《金融客戶征信大數(shù)據(jù)》

                                             《金融客戶征信大數(shù)據(jù)》

                                           --------段方老師  北大博士后

1 客戶征信概述

1.1 征信社會(huì)

1.1.1 降低社會(huì)管理成本

1.1.2 產(chǎn)生新的商業(yè)模式——淘寶

1.1.3 信用是公民的“第二張身份證”

1.2 銀行的基礎(chǔ)——客戶征信

1.2.1 壞種子客戶

1.2.2 好種子客戶

1.3 互聯(lián)網(wǎng)金融

1.3.1 P2P的發(fā)展和瓶頸

P2P的特點(diǎn)

P2P的瘋狂發(fā)展

跑路的原因——風(fēng)險(xiǎn)控制不足

美國(guó)的LendingClub

1.3.2 支付和征信是基礎(chǔ)

1.3.3 改寫(xiě)金融歷史

銀行大量“下崗”？

1.4 征信的內(nèi)容

1.4.1 身份欺詐

1.4.2 逾期不換

1.4.3 “跑路”

1.5 難點(diǎn)

1.5.1 信息共享難題

1.5.2 信息價(jià)值等維度評(píng)估

1.5.3 正規(guī)軍遇到游擊隊(duì)——派臥底？

1.5.4 對(duì)客戶隱私的挑戰(zhàn)

美國(guó)

歐盟

2 客戶征信的大數(shù)據(jù)內(nèi)容

2.1 征信大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)

2.1.1 新4V特征

2.1.2 維度跨度大

2.1.3 數(shù)據(jù)新鮮度高

2.1.4 剔除臟數(shù)據(jù)

2.1.5 數(shù)據(jù)價(jià)值權(quán)重各異

2.2 客戶的差異

2.2.1 銀行客戶——高富帥

2.2.2 互聯(lián)網(wǎng)金融客戶——屌絲

2.3 客戶的歷史檔案數(shù)據(jù)

2.3.1 考試作弊？

2.3.2 酒后駕駛？

2.3.3 逃票行為？

2.4 銀行內(nèi)部的大數(shù)據(jù)

2.4.1 央行的大數(shù)據(jù)

人民銀行的征信系統(tǒng)

2.4.2 個(gè)人客戶和企業(yè)客戶

2.4.3 信貸歷史數(shù)據(jù)

2.4.4 交易流水?dāng)?shù)據(jù)

2.5 互聯(lián)網(wǎng)行為的大數(shù)據(jù)

2.5.1 社交數(shù)據(jù)

2.5.2 電商網(wǎng)購(gòu)數(shù)據(jù)

2.5.3 聊天數(shù)據(jù)等

2.6 電信行業(yè)的大數(shù)據(jù)

2.6.1 位置軌跡

2.6.2 手機(jī)動(dòng)態(tài)

2.6.3 交往圈痕跡

2.6.4 客戶的“喜好”

客戶視圖

客戶知識(shí)庫(kù)

2.6.5 客戶“積分”數(shù)據(jù)

2.7 偵探（線下）的大數(shù)據(jù)

2.7.1 典當(dāng)情況

2.7.2 民間借貸情況

2.7.3 法院破產(chǎn)等信息

2.7.4 水電部門的數(shù)據(jù)

3 客戶征信數(shù)據(jù)分析方法

3.1 客戶基本特征分析

3.1.1 客戶基本信息

3.1.2 客戶喜好及性格

3.1.3 客戶的360度分析

3.2 客戶身份識(shí)別分析

3.2.1 人臉識(shí)別

3.2.2 行為識(shí)別

3.3 客戶黑白名單

3.3.1 實(shí)時(shí)分析誰(shuí)是騙子

快速計(jì)算

快速獲取實(shí)時(shí)客戶數(shù)據(jù)

騙子識(shí)別算法

3.3.2 客戶忠誠(chéng)度分析

哪些是跳蚤客戶

哪些是忠誠(chéng)客戶

3.3.3 優(yōu)質(zhì)客戶分析

客戶分群

3.4 產(chǎn)品的交叉營(yíng)銷

3.4.1 信用卡和貸款交叉

3.4.2 產(chǎn)品超市中關(guān)聯(lián)分析

4 客戶征信數(shù)據(jù)收集、清洗及管理

4.1 背景

4.1.1 征信的立法滯后

4.1.2 哪些客戶數(shù)據(jù)可以收集？

4.1.3 規(guī)避哪些問(wèn)題？

4.2 數(shù)據(jù)如何收集？

4.2.1 讓客戶自己開(kāi)房信譽(yù)數(shù)據(jù)

4.2.2 跨企業(yè)聯(lián)合的“市場(chǎng)”

4.2.3 跨行業(yè)聯(lián)合的“市場(chǎng)”

4.3 數(shù)據(jù)如何“驗(yàn)真”？

4.3.1 客戶自己提供數(shù)據(jù)的驗(yàn)真

4.3.2 跨行業(yè)的驗(yàn)真服務(wù)

4.4 數(shù)據(jù)質(zhì)量如何保障？

4.4.1 數(shù)據(jù)源的質(zhì)量保障

4.4.2 數(shù)據(jù)加工過(guò)程的質(zhì)量保障

4.5 數(shù)據(jù)如何管理？

4.5.1 元數(shù)據(jù)

4.5.2 數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控

4.6 如何規(guī)避侵犯客戶隱私？

4.6.1 客戶隱私的定義和范圍

4.6.2 規(guī)避的方法

4.6.3 貸款就沒(méi)有隱私了——“度”的把控

4.7 數(shù)據(jù)安全管理

4.7.1 數(shù)據(jù)脫敏

4.7.2 數(shù)據(jù)加密和解密算法

4.7.3 安全管理辦法

4.7.4 云托管環(huán)境下如何保障安全？

5 金融客戶征信案例

5.1 阿里的“芝麻信用”

5.2 從FICO到ZestFinance

5.3 中國(guó)人民銀行征信系統(tǒng)

6 展望

6.1 征信需求從元年到興盛

6.2 建立產(chǎn)業(yè)鏈——避免“因噎廢食”

6.3 從依靠“禮教”到依靠“征信”的轉(zhuǎn)型

段方博士后簡(jiǎn)介

專業(yè)背景：

世界最大電信運(yùn)營(yíng)商總部大數(shù)據(jù)系統(tǒng)

總設(shè)計(jì)師、奠基人

北京大學(xué)信息處理專業(yè)博士后

北京郵電大學(xué)博士

十七年專注于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、

人工智能的研究與推廣

      曾經(jīng)在中國(guó)銀行工作，熟悉銀行業(yè)務(wù)。段方博士后承擔(dān)了國(guó)際最大電信運(yùn)營(yíng)商的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和大數(shù)據(jù)中心的設(shè)計(jì)和建設(shè)、運(yùn)營(yíng)工作，積累了17年的大數(shù)據(jù)（含機(jī)器學(xué)習(xí)）領(lǐng)域的實(shí)際工作經(jīng)驗(yàn)。帶領(lǐng)相關(guān)的團(tuán)隊(duì)，從系統(tǒng)創(chuàng)建到系統(tǒng)運(yùn)營(yíng)，開(kāi)發(fā)了很多大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的各種應(yīng)用。積累了國(guó)內(nèi)唯一的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)在大型企業(yè)建設(shè)、運(yùn)營(yíng)的經(jīng)驗(yàn)。其前后主持設(shè)計(jì)的技術(shù)文檔，有150余冊(cè)、1200多萬(wàn)字。涉及大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)模型、數(shù)據(jù)接口、系統(tǒng)架構(gòu)、質(zhì)量管控、業(yè)務(wù)應(yīng)用、系統(tǒng)安全等各個(gè)領(lǐng)域。

      近期啟動(dòng)了人工智能、區(qū)塊鏈等新技術(shù)的研究和部署工作，積累了大型企業(yè)人工智能技術(shù)部署和應(yīng)用的經(jīng)驗(yàn)。受邀為多場(chǎng)大型專業(yè)論壇會(huì)議進(jìn)行主題發(fā)言，多次獲得好評(píng)，行業(yè)經(jīng)驗(yàn)豐富。

      2018年6月在美國(guó)硅谷datawork summit 2018（世界頂級(jí)的大數(shù)據(jù)峰會(huì)）上兩次發(fā)言（國(guó)內(nèi)僅四家中國(guó)企業(yè)參會(huì)），取得良好效果。

教育經(jīng)歷：

2002――2005（博士后學(xué)歷）：北京大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院博士后工作

1998——2001（博士學(xué)位）：北京郵電大學(xué)電子工程系攻讀博士學(xué)位

1995——1998（碩士學(xué)位）：北京郵電大學(xué)智能網(wǎng)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室  計(jì)算機(jī)應(yīng)用專業(yè)

主要經(jīng)驗(yàn)：

       大數(shù)據(jù)系統(tǒng)相關(guān)領(lǐng)域的知識(shí)：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、大數(shù)據(jù)的基本技術(shù)，熟悉當(dāng)前業(yè)界的使用和規(guī)模特點(diǎn)。熟悉數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)及數(shù)據(jù)建模技術(shù)基礎(chǔ)，實(shí)際進(jìn)行過(guò)十余年數(shù)據(jù)質(zhì)量管控工作。熟悉DB2/ORACLE/TERADATA等數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的產(chǎn)品特點(diǎn)，了解Erwin等建模工具。了解VERTICA/GP等MPP數(shù)據(jù)庫(kù)的原理和特點(diǎn)。熟悉數(shù)據(jù)挖掘等機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),熟悉聚類、分類、回歸預(yù)測(cè)等機(jī)器學(xué)習(xí)算法，有十余年的實(shí)際數(shù)據(jù)挖掘案例經(jīng)驗(yàn)。熟悉HADOOP相關(guān)生態(tài)的組件技術(shù)，包括：SPARK/KAFKA/FLUME/YARN/HIVE/HBASE/STORM等實(shí)現(xiàn)技術(shù)，熟悉：R、mahout、SAS/SPSS等數(shù)據(jù)分析技術(shù)。掌握Python、Scala等編程語(yǔ)言。

熟悉TensorFlow等人工智能框架，了解深度學(xué)習(xí)、增強(qiáng)學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)原理，實(shí)際進(jìn)行過(guò)人工智能項(xiàng)目的實(shí)施和部署。

授課風(fēng)格：

       理智型教學(xué)，理論聯(lián)系實(shí)踐，將理論性、實(shí)踐性與趣味性相結(jié)合,講解深入淺出，分析、論證時(shí)思路清晰。

工作經(jīng)歷：-——十六年的大數(shù)據(jù)專業(yè)經(jīng)驗(yàn)

1.主持設(shè)計(jì)并完成了世界電信行業(yè)最大的大數(shù)據(jù)中心系統(tǒng)（截至到2017年底達(dá)到500PB存儲(chǔ)容量，累計(jì)投資150億元）

充分參考了互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)BAT（百度、阿里、騰訊）和谷歌等互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的大數(shù)據(jù)建設(shè)案例，在電信行業(yè)主持設(shè)計(jì)并建設(shè)了國(guó)內(nèi)最大的大數(shù)據(jù)中心（500PB）。基于HADOOP云計(jì)算架構(gòu)，結(jié)合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)，構(gòu)建了混搭的大數(shù)據(jù)中心系統(tǒng)，完成了互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容爬去、客戶內(nèi)容喜好分析、客戶數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)營(yíng)銷、社會(huì)渠道欺詐、GIS網(wǎng)格量化、客戶投訴分析等各種應(yīng)用。提升了企業(yè)對(duì)外數(shù)據(jù)服務(wù)管理能力，增強(qiáng)了企業(yè)“數(shù)據(jù)變現(xiàn)”的水平。

2.主持設(shè)計(jì)并完成了世界上最大的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)建設(shè)

    結(jié)合某電信運(yùn)營(yíng)商的實(shí)際情況，創(chuàng)制性地提出了分級(jí)式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)理論，本人主持設(shè)計(jì)并建設(shè)了某電信運(yùn)營(yíng)商的“經(jīng)營(yíng)分析系統(tǒng)”，前后投資了80多億人民幣，建成了目前國(guó)際最大容量的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)。實(shí)現(xiàn)了客戶離網(wǎng)分析、客戶細(xì)分分群、客戶價(jià)值評(píng)估、數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)產(chǎn)品喜好分析、一線經(jīng)理貼身支撐、客戶渠道分析、供應(yīng)鏈分析、員工量化薪酬管理、營(yíng)銷成本分析等。提升了企業(yè)內(nèi)部量化管理水平，確保客戶精準(zhǔn)營(yíng)銷能力，降低企業(yè)運(yùn)營(yíng)成本。

3.帶動(dòng)了國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展

    通過(guò)本人主持和設(shè)計(jì)的最大的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)，填補(bǔ)了國(guó)內(nèi)在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)領(lǐng)域技術(shù)和應(yīng)用的很多空白，通過(guò)十六年的努力，帶動(dòng)了國(guó)內(nèi)一批數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)領(lǐng)域的廠商和研究力量，對(duì)國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)行業(yè)的發(fā)展起到了積極的推動(dòng)作用。同時(shí)，從2010年開(kāi)始通過(guò)HADOOP云計(jì)算技術(shù)的研發(fā)和推廣，探索了云計(jì)算如何在大型企業(yè)落地的方式、方法，總結(jié)了大量的實(shí)際案例，推動(dòng)了大數(shù)據(jù)在非互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的經(jīng)營(yíng)研究。

4.學(xué)術(shù)上取得了一些成績(jī)

依據(jù)提出的“分級(jí)式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)理論”，獲得了北京大學(xué)的博士后。發(fā)表了幾十篇文章，出版了4-5本技術(shù)專著。

5.組建了某電信運(yùn)營(yíng)商在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)領(lǐng)域和云計(jì)算領(lǐng)域的隊(duì)伍

    帶動(dòng)某電信運(yùn)營(yíng)商相關(guān)領(lǐng)域的員工，通過(guò)多次的培訓(xùn)，逐步組織了各省公司的技術(shù)骨干團(tuán)隊(duì)，在對(duì)系統(tǒng)的維護(hù)、新業(yè)務(wù)的開(kāi)發(fā)和工程項(xiàng)目的管理等方面，積累了寶貴的經(jīng)驗(yàn)。

6.與國(guó)內(nèi)外進(jìn)行了積極的交流

    通過(guò)舉辦多次大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)論壇，與國(guó)內(nèi)外的廠商進(jìn)行了廣泛的技術(shù)交流。先后與VODAPHONE 、AT&T、VERIZION等多家國(guó)外運(yùn)營(yíng)商就數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的建設(shè)和使用進(jìn)行了充分的交流，并赴部分國(guó)外運(yùn)營(yíng)商進(jìn)行了實(shí)地的考察工作。

與BAT等互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)進(jìn)行了充分的調(diào)研和交流，熟悉BAT大數(shù)據(jù)的架構(gòu)和應(yīng)用情況。詳細(xì)分析、比較過(guò)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)和傳統(tǒng)企業(yè)在大數(shù)據(jù)應(yīng)用領(lǐng)域的各自優(yōu)勢(shì)，給出了實(shí)際的咨詢方案。

出版著作：

       2005年出版了電信行業(yè)第一本數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)專著《數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)及其在電信領(lǐng)域中的應(yīng)用》和《數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)基礎(chǔ)》（電子工業(yè)出版社出版）兩本書(shū)籍。前后在各種技術(shù)媒體發(fā)表了幾十篇各種文章，有的文章被SCI檢索收錄。

       2015年結(jié)合15年大數(shù)據(jù)從業(yè)經(jīng)驗(yàn)，完成了《大數(shù)據(jù)&大分析》（人民郵電出版社）和《大數(shù)據(jù)的互聯(lián)網(wǎng)思維》（電子工業(yè)出版社）兩本書(shū)籍的編寫(xiě)和出版工作。

       2018年《數(shù)聯(lián)網(wǎng)》（人民郵電出版社）書(shū)籍已經(jīng)出版（世界上第一本關(guān)于數(shù)聯(lián)網(wǎng)的書(shū)）；《大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)介紹》（編寫(xiě)中）

 獲得的獎(jiǎng)項(xiàng)：

 1）2006年，《基于海量數(shù)據(jù)的經(jīng)營(yíng)分析系統(tǒng)》項(xiàng)目獲得中國(guó)通信學(xué)會(huì)科學(xué)技術(shù)獎(jiǎng)一等獎(jiǎng)           2）2018年在美國(guó)硅谷datawork summit 2018 峰會(huì)上發(fā)言，取得良好反響。

部分曾服務(wù)客戶：

通信行業(yè)：

        北京移動(dòng)（4次）、河北移動(dòng)、成都移動(dòng)（4次）、遂寧移動(dòng)、山東移動(dòng)、惠州移動(dòng)、四川移動(dòng)、南充移動(dòng)（2次）、瀘州移動(dòng)、康定移動(dòng)、西昌移動(dòng)、江門移動(dòng)、陽(yáng)江移動(dòng)、江蘇移動(dòng)、山西移動(dòng)、深圳移動(dòng)、中國(guó)移動(dòng)卓望公司、上海奉賢區(qū)電信、上海北區(qū)電信、上海聯(lián)通、浙江聯(lián)通、上海移動(dòng)、中山電信、廣東移動(dòng)、國(guó)信公司、中國(guó)吉通、成都電信、福建移動(dòng)、河南移動(dòng)、河北電信、北京電信、安徽移動(dòng)、廣州電信……

金融保險(xiǎn)行業(yè)：

        中國(guó)人民銀行總行、中國(guó)銀行、民生銀行、工商銀行、建設(shè)銀行、交通銀行、華夏銀行、浦發(fā)銀行、興業(yè)銀行、泰康人壽、中國(guó)人壽保險(xiǎn)、太平洋保險(xiǎn)、安邦保險(xiǎn)、中國(guó)人民銀行、匯豐投資、金泰化成投資、天和融資、南方基金管理、中信銀行、中國(guó)電信翼支付、平安銀行、某大宗商品交易中心、深圳佰仟金融公司……

交通行業(yè)：

       北京中交集團(tuán)（9次）、華通汽車、北斗汽車、廣州汽車、北京汽車、重慶北汽銀翔汽車、中交威海公司、中國(guó)鐵路研究院……

IT行業(yè)：

       首都信息發(fā)展公司、華為公司、愛(ài)立信公司、唐郎商旅網(wǎng)、青牛公司、用友軟件、蘭芯數(shù)據(jù)定向傳媒、深圳金立手機(jī)、新東網(wǎng)科技、東軟軟件、亞信公司、新大陸公司、北京電子控股……

高校研修班：

      北京大學(xué)、清華大學(xué)、北京郵電大學(xué)、武漢大學(xué)總裁研修班、浙江大學(xué)總裁研修班、上海交通大學(xué)總裁研修班、

其它行業(yè)：

        信息產(chǎn)業(yè)部（2次）、北京海淀區(qū)政府（2次）、中國(guó)電力建設(shè)集團(tuán)（3次）、中石油吉林公司、深圳中海油公司、廣東美的電器、杭州蘇寧電器、威斯特時(shí)尚購(gòu)物、武漢工貿(mào)、富邦科技、新農(nóng)翔飼料、愛(ài)民藥業(yè)集團(tuán)、寧德新能源、億童文教股份、寧波商貿(mào)、寧波市政府、齊心文具、廣州保利國(guó)際、湖南糧食集團(tuán)、中遠(yuǎn)集團(tuán)、寶鋼地產(chǎn)、上海閃迪芯片公司、國(guó)家電網(wǎng)西安公司、國(guó)家電網(wǎng)武漢公司、長(zhǎng)白山電力公司、旺旺食品有限公司、大連冰山集團(tuán)……

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