融慧金科走进交通银行,分享信用卡大数据应用的创新“玩法”「走进银行系列」

作者:融慧金科发布时间:2020-11-10
日前,交通银行信用卡中心与融慧金科联合举办的专场项目路演活动在沪圆满落幕。



本次路演活动以“信用卡大数据应用的创新实践与运营策略”为主题,由融慧金科联合创始人兼首席战略官张羽、交通银行信用卡中心风险管理部夏斯卿联合主持。


期间,张羽与融慧金科智能研发中心负责人张凯、定制建模事业部负责人王凯新、信息技术部负责人何广东、大数据流量获客部负责人赵慧分别就信用卡大数据应用创新、监管科技、数据挖掘和管理、反欺诈体系、营销获客等项目进行了详尽介绍。



交通银行信用卡中心风险管理部、科技部、客户发展部、法规部等多个部门均参加了本次活动。在长达3个小时的路演中,参会嘉宾们踊跃发问,融慧金科各项目负责人均对大家提出的问题一一作出了细致的解答,现场气氛十分热烈。

761604999630_.pic_hd
(路演活动现场)


(交通银行信用卡中心风险管理部副总经理 吴晓春)



当前,越来越多的商业银行明确将科技引领数字化发展置于战略规划之首,随着在渠道、产品、客户、风控、场景生态等各业务领域的推进,机构对数据、科技的依赖程度逐渐加深。

(融慧金科联合创始人兼首席战略官 张羽)

路演会上,融慧金科联合创始人兼首席战略官张羽首先向在座嘉宾介绍了融慧金科三年来专注打造的线上信贷端到端“一站式”金融科技赋能闭环体系,并着重指出了贯穿信用卡营销获客、新户审批、存量客户全生命周期的金融科技创新机会。

融慧金科智能研发中心负责人张凯分享
底层数据挖掘与合规科技创新应用

众所周知,大数据是构建用户画像的核心依据,一切不建立在客观数据上的用户画像都是“耍流氓”。在现场交流中,有嘉宾提出这样的疑问:在整合海量数据中,如何有效判断用户数据的真实性呢?

融慧金科智能研发中心负责人张凯表示,接入海量数据后,还需要进一步对大数据进行深度挖掘、分析和加工,提炼关键要素,构建可视化模型,多角度刻画出用户的信息全貌,进而才能建立更为精准的用户画像,用于大数据精细化运营和精准营销服务。

他介绍说,通过底层数据可以挖掘出诸多应用场景,比如多头借贷风险分、高危信贷风险分、财富指数、基于图数据库和图模型的APP分类等,通过这些画像可以精准预测和评估客群风险,帮助机构作出更高效、更精准的决策。

谈到如何利用科技手段提升金融合规的专业性、时效性、包容性、协调性,从而降低其合规成本、提高运营效率时,张凯建议可以从四个方面着手:


一是基于银行自有数据,同时结合融慧金科海量数据及挖掘能力,提高身份识别和控制(KYC)能力;

二是建立数据安全管理机制,保证数据在来源、使用、保管、质量上满足监管安全要求;

三是建立风险模型管理体系,比如通过融慧金科的PMP模型管理平台,全面规避模型设计及开发风险,实现高效准确的模型产品上线;

四是建立自动化监控体系,便于实时查看业务数据和风险报警。



融慧金科定制建模事业部负责人王凯新分享
如何更好的选择、使用和管理大数据

在数据安全方面,部分嘉宾提出了“个人隐私和数据保护问题怎么解决”“如何切实做到数据合规”等相关问题。事实上,在大数据技术创新与应用日益活跃的当下,如何对用户在使用服务过程中产生和聚集的海量数据进行安全合法的利用,是所有金融机构需要应对的一大难题。

基于多年在数据治理方向的探索和实践,融慧金科定制建模事业部负责人王凯新表示,我们已经沉淀出了一套行之有效的外部数据源准入和管理机制,全方位保障客户隐私与信息安全。比如针对数据合规问题,由法务部和技术部共同管控,保障数据源供应商业务合规,授权链完整。

谈到大数据使用和管理问题,目前很多外部数据源存在接口标准不统一、来源不稳定等诸多不确定因素,且机构内部也普遍存在数据多头管理、数据重复接入等现象,为此,王凯新提出,“建立一个具备供应商管理、免代码配置、智能大屏、监控预警、应急管理等诸多功能的数据中台,即数据源管理平台,是机构快速实现数据互联互通、资源协调和数据管理、数据集成和共享的有效工具,安全合规、高效降本”。

“如何发挥黑名单数据的价值,为什么有时候用不用区别并不大”,针对这个问题,王凯新表示,一方面目前市场上的黑名单类型有很多,不同的黑名单应用效果也不一样;一方面与金融机构客群关系比较大,在实际应用上,我们会对黑名单数据进行效果验证,去测试黑名单数据有“多黑”,测试该黑名单客群是否适用于该机构,同时还会对数据产生的价值与花费成本作出很好的比较。


融慧金科信息技术部负责人何广东分享

关联网络平台在金融反欺诈领域的应用



随着新金融模式的层出不穷,团伙欺诈也随之泛滥,给金融机构团伙反欺诈带来巨大挑战。鉴于此,融慧金科信息技术部负责人何广东分享了针对黑产团伙欺诈行为基于关联网络平台的应用案例。

在交流中,就大家比较关心的数据处理、数据更新与应用、图数据库分析问题,何广东分别通过举例进行了更加详细的说明。他强调,“分布式图数据库不仅能够实现海量关联图数据的存储和计算,快速实时查询数据间的复杂关联关系,还能更便捷地扩展数据集以及灵活地应对经常变化的数据结构,这是传统数据库所不能比拟的。”

那么对于银行机构来说,如何选择更好的关联网络平台?何广东提出可以从四个关键点考虑:一是能够实时响应,及时止损,有效降低欺诈风险;二是省时省力,可实时、离线全方位自动化抓出可疑风险分子;三是用一个平台即可实现从风险发现到风险处置全流程闭环;四是上线快,实施开发成本低。

融慧金科大数据流量获客部负责人赵慧分享
如何找准客群定位并精准触达目标人群

“模型和策略迭代频次是不是很高” “如何平衡通过率和用户借款意愿”,一位参会嘉宾也提出获客引流方面的问题。

针对相关问题,融慧金科大数据流量获客部负责人赵慧进行了解答,“在前期的调试中,确实会经过高频次的沟通和策略迭代,让我们在最短时间内超预期达到客户目标。另外,我们会根据行方的实际需求来定制贷款意愿模型,实现营销风控前置,同时针对不同渠道的客群采取不同的风控策略,进行风险精准分层,最后将定制优质人群包在信息流平台进行精准投放。”

赵慧表示,在与某头部商业银行的营销获客项目合作中,针对机构通过率低、人群质量较差等难题,通过海量画像标签、丰富的金融经验和前沿建模算法,助其建立了定制优质人群包和白名单营销方案,最终使其通过率大幅提高近4倍逾期率下降42%,充分扩大了优质客户资产规模。





附演讲嘉宾介绍

张凯
融慧金科智能研发中心负责人

曾任百度金融反欺诈模型负责人,从零到一搭建风控反欺诈模型框架体系,欺诈资损率和打扰率降低90%;曾任美国运通(American Express信用卡)风控模型验证部高级经理,监管全球24个市场的300个模型,率队三次参加内部建模竞赛获得前三。

教育背景:美国密歇根州立大学 统计博士/哈尔滨工业大学 数学学士






何广东
融慧金科信息技术部负责人

十三年专注信息安全与金融风控领域研发与管理。2017年7月加入融慧金科,任高级技术总监,负责大数据、系统、运维、QA、安全、产品、交付相关技术的管理。曾任百度金融信贷风控系统研发负责人,资深研发工程师,负责C&B端信贷风控系统架构与团队管理;曾任京东金融支付风控系统研发负责人,资深研发工程师,负责海量实时支付风控系统从0到1的架构和团队建设,历经多年618、双11考验。

早年在国家电网招投标、信息安全厂商JIT、窝窝团任职,对信息安全、电商领域有多年实战经验。对大数据、安全、高并发、高可用的复杂系统架构演进与管理有丰富经验。




王凯新
融慧金科定制建模事业部负责人

曾任百度金融大数据风控建模实验室负责人,拥有丰富的风控建模经验和金融科技项目管理经验。百度金融科技输出项目组核心成员,在半年时间内,完成10家标杆客户的建模合作落地。

教育背景:厦门大学统计学本硕



 

融慧金科大数据流量获客事业部负责人

拥有5年金融行业经验,先后在百度钱包、百度金融事业部、融慧金科产品组、融慧金科获客组任职,目前为融慧金科大数据流量获客部负责人,主要负责线上金融获客业务,使用DSP和短信获客方式,为金融借款、保险、信用卡进行线上获客,目前稳定服务5家机构。

教育背景:厦门大学统计学硕士






分享: