CDA 持证人 张立荣

在当前金融背景下，数据分析在金融科技中的应用主要集中在风险评估与管理、客户行为分析与营销优化、反欺诈等，我们公司是一家头部的汽车配件电商平台，很多客户都是企业，因为资金额度比较到所以涉及到贷款、授信、防欺诈等所有环节，今天详细给大家拆解数据分析在金融风控中的应用。

一、风险评估与管理

这是数据分析在金融科技中最为关键的应用之一。它不仅涉及贷款前的决策也包括贷款后的持续监控。通过量化分析，我们可以识别信用风险、市场风险和操作风险。这一过程利用预测模型来评估违规概率和市场波动，从而在贷款决策中做出更明智的选择。

比如我们公司是做汽配互联网平台，有些汽车维修的公司会成批量地从我们平台购买配件，因为我们平台也提供融资服务，对于这些申请贷款的用户我们要不要批准？这时我们就需要深入分析客户数据，基于历史数据建立信用评分模型，预防贷款违约。

所谓历史数据一般是多久的数据？我们在做很多分析的时候，通常会用前12个月的数据做分析做。然后用当月的数据做测试。在贷款发放前进行有效的身份验证和风险评估，决定是不是要贷款给他，然后贷款多少金额合适？就像图片中展示的，我们的后台会有一些选项如授信额度、关停等等，根据用户的情况进行调整。

二、客户行为分析与营销优化

当贷款发放后，我们这时候就要及时地去验证这个客户会不会及时把钱还给我们？如果他不还给我们，他会存在哪些风险？在客户未能按时还款时，识别潜在的风险并采取相应措施。

我们要对客户还款能力实时评估，也就是通过分析客户交易行为、偏好、反馈等数据，进行客户细分，制定个性化营销策略。

那对于用户细分我们会采用哪个模型？当然是RFM模型比较合适，我们按照用户的最近消费、消费频率、消费金额等划分客户等级，实施差异化营销。

1、RFM模型用户分类

回到我们公司的案例，我们把公司的客户按照RFM模型，分成了重要价值客户、重要唤回客户、重要深挖客户、挽留、潜力客户、新客户、一般维持客户、流失客户等。

• 对于高价值用户，我们会设计年度回馈计划，以增强客户忠诚度和维持长期关系。
• 对于重要唤回客户，我们得找到合适的策略去跟进。如果他们的交易时间间隔变长，我们可以通过定期提醒来唤回他们。比如，如果客户一个月前购买了商品，我们用机器人或自动提醒的方式，告诉他们可能需要补货了。
• 对于深挖客户，我们要会考察他们的购买模式。比如今天买了油，明天买了轮胎，我们就要想想他们是否还有其他潜在的需求可以挖掘。这就需要我们根据RFM模型来制定不同的策略。

2、沙盘分析

除了针对特定客户群体的策略，我们还需要进行整体的市场分析，这就是所谓的沙盘分析。沙盘分析帮我们了解在整个市场范围内，我们能参与的容量有多大，目前已经占据了多少，还剩下多少空间可以开发。对于企业高层来说，他们关心的是渗透率——也就是目前在市场上的占有率，以及还有多大的空间可以提升。他们可能会考虑通过不同的策略来扩大市场份额。

这种沙盘分析的方法在各个行业都很实用，可以帮助我们更全面地了解市场情况，制定更有效的业务拓展计划。

三、欺诈检测

欺诈检测是识别潜在问题的关键环节，但仅仅发现问题还不够，我们需要深入了解问题根源。虽然我们可能已经识别出多个问题点，比如客户可能不还款，但我们还需要具体分析每个客户不还款的原因。

在欺诈检测中，我们首先要结合业务知识来识别异常行为。通过枚举可能出现的问题点，比如行为异常、套取优惠，融资超期或售后问题，我们可以更精确地定位问题。这样的分析有助于我们将数据与具体城市或店铺关联，让当地负责人能够针对具体问题采取行动。