大數據就是占有數據?錯!如何使用更重要

置身于互聯網金融行業，人們討論的焦點都繞不過這兩個字。沒有人會否認大數據對互聯網金融企業的重要性，也沒有人能否認，隨著大數據時代進程的不斷加快，傳統的信貸、風控經驗已經不適用于這個新的時代。如何把數據應用于實戰？以及，如何在最大程度上挖掘出每個數據的價值？

在今年的博鰲論壇上，與會專家指出“金融科技未來五年發展的驅動力將從過去依賴渠道優勢轉向運用大數據和數據的分析處理、深度運算能力?！笨梢钥闯?，對大數據的應用與挖掘將會成為互聯網金融發展的方向。

那么，什么是大數據？

簡單來說，大數據指的應該是數據很多，但為什么不叫“多數據”而叫做“大數據”？因為這個名稱來自英文翻譯“Big Data”。從根本上來說，簡單地使很多數據堆積在一起不叫大數據。大數據主要表示一種技術手段，來使得數據的存取、分析可以非常高效的進行。

大數據在信貸風險管理中的作用

擁有大數據只是基礎，如何將大數據應用于信貸風險管理工作中才是目標。由于網絡借貸和傳統金融面對的受眾區別，借款人主要來自線上，考慮到目前網絡犯罪的試錯成本比較低，網絡借貸平臺上的借款人可能存在欺詐和騙貸行為風險。因此借貸反欺詐的重點在于從潛在借款人當中，準確識別出真正有還款意愿的借款人。

通過技術的防范手段很多元化，一般通過核實手機號、身份證號碼、電腦唯一設備號、手機唯一設備號，可以進行下列過濾識別手段：交叉比對借款人登記的住家地址、公司地址，以及申請人當時申請的定位地點，如果差距超過10公里，風險系數極高；某些地址或大樓，屬于申請詐騙高發地址的，風險系數偏高，會得到一個分值；發現和多個平臺同時存在借款記錄的，風險系數偏高；手機號屬于法院黑名單、租車黑名單、使用時間段不足6個月、被多次標記惡意騷擾電話等，風險系數偏高；6個月內，同一個手機設備號，曾經在銀行、小貸公司、多家P2P平臺有過多次申請記錄的，風險系數極高；手機設備號近一天關聯申請人3個手機號以上的，風險系數極高；手機號與設備是否匹配、第一次激活時間距離申請貸款時間較近，風險系數較高。

構建基于場景的數據風險管理體系

通過建設交易借貸的場景一體化，是目前各大互聯網金融平臺和傳統金融機構進行錯位競爭的舞臺。其中由于借款人是直接通過信用借貸行為取得所想要的產品或服務，套現詐騙風險相對較低，金額一般也較小，各大平臺借鑒著靈活的體系和快速執行力，紛紛投入精力設計各種低風險、場景化的金融應用服務，并不斷持續優化客戶體驗。

不過考慮到每個場景設定的不同，對應的風控要素自然也不同，最理想的互聯網金融平臺模式，會建立數十種不同的場景化金融，針對每個場景定義出不同的風控要素、準入條件和禁入人群、利率定價、還款周期，等等。

從實操的角度來說，第一步應該是在每一個風控場景，由風控人員和技術人員設定出精密的各種金融要素條件，第二步是盡量善用外部數據源來輔助，能真正體現每一個互聯網金融平臺的產品設計和風控水平。

大數據在獲客和客戶價值挖掘上的應用

如果可以通過大數據角度來看，通過身份證號、手機號進行客戶畫像描繪后，可能分析出來這個客戶經常關注互聯網理財，經常頻繁使用各種股票和銀行APP，較高頻次的國內和國際航空記錄。這個時候分析出來的結果反而可能是高凈值客戶。通過大數據可以幫助金融機構和互聯網金融平臺把客戶畫像描繪得更加完整。這樣一來，結合了原先的傳統情景和大數據分析后的場景，金融機構和互聯網金融平臺的決策就會截然不同。這個客戶雖然在銀行或互聯網金融平臺暫時是一個低價值客戶，但實質上是一個高凈值客戶，可以通過適當推送的產品組合，并結合電話銷售，推薦適合的金融產品或服務，例如全家海外旅游分期貸款，或者短期高收益的金融產品。這也是通過大數據分析能改變傳統獲客和客戶挖掘交叉營銷的模式。

同時，通過算法的分析和訓練，可以建立現有用戶的群組，分析出一群比較相似的人，推薦一些他們經常會選擇的東西，根據這些信息可以去推薦相應的金融產品或服務，一方面讓客戶覺得不會被過度干擾，進而提升接受度和轉化率。從智能推薦的角度，可利用不同的標簽參數、ID的參數等完成推薦的工作。ID在整個數字營銷領域是非常關鍵的一件事情，需要知道這是同一個人，才會有意義，不然所有營銷的工作都是分散、割裂的，對整體的營銷效果并不會很好。

大數據在金融行業的廣泛應用和快速發展正引領和推動社會逐步走向數據化時代。大數據與金融的深度融合，對互聯網金融企業的創新發展、轉型升級具有十分重要的意義。在此大環境下，匯中網基于大數據、區塊鏈等先進金融科技建立網貸信息中介平臺，以合規的模式和更高級別的信息安全防護，打造成堅固的堡壘，讓客戶的利益得到高層次的保障。未來，匯中網將會一直圍繞互聯網金融創新手段，利用大數據等先進技術為用戶提供更專業的服務。