以另类数据为发展引擎，为金融科技企业做好前期数据尽调

记者：王智

无论是产品，亦或是企业，都需要通过渠道收集多元化数据，并结合自身现状和业务发展进行分析。那么，当数据分析应用于风险评估时，数据分析可应用的范围是哪些？数据分析的算法又需要哪些条件？国内最好的赋能金融科技企业商业风险咨询的另类数据公司锶钟科技的创始人张郁，从专业的角度展示了如何利用数据分析进行风险评估，为企业做好前期尽调。

众所周知，在企业制定重要业务决策或项目实施前，量化风险是重要的组成部分。大多数企业组织通过以前的经验和业务敏锐度来评估风险，张郁发现这种传统的评估风险方法是不准确的，并不是基于精确的科学，错误会导致成本的增加、项目方向走样等问题。因此，张郁提出使用商业智能或另类数据分析，进行科学正确的风险评估至关重要。

张郁带领团队，通过综合分类大数据，以便检查数据的敏感性，利于设置算法参数，实现以更积极的方式进行风险评估。张郁总结提出另类数据分析的“三分法”分类：一是公共数据，包括社交媒体平台、网站、搜索引擎等所有可用的信息；二是企业自有数据，包含对用户购买行为数据的挖掘；三是脱敏后的三方数据，结合各类第三方数据源对企业自有数据进行补充分析。这样的分类，能够将涵盖大数据的众多方面，为企业风险评估提供更为全面的另类数据基础。

为了更为准确的评估风险，张郁带领团队基于敏捷及精准的数据质量要求，研究提出业内领先的适应不同环境、不同需求导向的一套多结构属性的商业智能算法。张郁创新的这套商业智能算法，具备目前行业领先的九大优势：

① 自动化：测试过程通过多次迭代实现自动化，帮助数据模型达到较高的准确性；

② NLP：可以准确地理解自然语言并将其处理为机器语言；

③ 结构化：数据模型可以成功处理结构化、半结构化和非结构化的数据；

④ 集成：用于重要财务活动的集成系统，该系统以“链接数据”的形式存储，从而限制了访问和修改权限；

⑤ 人工智能：通过AI来验证数据并识别异常；

⑥物联网：机器学习工具，可以处理复杂而大量的数据，高级技术，计算流程，区块链和其他数学功能；

⑦ 网络防御：纳入算法中的必然防御要素，要素关键是：可以识别操作是否合法的参数、仅允许通过多个级别的基础设施安全系统访问关键信息的参数、一个参数(或几个参数)，以确保所有用户操作均在监管机构设置的合规性限制之内；

⑧ 预测分析：具有认知行为的能力，以便能够进行预测分析并产生可靠的输出。预测性编程可确保以数据为依据的准确决策，这将影响商业企业的成功；

⑨ 增强现实：数据模型中的该元素将帮助用户享受交互式体验，在该体验中，计算机生成的数据与现实生活场景叠加在一起，从而可以与生活体验相关联。

张郁带领团队通过采集第三方流量数据持续赋能金融科技企业，服务包括中国最大的互联网科技公司在内的众多企业客户。她在本身已经掌握很多信息及数据的基础上，通过隐马数研的另类数据集，进一步掌握了行业动态和竞争对手策略，提供了专业的外部智库分析，有效帮助大型企业在面临风险时，做出规避风险、分担风险、承担风险或控制风险四种不同模式的商业风险判断，通过不同路径的选择，成功实现将这些企业的投资风险降到最低。

张郁，率先将另类数据与金融科技企业风险咨询进行了挂接，通过运用海量数据、强大计算能力及专业领域经验，提供基于大数据视角下的商业风险评估，成功落地数据驱动战略与金融科技企业的融合创新发展。张郁，最先探索出用另类数据把控项目风险、驱动商业决策模式，为企业规避或减少高风险项目投入提供了科技支撑，实现行业内企业价值的更大提升，她也成为业内“另类数据+金融产业”融合创新发展的第一批吃螃蟹的人。