從拼人力到拼數(shù)據(jù)，閃銀以大數(shù)據(jù)幫銀行降本增效

隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算的廣泛應(yīng)用,人類社會(huì)已經(jīng)邁入一個(gè)全新的大數(shù)據(jù)信息化時(shí)代,大數(shù)據(jù)正在改造著各行各業(yè)。在最依賴數(shù)據(jù)的金融行業(yè),不少中小銀行已開始嘗試聯(lián)手諸如閃銀等金融科技公司,利用大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)零售業(yè)務(wù)運(yùn)營及長尾用戶獲取。

大數(shù)據(jù)成銀行打開長尾用戶市場(chǎng)的鑰匙

在擁有海量用戶的長尾市場(chǎng),一些小微企業(yè)、夫妻店等背后的個(gè)人及有消費(fèi)需求的個(gè)人,都有很強(qiáng)的金融服務(wù)需求。與此同時(shí),由于零售業(yè)務(wù)不良率低,資本占用較少,近幾年很多銀行都將零售戰(zhàn)略作為未來的發(fā)力點(diǎn)。

但在擁抱長尾用戶的過程中,銀行卻面臨著“內(nèi)憂外患”的窘境。就銀行自身來說,由于傳統(tǒng)金融的作業(yè)方式主要依賴網(wǎng)點(diǎn)及人力,銀行服務(wù)單個(gè)用戶成本很高,且提供金融服務(wù)的周期比較長;此外,銀行系統(tǒng)風(fēng)控方式單一,金融服務(wù)供給不足,只有極少部分人能夠從傳統(tǒng)金融體系獲得金融服務(wù)。

而在廣闊的長尾用戶市場(chǎng),冒用別人的身份來借錢、用真實(shí)身份借錢但是還款意愿比較低、團(tuán)伙作案、騙貸機(jī)構(gòu)及中介等各種風(fēng)險(xiǎn)都不斷出現(xiàn),如何幫助銀行篩選出長尾市場(chǎng)的優(yōu)質(zhì)客戶,利器則是大數(shù)據(jù)。

如社交數(shù)據(jù),當(dāng)下隨著現(xiàn)實(shí)人際關(guān)系正在往虛擬世界遷移,社交數(shù)據(jù)也可以反映一個(gè)人的信用高低。一個(gè)小飯館的老板,借了錢之后,飯館越虧越多,還款卻從不逾期。原因是自己是一個(gè)微博大V,有1萬多粉絲,得愛護(hù)名譽(yù)。

銀行獲客的需求與優(yōu)質(zhì)用戶的金融服務(wù)需求如何才能實(shí)現(xiàn)更好的對(duì)接呢?

3R模型助力銀行擁抱長尾用戶

對(duì)于“有獲客動(dòng)力但卻無相關(guān)技術(shù)”的中小銀行來說,借助外力,尤其是閃銀這種擁有大數(shù)據(jù)、人工智能上等技術(shù)優(yōu)勢(shì)的金融科技公司,成為中小銀行開拓長尾用戶市場(chǎng)的快捷通道。

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閃銀通過打造3R模型,抓取每個(gè)人的數(shù)據(jù),在用戶授權(quán)之下,通過Regression(回歸)對(duì)用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行建模分析;通過近萬條Rules(規(guī)則),對(duì)用戶進(jìn)行篩選;參考谷歌的page rank,通過Rank(排序),分析普通用戶的社交關(guān)系網(wǎng)絡(luò)上的權(quán)重,進(jìn)行people rank,以此實(shí)現(xiàn)了對(duì)用戶信用的識(shí)別、評(píng)價(jià)以及風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)。這個(gè)模型的核心關(guān)鍵點(diǎn)就是,如果一個(gè)人跟信用好的人的關(guān)聯(lián)度越多、越緊密,這個(gè)人信用較好的可能性更大。如果一個(gè)人跟很多已經(jīng)識(shí)別出來的貸款中介、騙子、老賴關(guān)系越緊,這個(gè)人騙貸的可能性越大。

目前閃銀通過自主研發(fā)的3R模型,已經(jīng)幫助80多家合作銀行完成了4000萬用戶的交易,在此過程中,平均降低了70%以上的欺詐風(fēng)險(xiǎn),以及40%以上的壞賬率。

極大的效率提升,不僅讓中小銀行的金融服務(wù)能夠快速下沉至廣闊的長尾用戶市場(chǎng),對(duì)于普通用戶來說,通過大數(shù)據(jù),曾經(jīng)高高在上的金融,也變成了平民化服務(wù)。

未來隨著大數(shù)據(jù)、AI等技術(shù)層出不窮,創(chuàng)新給金融科技及傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)發(fā)展所帶來的強(qiáng)大動(dòng)力才剛剛釋放,不難想象,接下來將有更多金融服務(wù)“飛入尋常百姓家”,普惠金融的全面實(shí)現(xiàn)也將有更大可能。

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