財經365（www.w-bill.com）10月22日訊：10月21日上午，警方突擊清查知名科技金融公司“51信用卡”位于杭州的總部，現場停了15輛警車，包括一輛特警大巴。下午15點左右，警方從51信用卡的辦公樓中帶走相關員工。

大規模的突擊清查，驚動了整個財經圈。51信用卡的運營主體為杭州恩牛網絡技術有限公司，創辦于2012年，旗下有51信用卡管家、51人品、51人品貸等金融產品。2018年，51信用卡登陸港交所，成為當時備受關注的新經濟公司之一。

縱觀51信用卡此前經歷的多輪融資，其中包括小米、京東、順為資本、前海母基金、快的打車創始人陳偉星的泛城資本，天使投資人薛蠻子等。

除了在資本圈風生水起，51信用卡的業務表現也非常亮眼，據其招股書披露，51信用卡2015年、2016年、2017年的收益總額依次約為8973萬元、5.71億元、22.69億元，復合年增長率高達402.9%。此外，截至2018年底，“51信用卡管家”APP已擁有7590萬用戶，為他們管理1.23億張信用卡。而據其近日更新的中報顯示，管理信用卡已達1.387億張，用戶達8340萬。

然而，受10月21日警方突擊檢查的消息影響，51信用卡的股價迅速下挫，停牌時跌幅已經達到34%。

一、51信用卡為何遭遇突擊清查？

事實上，自今年9月份以來，整個大數據行業都如履薄冰。深圳、杭州等多地公安出動警力，帶走多家大數據風控平臺高管協助調查。

先是市值6億美元的公信寶一夜之間“被查封解散”，隨后被評為“2019最佳智能風控平臺” 的摩羯科技高管被帶走調查。再是大數據風控公司頭部企業同盾科技、百融云創、聚信立、集奧聚合等均卷入不同程度的調查，甚至連中國電信控股的子公司天翼征信也未能幸免。一時之間，大數據行業風聲鶴唳、人人自危。

去年大數據還與人工智能、物聯網、云計算并稱為未來主流的科技趨勢，為何一夜之間“入冬”？

這就不得不提到與大數據行業深度合作的另一行業——金融業。在技術的加持下，金融科技業發展迅猛，不少銀行、保險機構都開始與金融科技機構開展信貸、營銷等合作。但由于現階段個人金融信息獲取和保護層面缺乏明確的監管要求，以至于部分大數據風控平臺將這些“個人信息”提供給非法放貸app、非法網絡借貸平臺使用。于是，各種新型網絡“套路貸”案件頻發。

二、大數據能為“套路貸”帶來什么？

所謂的“套路貸”，從性質上而言，與之前令輿論嘩然的“裸貸”并無什么區別，都是以非法占有為目的，假借民間借貸之名，誘使或迫使被害人簽訂“借貸”或變相“借貸”、“抵押”、“擔保”等相關協議。傳統“套路貸”通過線下接觸，面對面簽訂。但現在網絡發展迅速，“套路貸”便披上“網貸”的皮，以小數額、短周期的形式吸引用戶。

早在今年3.15晚會上，警方就提出了“714高炮”。即一般借款周期為7天或者14天，具有高額的“砍頭息”和“逾期費用”的貸款。砍頭息是指高利貸放貸人放貸時先從本金里面扣除一部分錢作為利息。

而大數據風控平臺借用數據便利，能夠為這些非法放貸公司提供個人數據，從而使貸款人的經濟背景，社會、家庭關系，甚至是通話錄音等各種隱私信息等全部暴露在非法放貸公司面前。

一方面，非法放貸公司可以通過這些信息精準捕獲“獵物”。另一方面，他們可以根據數據定位用戶，進行騷擾式催收或暴力催收。根據《中國新聞周刊》報道，此前就發生了催收公司利用被害人定位信息上門催收，最后將人逼到跳樓自殺。

三、爬蟲的邊界在哪里？

數據獲取和使用的低門檻，不僅給“套路貸”提供了生存空間，還讓“爬蟲業務”成為金融公司的標配。爬蟲業務又被稱為網絡蜘蛛，這項技術可以自動化瀏覽網絡中的信息，或者說是一種網絡機器人。在大數據風控行業中，以網絡爬蟲獲取信息數據的做法非常盛行。根據多家媒體報道，51信用卡被警方調查的原因疑似其通過爬蟲程序對某銀行用戶信息進行違規抓取。

不可否認，自動化技術可以提高數據收集的效率，將其用于產業，則會對產業升級和生產效率起到巨大的作用。

但技術無罪，心會有。由于技術在使用的過程中，沒有任何風控環節，且使用成本低，以至于部分大數據平臺在爬取用戶或同行的信息時無視道德法律，為了賺快錢，不惜打包出售個人隱私信息，根本就不在乎數據泄露、隱私泄露會對用戶帶來什么樣的影響。

四、技術無罪，人心會有

2016年，一個純真無邪的女生徐玉玉因個人隱私泄露，最終被騙身亡。此案引起全社會的憤怒，更是大幅推動《網絡安全法》的出臺。

時間過去三年了，大數據行業似乎還處于“刀耕火種”的階段。

央視網更是毫不客氣地指出：“在金融風控中，從多數銀行實際落地情況看，“智能風控”或“智慧風控”其實也就是把人工操作流程和各種統計報表電子化、線上化罷了。進一步看，人們想象中的大數據風控的一個基礎功能就是預判風險。遺憾的是，頻頻發生的銀行卡被盜刷事件，暴露出當前的風控水平遠遠做不到識別欺詐交易并進行攔截和處置。再譬如，金融機構的“反洗錢”風控中，本希望通過設置一定的參數和規則，讓系統判斷交易是否存在洗錢嫌疑，但從時間看，預警都是‘事后’的，等發現的時候，損失已經發生。”

江湖騙子謀財害命，但為騙子提供信息、竊取信息的人同樣可恨。究竟要讓數據用在何處？為什么行業服務？又如何朝著正確的方向升級？這或許才是每一個大數據平臺應該思考的問題。

科技向善的背后是人心向善，但在利益面前，所有的善良都可能會被放棄。歸根結底，行業的發展不能一味指望道德的約束，有章法可依、有規范可行、有監管可守，或許才是長遠之道。更多資訊，關注財經365股票或“財經365網”微信公眾號看財經深度爆文！