快评滴滴：大数据如何合理用到正道上？

近日，滴滴再度出事，温州一名20岁的女生赵某乘坐滴滴顺风车后遇害。

此前，5月空姐顺风车遇害案发生后，滴滴确实进行了一些管控升级行为，如隐藏隐私信息、司机人脸识别、一键报案功能的整改，以期盼能减少犯罪动机的作用。但其实，事前管控的实际效用不大，如果滴滴能利用大数据，将乘客在乘坐滴滴过程中，产生的实时数据进行收集和建模监测，做好事中管控，一旦发现异常便可及时干预，避免悲剧。

但是，身为行业垄断企业，掌握着全行业大数据的滴滴为何在大数据上全无建树呢？

在第一次声明中滴滴提到公司目前所面临的困境，滴滴每天都会收到大量类似他人询问乘客或车主个人信息的客服电话，很明显，此次案件显示出的问题关键是：当前滴滴没有能力准确识别出真正的犯罪事件。

犯罪的出现是有规律可以遵循的：受教育程度、负债率、信誉评分、突然不正常的经济行为、易受害人群与之接触。当人力资源难以满足核实每个事件的需求时，如果能利用大数据对司机进行画像并评级，警戒线上的车主被投诉则不能接单，以及大数据模型自动检测报案有50%以上的真实可能性，那么辅以一定的实时处置流程就可避免悲剧。比如电影《少数派报告》，就是说的大数据预防犯罪。

当然，客服权限问题等也是造成悲剧的原因之一，别把没利用大数据高效分析，形成问题汇总当成惟一原因。

生命的逝去提示着我们，出行大数据没有被利用起来。那么，电信大数据情况怎么样？

很显然，最成功的电信大数据利用就是电信诈骗。运营商掌握了全行业的大数据，明明可以利用大数据多一些个性化服务、少些推销，却偏偏选择把用户的信任消耗光。

其实，每一个人都可以被各种行业大数据精确画像，比如某天突然接到支付宝的电话核实账号异动的一些信息，其实就是支付宝通过大数据实时分析技术发现的安全风险，在案件即将发生前进行预警和阻拦。以及多年双11后，淘宝通过用户节前浏览行为进行大数据的分析判断，提前将大量货物放置到用户最近的仓库中，大量节省了配送时间，但遗憾的是，在电信领域中，这些数据多被利用来推送广告，用来或非法或合法的牟利。

大数据是把利剑，我们期待各行各业都能真正利用大数据服务用户，给用户带来更好的体验，而不是斩断人与人之间最后的一点信任。