互联网，用过即留痕。我们每一次在互联网应用上的交易和交互，都会留存数据，而这些数据，可以提取出我们的地理位置信息、身份信息、消费信息、行为信息等，进而让屏幕后面的互联网公司把我们“画”出来。
这就是用户画像。我们找到了一个最合适的例子，来阐述大数据概念下的用户画像到底是什么。这个例子离我们很近——手握13亿用户的腾讯。
你肯定也知道腾讯的数据很庞大（毕竟旗下有社交、支付、游戏等各路高频应用），但到底多庞大，答案***次有了清晰的轮廓：腾讯云高管在出席由证券时报举办的AI金融探路者峰会上透露，每个用户人均被腾讯标记的标签高达2000多个，通过这些标签腾讯可以不断分析我们是谁、我们要干什么、我们想干什么。
1.5万亿次计算和人均2000个标签
你的手机支付信息、你在理财通的理财习惯和风险偏好、你的公众号都关注了什么、你在朋友圈或微信群打开过哪些链接、你平常关注哪些财经新闻、你都参与了什么类型的微信/QQ群、你担任群主吗、你是游戏玩家吗、你爱玩哪款游戏、你是不很爱喝星巴克、你是不是爱吃麦当劳、你有没有信用卡、你的账单日、你的充话费频率、你买过保险吗、你有车贷吗、你收红包多还是发红包多、你日常行车路线、你一般都在哪些商圈消费、你爱看电影吗、打车会经常取消吗……这些都是腾讯给我们每个人标记的标签。
在腾讯的眼里，我们每个用户都会生成一个用户画像，而“画”出我们样子的，就是刚刚说的以上种种标签。这还远不是全部，腾讯标记在我们每个人身上的标签，人均2000多个。
之所以能够搜集并标记多类型标签，首要原因当然是腾讯庞大的有效用户数。沉淀下来的海量用户数据，大概可以归类为账户数据、交易数据、商户数据、QQ平台数据、微信平台数据、安全平台数据。而腾讯为了能“画”出我们，无时无刻不在对这些数据进行计算，日均计算量达到1.5万亿次。
是的，1.5万亿次。这是腾讯云高管在出席由证券时报举办的AI金融探路者峰会上透露的数据，而另外一个令人吃惊的数据是——腾讯目前累积了1000亿条用户关系链。
这些数据会被用来干什么？一言以蔽之：多层次身份分析、多维度行为刻画、多场景风险评分。
Tencent is watching you。
数据加金融会变成什么
数据可以被用来做什么？举个简单例子：首先，腾讯可以基于用户历史购物行为，分析出用户偏向于哪种消费轨迹：是喜欢手机支付还是网络购物，常去的商圈和用户自身地理位置又分别如何。
然后，这些数据会被实时提取到后台数据仓库，通过机器学习、模型分析等方式后，腾讯可以逐步得到精准营销客户方式的依据：比如有些用户适合在微信窗口渠道推荐、有些广告适合在部分客户的朋友圈投放、有些客户适合在理财通应用的内部渠道里推荐等等。
这就是智能营销。
再举另外一个例子：反欺诈。一名持牌消费金融公司的高管告诉记者，近一年来，信贷欺诈行为已经较前几年大为升级，越来越呈现非标准模型、非固定手段和非可追踪环境的特点。因此，反欺诈所需的数据量早已今非昔比。
腾讯帝国中，具备天然海量数据优势与运算能力，承担主要反欺诈职能的是腾讯云。腾讯云高管在AI金融探路者峰会上完整阐述了腾讯云反欺诈的逻辑，他首先总结了信贷申请欺诈行为的主要类型：仿冒他人身份申请、黑中介包装资料、黑名单用户 、利用工具批量申请。
发现了疑似欺诈行为后，腾讯云要做的事情为：
一、判定什么人在欺诈，定位出它是亿级工具账号、还是非常用账号；
二、判定对方用什么工具，腾讯云会在后台做虚假设备检测、中介设备检测、以及非常用设备检测；
三、判定对方使用什么网络，检测是***恶意IP，还是中介网络或非常用网络；
四/判定对方做了什么事情，有没有欺诈历史账号，有没有使用异常APP或浏览任何信息等行为。
看起来简单的反欺诈逻辑，需要海量数据的实时调用、检测和并发处理。一组无法忽略的数据是，腾讯云有50多个全球数据中心、700多个数据加速节点、700多万个域名提供名解析、20T的整体宽带规模。
最为重要的，数据可以推动腾讯在金融科技领域站稳脚跟。企鹅帝国里的金融板块——即FIT（支付基础平台与金融应用线），分为支付基础平台、理财投资平台、证券交易平台、通讯充值业务、创新金融应用。现在，FIT在***化地将数据化用在智能投顾、智能营销、智能审批、智能定价、个人征信、反欺诈、网络保险、移动支付……你能想到的一切，FIT早已低调谋动。
从这个角度，金融会不会成为腾讯帝国社交根基以外的第二级，答案似乎比较乐观。
