达摩克利斯之剑下的数据安全，谁能拥有免死金牌？

近几天，数据服务行业正在掀起一股整治之风，有不少风控公司牵连其中。经过近一周的发酵，涉及的公司逐渐增多，同类公司也开始纷纷叫停数据服务，其实早在2017年中国就早已有企业因为数据爬虫而被查封，在风暴中心的大部分公司都涉及到了“数据爬虫”这一业务并有相对应的产品。

什么是爬虫？

网络爬虫是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。网络搜索引擎通过爬虫更新自身网页内容或其对其他网站的索引，或者自动化搜集网页上的信息或数据，然后把搜集到的数据按照业务需求存储到自身数据库里。

数据爬虫本身并不是违法行为，关键在于爬虫类产品服务的交付形式和使用目的以及网络爬虫的采集途径和采集行为，其不能触碰的底线在哪里，和企业究竟如何维持自身的公正性。

据了解，被查的几家企业或多或少的存在恶意爬虫行为，触碰到了一些未公开、未经允许、且带有敏感信息的数据，或被认定为是违法行为。而且关于在互联网上的个人信息，大部分属于非公开信息，使用甚至打包售卖这类信息都会不同程度的触碰合法合规的红线。

正常情况下，数据类产品不应涉及详细的个人信息，应该经过脱敏后仅以评分或者等级划分的形式出售给第三方。例如美国FICO评分或者中国央行征信，其中个人征信信息均不会透露给查询的第三方公司，仅以评分或者等级的形式表示个人信用情况，以此避免个人信息泄露。

但是市面上之所以会出现大规模的数据买卖，是因为脱敏后的评分或者等级信息，对于企业建立风控模型的作用有限，概括归类的评分或者等级无法做到对消费者信用评价颗粒度的细化，才会有部分企业铤而走险，也因此有企业因为嫌侵犯隐私、买卖公民个人信息等原因遭到查处。

例如公信宝的数据爬虫产品，赫然标注着包括社保、学信网、京东、电信、移动、联通、智联招聘、芝麻信用分等信息，已经明显超过了个人隐私信息的界限。同盾科技在接受质疑时，对企业存在爬虫业务予以否认，表示其子公司的数据产品早在2018年就已开始调整业务并相继关闭。在招聘网站上（拉钩网百度快照），虽然该职位现已下线，但是2019年3月关于爬虫开发工程师的招聘信息还赫然在目。

在2019年5月28日，国家互联网信息办公室曾就《数据安全管理办法（征求意见稿）》公开征求意见，或许成为中国数据安全立法的里程碑。为了维护网络运营这正常开展工作，管理办法对网络爬虫进行了规定：利用自动化手段（网络爬虫）收集数据不得妨碍他人网站正常运行的原则，并明确了严重影响网站运行的具体判断标准，这将对规范数据收集行为，保障网络运营者的经营自由和网站安全起到积极的作用。

除了对数据收集进行了规范，管理办法还就数据存储、处理、共享、利用等行为进行了规范，以加强对个人信息和重要数据的保护。

高度依赖数据产业的信贷风控

追溯以上述企业的数据产品应用可以发现，大多数数据产品是用于金融行业的信贷业务，而几乎所有信贷业务的风控环节，都要依赖于各类运营商的数据来进行。以魔蝎科技的数据产品来看，合作企业就包括了银行、持牌消费金融公司、互联网金融公司，几乎囊括了所有开展消费金融的参与方，以此可见业务方对于数据的依赖程度之高。

在信贷产业链中扮演重要角色的第三方风控服务商和数据提供商，在这个时间节点遭遇严查，或许也与消费贷甚至现金贷的严监管相关。在各种“714高炮”、“超利贷”等平台遭到严处的时候，没有严守底线的企业终于开始为自己的选择买单。

在名单中可以看到，连传统的企业征信公司也没能逃过噩运，甚至2018年刚成立的中国首个个人征信持牌机构——百行征信，其股东鹏元征信也受到了波及。一直蛰伏却没有产品的百行征信，被认为是规范个人征信行业的代表，在大量企业纷纷想要申请个人征信牌照的时候，却只有8家企业作为股东，央行为主导成立了百行征信，可见国家对于个人征信规范的重视程度，也因此决定了仅有的一张牌照的含金量。

但是鹏元征信也在此次风波中受到影响，可见合法合规的牌照并不是一张免死金牌，业务的合规性仍然面临着巨大的挑战。

亿欧智库 《2018智能风控研究报告》 曾对智能风控企业盘点，并对部分公司进行调研。彼时接受调研的企业仅有36.51%的企业认为数据隐私是影响智能风控落地的挑战，大部分企业仍认为银行业金融机构对于第三方企业信任不够，才是智能风控落地的挑战。所以时至今日数据问题的突然爆发，也可以说是因为企业对于数据安全问题不够敬畏。

截至文章发布，同盾科技CEO蒋韬已发布回应，称本人仍在杭州，并未像网传的已出国避风头，同时还对数据安全问题发表了几点看法，认为越来越多数据的合理利用，是为了服务行业，为消费者提供便利。

2019年的315晚会，虽然已经对大数据的黑色产业链进行曝光，但是关于大数据的丑闻，也许才刚刚被公众所了解。面对野蛮生长的数据行业，缓过神儿来的消费者是不是还能把握自己的最后一点隐私，在所享受的便利中寻求一些平衡。

大数据时代的企业无疑需要在数据开放与隐私间权衡，大数据应用的前提是数据开放，在推动数据开放和应用的同时有效的保护用户和企业隐私，不管线上还是线下，都将是大数据时代的一个挑战。

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