大数据如何应用在具体场景中?日前，在以“大数据的金融思维”为主题的第二期“宜信金融科技思享会”上，来自宜信的数据技术专家就这一问题进行探讨。
“金融科技要回到金融服务的核心点上，用科技去改进金融服务，贴近每个客户和小微企业，满足以往没有被很好满足的需求。”宜信公司高级副总裁、首席战略官陈欢表示，宜信的“科技金融价值观”就是“科技要帮助我们回归金融服务本质，为社会提供更好的金融服务”。
陈欢认为，科技和金融结合经历了三个阶段。第一阶段是“信息化”，将金融机构从手工劳动和纸质单据中解放出来，以提高效率;第二阶段是“数据化”，金融机构的信息需要进一步结构化，进行更广泛的分析和使用;第三阶段是“智能化”，人工智能、机器学习等技术在金融领域的引用，催生了大数据风控、数字货币、智能投顾等创新事物出现。在陈欢看来，目前社会正处于第二阶段到第三阶段的过渡中。
基于大数据优势，宜信独立研发的数据产品为宜信诸多金融业务提供着数据分析与共享服务，包括授权抓取数据、提供征信报告、对第三方服务商和公开网络数据进行提取以及为个信贷行业提供共享数据等。
宜信公司风险管理委员会数据总监柴耀晖表示，宜信大数据风控能做到从贷前(反欺诈、授信决策等)到贷中(账户及资产组合检测、风险预警等)再到贷后(逾期催收、坏账核销等)全流程风险管理的优化和效率提高。
柴耀晖着重介绍了“反欺诈”和“评分卡”两项应用。“以反欺诈为例，仅申请人电话信息一项，我们就会稽核其实名制情况、是否涉黑或过期，在网时间长短、联系人数量、安装APP的情况等近20项详细数据。同时，我们会对用户分级实行‘评分卡’制度，结合用户的出行方式、教育经历、手机设备使用情况等信息，开发白名单评分卡，用来挖掘优质客户，开发针对APP用户的极速放款模式，从注册至放款最短时间缩短至10分钟。”
那大数据都带来了哪些“红利”呢?
宜信公司大数据创新中心工程总监张军介绍:“面对特定的客户，发券或者红包福卡都是常见的运营方式，问题在于，对什么人发?怎样发才有效?从交易、订单、优惠、产品、行为等各方面的数据当中用机器学习技术得到的模型不光能优化‘发券’这件事，还可以在电销数据线上化基础上形成‘外呼策略’，实现精准外呼，大幅提高了运营效率。”
张军表示:“金融科技企业运营工作也能享受到大数据红利，可以大幅降低成本，提高金融效率，扩大客群。”
在财富管理领域，传统运营大量依靠人力，成本高、效率低，而大数据技术使得运营更精准效率更高。通过建立存量数据的“水利枢纽”，能够打破数据孤岛、数据查询和分析加速，决策更快且成本更低;通过使用存量数据构建知识图谱，能有效识别隐蔽的欺诈案件，优化风险模型。
张军介绍道，宜信的大数据风控平台积累超过600个模型集，3000多个模型(或规则)，具备6万个特征变量，能实现每天8万次决策，年度决策金额超千亿;有了大数据技术，在超2万家机构中通过60多个维度进行1000多万次的分析后，宜信就能从一级市场海量数据中严选好的基金形成自己的FOF产品。这些海量分析包括投资人分析、基金画像、机构分析、标的分析、舆情分析等几十个指标，为投资者提供投资计划。