本期主題 | 互聯(lián)網(wǎng)金融售前心得&數(shù)據(jù)脫敏分析

分享嘉賓 | Gina

文字整理 | Mayi-天享

入群請聯(lián)系管理員37°C微信號：erhuoyimei

Gina 本期嘉賓

Gina曾在花旗銀行做系統(tǒng)分析師和Java開發(fā)，在搜狐暢游做過App前端開發(fā)，后轉(zhuǎn)做手游數(shù)據(jù)分析師，目前在明略數(shù)據(jù)做產(chǎn)品經(jīng)理，參與過的項目有河北公安系統(tǒng)，武漢城商行數(shù)據(jù)脫敏項目，動車運維系統(tǒng)。

首先，都說產(chǎn)品經(jīng)理和銷售是捆綁的關(guān)系，經(jīng)常一起見客戶，而我覺得雖然是一起見客戶，但是我們的關(guān)注點自然和銷售是不同的。銷售的職責是簽單子，而我們產(chǎn)品經(jīng)理的職責則是挖掘客戶的需求，讓對方把痛點暴漏出來，然后讓對方知道，我們可以幫他們解決問題。

最近見了一些銀行、金融方面的客戶，這些客戶的痛點比較一致，無外乎兩點：一種是數(shù)據(jù)不全，甚至是沒有數(shù)據(jù)；而另一種是有數(shù)據(jù)，但是又不知道該如何去利用數(shù)據(jù)。對于第一種用戶而言，他們的首要工作是要建立業(yè)務模型，去做數(shù)據(jù)埋點。而第二種用戶，他們需要是解決方案。

對于銀行大數(shù)據(jù)的應用的需求總結(jié)下來，主要有5點：

1、客戶畫像（個人客戶畫像、企業(yè)客戶畫像）
2、運營優(yōu)化，包括快速放貸、產(chǎn)品組合優(yōu)化、輿情分析、服務升級（個性化、多樣化服務）
3、風險控制，包括反欺詐應用（申請欺詐和交易欺詐）、小微企業(yè)貸款評估以及P2P平臺
4、精準營銷（精準預測、個性化推薦、聯(lián)合營銷）
5、業(yè)務創(chuàng)新（批量獲客、跨界融合、整合資源和升級產(chǎn)業(yè)）

1

客戶畫像

大家應該都比較了解了，就是對用戶打標簽，以表示不同屬性的用戶。例如打上性別標簽、年齡標簽、消費偏好標簽。這點在電商行業(yè)已被廣泛運用。客戶畫像的原理是，通過樣本數(shù)據(jù)學習不同標簽用戶的行為特征，再根據(jù)學習到的知識來將未知標簽的用戶進行分類。客戶畫像的應用面非常廣泛。可用于快速識別白名單和黑名單；給予其余中間層客戶的詳細評級分類；利用大數(shù)據(jù)提高自動核準率，從而大幅提升運營效率，也用于精準營銷；征信評級；反欺詐；動態(tài)調(diào)整級別和監(jiān)控（增收和降低壞賬率）、快速放貸和提升金融服務水平。

2

運營優(yōu)化

其中我主要說一下快速房貸。這個也是我們公司為河北郵儲做的一個主要解決方案。目前銀行的放貸速度很慢，主要時間浪費在信用審核和人力上。因此一個完善的用戶信用模型在這里至關(guān)重要。目前已經(jīng)有銀行在做微信申請信用卡，貸款的項目了。其實對于國內(nèi)的銀行來說，還有一個非常無奈的痛點，就是數(shù)據(jù)同步的問題。通常都是各個分行都拿著自己的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)不互通，是導致用戶畫像不完善的主要原因，如果能夠打通行內(nèi)外數(shù)據(jù)，分析發(fā)現(xiàn)優(yōu)質(zhì)客戶，實現(xiàn)超短期放貸真的是極好的。

3

風險控制

貼一張應用場景的圖片

風險管理的主要應用在反欺詐上，金融行業(yè)的反欺詐驗證，主要有以下三點：

1、網(wǎng)絡(luò)申請信用卡收入過分或故意夸大
2、網(wǎng)絡(luò)申請信用卡姓名，手機號碼和身份證的一致性的校驗
3、是否存在銀行交易欺詐記錄

第一點：可以通過分析用戶的社保數(shù)據(jù)、運營商數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)行為數(shù)據(jù)（職業(yè)、收入等預測畫像…)來進行規(guī)避。

第二點和第三點：實時分析數(shù)據(jù)進而監(jiān)測潛在風險并預警，實時監(jiān)控系統(tǒng)內(nèi)的各類數(shù)據(jù)，例如用戶操作、交易流水、訪問記錄等如某內(nèi)部工作人員在某段時間內(nèi)操作存貸/匯交易的時間大幅度快于其歷史水平；比銀行平均水平也要快出很多；內(nèi)部員工每個月由其自己賬戶向幾家銀行匯款或支付好幾家信用卡；美國這2-3年留學生臨到畢業(yè)之前的2-3個月，信用卡消費是歷史平均的好幾倍甚至更多(如果能結(jié)合網(wǎng)絡(luò)行為信息：查詢來源國工作，航旅公司機票那確定性…)美國留學生這個是個很經(jīng)典的案例。有很多留學生在即將畢業(yè)回國的時候，會拼命地透支信用卡，等到他們回國，這筆錢就無法被追回。因此風險控制，不只是要利用用戶信用模型，還要實時監(jiān)控用戶的消費行為軌跡是否發(fā)生突變。而這點，目前很多銀行都沒有合適的解決方案。

下面是某銀行反欺詐模型：

4

精準營銷

這里又用到了用戶畫像，如下面的應用場景圖所示

隱私權(quán)問題肯定會有，因此在做大數(shù)據(jù)分析的時候，安全方面也要注意。在國內(nèi)，買賣數(shù)據(jù)的現(xiàn)象真心很嚴重。精準營銷這個我們公司應用在了銀聯(lián)商務項目中，主要是對海量交易流水的客戶行為分析和預測。舉兩個案例，一個是中國銀行排隊機交叉銷售系統(tǒng)，一個是招商銀行VIP客戶大數(shù)據(jù)精準營銷。這個也不僅僅局限于金融行業(yè)，而是被廣大行業(yè)所應用。

5

業(yè)務創(chuàng)新

這個比較有意思，主要應用于批量獲客和資源整合應用。批量獲客包括垂直類電商，如同程旅游和銀行的合作，北京銀行和小米的合作，資源整合應用就比較廣了。

例如，招商銀行與海爾或美的合作，實現(xiàn)快速回流貸款，優(yōu)化資產(chǎn)負債表。上下游供應商、分銷商的融資難問題。根據(jù)供應商和分銷商的交易流水記錄、行業(yè)行情狀態(tài)、關(guān)聯(lián)擔保公司經(jīng)營狀況等；銀行直接替上下游企業(yè)付款給海爾。實現(xiàn)對整個產(chǎn)業(yè)鏈的提升，產(chǎn)業(yè)的升級和轉(zhuǎn)型。平安銀行通過在線平臺與農(nóng)產(chǎn)品交易市場對接，把農(nóng)戶，批發(fā)商，零售商和消費者融合起來，通過綜合的大數(shù)據(jù)分析，把融資，結(jié)算，撮合甚至物流結(jié)合起來。使得傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)升級，或者說農(nóng)業(yè)的互聯(lián)網(wǎng)+的落地。

總結(jié)

引用銀之杰李總的話，當前互聯(lián)網(wǎng)金融的三大支柱：大數(shù)據(jù)、征信、超級支付，當然也會有互聯(lián)網(wǎng)保險，同時也包括電子簽名，這是所有線上合同合法化的基礎(chǔ)。對于互聯(lián)網(wǎng)金融來說，牌照是保護傘，可以保障他們獲得更多的數(shù)據(jù)源。因此有個征信的牌照真的是超級吃香的。一直很期待中國的征信可以做起來，不過任重而道遠。

Q

A

&

Q：什么是超級支付？

A：這個概念其實也是個宏偉的戰(zhàn)略目標，實現(xiàn)二維碼支付、互聯(lián)網(wǎng)pos機、跨O2O概念等，接入互聯(lián)網(wǎng)的一切商家，一碼統(tǒng)付。

Q：你做pm主要負責的產(chǎn)品是什么？具體涉及哪些工作

A：我們公司主要是為企業(yè)做大數(shù)據(jù)解決方案，我們公司主要是為企業(yè)做大數(shù)據(jù)解決方案。我這邊主要負責河北公安項目、武漢城商行數(shù)據(jù)脫敏，還有最近接的動車監(jiān)控項目。

Q：用戶畫像的這類數(shù)據(jù)，特別是第三方的數(shù)據(jù)都是怎么獲取的呢？

A：關(guān)于數(shù)據(jù)獲取，公司這邊我剛?cè)肼毜臅r候也是很納悶的，公司這邊的第三方數(shù)據(jù)主要是通過和對方企業(yè)合作來獲取，比如我們公司和電商有合作，和聯(lián)通也有合作。所以公司對的企業(yè)越多，其實對于我們來說，用戶畫像就會越完整。公安的項目就運用了很多家的數(shù)據(jù)，畢竟是為了預測犯罪，要監(jiān)控失足人員庫中人員的很多數(shù)據(jù)。

Q：用戶信用模型的主要結(jié)構(gòu)是怎樣的？

A：銀行目前為每個用戶建立了一個非常非常非常系統(tǒng)的信用模型。首先信用卡分為A\B\C\D\E五個評級。銀行主要是在申請環(huán)節(jié)和中間環(huán)節(jié)進行監(jiān)控。申請環(huán)節(jié)的審核包括入學年限審核、是否有穩(wěn)定工作、身份證+電話+居住地是否一致，民事訴訟公開列表是否出現(xiàn)申請人姓名等。比如你是經(jīng)常用3G還是wifi，電話打得多還是上網(wǎng)流量用的多，旅游去向，機票航班。黨派身份，家庭成員，孩子在兩歲以下風險較高 五歲~20歲風險度降低 20歲以上、30歲以上風險再次增高尤其注意用父母身份證申辦信用卡。中間環(huán)節(jié)的信用卡反欺詐判定就比較不合理，具體的我舉幾個例子。網(wǎng)上購物比較多的信用評級在B/C/D之間，網(wǎng)上支付少轉(zhuǎn)賬多尤為注意（可能為變相套現(xiàn)）這種都是D-。依賴4G網(wǎng)絡(luò)評級在C\D，電話>上網(wǎng)評級在B\C，黨派身份評級：民主黨>共產(chǎn)黨>無黨派

Q：銀行怎么看待第三方數(shù)據(jù)？比如信用卡消費明細。

A：現(xiàn)在銀行已經(jīng)開始重視這方面數(shù)據(jù)了，可以分析出各個地區(qū)各個分行的用戶消費行為軌跡，當然信用卡消費明細，也用來監(jiān)控信用評級。消費類別也會影響到評級，超市刷卡消費 交通等消費水平較高可提高信用度。比如：還款日前后有大額還款建議凍結(jié) E，還款日前大額透支 D，長期在一個pos機在很短時間內(nèi)有小額多筆等額支出套現(xiàn)嫌疑大，建議直接凍結(jié)；大額使用在沃爾瑪、宜家刷爆并還上套現(xiàn)嫌疑大等等。

Q：精準營銷是指從過往行為分析可能感興趣的銀行產(chǎn)品嗎？這種模型的開發(fā)主要用什么數(shù)據(jù)回歸？

A：是這樣的，比如說我還沒結(jié)婚就不會收到電話向我推薦子女教育方面的理財產(chǎn)品。使用的是弱關(guān)聯(lián)模型。

Q：批量獲客怎么實現(xiàn)的？

A：主要就是和電商、旅游之類的合作啦。比如剛剛說的和微信合作，在微信上做快速放貸等等。其實理解起來很容易，就是和其他行業(yè)合作，來獲取更多的用戶。具體的批量獲客的內(nèi)容后期會有專門的嘉賓進行分享。

Q：從銀行的應用考慮，可用數(shù)據(jù)的標準是什么？

A：可用數(shù)據(jù)就是對結(jié)果導向有影響的數(shù)據(jù)。銀行對數(shù)據(jù)質(zhì)量上其實以前存在很多問題，很多時候采集的都是弱關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)。對于數(shù)據(jù)的有用性，銀行傳統(tǒng)的做法是有一張矩陣表格的表，分項目和屬性值限定，也就是一個指標，和指標的參考范圍。會有專門的部門編制這種白皮書，大家都按這個白皮書來操作。你去申請貸款，信貸員讓你填表格，表格上列的就是這些項目。到信貸審核人員手上的時候，他根據(jù)表格上填的屬性值去做判定，分等級歸類。

Q：數(shù)據(jù)清洗工作是怎么做的？

A：我們首先做市場上存在數(shù)據(jù)的初篩，然后離線測試。先看場景匹配。匹配率達標就納入業(yè)務模型回歸，然后看對結(jié)果的關(guān)聯(lián)性。但是仍然缺乏統(tǒng)一的標準。（匹配率：假設(shè)我面對某一個信貸的人群 從某一個第三方數(shù)據(jù)源獲取數(shù)據(jù)的成功率，就是匹配率，類似于缺失率。銀行傳統(tǒng)的風控，數(shù)據(jù)清洗時也是先看變量的缺失率，對于這個用戶群的缺失率。缺失率越大，匹配率越低。）以個貸舉例：一些比較有價值的外部數(shù)據(jù)都沒有特別成熟的供應商，比如我們想確定一個人的收入，而又不能只依賴銀行提供的流水單。有一個辦法就是找銀行短信服務商。但是短信服務商就有問題，他們的數(shù)據(jù)不全，這就產(chǎn)生了成熟度的問題。統(tǒng)計模型在銀行里也是一張excel表，分維度來記錄，有的也會填錄在CRM系統(tǒng)和業(yè)務系統(tǒng)里面。

Q：請解釋一下評價數(shù)據(jù)質(zhì)量的維度：覆蓋率、穩(wěn)定性、覆蓋周期、質(zhì)量。

A：看數(shù)據(jù)質(zhì)量 傳統(tǒng)的方法都是用歷史數(shù)據(jù)去篩選 但是對數(shù)據(jù)的應用銀行應該走得更遠 這點需要更多童鞋來教我，覆蓋率不用多說就是對產(chǎn)品場景人群的匹配。覆蓋周期是說很多數(shù)據(jù)源只有主體3m、 6m 、12m的數(shù)據(jù)，那我們評估更多波動和該數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)就會受到影響。質(zhì)量通常指該項數(shù)據(jù)包含的內(nèi)容和我們要評估的關(guān)鍵行為的關(guān)聯(lián)性 比如逾期用戶在黑名單中的匹配率。穩(wěn)定性是數(shù)據(jù)的開通、覆蓋、質(zhì)量等指標的波動。我們在享受創(chuàng)投資金的時候為了找出更好的模型往往需要盡量占有數(shù)據(jù)，但是業(yè)務盈利的要求往往需要在后期選擇最有價值的數(shù)據(jù)，因此建立一套有效的數(shù)據(jù)引入標準很重要。

入群辦法

請加PMCAFF互聯(lián)網(wǎng)金融圈管理員微信：erhuoyimei

入群規(guī)則

1、入群需參與一次群分享（話題內(nèi)容不限）

2、敲門磚：姓名+公司+可以分享的話題

推薦閱讀

《PMCAFF 2015上半干貨精選》

PMCAFF原創(chuàng)內(nèi)容，轉(zhuǎn)載請注明出處

商業(yè)使用請聯(lián)系PMCAFF

投稿請發(fā)送至郵箱：tougao@pmcaff.com

商務合作請聯(lián)系：xiaoxi@pmcaff.com

PMCAFF合作媒體：Chinaz

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的互联网金融售前心得数据脱敏分析 | PMCAFF微分享的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。