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近日PMCAFF產(chǎn)品社區(qū)聯(lián)合 Advance AI 舉辦了大咖分享會(huì)活動(dòng)，本期活動(dòng)邀請了Advance AI 創(chuàng)始人&CEO陳斕杰、閃銀合伙人壽棟、宜信大數(shù)據(jù)創(chuàng)新中心姨搜技術(shù)負(fù)責(zé)人侯松、京東數(shù)據(jù)羅盤產(chǎn)品負(fù)責(zé)人陳宣武以及百觀Lab創(chuàng)始人陳沐五位嘉賓，他們分享了關(guān)于大數(shù)據(jù)風(fēng)控和產(chǎn)品應(yīng)用的那些事兒。以下為分享實(shí)錄：

Advance AI 創(chuàng)始人&CEO陳斕杰，以下簡稱杰

▍您對Fintech（金融科技）行業(yè)有什么看法？

杰：Fintech和互聯(lián)網(wǎng)金融有一定的區(qū)別。在我看來互聯(lián)網(wǎng)金融更多解決的是連接問題，包括大家講的P2P。但是金融本質(zhì)上在于資源的有效配置，歸根到底是要以價(jià)值為導(dǎo)向去決定很多要素和流動(dòng)性分配的問題。

金融科技在上市的每一個(gè)子領(lǐng)域里都有不同的應(yīng)用場景。舉兩個(gè)簡單的例子，第一個(gè)是量化，其實(shí)就是股權(quán)或者債權(quán)類二級交易市場里用機(jī)器方式快速抓取波動(dòng)因素，然后看歷史上之前發(fā)生的事件和金融資產(chǎn)定價(jià)間的邏輯關(guān)系，再用這個(gè)邏輯對新生的事件做判斷，然后產(chǎn)生一個(gè)超額的交易。

第二個(gè)例子是消費(fèi)信貸。消費(fèi)信貸里科技主要被用作對用戶進(jìn)行一個(gè)很細(xì)致的畫像。但過去的定價(jià)落后遲鈍并且不準(zhǔn)確，因?yàn)檫^去幾年電商和O2O發(fā)展可以為中國的用戶把自己各方面的真實(shí)的情況反饋到一個(gè)集中盆地點(diǎn)，使得這件事情發(fā)生了顛覆。

大數(shù)據(jù)和不同消費(fèi)場景的出現(xiàn)給新的金融公司創(chuàng)造了機(jī)會(huì)，能夠在互聯(lián)網(wǎng)的平臺(tái)之上實(shí)現(xiàn)一個(gè)高速、準(zhǔn)確的資產(chǎn)的定價(jià)。因此我的觀點(diǎn)是今天的Fintech是互聯(lián)網(wǎng)金融的2.0甚至3.0時(shí)代，而且浪潮會(huì)繼續(xù)往前走，更多數(shù)據(jù)的出現(xiàn)能夠?qū)intech行業(yè)產(chǎn)生促進(jìn)作用。

▍為什么選擇東南亞市場作為切入點(diǎn)？

杰：宏觀來講金融市場的發(fā)展是由流動(dòng)性來決定的。如今全球的流動(dòng)性是美元區(qū)在經(jīng)過08、09年金融危機(jī)以后長期保持零利率，甚至像日本出現(xiàn)負(fù)利率之后，慢慢進(jìn)入正態(tài)化的一個(gè)階段。像東南亞這種地方的利率環(huán)境會(huì)有快速上漲，而且它的波動(dòng)會(huì)高于在美國本土市場的波動(dòng)性。

選擇東南亞市場一方面是因?yàn)槔噬仙龑?dǎo)致東南亞市場上利率環(huán)境對于提供錢的人來講更有吸引力，另一方面因?yàn)榛A(chǔ)設(shè)施的落后導(dǎo)致套利空間相當(dāng)巨大，這兩個(gè)因素疊加的結(jié)果讓我們覺得是一個(gè)很好的時(shí)間節(jié)點(diǎn)。

▍在遙遠(yuǎn)陌生的環(huán)境里怎么尋找一個(gè)市場的機(jī)會(huì)？

杰：看一個(gè)金融市場的大小，一方面在于人口多少，另一方面看利率環(huán)境。如果大家都在做一個(gè)市場的時(shí)候，你會(huì)發(fā)現(xiàn)利率環(huán)境越多人和資本涌進(jìn)，利率是下降的。P2P做的一件很重要的事情是把中國從建國以來長期存在的，就是對利率本身的管制做了一個(gè)變相突破，解決了監(jiān)管方面的問題。

在很多非社會(huì)主義國家你要認(rèn)識(shí)到其實(shí)銀行是一個(gè)逐利性特別強(qiáng)的機(jī)構(gòu)，在東南亞這樣的國土上，那些地方銀行沒有能力布點(diǎn)。反過來給我們創(chuàng)造機(jī)會(huì)，你可能真正做成支付寶在中國的地位。我們最近在那邊投資了一家公司，是那邊的滴滴+美團(tuán)+支付寶，聽上去很神奇。因?yàn)樵谟∧峤煌ê茉愀?#xff0c;而摩托車可以送人、送貨、送外賣、快遞，甚至還可以到家服務(wù)。所以一個(gè)摩托車平臺(tái)在那邊成為了最大的O2O平臺(tái)，然后現(xiàn)在也在逐步推進(jìn)支付業(yè)務(wù)。

仔細(xì)思考你會(huì)發(fā)現(xiàn)它整個(gè)市場雖然總量沒那么大，但是橫切的子領(lǐng)域非常長非常多，整個(gè)鏈條吃下來利潤是遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于中國市場現(xiàn)存的機(jī)會(huì)的。

閃銀合伙人 壽棟，以下簡稱棟。

▍東南亞的金融市場環(huán)境如何？

棟：印尼有2.6億人口，70%的人沒有銀行帳戶，信用卡大概只有300萬張，當(dāng)然里面還有一些重復(fù)的，平均算下來也是非常非常小的滲透率。印尼整個(gè)征信其實(shí)也是非常原始的，因?yàn)檎嬲谘胄杏姓餍诺娜丝诘谋嚷适欠浅Ｐ〉摹Ｔ偌由纤旧硇庞每B透率又那么低，所以它在央行有合法的征信的比率就更低了。

▍征信的方式在東南亞市場是否可行？存在哪些問題？

棟：閃銀在中國通過征信的方式切入市場，這套商業(yè)模式理論上講是可以復(fù)制到印尼的。但是印尼也有很大的問題，主要是數(shù)據(jù)很少。印尼的電商也有，但是它們出生比較晚，可以理解為現(xiàn)在在階段上來講就是03、04年的時(shí)候，印尼電商從人口上來講可能只有900萬左右。

印尼整個(gè)支付環(huán)境也是非常原始，很多人都采用貨到付款的方式。物流環(huán)境也比較糟糕，因?yàn)橛∧嵋蝗f多個(gè)島嶼，很多島之間只能通過坐船的方式才能到，某種程度上限制了電商的發(fā)展。

但同時(shí)它的潛力也是非常大的。因?yàn)檎w來講印尼的年輕人口比例比中國大很多。印尼差不多30歲以下的人口占到50%以上。而越南因?yàn)閼?zhàn)爭的原因所以導(dǎo)致年輕人占60%以上的人口，這整體來講是很好的市場，年輕人更容易接受新的事物，包括貸款、社交網(wǎng)絡(luò)等等，不管越南還是印尼市場大家都很喜歡玩社交網(wǎng)絡(luò)，像臉書網(wǎng)在越南和印尼的市場占有率都非常高。

宜信大數(shù)據(jù)創(chuàng)新中心姨搜技術(shù)負(fù)責(zé)人侯松，以下簡稱松

▍如何理解大數(shù)據(jù)風(fēng)控？

松：關(guān)于如何理解風(fēng)控。首先是信貸產(chǎn)品一般大概可以分成五個(gè)部分，產(chǎn)品設(shè)計(jì)、市場營銷、風(fēng)控策略、客戶管理、客戶服務(wù)。風(fēng)控是比較核心的地位，保證了產(chǎn)品核心資產(chǎn)的安全，但是它并不是一個(gè)獨(dú)立的，它和其他部分都有非常緊密的聯(lián)系。產(chǎn)品設(shè)計(jì)和市場營銷決定什么人能進(jìn)來，人群又決定我們用什么樣的風(fēng)控策略，另外我們還需要把風(fēng)控策略的結(jié)果或者邏輯簡要地和客戶進(jìn)行溝通。風(fēng)控策略最主要的部分就是中間的預(yù)測模型，它來自于我們對數(shù)據(jù)對平臺(tái)的理解。

▍基于數(shù)據(jù)如何做風(fēng)控？

松：我們知道風(fēng)險(xiǎn)來自于哪才能嘗試用數(shù)據(jù)找到風(fēng)險(xiǎn)。風(fēng)險(xiǎn)包括欺詐風(fēng)險(xiǎn)和信用風(fēng)險(xiǎn)。欺詐風(fēng)險(xiǎn)又分為第三方欺詐和主動(dòng)賴帳。信用風(fēng)險(xiǎn)包括財(cái)務(wù)收入、支出管理、不良嗜好。

我們會(huì)通過數(shù)據(jù)嘗試找出個(gè)人的風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)在哪。比如個(gè)人信貸有一個(gè)特點(diǎn)就是它是數(shù)量非常多，申請多而且分散，人群復(fù)雜額度也非常小。這個(gè)特點(diǎn)就決定我們可以用統(tǒng)計(jì)模型對這部分人進(jìn)行分析。

定性整理+定量分析。一般情況下我們是無法直接用裸數(shù)據(jù)的，需要拼裝出合適的特征變量才能制作模型。比如說信用卡，信用卡的每一條記錄有時(shí)間、地點(diǎn)和金額。這些數(shù)據(jù)不太好直接使用，我們需要進(jìn)行一些梳理，把它加工成變量，然后還可以進(jìn)行簡單特征變量的組合。到底哪些特征變量是有用的，目前來看沒有特別理想的方式。更多時(shí)候是與大家對一個(gè)數(shù)據(jù)的理解和認(rèn)識(shí)有關(guān)。一般來說都需要長時(shí)間的積累才會(huì)對數(shù)據(jù)有比較好的感知。

最后就可以根據(jù)數(shù)據(jù)建立模型應(yīng)用，一般會(huì)使用各種復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)算法來建立。

▍大數(shù)據(jù)風(fēng)控應(yīng)用在哪些真實(shí)場景中？

松：第一個(gè)是小額短期的借貸場景，第二個(gè)是審核流程的拆分創(chuàng)新。這兩個(gè)案例在我們公司里面都是兩個(gè)真實(shí)的產(chǎn)品，并不是我虛構(gòu)出來的。

小額短期借貸場景：這個(gè)產(chǎn)品的特點(diǎn)就是額度特別小，一千或者兩三千。它的期限特別短，只有30天或者半個(gè)月，或者更短的是一周。然后時(shí)效性強(qiáng)，有時(shí)甚至是一個(gè)小時(shí)以內(nèi)就需要錢，過了一兩個(gè)小時(shí)可能就不要了。

審核流程的拆分創(chuàng)新：傳統(tǒng)的做法是，收集各種資料結(jié)束后直接告訴客戶是批了還是拒了。我們所做的創(chuàng)新是把流程拆分開。客戶可以先提供手機(jī)號(hào)、身份證、銀行卡號(hào)之類，我們可以進(jìn)行一次審批，看審批結(jié)果什么樣，如果是特別好的可能就通過了。如果說不行，還有第二步，第二步可以提供淘寶交易記錄，可以用一個(gè)包含淘寶交易記錄的模型再審一次，看得出來結(jié)果是什么樣。還是不行的話還有其他各種類型的資料。這樣可以給用戶更多的選擇空間，并且能夠更快地完成審核，提高了用戶體驗(yàn)。

▍大數(shù)據(jù)風(fēng)控的未來在哪兒？

松：我對大數(shù)據(jù)風(fēng)控的未來有以下幾點(diǎn)看法

一、由降低風(fēng)險(xiǎn)，到控制風(fēng)險(xiǎn)，再到利潤最大化。信貸的獲客成本是比較大的，不同的渠道風(fēng)險(xiǎn)不一樣成本也不一樣，所以可以通過對于不同渠道或者不同來源的客戶進(jìn)行不同級別的風(fēng)險(xiǎn)定義，來達(dá)到每一個(gè)渠道，或者說整體的利潤的最大化。

二、更加自動(dòng)化、系統(tǒng)化和體系化

三、對不同數(shù)據(jù)的價(jià)值的理解和使用方法進(jìn)一步細(xì)化。過去幾年互聯(lián)網(wǎng)金融或者更細(xì)得說互聯(lián)網(wǎng)借貸對各種各樣的數(shù)據(jù)的使用越來越多了，接下來這個(gè)路線肯定會(huì)走下去，使用場景會(huì)進(jìn)一步細(xì)化，對價(jià)值的判斷會(huì)更準(zhǔn)確。

四、數(shù)據(jù)的價(jià)值其實(shí)并不僅限于貸款中審批的管理，其實(shí)可以前移或者后移，會(huì)在獲客、預(yù)審批、貸后管理、失聯(lián)修復(fù)等環(huán)節(jié)起到作用。

京東數(shù)據(jù)羅盤產(chǎn)品負(fù)責(zé)人陳宣武，以下簡稱武

▍電商平臺(tái)的商家如何去做風(fēng)險(xiǎn)控制？

武：關(guān)于電商的庫存、備貨我們是有一些小技巧去控制的。

做一個(gè)生產(chǎn)計(jì)劃的時(shí)候我們會(huì)定一個(gè)生產(chǎn)目標(biāo)。首先我們先在數(shù)據(jù)系統(tǒng)里獲取行業(yè)的銷售占比，這個(gè)數(shù)據(jù)其實(shí)可以跟自身店鋪的結(jié)合起來去用。我這里做得比較簡單，就是做了一個(gè)平均，我們得出這個(gè)計(jì)劃銷售占比就能計(jì)算出每個(gè)類目是怎樣的銷售目標(biāo)。

第二種方法就是購物車數(shù)據(jù)，商家可以拿加購件數(shù)來預(yù)測自己在某個(gè)倉要備多少貨。購物車?yán)锩娴霓D(zhuǎn)化率是非常高的，像有一些類目甚至可以達(dá)到80%左右，所以當(dāng)商家知道我們的購物車?yán)镞呌羞@么多商品，他的商品有被這么多人添加了購物車，他就可以拿這個(gè)預(yù)算未來銷售應(yīng)該是多少。像京東平臺(tái)一些比較大的商家，像小狗電器等等都會(huì)通過這個(gè)數(shù)據(jù)去看我應(yīng)該在接下來幾天內(nèi)把貨備到哪個(gè)倉里，這是非常簡單的小技巧。

下一個(gè)方法是上新。上新品其實(shí)風(fēng)險(xiǎn)挺大，如果我們上得快了我們需要投入推廣成本多，如果某一些新品推廣不是太好極有可能產(chǎn)生積壓，可能會(huì)對銷售有所影響。如果上新慢會(huì)缺少刺激點(diǎn)，難留老客戶。

我們會(huì)根據(jù)復(fù)購數(shù)據(jù)（復(fù)購率、復(fù)購周期）來控制上新風(fēng)險(xiǎn)。第一個(gè)是上新之前，根據(jù)訪客的峰值時(shí)間點(diǎn)提前把貨安排到各個(gè)倉里。第二個(gè)預(yù)測上新時(shí)間，1號(hào)到7號(hào)、7號(hào)到15號(hào)，每個(gè)時(shí)間段究竟應(yīng)該上新多少件，應(yīng)該上新多少新款。第三個(gè)就是上新的時(shí)候考慮區(qū)域的分布。比如說服裝是受季節(jié)性影響特別大的，南方可能比較早進(jìn)入夏季，像北邊通常冷的時(shí)間會(huì)持續(xù)長一些，通常我們做上新的時(shí)候就會(huì)優(yōu)先部署，這樣一個(gè)是上新有節(jié)奏，另外一個(gè)是可以減少物流方面的成本。

百觀Lab創(chuàng)始人陳沐，以下簡稱沐

▍如何通過大數(shù)據(jù)分析預(yù)測上市公司的業(yè)績？

沐：針對電商數(shù)據(jù)的做法是從網(wǎng)頁端把銷售量抓下來，單筆銷售量抓下來之后，全站收入所有的商品，每一個(gè)站數(shù)據(jù)抓下來，基本上就可以檢測到他的流水。我們就實(shí)時(shí)檢測流水，上市公司是每個(gè)季度發(fā)表它的業(yè)績的，所以我們可以提前兩三周的時(shí)候就可以預(yù)測到這個(gè)上市公司的業(yè)績狀況。

另外我們做一點(diǎn)社交媒體，比如推特網(wǎng)等等，國內(nèi)就是微博。我們可以通過分發(fā)渠道抓取數(shù)據(jù)來預(yù)測業(yè)績。像支撐新浪估值支撐的KPI就是日活、月活，另外還有廣告賣了多少，它的CPA、CPM是什么。這樣就可以知道怎么算新浪的估值。

再比如攜程，可以抓取它每一個(gè)酒店上一次訂單的時(shí)間，通過這個(gè)可以知道每個(gè)酒店的訂單頻率，進(jìn)而推算出每個(gè)酒店一個(gè)月之內(nèi)，一個(gè)季度之內(nèi)的定單量是多少，然后再看轉(zhuǎn)化率就大概知道這個(gè)酒店的營業(yè)狀況是什么樣，一個(gè)季度是什么樣的。本質(zhì)上就是把它的訂單付費(fèi)單量抓下來之后做一些模型來測算出它整個(gè)線上線下合起來的訂單量。

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總結(jié)

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