對數(shù)據(jù)的精耕細(xì)作才是大數(shù)據(jù)時(shí)代的精髓

大數(shù)據(jù)的應(yīng)用在中國一日千里，包括在金融營銷和風(fēng)控的應(yīng)用上。國內(nèi)的很多金融從業(yè)者甚至樂觀認(rèn)為我國在金融領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)應(yīng)用上已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了彎道超車，成為全球的引領(lǐng)者了。

殊不知有很多人對于大數(shù)據(jù)時(shí)代的含義和精髓并沒有一個(gè)正確的理解，以為大數(shù)據(jù)時(shí)代就是拼命地引入各種數(shù)據(jù)，誰使用了最多的數(shù)據(jù)，誰就是勝者。

最近大數(shù)據(jù)行業(yè)是一個(gè)多事之秋。起初是源于公安部門對個(gè)別涉及套路貸和暴力催收案件的調(diào)查。但是，在蝴蝶效應(yīng)下，整個(gè)數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)在監(jiān)管部門還沒有發(fā)聲的情況下就掀起了一場自查自控的風(fēng)潮。于是乎很多銀行和信貸機(jī)構(gòu)突然發(fā)現(xiàn)：他們正在使用或計(jì)劃要使用的大數(shù)據(jù)被“斷供”了!原本已經(jīng)實(shí)現(xiàn)的自動化審批只能又轉(zhuǎn)人工審核了。原本構(gòu)建好的貸后預(yù)警機(jī)制也沒法運(yùn)轉(zhuǎn)了……

這些事情給了我們兩點(diǎn)啟示：一、大數(shù)據(jù)的應(yīng)用是歷史的車輪前進(jìn)的方向，是不可逆的。大數(shù)據(jù)一旦全面停用，行業(yè)將會是“一夜回到解放前”。二、大數(shù)據(jù)的獲取和引用不是無節(jié)制的。在監(jiān)管不斷規(guī)范的前提下，數(shù)據(jù)供應(yīng)商的合規(guī)意識日益增強(qiáng)，僅靠持續(xù)不斷、野蠻粗暴地引進(jìn)數(shù)據(jù)來帶動業(yè)務(wù)提升的這條路很快就會走不通了。能合法合規(guī)地被使用的新數(shù)據(jù)會成為越來越稀缺的資源。甚至，目前正在普遍被使用的一些數(shù)據(jù)因未來監(jiān)管要求的變化而被喊停也不是不可能的事情。

那么問題來了，行業(yè)的出路在哪里?出路就是持續(xù)對合規(guī)獲取和接入的數(shù)據(jù)進(jìn)行深耕細(xì)作的價(jià)值提煉。

這是在這些年被相對忽視的工作，但恰恰就是大數(shù)據(jù)時(shí)代的精髓。

如何對現(xiàn)有可用的數(shù)據(jù)進(jìn)行精耕細(xì)作?以目前市場上被大面積斷供的“經(jīng)濟(jì)能力評估”和“身份校驗(yàn)”類數(shù)據(jù)為例。在無法直接獲得經(jīng)濟(jì)能力數(shù)據(jù)的情況下，是可以通過其它信息來對其進(jìn)行建模推測的。這些信息包括但不僅限于年齡、性別、工作年限、職業(yè)、工作城市、以及自填收入等等。有人會問：“自填收入根本不靠譜吧?” 我的回答是：“絕對數(shù)值的確不準(zhǔn)確，但相對數(shù)值卻有一定的參考價(jià)值。” 有句話叫“貧窮束縛了你的想象力”。自填收入是需要想象力的，而這個(gè)想象力跟人的實(shí)際收入是正相關(guān)的。同樣是虛報(bào)年收入，一位企業(yè)高管可以寫幾百萬不臉紅，而一位快遞小哥可能寫個(gè)40萬就手抖了。所以，自填收入是有很好的排序價(jià)值的。然后，再根據(jù)年齡、性別、工作年限、職業(yè)、工作城市等等補(bǔ)充維度，用各種先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法進(jìn)行矯正，就可以得到一個(gè)比較靠譜的“經(jīng)濟(jì)能力評估”模型。

再說到身份校驗(yàn)類的數(shù)據(jù)，沒有了它們，是不是就一定沒法證明你就是你?我們分線上和線下兩個(gè)緯度來說明。首先說線上，線上提交申請表時(shí)有線上填表時(shí)間、IP地址、設(shè)備信息等等，這些都可以用來判斷申請是否來自于欺詐團(tuán)伙慣用的時(shí)間、地點(diǎn)和設(shè)備。在這個(gè)基礎(chǔ)上，還可以拿申請表數(shù)據(jù)跟征信數(shù)據(jù)進(jìn)行比對，申請表自身信息之間也可以進(jìn)行邏輯性校驗(yàn)。另外，征信查詢數(shù)據(jù)也可以挖掘衍生輔助判斷欺詐風(fēng)險(xiǎn)。

至于線下提交的，雖然少了IP地址和設(shè)備信息，但是有提交時(shí)間、地點(diǎn)、方式等信息可以使用，而且同樣的，可以進(jìn)行申請表數(shù)據(jù)與征信數(shù)據(jù)進(jìn)比對、申請表信息邏輯校驗(yàn)等等?？傊?，在沒有其它外部數(shù)據(jù)的輔助下，僅通過挖掘申請時(shí)收集的信息和征信信息也可開發(fā)出來一套有效的申請反欺詐模型和策略。

由于各信貸機(jī)構(gòu)的具體業(yè)務(wù)、客群、以及申請數(shù)據(jù)都各自不同，同時(shí)也為了保護(hù)同盾的知識產(chǎn)權(quán)，我就點(diǎn)到為止，不在這里做進(jìn)一步深入的論述了。感興趣的讀者可以向同盾分析咨詢部發(fā)出咨詢需求。

同盾分析咨詢團(tuán)隊(duì)擁有在業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)、技術(shù)水平和咨詢能力三者皆出類拔萃的復(fù)合型專家近100人，核心人員85%以上擁有碩士、博士學(xué)歷，分別來自于FICO、SAS、TransUnion、IBM、KPMG/EY/PWC/Deloitte等國際知名咨詢公司，或JP Morgan Chase、Citi、Wells Fargo、Capital One、人行、建行、交行、浦發(fā)、螞蟻等國內(nèi)外知名銀行和金融機(jī)構(gòu)，憑借同盾服務(wù)上萬家不同行業(yè)客戶(其中5000+金融客戶，300+銀行)的知識積累以及海量數(shù)據(jù)挖掘的經(jīng)驗(yàn)沉淀，向客戶提供以AI技術(shù)為驅(qū)動力，大數(shù)據(jù)分析為基礎(chǔ)的智能決策服務(wù)，為客戶設(shè)計(jì)和落實(shí)”端到端”的定制化解決方案，包括市場調(diào)研、產(chǎn)品設(shè)計(jì)、風(fēng)險(xiǎn)控制、營銷體系、監(jiān)控體系等等。我們有分布在杭州、上海、廣州、深圳、成都、新加坡等多個(gè)辦公室，能夠隨時(shí)跟客戶進(jìn)行現(xiàn)場交流和駐場咨詢服務(wù)。

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