TalkingData崔晓波:大数据领域必须用结果说话

1评论 2017-09-18 11:29:34 来源:金融界银行频道 每天免费送你三只股

  金融界银行讯 全球金融行业正面临科技创新带来的颠覆性变革,传统金融行业纷纷转型,在金融科技不断革新、监管尚存变数的背景下,由清华大学五道口金融学院和清华大学国家金融研究院主办的“2017第二届中国金融科技大会”9月18日在清华大学召开。TalkingData首席执行官崔晓波出席会议并发表题为“金融大数据的发展与挑战”的主旨演讲。他认为,金融企业面对大数据的挑战和机会都一样,主要来自外部挑战和内部挑战。

TalkingData首席执行官崔晓波

TalkingData首席执行官崔晓波

  崔晓波称,他希望有越来越多的大数据企业,能够走到以成效去说话,以结果去导向,以价值为目标的这样一些方向去。内部挑战在他看来是四个化,业务数据化、数据资产化、应用场景化和技术智能化,他同时举了4个例子来阐释。

  以下为崔晓波演讲的全文:

  非常荣幸能够作为五道口的学生,参加第二届中国金融科技大会,其实我也参加了第一届,所以能参加第二届特别荣幸,也希望能够参加下一届,所以请主办方下届一定要请我。

  今天给的题目是“金融大数据的发展与挑战”。其实这个话题我们还挺有感触的,因为TalkingData一直是一个聚焦于做大数据的公司,金融行业又是我们进入的第一个领域。

  第一个感慨:“大数据”这个词真的已经炒了7年了,到底怎么样?所以今天我们碰到很多客户的时候,我们发现客户的高层(特别是CEO、行长、董事长)其实困惑就在这里,好像干了7年也没什么效果。到底行不行?这是一方面。

  第二个感慨:我们看到越来越多的客户反过来找我们,因为两年之前我们去找他们说大数据,他们说挺好。要不要做?再说吧。但今年情况完全不一样,我们基本已经不用去找客户了,客户每天咨询问题,说我们有非常明确的业务需求、我们有非常紧迫的转型以及升级压力,所以我们必须要尝试大数据的方案,看能不能给我们带来新的思路、新的成本结构变化、新的利润增长点。

  这是我们看到的,所以是两个矛盾:一、有顾虑;二、好像又不得不投入。所以,站在当今,金融企业我觉得它面临的挑战和机遇其实都是一样的,来自于两方面:

  方面一:来自于外部。

  我不知道到底该跟哪个公司去合作,市场上琳琅满目的公司也太多了,有的提供技术、软件、SaaS服务,有的提供咨询服务,有的提供数据服务,等等。但是,哪家公司能解决我的问题?

  所以我觉得,现在大数据领域已经到了必须用结果说话的时代了。

  所以,TalkingData我们定位就特别简单,就是做金融企业的成效合作伙伴ROI Partner。所以我们现在跟金融企业签的意向书,基本上都是以ROI来签的。特别明确,就是以你的业务增长量,以你关键绩效指标转换率的提升作为衡量指标。

  这是外部挑战,就是说,到底跟谁去合作,以什么样的商业模式去合作。所以随后的几年里面,我估计这个词很快又会跟我们以前发明的词一样,会很快传开。我们也希望有越来越多的大数据企业,能够走到以成效去说话,以结果去导向,以价值为目标的这样一些方向去。

  方面二:内部挑战。

  内部挑战从我的角度来看就是4句话,大家今天记住这4句话就行(业务数据化、数据资产化、应用场景化、技术智能化)。

  1、业务数据化。

  大家看上去好像显得很虚,其实一点儿都不虚,真的把这几句话做好了,其实你内部的问题大部分都得到了解决。

  我们现在碰到很多金融企业,因为他们现在也在积极的跟很多数据公司和互联网巨头合作,希望从外面输血,把老觉得自己是贫血的(我数据不够多,非要从别人那拿一些数据过来,或者我觉得他们有数据我们来合作),但实际上,我们作服务金融企业这四年看来,基本上没有企业真的能够把外面的数据用起来。因为基本上他自己的数据都搞不定。有的时候我的团队也问我,说为什么我们进去做的效果这么明显?我说特简单,因为客户做得太烂了!你进去随便做一做好像都能得到提升,目前就这么个现状。

  所以我觉得,大家还是要务实一些,先把自己的问题解决好,你所有的业务流程是不是一个数据闭环?你所有的业务是不是有数据指标的设计?你是不是每天可以用数据驱动的方法,去运转你所有的业务。

  2、数据资产化。

  就是说,数据本身是资产,无论你购入数据还是给数据平台花钱的时候,你到底能不能考量这个投入,你投入的钱对业务带来的价值到底是多少?必须可衡量,得有一套评估体系。如果它作为资产的话,数据本身也要评估,它的质量、它的饱和度、它的差值、它的中位数,等等,以及它的零值问题,需要一套非常合理科学的框架来定义,但绝大部分企业其实没有这个概念。

  3、应用场景化。

  其实真正用起来的时候,不是大家想象的那么简单。

  4、技术智能化。

  可能大家感觉到了,这几年都希望自己的应用变得聪明一点,智能客服、智能投顾,等等,就是都是智能,但真的智能了吗?其实要打一个巨大的问号。

  其实我看到的,基本上在目前的金融企业碰到的还是这4个主要的问题。

  后面的因为时间关系就没办法展开了,我给大家举一些特别简单的例子吧。

  案例1:

  这是我们的一个真实案例,我们给一个券商做的业务数据化,非常简单的过程,我们就是把它所有的网页,以及应用的一些核心指标(转化率、活跃度、留存率),给他用非常简单的指标监控起来。实际上,他通过非常简单的洞察就能得到一些核心问题。比如这张图,他发现除了交易时段,他的APP客户在上面还是很活跃,他们以前并不注意这些问题。在晚上,基本上还有30-40%的客户还是会打开APP看。

  右边就很简单,做一个页面流的分析,做一个转化漏斗算一下,看他们进入的是哪个页面。算下来,大部分人是在自选股和交易页面。他们点击的新闻类型是什么,你会发现,很多程度实际上是点击的一些较低风险的产品,那就很简单,做一个非常简单的用户分群,整个从这个业务数据化到活动上线,两个礼拜。实际上第一次活动效果就特别明显,推送的客户群里面40%第二天都买了股票。

  所以我觉得,业务数据化其实就是一个唾手可得的回报,但现在绝大部分客户其实并没有重视这一点,还在想很多更远期的东西,但实际上你把手边的东西优化优化,就有很大的结果。

  案例2:数据资产化——挖掘潜在价值。

  这是我们在一个银行客户那边做的一个真实案例,我们先帮这个客户大概做了半年的数据梳理,我们把它的客群分为几个层次,最高那个层次实际上我们是对他的理财客户,我们定义了一个高净值客群。他自己做了资产化之后,他希望去购买一个第三方的数据源,他需要验证一下我跟这个第三方的数据打通之后对业务有没有效果?很简单,我们取得了2万个潜客的样本,用一个机器学习模型,利用它的APP行为做正负样本。

  大概我们算出来,在新的数据源里面,他的潜在客户大概有10万人,对他的一方数据做梳理,解决隐私问题,大概能匹配的应该是2万多人,然后做活动。

  所以,看到这两期活动效果非常明显:理财响应率达到6.4%,什么叫理财效应率?因为它主要是发短信的,短信发出去最后买了理财产品叫理财响应率,如果大家在金融企业做运营的话应该很清楚,一般在金融企业这个值是0.15%左右,如果你发短信营销的话,这已经有了几百倍提升。所以,这个从资产化角度来说,回报是可以证明的,所以去采购。而采购是分期采购,不断地用闭环模型做优化。

  最后的结果,做了一段时间活动之后,人均购买理财产品金额大概12万,然后理财流水一次活动计入大概2个多亿,所以这个效果是比较明显的。

  案例3:应用场景化——创造性解决问题。

  因为,银行最核心的是具备风险管理、风控、反欺诈这些能力,大家以前把这个能力就看成是一些单独的能力,但实际上你在一个真正的业务流程里要分析它的场景,一般业务都会经过这样一些环节(从营销到触达、到获客、到申请、到审批、到授信、到交易、到撮合、到提额、到贷后,等等),所有这些环节必须要考虑它的场景因素。所以,它的反欺诈能力和风控能力是互相相关的,客群也是互相重叠。所以,你的黑名单用户要跟营销的客群互相匹配做排重,才能得到比较好的效果。

  在这个案例里面,我们根据行为数据,把页面流、事件流和设备流,我们设计了一个按照新的规则建立了一个规则引擎、智能分工引擎,最后我们发现比较宽维度的行为数据其实效果提升并不是明显,所以我们加入了大量客户自己的一方数据,就是关于资产和交易行为相关的数据。把数据放在一起你会发现,维度截出来之后效果特别好。

  所以,我们应用的一些场景主要是解决还款意愿的预测,因为现在一般的金融机构里面还款意愿的数据都非常少,还款能力的数据很多,还款意愿的数据非常少,大概只有10%,90%的客户还款意愿数据是缺失的,所以我们主要用行为数据加一方数据,来对他的还款意愿进行预测。

  传统上误差率会接近30%,但基于新的场景化风控模型,算下来,KS值,如果只用第三方数据大概应该是0.46,这已经很高了,因为我们在真正的业务场景里面,大于0.3就是可用的,我们叠加一方数据之后,基本上这个KS值能够到0.6,那就是个非常理想的值。

  所以,这是应用场景化,就是说你一定要结合业务场景去用能力,而不只是用能力去解决问题。

  智能化,时间关系我们就不展开讲了,希望大家有机会可以去TalkingData交流。

  所以从总体来看,我们现在分析到很多问题(有外部的问题、有内部的问题),但对自身有很多能力的需求和建设的要求,包括数据能力、产品能力、服务能力,服务能力最重要的是人,因为我们去每个企业看,其实人才都是非常匮乏的。所以,如何引入人才、培养人才也是一个比较重要的能力。场景化应用能力,以及你自身的迭代和优化能力。

  这些就是我的简单分享,谢谢大家!

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关键词阅读:清华大学 崔晓波

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