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大家好，我是來(lái)自國(guó)美金融的李少偉，主要負(fù)責(zé)國(guó)美金融大數(shù)據(jù)相關(guān)的業(yè)務(wù)。下面介紹一下國(guó)美金融本身，國(guó)美金融是國(guó)美控股旗下的一家從事金融投資和金融發(fā)展的綜合性平臺(tái)，現(xiàn)在主要是依托于國(guó)美產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢(shì)，構(gòu)建了消費(fèi)金融、財(cái)富管理、企業(yè)融資包括支付四大品牌體系。

在消費(fèi)金融主要有三款：一個(gè)是美易分，房車主要指的是新車、二手車的交易業(yè)務(wù);財(cái)富管理包括美易理財(cái)，國(guó)美保險(xiǎn)、國(guó)美基金;企業(yè)融有美易融，指的是供應(yīng)鏈金融。大數(shù)據(jù)作為金融行業(yè)的核心資產(chǎn)，可以促進(jìn)高頻以及風(fēng)險(xiǎn)分析，滿足互聯(lián)網(wǎng)金融各種業(yè)務(wù)模式。

互聯(lián)網(wǎng)金融不簡(jiǎn)簡(jiǎn)單單是把線下網(wǎng)點(diǎn)、線上幫線下，更重要是打破網(wǎng)點(diǎn)，有效拓寬了渠道，能夠提供方便、快捷、高效的金融服務(wù)，可以提升效率。金融服務(wù)的低成本化，我的理解主要是體現(xiàn)在交易成本上，尤其是單筆貸款的審批成本?；ヂ?lián)網(wǎng)金融主要是依托于大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)，利用電子商務(wù)、運(yùn)營(yíng)商、互聯(lián)網(wǎng)用戶在網(wǎng)上留下的信息，可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化、智能化的審批，可以提升信貸審批的效率，同時(shí)極大的降低了每一筆信貸的成本。

互聯(lián)網(wǎng)金融領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)主要集中在兩方面的應(yīng)用，一方面精細(xì)化的運(yùn)營(yíng)營(yíng)銷，還有是產(chǎn)品迭代優(yōu)化，其實(shí)主要是提升我們的用戶體驗(yàn)，互聯(lián)網(wǎng)金融本質(zhì)還是金融。說(shuō)到金融有一個(gè)核心就是風(fēng)控，加入用戶全方位信息的數(shù)據(jù)通過(guò)大數(shù)據(jù)和技術(shù)的方法，同時(shí)極大提升了風(fēng)控的效率。

大數(shù)據(jù)落地：渠道、獲客和運(yùn)營(yíng)分析

整個(gè)大數(shù)據(jù)技術(shù)能力在國(guó)美金融的落地，一說(shuō)到大數(shù)據(jù)金融能力，包括4方面，第一是大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)能力、計(jì)算能力，特別最重要是集合產(chǎn)品的應(yīng)用能力，我們主要是從下面來(lái)說(shuō)，主要依托于國(guó)美金融內(nèi)部的數(shù)據(jù)，包括外部合作獲取到外部的數(shù)據(jù)，基于信息工廠構(gòu)建整合處理報(bào)告到轉(zhuǎn)換成行業(yè)洞見的數(shù)據(jù)價(jià)值體系，包括風(fēng)險(xiǎn)控制核查，除此之外，我們構(gòu)建了一套大數(shù)據(jù)，BI系統(tǒng)還有是分析體系，大數(shù)據(jù)風(fēng)控就是反欺詐、決策引擎規(guī)，這包括計(jì)算引擎，精準(zhǔn)營(yíng)銷主要是包括獲新客、激活沉睡老客、刺激活躍客戶復(fù)投、個(gè)性營(yíng)銷管理。說(shuō)到大數(shù)據(jù)的運(yùn)營(yíng)、營(yíng)銷，如果按照CPS算，一個(gè)S基本在200以上，所以如何有效的獲客，這是決定這一塊是否有利潤(rùn)。第一方面要科學(xué)評(píng)估每個(gè)獲客渠道，合理分配營(yíng)銷資源，提升獲客效率，產(chǎn)品分析，在每個(gè)渠道上，為每個(gè)用戶提供專屬產(chǎn)品、權(quán)益和服務(wù)，讓用戶擁有完美的一致體驗(yàn)，促進(jìn)用戶持續(xù)轉(zhuǎn)化。這一塊主要是根據(jù)用戶生命周期，有效開戶數(shù)、用戶活躍度，提升用戶留存，提升營(yíng)收和有效自傳播。在內(nèi)部沉淀出一套體系，每個(gè)環(huán)節(jié)有什么指標(biāo)，遇到什么問(wèn)題應(yīng)該用什么辦法解決，這已經(jīng)是沉淀出來(lái)的模型。整體來(lái)說(shuō)是包括三方面，渠道、獲客和運(yùn)營(yíng)分析。

運(yùn)營(yíng)分析

閉環(huán)運(yùn)營(yíng)活動(dòng)

整個(gè)過(guò)程中，或者是運(yùn)營(yíng)活動(dòng)過(guò)程中，有4個(gè)環(huán)節(jié)，一定要把這環(huán)節(jié)形成閉環(huán)，其實(shí)是兩方面，一方面是根據(jù)現(xiàn)有客戶設(shè)立相應(yīng)的和目標(biāo)用戶相匹配的金融產(chǎn)品，另一方面就是要根據(jù)現(xiàn)有的金融產(chǎn)品對(duì)目標(biāo)用戶進(jìn)行分化。第一方面，現(xiàn)在主要是針對(duì)現(xiàn)有的目標(biāo)用戶，通過(guò)產(chǎn)品的組合，或者是匹配，我們要找到產(chǎn)品能和用戶相匹配。做這個(gè)營(yíng)銷的過(guò)程之前，我們首先要想到，我們做預(yù)期的結(jié)果或者是效果，我們要建立分析體系，提前做好買點(diǎn)，其實(shí)就是數(shù)據(jù)的收集，一旦活動(dòng)做完以后就能迅速看到活動(dòng)的結(jié)果，整體就是形成閉環(huán)?？偟膩?lái)說(shuō)，活動(dòng)策劃、活動(dòng)實(shí)施、活動(dòng)監(jiān)測(cè)、活動(dòng)復(fù)盤。

千人千面：運(yùn)營(yíng)落地

說(shuō)到方法論，大數(shù)據(jù)在整個(gè)內(nèi)部提供了一套行之有效的工具，包括BI體系支持上面一系列的運(yùn)營(yíng)落地，包括我們的產(chǎn)品、市場(chǎng)營(yíng)銷、產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)、用戶運(yùn)營(yíng)、監(jiān)控，自助報(bào)表系統(tǒng)。還有統(tǒng)計(jì)分析平臺(tái)，主要是做全產(chǎn)品線前端用戶行為分析、產(chǎn)品流程漏斗分析，用戶畫像體系，提升個(gè)性化營(yíng)銷服務(wù)，最后是自助分析平臺(tái)。主要是基礎(chǔ)數(shù)據(jù)探查平臺(tái)，滿足運(yùn)營(yíng)、風(fēng)控分析人員的查詢功能。這個(gè)是用戶畫像，標(biāo)簽工廠具體的產(chǎn)品，功能模塊分為微觀畫像、宏觀畫像、活動(dòng)管理、效果評(píng)估、用戶價(jià)值。

我大概說(shuō)一下各個(gè)功能，主要是支持千人千面，把用戶ID傳到標(biāo)簽工廠里面，標(biāo)簽工廠會(huì)返回用戶畫像跟標(biāo)簽的信息，前端跟用戶畫像跟標(biāo)簽信息返回給這個(gè)用戶展示怎樣的產(chǎn)品跟頁(yè)面，這是微觀畫像的功能;宏觀畫像主要是針對(duì)宏觀的標(biāo)簽畫像，幫助決策人員設(shè)計(jì)出適合目前用戶的風(fēng)控產(chǎn)品或者互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品，活動(dòng)管理這一塊是我們最核心的功能，通過(guò)標(biāo)簽工廠，在用戶群添加活動(dòng)。比如說(shuō)針對(duì)某一個(gè)產(chǎn)品通過(guò)短信平臺(tái)進(jìn)行觸達(dá)的話，在這里面通過(guò)標(biāo)簽篩選出用戶，把這群用戶從后臺(tái)直接推給短信平臺(tái)，在短信平臺(tái)編輯短信直接發(fā)送，自動(dòng)把我們所要營(yíng)銷的信息觸達(dá)以后，最重要是最后的效果評(píng)估，后臺(tái)已經(jīng)做好了一系列的效果評(píng)估的數(shù)據(jù)回收、分析的體系，一旦這個(gè)活動(dòng)開始以后，數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)的收集，可以看到我們這次活動(dòng)，比如用戶觸達(dá)的情況，或者轉(zhuǎn)化的情況，以幫助后面運(yùn)營(yíng)人員策劃市場(chǎng)營(yíng)銷策略。

產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)：線上到線下的用戶閉環(huán)

我說(shuō)一下產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)，在互聯(lián)網(wǎng)金融里面，產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)主要包括兩部分，第一個(gè)就是互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品，第二個(gè)是金融產(chǎn)品。各個(gè)環(huán)節(jié)是否順暢，轉(zhuǎn)化率是否高，或者是哪一個(gè)環(huán)節(jié)跳出、流失特別高，這都是產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)方面，或者是做用戶增長(zhǎng)需要重點(diǎn)關(guān)注的，其實(shí)就是功能優(yōu)化、界面優(yōu)化、流程優(yōu)化，比如說(shuō)理財(cái)產(chǎn)品，借貸產(chǎn)品，就說(shuō)理財(cái)產(chǎn)品，期限怎樣，額度怎樣，這都需要研究項(xiàng)目，通過(guò)測(cè)試不斷優(yōu)化產(chǎn)品和掛標(biāo)商業(yè)的時(shí)間。這是基于標(biāo)簽工廠做的一個(gè)事件規(guī)則的管理平臺(tái)，舉幾個(gè)場(chǎng)景，比如說(shuō)用戶在我們的APP進(jìn)行注冊(cè)動(dòng)作，注冊(cè)成功以后，3天內(nèi)可能瀏覽保險(xiǎn)的頁(yè)面，保險(xiǎn)、基金、理財(cái)、借貸等產(chǎn)品，因?yàn)楫a(chǎn)品線比較多，比如說(shuō)車險(xiǎn)，我舉個(gè)例子，可能7天沒(méi)有動(dòng)過(guò)，這是我們后臺(tái)可以做到實(shí)時(shí)，給他發(fā)短信的活動(dòng)，給他發(fā)代金券促使他完成交易;另一方面，瀏覽理財(cái)、基金、保險(xiǎn)等頁(yè)面，但他沒(méi)有發(fā)生任何的交易行為，這時(shí)候我們可能認(rèn)為他沒(méi)有找到合適的理財(cái)產(chǎn)品，這時(shí)候自動(dòng)給他推一個(gè)鏈接，然后會(huì)人工理財(cái)顧問(wèn)就會(huì)借助平臺(tái)，一方面極大的降低了目標(biāo)清晰用戶，因?yàn)橛械钠脚_(tái)對(duì)用戶的干擾特別大，我們對(duì)于確實(shí)比較迷茫的用戶，需要通過(guò)用戶行為分析角度出發(fā)。針對(duì)國(guó)美金融的線下場(chǎng)景，這也是我們得天獨(dú)厚的優(yōu)勢(shì)，因?yàn)閲?guó)美是有1800多家門店，可以做理財(cái)?shù)姆?wù)，或者是獲客的服務(wù)，線下用戶到店消費(fèi)或者是存量用戶，我們根據(jù)線下門店探查用戶到店，然后基于云平臺(tái)的數(shù)據(jù)，會(huì)反饋給門店的人員，哪一個(gè)人到店，然后他是什么樣的特征，是否可以進(jìn)行營(yíng)銷活動(dòng)，從而形成線下到線上用戶的閉環(huán)，這也是我們比較重要的一個(gè)場(chǎng)景。

互聯(lián)網(wǎng)金融本質(zhì)是金融：風(fēng)控是不可避免的

上面主要是整個(gè)運(yùn)營(yíng)營(yíng)銷的話題，后邊主要是針對(duì)風(fēng)控，因?yàn)榛ヂ?lián)網(wǎng)金融本質(zhì)是金融，談到金融，風(fēng)控是避免不了話題，因?yàn)轱L(fēng)控的本質(zhì)就是通過(guò)評(píng)估用戶的還款意愿和還款能力。其實(shí)現(xiàn)在我的理解跟我們同業(yè)內(nèi)的人聊天，大部分都是用量化風(fēng)險(xiǎn)控制的方法論，比如說(shuō)用數(shù)據(jù)分析或者是數(shù)據(jù)挖掘等方法來(lái)預(yù)測(cè)用戶的信用風(fēng)險(xiǎn)，并且通過(guò)用戶的信用評(píng)分評(píng)估還款意愿或者還款能力，但是互聯(lián)網(wǎng)金融的風(fēng)控和傳統(tǒng)金融行業(yè)的風(fēng)控最大的不同是他們數(shù)據(jù)分析的關(guān)聯(lián)不同，除了使用金融和金融場(chǎng)景高度相關(guān)的指標(biāo)，比如說(shuō)職業(yè)收入、年齡，包括學(xué)歷指標(biāo)，在網(wǎng)絡(luò)上的行為數(shù)據(jù)，比如說(shuō)用戶在線下的行為，這個(gè)用戶是否經(jīng)常參與賭博、高利貸，對(duì)接數(shù)據(jù)的維度跟風(fēng)險(xiǎn)是很重要的指標(biāo)。但是在之前，我們很難獲取到用戶的數(shù)據(jù)，獲取用戶數(shù)據(jù)的成本非常高，但是隨著互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展，特別是移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展，用戶在網(wǎng)上留下了他的痕跡，我們也有能力獲取到他的數(shù)據(jù)，一個(gè)用戶經(jīng)常是在凌晨1點(diǎn)多發(fā)起的申請(qǐng)，我們認(rèn)為這個(gè)人的風(fēng)險(xiǎn)比較高，也不一定，概率上風(fēng)險(xiǎn)是會(huì)比較高，比如說(shuō)手機(jī)APP裝的全是借款A(yù)PP比較多，我們認(rèn)為也會(huì)是風(fēng)險(xiǎn)比較高，加入大量的相關(guān)的指標(biāo)，預(yù)測(cè)還款能力跟還款意愿。

這是針對(duì)剛才講到的整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)風(fēng)控或者一些方法論，其實(shí)整個(gè)大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)架構(gòu)包括幾部分，第一個(gè)是數(shù)據(jù)獲取，包括用戶行為數(shù)據(jù)，就是通過(guò)SDK獲取用戶在APP上所有的行為數(shù)據(jù);還有就是用戶主動(dòng)填寫的基本信息，用戶生存的數(shù)據(jù)，公開網(wǎng)站數(shù)據(jù)，爬蟲能力;還有外部數(shù)據(jù)接入，里面包括黑名單的數(shù)據(jù)，把數(shù)據(jù)整合以后，就會(huì)進(jìn)行風(fēng)控模型計(jì)算，分為離線計(jì)算跟實(shí)時(shí)計(jì)算，再有一個(gè)是機(jī)器學(xué)習(xí)引擎;最后一個(gè)是圖計(jì)算引擎，通過(guò)三大計(jì)算引擎計(jì)算完了以后，決策引擎會(huì)給出風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)和評(píng)分，這是整個(gè)的技術(shù)架構(gòu)。

結(jié)合技術(shù)架構(gòu)、業(yè)務(wù)流程，大家更容易理解一點(diǎn)，主要是指2C端的業(yè)務(wù)，用戶在前端APP進(jìn)行申請(qǐng)，主要是幾大類信息的收集，包括堅(jiān)權(quán)類、個(gè)人基本信息、聯(lián)系人、活體監(jiān)測(cè)、人臉識(shí)別等、訴求。我們通過(guò)ID收集用戶數(shù)據(jù)，包括行為數(shù)據(jù)跟位置數(shù)據(jù)、設(shè)備數(shù)據(jù)，這過(guò)程中，比如說(shuō)運(yùn)營(yíng)商的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)都是通過(guò)爬蟲，這兩個(gè)數(shù)據(jù)匯集到數(shù)據(jù)工廠以后，通過(guò)三大計(jì)算引擎還有紅線，然后到了決策引擎，根據(jù)每一輪的引擎結(jié)果，根據(jù)每輪的決策結(jié)果由流程控制中心智能分配下輪需要數(shù)據(jù)源以及決策路徑，最后是業(yè)務(wù)系統(tǒng)，核心、電審、貸后、帳務(wù)。整個(gè)流程過(guò)程中，我們計(jì)算流程過(guò)程中，基本風(fēng)控維度在2千多以上，基本90%是在10秒搞定。

這里邊重點(diǎn)說(shuō)一下這個(gè)產(chǎn)品，這是知識(shí)圖譜，應(yīng)用場(chǎng)景，一個(gè)是手心，通過(guò)圖計(jì)算技術(shù)擴(kuò)展風(fēng)控維度，提升風(fēng)控能力;第二是反欺詐，通關(guān)多源數(shù)據(jù)的交叉驗(yàn)證進(jìn)行不一致性檢驗(yàn)，從而進(jìn)行反欺詐或團(tuán)伙反欺詐;第三是失聯(lián)管理，為催收提供貸后逾期客戶聯(lián)系人信息。通過(guò)電話號(hào)碼可以看到同事關(guān)系、鄰居還是通過(guò)通訊錄、親戚等關(guān)系判斷出來(lái)的，基本可以達(dá)到秒級(jí)的響應(yīng)，這是國(guó)美金融整個(gè)大數(shù)據(jù)體系。因?yàn)槲覀儸F(xiàn)在也經(jīng)過(guò)3、4年的沉淀，構(gòu)建了整個(gè)風(fēng)控體系和運(yùn)營(yíng)體系，包括大數(shù)據(jù)風(fēng)控的計(jì)算引擎、決策引擎，包括運(yùn)營(yíng)營(yíng)銷、標(biāo)簽工廠都是經(jīng)過(guò)一千多萬(wàn)用戶，幾百億的量考驗(yàn)，所以說(shuō)現(xiàn)在在做一個(gè)事，針對(duì)現(xiàn)有的技術(shù)做一些金融科技能力的輸出，希望業(yè)內(nèi)的同仁們有需要可以一起探討這些事。