極光大數據副總裁陳宇：大數據下金融科技如何布局

鈦媒體註：資金端、資產端的重要性不言而喻，在極光看來，主要從客戶洞察、身份核驗、特徵因子當然不得不提及的還有客戶的行為數據這四個方面去確保資金的安全性。

具體來說第一客戶洞察。包括大數據對於客戶360度洞察，從他的財務行為，從他的個人行為，從他的地理位置行為等等，對於客戶洞察是所有數據分析的基礎。而身份核驗黑名單、特徵因子跟市場主流機構類似。不過對於X因素客戶的行為數據，目前極光大概有一千多個變數來對人進行全方位的刻畫，這些刻畫其實能夠在企業里幫助風控模型，比較質量。

在9月3日，2017一本財經智慧金融年度峰會極光大數據副總裁、極光數據研究院負責人陳宇表示：「極光會給客戶提供從APP開發到精準獲客和風控都是一站式的解決方案，貫穿整個產品周期》」

以下是極光大數據副總裁、極光數據研究院負責人陳宇演講全文，略經鈦媒體編輯：

大家好。我們是2011年成立的公司，公司通過六年的發展，我們現在是以效率作為我們的核心競爭力，我們希望通過開發者端，數據應用端以及數據加工端來為企業創造價值。通過六年發展我們覆蓋80億終端，有7億月活用戶，這些來源於我們50多萬的APP共享。其實極光的角度來講，我們也是在數據價值方面作不斷地探索。從極光認知來講，對於金融行業我們看到的無非是解決資金端和資產端的問題。在這裡無非是零售或者說我們整個供應鏈，其實都是在獲客風險的控制以及到資金的後端的一些處理。其實極光我們認為在獲客運營，風控，包括資金層面我們都在做相應的工作。從極光整體解決方案來講我們一共是四個方面的內容：第一，客戶洞察。因為剛才包括其實大數據對於客戶360度洞察，從他的財務行為，從他的個人行為，從他的地理位置行為，等等對於客戶洞察是所有數據分析的基礎。從精準獲客，風險控制還有一些相應的運營分析來講，其實是對這些數據的應用。

對於極光來講提供的客戶全生命周期一站式管理，這裡從APP開發到精準獲客和風控都是一站式的解決方案。從今天的主題，金融風控我們在反欺詐里做的是什麼呢？我們提供了四個方面的內容，這個從貸前、貸中、貸後都支持。具體到這個領域我們怎麼做的呢？其實從地理位置的核驗，我這裡舉了一個例子，從極光每天服務超過20億LBS信息來講，可以看一個設備常活動的區域可以判斷。我們知道傳統的資料審核是提交了數據，這些要來核驗。極光可以通過他常在的區域進行判斷。比如某銀行我們在合作一些類似的服務，這個服務是什麼意思了？就是當你用手機銀行進行轉帳操作的時候，如果在它在採集你轉帳地點和常活動地點不相符的時候會有一個警告。

第二，我們做一些身份核驗的黑名單，這個跟大家看到的都差不多。第三個，特徵因子。極光的著力點是什麼？著力點是在互聯網+行為軌跡。因為我們都知道金融行為更多的是希望通過金融風險通過金融行為來判斷。我們通過數據科技或者叫Fintech的相關的內容，我們在尋找一個X。這個X就是我們所找到的客戶的行為數據。比如使在使用一些特殊的特殊的位置行為，對於欺詐風險里我的還款能力和還款意願有沒有影響，這就是極光在做的事情。現在通過跟消金公司，銀行，各個機構形成的合作關係，其實我們現在大概一千多個變數來對人進行全方位的刻畫，這些刻畫其實能夠在企業里幫助風控模型，比較質量。

剛才李總講了，數據來源三個：一個是通道類，一個是底層服務類，一個是應用服務類的。其實極光更多的是從數據企業SDK角度做這個事情。大家都會說SDK，是否在這裡有什麼樣的風險。對於極光來講可以理解為我們是一個服務平台。在這個服務平台所有玩家跟極光達成合作，這個合作都有協議和相應的法律保證。我們做的事情是幫他處理他的業務問題，與此同時我們對數據有充分的使用權，來幫他提高風控的水平。其實對於整個數據行業來講無非我們通過數據的因子來進行所謂的數據分析來變成應用。從採集端來講我們是以社會為中心的採集。

從處理端來講大家可以看到這個架構，這個架構是一個典型的Hadoop的架構。我們從我們全國範圍內無差別覆蓋的數據來源，7億多月活的設備我們來處理，這個我們會建立一系列的模型，這個模型可以幫助SDK或者企業提高自己的運營效率，同時也可以幫助其他企業提高價值挖掘。最後是回歸到企業的風控角度，這個是我們做的一個例子，這個例子是我們跟我們合作夥伴貸款，APP123，我們對應這裡12個因子做技術性指標的判斷。大家可以看到如果從一個信息量的角度或者IV值角度，我們這個信息量都是大於0.1，甚至比較高。這代表的什麼意思？代表我們因子對於企業本身的風控模型具有一定的信息量。而左側這邊是我們的一些模型指標。我想說的因為外部因子的引用，尤其行為因子應用可以幫助模型提高質量。

其實後面我想通過兩個案例跟大家進行一個分享。第一個案例，我們在一個消費金融公司做的模型。這個模型我們選擇了六個變數，這六個變數從回歸係數角度來講確實能看到一些特點，從它的技術指標來講也能達到不錯的效果。我們選擇了大概幾萬個樣本做實際的測試。在訓練本的樣本集我們整個的從原始的5%逾期率降到2%的逾期率，降了58%。這個是對去年4月份累計的四個月消費金融業務情況做了分析，我們後來又做了相應的測試，這個測試選擇了剛才那六個因子，我們也同樣的實現了將近60%的反欺詐或者叫逾期率的下降的影響。這裡的技術來講，我估計在座的Fintech的公司都不陌生。

第二個例子，我們跟某集團我們的小微金融平台共同建模的活動。其實之前的會議可能都提到過，它自己對社交數據的業務數非常豐富，對於極光數據的價值來講，更多的是從互聯網+其他的角度給它提供一系列的判斷。這裡對外部因子的引入，我們效果也是蠻明顯的。我們這裡選擇了14個變數，這裡我們是通過四個角度：第一，互聯網金融APP的使用習慣。第二，通過風險APP使用習慣，這種風險有欺詐類的風險。第三，我們通過機器學習，對於這個人本身的輪廓進行的分析。第四，從他的社交網路，我們通過他的網路關係，通過知識圖譜的角度去找到相應的指數。這裡我們KS值達到51，這個可能有一些高，但是這實際是我們通過非常科學的方法跟它一塊做的。

這個是我們最終的一個結果，大家可以看得到，從我們本身的企業自有的數據，極光的數據，以及企業跟極光的數據結合，其實在各項指標里我們都有一定的提升。比如那個51，就是KS值的區分度，通過極光自己做能做51%，通過自己做有43%，我們加起來可以做到54。其實外部因子對企業模型是具有一定意義的。這個可能跟我們本身的對於風控的理解可能有些偏差，這個偏差我覺得一個最大的體驗，可能在幾個月之前，可能我們一行三會的一些領導提到，說金融風控一定要用金融數據進行。芝麻也好，騰訊也好，做的事情不能在金融上應用了。不管是不是我對它的理解的錯誤，我覺得這是片面的，實際上對行為的預知，其實就是對他的還款行為和還款能力的判斷，這就是極光的價值。

說完這個以後，大家想問了說極光作為大數據公司，到底對金融行業有什麼理解？所以我就藉助了大概一點點的時間跟大家分享一下我們對於金融行業的一些洞察理念。這個其實是我們從APP使用角度做了一個產品，我們叫IAPP，這個是在市場上所有APP使用情況我們進行了多維度的判斷，這種判斷是面向全行業的，所以今天我們會聚焦在金融行業。金融行業我們會有相應的榜單，比如大家都講宇宙第一大行，宇宙第一大行APP用的怎麼樣，日活用戶怎麼樣，等等。

實際上我們看到的是中國建行在APP上做的比較好。而對投資類角度來講可能小米金融是整個我們市場佔有率會很高的。包括平安金管家等等也都是在投資類APP里比較有代表性。對於這些人我們做了日活，這個就是大家每天使用的頻度，大家會有一些想法，會覺得是不是支付寶，同花順等等，就是寡頭競爭的無比激烈，這個可能在高處不勝寒。我們看到金融類的APP都有一定的代表性，大家看中間紫色的線，大家看到建設銀行、招商銀行、工商銀行還是有很大的日活量。我們還可以從APP流量判斷，這個是對集團企業APP流量進行的判斷，通過管中窺豹看到這個企業的發展，在右手這邊我們現在了平安，平安是一個非常非常綜合的金融集團，從它的APP流量可以看到它的整個發展方向。

從2017年2月份可以看到其實從金融理財，從健康醫療，從生活服務以及相應的工具，我們能看到它的比例是日趨的平衡。剛才提到的宇宙第一大行的競爭對手建行的角度來講，會發現它在2015-2017年兩年間自己的流量發生了一些變化，雖然變化不大，但是幅度還是蠻大的，它從99%整個銀行理財端的，它的手機銀行變成了它一個隨心付的支付系統。這對它4%的佔有，其實也反映著企業動金融行業的布局。

我們在金融布局還會深入的做一些分析，這些分析會在APP的使用角度去感知。

我們希望在大數據時代，或者從大數據價值的角度來講，我們希望解決幾個問題，首先從技術價值角度來講，我們想解決的是SQL到NOSQL角度來轉變。從數據價值來講，因為我自己做了十多年金融行業的EW數據倉庫和數據分析。最後從數據的價值來講，其實無非解決了兩個問題：一個，信息對稱。會發現離你最近的地方有優惠，這個優惠可以享受，以前是不知道的。第二，解決的長尾，這個對因果和相關顯得很重要。大家在消金講長尾，其實我們講的更多的是相關性，最後我們發現大數據價值。這是極光對大數據時代的價值的理解。回歸到金融Fintech的角度，或者從它的數據分析的角度來講，我們更願意從我們所擁有的海量的，每天幾十T幾十B的數據來做相關性的分析，去幫助我們的金融企業找到更多有意思的信息。

最後我做個廣告，這個廣告就是極光整個服務體系。這個服務體系是上帝的視角，它從上往下看，它其實看到了一個平台三個柱子。這個平台就是數據處理的平台。我們數據採集到數據交換，其實是我們有幾千個節點的大數據自有的公有雲來處理這個事情，這裡有豐富的模型，有豐富的處理能力。其實三個柱子：第一，開發者服務。我們希望開發者角度幫他們提高開發效率，他們不用買帶寬和伺服器，他們只需要對極光高性能的SDK接入的採用，就可以享受到即時通訊也好，包括分享等等這樣的SDK。第二，是我們想解決另外一個事情，就是它的獲客，極光有自己的產品叫效果通。這個當然是以效果為導向。我們這裡幫助大家解決的是場景營銷的問題，在這兩個中間還有一個所謂的支柱，就是數據服務。數據服務在金融風控里是一個場景的應用，而對於整個平台來講數據服務其實是核心。這個核心會建立以，以設備，以APP為核心的數據分析能力和模型，幫助各行各業去解決數據所應用的問題。

其實從極光的三個點來講，我用一句話來總結，第一，開發者服務極光希望能夠幫助企業解決觸點的問題。它通過擴張幫助企業更好觸達客戶。而通過數據服務其實希望幫助企業解決內部、外部數據的增強的問題，幫助更好的應用，更合規的應用數據。第三，在場景方面幫助企業實現場景化的營銷。大家都在講場景營銷，Fintech同樣也會有。Fintech從最後的獲客和到維繫和服務，到風控和客戶價值判斷都是在這方面的應用。所以從極光的角度來講我們希望通過移動大數據的領域，幫助企業帶來不同的視角。我們不是從金融數據說金融，我們是從行為數據說金融的。當然也通過一年多到兩年的發展我們也幾十個非常好的金融客戶在幫我們合作，包括剛才李康寧總提到的，我們跟BAT也有合作。謝謝大家。

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