【T112017-智能金融分会场】用户行为大数据助力金融风险管理_17页_18mb

报告摘要

行为大数据助力金融用户风险管理总结

核心内容

行为大数据在金融风险管理中发挥着重要作用，尤其在信贷业务、用户画像构建及反欺诈等方面。通过分析用户在手机APP、直销网站、个人网银等渠道的行为数据，金融机构能够更全面地了解用户的真实行为模式，从而提升风控能力。

主要观点

行为数据的多样性与深度
- 行为数据涵盖了用户在不同设备和场景下的交互行为，如加速计、距离传感、指纹感应、湿度计、姿态感应、环境光感应、屏幕触碰、重力感应、磁力计、陀螺仪、气压计等。
- 数据不仅包括用户在金融场景中的行为（如消费贷、信用贷、信用卡、循环贷等），还涉及非金融场景，如运动、社交等，从而形成更丰富的用户画像。
数据应用金字塔
- 行为数据的应用可以分为多个层级，从基本的“数据量大”、“覆盖量大”到“获取难度小”、“复杂度高”、“运用难度大”，最终达到“对风控作用强”的目标。
- 通过不同层级的数据整合，可以逐步深入用户行为分析，提升金融风控的精准度。
行为数据在风控中的具体应用
- 营销运营：利用行为数据进行精准营销、营销反欺诈、存客营销等，提高营销效果。
- 客户运营：通过个性化推荐、漏斗优化等方式，提升用户体验和转化率。
- 风控管理：用于申请反欺诈、授信辅助、用户信息管理等，构建更全面的风控体系。
行为数据的分析维度
- 页面流：分析用户在APP或网站中的页面浏览路径，识别异常行为。
- 事件流：追踪用户在特定时间点的行为事件，如点击、输入、提交等，用于行为建模。
- 设备流：关注用户使用的设备类型、使用频率等，识别潜在的欺诈行为。