(电子商务研究中心讯) “2016中国国际消费金融发展大会”于5月19日-20日在上海召开。本次大会大咖云集，中国社科院金融研究所所长助理杨涛、网经社主任曹磊、京东金融消费金融产品负责人李智、浦发银行战略发展部总经理李麟先生、小牛分期CEO Filip Kratochvil，鹏元征信首席营销官陈可、北京安金网络CEO谭义斌、百融金服创始人&CEO张韶峰、晋商消费金融副总裁付江、买单侠CTO李炫熠、惠人贷CEO李晨、易生金服首席执行官陈启彰等知名企业家和专家。
据中国消费金融网(www.100ec.cn/zt/CCF/)企业数据库监测显示，我国消费金融产品及企业正不断发展壮大，在各个领域发展迅速：(1)电商消费金融产品：京东白条、蚂蚁花呗、苏宁消费金融等；(2)专业消费金融公司：杭银消费金融公司，马上消费金融公司、北银消费金融公司、捷信消费金融公司、兴业消费金融公司等；(3)学生分期：分期乐、趣分期、爱学贷、人人分期、名校贷、优分期、99分期、孩分期、学好贷等；(4)住房、装修分期：自如友家、土巴兔、租房宝、斑马王国、会分期等；(5)P2P网贷也加入了消费金融的厮杀之中：目前拍拍贷、惠人贷、积木盒子、小牛在线、银客网等数十家平台均已布局该业务。
网经社为您做滚动播报(更多大咖干货，将在微信公众号——互联网金融：HLWJRSD100，进行连载)。在大会上，GEO集奥聚合金融事业部总经理吴海斌，为我们带来《金融大数据场景化应用》的主题演讲。
一、吴海斌的14年消费金融路
我是02年做消费金融，我当时在最早操作层面上我是在丹麦工作，那是在04年，在丹麦那时候放款就是两分钟放一个，我们中国现在都是消费金融，那时候还是分，一个是(英文)，就是你买产品场景里面的，就是价格便宜快速放款一个卡。那时候因为丹麦就五百万人口，大家征信都在一个地方，所以可以很快的放款。我想了以后，我们中国什么时候可以做这个。到了，只不过中国和欧洲包括北美一些国家，大家有很丰富的信息可以告诉你这个让该放不该放，不用这么纠结，在我们国内还是有很多的纠结，要交叉验证。当然我在会以后还加入了渣打银行。我们在金融在金融里面玩数据，我当时做的时候有几个痛点，这个我们怎么解决这个问题，当我跳出这个金融圈以后，市面上很有数据是可以帮助我们银行解决这个。这个就是我为什么做了金融跑到大数据里面来。
二、行为大数据的构成
今天就不说我们这个数据怎么应用，在银行里面，或者是金融机构里面，或者是消费金融里面做什么。第一个就是行为数据的组成。我们拿到什么样的数据做消费金融判断，第二个，到底哪些场景是我们认可以贴进去的，第三个就是在哪个场景里面，我们现在有什么样的案例，可以帮助大家做一个启发。
我们还有深层次的让我们一起探讨。其实数据来源，数据的量，数据的维度我也不用说太多。从基础属性，这些都是有的，每一个人开一个贷款，线上行为，这些在金融机构里面，可能有一些是缺陷的，比如说线上申请，可能拿到线上的一部分信息，但是这个人有网络行为，你如果没有这个场景，比如说阿里就是没有京东的场景，你如果把这个数据综合出来，我们需要第三方公司做的，因为大公司之间不分享，第三方就形成一个大数据的集合。我们现在说的特别多的海量的数据都是线上，线下数据更有价值，我们很多的传统行为还是发生在线下。你买一个家具在线上看，但买还是在线下的。他的一些购买行为，包括我们认为的通讯信息，短讯信息，这些都是线下，和线上是有区别的。包括需求，我们拿到这些行为是可以进行分析，当你看到一个旅游网站以后，看了三天都在看不同的网站，这个人有旅游的需求，这个对于旅游机构，金融机构都是有需求的。其实从长期来看不一定是需求，是他的一个偏好，是旅游，还是读书，他们可以通过长期进行判断。后面就是位置信息，这个对于我们营销包括风控特别的重要。现在我们每天和金融机构谈的时候，你们有没有时时信息，他们事情的时候什么地方，这个信息是金融机构非常需要的。
三、大数据对于消费金融的作用
我这个开门门店就是需要客户进来，怎么把客户倒流进来，来了以后，这些客户我怎么管理他，因为现在大家都在争地盘，可能对管理这一块，怎么把这个客户从一个产品变成两个产品。这种产品在现在消费金融里面考量不多。对客户的管理怎么管理，这是我们以后互联网金融，包括消费金融公司考量的问题，就是让你的客户成为一个经常消费的习惯，这个和我们现在消费金融大的产品架构还是有关系，因为在国外，是也信用卡，都是有的，所以他的需求是可以满足很多的客户整个的需求，目前我们还是相对简单一点。可能有一些影响，如果你不管这个客户，他贷款走了以后，你不知道他有没有新的需求的时候，这个就还是像章一个新的客户一样。
剩下的一部分都是风控，大家这个客户来了以后，我怎么判断要不要放款，怎么判断这个人是不是本人，包括我们前面征信公司技术公司探讨这个问题，怎么可以帮助你识别这个人是真是假，怎么判断这个钱放出去是放心的，还是要把控制风险保持住。第一个就验真的，一个就是反身份，第三个就是(英文)，就是这个钱贷出去以后，这个人的行为是不是导致这个人不还钱了。我一次消费金融中间发生什么样的事情我不知道，我对他没有任何的感知，我们可以用一些办法来判断这个人是不是下个月还款，这个是传统的做法，但是在当今的大数据。就是他如果不还款以后我怎么找到。这个就是案例。
1、精准营销
我刚刚说过了，当你知道这个人行为的时候，你知道下一步需要什么，短期行为需要贷款，需要信用卡，还是需要买房买车，我们把线索给到我们的合作机构，他反馈给我这个反映率，给我了以后我当天就可以优化你整个的规则，所以他的提升，会从每天不一样的，一般都是三贷就差不多了，我们和一个保险公司在合作，我们做法就是创造线索以后，发一个短信给你，是不是需要贷款，点一个yes就回来了，因为一般你忙发是不知道什么需求的，我们知道他有一个需求发过去，在这之内因为接近20%的客户最后是可以放款的。总额下来是一点几的相应率。
2、存客管理
客户管理，什么概念？这个不是消费金融的一个案例，这是一个电子银行的案例，我们他的APP，如果不下载是没有办法用的，他很痛苦说，别人不下我怎么激活，我们就是通过大数据匹配，他32%的客户，在北京地区是喜欢外面，你给他们下载这个送外面券，他就提高了70%的活跃率。另外就是下完了以后不用了，告诉他们的行外行为是什么样的，就做了一个比较简单的一个相应模型给他，他们的转化率可以从最高的5.36，比传统做法高12倍，本身他们没有数据，第二整个的分析能力还是比较若的，我们是两个能力的展示。
3、验真服务
我们现在是这样的，集奥覆盖13亿手机验证的信息，这个是我们给某一个银行的信用卡，他是分行，他总行觉得信贷是有问题的。分行预审就是我们两个系统运转，第一个就是号码是不是认证的，如果不认证就是有问题的，贷款是不是小于六个月。因为运营商是必须要认证，新的号码还没有认证就是有问题的。
4、反欺诈
我们我做我们能做的东西，包括运营商查核，包括黑名单，包括一些科技机械上的一些验证，我们还不涉及到这一块，我们就是通过数据做一些反欺诈，有一个金融公司他们是反欺诈平台就是降16%，因为有一些信息，可能是你拿不到，我是有数据能源在里面的，这个规则怎么做，就是两个数据放在一块，是综合起来用还是1+1用，所以我们这个平台是有积攒数据在里面的。
5、贷中监控
贷款以后这个人，贷款以后经常上P2P高风险的网站看贷款，我刚刚贷款十万块钱又贷十万，我说这个不是一次，他如果经常上有问题，经常去赌博网站也是有问题的。我前几天看一下这个客户，就是他卖血的行为，一个是不还钱，赌博不可控制，包括一些高危的和大病相关的网站，这种行为是一种贷中的监控行为。当然所有的行为都是需要授权的。
6、风控评分
我说技术没有特别大的差异，都是开源的。这些东西对于我来说，我02年都研究过了，那算法都是有的，只不过现在更先进一些，技术不是问题。怎么判断这个人具有还款能力，他如果上网买书，旅游，这些人是比较有能力的，经常的，因为这个模型给这个小的公司做一个模型，KS47，经常用很烂的申请贷款，后来哪一天我也想不通这个问题，我们就问了一个和银行的风控人员，我想骗贷款的时候就是用一个破手机，弄一个就可以了，骗完了我就扔了就可以了。你明显的看他们的特征，互联网特征是一个积极向上，一看就是很正常的，一看就根据哪个不太对，这个就通过互联网行为做了一个模型，我们并不认为这个网上行为是弱相关的，但是他的这个预测能力并不是那么弱是可以用的。
四、大数据的服务延伸模式
这个是我们的一个模式延展。我们做大数据是通过什么一个行业之间的打通，我说一个例子，我们现在不仅仅做金融，我们也做汽车房地产，从一个汽车案例来看，我们当发现一个热有购车行为，可能向购车网站进行一个推荐。我们还可以把这个嫁给我们的汽车保险公司，因为你下面就是需要保险。二手车可能比较灵活一些，结束以后，我们可以通过给他的时候做一些汽车金融，我们可以帮助他先则这个客户，我们是不是可以放款给他，所以我一个线索绑定二手车，销售厂家，保险公司然后我们的信贷公司，这是一个串起来行业，所以我们不是点对点服务，我们做起来是一个生态，这个是我们做的事情。
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