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      过去的几年是互联网金融高速发展的时期,也是互联网金融问题频发的时期,2018年P2P金融各种炸雷,互金的前景一度黯淡,但是道路是坎坷的前途却是光明的,互联网金融要真正走入正轨必然是在大数据技术驱动下实现从获客、风控、反欺诈的全面进阶?;窨?、信用风险控制、留存客户、触发客户消费是金融行业的几大痛点,而大数据行业的发展正好满足了这些需求,有效克服了目前金融机构数据来源单一、覆盖率不足、数据挖掘程度不深等问题。

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      不论是什么行业要实现精准营销就必须以了解用户为前提,要提升互联网金融行业的营销效果最重要的就是对自己潜在客户数据的挖掘,了解自己的目标用户真正的需求是什么,对症下药才能实现营销的准确触达。
      大数据金融营销服务中,以全方位的O2O数据综合统计为基础,通过多重算法及业务逻辑,构建标准化的用户标签体系,洞察用户基础属性与兴趣偏好,深度挖掘用户金融需求。通过对用户性别、年龄、收入水平等基础属性的挖掘获取精准的特征标签,实现对目标客户的基础分群;从APP使用偏好等入手获取用户触媒习惯,通过垂直的媒体渠道进行广告投放,确保投放渠道与用户个人触媒习惯相一致;通过对用户APP使用习惯、消费偏好、兴趣偏好、借贷记录等跟深层次的特征标签挖掘,通过AI智能算法分析特征背后潜藏的需求,找到用户对互金产品真正的关注点和痛点。
      从最开始的银行就开始做信用评级来防范金融风险,但是当今的环境已经不同以往,单纯的借贷记录、存续记录等已经不能够建立完善的信用评级体系。通过大数据金融可以将银行、消费者、商家、线上线下等多方数据进行整合,通过联合建模来构建信用评分体系,实现用户信用评级,有效管理用户金融风险。
      以互联网金融最为兴盛的小额贷款业务为例,多头借贷往往是小额贷款用户最为重要的特征,也是最终爆发风险的重要源头。通过大数据金融可以根据客户提供的手机号和设备ID给出相应设备或用户的多头负债指数描述多头借贷的风险。通过对用户通讯录画像的刻画、金融类APP装卸数据及使用行为的数据挖掘,以及合作方数据的共享联防,对用户借贷风险给出全面评估。此外,还可以借助用户线上行为数据及联防联控数据进行异常检测,为贷后跟踪提供风险预警,对逾期案件进行欺诈识别模型、信贷评分模型迭代。
      大数据金融通过数据采集、数据治理、欺诈识别、欺诈评分四步搭建反欺诈服务体系。首先是对设备数据、行为数据、用户数据、业务数据、账户数据、第三方数据等多方数据的综合挖掘,提取特征建立反欺诈识别模型,并通过关联分析进行规避动作和管理策略决策。通过对用户数据的收集多维度关联用户、设备、账户、应用、通讯录等数据,发现欺诈网络,解决团伙刷量问题,通过联防联控黑/白名单库,结合内部数据,挑选优质客户进入白名单通道,自动过滤已知欺诈者,其他客户进入风控通道。根据欺诈风险识别建立打分模型,有效对设备(如果业务数据接入则对事件进行评分)风险评分,互金企业可以直接根据该评分确定业务请求的下一步处理流程。通过对地理位置风险、IP地址风险、破解风险、模拟器风险、设备指纹等综合风险的评估对设备的风险特征进行输出。
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