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(guó)負(fù)責(zé)PayPal大數(shù)據(jù)平臺(tái)，之前大數(shù)據(jù)的應(yīng)用在國(guó)內(nèi)國(guó)外有經(jīng)驗(yàn)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(dòng)交流。
之前我也說到，我在PayPal負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)平臺(tái)，美國(guó)信用比較完善體系下和國(guó)內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)金融如火如荼形勢(shì)下做金融是一個(gè)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(dòng)金融往前走，可以有一個(gè)交流，整個(gè)演講沿著這個(gè)思路來的。
簡(jiǎn)單介紹一下公司，集奧建立于2011年，我們?cè)诙嗉页鞘卸加蟹种C(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(jià)值的模式。
我們?cè)陂L(zhǎng)期積累過程中逐漸演化出兩大跟金融相關(guān)平臺(tái)，這兩大平臺(tái)是我今天演講的主題之一，我想順著這兩大平臺(tái)結(jié)合金融行業(yè)實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景跟大家分享我們對(duì)于大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)性金融的認(rèn)識(shí)。
一個(gè)是營(yíng)銷，一個(gè)是風(fēng)控，這兩個(gè)是金融行業(yè)比較核心業(yè)務(wù)。
營(yíng)銷平臺(tái)，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(tái)，金融機(jī)構(gòu)可以根據(jù)不同的金融產(chǎn)品，信用卡、理財(cái)?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(yàn)，在銀行、金融機(jī)構(gòu)增加客戶價(jià)值機(jī)會(huì)的機(jī)會(huì)。我們平臺(tái)根據(jù)營(yíng)銷場(chǎng)景進(jìn)行個(gè)體化推薦，這也是大數(shù)據(jù)比較常見的應(yīng)用場(chǎng)景，但是我們平臺(tái)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(jià)值，跟他們用戶產(chǎn)生最直接最有效的對(duì)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(xiàng)功能。
風(fēng)控平臺(tái)，目前市面上結(jié)合運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)一家比較大的驗(yàn)征平臺(tái)，檢驗(yàn)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(tái)提供有效驗(yàn)證服務(wù)。
小額信貸領(lǐng)域提供相關(guān)風(fēng)控經(jīng)驗(yàn)，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(tái)，我們給金融機(jī)構(gòu)帶來價(jià)值，讓用戶端的體驗(yàn)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(tái)有兩大特點(diǎn)。
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(yíng)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(tái)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(diǎn)是兩大平臺(tái)背后共有的屬性。
下面再介紹集奧大數(shù)據(jù)建模平臺(tái)，前面面向金融機(jī)構(gòu)，這個(gè)平臺(tái)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(tái)，這個(gè)平臺(tái)有這么幾個(gè)特點(diǎn)。
第一，大規(guī)模的運(yùn)營(yíng)化、模塊化的平臺(tái)。
第二，很直接給金融機(jī)構(gòu)分析人員使用這么一個(gè)平臺(tái)。我想在座很多位對(duì)金融建模有體會(huì)和認(rèn)識(shí)，我們這個(gè)平臺(tái)很大的價(jià)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(gè)建模任務(wù)都經(jīng)過很冗長(zhǎng)冗余的技術(shù)處理，我們平臺(tái)把大部分這樣的過程自動(dòng)化、簡(jiǎn)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(tái)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(shí)。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?cè)紨?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(duì)金融機(jī)構(gòu)或者金融機(jī)構(gòu)自己分析人員認(rèn)為對(duì)它業(yè)務(wù)能夠有提升，相當(dāng)于有很多信號(hào)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(gè)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(gè)過程是一個(gè)持續(xù)迭代運(yùn)營(yíng)化的邏輯。
我們建立一個(gè)模型可以采用比較人工方法，那個(gè)在金融機(jī)構(gòu)耗時(shí)比較好，營(yíng)銷模型、風(fēng)控模型需要三到六個(gè)的時(shí)間，我們每個(gè)模塊有定制文件，通過一種簡(jiǎn)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(yàn)，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(tái)布局，我們想說說金融市場(chǎng)。
金融市場(chǎng)是非常大的空間，大金融的生態(tài)系統(tǒng)里包括一些相對(duì)比較傳統(tǒng)的商業(yè)形態(tài)好比銀行、保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)等等，也包括相對(duì)新的行業(yè)形態(tài)，P2P公司、小貸金融公司等整個(gè)體量是非常大的，我想有幾個(gè)數(shù)字非常有趣，2007年據(jù)可靠預(yù)測(cè)，消費(fèi)信貸規(guī)模會(huì)27萬(wàn)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(chǎng)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(gè)觀點(diǎn)，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(gè)點(diǎn)，結(jié)合這個(gè)主旨再展開進(jìn)一步和大家的討論。
下面思路會(huì)順著這兩個(gè)平臺(tái)，金融營(yíng)銷平臺(tái)和金融風(fēng)控平臺(tái)結(jié)合實(shí)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(yíng)銷平臺(tái)，一個(gè)企業(yè)、一個(gè)金融機(jī)構(gòu)在客戶生存期里跟客戶建立有效共同和對(duì)話，使客戶的價(jià)值提升并且為客戶創(chuàng)造比較好的體驗(yàn)，這個(gè)就是營(yíng)銷解決的實(shí)質(zhì)的問題
第一潛客轉(zhuǎn)化，讓潛客變成客戶這是第一個(gè)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(gè)互動(dòng)，生存期里的溝通和對(duì)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(yàn)，如何提升這個(gè)客戶對(duì)金融機(jī)構(gòu)的價(jià)值，如何使客戶體驗(yàn)更好。
最后，防止客戶流失，流失預(yù)警和激活應(yīng)用場(chǎng)景在這兒。每一個(gè)模塊，平臺(tái)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(gè)模塊，潛客轉(zhuǎn)化，我們給市場(chǎng)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(gè)銀行一個(gè)理財(cái)產(chǎn)品，在座一個(gè)聽眾對(duì)另外一個(gè)銀行的理財(cái)產(chǎn)品傾向性更高，我們對(duì)每一個(gè)系統(tǒng)進(jìn)行系統(tǒng)化的打分。
第二，新客戶互動(dòng)，潛客剛剛成為金融機(jī)構(gòu)新客戶，金融機(jī)構(gòu)對(duì)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(duì)比，發(fā)現(xiàn)如何挖掘現(xiàn)有聚類的價(jià)值來為新客戶制定相應(yīng)營(yíng)銷策略，這個(gè)在早期提升用戶價(jià)值是非常有益的手段。
第三，存量客戶，我們有相對(duì)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(gè)客戶一旦流失對(duì)服務(wù)機(jī)構(gòu)損失相對(duì)比較大，我們?cè)诳蛻袅魇白龀鲆欢ǖ念A(yù)警，一個(gè)消費(fèi)者一個(gè)銀行客戶有這些先兆可能離開一個(gè)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(yíng)銷環(huán)節(jié)最后一部分，防止流失。
順著這個(gè)思路，我舉一個(gè)案例，向大家闡述為什么營(yíng)銷平臺(tái)會(huì)給我們金融行業(yè)客戶帶來價(jià)值。
我下面舉的實(shí)際用戶例子，這個(gè)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(jià)值客戶還是低價(jià)值客戶？從傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)視角來看他肯定低價(jià)值客戶，沒有高價(jià)值的金融產(chǎn)品使用經(jīng)驗(yàn)，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(jià)值客戶。
同樣一個(gè)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(cái)，每年兩次的旅行、關(guān)注房地產(chǎn)市場(chǎng)，每周五天在外地，同樣是高價(jià)值還是低價(jià)值。這是高價(jià)值的用戶，通過兩種不同的數(shù)據(jù)描述，雖然對(duì)同一個(gè)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(gè)價(jià)值。
傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)用到的數(shù)據(jù)跟投資理財(cái)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(yíng)銷平臺(tái)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(jià)值，結(jié)合了我們?cè)诖髷?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(tái)支持下，我們可以給客戶，一個(gè)用戶在最佳的時(shí)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(yíng)銷場(chǎng)景和方式選擇，包括什么時(shí)間跟用戶溝通，他是早上還是晚上，他對(duì)一個(gè)廣告或者說一個(gè)信息的響應(yīng)率最大，這個(gè)時(shí)間可以優(yōu)化，營(yíng)銷渠道，每個(gè)人關(guān)注營(yíng)銷渠道不一樣，有些人用微博比較多，有些人在微信活躍時(shí)間比較長(zhǎng)。
營(yíng)銷具體的方式，什么樣的內(nèi)容讓用戶接受，并體現(xiàn)他對(duì)一個(gè)金融機(jī)構(gòu)的價(jià)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(cái)，兒童大病醫(yī)療保險(xiǎn)。
我想總結(jié)一下金融機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)價(jià)值很大，結(jié)合第三方、結(jié)合大數(shù)據(jù)源我們對(duì)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(yíng)銷平臺(tái)主旨之一。
我們分成營(yíng)銷平臺(tái)和風(fēng)控平臺(tái)，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(shí)質(zhì)在信貸生存期各個(gè)節(jié)點(diǎn)上降低風(fēng)險(xiǎn)，風(fēng)控做的實(shí)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(gè)信貸生存期每一個(gè)節(jié)點(diǎn)我們都是相應(yīng)數(shù)據(jù)產(chǎn)品和服務(wù)。好比在身份驗(yàn)證階段，我們有客戶驗(yàn)證產(chǎn)品，驗(yàn)證你是你，你去銀行申請(qǐng)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(yàn)證是你生成的數(shù)據(jù)身份。
第二，反欺詐這個(gè)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(qǐng)人可以是有欺詐嫌疑，有欺詐嫌疑申請(qǐng)人對(duì)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(píng)分。信用評(píng)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(qǐng)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(duì)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(tái)，我們?yōu)槊恳粋€(gè)銀行客戶打上一個(gè)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(gè)逾期預(yù)測(cè)過程。在已經(jīng)批貸這些人群中幫助金融機(jī)構(gòu)預(yù)測(cè)，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(duì)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(cè)的業(yè)務(wù)在里面。
整個(gè)流程就是我要說的如何用集奧金融風(fēng)控平臺(tái)解決風(fēng)控生存期各個(gè)業(yè)務(wù)實(shí)際需要。
同樣我想舉一個(gè)實(shí)際例子，這么一個(gè)人，他是剛剛踏入社會(huì)，每月收入不高，工作時(shí)間不長(zhǎng)，現(xiàn)金結(jié)算，從未有過信貸記錄。銀行會(huì)不會(huì)給他發(fā)信用卡，肯定不會(huì)。
我想同樣這么一個(gè)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(fèi)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(gè)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(xiǎn)偏向性，這個(gè)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(duì)比較穩(wěn)定，就像這位客戶一樣，有一些比較穩(wěn)定繳費(fèi)行為，并且他有廣泛的興趣，通俗來說比較正能量行為活動(dòng)在那里，通過大數(shù)據(jù)分析和建模平臺(tái)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(yíng)銷平臺(tái)和風(fēng)控平臺(tái)，結(jié)合實(shí)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(yíng)銷和風(fēng)控上的決策。下面我想舉實(shí)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(tái)的能力包括如何用平臺(tái)為金融客戶提供價(jià)值。
營(yíng)銷和風(fēng)控兩個(gè)案例描述。
左邊我寫的案例幫助某手機(jī)銀行激活，他實(shí)際困擾，手機(jī)銀行激活率非常低，我們給他制定營(yíng)銷方案，通過定制化的權(quán)益，給他提供一個(gè)互聯(lián)網(wǎng)公司來的優(yōu)惠券或者對(duì)消費(fèi)者有用福利刺激來讓銀行消費(fèi)者激活手機(jī)銀行這端業(yè)務(wù)，因?yàn)檫@些客戶大部分都是銀行凈值客戶，銀行無法很好做出營(yíng)銷活動(dòng)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(yíng)銷活動(dòng)，營(yíng)銷活動(dòng)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?cè)黾邮謾C(jī)銀行激活率，提升43%，比傳統(tǒng)方法提高了近20個(gè)百分點(diǎn)，這是之前的案例進(jìn)行比較得到的結(jié)論。
右邊是一個(gè)風(fēng)控相關(guān)模型。我們給小貸公司建模，一個(gè)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(xiǎn)評(píng)估的模型，通過模型，KS值，通過實(shí)際測(cè)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(qǐng)，80%在某群體下的這些申請(qǐng)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(gè)案例闡述，通過金融平臺(tái)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(dòng)金融觀點(diǎn)。
大數(shù)據(jù)營(yíng)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！
