资源描述
大 数据驱动下的互联网金融 创新大数据技术在国美金融的实践李少伟国美金融大数据中心总监自我介绍 李少伟 清华大学软件工程硕士 现就职于国美金融 ， 任大数据中心总监 曾 就职 于新浪微博 、 奇虎 360、 搜狐 畅游等公司 ， 曾 任职数据挖掘工程师 、数据科学家 、 大数据中心总监等职位 从事数据挖掘 、 机器学习 、 大 数据 平台 、 基于大数据的风控体系构建等方向 目前主要专注于互联网金融行业基于大数据的风控解决方案和数据驱动 金融运营营销的 整体解决方案的研究与实施关于国美金融互联网金融的特点金融服务基于大数据的应用 金融服务趋向长尾化金融服务更高效、更便捷金融服务低成本化互联网金融大数据在互联网金融领域的应用场景大数据风控产品运营营销大数据技术能力的建在国美金融的落地数据应用数据平台大数据采集用户行为数据采集系统用户基本信息采集系统大数据清洗用户行为数据清洗系统用户基本信息清洗系统大数据标准化用户标签计算引擎大数据结构化客户信息工厂（ CIF，标签体系）实时数据大数据爬虫系统 互联网公开数据清洗系统数据价值体系 大 数据风控 精 准营销 自助 数据分析平台反欺诈 决策引擎交叉验证知识 图谱黑 灰名单库规则引擎机器 学习引擎Dashboard主题 分析多维分析基础报表WEB/APP即席查询获新客激活沉睡老客刺激活跃客户复投数据导航数据字典管理定时调度数据下载数据接口实时监控 个性化营销管理BI系统 分析 体系指标体系方法论体系数据 分析 流程数据决策流程产品 标签计算引擎渠道 标签计算引擎产品 标签管理系统渠道 标签管理系统用户 标签 管理系统图计算引擎AI智能投顾智能客服千人千面智能信贷美易理财 美易分 美借 美易房 美易车 基金保险金控内部数据： DB数据和 LOG数据 外部数据征信网关 爬虫支付数据源 美易融 电器在线国美体系内风 控环节风控环节获客审批授信贷后存量客户管理贷后逾期客户管理资金流动性管理放款VS爬虫能力 外部 数据接入数据获取能力数据路由人法网失信网运营商公积金电商征信报告百融闪银集奥聚信立Face+云房风控模型计算规则计算引擎 机器学习引擎 图计算引擎kettleSqoopHDFS HIVE SPARK离线计算实时计算Flume kafka StormMongoDBMysql决策引擎（信用评分、风险定价、欺诈预测 ）征信应用NLP RandomForest DeepLearningSpark-Mlib Spark-GraghXPython Neo4j关系推理 失联修复 关联查询 团伙欺诈大数据 风控 在国美金融的实践SDK 业务 DB用户行为数据用户主动填写的基本信息知识图谱应用场景：1、 授信：通过 图计算技术扩展风控维度 ， 提升风控能力2、 反欺诈：通关多源数据的交叉验证进行不一致性检验 ， 从而进行反欺诈或者团伙反欺诈3、 失联管理：为催收提供贷后逾期客户联系人信息知识图谱基于大数据的运营、营销科学评估每个获客渠道，合理分配营销资源，提升获客效率高质量的渠道引流在每个渠道商，为每个用户提供专属的产品、权益 和 服务，让用户拥有完美的一致体验，促进用户持续转化产品分析建立 客户生命周期和价值，合理运用渠道、产品、权益和服务等资源，促进业务增长基于用户生命周期和价值的运营 LTV以用户为 中心用数据刻画用户结合业务 KPI指标数据与业务 情况深度 洞察各个环节的业务问题 投放 曝光量 投放点击量 有效点击率 CPA成本 平均开户成本运营指导KPI数据 确定 优质推广渠道，调整推广方式和 力度 减少每用户获取成本Acquisition有效开户数 DAU MAU DAU/MAU 每日平均启动次数 日活跃率 周活跃率 月活跃率 平均使用时长 交易频次 换手率 时刻 了解 APP内用户活跃状态，设定活跃 标准 指导自定义事件 运营 路径分析协助优化内容布局 产品优化Activation用户活跃度 次日 留存率 周留存率 月留存率 渠道留存率 回访率 资金转入 资金转出 资金净流入 持仓市值占比 流失率 分析 留存率数据，若较低需分析用户从哪里跳出，是内容结构不合理，还是闪退 造成 提升用户在不同阶段的留存率Retention客户留存率 普通 账户收入 信用账户收入 用户贡献 ARPU 贡献用户数占比 投资回报率 ROI 分析 APP内受欢迎业务或产品，计算业务 收益 衡量用户获取与产出价值比，调整推广投入Revenue经营收入额 分享率 邀请传播成功率 多 分享平台合作，分享方式优化 活动发起参与人数，衡量用户忠诚度Referral有效自传播大 数据应用场景 -大 数据驱动的智能营销体系活动实施 活动方案上线 活动 推广实施21WhoWhereWhenWhatHowWhy活动策划（ 5W1H） 活动 监测 活动运营监测指标体系建立 活动 效果实时监测3活动 复盘活动效果评估与归档用户响应评估用户特征标签化4大 数据分析平台征审库 Jie库 分库 核心用户基本信息数据 外部数据数据平台存储层离线数据数据源实时数据kettleSqoopFlumeHDFS HIVE MAPREDUCE SPARK Flume kafka StormMongoDBNeo4jMysqlMLIB爬虫数据数据平台应用层数据仓库 客户信息工厂（ ECIF，标签体系）数据贴源层Ods层DW层DM层标签体系管理 微观画像 群体管理 接口服务人行 运营 商 淘宝 京东 人法 失信 鹏元 Face+ 宜信鹏元 数据产品BI系统WEB/APP自助分析平台元数据管理指标字典管理即席查询任务管理定时任务调度数据接口规则回溯平台数据解析引擎 数据清洗引擎规则计算引擎 结果分析引擎质量类 策略类 运营类 报警类趋势分析贷后表现分析催收质量分析规则触碰分析活动效果分析客户群分析电核人效分析催收人效分析渠道效果分析质量类预警反欺诈预警系统稳定性预警Tableau报表系统所有业务条线全用户流程的基础数据报表天眼 BI-Mobile全业务流程的业务概览、实时监控、专题分析统计分析平台全产品线的前端用户行为分析、产品流程漏斗分析标签工厂公司级的用户画像体系，提供个性化营销服务自助分析平台基础数据探查平台，满足运营、风控分析人员的自助数据查询需求市场营销 产品运营 用户运营 监控建立渠道投放的评估体系，通过各个渠道投放效果的监控、投放素材的对比，优化渠道资源配置，提升 ROI1.通过前端埋点，监控用户行为以及转化漏斗，优化产品布局以及产品流程2.通过对比不同金融产品的期限、收益、风险以及挂标时间进行优化1.通过用户标签画像，对用户分群进行差异化运营，比如奖券差异化发放和积分体系建立，增强粘性，提升单个用户的价值。2.通过各种专题分析，例如提现、债转、用户不同的行为，挖掘用户差异，制定精细化运营策略1.整个流程中关键核心业务指标的监控，及时发现问题并制定相应的策略2.资金状况的监控3.支付通道的监控4.活动效果实时监控数据仓库指标体系基于业务导向的运营 /营销数据产品用户画像 -标签工厂功能模块微观画像（用户）宏观画像（业务 +产品）活动管理（营销 +风控）效果评估用户价值 （ LTV）市场营销精准营销，精准触达人群 优化渠道资源配置，提升 ROI大 数据中心精准营销种子人群画像 渠道运营数据支撑引流能力评估 ROI评估 转化能力评估营销体系建设，形成场景化优势国美金融消费场景化财富管理消费金融市场营销市场营销国美金控种子用户AppDevUsersProductDevDevDevDevDevDevDevDevDevDevice PoolApp PoolAppAppAppAppAppAppAppAppAppDevDevAppApp初步选择渠道投放综合评估投放结果精细化市场营销用户运营用户分群差异化运营，增强粘性，提升价值 建设积分体系，打通业态，形成合力大数据中心分析数据支撑、用户特征标签化 各业务用户打通，积分系统建设特权 信用权益 积分应用场景美易理财基金保险美易分车贷房贷美借供应链金融统一账户 资源互换线下抵用券 电器兑换实物奖励 卡券激励 活动吸引投资 羊毛党（防治）高净值用户卡券使用率高无持有资产新用户投资额度低活跃度高低投资额卡券使用高投资后无活跃用户群标签化差异经营特征分析精细化用户运营产品运营移动应用产品优化，增强体验，提升交易转化 金融产品优化，增强吸引度，提升交易转化大 数据中心App分析数据支撑；移动应用产品优化 产品分析数据支撑功能优化界面优化流程优化移动应用产品优化指标体系 +竞品分析分析支撑购买转化率下单转化率产品热度（千人）理财 产品 A购买转化率下单转化率产品热度（千人）理财产品 B 半年期产品 25% 一年期产品 25% 半年期产品 35% 一年期产品 25% 资产配比优化指标体系分析支撑精细化产品运营用户激活 &注册产品点击交易核心指标交易转化率产品点击率：产品吸引度指标转化 影响因素 ：产品收益率产品种类产品状态购买转化率：用户关注度指标 转化影响 因素：卡券可用性卡券额度 /利率收益总额订单转化率：用户购买意愿： (收益 +支付能力 )指标 转化影响 因素：各模块点击量子页面内容交易成功 产品点击率 购买转化率 订单转化率 支付转化率产品点击环节 产品购买环节 产品订单环节 产品支付环节支付转化率：支付 环节功能 设计指标分解 基线对比 问题解决 基线产品点击率 基线购买转化率 基线订单转化率 基线支付转化率问题发现 产品支撑力度不足 用户购买激励不足 获客质量较差 产品体验较差 产品功能不足 优化产品品类，确保各类产品实时供应 加强用户购买产品激励 增设安全支付环节，提升用户体验 优化系统，降低操作环节错误率整个环节的转化漏斗智能营销 -事件规则管理平台示意图注册成功事件 =Yes浏览理财、基金、保险、黄金、票据等页面 =Yes购买行为 =No3天内浏览保险页面 =Yes购买事件 =No3天内短 信推送7天内立刻弹窗 推送大数据营销示例（线下）大 数据驱动新金融：国美金融水滴是一套面相风控的应用系统，主要解决如果应用大数据、机器学习相关技术结合应用场景进行风险控制的问题。罗盘 是一套面相运营营销的体系 ， 主要解决 如何 应用大数据 、 数据挖掘相关技术精细化运营数字化营销的问题 。感谢观看THANK YOU
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