中國許多網絡小貸正在越來越依賴所謂另類數據的風險管理解決方案，而最近對非法數據挖掘和網絡爬蟲的打擊引發了這些小貸公司前所未有的危機。

近年來，由於金融系統的開放以及消費經濟的興起，為中小企業和消費者提供貸款的小貸行業市場蓬勃發展。此外，由於金融技術和大數據的進步，快速建立基於數字數據的信用風險評估系統成為了可能，促進了這個細分市場得以更快速的發展。

早期，爬蟲數據行業享有寬松的監管環境。但是不久之後，非法獲取或共享的數據就出現在了黑市中。掠奪性貸方和收債員能夠購買直接識別信息，例如電話號碼 、聯系人列表和通話記錄。許多聲稱已采用復雜的大數據或人工智能技術的數據供應商實際上在吹捧他們使用簡單技術收集的此類信息。

在過去幾年中，隨著這些「粗放型」貸款和收債行為日益猖獗，中國金融監管機構和執法部門發起了一系列運動，以破壞過去幾年中的掠奪性貸方和收債人網絡。

最近，執法機構將注意力轉向這些掠奪性貸款業務的非傳統數據，數字支付和其他技術服務的提供者。 根據其在11月中旬舉行的最新新聞發布會，自今年9月以來，公安部通報已打擊了許多此類公司。https://www.xinhuanet.com/2019-11/14/c_1125233209.htm

一些替代數據和服務提供商也受到了調查，但它們不知道自己的一些客戶或業務合作伙伴使用了非法貸款服務或非法出售數據。

在公安部新聞發布會後不久，各主要城市的金融監管機構和央行開始要求其他數據供應商和主要貸款機構對其數據源、客戶數據使用情況和自身數據收集操作進行內部調查。

這並不是對爬蟲行業的第一次打擊和調查。但最近一次危機所造成的直接影響表明，貸款行業，尤其是規模較小的私營貸款，在信貸篩選和風險管理方面，在很大程度上依賴於這些爬蟲數據。

但是問題在於，許多數據供應商或很難知道其客戶是否參與了非法貸款或將數字數據用於非法目的，同時也並不清楚監管機構和執法機構的下一步行動，因此許多數據供應商和一些大的在線貸方已暫時中止了其數據抓取的操作。

此舉立即推高了數據抓取的價格。據報道，定制數據爬蟲的價格在幾周內上漲了兩倍多。一些失去了數據和相關服務供應商的企業開始嘗試新的方法，比如與該領域的老牌企業合作開發，這意味著高額的額外成本。

數據來源和服務提供商的突然消失，讓許多原本依賴其他數據和解決方案進行信貸篩選和貸款監控的銀行措手不及。據報道，由於風險擔憂加劇，許多銀行立即減少了貸款規模。一些人將最近拖欠債務的增加歸因於數據輔助的反欺詐和風險管理服務的損失。

同時，貸款行業已開始尋求更廣泛的數據類型，其中可能涉及更復雜的技術。就私營部門投資和人工智能技術在金融領域的應用而言，中國在人工智能（AI）應用程序開發方面處於領先地位。通過利用人工智能在某些領域的最新進展，例如圖像識別和自然語言處理，新出現的數據技術開發人員能夠提取以前不易獲得的信息，而機器學習進展所推動的預測分析功能將提供金融服務更強大的風險監控服務。

過去10年左右，中國另類數據市場的發展與中國金融行業的許多領域同步，如信貸風險評級、非銀行貸款和股票投資。由於這些部分的歷史很短，這些另類數據的出現正好彌補了傳統數據在信用風險評估、貸款監控、投資決策等方面的不足。

由於中國政府和私營部門都將其視為經濟增長的下一個主要貢獻者，因此了另類數據的相關產業在短時間內在中國興起。中國政府發布了促進「數據經濟」發展的國家計劃，大數據和人工智能初創公司吸引了很多風險投資。

為了解決數據保護和隱私等問題，中國於2017年頒布了《網絡安全法》。今年早些時候，在數據收集、使用和保護方面出台了一系列標准和措施。

盡管信貸風險管理和貸款市場暫時受挫，但近期的打擊行動仍受到了金融業的肯定。預計在監管機構提出更明確的指導方針之後，數據行業將進行一輪整合。鑑於日益增長的監管要求和市場需求，從這場危機中脫穎而出的參與者將以更高水平的技術以及與技術開發相關的投資投入到市場中。