拍拍信陈平平：大数据在新金融业态下的应用
不可否认，科技改变着我们的生活，正逐渐贯穿于各行各业，尤其是以严谨著称的金融行业，未来科技的应用更是不可估量。由财视中国举办的“第四届区块链金融与金融科技中国年会2018”于2018年3月15日在上海举行。此次活动将围绕“监管科技”、“金融科技”、“人工智能”等重要议题展开深入探讨。
拍拍信CEO 陈平平女士
作为行业新生力量，拍拍信CEO陈平平以大数据在新金融业态下的应用为主题开展分享，同时在主题为金融科技大发展下的普惠金融论坛发表重要观点，强调拍拍信是一家以技术为核心的金融科技企业。
陈平平表示一个简单的商业模型，以信贷业务为例，假设APR全部归到信贷机构，这几方面都将影响它的利润：资金成本、营销成本、风险成本、运营成本，扣除后是盈利。
随后陈平平从平台、资产、资金三个部分为现场嘉宾展开分享：
1.平台：连接借和贷两端，借端需要经历信息搜集、欺诈检测、信用评级、风险定价；贷端需要投资选择、交易手续和账户管理；借贷撮合的完成实际上是信息流和资金流的两大交换，背后意味着交易系统、数据系统、风险系统和业务系统的支撑。
2.资产端：
2.1营销获客成本核算，营销渠道规划，确认最值得信任的渠道商，用营销模型做准确分析，解决流量变现和漏斗转化；
2.2风险审核，业务场景区分准入，根据不同的信贷场景客群、产品设好准入规则；风险流程的设计也会影响转化率，做好逾期率和通过率的双项控制；
2.3规则和评级定价，用数据风控的方法做，风控的本质和理念没有改变，更多的是技术的应用革新；
2.4放贷和贷中管理部分，签约流程，收付款流程设计，其中涉及大量资源整合、系统、质量和内控方面的问题；
2.5在体验优化阶段，监测和优化客户全生命周期的数据。资产端需关注：快速高效的获客，准确的识别和定价，提高重复交易。
3.资金端：客户全生命周期的表现，若以互联网的方式观测，有导入，下载，注册，首投，复投，N投，流失、召回和传播。拍拍信曾协助机构进行：新客模型，分析意愿和能力，怎么样快速的让客户愿意投资，同时提高客户首次投资的金额；分案模型，根据人工团队能力不同，让其服务于不同客户；撤资模型，研究用户的行为表现，当一个用户产生什么样某种行为，我们需开始加强对他的关注和合适的介入引导。
演讲现场
那么对机构而言，持续的挑战是什么？
对一家商业机构而言，关注三件事情，业务、风险和盈利。回顾上述简单的商业模型，能否画出大圆决定了是否可以做开展该业务；控制影响利润的圆，可以帮助我们提升利润。
1.业务：，客群和场景的选择，如何设计更适合客户需求，更受市场欢迎的产品和流程，在运营和合规方面怎么比竞争对手做的更好。
2.风险：，通过率和逾期率是非常强相关的指标，如何聪明的使用数据，如何让数据自动去找到规律，替代人工和提升效率。商业的暴利不可持续，例如监管限定了36、24以后，在同范围内竞争，拼的是每一个环节精细化运营的能力。全流程的风险控制，对任何一家机构而言都是可以持续优化的。
3.盈利：影响盈利的关健词一个是成本，一个是效率。拍拍信在深刻理解业务的基础上，研究帮助客户的全流程优化。用户全生命周期的不同阶段，数据分析和数据科技在不同环节可以入手优化的关注点。机构经常面临挑战，如何真正了解全盘的组织和业务，并且做出最优决策。外部服务商作为中立的第三方，有机会把对行业、业务、流程的客观认知和能力转化，甚至帮助甲方推动内部的革新和发展。
拍拍信在解决方案上，首先看数据的基础层，特别重要的是突破数据的边界，比如如何将八大类可能是上千个维度的信息对应在一个人身上。这是一个数据结构网的形成的示意图，上述的是全流程中数据在哪里，我们应该做什么，是大数据团队所要做的工作。如果数据割裂散落，可能会导致每个部门由此做的事情都是好的，但加在一起却无法实现1+1等于2或者大于2。
数据结构网的形成
营销阶段我们可以做什么样的事情呢？
首先要有机会，有清晰的用户画像，对机构而言，传统的成熟的业务，也知道客户是谁，那如何提炼特征，做出模型到更广阔的海洋里面去获取甲方需要的客户。
1.反欺诈，我们能够看到黑产的不断发展，也会持续研究黑产攻防。我们需要做跨行业的多方协作的反欺诈。把坏信息整合，然后建不同的模型，标准模型、针对行业的和跨行业的反欺诈模型。在图数据库的应用方面，我们技术上已经实现了6层关联，之前有做过一个案子，加了图数据库的基本网络信息，坏帐率下降1%。
2.风险评级，我们做风险不是防范，而是控制风险，那评级非常重要的部分是如何区分不同层次的客户，并且给出相对准确的预测和合理的定价。
3.人工智能，客服机器人，资产回收机器人和借款机器人，这三个机器人的应用全部是在重人工的环节。人的成本会不断增加，同时人又存在主观风险。重人工的部分是智能攻克的重点，数据寻找规律，规律里面提炼方法。
拍拍信也会提供定制方案，大机构经常会有定制化的需求，很多问题不能用单一模块的产品真正解决，因此我们也会根据机构自身的业务去找相应的解决方案。总之金融是不可垄断的，而技术是没有边界的，数据科技会不断的在每个业务环节上，优化突破、提高效率、降低成本。
