GEO集奧聚合COO吳海斌：大數(shù)據(jù)如何助力智慧金融

大數(shù)據(jù) 集奧聚合吳海斌智慧金融

吳海斌 | 2016-12-30 11:00

【數(shù)據(jù)猿導(dǎo)讀】 GEO集奧聚合定位于中國第三方數(shù)據(jù)整合和場景化應(yīng)用平臺。聚焦互聯(lián)網(wǎng)營銷、金融、汽車等行業(yè)，擁有海量線上、線下數(shù)據(jù)和行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用產(chǎn)品，深度挖掘大數(shù)據(jù)的商業(yè)價值

吳海斌先生在計量模型、數(shù)據(jù)分析和風(fēng)控管理領(lǐng)域擁有豐富經(jīng)驗，專注于數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用、金融產(chǎn)品設(shè)計以及數(shù)據(jù)庫營銷。曾服務(wù)于通用電氣個人金融、渣打銀行、海爾消費金融等金融企業(yè)。在擔(dān)任GEO集奧聚合集團(tuán)高管期間，吳海斌先生協(xié)助研發(fā)一系列大數(shù)據(jù)金融產(chǎn)品，如：金融雷達(dá)平臺，風(fēng)控評分平臺等，市場認(rèn)可度非常之高，已經(jīng)與多家知名金融機(jī)構(gòu)成功達(dá)成了戰(zhàn)略合作。

GEO集奧聚合定位于中國第三方數(shù)據(jù)整合和場景化應(yīng)用平臺。聚焦互聯(lián)網(wǎng)營銷、金融、汽車等行業(yè)，擁有海量線上、線下數(shù)據(jù)和行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用產(chǎn)品，深度挖掘大數(shù)據(jù)的商業(yè)價值。

我主要分享一下目前集奧聚合在和金融機(jī)構(gòu)，特別是銀行之間是怎樣合作的，以及用什么樣的解決方案進(jìn)行合作，希望能給大家?guī)硪恍﹩l(fā)或者是對業(yè)務(wù)的幫助。

金融客戶面臨的實際問題

金融機(jī)構(gòu)目前面臨的問題實際上是共性的。因為金融機(jī)構(gòu)的分類很多，我們今天的分享基本上以銀行，特別是零售銀行作為討論的主體。集奧聚合現(xiàn)在接觸的銀行基本上是股份制的，前top20的銀行機(jī)構(gòu)，有4-5個億的客群。其中40%-50%的客群，他們其實是不活躍的，叫做“靜止客戶”，即沒有任何交易，沒有信用卡，只有一點點存款，AUM平均下來低于50元。對于銀行來說，這些客戶實際上已經(jīng)沒什么價值了。但是這些客戶在你這里沒有價值，是不是代表他在其他銀行也這樣呢？

其實很多銀行都在探討“到底這40%-50%的客戶是不是有價值的？我是不是應(yīng)該把他們找回來？什么樣的人我該找回來？通過什么渠道找回來？我該如何評估價值？我做的這些行為是不是能對我的業(yè)務(wù)帶來本質(zhì)上的提升？”那么，我們作為大數(shù)據(jù)服務(wù)商，就是來幫助他們解決這些問題的。通過數(shù)據(jù)的匹配和分析，來解答這些問題。

金融機(jī)構(gòu)能夠看到的東西無非就是客戶在銀行里面所做的交易、擁有的產(chǎn)品、卡片等等信息，但是很多行為銀行實際上是不了解的，他們對于客戶的了解非常片面。

案例一：目標(biāo)人群用戶興趣偏好分析

這個案例，銀行想知道目標(biāo)人群和其他的非目標(biāo)人群之間的行為差異。對這種行為差異的分析，其實在銀行內(nèi)部的數(shù)據(jù)部門是很難完成的。比如上面這張圖顯示了客群對金融產(chǎn)品、出行、新聞、外賣等等行為的偏好，目標(biāo)人群與普通人群有很明顯的差異，這種差異往往會幫助金融機(jī)構(gòu)設(shè)計金融產(chǎn)品，通過對不同人群的網(wǎng)絡(luò)行為區(qū)分，來吸引他們。這是我們在客群分析和產(chǎn)品設(shè)計上用到的比較廣泛的一點。

案例二：目標(biāo)人群中女性對穩(wěn)健型銀行理財產(chǎn)品更為信賴

從上圖銀行可以很清楚地知道男性和女性客戶購買理財產(chǎn)品的比例。比如在這個案例中，女性占三分之二，男性占三分之一，女性比男性高一倍。但是，是不是說男性對理財就不感興趣呢？其實我們通過他們的網(wǎng)絡(luò)行為來看，男性的關(guān)注度實際上比女性要高。這說明男性客群更容易在網(wǎng)上進(jìn)行理財產(chǎn)品的搜索和判斷，但是最后下單的人是女性偏多。還有一個原因，可能女性在家里面充當(dāng)了一個主導(dǎo)理財?shù)慕巧?。這個結(jié)論能夠告訴銀行，并不是只有女性愿意去理財?shù)?，其實男性更關(guān)注它，但是最后落單的可能是女性。

案例三：不同人群的網(wǎng)絡(luò)活躍期有顯著不同

這是不同人群的網(wǎng)絡(luò)活躍期，我們可以看到目標(biāo)人群是在下午12點以后的活躍度明顯要比非目標(biāo)人群要高。對于銀行來說，我應(yīng)該在什么時間，通過網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行信息的傳達(dá)，能夠幫助銀行激活目標(biāo)人群，以及進(jìn)行產(chǎn)品的銷售，這些信息對它來說是非常有價值的。

案例四：目標(biāo)人群網(wǎng)站偏好更為明顯

這是目標(biāo)人群網(wǎng)站偏好的數(shù)據(jù)，從它可以明顯地看出目標(biāo)人群和非目標(biāo)人群的興趣點差異，了解到有多少人喜歡使用淘寶、百度、美團(tuán)等。知道這些信息后，就可以和這些機(jī)構(gòu)進(jìn)行更廣度的合作，這對于推廣目標(biāo)客戶是非常有價值的。

案例五：消費貸款最受目標(biāo)人群關(guān)注

同時，我們還可以通過外部行為來了解目標(biāo)人群對于消費貸款、車貸、房貸、經(jīng)營貸款的關(guān)注程度，這樣對于目標(biāo)人群的行為分析就可以一目了然。我說的關(guān)注并不僅僅是有這個需求，而是目標(biāo)人群在過去對于這些信貸產(chǎn)品有過點擊、搜索和查詢。

大數(shù)據(jù)架構(gòu)體系：從數(shù)據(jù)源到數(shù)據(jù)應(yīng)用

有了上述這些例子，就能說明一個問題。當(dāng)一個銀行沒有很多資源，卻想了解它的客戶時，外部數(shù)據(jù)對于他們來說是一個非常好的渠道。對于一家大數(shù)據(jù)公司來說，我們怎樣做到這一點呢？上面這張圖片展示了集奧聚合如何從底層往上走來滿足客戶的需求。

首先，紅顏色的 “ID-mapping” 是最關(guān)鍵的。 大數(shù)據(jù)公司最頭痛的其實并不是有多少數(shù)據(jù)，而是如何將數(shù)據(jù)整合在一起。 我們通過不同的ID將數(shù)據(jù)整合在一起的時候，就形成了 “多維度價值數(shù)據(jù)源的整合” ，通過它可以做兩類行為標(biāo)簽。一類是 基礎(chǔ)行為標(biāo)簽 ，即我們根據(jù)他實際發(fā)生的行為做的標(biāo)簽，比如：客戶過去幾天對房產(chǎn)、信貸、信用卡等有關(guān)注，這樣我們就可以建立客戶行為的標(biāo)簽庫。另外一類就是 基礎(chǔ)用戶畫像 ，通過客戶的點擊行為，我們可以判斷一個人的性別、年齡段、是不是有孩子、有車或者是有房子等。

第三步就到了 場景化的用戶畫像 ，比如當(dāng)用戶對信貸消費感興趣的時候，他去看車、看房等，他下一步很可能會去申請信用貸款，這個貸款向誰申請，就看你和誰是合作方。相關(guān)的人群就可以和合作方進(jìn)行綁定。這是我們形成的場景畫像。當(dāng)我們有了這些信息以后，我們基本上就可以知道“用戶是誰？哪些用戶有價值？他們需要什么？對哪些產(chǎn)品感興趣？如何選擇溝通媒介？”有了這一套體系化的數(shù)據(jù)以后，當(dāng)你和金融機(jī)構(gòu)溝通的時候，就可以告訴他們客戶未來的行為或者需求，并建議他們通過某種渠道，例如：銀行的短信等，和用戶溝通他們需要的產(chǎn)品或者服務(wù)。

Zero Moment of Truth (ZMOT)

“零”關(guān)鍵時刻

我所講的這些和銀行機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)合作的內(nèi)容，其實是基于“Zero Moment of Truth (ZMOT)”的理念，這是谷歌當(dāng)年提出的概念。ZMOT的概念就是當(dāng)你在進(jìn)行一項服務(wù)或者是產(chǎn)品采購的時候，你最先想通過什么渠道對它進(jìn)行了解。在以前，我們采購產(chǎn)品的時候是通過問朋友、同事、家人或者是采購這些產(chǎn)品的人，他們的感受是什么樣的。但是現(xiàn)在，我們有了互聯(lián)網(wǎng)，其實我們在做任何事情之前，我們都會到網(wǎng)上去搜索，進(jìn)行一些信息的采集。這些點點滴滴的網(wǎng)絡(luò)行為就形成了你的行為鏈。我們對這種基于網(wǎng)絡(luò)的行為鏈?zhǔn)欠浅ｊP(guān)注的，而且隨著移動互聯(lián)網(wǎng)越來越普及，使用率越來越高，這種 網(wǎng)絡(luò)行為的數(shù)據(jù)分析會有非常大的市場前景。

豐富的網(wǎng)絡(luò)行為構(gòu)成深度挖掘的基礎(chǔ)

豐富的網(wǎng)絡(luò)行為構(gòu)成了深度挖掘的基礎(chǔ)。比如通過看金融，你會發(fā)現(xiàn)很多金融范圍內(nèi)的問題都可以進(jìn)行分析，例如：用戶喜歡什么樣的保險、信用卡，買過什么樣的基金等等。還包括商旅、生活娛樂、汽車、教育培訓(xùn)。在我們的場景里面，實際上金融機(jī)構(gòu)并不只關(guān)注金融屬性，另外還非常關(guān)注一個人的生活以及興趣偏好，比如一個人十分喜歡旅游，銀行就特別喜歡這種人，因為用戶的信用卡、信貸、儲蓄產(chǎn)品等都可能會產(chǎn)生應(yīng)景的綁定。

我們通過“ID-mapping”整合了行為數(shù)據(jù)以后，其實可以做兩大類預(yù)測：

第一、基于行為的用戶偏好預(yù)測

用戶到底喜歡什么樣的東西，剛才說的旅游、教育就是屬于偏好類的。

第二、基于行為的用戶需求預(yù)測

用戶在下個星期或者是下個月會有什么樣的需求，是有信用卡的需求還是有車險的需求等等。這些對于營銷和客戶管理場景非常有價值。

存量客戶透視與價值提升

上面是我們和銀行之間所做的一個信息匹配的模式。銀行里面有大量的內(nèi)部數(shù)據(jù)，這些內(nèi)部數(shù)據(jù)有很多關(guān)鍵信息，包括銀行金融信息數(shù)據(jù)、社會屬性數(shù)據(jù)等，這些數(shù)據(jù)很準(zhǔn)確。但是， 銀行缺的是對用戶的熟知和用戶在銀行之外的行為數(shù)據(jù) 。當(dāng)我們補充了這些數(shù)據(jù)以后，銀行對于客戶的理解就接近360度了。對客戶理解以后，就可以做圖中的4件事情：

1、客戶聚類

我們以前在銀行做的客戶聚類，全部都是用銀行的內(nèi)部數(shù)據(jù)做的，沒有加入任何的外部行為數(shù)據(jù)。這樣做出來的客戶聚類實際上是有偏差的，這兩個人可能在銀行買過兩種同類產(chǎn)品，那么這兩個人就放在一起了。其實這兩個人的年齡、喜好都不一樣，放在一起是有問題的。通過對用戶的重新聚類，你可以更加自然的將客戶進(jìn)行分類，即使他在銀行買了同類產(chǎn)品，我也可以告訴你這兩個人是不一樣的。一個人就是喜歡旅游，另外一個人就是喜歡看書，但是他們都買了你的理財產(chǎn)品。不同的分類出來以后，你對他們的管理就必須要有定制化。

2、交叉營銷

交叉營銷是目前零售銀行用來做營銷的一個很重要的手段。一個公司或者是銀行的交叉營銷做得好，它的盈利水平一定很高。大家都知道現(xiàn)在的招商銀行和平安銀行的零售做得非常好，他們是靠大量的交叉營銷來做的。但是有一個問題，如果銀行里面的40%-50%的客戶都是靜止客戶，我們不知道這一半的客戶到底在干什么，喜歡什么，我怎么去做營銷呢？最后只能盲打、盲發(fā)，隨機(jī)去發(fā)一些短信。當(dāng)我告訴你存量客戶在你的銀行里面的存款是零，已經(jīng)維持6個月了，然后我告訴你這位客戶在過去3個月經(jīng)常關(guān)注大量的出國旅游信息。這時候，作為一家銀行在知道這些信息以后，就可以向該客戶推送你的信用卡產(chǎn)品、外幣產(chǎn)品等，這樣被接受的概率就會大幅度提高。這就是銀行一直想得到的信息。

3、流失預(yù)警

流失預(yù)警是一件非常頭痛的事情，剛才產(chǎn)生的40%-50%的靜止客戶就是每個月流失的。以前在銀行里面，完全可以建一套用戶的流失體系。但現(xiàn)在，我會給到銀行更多的數(shù)據(jù)和線索，告訴他哪些客戶可能會流失。

4、沉默激活

沉默激活就是如何將剛剛所說的那些客戶留存下來。如何通過產(chǎn)品或者服務(wù)來滿足這些用戶的需求，從而將他們拉回來。也許以前的盲打、盲發(fā)的沉默激活率只有千分之一，如果現(xiàn)在通過這種方式變成百分之一以后，對于銀行的價值就非常大。

GEO方舟：金融領(lǐng)域一體化解決方案

集奧聚合通過方舟平臺和金融機(jī)構(gòu)對接，保證了平臺的數(shù)據(jù)穩(wěn)定性和傳輸安全性，形成了一套完整的解決方案。我們將這個平臺布局在銀行內(nèi)部，作為一個第三方的數(shù)據(jù)源，當(dāng)然我的數(shù)據(jù)源同時可以整合第一方數(shù)據(jù)，包括金融屬性數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)等等。我們可以 打造一個統(tǒng)一的平臺，這個平臺涵蓋了第一方和第三方的數(shù)據(jù)源 ，同時我可以將里面的標(biāo)簽全部進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。這樣通過相應(yīng)的一些管理制度，我們在里面會做一套機(jī)器學(xué)習(xí)的平臺，幫助前端的業(yè)務(wù)人員通過最簡單、傻瓜式的方式優(yōu)化每次做活動和篩選的條件。這是我們整個解決方案的思路。當(dāng)然，銀行也可以每天來我的數(shù)據(jù)庫匹配數(shù)據(jù)，但是這些數(shù)據(jù)對于他們來說是一個“黑盒子”，如果不是他的客戶，那么是拿不到數(shù)據(jù)的。而且我們每天會通過我們的數(shù)據(jù)庫和銀行內(nèi)部數(shù)據(jù)庫進(jìn)行交互。這樣，銀行每天也可以獲得比較新的數(shù)據(jù)。