MobData助力金融行業拓客、風控、運營,數據驅動下的新方案

由決策者金融研究院和華夏時報聯合主辦,MobData、極光、凡普金科、百融金服等30多家企業大力支持的“IFPI第十屆金融科技決策者大會2018”於10月15-16日在上海隆重召開。大會以“對話金融科技未來”為主題,以一帶一路金融科技戰略合作為切入點,深度討論未來銀行、保險科技、消費金融、區塊鏈、大數據•雲計算•人工智能、支付創新等的未來之路。

MobData助力金融行業拓客、風控、運營,數據驅動下的新方案

MobData數據科學副總裁方楨,圍繞【金融科技:從傳統到精細化的模式變革】話題,通過分析大數據在金融服務上的三大優勢,列舉了金融服務未來的模式變革的可能性。

MobData助力金融行業拓客、風控、運營,數據驅動下的新方案

隨著互聯網的發展,金融服務業已經走向智能金融時代,“提升運營效率”“提升客戶體驗”“產品與服務創新”成為傳統金融機構服務轉型和精細化管理重點發力的三大方向。而大數據分析/模型分析在產品設計、前端銷售和監管風險上的應用價值對於完善客戶畫像,輔助精準營銷有著不可忽視和替代的優勢。可以說,利用大數據解決傳統金融行業的難點,實現精細化運營已成為金融服務未來發展的必然之路。

精準拓客-低獲客成本

大數據的巨大優勢首先體現在對於用戶的精準定位上——根據各種不同的營銷需求,貼合多元營銷應用場景,從客群分析開始,對目標受眾進行精準篩選,最終選擇有效的觸達渠道。從而實現真正意義上多維度、多層級、多方向的融合數據、挖掘高價值數據。

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作為全球領先的第三方全景數據服務平臺,MobData通過Look-alike受眾拓展技術,在實際案例中獲得更好的營銷效果。比如在某信用卡DSP投放的案例中,MobData的Look-alike智能策略數據包在點擊率、下載率和整體轉化率的表現上均好於傳統人工經驗的精準人群包數據。特別是點擊激活率,提升約75%,整體轉化率是原來的2倍。

貸前風控體系-降低壞賬率

MobData數據科學副總裁方楨指出“融合第三方新數據角度,能為傳統金融風控帶來不一樣的效果體驗”。第三方數據融合了包括用戶層行為和數據、Android系統層特徵、Linux系統層特徵、模擬器體系結構等數據,輸入特徵後利用多維的時空特徵衍生技術,讓截面數據捕捉更多關鍵行為特徵,在反覆進行自動多模型訓練之後得到最終評分。

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第三方新數據”不一樣的效果體驗“表現在貸前風控上,則是以企業原有的風控和營銷模型為基礎,從大數據角度,擴充客戶互聯網金融平臺原有風控系統,強化數據應用,有效改善原有模型的效率。比如MobData在對某Top5互聯網金融公司一方數據進行緯度擴充後,KS提升44%,AUC提升14%,數據匹配率近90%。

運營引擎-留住核心用戶

除了精準定位潛在用戶,完善風控體系之外,大數據智能運營模型還可以預測客戶流失,留住核心用戶,將數據的價值得到最大程度的利用和發揮。在對墨跡天氣和天使紀元的決策模型評估中,MobData的用戶流失預測準確度均在84%以上。

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那麼,大數據掌握用戶行為邏輯,預測用戶行為的核心是什麼?方楨認為,從智能運營引擎建模前的數據準備階段,到建模中的技術邏輯構建,再到最終智能決策模型檢驗階段,豐富的內外用戶行為特徵數據都是運營體系中不可或缺的重中之重。

MobData助力金融行業拓客、風控、運營,數據驅動下的新方案

未來,MobData也會繼續優化營銷和運營策略,依託於海量數據,幫助金融企業精準定位優質用戶,實現數字化轉型升級,幫助客戶瞭解行業、產品和用戶。提升註冊率、申完率及授信率,從而降低營銷成本,並通過埋點監測營銷效果,不斷優化營銷策略。不斷挖掘數據的商業價值的同時,也為企業創造更大的價值。


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