對數據的精耕細作才是大數據時代的精髓

大數據的應用在中國一日千里，包括在金融營銷和風控的應用上。國內的很多金融從業(yè)者甚至樂觀認為我國在金融領域的大數據應用上已經實現了彎道超車，成為全球的引領者了。

殊不知有很多人對于大數據時代的含義和精髓并沒有一個正確的理解，以為大數據時代就是拼命地引入各種數據，誰使用了最多的數據，誰就是勝者。

最近大數據行業(yè)是一個多事之秋。起初是源于公安部門對個別涉及套路貸和暴力催收案件的調查。但是，在蝴蝶效應下，整個數據服務行業(yè)在監(jiān)管部門還沒有發(fā)聲的情況下就掀起了一場自查自控的風潮。于是乎很多銀行和信貸機構突然發(fā)現：他們正在使用或計劃要使用的大數據被“斷供”了!原本已經實現的自動化審批只能又轉人工審核了。原本構建好的貸后預警機制也沒法運轉了……

這些事情給了我們兩點啟示：一、大數據的應用是歷史的車輪前進的方向，是不可逆的。大數據一旦全面停用，行業(yè)將會是“一夜回到解放前”。二、大數據的獲取和引用不是無節(jié)制的。在監(jiān)管不斷規(guī)范的前提下，數據供應商的合規(guī)意識日益增強，僅靠持續(xù)不斷、野蠻粗暴地引進數據來帶動業(yè)務提升的這條路很快就會走不通了。能合法合規(guī)地被使用的新數據會成為越來越稀缺的資源。甚至，目前正在普遍被使用的一些數據因未來監(jiān)管要求的變化而被喊停也不是不可能的事情。

那么問題來了，行業(yè)的出路在哪里?出路就是持續(xù)對合規(guī)獲取和接入的數據進行深耕細作的價值提煉。

這是在這些年被相對忽視的工作，但恰恰就是大數據時代的精髓。

如何對現有可用的數據進行精耕細作?以目前市場上被大面積斷供的“經濟能力評估”和“身份校驗”類數據為例。在無法直接獲得經濟能力數據的情況下，是可以通過其它信息來對其進行建模推測的。這些信息包括但不僅限于年齡、性別、工作年限、職業(yè)、工作城市、以及自填收入等等。有人會問：“自填收入根本不靠譜吧?” 我的回答是：“絕對數值的確不準確，但相對數值卻有一定的參考價值。” 有句話叫“貧窮束縛了你的想象力”。自填收入是需要想象力的，而這個想象力跟人的實際收入是正相關的。同樣是虛報年收入，一位企業(yè)高管可以寫幾百萬不臉紅，而一位快遞小哥可能寫個40萬就手抖了。所以，自填收入是有很好的排序價值的。然后，再根據年齡、性別、工作年限、職業(yè)、工作城市等等補充維度，用各種先進的機器學習方法進行矯正，就可以得到一個比較靠譜的“經濟能力評估”模型。

再說到身份校驗類的數據，沒有了它們，是不是就一定沒法證明你就是你?我們分線上和線下兩個緯度來說明。首先說線上，線上提交申請表時有線上填表時間、IP地址、設備信息等等，這些都可以用來判斷申請是否來自于欺詐團伙慣用的時間、地點和設備。在這個基礎上，還可以拿申請表數據跟征信數據進行比對，申請表自身信息之間也可以進行邏輯性校驗。另外，征信查詢數據也可以挖掘衍生輔助判斷欺詐風險。

至于線下提交的，雖然少了IP地址和設備信息，但是有提交時間、地點、方式等信息可以使用，而且同樣的，可以進行申請表數據與征信數據進比對、申請表信息邏輯校驗等等?？傊?，在沒有其它外部數據的輔助下，僅通過挖掘申請時收集的信息和征信信息也可開發(fā)出來一套有效的申請反欺詐模型和策略。

由于各信貸機構的具體業(yè)務、客群、以及申請數據都各自不同，同時也為了保護同盾的知識產權，我就點到為止，不在這里做進一步深入的論述了。感興趣的讀者可以向同盾分析咨詢部發(fā)出咨詢需求。

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