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標題: 錢牛牛用大數(shù)據(jù)建模完成用戶畫像 [打印本頁]

作者: 云舟凌冬 時間: 2017-12-22 08:09
標題: 錢牛牛用大數(shù)據(jù)建模完成用戶畫像
　　互聯(lián)網(wǎng)時期風(fēng)控始終是金融行業(yè)永不過時的話題，中國國情決定了太過千差萬別和非標準化的企業(yè)無法進行建模。相反，而人是有標簽和分類屬性的，人的屬性可以解構(gòu)成不同的需求，基于人的這些不同需求，就可以為人提供不同場景、金額、期限的貸款產(chǎn)品。
　　基于此，知名金融科技公司錢牛牛拋開傳統(tǒng)以企業(yè)為標準進行的建模方式，而是以“人”為核心進行大數(shù)據(jù)建模。在建模過程中有三個基本要素，第一就是要弄清建模所面對的人群分類，第二要對建模所需的數(shù)據(jù)源進行加工，第三要懂得建模的分類決策。
　　其中最復(fù)雜、最重要的部分就是對數(shù)據(jù)源的再加工集成。
　　錢牛牛將騰訊云、芝麻信用等所有數(shù)據(jù)整理集合，分成三個關(guān)鍵環(huán)節(jié)。第一環(huán)節(jié)為反欺詐和反詐騙系統(tǒng)，用來捕捉人的某些強特征和部分弱特征組合，這個環(huán)節(jié)會篩選掉部分具有欺詐嫌疑的數(shù)據(jù)。隨后進入第二環(huán)節(jié)，也就是決策樹體系，決策樹體系將人的特征按照強、中、弱比例分成許多不同的“池子”。按照強弱特征將人的數(shù)據(jù)扔進這些不同的“池子”之后，第三環(huán)節(jié)打分機制便開始啟動，對基于人的數(shù)據(jù)進行動態(tài)的綜合評估打分。
　　逐步遞進，層層深入之后，錢牛牛利用大數(shù)據(jù)建�；就瓿闪藢τ脩舻漠嬒�，更將線上數(shù)據(jù)風(fēng)控與線下人力風(fēng)控緊密結(jié)合在一起，錢牛�！熬€上數(shù)據(jù)風(fēng)控+線下IPC門店催收”的布局戰(zhàn)略優(yōu)勢也是顯而易見：1%-3%的浮動逾期，低于0.5%的壞賬表現(xiàn)，放眼整個行業(yè)中都可稱得上十分漂亮。

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