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極光大數據:用差別視角看消費金融中的大數據辦事

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  2017 年 9 月 3 日,北京。極光大數據研究院副總裁陳宇受邀出席由國內金融科技第一新媒體——一本財經主辦的《科技賦能金融覺醒—— 2017 智慧金融年度峰會》,并帶來的題為《金融科技領域的大數據應用實踐》的演講。

  作為中國領先的移動大數據辦事商,極光無論是在自有數據的海量積累,還是大數據的分析技術,又或是數據產品化的能力方面,都連結著國內一流的水平。

  在金融行業,由于技術不停更新滲透引發一系列的厘革,使得行業面臨的機遇與挑戰都在不停升級,行業的商業模式和商業形態發生了巨大變革。陳宇指出,在大數據時代,金融行業面臨的行業痛點集中在資金、獲客、風控與運營四個方面。而基于自身海量的數據以及強大的數據應用能力,極光開發了多款大數據產品以及客戶全生命周期一站式解決方案,從客戶洞察、精準獲客、風險辦理、運營分析等方面有效解決金融行業的問題。

  針對金融行業最為關心的金融風控的問題,陳宇重點提到了極光金融反欺詐辦事。區別于傳統的金融風控模式的單一與低效,大數據時代的金融反欺詐可以從身份核驗、貸前審核、貸中監控及失聯修復四個層面進行。基于設備為中心以及互聯網+行為軌跡分析,極光金融反欺詐系統可以進行地理位置核驗、黑名單&身份核驗,識別風險客戶及欺詐團伙。而通過對用戶在互聯網及線下的風險行為的研究與分析,極光大數據提取了超過 1500 個特征因子,通過黑名單及特征風險因子的過濾,金融企業能大大提高金融風控的效率,提升自身風控模型的能力,降低金融借貸風險。別的,陳宇還從數據采集側、數據處理側以及分析模型側三個方面闡述了極光在大數據時代的金融風控中所飾演的角色與發揮的作用。

  陳宇以某消費金融企業的風險客戶識別模型訓練結果為例,在這個模型中極光選擇了六個顯著性變量,并選擇了幾萬個樣本做實際的測試。通過一系列的測試之后,樣本的逾期率從原始的5%降到2%,降低了58%。

  陳宇舉的第二個例子,是極光為某集團小微金融貸款平臺客戶風險評分模型增強的項目。該企業自身擁有海量移動互聯網用戶的各類行為數據,希望通過對于客戶的外部風險相關聯因子引入,提高模型質量。在這個案例中,極光通過客戶提供的風險用戶正樣本,結合極光移動互聯網行為指數,利用機器學習算法建立潛在風險偵測模型,發現極具價值的風險特征并進行實踐檢驗,幫手企業增值。通過極光移動互聯網行為數據后,客戶風險模型的KS和AUC值大幅提升,足以證明極光數據的科學有效性。陳宇還提到,極光對于金融行業的理解,并不但僅局限于金融反欺詐方面。極光有一款名為iAPP的產品,能從app應用榜單、排名分析、運營分析、使用習慣、用戶特征、競品對比等多方面進行行業洞察。

  最后,陳宇強調,,從上帝的視角來看極光整個辦事體系,是一個平臺三個柱子。這個平臺就是數據處理的平臺,而三個柱子則是極光開發者辦事、極光效果通和極光數據辦事。極光正是以開發者辦事幫手企業解決觸點問題,以效果通幫手企業進行場景化營銷,以數據處理能力為核心,幫手各行各業去解決數據應用的問題,提高企業運營效率。

  對于陳宇分享的案例與產品,現場的金融風控專業人士表示出了高度的關注,一致認為極光的大數據風控方案是當前形勢下一種非常好的選擇。

  關于極光極光是中國領先的移動大數據辦事商。其團隊核心成員來自騰訊、摩根士丹利、豆瓣、Teradata和中國移動等公司。公司自 2011 年成立以來專注于為app開發者提供不變高效的消息推送、統計分析、即時通訊、短信和社會化分享組件等開發者辦事。至今我們已經辦事了超過 50 萬款移動應用,累計覆蓋超過 80 億個移動終端,月獨立活躍設備超過 7 億,產品覆蓋了中國國內90%以上的移動終端。基于積累的海量數據,我們拓展了在大數據領域的產品,包孕極光效果通和極光數據辦事。極光致力于為各行各業節約開發成本,提高運營效率,優化業務決策。

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