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数据时代2020:小数据也有大智能

2020年4月10日

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about MengxiaoLi

纵观全球,欧盟有《通用数据保护条例》(GDPR),美国有《加州消费者隐私法案》(CCPA),全球消费者数据保护法令的不断增加,让金融机构倍感压力。这些法规的制约,再加上消费者自我保护意识的增强,使得获取数据的过程越来越复杂,想要获得有价值的信息更是难上加难。在数据隐私和数据信息中寻找到一个平衡点,是很难实现的,这给苦苦寻找出路的金融从业者出了一道难题。

数据收集与隐私矛盾

数据收集和隐私保护之间的矛盾让许多大企业伤透脑筋:把所有消费者的信息毫无章法地全盘收集,这种做法看似有用,但却产生了海量的无用数据,与预想的效率和效果都相差甚远。与此同时,数据的管理成本也在持续增加。比起花费巨资存储分析这些数据,并不断根据新出台的法规政策做调整,企业更需要做的是雇用一批技术能力超强的专业人才。

除了数据管理复杂的问题之外,从数据中收集可用信息也是一大困难。引入大数据采集相当复杂,公司需要充分挖掘其中的有用信息,才能保证大数据物尽其用。然而,大多数企业仍然在尽可能多地收集数据,并从中找到所需信息,忽视了对数据的有效分析和运用。

许多企业希望尽可能多地了解消费者,从而打造出具有针对性、个性化的用户体验,在激烈的市场竞争中脱颖而出。然而对于消费者来说,他们对企业这种“全记录”的行为通常持反对态度,这可能会侵犯到消费者的数据隐私安全,这一矛盾冲突可能会造成企业与消费者之间的裂痕。

少即是多,改变数据使用方式

对金融企业来说,既要从数据中收集到可用的风控智能信息,又要保护消费者隐私,还要符合各种法规要求,同时还要提供流畅的消费体验,“少即是多”策略是不二法门。数据“多”等于情报“多”,这一观念并不完全正确。事实上,一味粗暴地大面积收集数据,在使用方法上不讲究章法,只会将公司和消费者都置于危险之中。

如果企业对数据的管理和运用缺乏规划,不能从中提取有效信息,就可能出现数据泄露、数据破坏、数据造假,甚至安全漏洞。一旦产生上述危害,企业会面临名誉受损、监管处罚、消费者强烈抵制,甚至严重时还会陷入财务危机。

见微知著,特征工程在收集数据中的运用

要想既满足合规性同时从数据中获得所需,金融机构必须着眼于收集与自身业务密切相关的数据,并从中提取更具智能性、更有针对性、更有目的性的信息。听上去可能和人们通常认为的情况不符合,你可能会怀疑,从更少的数据里如何提取出更多的智能风控能力?可如果能做到对少量数据进行有效分析,就可以更深入地了解消费者行为和关注点,这将大大帮助金融机构减少数据使用压力、隐私保护压力,同时做出必要措施,因人施策、及时止损。

谢映莲博士及团队详细考察了现今诸多数据驱动的风控平台及解决方案。她认为利用有效的特征工程帮助企业客户获取相关数据是建立高等机器学习模型的核心。比如基于无监督机器学习算法的特征工程平台可以对聚合数据群组进行分析,企业可以计算指定设备上进行的单笔数额超过特定临界值的交易总数(自定义的复杂特征),无需收集全部数据,便可深入了解交易及消费者行为,特征工程优势立现。

在数据群组层面进行综合数据分析可帮助金融机构感知态势、模式和共性,并挖掘出个体层面不可见的决策信息。由此获得的智能信息还能从个体数据的角度发现更多附加特征,提供更丰富的信息。在这些技术的加持下,公司不仅能让数据收集行为更加符合日渐完善的大数据法规,同时还能提高数据的质量,挖掘数据的深度。

传统金融业的领导者和改革者承受着巨大的合规压力,因而需要依靠技术手段,比如机器学习和人工智能,从少量数据中获得大量信息。针对这一需求,一种能降低风险并最大化数据有效性和消费者接受度的新数据分析方法横空出世。由此,金融服务公司得以找到一个完美平衡点,既满足道德合规性,又能获得贴合实际、物尽其用的情报。

 

作者简介

谢映莲

DataVisor CEO兼联合创始人

谢映莲是DataVisor维择科技的联合创始人兼CEO。DataVisor维择科技是利用大数据分析进行欺诈预警和检测的行业领先公司。 谢映莲在卡内基梅隆计算机系获得博士学位,拥有10年以上在互联网安全和反欺诈领域的经验。在创建DataVisor维择科技之前,她是微软硅谷研究院的资深研究员,曾为微软产品开发出一系列成功的互联网安全和反欺诈技术创新。其中包括基于微软Hotmail社交图以对用户进行认证的系统架构,及大幅度降低信用卡实时交易风险的算法。开发的大数据反欺诈技术广泛应用于微软的支付平台,Hotmail, Xbox和Bing等。

谢映莲博士拥有网络安全领域50多篇专业研究论文和20多项专利,获得多项最佳论文奖。同时,谢映莲博士任多个顶级网络安全及安全学术会议评审委员,多位知名大学博士生评审委员(密歇根大学,UIUC等),她的创新工作影响和改进了数十亿用户的互联网安全体验。