数据|「远见」个人信息保护法将出台揭开数据算法的神秘“面纱”( 二 ) 本期话题：揭开数据大算法的“面纱”。

作为服务者，也要弄清自己的责任，比如数据储存在服务器里，但如果因为服务器漏洞被入侵的“黑客”偷走了，怎么界定责任？互联网厂商承不承担责任？法律上关于这种界定会越来越多，当下不能说法律很完善，但至少有了这几部法律的帮助，是很好的促进。
“爬虫学得好，牢饭吃到饱”？——论技术的价值观
思远：如果说算法是底层的逻辑和系统，那么大数据就是养料和细胞。从PC时代，到移动时代，再到物联网时代，算法都离不开“爬虫技术” ，简单说就是通过网络勾连，实现数据的收集、分析和再组合，实现特定的目的。但“爬虫”经常会爬到隐私，听说圈里有一句话叫“爬虫学得好，牢饭吃到饱”？
余弦：在安全行业，尤其是前两年做“爬虫”生意的一些企业，都因此而触碰了法律被制裁。 “爬虫”技术本身没有好与坏的说法，就像菜刀可以做菜，也可以犯罪。
思远：技术是中立的，但取决于人的价值观。
余弦：“爬虫”分为两种场景。第一种是专门做“爬虫” ，故意去爬服务器的敏感数据，就是主观作恶。另一种是不小心把数据拿了回来。比如把个人的社保医疗隐私不小心爬回来了，但看到这个信息还挺有价值的，可能会二次利用。同时，这些社保医疗机构网站有漏洞，有没有责任呢？这就像是主动入室盗窃和主人没锁好门导致误闯民宅。不同情况，有不同的认定和处理，这是法律需要界定的。
场景1：金融风控，哪些“大数据画像”侵犯隐私？
思远：我们来聊聊算法的应用场景。生活中最常见的是金融风控——金融数据中的算法是怎样的逻辑？
余弦：核心是通过各类用户数据采集，进行用户画像。让业务决策者更好地理解目标群体，数据越准确、丰满，就越有利于特定的场景去做针对性的事情。
思远：比如给金融借贷，根据征信和消费行为等数据，判断优质客户，给出更好的还款周期和价格，用更低的价格、更高的额度做长线生意；对风险大的客户，拒绝放款。
以前有个FINTECH公司的CEO给我介绍了一个案例：拿到了客户A的所有行动轨迹，发现每天的活动线路两点一线，时间相对固定，消费能力、还款记录良好，就定义为“白领上班族优质客户”；客户B每天的活动轨迹和时间非常不规律，就认为是自由职业者，谨慎放款。类似例子还有很多，比如借了消费贷还不上的人，催收公司会一夜之间将其通讯录中的电话打个遍。问题是，这些数据都使用，是不是非法和侵犯隐私呢？
余弦：这个现象确实非常普遍。很多时候，普通人高估了算法，在我们看来，很多技术真的非常粗暴，就如用户借贷的钱还不上，暴力催收公司通过非法采集用户数据，用灰色方式催债。
所以，围绕相关法律，比如个人信息保护法、数据安全法等，未来这些会得到比较好的净化。因为这个产业从业人员太多了，而且不同于实体的物理世界。
思远：很多信息的获取就是一瞬间，交易速度非常快，这对发现违法行为、固定证据会有很大麻烦。真正执法，要靠企业自律或相互监督、举报等，还是什么？
余弦：从操作角度来讲，这些法律是绝对可行的。这里面可能会涉及到具体敏感的话题，这里暂时不展开谈。但首先我们都得有法，才能去操作。未来的执法过程，一方面，数据的滥用，行业内确实有不少的外露特征，明面上能看到；执法肯定由公安进行——比如网安、网络警察。
场景2：大数据营销愈发精准，我们是否被“监视偷听”？
思远：另一个典型场景是“营销” 。现在大家经常在网上“买买买” 。打开手机，发现系统给每个人推送的情况都不一样；打开新闻客户端，总会推你想看的内容，甚至有时刚跟朋友聊到什么，商品信息和广告就来了。这种技术怎么做到的？人真的被“监视”了么？

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