信用状况，但综合分析后，也可以大致得出结论。
之所以讲中国征信体系尚不完善，在于三个方面。
其一，央行所掌握征信信息不对P2P等互联网金融机构开放，也就是说即使此类机构尚不可以借助最权威机构——央行的力量去辨识自己的用户。
其二，我国第三方征信行业有待发展，央行之外，我国其它征信机构都起步不久，完全不能满足迅速增长的市场需求，此外，既有征信机构中，也有一些企业不能够做到“第三方独立”，会出现依存某利益关联方的状况，显然，此类企业报告的权威性要打一些折扣。
其三，我国基于“信用信息”的核心征信方式只能覆盖四至五亿人群，至于剩下的没有信用卡的人群，信用状况更加混乱，甚至空白。
中美普通民众对待征信的态度
平安银行风险管理部首席风险专家张京以及拍拍贷首席风险官章峰皆有着丰富的美国金融从业经验，在此次峰会上，他们都提出了一个问题——中国百姓与美国百姓完全不同的“征信观念”。
张京提了一个亲身经历的事件：“我在美国租房子时，房东是一个非法移民，并没有接受太好的教育，但是他第一件事情就是查我的征信，在美国，老百姓对保护征信这个概念已经根深蒂固。”相反地在中国，绝大多数中小企业主甚至都不知道“征信”的含义。
章峰也表示，中美民众对私密信息的敏感程度也有着天壤之别。“美国人一般不愿意将自己的信用卡身份证等私密信息交给企业，即便是亚马逊这样的著名企业；而我们却经常在各种地方泄露身份证等重要信息。”当然，这也说明企业在信息安全问题上，需要肩负起更大的责任。
美国征信体系给我国的经验
作为世界上金融业最发达，征信体系最完善的国家之一，美国征信体系有不少值得我们学习与借鉴的地方，例如如何解决四五亿拥有信用卡之外人群的信用问题。
据FICO中国区总裁陈建介绍，随着人口的更新迭代，美国同样面临没有信用卡人群的征信问题，再加上美国是一个移民国家，这一问题变化更加迅速。为了解决此类状况，在传统的征信评分的基础之上，FICO针对五六千万不在主流征信系统内的人群，推出了依托借记卡、运营商、水电煤等数据进行征信的方法。
而这一例子可以告诉我们，正如前文所述，解决中国征信现状的最主要问题，在于打破数据孤岛。将各种非信用类的“行为信息”搜集起来，筛选出有效信息，最后描绘出真实的目标对象信用特征。
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