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10月22日讯:10月21日上午,警方突击清查知名科技金融公司“51信用卡”位于杭州的总部,现场停了15辆警车,包括一辆特警大巴。下午15点左右,警方从51信用卡的办公楼中带走相关员工。

51信用卡被调查

大规模的突击清查,惊动了整个财经圈。51信用卡的运营主体为杭州恩牛网络技术有限公司,创办于2012年,旗下有51信用卡管家、51人品、51人品贷等金融产品。2018年,51信用卡登陆港交所,成为当时备受关注的新经济公司之一。


纵观51信用卡此前经历的多轮融资,其中包括小米、京东、顺为资本、前海母基金、快的打车创始人陈伟星的泛城资本,天使投资人薛蛮子等。

除了在资本圈风生水起,51信用卡的业务表现也非常亮眼,据其招股书披露,51信用卡2015年、2016年、2017年的收益总额依次约为8973万元、5.71亿元、22.69亿元,复合年增长率高达402.9%。此外,截至2018年底,“51信用卡管家”APP已拥有7590万用户,为他们管理1.23亿张信用卡。而据其近日更新的中报显示,管理信用卡已达1.387亿张,用户达8340万。


然而,受10月21日警方突击检查的消息影响,51信用卡的股价迅速下挫,停牌时跌幅已经达到34%。


一、51信用卡为何遭遇突击清查?


事实上,自今年9月份以来,整个大数据行业都如履薄冰。深圳、杭州等多地公安出动警力,带走多家大数据风控平台高管协助调查。

先是市值6亿美元的公信宝一夜之间“被查封解散”,随后被评为“2019最佳智能风控平台” 的摩羯科技高管被带走调查。再是大数据风控公司头部企业同盾科技、百融云创、聚信立、集奥聚合等均卷入不同程度的调查,甚至连中国电信控股的子公司天翼征信也未能幸免。一时之间,大数据行业风声鹤唳、人人自危。


去年大数据还与人工智能、物联网、云计算并称为未来主流的科技趋势,为何一夜之间“入冬”?

这就不得不提到与大数据行业深度合作的另一行业——金融业。在技术的加持下,金融科技业发展迅猛,不少银行、保险机构都开始与金融科技机构开展信贷、营销等合作。但由于现阶段个人金融信息获取和保护层面缺乏明确的监管要求,以至于部分大数据风控平台将这些“个人信息”提供给非法放贷app、非法网络借贷平台使用。于是,各种新型网络“套路贷”案件频发。

二、大数据能为“套路贷”带来什么?


所谓的“套路贷”,从性质上而言,与之前令舆论哗然的“裸贷”并无什么区别,都是以非法占有为目的,假借民间借贷之名,诱使或迫使被害人签订“借贷”或变相“借贷”、“抵押”、“担保”等相关协议。传统“套路贷”通过线下接触,面对面签订。但现在网络发展迅速,“套路贷”便披上“网贷”的皮,以小数额、短周期的形式吸引用户。

早在今年3.15晚会上,警方就提出了“714高炮”。即一般借款周期为7天或者14天,具有高额的“砍头息”和“逾期费用”的贷款。砍头息是指高利贷放贷人放贷时先从本金里面扣除一部分钱作为利息。

而大数据风控平台借用数据便利,能够为这些非法放贷公司提供个人数据,从而使贷款人的经济背景,社会、家庭关系,甚至是通话录音等各种隐私信息等全部暴露在非法放贷公司面前。

一方面,非法放贷公司可以通过这些信息精准捕获“猎物”。另一方面,他们可以根据数据定位用户,进行骚扰式催收或暴力催收。根据《中国新闻周刊》报道,此前就发生了催收公司利用被害人定位信息上门催收,最后将人逼到跳楼自杀。


三、爬虫的边界在哪里?

数据获取和使用的低门槛,不仅给“套路贷”提供了生存空间,还让“爬虫业务”成为金融公司的标配。爬虫业务又被称为网络蜘蛛,这项技术可以自动化浏览网络中的信息,或者说是一种网络机器人。在大数据风控行业中,以网络爬虫获取信息数据的做法非常盛行。根据多家媒体报道,51信用卡被警方调查的原因疑似其通过爬虫程序对某银行用户信息进行违规抓取。


不可否认,自动化技术可以提高数据收集的效率,将其用于产业,则会对产业升级和生产效率起到巨大的作用。

但技术无罪,心会有。由于技术在使用的过程中,没有任何风控环节,且使用成本低,以至于部分大数据平台在爬取用户或同行的信息时无视道德法律,为了赚快钱,不惜打包出售个人隐私信息,根本就不在乎数据泄露、隐私泄露会对用户带来什么样的影响。

大数据


四、技术无罪,人心会有


2016年,一个纯真无邪的女生徐玉玉因个人隐私泄露,最终被骗身亡。此案引起全社会的愤怒,更是大幅推动《网络安全法》的出台。

时间过去三年了,大数据行业似乎还处于“刀耕火种”的阶段。

央视网更是毫不客气地指出:“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。”


江湖骗子谋财害命,但为骗子提供信息、窃取信息的人同样可恨。究竟要让数据用在何处?为什么行业服务?又如何朝着正确的方向升级?这或许才是每一个大数据平台应该思考的问题。

科技向善的背后是人心向善,但在利益面前,所有的善良都可能会被放弃。归根结底,行业的发展不能一味指望道德的约束,有章法可依、有规范可行、有监管可守,或许才是长远之道。

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