隨著銀行零售轉型進程的加劇，零售業務正逐漸成為銀行利潤的主要增長點。然而，銀行要做好零售業務，需要數字化轉型，而數據的廣泛應用是轉型的基礎。針對銀行的這一需求，個推旗下金融數據服務產品“個真”，以數據識真，為銀行零售業務在精準獲客和金融風控方面提供系統化、一體化、全流程的大數據解決方案。
在2019亞太零售銀行決策者峰會上，個推高級副總裁劉宇發表了“大數據助力銀行新零售”的主題演講，解讀數據智能為銀行零售業務帶來的新思路。
-個推高級副總裁劉宇-
數據智能為銀行解讀“真”用戶
中國龐大的用戶群體，為銀行開展零售業務，進行數字化轉型奠定了深厚的基礎。但如何去偽存真，找到真實的目標用戶，同時高效地識別出下沉用戶群體的風險程度，是現階段銀行零售業務亟待解決的問題。而個推在“DI（Data Intelligence）+金融”領域的不斷探索正是從這一點切入。
劉宇說，個推金融行業數據服務產品，取名“個真”。因為“真”對於金融行業特別重要，它對金融產品、交易、流程起到非常關鍵的作用。如何做到真？我們以數據技術為引擎，挖掘數據背後的真相。
個推是一家極具特色的大數據公司，交叉融合了移動互聯網、大數據、人工智能、雲計算四大新興產業的特點，這也奠定了個推獨特的數據維度和數據能力。一方面，個推依託出色的消息推送技術，成功服務了包含新浪微博、京東、網易新聞、招商銀行等在內的數十萬APP，SDK安裝量超350億，覆蓋近40億設備。個推擁有海量的自有數據積累，且具有覆蓋廣、穩定好、連續性強、維度多等特色。另一方面，個推利用先進大數據技術進行數據清洗，再結合機器學習、深度學習等人工智能技術進行建模，通過線上、線下行為偏好的洞察，鑑別真用戶與虛假流量，洞察用戶真實需求，幫助銀行在零售業務上實現精準獲客和智能風控等精細化運營。
智獲：精準選客，有效降低獲客成本
零售業務的對象多為個人、家庭和中小企業，並且呈現出往三四線城市下沉的趨勢。這些客戶情況複雜、細碎，甚至還有一些是白戶。在這樣的情況下，如何有效地剔除非目標客戶且高效精準地獲客成為銀行營銷迫切需要解決的問題。
-個真精準獲客兩步走-
劉宇介紹，個真從虛假流量識別、真假意願識別兩個維度，遞進式地進行目標用戶篩選，可以有效降低銀行獲客成本。
個真可以從設備、網絡、行為等維度進行異常特徵分析，來識別虛假刷量、設備農場等流量作弊的行為。比如設備農場具有多個設備線上、線下行為重合度高、線下場景聚集、線上行為單一等異常特徵。
過濾掉了虛假流量之後，個真通過更為細緻的興趣標籤，通過嚴密的模型計算進行不同的分數劃定，對真實用戶進行營銷意願分組分群，可分為高、中、低、無四個等級。比如呈現出關注汽車、駕校類APP等興趣偏好的用戶可能是汽車金融潛客。擁有經常網購，愛逛街等興趣偏好的用戶可能是消費金融的潛客。
銀行通過大數據用戶分析可以在業務不同階段找到真正的目標用戶，進行鍼對性的營銷運營，把預算花在刀刃上。
智控：找本分人，放安心貸
金融風控是銀行零售業務的核心和立身之本，也是數據智能在金融領域應用重要的落腳點。
劉宇說，個真的貸前風控能有效識別高風險人群、信用不良灰名單人群、團伙欺詐等風險，幫助銀行風控部門判斷用戶的申請是不是真需求，有沒有真的還款能力。
-個真本分-
個真通過不斷的創新和迭代，逐漸形成了動態的個人用戶信用評分體系——“本分”，意在通過評分幫助銀行等金融機構進一步完善風控體系。本分的獨特之處在於它採取了多維度綜合評估體系，它從身份、資產、關係、行為，以及從穩定性多個角度上預測評估用戶的資質水平，並能做到持續、穩定、動態的迭代，這對於後面貸中管理、貸後管理也會有很好的幫助。
對於零售業務另一個重要的參與群體——中小企業，個真也通過企業主評分模型、人口與空間動態規劃、企業上下游業務線等多個維度洞察企業人、空間、時間之間的關係，從而對企業的業績進行大數據預測評估，為銀行提供面向B端的金融風控解決方案。
智聯：聯合開發，增能銀行數字創新
銀行業對於精細化和差別化服務的追求由來已久，比如商業銀行的信用卡服務、城鄉行的深度下沉服務等，各家銀行都有其特色服務，因此針對銀行業的數據服務無法統一標準，唯一的解決方案就是進行定製化服務。
劉宇說，個真將自有數據與銀行數據進行融合互補，在保證數據安全的前提下，聯合研發定製化系統，共同優化金融風控模型，梳理金融風控環節，協助銀行發掘自身優勢數據及金融風控手段。
在實踐案例中，定製化金融數據服務在風險控制和提高服務效率等方面有顯著優化效果。某城商行通過個真定製的風險特徵，對某一批次申請人群在准入時的數據表現進行回溯，有效剔除了額外的65.5%高風險客戶。而通過定製化系統能夠快速反饋用戶處理結果，提高業務辦理效率，優化用戶體驗。
未來，隨著銀行零售業務需求的不斷升級，數據智能在銀行金融風控中的作用將會越來越凸顯。個推會始終關注銀行對於數字創新的需求變化，藉助數據智能的力量，不斷優化金融數據服務，助力銀行更好地發現真實用戶，瞭解真實需求，並在金融風控、金融服務、產品研發等一系列環節中幫助銀行拓展用戶，服務好用戶，留住用戶。