大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下，風(fēng)口中的消費(fèi)金融未來(lái)如何發(fā)展
來(lái)源：數(shù)據(jù)觀 時(shí)間：2018-04-24 14:17:50 作者：蘭旭
?隨著“互聯(lián)網(wǎng)+”模式的深入應(yīng)用，傳統(tǒng)金融已然無(wú)法滿足人們更理想化的金融需求，促使傳統(tǒng)金融與科技相互融合，產(chǎn)生出一種新型金融模式，這便是消費(fèi)金融。
?消費(fèi)金融新模式的誕生，立即引來(lái)了傳統(tǒng)銀行、互聯(lián)網(wǎng)金融平臺(tái)、電商巨頭等各個(gè)領(lǐng)域企業(yè)的目光，瞬間成為互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)的新風(fēng)口，新藍(lán)海。政府也同時(shí)看到了消費(fèi)金融對(duì)經(jīng)濟(jì)的巨大利好，在全國(guó)開(kāi)展消費(fèi)金融公司試點(diǎn)，鼓勵(lì)金融行業(yè)的創(chuàng)新型升級(jí)。
?但在走過(guò)一段爆發(fā)式增長(zhǎng)后，市場(chǎng)中的不確定因素也凸顯出來(lái)，一方面資本市場(chǎng)持續(xù)看好，持牌企業(yè)增資擴(kuò)張顯著；另一方面，風(fēng)控管理不夠成熟，欺詐、壞賬事件不斷發(fā)生，精細(xì)化管理的缺乏，導(dǎo)致獲客成本持續(xù)走高等等一系列問(wèn)題，都是消金企業(yè)所面臨的巨大痛點(diǎn)，企業(yè)整體的轉(zhuǎn)型升級(jí)迫在眉睫。
?就在不久之前所召開(kāi)的“第三屆中國(guó)消費(fèi)金融峰會(huì)”上，作為全球領(lǐng)先的第三方全景數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)——MobData的聯(lián)合創(chuàng)始人兼 COO蘭旭，便以“科技讓金融更溫暖”為主題，為在場(chǎng)嘉賓深度剖析：在新經(jīng)濟(jì)常態(tài)下，消費(fèi)金融行業(yè)要如何應(yīng)對(duì)未來(lái)的市場(chǎng)挑戰(zhàn)。
?消費(fèi)金融與大數(shù)據(jù)密不可分
?隨著大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)的發(fā)展，利用科技創(chuàng)新實(shí)現(xiàn)對(duì)金融業(yè)的賦能，已經(jīng)成為金融行業(yè)普遍的發(fā)展方向，其中具有代表性的領(lǐng)域之一就是消費(fèi)金融。很顯然，消費(fèi)金融對(duì)大數(shù)據(jù)的依賴是天然形成的。
?對(duì)于“互聯(lián)網(wǎng)+”深入滲透的世界，人們的消費(fèi)需求通過(guò)手機(jī)、APP、網(wǎng)上直銷(xiāo)、電子商務(wù)平臺(tái)等渠道發(fā)出，眾多消費(fèi)場(chǎng)景中天然產(chǎn)生并記錄了用戶的大數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)涵蓋了用戶行為、位置遷移、交易記錄等等方面，而消費(fèi)金融正是根植于不同消費(fèi)者多場(chǎng)景下的金融需求進(jìn)行精細(xì)服務(wù)。如此一來(lái)，消費(fèi)金融要了解更多的用戶需求，尋找優(yōu)質(zhì)用戶，必須要在無(wú)數(shù)的消費(fèi)數(shù)據(jù)當(dāng)中，利用大數(shù)據(jù)挖掘、分析、探求用戶偏好，并且還要利用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)控制。
?反之，消費(fèi)金融的火爆也同時(shí)推動(dòng)著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，在線上消費(fèi)數(shù)據(jù)量級(jí)動(dòng)輒以百兆或千兆為單位計(jì)算下，AI學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、知識(shí)圖譜、決策樹(shù)等大數(shù)據(jù)建模方法開(kāi)始涌現(xiàn)。與傳統(tǒng)的用十幾個(gè)、幾十個(gè)變量來(lái)分析數(shù)據(jù)的方法不同，這些方法通常用上千個(gè)維度來(lái)考察用戶，綜合運(yùn)用各方面信息來(lái)達(dá)到最優(yōu)的判斷結(jié)果。
?大數(shù)據(jù)影響下消金行業(yè)痛點(diǎn)凸顯
?可正是在大數(shù)據(jù)的影響下，數(shù)據(jù)量和應(yīng)用技術(shù)在很大程度上控制著消費(fèi)金融行業(yè)的風(fēng)控和獲客效率，而國(guó)內(nèi)的消費(fèi)金融市場(chǎng)仍然在探索階段，在消費(fèi)金融與大數(shù)據(jù)的碰撞當(dāng)中，往往衍生出諸多艱難問(wèn)題與市場(chǎng)挑戰(zhàn)。
?1、客群碎片化，無(wú)法精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)
?消費(fèi)金融的需求特點(diǎn)，往往具備客戶量大、高頻、額度小并且時(shí)效性高的特征，而在碎片式的海量數(shù)據(jù)當(dāng)中，如何汲取高質(zhì)量的精準(zhǔn)數(shù)據(jù)，對(duì)于消金企業(yè)是很大的技術(shù)難題。伴隨數(shù)據(jù)獲取量低，潛在用戶的挖掘能力同樣不足，導(dǎo)致獲客成本持續(xù)走高。
?很多企業(yè)面臨這種問(wèn)題時(shí)，都會(huì)采取廣告營(yíng)銷(xiāo)或者活動(dòng)福利等方式來(lái)吸引新用戶，留住老用戶。但沒(méi)有一個(gè)龐大且精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)庫(kù)支持，企業(yè)對(duì)于用戶的理解力依然不足，營(yíng)銷(xiāo)模式往往收效甚微，浪費(fèi)企業(yè)資源。
?2、風(fēng)控能力差，金融欺詐多發(fā)
?互聯(lián)網(wǎng)以及移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，出現(xiàn)了一系列新的消費(fèi)場(chǎng)景，傳統(tǒng)老的業(yè)務(wù)場(chǎng)景也逐步在向線上方式轉(zhuǎn)化，使得傳統(tǒng)的風(fēng)控手段已無(wú)法支撐消金企業(yè)的風(fēng)控需求。借助互聯(lián)網(wǎng)交互可匿性，利用網(wǎng)絡(luò)虛假信息進(jìn)行消費(fèi)金融欺詐的手段層出不窮，全球每年因欺詐事件而產(chǎn)生的損失幾千億元，有些消費(fèi)金融公司的壞賬率甚至已達(dá)到了20%。
?產(chǎn)生這樣的嚴(yán)重問(wèn)題，其實(shí)都是企業(yè)風(fēng)控系統(tǒng)不完善的結(jié)果，在龐大的數(shù)據(jù)量級(jí)下，要維持合理的用戶通過(guò)率和壞賬率，對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)控制系統(tǒng)的要求將會(huì)更高，換而言之，對(duì)大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)的要求也會(huì)更高。
?解決消金痛點(diǎn)，全流程優(yōu)化升級(jí)
?面對(duì)消費(fèi)金融的各項(xiàng)突出痛點(diǎn)，想要良好解決，必須要在全流程對(duì)消金企業(yè)進(jìn)行大數(shù)據(jù)智能化升級(jí)。比如MobData的金融行業(yè)大數(shù)據(jù)智能解決方案，便是站在企業(yè)產(chǎn)品全流程的高度，幫助企業(yè)整體性解決大數(shù)據(jù)痛點(diǎn)。
?MobData金融行業(yè)解決方案有機(jī)整合用戶、場(chǎng)景、第三方合作伙伴及合作金融機(jī)構(gòu)等多方數(shù)據(jù)，依靠實(shí)時(shí)、海量、多維、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，幫助企業(yè)解決消金產(chǎn)品的產(chǎn)品銷(xiāo)售，用戶申請(qǐng)，業(yè)務(wù)審批，售后跟蹤…整個(gè)生命周期中的大數(shù)據(jù)需求，幫助消金企業(yè)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)，完善風(fēng)控管理，降低獲客成本，提升工作效率，最終實(shí)現(xiàn)更好的發(fā)展。
?1、洞察客群需求 助力精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)
?在產(chǎn)品銷(xiāo)售階段，MobData可對(duì)消金企業(yè)提供一站式營(yíng)銷(xiāo)服務(wù)方案，依托海量多維度大數(shù)據(jù)，為企業(yè)360°呈現(xiàn)客群畫(huà)像，全方位洞察分析客群偏好，深度挖掘用戶金融需求。
?企業(yè)可以根據(jù)對(duì)用戶需求的分析結(jié)果來(lái)制定產(chǎn)品方向，優(yōu)化現(xiàn)有產(chǎn)品，加強(qiáng)用戶運(yùn)營(yíng)，降低流失率；還可以在高質(zhì)量數(shù)據(jù)的支持下，挖掘出潛在用戶信息，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)，節(jié)約產(chǎn)品推廣成本，擴(kuò)大品牌影響力。
?2、深度識(shí)別用戶 深度防控欺詐
?在用戶與消金企業(yè)達(dá)成業(yè)務(wù)前，MobData可根據(jù)最前沿的智能化數(shù)據(jù)識(shí)別技術(shù)，快速判斷用戶申請(qǐng)?jiān)O(shè)備的合法性，隨即開(kāi)始多維度關(guān)聯(lián)用戶數(shù)據(jù)，采集移動(dòng)設(shè)備數(shù)據(jù)、行為數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、賬戶數(shù)據(jù)等相關(guān)數(shù)據(jù)，通過(guò)智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與專家規(guī)則相結(jié)合的方式，檢測(cè)用戶在全網(wǎng)中是否存在異常信息，有效防止用戶使用虛假信息。
?MobData還會(huì)結(jié)合內(nèi)部數(shù)據(jù)，挑選優(yōu)質(zhì)客戶進(jìn)入白名單通道，自動(dòng)過(guò)濾已知欺詐者，提高用戶分析效率。還會(huì)通過(guò)已知信息作弊方式對(duì)企業(yè)原有系統(tǒng)進(jìn)行檢測(cè)，輔助企業(yè)優(yōu)化風(fēng)控識(shí)別系統(tǒng)。
?3、信用評(píng)分建模 多頭負(fù)債評(píng)估
?在與用戶進(jìn)行信貸申請(qǐng)后，MobData會(huì)再次整合各類數(shù)據(jù)，以專家規(guī)則+AI學(xué)習(xí)并重的混合式體系進(jìn)行聯(lián)合建模，構(gòu)建整個(gè)信用評(píng)分體系，有效評(píng)估用戶的償貸能力和還貸意愿。為企業(yè)放貸金額，是否放貸提供參考。
?4、貸后實(shí)時(shí)跟蹤 智能優(yōu)化迭代
?錢(qián)款放出后，MobData會(huì)借助用戶線上行為數(shù)據(jù)以及聯(lián)防聯(lián)控?cái)?shù)據(jù)，持續(xù)對(duì)用戶進(jìn)行監(jiān)控如果用戶在完成借貸業(yè)務(wù)后，還有其他金融機(jī)構(gòu)大量新借款，系統(tǒng)將立即進(jìn)行預(yù)警，并重新評(píng)估用戶借貸風(fēng)險(xiǎn)；若發(fā)現(xiàn)用戶有線上異常行為，如信息失聯(lián)，金融糾紛，其他借款逾期多頭借貸等現(xiàn)象，也將立即預(yù)警。
?如此一來(lái)，MobData金融行業(yè)解決方案，便可以幫助企業(yè)搭建成貸前識(shí)別、貸中管理預(yù)警、貸后逾期的統(tǒng)合迭代，實(shí)現(xiàn)風(fēng)控閉環(huán)，協(xié)助企業(yè)實(shí)時(shí)有效的把控用戶借貸類風(fēng)險(xiǎn)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)新的欺詐威脅。
?在消費(fèi)升級(jí)大趨勢(shì)下，消費(fèi)金融必然會(huì)成為未來(lái)經(jīng)濟(jì)的主流方向，新經(jīng)濟(jì)常態(tài)也將催發(fā)出消費(fèi)金融再次生長(zhǎng)。但同時(shí)，處于機(jī)遇與挑戰(zhàn)并存市場(chǎng)當(dāng)中，消金企業(yè)更要靜下來(lái)沉思未來(lái)的發(fā)展道路，就像蘭旭先生在演講時(shí)所說(shuō)：“消費(fèi)金融與傳統(tǒng)金融相比，更加有活力、更加貼近大眾，而進(jìn)一步的與大數(shù)據(jù)結(jié)合，將能幫助消金企業(yè)從最深層次了解我們的受眾，進(jìn)而得到受眾的喜愛(ài)，企業(yè)和受眾也將獲得雙贏的結(jié)果。在未來(lái)，最理想的狀態(tài)是，我們的消費(fèi)金融好似有了生命、有了溫度一般，使企業(yè)和受眾同時(shí)得到了最溫暖的陽(yáng)光?！?/p>
責(zé)任編輯：陳近梅