去年8月，社交软件Facebook成功申请了这样一项专利：当用户申请贷款时，如果该用户的社交网络上好友的平均信用等级达到了最低信用分要求，贷款才能获得通过。
随着互联网技术与金融不断融合，把社交行为、消费偏好等个人行为数据引入风控体系之中，这样的事在国内也并不罕见，支付宝的“花呗”、微信的“微粒贷”等互联网巨头就尝到了头口水，成功把各自的社交平台数据运用于个人信用评估之中。除此之外，传统银行方面也开始把社交属性引入个人金融服务之中，例如平安银行推出了具有社交功能的移动支付平台“壹钱包”。
“你的朋友圈决定你能借到多少钱”，尽管这种基于大数据技术的智能信贷决策，能让投资者更高效、更快速地拿到钱，但包含了大量个人隐私信息的社交大数据一旦被第三方利用，其存在的信息泄露风险也受到了质疑。
那么，对于普通投资者来说，社交大数据的运用能为个人的金融生活带来哪些改变呢？又有哪些隐藏的风险值得注意？本期投资有道请来了三位金融大咖为大家解答。
1、把社交数据用作个人信贷的风控评估“靠谱”吗？
记者观察：在互联网上，凡走过的，必留下痕迹。这句话同样适用于个人信用领域，尤其是在互联网已深入我们生活方方面面的时代，未来最了解你信用情况的人，也许不是你的伴侣或父母，而是你的“社交大数据”。
董希淼：把社交数据引入个人信贷评估标准中，其真实性、有效性、滞后性等问题值得商榷。一方面，在我国现阶段的互联网发展中，还没有对金融信用与社会信用的相关性进行细致研究，大数据主要来源于互联网，人们在网络中的表现并不能完全反映其真实的一面，网络信息很难还原现实信息。
金雪军：社交数据用于信用评估仍面临着如何有效转化的问题。在日常生活中，打一个电话、发一条朋友圈都属于社交行为，可视为一个社交数据，但这样的数据是海量的，如何分析和挖掘将是一个巨大的挑战，“数据孤岛”的困境依然难以解决。
蒋燕青：信贷风控主要是防范两类风险，即信用风险和欺诈风险，目前业内对于社交数据的应用主要在反欺诈方面。通过对借款人的社交关系的分析，可增强识别和判断借款人的还款意愿，以及是否存在中介等高风险欺诈行为的能力。当然，社交数据只是一个维度，还需要结合其他诸如消费能力、征信状况、收入等其他维度，才能形成完整的、较强的风控体系。
2、大数据风控的运用还将如何改善人们的金融生活？
记者观察：在新一代信息技术的推动下，大数据时代已悄然到来。目前大数据风控在互联网金融领域已经广泛应用，通过运用大数据建模和分析，可以更高效、更科学地对相关金融主体进行风险评估、提示和控制。
董希淼：现在大数据风控已被广泛运用，例如微众银行已经开始把个人用户在微信平台上的社交数据纳入风控体系，并成功发放贷款。此外，通过数据模型对用户的消费记录、学历、朋友圈、工作行业等数据信息分析，消费金融机构可判断用户的信用状况。
金雪军：实际上，一个完整的贷款周期分为贷前、贷中、贷后，而贷前的风控是最难管理的，如果大数据能解决掉贷前的风险问题，那么，未来其在贷中和贷后等不同阶段的风险管理将有更大的发挥空间。
蒋燕青：大数据风控水平的提高，避免了传统贷款模式中需要准备工资证明、工作证明、房产证明等资料的繁琐过程，同时，大量的数据通过风控引擎可以快速地完成处理，用户能在较短的时间内获知审批结果，拿到贷款，这让个人信贷产品的体验更佳、申请更简单、流程更快速。
3、对于老百姓来说，提供个人大数据获得贷款存在哪些风险？
记者观察：传统金融机构的征信方式虽然覆盖面窄，但相对谨慎的方式可避免将钱借给“不对”的人，而互联网时代的大数据征信，能让更多以前可能在传统模式下借不到钱的人也能得到更多融资。但在打开大门的同时，对于资金端的两方来说，风险也如影随形。
董希淼：这其中最重要的问题是，客户的隐私可能得不到良好的保护。当前数据的收集和使用，在很多情况下可能未征得本人同意，这会导致数据的滥用和隐私的泄露。甚至有学者提出，公民应有且必需的权力是“数据权”，高效、适度地开发和使用大数据，不仅仅是一个技术问题，也是一个社会问题。
金雪军：借款人在享受技术带来的便利性的同时，也要考虑到自身的还款能力，以及有效地使用贷款，一定要量力而行，确保贷后按时还款，以维护自己的信用。
蒋燕青：对于大数据使用时存在的信息泄露或滥用的隐患，除了加强立法和行业规范来保护消费者数据之外，用户尽可能地选择拥有良好信息安全的从业公司。例如，一些公司会对数据进行分级管理，涉及用户隐私的数据将进行脱敏处理；或者是对数据的获取、清洗、整合、使用、存档、销毁等整个使用周期建立相应的管理职责和流程，确保数据可跟踪、可管理。
