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     這可能是大數據行業(yè)經歷的最寒冷的一個冬天。年關將至，國人習慣于用各種圓滿的方式給即將過去的一年劃上句號，不過，這對于許多大數據行業(yè)從業(yè)者來說，似乎有些奢望。

     整頓、倒閉、離職......最近數月以來，股股冷峻的氣息一直籠罩在行業(yè)上空。多次監(jiān)管動作不斷提醒和鞭策著大數據公司，是時候告別野蠻生長的時代了，合規(guī)才是正途。

巨變啟幕

     監(jiān)管重錘落地，此前狂飆突進的大數據產業(yè)突然被按下“暫停鍵”。

     自今年 9 月以來，多家大數據公司接連被查，巨變啟幕，行業(yè)“一夜入冬”。

     9 月 6 日，大數據智能風控服務供應商魔蝎數據被警方調查，一位核心高管被帶走，官網至今無法正常訪問；另一家大數據公司新顏科技的 CEO 黃向前也在同一天被警方帶走調查；這天，聚信立發(fā)通知主動停止了爬蟲業(yè)務，然未能幸免于“難”，僅過了幾天后，聚信立被爆有警方進駐公司調查；

     9 月 11 日，知名幣圈項目公信寶運營主體被杭州警方查封；次日，有媒體報道，集奧聚合深圳分公司十余人被帶走，北京辦公室也有多人被深圳警方帶走；另有爆料稱，天翼征信的總經理、副總經理及市場人員被警察帶走。

     一周之內，5 家公司被查，如此陣勢引發(fā)業(yè)內恐慌，但這可能只是剛剛開始。

     緊接著，有傳言稱百融云創(chuàng)數據查詢受影響、個人征信數據業(yè)務被暫停，深圳分公司員工被帶走，后被官方否認。9 月 27 日，同盾科技子公司信川科技高管被帶走協(xié)助調查；10 月 21 日，51 信用卡委托外包催收公司因涉嫌尋釁滋事等罪被調查；10 月 25 日，新京報報道稱，央行發(fā)文緊急調研銀行與上述第三方數據公司合作情況，排查的合作內容主要涉及數據采集、信用欺詐、信用評分、風控建模....

     有業(yè)內人士分析稱，上述公司被查與其開展的“爬蟲”業(yè)務有關，根源亦在于涉足現金貸、715 高炮、套路貸、暴力催收、“超利貸”等業(yè)務。

     據 AI 前線不完全統(tǒng)計，此次清查波及的大數據公司至少 15 家左右（以下根據公開資料整理，力有不逮，難免遺漏或錯誤，請見諒）：

     那個“2019 年，捕獲獨角獸最多的機構：紅杉、阿里、騰訊和警方”的網紅段子在引人發(fā)笑的同時，也反映出了當下大數據公司的尷尬處境。

     今年 11 月以來，公安部加大了 APP 違法違規(guī)采集個人信息集中整治力度，共下架整改 100 架 APP，其中考拉海購、房天下、樊登讀書、天津銀行等知名 APP 也在列，這些 APP 多涉及無隱私協(xié)議、收集使用個人信息范圍描述不清、超范圍采集個人信息和非必要采集個人信息等情形。據悉，今年以來，公安部“凈網 2019”專項行動，已查處違法違規(guī)采集個人信息的 APP 共 683 款。

監(jiān)管風暴席卷而來。大數據行業(yè)內人心惶惶，經此一擊，許多大數據公司遭受重創(chuàng)，大量數據接口被切斷，數據產品停售，部分公司業(yè)務部門解散、裁員，還有一些公司瀕臨倒閉。據一本財經統(tǒng)計，或有上萬人因此離開大數據行業(yè)。

禍起爬蟲？市場已是風聲鶴唳。

     一時間，人人聞“爬蟲”色變。白騎士、葫蘆數據、天機數據、立木征信、聚信立等大數據公司紛紛宣布暫停爬蟲業(yè)務；還有的公司在幾天之內火速將爬蟲業(yè)務從經營業(yè)務范圍中“抹掉”，招聘“爬蟲工程師”的公告信息也被緊急撤下；一些爬蟲程序員因為擔憂是否游走在違法邊緣，頭發(fā)又多掉了幾根....

     業(yè)內有這樣一種說法，爬蟲貢獻了互聯(lián)網 50% 的流量，它對于互聯(lián)網的繁榮功不可沒。但該技術同時也因“用途”而充滿爭議。爬蟲是一項見不得“陽光”的技術，它廣泛運用，卻少有人愿意承認在使用它。因為它常常被用作非法收集信息的工具，站上數據隱私、數據安全的對立面。

     “爬蟲技術本身并無對錯，但要看怎么用，用錯了肯定違法啊�！币晃怀绦騿T向 AI 前線表示，“技術無罪，關鍵在于人�！�

網絡爬蟲是非常普遍的一種數據挖掘技術，它是一種按照一定的規(guī)則，自動地抓取網絡信息的程序或者腳本。爬蟲技術最早主要運用在搜索引擎中，它滿足了人們的數據獲取、分析需求。早在 1995 年，為了不越“邊界”，互聯(lián)網搜索引擎與網頁持有者之間達成了一項“君子協(xié)定”——robot 協(xié)議。該協(xié)議規(guī)定了哪些信息該爬，哪些信息不該爬，20 多年來，該協(xié)議一直沿用至今。

     在遵循 robot 協(xié)議的前提下使用爬蟲技術，是沒有任何風險的。但往往有些“作惡者”試圖越過紅線，一些大數據公司打著“大數據分析”的名頭違規(guī)違法，爬取任何網頁及訪問用戶的數據，致使“蟲災”泛濫。

     現在的爬蟲似乎無所不能，只要有賬號密碼都可以爬，包括電商平臺、外賣平臺、地圖、旅行網站、共享單車、等平臺的個人信息，用戶的通訊錄、上網地址、收貨地址、聊天記錄、搜索記錄、支付記錄，甚至央行的征信報告......總之，一切皆可爬，還可進行定制化爬取。

在互聯(lián)網金融領域，上述數據主要被濫用于借貸、風控環(huán)節(jié)，具體多用在導流獲客和暴力催收上。除了支付寶爬蟲、微信爬蟲，甚至還有同業(yè)爬蟲，同業(yè)爬蟲即爬取同行的信息。據了解，摩羯科技曾推出該款產品，其要求借貸者提供在其它平臺上的用戶名與密碼，并通過爬蟲爬來競品的貸款額度及還款記錄，這樣便相當于剽竊了同行的風控成果。

     今年 3 月，號稱擁有中國最大的簡歷數據庫的巧達科技被警方一鍋端，該公司的簡歷數據庫全部是通過非法手段爬取而來，非法獲取的簡歷超過 2 億條，它將簡歷庫以 13800 元每年的價格出售，非法獲利。光是 2017 年，巧達科技憑此業(yè)務營收高達 4.11 億元。泄露、買賣、濫用，這些違規(guī)收集來的數據被肆無忌憚的曝光、出售，令用戶信息猶如在裸奔，嚴重侵犯了用戶個人隱私。

爬蟲也是一項“矛盾”的技術。爬與反爬的“斗爭”每天都在上演，力量此消彼長。

     據一位資深程序員介紹，現在比較常見的反爬蟲技術手段主要有，檢測 Header 信息；設置 IP 訪問頻率，分析同一 IP 或同一設備在短時間內多次訪問同一頁面或進行相同操作；識別 UA、通過動態(tài)頁面增加爬取難度等方式。

     這幾年，隨著隨著 AI 的發(fā)展，一些機器學習、canvas 指紋等智能反爬蟲技術也被運用起來。例如，騰訊云網站管家 WAF 就將 AI 檢測引擎能力，運用到了爬蟲 Bot 程序檢測的環(huán)節(jié)上，AI 引擎能夠對站點訪問流量的會話進行追蹤，通過流量畫像，匹配行為模型及行為標簽進行識別，進而識別出爬蟲 Bot 程序流量行為。

     今年 5 月，被稱為“中國版 GDPR”的《數據安全管理辦法》征求意見稿發(fā)布，第 16 條規(guī)定，網絡運營者采取自動化手段訪問收集網站數據，不得妨礙網站正常運行；如自動化訪問收集流量超過網站日均流量三分之一，網站要求停止自動化訪問收集時，應當停止。

     一位業(yè)內人士認為，技術只是工具，在獲取數據時需要考慮數據到底有沒有獲得授權，需要幾方授權，在拿到用戶授權的情況下，有沒有拿到網站等數據來源方的授權，這其中涉及到的權責邊界應該更明確。

     隨著監(jiān)管越來越嚴格，爬蟲技術的使用邊界也將更加明晰。互聯(lián)網從業(yè)者應當懷有敬畏之心，要時時注意不要觸碰邊界，畢竟爬蟲只是技術，灰色的是“助惡者”。

繁榮下的危局

     整頓風波揭開了大數據灰色產業(yè)鏈的冰山一角，也將大數據行業(yè)高光背后的暗影一并曝在了陽光下。

伴隨著互聯(lián)網 + 迅速成為潮流，以及深度學習推動下的第三次人工智能熱潮，大數據技術備受追捧，“得數據者得天下”是一度被風口裹挾著的大數據產業(yè)的繁榮寫照。

     金融大數據是大數據產業(yè)應用最廣的領域之一。2013 年前后，互聯(lián)網金融開啟了發(fā)展元年，一大批 P2P、第三方支付等互金平臺涌現。P2P 平臺一騎絕塵，但缺乏數據能力、風控能力差是其發(fā)展掣肘之一，如此一來，就為第三方數據公司提供了誕生的契機。

     同盾科技便是彼時的入局者之一。2013 年，時任阿里巴巴集團安全部技術總監(jiān)的蔣韜，還曾因離職創(chuàng)辦同盾科技在業(yè)內引起一番不小的轟動。成立當年，同盾科技便拿到了來自 IDG 資本和華創(chuàng)資本的 A 輪融資。AI 前線查詢天眼查顯示，同盾科技自成立以來已獲 6 輪融資，除 2018 年外，幾乎每年都有融資，最近的一次是在今年 4 月完成的超 1 億美元 D 輪融資，估值近 20 億美元。

     有數據統(tǒng)計，2013 年到 2015 年，中國市場上 P2P 網貸平臺數量從 800 家增長至 2595 家，累計交易規(guī)模超過 11.4 萬億。另據億歐智庫《2018 中國智能風控研究報告》顯示，截至去年年底，573 家金融風控企業(yè)共獲得投資金額超過 1000 億元，其中三成企業(yè)獲得三次及以上的投資。這些企業(yè)中，有 69.8% 成立于 2013 年 -2017 年。

     最近兩年，金融科技成為 P2P 熱潮落幕后新的創(chuàng)投風口，再次助推大數據產業(yè)發(fā)展走向新的高潮，同盾科技、51 信用卡等大數據公司也躍升為明星獨角獸。

     在草莽生長的早期階段，不少大數據公司趁機鉆了法律不完善的空子，其數據業(yè)務游走在道德和法律邊緣。自 2015 年以來的多次監(jiān)管動作也無不為從業(yè)機構敲響警鐘——要合規(guī)化使用數據。

     在很大程度上，這些 P2P 網貸平臺與第三方數據公司是“相互成就”的關系。而一榮俱榮，一損俱損，當監(jiān)管“緊箍咒”收緊之后，大數據產業(yè)也迎來了洗牌階段�！澳切┠軌驖M足政策及市場客戶需求的團隊，肯定會越做越好，而那些無法真正滿足需求的，將面臨淘汰�！币晃淮髷祿�行業(yè)從業(yè)者向 AI 前線表示。

     某頭部互聯(lián)網消費金融平臺的大數據負責人表示，這次的監(jiān)管行動從產品—爬蟲技術—相關的數據方—網貸平臺，可以說是一條鏈式的查處。盡管有些嚴格，但如果不經過整治， 行業(yè)內存在的“缺乏明確規(guī)則”的問題就很難作出改變。一些大數據公司“單純”的認為自己只是給甲方做數據服務，即便出了問題，也事不關己。但現在來看，這些權責是需要進一步明確的。

漸入寒冬深處，結局也格外凄冷。

     一些重度依賴爬蟲業(yè)務的大數據公司輕則業(yè)務停滯，重則或將因此倒下，即便能勉強活下來的恐怕也要被迫轉型。另一方面，一些 AI 公司、金融科技公司也會受到不同程度的影響，沒有了大量數據持續(xù)“投喂”，模型該如何迭代優(yōu)化？

     “有時候市場表面上的虛假繁榮是難以持續(xù)的，泡沫總有一天要被戳破。這次監(jiān)管風暴對小機構來說，以后可能更難做了，對一些大機構會有一定影響，但可能影響沒那么大，優(yōu)勝劣汰會加劇。大浪淘沙后留下來的是那些對用戶來說定價更低、體驗更好的產品，而淘汰掉的絕大部分是那些不合規(guī)的企業(yè)。因此，從長期來看，通過強監(jiān)管之后，大數據行業(yè)會更合規(guī)，總體來說對用戶會更友好。”上述大數據負責人繼續(xù)說道。

     一位第三方數據公司的高管對形勢感到樂觀。她認為，這次監(jiān)管風暴對行業(yè)的健康發(fā)展是有利的，監(jiān)管介入、政策出臺，這都在引導行業(yè)往好的方向發(fā)展，數據采標清洗質檢等流程會逐漸趨向標準化、合規(guī)化、安全化，進而提高大數據行業(yè)的進入門檻，并倒逼從業(yè)者提升服務質量。

     一半是海水，一半是火焰。值得一提的是，一些具有國企背景的大數據公司逆勢成為行業(yè)里的“香餑餑”。那些不合規(guī)的企業(yè)終將湮沒不斷滾滾向前的歷史洪流中，未來的大數據產業(yè)屬于合規(guī)的參與者。