在金融风控领域，获取高质量的个人或企业数据是实现有效风控的一个关键环节，而这在技术上可能面临一些挑战，尤其是对于中小型公司而言。具体来说，数据获取的难度主要体现在以下几个方面：
个人数据保护：金融行业涉及大量的个人数据，如信用记录、消费行为、银行账户信息等。根据《个人信息保护法》（PIPL）等法律规定，任何数据的收集、存储和使用都需要严格遵循隐私保护和合规要求。在没有用户同意或者没有合法授权的情况下，擅自获取和使用这些数据可能会面临法律风险。
企业数据隐私：对于企业风控，涉及到的可能是企业的财务数据、信用记录、经营状况等。这些信息通常由专业的信用评级机构、银行或其他金融机构掌握，并且有严格的数据保护机制。如果没有合作关系，获取这些数据的难度较大。
第三方数据：许多金融机构会依赖第三方数据提供商（例如征信机构、信用评分平台、支付平台等）来获取个人或企业的信用信息和行为数据。但这些第三方数据通常需要支付高昂的费用，尤其是对于中小型公司而言，这可能增加业务成本。
数据共享机制的缺乏：尽管在中国已有一些数据共享平台（如金融行业征信平台、信用评分机构等），但这些平台的数据仍然受限于合作机构的参与度和数据授权。对于小型金融机构或外部技术服务商来说，未必能够顺利接入这些数据源，或者需要满足繁杂的审批流程。
数据质量与完整性：即使获得了第三方数据，数据的质量、完整性和更新频率也是风控建模的关键。许多数据来源可能存在不一致、错误或缺失的情况，这也会影响最终风控决策的准确性。
数据整合与分析能力：不同的数据源可能采用不同的格式和标准，如何高效地整合和分析这些数据是一个技术挑战。特别是对于中小型公司，可能缺乏大规模数据清洗、整合和处理的技术能力，尤其是在没有足够数据支持的情况下，建立精准的风控模型变得更为困难。
实时性和准确性：金融风控需要高效、实时地分析和处理数据，以便及时发现潜在的风险。然而，很多金融机构的数据流动较慢，尤其是跨系统的数据，难以在短时间内完成整合与分析，影响风控决策的实时性。
数据的真实性和可靠性：金融风控的有效性依赖于数据的真实性。如果获取的数据来自未经验证的第三方渠道（如公开的社交媒体数据、一些不具备权威的数据来源等），其可靠性可能受到质疑。在金融行业，特别是涉及到贷款、信用卡申请等敏感业务时，金融机构对于数据的准确性和来源有较高的要求。
建立信任机制：金融行业本身对于数据安全、隐私保护等方面的要求较高，建立一个可信的数据共享和获取机制非常重要。如果没有得到足够的市场认可和信任，作为数据分析服务提供商可能面临较大的抗拒和不合作的局面。
用户授权问题：即便技术上能够获取到部分数据，是否能通过合法的方式获得用户授权仍然是一个难点。例如，在个人信用评估中，用户必须同意并授权相关机构提供其信用数据。如果用户不愿意授权，或者没有办法做到普遍授权，获取这些数据就成为了瓶颈。
企业数据的授权问题：在企业风控方面，获取企业的财务状况、经营数据等信息也常常面临授权问题，特别是对于一些私营企业或中小企业而言，企业经营数据往往是敏感的，获取这些数据的途径受到限制。
依赖公开数据源：
政府数据与公开信息：政府发布的各类公共数据、企业信用信息、财务报表等，都是可以合法使用的公开数据源。中国的一些征信平台（如中诚信、芝麻信用、鹏元信用等）提供了丰富的个人和企业信用信息，部分数据可以通过授权获取。
社交网络与互联网数据：虽然数据隐私是一个问题，但通过公开渠道收集部分非隐私信息（如社交媒体活跃度、消费者评价等）有可能成为补充数据来源。通过爬虫技术抓取非敏感数据，能够帮助建立一定的用户行为分析模型。
与信用机构和支付平台合作：
信用数据合作：可以与第三方信用机构（如征信公司、支付平台、信用评分平台等）达成合作，获得合法授权的数据。这些机构提供的信用数据、交易行为数据等，可以帮助构建风控模型。合作时需要注意合规性，确保数据的获取和使用符合相关法律法规。
金融行业API：很多金融机构和平台都提供API接口，允许第三方接入其数据进行分析。例如，部分互联网银行或消费金融公司会提供API接口来获取用户的贷款记录、还款能力等数据。
数据匿名化与加密：
为了避免涉及隐私问题，可以对用户数据进行匿名化和加密处理，只保留必要的特征数据进行风控分析，从而降低数据隐私泄露的风险，同时符合法规要求。
AI和机器学习优化风控模型：
使用AI和机器学习来优化现有的风控模型，不仅可以通过传统的信用数据建立信用评分模型，还可以利用消费者的行为数据、社交媒体数据等进行预测。这类模型需要大量的样本数据，但并不需要获取过于敏感的个人信息。
合规性和透明度：
在业务开展过程中，确保遵循相关的数据保护和隐私法规，建立透明的数据使用政策，明确告知用户其数据的用途和权利，建立良好的用户信任基础。这对吸引客户和合作伙伴至关重要。
是的，金融风控的一个重要挑战就是数据的获取，尤其是个人和企业的敏感数据。这不仅涉及到技术难度，还涉及合规和法律风险。对于中小型公司来说，如何在合法、合规的框架内获取、处理和利用数据，成为了关键。建议在这个过程中，优先考虑与金融行业相关的数据平台、信用评级机构合作，依靠现有的合规数据资源，同时利用AI和机器学习技术来优化风控模型。此外，要特别注重合规性和透明度，确保用户数据的隐私和安全。
