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數(shù)據(jù)分析師是如何幫助公司創(chuàng)收的

lviY_AI_shequ ? 來源:lq ? 2018-12-05 10:04 ? 次閱讀
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作為公司的“現(xiàn)金?!睒I(yè)務(wù),風(fēng)控一直是公司創(chuàng)收的核心能力。我是大數(shù)據(jù)風(fēng)控模塊“玉衡”服務(wù)的數(shù)據(jù)分析和模型建立工作項目組中的一員,就簡單地從信貸風(fēng)控角度給大家分享下數(shù)據(jù)分析師是如何幫助公司創(chuàng)收的。

總體而言,信貸風(fēng)控可以分為貸前、貸中、貸后三個環(huán)節(jié),其中數(shù)據(jù)分析師的工作主要集中在貸前的風(fēng)險識別和貸中的風(fēng)險監(jiān)控及預(yù)警。

貸前環(huán)節(jié)主要從信用、多頭、欺詐三個角度考慮,良好的識別能力可以有效降低整個信貸業(yè)務(wù)中超過70%的壞賬發(fā)生幾率;貸中監(jiān)控主要監(jiān)控運營指標(biāo)、風(fēng)險指標(biāo)和模型效果三方面,能夠幫助風(fēng)控人員掌握整個信貸業(yè)務(wù)的風(fēng)險狀況和及時調(diào)整貸前審批策略;貸中預(yù)警則是提前給出資產(chǎn)池和個人兩個維度的預(yù)警,通過一系列貸中調(diào)節(jié)措施及時止損。

玉衡風(fēng)控服務(wù)概述

對于貸前風(fēng)險識別,我們整合了京東側(cè)數(shù)據(jù)和外部數(shù)據(jù),利用機器學(xué)習(xí)算法,給出了每個用戶申請節(jié)點的信用評分、風(fēng)險等級、多頭等級、欺詐等級、建議額度利率以及40個風(fēng)險畫像,利用這些豐富的數(shù)據(jù)工具,不同資方的風(fēng)控人員可以定制化信貸審批和定價策略。

同時我們知道,在貸前環(huán)節(jié)通過率和壞賬率是一個tradeoff:通過率過高的話壞賬率自然提高造成損失,通過率過低的話雖然控制了壞賬率,但是也浪費了很多優(yōu)質(zhì)信貸客戶。

這個時候數(shù)據(jù)分析師們,會基于豐富的歷史數(shù)據(jù),給出建議的玉衡使用策略,幫助資方實現(xiàn)創(chuàng)收。

在下面的這個實際案例中,某城商行在今年7月份設(shè)置的風(fēng)控系統(tǒng)擋板,攔截信用評分較低的用戶,單申請用戶收益環(huán)比提高44%;8月份在擋板基礎(chǔ)上進(jìn)行用戶分群策略,針對高分用戶放松其他審批策略從而提高通過率,單申請用戶收益環(huán)比提高了62%。

貸中監(jiān)控及預(yù)警功能作為貸前風(fēng)險識別的補充,以統(tǒng)計看板的形式,對運營、風(fēng)險、模型三方面進(jìn)行監(jiān)控,在這一模塊中數(shù)據(jù)分析師的能力更加不可或缺。

有經(jīng)驗的分析師可以根據(jù)統(tǒng)計看板中的關(guān)鍵指標(biāo)變化,例如UV轉(zhuǎn)化率、申請通過率、提現(xiàn)通過率、首逾率等,了解目前整個信貸業(yè)務(wù)的運營情況,并且給出相應(yīng)的解決方案提升收益。

對于UV轉(zhuǎn)化率低的問題,分析師可以建議更多的營銷活動來吸引用戶到信貸平臺上來點擊和申請;對于申請通過率低的問題,分析師可以給出高凈值用戶放松審批策略的建議;而對于首逾率升高的問題,分析師則可以制定相應(yīng)的貸中動作,比如降低額度甚至凍結(jié)賬戶,將預(yù)期到的資產(chǎn)損失扼殺在萌芽中。

貸中功能各家資方目前還都剛剛接入處于試運營階段,后期有典型案例的話可以再給大家分享。不過下面這張圖已經(jīng)很好的總結(jié)了我們風(fēng)控服務(wù)中,貸中模塊的功能。

貸中監(jiān)控功能

以上內(nèi)容雖然是以我自己比較熟悉的信貸風(fēng)控領(lǐng)域為切入講述了數(shù)據(jù)分析師是如何幫助公司創(chuàng)收的,但是抽象一下可以總結(jié)為如下工作閉環(huán):

基于歷史數(shù)據(jù)制定業(yè)務(wù)策略—>監(jiān)控線上業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)—>積累更多歷史數(shù)據(jù)優(yōu)化業(yè)務(wù)策略,這也就是現(xiàn)在很多互聯(lián)網(wǎng)公司強調(diào)的量化運營的能力。

誠如正如最高贊的答案所言,大多數(shù)公司的創(chuàng)收暫時還不需要數(shù)據(jù)分析師的介入,但是在一些數(shù)據(jù)化程度相對較高并且業(yè)務(wù)發(fā)展遇到瓶頸的行業(yè)比如金融和互聯(lián)網(wǎng),越來越多的人開始討論所謂精細(xì)化運營的下半場,也更需要我們數(shù)據(jù)分析師們在公司的創(chuàng)收大計中添磚加瓦。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴

原文標(biāo)題:互聯(lián)網(wǎng)公司中,數(shù)據(jù)分析師是如何幫助公司創(chuàng)收的

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