大數據暴雷

其實不能說是在大數據時代滴滴通過大數據分析，對潛在的用戶人群實行群體定位，這就導致一部分顧客因為自身的消費觀念原因，所以導致成為滴滴宰殺的對象，而對我們來說。這也是大數據時代，客戶遭受利益損失的最根本原因/

其實不得不說是第一在線大數與殺數一方面確實是因為自身的壟斷地位，另一方面是因為在大數據時代經過大數據分析對客戶實行消費群體定位，這就導致一部分顧客必定會成為大數據殺手的犧牲品，而另一方面缺乏市場有效的監管，因此滴滴這種行為也很難得到有效的制止。

3. 714網貸逾期對個人大數據會造成影響嗎

714這種高炮是不上徵信的，不影響個人大數據，但是會很高利息，會被暴力催收，會爆通訊錄。

4. 現在網貸行業監管持續加強，嘉銀金科如何應對行業低潮

——原標題：2019年中國P2P網貸行業市場分析：平台轉型大勢所趨，監管科技升級是發展關鍵

P2P平台團貸網暴雷，又一輪暴雷潮似有加速爆發之勢

日前，因涉嫌非法吸收公眾存款，千億級的P2P平台團貸網被立案偵查，創始人唐某、張某投案自首，被採取刑事強制措施。

這次不一樣，更多重量級、甚至行業聲譽不錯的平台倒下，是這波P2P暴雷潮的特點。團貸網暴雷之前的3月23日，成立於2009年、有行業「鼻祖」之稱的P2P行業頭部平台紅嶺創投宣告清盤，留下184億的「窟窿」待填。

一個自然而然的疑問是，一波又一波的P2P平台倒下，然而，人們在習慣性思維下期待的行業「大破大立」，為何仍然遙遙無期?事實上，2018年的「P2P爆雷潮」過後，現存的P2P平台仍然超過一千家，且不說類似紅嶺創投這樣的頭部平台何去何從，只是綜合實力不佳的大部分平台，就足以讓人擔心行業的風控現狀。

2019年2月中國P2P網貸行業成交量累計值達到8.23萬億

據前瞻產業研究院發布的《中國P2P網貸行業市場前瞻與投資戰略規劃分析報告》統計數據顯示，2018年12月中國P2P網貸行業的成交量為1060.16億元，環比下降4.88%，同比下降52.84%。累計方面，2018年1-12月底，中國P2P網貸行業累計成交量為8.03萬億元，突破了八萬億大關。進入2019年1月底，2019年1月底中國P2P網貸行業累計成交量為8.13萬億元。截止至2019年2月2019年2月P2P網貸行業的成交量為954.63億元，環比下降7.95%，同比下降43.52%。累計方面，2019年1-2月中國P2P網貸行業累計成交量為8.23萬億元。

2018-2019年2月中國P2P網貸行業成交量統計及增長情況

數據來源：前瞻產業研究院整理

P2P行業缺失硬核監管機制

P2P行業的風控缺失背後，真正缺失的是「硬核」的監管機制，其中特別是依託大數據的風控科技的升級。

P2P行業的問題，監管滯後是主因。如果只是一家P2P平台暴雷，我們可以將其歸結為個案，然而，一波未平、一波又起的P2P鬧劇，說明這個行業整體上的風險敞口雖然明顯巨大，但監管的滯後性，沒有明顯改觀。

加強監管的科技升級是發展關鍵

不過，與此同時，一些地方監管機構，在創新監管思路、升級科技手段的升級上，已經走在行業的前沿。比如，對這次團貸網非法吸收公眾存款一案，溫州的經驗就值得注意——今年1月，溫州市龍灣區公安分局對「鼎信貸」涉嫌非法吸收公眾存款案進行了立案偵查，而據悉，公安部門對這起案件的及早介入，得益於溫州市金融辦從「金融大腦」發現的預警信息線索。

我國各地的地方金融辦，在及早發現和處置P2P平台風險上處於重要的位置，也因此，這類金融監管者能否轉變思維、加強監管的科技升級，實際上是很關鍵的。仍以溫州為例，其「金融大腦」的核心是支付寶「風險大腦」提供的監管科技能力，該系統自去年10月上線測試以來，溫州市金融辦已經藉此發現206起疑似高危涉眾風險企業，其中就包含大量P2P平台。

科技手段能夠在金融風險防控上奏效，除了地方金融辦處在監管一線的位置，還與金融平台的發展特點有關。近幾年，包括P2P在內的金融業態不斷豐富，金融機構數量井噴，並隨著互聯網的發展快速演變，風險爆發頻率高、傳播快、涉眾廣、形式多樣等特點也隨之而來，這對金融監管部門依靠人力和經驗的傳統監管模式是挑戰，但與依託大數據的科技風控，恰恰是匹配的。

金融科技的優勢是顯而易見的，一套基於類似「風險大腦」的成熟的科技風控方案，不僅可以識別P2P，往往對小額貸款、融資擔保等金融機構的風險評估與識別也同樣奏效。同時，一套全國性的、普適性和普及度都較高的科技風控方案，對於涉及超范圍經營、跨地域經營的高風險金融行為，也可以在協同效應最大化的意義上，成為地方金融監管部門的監管抓手。

雖然目前被關注較少，但同樣重要的一點是，長期來看，科技手段之於金融監管升級的意義還在於，其對金融監管的介入越深，對人的依賴性越小，在解放監管精力、減少無效監管的同時，人為有意干預造成的監管障礙也會越少。換言之，科技風控不僅在升級監管的手段，也將深刻影響未來的監管機制，並且在這一意義上同步提高監管的效率和社會公信力。

之於當下的P2P行業而言，目前P2P平台的數量仍然是數以千計的，在監管趨嚴和市場整合的內在需求下，小平台暴雷、中平台清盤、大平台轉型勢必成為行業的整體發展趨勢。而依託科技風控的監管升級，在其中扮演的角色不僅僅是倒逼行業的良性整合，在行業進入成熟期之後，也將成為行業發展更加有力的一隻推手。

5. 大數據面臨哪些安全與隱私問題

(一)大數據遭受異常流量攻擊
大數據所存儲的數據非常巨大，往往採用分布式的方式進行存儲，而正是由於這種存儲方式，存儲的路徑視圖相對清晰，而數據量過大，導致數據保護，相對簡單，黑客較為輕易利用相關漏洞，實施不法操作，造成安全問題。由於大數據環境下終端用戶非常多，且受眾類型較多，對客戶身份的認證環節需要耗費大量處理能力。由於APT攻擊具有很強的針對性，且攻擊時間長，一旦攻擊成功，大數據分析平台輸出的最終數據均會被獲取，容易造成的較大的信息安全隱患。
(二)大數據信息泄露風險
大數據平台的信息泄露風險在對大數據進行數據採集和信息挖掘的時候，要注重用戶隱私數據的安全問題，在不泄露用戶隱私數據的前提下進行數據挖掘。需要考慮的是在分布計算的信息傳輸和數據交換時保證各個存儲點內的用戶隱私數據不被非法泄露和使用是當前大數據背景下信息安全的主要問題。同時，當前的大數據數據量並不是固定的，而是在應用過程中動態增加的，但是，傳統的數據隱私保護技術大多是針對靜態數據的，所以，如何有效地應對大數據動態數據屬性和表現形式的數據隱私保護也是要注重的安全問題。最後，大數據的數據遠比傳統數據復雜，現有的敏感數據的隱私保護是否能夠滿足大數據復雜的數據信息也是應該考慮的安全問題。
(三)大數據傳輸過程中的安全隱患
數據生命周期安全問題。伴隨著大數據傳輸技術和應用的快速發展，在大數據傳輸生命周期的各個階段、各個環節，越來越多的安全隱患逐漸暴露出來。比如，大數據傳輸環節，除了存在泄漏、篡改等風險外，還可能被數據流攻擊者利用，數據在傳播中可能出現逐步失真等。又如，大數據傳輸處理環節，除數據非授權使用和被破壞的風險外，由於大數據傳輸的異構、多源、關聯等特點，即使多個數據集各自脫敏處理，數據集仍然存在因關聯分析而造成個人信息泄漏的風險。
基礎設施安全問題。作為大數據傳輸匯集的主要載體和基礎設施，雲計算為大數據傳輸提供了存儲場所、訪問通道、虛擬化的數據處理空間。因此，雲平台中存儲數據的安全問題也成為阻礙大數據傳輸發展的主要因素。
個人隱私安全問題。在現有隱私保護法規不健全、隱私保護技術不完善的條件下，互聯網上的個人隱私泄露失去管控，微信、微博、QQ等社交軟體掌握著用戶的社會關系，監控系統記錄著人們的聊天、上網、出行記錄，網上支付、購物網站記錄著人們的消費行為。但在大數據傳輸時代，人們面臨的威脅不僅限於個人隱私泄露，還在於基於大數據傳輸對人的狀態和行為的預測。近年來，國內多省社保系統個人信息泄露、12306賬號信息泄露等大數據傳輸安全事件表明，大數據傳輸未被妥善處理會對用戶隱私造成極大的侵害。因此，在大數據傳輸環境下，如何管理好數據，在保證數據使用效益的同時保護個人隱私，是大數據傳輸時代面臨的巨大挑戰之一。
(四)大數據的存儲管理風險
大數據的數據類型和數據結構是傳統數據不能比擬的，在大數據的存儲平台上，數據量是非線性甚至是指數級的速度增長的，各種類型和各種結構的數據進行數據存儲，勢必會引發多種應用進程的並發且頻繁無序的運行，極易造成數據存儲錯位和數據管理混亂，為大數據存儲和後期的處理帶來安全隱患。當前的數據存儲管理系統，能否滿足大數據背景下的海量數據的數據存儲需求，還有待考驗。不過，如果數據管理系統沒有相應的安全機制升級，出現問題後則為時已晚。

6. 徵信大數據亂了怎麼養有這幾種辦法！