CDA 持證人 張立榮

在當(dāng)前金融背景下，數(shù)據(jù)分析在金融科技中的應(yīng)用主要集中在風(fēng)險(xiǎn)評估與管理、客戶行為分析與營銷優(yōu)化、反欺詐等，我們公司是一家頭部的汽車配件電商平臺，很多客戶都是企業(yè)，因?yàn)橘Y金額度比較到所以涉及到貸款、授信、防欺詐等所有環(huán)節(jié)，今天詳細(xì)給大家拆解數(shù)據(jù)分析在金融風(fēng)控中的應(yīng)用。

一、風(fēng)險(xiǎn)評估與管理

這是數(shù)據(jù)分析在金融科技中最為關(guān)鍵的應(yīng)用之一。它不僅涉及貸款前的決策也包括貸款后的持續(xù)監(jiān)控。通過量化分析，我們可以識別信用風(fēng)險(xiǎn)、市場風(fēng)險(xiǎn)和操作風(fēng)險(xiǎn)。這一過程利用預(yù)測模型來評估違規(guī)概率和市場波動，從而在貸款決策中做出更明智的選擇。

比如我們公司是做汽配互聯(lián)網(wǎng)平臺，有些汽車維修的公司會成批量地從我們平臺購買配件，因?yàn)槲覀兤脚_也提供融資服務(wù)，對于這些申請貸款的用戶我們要不要批準(zhǔn)？這時(shí)我們就需要深入分析客戶數(shù)據(jù)，基于歷史數(shù)據(jù)建立信用評分模型，預(yù)防貸款違約。

所謂歷史數(shù)據(jù)一般是多久的數(shù)據(jù)？我們在做很多分析的時(shí)候，通常會用前12個(gè)月的數(shù)據(jù)做分析做。然后用當(dāng)月的數(shù)據(jù)做測試。在貸款發(fā)放前進(jìn)行有效的身份驗(yàn)證和風(fēng)險(xiǎn)評估，決定是不是要貸款給他，然后貸款多少金額合適？就像圖片中展示的，我們的后臺會有一些選項(xiàng)如授信額度、關(guān)停等等，根據(jù)用戶的情況進(jìn)行調(diào)整。

二、客戶行為分析與營銷優(yōu)化

當(dāng)貸款發(fā)放后，我們這時(shí)候就要及時(shí)地去驗(yàn)證這個(gè)客戶會不會及時(shí)把錢還給我們？如果他不還給我們，他會存在哪些風(fēng)險(xiǎn)？在客戶未能按時(shí)還款時(shí)，識別潛在的風(fēng)險(xiǎn)并采取相應(yīng)措施。

我們要對客戶還款能力實(shí)時(shí)評估，也就是通過分析客戶交易行為、偏好、反饋等數(shù)據(jù)，進(jìn)行客戶細(xì)分，制定個(gè)性化營銷策略。

那對于用戶細(xì)分我們會采用哪個(gè)模型？當(dāng)然是RFM模型比較合適，我們按照用戶的最近消費(fèi)、消費(fèi)頻率、消費(fèi)金額等劃分客戶等級，實(shí)施差異化營銷。

1、RFM模型用戶分類

回到我們公司的案例，我們把公司的客戶按照RFM模型，分成了重要價(jià)值客戶、重要喚回客戶、重要深挖客戶、挽留、潛力客戶、新客戶、一般維持客戶、流失客戶等。

• 對于高價(jià)值用戶，我們會設(shè)計(jì)年度回饋計(jì)劃，以增強(qiáng)客戶忠誠度和維持長期關(guān)系。
• 對于重要喚回客戶，我們得找到合適的策略去跟進(jìn)。如果他們的交易時(shí)間間隔變長，我們可以通過定期提醒來喚回他們。比如，如果客戶一個(gè)月前購買了商品，我們用機(jī)器人或自動提醒的方式，告訴他們可能需要補(bǔ)貨了。
• 對于深挖客戶，我們要會考察他們的購買模式。比如今天買了油，明天買了輪胎，我們就要想想他們是否還有其他潛在的需求可以挖掘。這就需要我們根據(jù)RFM模型來制定不同的策略。

2、沙盤分析

除了針對特定客戶群體的策略，我們還需要進(jìn)行整體的市場分析，這就是所謂的沙盤分析。沙盤分析幫我們了解在整個(gè)市場范圍內(nèi)，我們能參與的容量有多大，目前已經(jīng)占據(jù)了多少，還剩下多少空間可以開發(fā)。對于企業(yè)高層來說，他們關(guān)心的是滲透率——也就是目前在市場上的占有率，以及還有多大的空間可以提升。他們可能會考慮通過不同的策略來擴(kuò)大市場份額。

這種沙盤分析的方法在各個(gè)行業(yè)都很實(shí)用，可以幫助我們更全面地了解市場情況，制定更有效的業(yè)務(wù)拓展計(jì)劃。

三、欺詐檢測

欺詐檢測是識別潛在問題的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，但僅僅發(fā)現(xiàn)問題還不夠，我們需要深入了解問題根源。雖然我們可能已經(jīng)識別出多個(gè)問題點(diǎn)，比如客戶可能不還款，但我們還需要具體分析每個(gè)客戶不還款的原因。

在欺詐檢測中，我們首先要結(jié)合業(yè)務(wù)知識來識別異常行為。通過枚舉可能出現(xiàn)的問題點(diǎn)，比如行為異常、套取優(yōu)惠，融資超期或售后問題，我們可以更精確地定位問題。這樣的分析有助于我們將數(shù)據(jù)與具體城市或店鋪關(guān)聯(lián)，讓當(dāng)?shù)刎?fù)責(zé)人能夠針對具體問題采取行動。