数据分析消费金融

❶ 银行或金融单位的数据分析岗需要具备什么能力

最重要还是数据治理和数据分析的能力！

近年来，随着大数据产业的蓬勃发展，企业和政府对于自身数据资产的价值也产生了重新的认识。但遗憾的是数据本身并不能直接产生价值。当我们想利用数据产生价值的时候，很多问题都会暴露出来，比如：数据标准缺失，数据源头不清晰，数据质量缺乏监管等。这就要求我们要有统一的数据标准和良好的数据质量来构成数据价值实现的基础。而数据治理恰是保障这一基础的存在。

国际数据管理协会（DAMA）对数据治理给出的定义是：数据治理是对数据资产管理行使权力和控制的活动集合。它是一个管理体系，包括组织、制度、流程、工具。

在国内企业的实际应用中，一般将数据治理和数据管理综合考虑，认为数据治理是将数据作为组织资产而展开的一系列的集体化工作，包括从组织架构、管理制度、操作规范、信息技术应用、绩效考核支持等多个维度对组织的数据模型、数据架构、数据质量、数据安全、数据生命周期等方面进行全面的梳理、建设以及持续改进的过程。

五、 数据和AI中台

随着金融业正在迈入第四个重大发展阶段--数字化时代，给各金融机构带来了发展机遇，同时也伴随着严峻的挑战。如何解决数据孤岛、新应用与老系统结合难？现有IT能力不足以支撑业务的快速变化？数据调用方式多样且标准不统一质量差？以及数据资源未被挖掘数字化能力得不到释放等问题，是企业面临的共同难题。数据集成和数据资产管理是解决这些问题的有效途径之一。

本课程将从如何进行有效的数据集成、各种数据平台建设介绍、如何有效开展数据治理，以及数据资产管理与数据中台的建设这四个大的方面进行开展。帮助企业在数字化进程中快速建立系统间的数据集成体系，支撑用户数据集成应用的快速实现；提供完善数据管理体系和有效的完成数据整合方案，支撑起上层数据的挖掘、分析应用；对企业的发展战略和业务创新提供有效的数据支撑，洞察企业的运营状态和市场趋势等，提高企业新业务灵活性，创建数据应用敏捷环境。

❷ 消费金融中的大数据风控原理是什么

原理其实并不复杂，传统的金融机构是通过人工逐个分析这些数据，效率低、成本版高。现在权依靠云计算，让计算机自动甚至主动收集、分析、整理各类征信数据，就可以提供更多的金融产品以及更便捷的金融服务。
现在做大数据风控不错的提供风控与决策的有神州融，做评分的有FICO

❸ 消费金融系统的业务模式有哪些有什么作用

消费金融的三种业务模式

电商互联网消费金融运营模式是以电商平台为基础，通过为客户提供商品的分期服务在平台上进行消费，并提供理财服务。此类模式我们最为熟知的便是蚂蚁金服的微贷和京东金融的京东白条。这种业务模式充分借助了电商平台的大数据优势。客户在购买商品的过程中中，电商平台通过对大数据的分析，确定对特定商品的分期，并在对海量客户进行分析，根据客户的消费能力和信用等级进行授信。当消费者完成商品消费后，由京东金融白条或蚂蚁微贷向供货商提供资金;最后由消费者按照贷款期数偿还借款，其具体运营模式如图1所示。

❹ 如何进行互联网金融运营数据的分析，都有哪些方法

来源于：知乎
大部分的互联网金融公司最为纠结的一点是，流量这么大，获客成本这么高，为什么最后的的转化率和成单量却这么低？怎样才能提高用户运营效率？用户行为数据分析怎样把处在不同购买决策阶段的用户挑选出来，帮助互联网金融公司做到精益化运营？
我们的客户中很大一部分来自互联网金融，比如人人贷等行业前 10 的互联网金融公司。在服务客户的过程中，我们也积累了大量的数据驱动业务的实践案例，来帮助客户创造价值。
一 、互联网金融用户四大行为特征
互联网金融平台用户有四大行为特征：
第一流量转化率低，下图是某互联网金融公司网站上，新客户过去 30 天整体购买转化漏斗，其转化率只有 0.38%：
而这并非个例，实际上，绝大多数互联网金融公司，在 web 端购买的转化率基本都在 1% 以下，APP购买率在 5% 左右，远远低于电商或者其他在线交易的购买率。
第二，虽然转化率低，但是客单价却很高。一般来说，电商行业客单价在几十到几百，而互联网金融客户，客单价从几千到几万，某些特殊领域甚至高达几十万。而客单价高，就意味着用户购买决策会更复杂，购买周期也会更长。
第三，用户购买行为有很强周期性。电商的客户下次购买时间是不确定的，但是互联网金融平台上，真正购买的用户，是有理财需求的用户，在资金到期赎回产品后，一定还会进行下一次购买，只不过未必发生在你的平台上。
可以看到，每隔一段时间，这个用户就会有一段集中的、大量的交互行为。当用户购买完成后，用户的交互行为又变得很少，可能偶尔来看看产品的收益率，但整体的交互指标不会太高，直到他下一次购买。这个用户理财需求的周期是一个月左右。

最后一个特点是「很强的特征性」，主要包括两个特征：
A：用户的购买偏好比较容易识别，理财产品数量和品类都很少，所以用户购买的需求或者偏好，很容易从其行为数据上识别出来。
B：用户购买过程中的三个阶段特别容易识别：
用户在购买决策阶段，有大量的交互事件产生，他会看产品，比对不同产品的收益率和风险，比对不同产品的投资期限等等；
但是一旦他完成了产品的购买，就不会有大量的交互行为产生，他可能仅是回来看一看产品的收益率。
当用户的产品资金赎回之后，又有大量的交互事件产生，实际上他处在下一款产品购买的决策期。
二、互联网金融用户运营的三大步骤
针对互联网金融用户行为的四个特征，在用户运营上有三个比较重要的阶段性工作：
1.首先，获取可能购买的目标用户，合理配置在渠道上的投放预算，以提高高质量用户获取的比例：
渠道工作的核心，主要是做好两方面的工作：宏观层面，优化整个渠道的配置；微观层面，单一渠道角度来说，根据渠道配置的策略，有针对性地实施和调整。
具体渠道的实施，大家都比较熟悉，但是对于整个渠道组合配置的优化，很多人接触的其实并不多。
这张图是整体转化漏斗，从不同维度可以做对比，比如我们先选出流量前 10 的渠道：
以渠道一为例，总体的转化率是 0.02%；在过去 30 天站内总体的流量是 18.9K，漏斗第一级到第二级的转化率是 3.36%，这样一共是五级，我们看到最终渠道一带来总体的成交用户一共是 4 人。
类似的，前 10 的渠道数据都很清晰。不同渠道带来的流量，不同渠道总体的转化率，以及不同渠道在整个转化路径上每步的转化率都可以看到。
这里面有几个渠道很有特点：
渠道一的特点，渠道一带来的流量是所有 10 个渠道里最大的，但是它的总体转化率却是低的；
渠道二和渠道七，渠道二的量很大，但是转化率是零。渠道七量比较一般，转化率也是零；
渠道九和渠道十，这两个渠道是所有渠道里转化率最高的。但是这两个渠道特点，是带来流量不是特别大……
第一象限（右上角）渠道质量又高，带来流量又大的，这里面渠道三四五是符合这个特征的，渠道策略应该是继续保持和提高渠道的投入。
第二象限（左上角）渠道的质量比较高，但带来的流量比较小，这里面包含的主要渠道就是八九十。对应的主要策略是，加大渠道的投放，并且在加大投放的过程中，要持续关注渠道质量的变化。
我们先看第四象限（右下角），渠道质量比较差，但是带来流量比较大，这里面主要有渠道一和渠道二。相对应的渠道策略，应该在渠道做更加精准的投放，来提高整个渠道的质量。
第三象限（左下角）这个象限里渠道质量又差，带来流量又小，比如渠道六跟渠道七。我们是否要直接砍掉？这里建议是，策略上要比较谨慎一些。所以在具体渠道的策略上，业绩保持监测，然后小步调整。
根据上面数据分析得出的结果，做过渠道优化后，就会为我们带来更多高质量的用户。
2.接下来就要把高价值的用户——真正有购买需求，愿意付费、购买的用户找出来。
将资源与精力投入到真正可能购买的用户上的前提是，我们要能够识别出，哪些是真正有价值的用户？哪些是价值偏低的用户？
其实对于互联网金融平台来说，甚至所有包含在线交易的平台，用户的购买意愿，是可以从用户的行为数据上识别出来的。由于互联网金融平台的特殊性，相比于电商平台来说，商品品类更少，平台功能也更为简单，所以用户的行为数据，也更能反应出互联网金融平台上用户的购买意愿。
把用户在平台上的所有行为总结一下，核心的行为其实并不多，具体包括：
用户查看产品列表页，说明有一些购买意愿，点击某个产品，说明用户希望有进一步的了解。用户最终确认了支付，完成了购买，购买流程就走完了，他的理财需求已经得到了满足。每一种行为都表示出用户不同程度的购买意愿，所以获得用户在产品里的行为数据就十分重要。
既然用户行为数据这么重要，那么怎样获取呢？GrowingIO 以无埋点的方式，全量采集用户所有的行为数据，根据我们对业务的需求，配比成不同的权重系数，并按照每个用户购买意愿的强弱，进一步分群。
这是我们一个客户制作的用户购买意愿指标的范例，刚才的前 5 个行为，都是用户在购买前典型的行为：
每种典型事件的权重系数不一样，用户购买意愿是越来越强的：用户点了投资按纽，甚至点了提交的按钮，显然要比他单单看产品列表页，或者单单看产品页、详情页的意愿强。越能反应用户购买意愿的事件，你给它分类的权重应该是最大的，这是大的原则，0.05 还是 0.06 影响并不大，所以不必纠结。
这样通过这种方式，我们就可以按照每个用户的所有行为，给用户做购买意愿打分的指标，最终形成用户购买意愿的指标。
这是我们从高到低截取部分用户购买意愿打分的情况，第一列是每个用户的 ID，第二列是按照购买意愿给每个用户打分的情况。得分高的，就是购买意愿最强烈的用户。
拿到所有用户购买意愿之后，我们就可以按照用户购买意愿的强烈与否，把所有的用户分成不同的群体，来做针对性的运营。
这是在把用户在过去 14 天内，由其产生的所有行为数据，按照购买意愿打分的权重，把打分大于 5 的用户找出来，在总体用户里，这部分用户购买意愿排名前 20% ，我们给它起个名字，叫购买意愿强烈的用户。
类似我们还做了购买意愿中等的用户分群，这是购买意愿排名在 20-60% 之间的用户；购买意愿排名在最后 40% 的用户，是购买意愿最弱的用户分群。
分群之后，点击任意一个分群，都会以用户 ID 的形式列出来。因为你要有用户的 ID ，才能对这些用户施加运营策略。每个用户最近 30 天的访问次数，最近的访问地点，最后一次访问时间都可以看到。
接下来针对这些购买意愿强烈的用户，怎样推动用户的转化呢？
3.采取针对性的运营策略，提高高价值用户的转化率。
首先我们来看一下购买偏好，互联网金融平台商品品类是比较少的，用户购买的目的性也比较清晰，一般商品的品类有这么几种：
第一种：债券型理财产品
第二种：股票型理财产品
第三种：货币型理财产品
第四种：指数型理财产品
第五种：混合型理财产品…
我们把用户在不同品类商品上的访问时长占比算出来，就能比较好地了解用户的购买偏好。比如下图，我们用用户访问债券型产品详情页的访问时长，除以用户在站内总体的访问时长，就能够得到用户在债券产品上访问时长占比的指标。
我们还是使用用户分群的工具，把在债券型产品上的访问时长占比大于40%的用户分出来，这是有非常强烈表征的客户，他购买的偏好就是债券型的产品。
同时我们再设定另外一个指标，比如用户购买意愿指标，之前我们做过大于5，也就是购买意愿排名在前 20% 的。
通过这两个条件，我们就可以把购买偏好是债券型产品，同时有强烈购买意愿的用户找出来，这两个指标的关系是并（and）的关系。同样我们可以按照用户的购买偏好，把关注其他品类的用户，都做成不同的用户分群，然后形成不同购买偏好的用户群体。
针对这些用户，其实在运营策略上，我们可以从三个层面来展开来进行做：
从购买阶段的角度，首先我们把所有用户可以分成新客和老客。对于这两个群体来说，运营策略和运营重点是非常不一样的。
新客群体，是从来没有在平台上发生过购买的用户，我们要根据用户的购买意愿，做进一步的运营。
老客群体，也就是在平台上已经发生过产品购买的用户，除了关注用户的购买意愿之外，用户的资金状态（资金是否赎回）也是非常重要的参数。
用户是否购买过产品？购买产品的用户是否已经赎回资金？这两个内容，其实是一个用户当前的属性。在我们分群的工作里，这有个维度的菜单，通过这个维度菜单，我们就可以把具有某种属性的用户找出来：
这里我做了一个分群，我们可以看一下。在维度的菜单里，我们把是否购买过产品的维度值设置成了 1 。把资金是否已经赎回这个维度的值，也设置成了 1 。实际上是把那些资金已经赎回的老用户找出来；同样在指标这个菜单里，我们同时也把有强烈购买意愿的用户找出来，时间是过去 14 天，指标大于 5 。
这样我们就制作了一个用户分群，而这个用户分群里所有用户，要满足下面的三个特征：
特征一：购买过产品的老客。
特征二：他们的资金，目前已经赎回了。
特征三：过去 14 天内的行为数据，表明这个用户有着强烈的购买意愿。
同理我们把所有用户，整理为下面几个不同类别，对应不同的运营策略：
比如新客里，当前有购买意愿的，其实他属于购买决策期的新用户。应该根据用户的购买偏好，推荐这种比较优质的理财产品。并给予一定的购买激励，来促进这些新客在平台上的第一次购买，这个对于新客来说是非常重要的，以此类推。
相比于电商或者其他行业，互联网金融平台结合行业和用户的特点，从用户行为数据分析的角度，驱动产品业务以及提高用户的转化率，有更加重要的意义。

❺ 消费金融公司有前景吗

随着网络购物场景的发展，消费金融开始涉足电商领域，针对消费者最关注的价格因素，推出分期付款、30天无责免息等产品，分散消费者的购物压力，刺激消费增长，尤其是中高端消费的增长。消费金融除降低消费者购物压力刺激消费以外，还可以帮助电商企业及商家进行商品营销。通过优惠的支付条件吸引用户，实现用户引流和商品导购。例如根据电商平台的行业及人群特征，推出特定的营销活动，用户通过参与活动或者获得价格优惠，或者获得电商平台及互联网消费金融平台的消费积分。这种营销活动在引流、导购的同时，还可以增强用户粘性。
互联网消费金融在电商领域的应用，目前处于信用累积的过程，未来实现数据沉淀之后，基于个人账户的信用数据提供更多产品以外的增值服务，将成为其发展的一大趋势。
中国消费信贷市场规模
前瞻产业研究院显示，2015年中国人民币信贷余额达到93.6万亿，同比增长14.9%;同期消费信贷余额达到19.0万亿，同比增长23.3%。近年消费信贷余额增速显著高于人民币信贷余额增速。预计2019年消费信贷余额将占人民币信贷余额总额的四分之一，并成为拉动经济增长的中坚力量，在消费信贷快速增长的大背景下，互联网消费金融市场也将迎来快速增长。
互联网消费金融交易规模
2013年至2014年，中国互联网消费金融市场正处于发展的起步阶段，陆续有电子商务企业、在线支付企业以及P2P信贷企业加入，同时，传统的互联网金融企业也在抓紧在互联网领域的尝试。据前瞻产业研究院发布的《消费金融行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》数据指出，2013年，中国互联网消费金融市场交易规模达到60亿元;伴随着京东与天猫等进入市场，2014年交易规模突破183.2亿元，增速超过200%;2015年整体市场则突破了千亿。预计未来几年，中国互联网消费金融交易规模仍将保持高速增长，到2019年达到3.398万亿元的水平。
互联网消费金融市场保持快速增长原因
前瞻产业研究院认为，互联网消费金融市场保持快速增长的原因在于，参与主体从原有的P2P为主导的消费金融市场，拓展到目前以电商生态为基础的互联网消费金融，参与主体的数量和类型较2013年有明显突破;
其次，以网络购物为代表的电子商务市场持续高速增长，用户消费需求和能力进一步提升，消费渠道进一步拓宽;最后，互联网金融在2013年开始进入真正的爆发期，2014年则延续了2013年的强势表现，在理财、投资以及信贷领域均有突破。
实际上，自2014年开始，电商生态的消费贷款在互联网整体消费贷款的比例开始迅速攀升，艾瑞咨询预计，在2016年该项业务将成为互联网消费金融中最主要的商业模式。
技术创新，互联网释放消费金融需求
得益于互联网技术的发展，电子商务对用户行为习惯造成了颠覆性的变革，大数据技术解决了消费金融领域风控的效率瓶颈。同时，随着
2015年央行向8家私营机构发放个人征信业务试点许可，个人信用评价体系不断完善。通过分析消费者在互联网上留下的浏览、购物、社交等多维度数据，可以更好地覆盖以往央行征信体系覆盖不到的长尾人群。近年来，互联网消费金融规模年复合增长率达到300%以上，在个人征信业务许可的当年更实现了546%的增长。
另外，移动互联网的崛起，也使得消费金融摆脱了固定场所的限制，移动端成为消费金融的重要阵地，2017年移动消费金融用户渗透率达到了15.9%
消费金融的政策支持力度不断加强
对消费金融的支持力度正在加大。从对金融机构的定向业务支持转而对整个消费金融行业的全面支持。银监会放开了消费金融公司审批的地域限制和数量限制，成熟一家，审批一家，积极推动消费金融公司设立的常态化。
消费场景日益丰富，互联网渠道直接触达客户
首先，电商改变了大众的购物习惯，消费渠道的便利性激发了小额高频的购物需求。其次，移动互联网的普及将互联网的流量竞争从线上延伸到了线下，线下的消费场景包括3C产品、电动车、医美、租房、培训教育、旅游等。
随着中国互联网消费金融的快速发展，监管政策将逐步出台，行业将迎来整改。监管政策的不断深化加强，互联网消费金融将会两级分化，不合规的平台将会逐步的退出市场，合法合规的平台将会以金融科技促进机构自身的发展，加强风控和定价能力为核心竞争力。未来，在场景、数据和风控基础上持有牌照的消费金融公司会促进消费金融市场的快速增长，给用户带来美好的消费体验，给社会创造无限的价值。

❻ 消费金融与供应链金融模式有什么不同投资者如何选择

消费金融面向个人为主，供应链金融面向企业以及整个供应链为主，晕啊
中小企业融资难问题一直是中小企业发展的一大困难。中小企业由于自身规模小，现金流容易出现紧张甚至断裂的情况，因此，如何盘活资金成为了中小企业最为关注的问题。供应链金融是以供应链真实交易背景为基础产生的。它不同于以往的传统银行借贷，能够较好的解决中小企业因为经营不稳定、信用不足、资产欠缺等因素导致的融资难问题。

传统的银行借贷对企业以往的财务信息进行静态分析，依据对授信主体的孤立评价做出信贷决策，因此，银行并没有把握住中小微企业真实的经营状况。相反，供应链金融评估的是整个供应链的信用状况，加强了债项本身的结构控制。供应链金融在真实交易的前提下，以大企业的信息优势来弥补中小企业的信用缺失，从而全面提升了产业链中的中小企业信用水平和信贷能力。供应链金融的本质是信用融资，在产业链中发现信用。

目前供应链金融属于新兴金融，能不能把供应链金融做好，跟服务企业对于产业的了解，对风险的控制能力，与银行的战略合作关系等等都有直接关系。比如云图的供应链金融，核心是风控和大数据管理能力。开展供应链金融必须具备对行业的了解、融资方式的理解、风险的识别、金融产品和方案的设计等综合能力，唯数据论、唯端口论等都是不行的