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包銀消費金融總經理助理湯向軍:消費金融行業的大資料

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資料猿報道,2017年10月25日,由 資料猿 聯合《清華金融評論》共同主辦的“2017金融科技價值峰會——資料驅動金融商業裂變”在北京隆重召開。本文為資料猿現場直播“包銀消費金融總經理助理湯向軍”的發言實錄。

作者 | 湯向軍

官網 | www.datayuan.cn

微信公眾號ID | datayuancn

資料猿報道,2017年10月25日,由 資料猿 聯合《清華金融評論》共同主辦的“2017金融科技價值峰會——資料驅動金融商業裂變”在北京隆重召開。本屆峰會主要從「消費金融」、「供應鏈金融」、以及「金融前沿科技探索」三個角度深入探索資料智慧為金融領域帶來哪些顛覆式的變革! 

以下是資料猿現場直播“包銀消費金融總經理助理湯向軍

”的發言實錄:

大家好,今天我要分享的主題是《大資料在消費金融的應用》。

大資料在這兩年是一個很火熱的話題,被各家網際網路金融公司、消費金融公司用於風控和反欺詐領域,特別是今年基於AI的風控和反欺詐是各家消費金融、信貸、銀行等機構比較大的一塊業務。

首先分享一下大資料的現狀,對於大資料的定義,很多公司可能存在一個誤區,覺得自己有資料就有大資料。

你公司的資料從哪裡來?我們以消費金融為例,大量傳統行業的資訊是通過使用者手工填寫,但如今在網上就可以辦理。使用者在網上進行填寫,不可能像傳統銀行那樣需要填寫幾百個資訊項。對於目前各家消費金融企業來說,追求的都是極致的客戶體驗和使用者的忍受度,使用者在幾分鐘內就能達到你貸款的結果。那麼,如果使用者填寫這麼少的資料,企業該如何積累你的資料呢?這就考驗到了各家的消費金融公司。

其次,處理速度。一般情況下,使用者在兩三分鐘內填寫一個貸款申請,三到五分鐘內完成整個申請,再過一分鐘就能收到貸款,這就考驗到你的處理速度。資料獲取、資料處理、資料分析、資料處理速度,這方面代表了大資料,考驗了各家公司的大資料處理能力和你是否是一家大資料公司。我認為大資料能力是衡量你公司的最重要的標誌之一。

大資料的核心價值

首先,使用者提供的大資料和你獲取的大資料,能夠詳細地瞭解到風險識別情況。

其次,大資料的應用也比較多:

第一,精準營銷。

如何影響到你的使用者,你的使用者在哪裡,如何花最少資源找到你的使用者,這才是大資料的威力之一。

第二,風控。

今年大資料被各家公司應用到風控,特別是反欺詐方面,其相應的還款能力也是處理能力的一個體現。

第三,風險。

金融行業其實就是金融風險,金融風險如何控制?現在很多公司都是靠資料去控制風險的,你的資料是否及時正確、是否及時得到了處理,這都考驗到你的風險處理能力。

大資料的核心技術

第一,資料庫採集,也就是比較格式化的資料;第二,網路資料的採集,還有檔案採集,如何把你的資料採集過來、然後清晰、整合、轉換、規約;還有就是演算法;更重要的是你資料分析的能力,包括機器學習、深度學習、AI怎麼樣處理你的資料,最終你的演算法,選用什麼樣的演算法、模型,怎麼分析客戶、要什麼結果,這是整個處理的過程。

詳細介紹一下大資料在整個消費金融行業的應用,大資料雖然好,但怎麼用,如何體現價值?它怎麼推動你公司業務的發展,如何提高你公司的應用效率。

第一,統計分析。

很多人認為大資料就是分析,其實統計分析對大資料來說是最傳統最基本的結果。大資料最終用來做什麼?是用來預測的,大資料對客戶的預測,對客戶的精準營銷,還有對客戶的風險識別能力和客戶的其它識別能力,這才是大資料的真正的價值,也是各家公司在大資料技術上投入的一個核心目標之一。

第二,使用者的行為分析。

對一個公司來說,最重要的是使用者。你獲客成本是多少,客戶的轉化能力、轉化比是多少,你公司的產品是什麼,客戶群體是什麼樣的,然後你的客戶在哪裡,你怎麼營銷,客戶來了怎麼轉化,你轉化率是多少,這就要靠使用者行為分析。

第三,人物畫像。

首先對使用者打標籤,使用者標籤就是使用者行為的特徵,把不同標籤通過不同體系整合在一起,最後組合成不同的使用者畫像。經常使用的使用者是什麼樣的使用者?正常還款的是什麼樣的使用者、逾期還款的是什麼樣的使用者、不良使用者畫像,都要靠你分析。

第四,反欺詐。

今年整個消費金融和線上信貸蓬勃發展,也催生了一大批黑產,他們就是典型的欺詐團伙,作為線上信貸消費金融來說,最重要的一點是如何線上做反欺詐。反欺詐主要還是用大資料來解決。大資料如何通過這個人的社交關係,這個人申請的位置、時間點、申請過程中的哪些異常點來判斷,大資料建模來建設反欺詐能力。

第五,機器學習。機器學習最重要是監督學習和非監督學習,這些演算法,對你的使用者,針對你的產品,選擇不同的一個演算法,然後再投入,對資料進行分類,慢慢提高你演算法的精準能力。機器學習這塊,首先你要採集資料,然後進行資料處理,這是兩塊最基本的工作;然後是特徵,如何針對使用者特性選擇特徵板,接著選擇消費模型,對模型進行評估。

整個大資料在推動發展,也推動大資料越來越成熟,我認為大資料在整個金融的發展會越來越蓬勃,兩邊相互作用。謝謝大家。

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