清华总裁班报道，随着传统金融机构逐步向互联网的方向发展，数据安全方面的要求也在相应地提高。在清华大学中国创业者训练营最后一天的课程里，杭州同盾科技有限公司CEO 蒋韬为创业者学员们带来了一场题为"互联网金融大数据反欺诈"的演讲。
用户体验和安全之间要找寻到平衡点
数据欺诈的根源是信息泄露。很多知名的国际公司都经历了信息泄露事件，而信息泄露所涉及的细分行业也越来越多，包括传统金融机构、三方支付、电子商务、p2p借贷、网络游戏等等一系列领域。因此不管从事哪一个细分领域，数据欺诈的问题都或多或少会有所涉及。
蒋韬指出，从风险和反欺诈的领域里说，企业成功的关键在于在用户体验和信息安全之间寻找到平衡点。"在做互联网业务的时候，用户体验非常重要，因为我们不希望为了保证安全和风险，让用户体验变得非常差，希望完成支付，整个流程越流畅越好，用户干预越少越好。然而任何一家企业，都不可能为了用户体验牺牲安全。用户体验和安全之间是一个平衡的关系。"蒋韬认为，风险控制做的好，企业成本会大大降低，特别是会降低人工审核、投诉处理这一方面的成本。而好的风险控制和好的用户体验会给企业带来非常好的利润。
大数据反欺诈的核心在于信息关联
在大量的实践中人们发现，通过机器或者自动化的方式做风险判断可以收到很好的效果。风险分析基于三种类型的数据：业务类数据、浏览类数据、事实类数据。业务类数据指的是账户的注册行为，包括交易行为、支付行为、申请贷款行为等等。浏览类数据指用户在网络上从登录到登出的整个浏览路径，每个人的浏览路径通常是类似的，如果某一天突然做出改变，可以判断出来。获取事实类数据需要用户的一些反馈，例如用户自主提出账号和卡被盗用等。
蒋韬谈到，风险有两个关键领域，第一点是大数据画像，第二点是信息的全局关联。大数据画像对于信用评估是非常有价值的，但在反欺诈领域，画像的用处就不大了。反欺诈依靠的是信息关联。
信息关联需要通过各种各样类型技术和专业数据团队，把所有用户资料，所有用户信息关联起来。即将业务类、浏览类、事实类这三类数据整合在一起。信息关联的网络越扎实、越稳定，反欺诈的成功率就越高。
让客户自愿地共享数据
在演讲最后，蒋韬也为学员们分享了做数据服务的一些切身经历和实际体会。在做数据服务的初期，客户企业对数据共享会存在担忧。在这一问题上蒋韬认为，如果想做好一家数据分析公司，给客户带来的价值一定要比客户共享数据所带来的担忧更大。
一个小时的课程很快结束，相信学员们对于网络数据安全的问题已有了更加深刻的体会。