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大數(shù)據(jù)驅(qū)動新金融

2015-12-19 eNet&Ciweek

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集奧聚合CDO丁磊

大家好!我叫丁磊,之前沒開過網(wǎng)易也沒有養(yǎng)過豬,我在美國負(fù)責(zé)PayPal大數(shù)據(jù)平臺,之前大數(shù)據(jù)的應(yīng)用在國內(nèi)國外有經(jīng)驗積累,跟大家分享。

今天聽眾不是特別多,可以跟大家有比較深入的互動交流。

之前我也說到,我在PayPal負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)平臺,美國信用比較完善體系下和國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)金融如火如荼形勢下做金融是一個有趣的未必,這兩種環(huán)境非常不一樣,如何使用大數(shù)據(jù)如何使用大數(shù)據(jù)推動金融往前走,可以有一個交流,整個演講沿著這個思路來的。

簡單介紹一下公司,集奧建立于2011年,我們在多家城市都有分支機(jī)構(gòu),并且有幾家子公司,包括愛圖數(shù)創(chuàng),大數(shù)據(jù)廣告投入,匯百川是風(fēng)控領(lǐng)域的公司,維塔信也是風(fēng)控,上海親信是2C領(lǐng)域的。

我們?yōu)榭蛻籼峁┊a(chǎn)品和解決方案,為客戶創(chuàng)造商業(yè)價值的模式。

我們在長期積累過程中逐漸演化出兩大跟金融相關(guān)平臺,這兩大平臺是我今天演講的主題之一,我想順著這兩大平臺結(jié)合金融行業(yè)實際應(yīng)用場景跟大家分享我們對于大數(shù)據(jù)驅(qū)動性金融的認(rèn)識。

一個是營銷,一個是風(fēng)控,這兩個是金融行業(yè)比較核心業(yè)務(wù)。

營銷平臺,我們武裝能力就是業(yè)界唯一的一家根據(jù)金融產(chǎn)品設(shè)置的平臺,金融機(jī)構(gòu)可以根據(jù)不同的金融產(chǎn)品,信用卡、理財?shù)鹊日业剿麄兊母信d趣的客戶,我們給客戶提供比較好的體驗,在銀行、金融機(jī)構(gòu)增加客戶價值機(jī)會的機(jī)會。我們平臺根據(jù)營銷場景進(jìn)行個體化推薦,這也是大數(shù)據(jù)比較常見的應(yīng)用場景,但是我們平臺能夠在金融行業(yè)切得非常細(xì),非常精準(zhǔn)為客戶提供價值,跟他們用戶產(chǎn)生最直接最有效的對話和溝通。

第三,我們能夠根據(jù)用戶屬性和偏好用戶選擇的這么一項功能。

風(fēng)控平臺,目前市面上結(jié)合運(yùn)營商數(shù)據(jù)一家比較大的驗征平臺,檢驗金融機(jī)構(gòu)客戶自稱他們的客戶,我叫丁磊,身份證是多少,我們平臺提供有效驗證服務(wù)。

小額信貸領(lǐng)域提供相關(guān)風(fēng)控經(jīng)驗,有一些客戶跟他進(jìn)行深入合作。

成熟的風(fēng)控算法和模型,主要這兩大平臺,我們給金融機(jī)構(gòu)帶來價值,讓用戶端的體驗變得更加好,讓他們更加好獲得金融產(chǎn)品服務(wù)。

這兩大平臺有兩大特點。

第一,聚合多方數(shù)據(jù)源,我們集團(tuán)作為大數(shù)據(jù)服務(wù)商,集合很多數(shù)據(jù)源,運(yùn)營商數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù),第三方數(shù)據(jù),我們平臺本身聚合整合大量數(shù)據(jù)源。

第二,在聚合大量數(shù)據(jù)源基礎(chǔ)上,我們進(jìn)行了分析加工、數(shù)據(jù)挖掘、提煉過程,這兩大特點是兩大平臺背后共有的屬性。

下面再介紹集奧大數(shù)據(jù)建模平臺,前面面向金融機(jī)構(gòu),這個平臺是后端,我們從事一些建模包括我們給金融機(jī)構(gòu)分析人員提供建模的平臺,這個平臺有這么幾個特點。

第一,大規(guī)模的運(yùn)營化、模塊化的平臺。

第二,很直接給金融機(jī)構(gòu)分析人員使用這么一個平臺。我想在座很多位對金融建模有體會和認(rèn)識,我們這個平臺很大的價值能夠支持金融機(jī)構(gòu)分析人員自主靈活建模,而不是每一個建模任務(wù)都經(jīng)過很冗長冗余的技術(shù)處理,我們平臺把大部分這樣的過程自動化、簡便化處理,金融機(jī)構(gòu)分析人員只要把自己的業(yè)務(wù)邏輯寫在里面就可以快速建立模型。

下面我說平臺的流程。主要三大塊。

第一,ETL數(shù)據(jù)整合,包括統(tǒng)一的標(biāo)識。ETL就變成格式化數(shù)據(jù),金融機(jī)構(gòu)包括客戶提供給我們原始數(shù)據(jù),經(jīng)過組建加工以后變成格式化的數(shù)據(jù)。

第二,特征提取,我們從大量的格式化已經(jīng)處理好的數(shù)據(jù)提取出我們認(rèn)為對金融機(jī)構(gòu)或者金融機(jī)構(gòu)自己分析人員認(rèn)為對它業(yè)務(wù)能夠有提升,相當(dāng)于有很多信號的數(shù)據(jù),這些過程包括數(shù)據(jù)過濾轉(zhuǎn)化聚合等過程。經(jīng)過這個模塊處理進(jìn)入模型訓(xùn)練過程,包括特征選擇、數(shù)據(jù)建維、優(yōu)化等組建,整個過程是一個持續(xù)迭代運(yùn)營化的邏輯。

我們建立一個模型可以采用比較人工方法,那個在金融機(jī)構(gòu)耗時比較好,營銷模型、風(fēng)控模型需要三到六個的時間,我們每個模塊有定制文件,通過一種簡化的模塊化并且圖形化交互方式,我們可以使金融機(jī)構(gòu)人員很容易建立它的模型,并且經(jīng)過非常詳細(xì)檢驗,確保模型質(zhì)量前提下降低模型建立的周期,這是我們比較偏后端,大數(shù)據(jù)建模核心思想和理念,在這里跟大家做分享。

下面說完了集奧公司產(chǎn)品和平臺布局,我們想說說金融市場。

金融市場是非常大的空間,大金融的生態(tài)系統(tǒng)里包括一些相對比較傳統(tǒng)的商業(yè)形態(tài)好比銀行、保險機(jī)構(gòu)等等,也包括相對新的行業(yè)形態(tài),P2P公司、小貸金融公司等整個體量是非常大的,我想有幾個數(shù)字非常有趣,2007年據(jù)可靠預(yù)測,消費信貸規(guī)模會27萬億,新增的信用卡量有一億張,這是非常大的體量,通過大數(shù)據(jù)為金融機(jī)構(gòu)提供服務(wù)有市場空間和前景,大家看看這些數(shù)據(jù)。

下面一句話總結(jié)一下我們演講主旨,我想傳達(dá)的一個觀點,金融服務(wù)將由數(shù)據(jù)資源豐富而變得更加有效和普惠,下面結(jié)合這個點,結(jié)合這個主旨再展開進(jìn)一步和大家的討論。

下面思路會順著這兩個平臺,金融營銷平臺和金融風(fēng)控平臺結(jié)合實際案例和大家討論,為什么用大數(shù)據(jù)資源、數(shù)據(jù)挖掘讓金融變得有效和普惠。

金融營銷平臺,一個企業(yè)、一個金融機(jī)構(gòu)在客戶生存期里跟客戶建立有效共同和對話,使客戶的價值提升并且為客戶創(chuàng)造比較好的體驗,這個就是營銷解決的實質(zhì)的問題

第一潛客轉(zhuǎn)化,讓潛客變成客戶這是第一個階段解決的問題。

第二階段,潛客跟客戶金融機(jī)構(gòu)跟他有一個互動,生存期里的溝通和對話。

第三,體量和提升,客戶成為你的客戶,有使用一定產(chǎn)品的經(jīng)驗,如何提升這個客戶對金融機(jī)構(gòu)的價值,如何使客戶體驗更好。

最后,防止客戶流失,流失預(yù)警和激活應(yīng)用場景在這兒。每一個模塊,平臺上都有相應(yīng)的產(chǎn)品和服務(wù)為金融機(jī)構(gòu)提供相應(yīng)的技術(shù)支持和服務(wù)。

第一個模塊,潛客轉(zhuǎn)化,我們給市場上的潛客根據(jù)金融機(jī)構(gòu)包括自己的產(chǎn)品線給自己打分,我更某一個銀行一個理財產(chǎn)品,在座一個聽眾對另外一個銀行的理財產(chǎn)品傾向性更高,我們對每一個系統(tǒng)進(jìn)行系統(tǒng)化的打分。

第二,新客戶互動,潛客剛剛成為金融機(jī)構(gòu)新客戶,金融機(jī)構(gòu)對他的數(shù)據(jù)掌握比較少,我們通過客戶聚類,把你新客戶跟你原來的聚類進(jìn)行對比,發(fā)現(xiàn)如何挖掘現(xiàn)有聚類的價值來為新客戶制定相應(yīng)營銷策略,這個在早期提升用戶價值是非常有益的手段。

第三,存量客戶,我們有相對比較多的用戶屬性和記錄,我們給他制定產(chǎn)品推薦,有產(chǎn)品推薦引擎。

最后防止流失,有流失預(yù)警和激活的服務(wù),一個客戶一旦流失對服務(wù)機(jī)構(gòu)損失相對比較大,我們在客戶流失前做出一定的預(yù)警,一個消費者一個銀行客戶有這些先兆可能離開一個銀行機(jī)構(gòu),之前有行為特征,我們通過自身整合數(shù)據(jù)源包括銀行內(nèi)部自己的數(shù)據(jù)源可以做數(shù)據(jù)挖掘的服務(wù)來向銀行提醒,金融機(jī)構(gòu)跟他溝通,防止客戶成為真正的流失客戶,這是營銷環(huán)節(jié)最后一部分,防止流失。

順著這個思路,我舉一個案例,向大家闡述為什么營銷平臺會給我們金融行業(yè)客戶帶來價值。

我下面舉的實際用戶例子,這個用戶有一百元的活期存折,沒有信用卡,從傳統(tǒng)角度看他是高價值客戶還是低價值客戶?從傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)視角來看他肯定低價值客戶,沒有高價值的金融產(chǎn)品使用經(jīng)驗,他的賬戶也是非常不活躍,傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)視角通過一系列的結(jié)論是低價值客戶。

同樣一個客戶,在大數(shù)據(jù)支持下有如下的特征,關(guān)注互聯(lián)網(wǎng)理財,每年兩次的旅行、關(guān)注房地產(chǎn)市場,每周五天在外地,同樣是高價值還是低價值。這是高價值的用戶,通過兩種不同的數(shù)據(jù)描述,雖然對同一個人有這么大的反應(yīng)上的偏差,大數(shù)據(jù)給我們提供的一個價值。

傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)用到的數(shù)據(jù)跟投資理財金融相關(guān)的數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)作用非常大,但是很可能忽略大數(shù)據(jù)維度,通過不同角度、棱鏡我們看到視角完全不同。

我們營銷平臺所采用的方法結(jié)合金融機(jī)構(gòu)的視角,這些變量通常是比較強(qiáng)的變量,在大數(shù)據(jù)支持下也得充分發(fā)揮這些數(shù)據(jù)的價值,結(jié)合了我們在大數(shù)據(jù)視角下整合的第三方包括金融機(jī)構(gòu)自己自身數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)整合在一起,我們?yōu)榭蛻籼峁┵N身服務(wù)和精準(zhǔn)溝通。通過建模平臺支持下,我們可以給客戶,一個用戶在最佳的時間、位置和設(shè)備上推薦最佳金融產(chǎn)品,當(dāng)然有一系列的營銷場景和方式選擇,包括什么時間跟用戶溝通,他是早上還是晚上,他對一個廣告或者說一個信息的響應(yīng)率最大,這個時間可以優(yōu)化,營銷渠道,每個人關(guān)注營銷渠道不一樣,有些人用微博比較多,有些人在微信活躍時間比較長。

營銷具體的方式,什么樣的內(nèi)容讓用戶接受,并體現(xiàn)他對一個金融機(jī)構(gòu)的價值。

我們?yōu)榭蛻敉扑]如下產(chǎn)品,海外旅游信用卡、知曉銀行高收益理財,兒童大病醫(yī)療保險。

我想總結(jié)一下金融機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)價值很大,結(jié)合第三方、結(jié)合大數(shù)據(jù)源我們對客戶有更精準(zhǔn)的理解,從而給金融機(jī)構(gòu)的客戶提供更準(zhǔn)確的服務(wù),這是金融營銷平臺主旨之一。

我們分成營銷平臺和風(fēng)控平臺,風(fēng)控業(yè)務(wù)是金融行業(yè)最核心的業(yè)務(wù)之一,金融風(fēng)控實質(zhì)在信貸生存期各個節(jié)點上降低風(fēng)險,風(fēng)控做的實質(zhì)內(nèi)容,有幾步。

第一,貸前。

第二,貸后,用戶得到貸款,進(jìn)一步貸后溝通。

第三,催收管理。

在每一個信貸生存期每一個節(jié)點我們都是相應(yīng)數(shù)據(jù)產(chǎn)品和服務(wù)。好比在身份驗證階段,我們有客戶驗證產(chǎn)品,驗證你是你,你去銀行申請貸款,我們產(chǎn)品可以通過你的數(shù)據(jù)結(jié)合我們數(shù)據(jù)源驗證是你生成的數(shù)據(jù)身份。

第二,反欺詐這個環(huán)節(jié),我們有反欺詐系統(tǒng),通過各種整合的數(shù)據(jù)源包括銀行自己的數(shù)據(jù)源來鑒別,哪些申請人可以是有欺詐嫌疑,有欺詐嫌疑申請人對銀行是非常高危的人群,通常銀行直接拒絕貸款或者線下人工溝通,我們系統(tǒng)提供這樣的服務(wù),讓銀行審批人員結(jié)合我們系統(tǒng)做出最優(yōu)的判斷。

第三,信用評分。信用評分在反欺詐環(huán)節(jié)后,在銀行金融機(jī)構(gòu)里決定給申請人是否受信,受信額度的服務(wù)。有些人信用分比較,他就獲得一筆貸款,貸款額度可以給他相對比較高的額度。

在大數(shù)據(jù)這端做的建模的過程,通過我剛才說大數(shù)據(jù)建模平臺,我們?yōu)槊恳粋€銀行客戶打上一個分,分值比較高,銀行傾向于給他放貸,如果分?jǐn)?shù)比較低,就不給他放貸。

貸后管理有一個逾期預(yù)測過程。在已經(jīng)批貸這些人群中幫助金融機(jī)構(gòu)預(yù)測,哪些人更可能逾期,就更大逾期傾向性,銀行或者金融機(jī)構(gòu)跟他進(jìn)行比較深入溝通,防止真正逾期行為發(fā)生。

最后催收,銀行機(jī)構(gòu)的客戶發(fā)現(xiàn)逾期行為,如何幫助銀行進(jìn)行對話和溝通,讓這筆欠款收回,這里有很多大數(shù)據(jù)建模和預(yù)測的業(yè)務(wù)在里面。

整個流程就是我要說的如何用集奧金融風(fēng)控平臺解決風(fēng)控生存期各個業(yè)務(wù)實際需要。

同樣我想舉一個實際例子,這么一個人,他是剛剛踏入社會,每月收入不高,工作時間不長,現(xiàn)金結(jié)算,從未有過信貸記錄。銀行會不會給他發(fā)信用卡,肯定不會。

我想同樣這么一個人,整合這些大數(shù)據(jù)的維度,把我們說的數(shù)據(jù)維度,好比說穩(wěn)定水電媒通訊網(wǎng)絡(luò)繳費記錄、看電影、近郊旅游、熱衷于軟件開發(fā)的交流,參與網(wǎng)絡(luò)教育,我還想讓大家猜一猜,結(jié)合這些維度,大家能給他發(fā)信用卡還是不能給發(fā)信用卡?我想這個答案,結(jié)合這些信息維度,行為穩(wěn)定有愛心、興趣廣泛,健康向上取決于銀行自身風(fēng)險偏向性,這個答案是yes。根據(jù)我們之前收集到歷史數(shù)據(jù),哪些人更可能違約,哪些人欠款,行為相對比較穩(wěn)定,就像這位客戶一樣,有一些比較穩(wěn)定繳費行為,并且他有廣泛的興趣,通俗來說比較正能量行為活動在那里,通過大數(shù)據(jù)分析和建模平臺我們給他打上的分是yes,可以在銀行獲得寬,在大數(shù)據(jù)維度相比傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)的視角獲得貸款,這就是大數(shù)據(jù)金融眼光,如何通過膠片上所顯示大數(shù)據(jù)的維度,把這些數(shù)據(jù)給信用化,從而為金融機(jī)構(gòu)做出更好的貸款決策提供依據(jù)。

剛才說到金融營銷平臺和風(fēng)控平臺,結(jié)合實際具體例子向大家闡述,為什么通過大數(shù)據(jù)幫助金融機(jī)構(gòu),幫助銀行幫助小貸公司包括P2P公司提供相應(yīng)的營銷和風(fēng)控上的決策。下面我想舉實際的,更加量化的案例讓大家進(jìn)一步描述和分享,我們平臺的能力包括如何用平臺為金融客戶提供價值。

營銷和風(fēng)控兩個案例描述。

左邊我寫的案例幫助某手機(jī)銀行激活,他實際困擾,手機(jī)銀行激活率非常低,我們給他制定營銷方案,通過定制化的權(quán)益,給他提供一個互聯(lián)網(wǎng)公司來的優(yōu)惠券或者對消費者有用福利刺激來讓銀行消費者激活手機(jī)銀行這端業(yè)務(wù),因為這些客戶大部分都是銀行凈值客戶,銀行無法很好做出營銷活動的方案,我們結(jié)合自己的數(shù)據(jù)源包括銀行有的一些數(shù)據(jù)進(jìn)行建模分析的過程,就幫助銀行給他手機(jī)銀行還沒有激活客戶做了營銷活動,營銷活動上我們根據(jù)客戶習(xí)慣向客戶推薦了他最感興趣的權(quán)益,通過客戶最感興趣的權(quán)益我們增加手機(jī)銀行激活率,提升43%,比傳統(tǒng)方法提高了近20個百分點,這是之前的案例進(jìn)行比較得到的結(jié)論。

右邊是一個風(fēng)控相關(guān)模型。我們給小貸公司建模,一個人信用比較好有比較正能量的行為,通過大量數(shù)據(jù)分析,行為建模,我們?yōu)樾≠J公司建立了基于大數(shù)據(jù),風(fēng)險評估的模型,通過模型,KS值,通過實際測試超過40%,還是比較令人滿意的數(shù)值。具體說一下,我能夠幫助金融機(jī)構(gòu)通過80%的申請,80%在某群體下的這些申請人我能給他做出放貸的決策,逾期率只有1.3%,如果我放60%的話,我放更少的人這些人信用就更加高,根據(jù)我的模型逾期率更加低,總體模型集奧包括我們服務(wù)的金融機(jī)構(gòu)都是比較滿意的數(shù)字。

通過這個案例闡述,通過金融平臺一些數(shù)據(jù)的描述,我想跟大家再總結(jié)一下我們集奧關(guān)于大數(shù)據(jù)驅(qū)動金融觀點。

大數(shù)據(jù)營銷和風(fēng)控能夠使金融服務(wù)更加有效和普惠。我的演講到此結(jié)束,謝謝大家!

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