作者簡介：

楊夏耘，短融網平臺副總裁兼 CTO，全面負責短融網的 IT 戰略、產品開發以及公司信息系統的研發和管理工作。原農行互聯網金融開發部負責人，參與和領導過農業銀行各個系統的開發管理工作。楊夏耘有 15 年金融產品設計和研發的從業和管理經歷，擁有豐富的金融和互聯網產品視野和行業經驗。

以下內容根據楊夏耘在神策 2017 數據驅動大會創新金融論壇演講整理所得。

隨著大數據的風潮，金融行業積極擁抱科技大勢，實現轉型升級，大數據為企業業務升級提供了重要支撐。短融網?CTO?楊夏耘通過一次分享，從短融網實際業務出發，理論實踐相結合，介紹了數據分析為何是金融科技的靈魂。

本文主要內容分為以下三部分：

1.互金公司（短融網）基本業務背景

2.資金端如何數據運營？

3.資產端如何數據風控？

▌互金公司（短融網）基本業務背景

資金端的業務是線上?P2P?理財，資產端業務分為三種：農貸、車貸、短期貸款（產品為能貸）。

圖1 短融網業務背景

▌資金端如何數據驅動運營？

從資金端的數據運營來看，互金行業還是面臨很多新的挑戰。下面這組數據來自于?P2P?網貸理財行業門戶網站網貸之家。

圖2 網貸之家投資人數數據

根據上圖的數據，可以推斷出幾個結論：

1. 從去年 6 月開始，每個月新增用戶 300 - 400 萬左右，近一年投資用戶相對比較平穩，沒有爆發性增長。

2.一個挑戰，渠道的客戶和流量有限，隨著時間推移，新增用戶逐漸放緩，整個渠道質量下降，整體來看獲客成本提高。

3.互金客戶更加理性比較成熟，并且逐利現象明顯。

4.用戶留存壓力非常大，互金行業的運營普遍熱衷于做大量的營銷活動留客。

在這種情況下，一家數據驅動的互金公司，如何在沒有爆發性增長的情況下將平臺運營做好？答案就是平臺要做好細活，做精細化數據運營。

運營核心工作：提升用戶價值，縮短回收周期

數據運營有幾大核心指標，獲客成本，用戶終身價值，回收期。運營的核心工作是：將獲客成本降低，在提升用戶終身價值上做文章，將用戶留存下來復購，并在公司的不同時期匹配合適的回收期，盡早縮短回收周期，提早盈利。

?圖3 資金端運營核心工作

運營四大核心工具

第一，短期渠道如公眾號投放，異業合作等，重視轉化率。一場短期的活動，通過客戶轉化率的方式一點點提升效率，積少成多，企業整體運營效率就會提升，所以短期活動需要的數據，必須要在前期體現在數據埋點上，避免沒有數據無法做改進。

第二，長期渠道如搜索信息流、按效果類付費渠道、自然注冊、邀請等，重視留存率。不同渠道的結算方式不同，也或多或少會有漏洞，只有通過長期對不同渠道進行留存對比，才能知道渠道的好壞。

第三，日常運營策略關注用戶全生命周期。我們的運營過程無外乎圍繞著用戶的全生命周期去做活動。首先，繪制用戶全生命周期狀態圖；當制定好全生命周期狀態圖以后，其在每一個狀態中制定相應的運營策略，了解用戶從哪里來，偏好是什么；這個運營策略更重要的一點是把用戶標簽化，因為每一次運營活動都可以有效地識別用戶的行為并標簽化，實現用戶畫像；這些標簽化為將來的用戶數據做儲備。

第四，將用戶價值模型分析清楚。哪些是你的價值客戶？哪些是潛在客戶？有針對性地制定留存復購和提升單價的工作。

運營數據建模：用戶流失預警

除了這些運營方面的工具和日常工作以外，在整個運營過程中數據建模工作非常關鍵。我們前面做了一系列的建模工作，包括用戶流失預警建模、疑似羊毛黨客戶分析、潛力客戶分析、價格及促銷敏感類客戶分析、易邀請用戶分析、客戶畫像等。以用戶流失預警建模簡單做個分享。

圖4 用戶流失預警建模

對于流失用戶建模每個行業有不同的定義標準。每一個數據分析工作都跟運營直接相關，比如說用戶為什么流失？做了用戶流失預警以后建模怎么分化……通過客戶在觀察期內的特征預測其在表現期內的行為，現在觀察客戶在將來一段時間內會不會流失？下次運營活動把客戶留下來。

對于運營、產品和開發同學來講，當大家從同一個數據分析維度上思考問題時，結合起來效率將會大大提高。世界不需要好的創意，世界需要細致地優化和完善。很多人有很好的創意，但是寫不出落地可執行的方案。運營其實就是一點一滴執行的過程，空有好的創意無法創造價值。在這個過程中數據分析起到了很重要的作用。

▌資產端如何實現數據風控？

久憶恒遠在資金端、資產端都有布局。資產端的核心是風控，數據驅動為風控做了哪些工作？

從業者角度看中國信用狀況

隨著貸款業務的發展，現在大家只要信用良好，就可以方便地獲得信貸服務。中國城市已經進入了信用社會中期，消費信貸和現金貸有很強的可獲得性，農村的信用社會也進入覺醒的階段。中國兩三年的變化如此之大，是因為對數據及用戶隱私的寬容度和互聯網公司的進入，加快和催熟了這一過程。

楊夏耘總結了自身農貸業務和車貸業務的特點。

農貸方向：純信用貸款，利用傳統的 IPC 和信貸工程模式的小微信貸技術。數據主要來源于客戶經理采集和第三方數據。

車貸業務：傳統金融機構進入二手車貸市場后，整個車貸業務從質押全款車向按揭開走過渡，車貸也從原來的質押類產品慢慢變成信用類產品。數據來源于客戶經理采集及各類第三方數據。

車貸和農貸業務有兩個問題需要關注：1.能不能貸？2.能貸多少？利率如何計算？

能不能貸，需要把關好反欺詐問題。通過建模，把最壞和最好的客戶找出來，將需要 Review 的客戶留給專家，并通過不斷縮小 Review 的比例，逐步提升效率。

能貸多少，利率如何計算，涉及到怎樣設計評分卡及調整優化。

通過建模提高評分卡的放款額度。基于產品特點、作業模式與數據線狀，綜合專家評分卡與數據評分卡建模方法，進行評分卡建模，提高評分卡泛化能力。

變量篩選環節，從個人基本信息、資產信息、經營信息、征信負債等幾個方面，選取反映客戶還款能力和還款意愿的變量，根據專家經驗和相關性分析，篩選出變量。綜合考慮專家經驗、最優化分箱等完成變量分箱，并創建綜合申請評分卡，性能優于專家評分卡。

還有一款 9 月剛剛上線的產品，能貸，處于試運行跑數據的階段。在虛擬過程中我們的核心關鍵點分為四部分：

第一是客群的細分和特征總結，這些想要貸款的客戶屬于哪些客戶群？

第二欺詐客戶分析及特征，如何把一方欺詐和三方欺詐的數據分析出來？

第三是怎樣做渠道質量及投放策略？存量數據怎么定？

第四是對于大額長期信貸產品，哪些是違約率的關鍵性指標，哪些是關鍵的先兆性指標？

根據前文所講，資金端和資產端的業務層面不同，資金端更多關注運營本身如何提升，如何降低獲客成本提升數據價值。而資產端則偏重于用數據解決信貸風控問題。互金行業的數據驅動還在摸索前行，但是這條路的價值已經凸顯。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的短融网杨夏耘：数据如何驱动金融科技业务升级？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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