【案例】国美金控：让消费金融可视更可靠
国内的零售产业将迎来新一轮爆发式的增长，在金融服务业开放政策和云计算、大数据技术双重推动下，消费金融领域的跨界融合正在成为一种趋势。在这种背景下，国美金控依托现有产业优势，快速地进行战略布局，打造适用于金融发展与投资业务的大数据战略管控平台
作者 | 百分点集团
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本篇案例为数据猿推出的“金融科技价值—数据驱动金融商业裂变”大型主题策划活动第一部分的文章/案例/产品征集部分;感谢 百分点集团 的投递
1、企业名称
国美金控
2、所属分类
金融科技·消费金融
3、案例背景
国内的零售产业将迎来新一轮爆发式的增长，在金融服务业开放政策和云计算、大数据技术双重推动下，消费金融领域的跨界融合正在成为一种趋势。
在这种背景下，国美金控依托现有产业优势，快速地进行战略布局，打造适用于金融发展与投资业务的大数据战略管控平台，围绕核心零售生态圈构建支付金融、数据云、资产交易、创新金融和创投金融五大平台。打造互联网金融、供应链金融、理财、保险、基金以及跨界创新六大产品体系，面向消费金融，构建有重要影响力的综合性金融控股集团。
但在消费金融业务中存在的风险不可小觑，需要借助大数据手段进行智能营销和风控。
4、实施时间
实施时间开始为2016年4月，为期一年。
项目一期基于大数据平台来建立国美金控的数据仓库。数据仓库与业务系统有着很大的区别，它是面向主题的分析应用支持系统。数据仓库的一个非常关键的问题是如何组织数据的存贮，换言之，即如何建立其数据模型。数据仓库与业务系统有着很大的区别，它是面向主题的决策支持系统，因此其模型中不需要描述如何进行业务处理的中间流程，而应该重点描述业务规则、各个主题和实体，以及它们相互之间的关系。
项目二期继续完善大数据平台的计算、处理能力，在一期大数据平台基础上增加大数据平台实时计算组件，实现实时数据应用场景，包括用户行为标签计算、风控因子计算、反欺诈图谱计算等。根据业务场景，能够同时支持数据的实时和T+1数据计算与存储。从业务层面，能够不断满足以营销和风控为核心的业务需求，以数据驱动业务，科学把控风险，为国美金控在大金融时代的发展打下坚实的基础。
5、应用场景
用户视图：将存在于数仓中的消费金融、征信等系统供应链金融的等用户数据进行打通梳理，形成完整的全局用户视图，为后续客户精准营销提供基础。用户视图的信息主要是客户的基本信息以及客户的基本收入支出信息。
营销分析：消费金融以及理财营销方面对业务部门的数据进行相应的整理分析，以期为业务部门日常使用的营销报表和SAS统计分析提供数据支撑，最终通过大数据平台的数据整合能力，能够实现对用户的筛选，支持分层营销。
风控分析：建成风控集市，主要包括对个人征信以及对企业单位征信两个部分。个人征信数据包括百融，同盾等第三方数据以及央行的个人征信数据。企业征信数据，包括国美电器的开票收入、订单、合同数据等。主要数据的应用方向包括两大部分，第一是提供出数据接口，供其他系统应用，如提供接口供SAS分析，第二部分是为业务部门的业务应用提供数据支持。能够实现对用户的风险控制，比如识别筛选出问题客户，主要包括的数据信息包含两方面，一是建立知识图谱：服务于互联网金融的信贷业务，能够查询到进件人的好友，建立关系网络，通过一定的指标规则来实现对进件人的风险识别。二是进行反欺诈：针对互联网金融系统，将实现对业务数据的统计，然后按照预设的预警规则进行计算，实现对反欺诈数据和规则的展示，为后续的预警功能提供业务支持。系统要求不仅能够区分工作日和非工作日，还能够区分城市，以便于数据的统计。
6、面临挑战
国美具备一定资源优势，即整个集团的电商、地产等背景，可以提供项目资源、切入场景、用户资源等，凭借所拥有的资源，可以比较顺利地达到一定规模量级，国美这前端有1700多家门店，和线上的网络平台，连接着数以亿计的消费者，后端是将近30年累积的供应链体系，连接着庞大的供应商，零售企业成为连接厂商和消费者的中枢，金融是以资金为纽带，整合产业链上下游。
但相对抽象、复杂的金融工具而言，诉诸于市场的最好方式就是找到有实际需求的应用场景，并且采取快捷、便利、通俗的使用方法，使其迅速融入大众消费者日常生活。但是，如何盘活内部资源，对大量的数据进行梳理，并探索出新的业务场景，从而反哺零售，存在很大的挑战。
因此，国美金控面向消费金融打造战略管控平台，离不开大数据技术的支撑，但原有数据平台在计算能力和数据支持方面无法满足现有业务需要，需要借助第三方补充更多的数据和能力。尤其在营销分析上，国美金控的供应链金融、互联网金融以及理财营销方面等业务部门，其日常使用的营销报表急需通过大数据平台的数据整合能力提供必要的数据支撑。
金融服务也必须是以客户体验为中心，一是客户体验要统一，一定要严格把关，根据用户画像做个性化服务；二是要统一经营理念，以满足服务小微、促进消费的经营理念。但以往互联网金融、征信等系统的用户数据存在于以往的数仓中，这座数据金矿并没有被充分利用起来，这些都需要通过大数据平台来支撑。
最为重要的是，金融的核心是重视风险控制。一是在个人征信方面需要建立标签体系，二是需要评估合作伙伴和合作产品的风险度，给客户做好充分的风险提示，让客户根据自己的风险偏好来选择合适的产品。
当前我们国家征信体系还不健全，致使互联网金融公司对于顾客信息核实较为困难，借款人自律不足，且违约处罚力度小，大多数公司通过自有的数据积累建立风控模型、拼概率、高息覆盖高风险等方式进行经营。因而，国美金控涉及个人征信以及对企业单位征信的业务，需要整合线上和线下的客户历史消费数据，并引入第三方大数据，制定风控模型来防范风险。
从零售企业转型做消费金融服务，还需要将一贯的经营理念与大数据思维模式相结合。比如管理者在利用数据支持决策、业务人员利用数据报表提高效果，如何将二者相融共生，为供应商和顾客提供更为满意的金融服务，是整个企业人员需要在认知层面提升的重点。
7、数据支持
数据源包括国美一方数据和国美之外的三方数据。其中一方数据有：国美电器推送的数据(供应链金融使用)、消费金融2.0系统(美易分、美借、美易房、美易车)的交易数据，尤其是加入第三方数据，以期更加全面地管理国美金控数据，发挥大数据平台对不同业务模块的支撑作用。
8、应用技术/实施过程
(1)搭建大数据管理平台
百分点集团结合金融行业最佳实践，协助国美金控搭建适合其自身的大数据管理平台。在以往国美金控大数据平台只支持离线处理功能的基础上，添加实时计算模块。国美金控大数据平台在技术层面的逻辑框架如图：
从海量数据中获取价值变得昂贵，而要及时获取价值则更加昂贵，这也正是大数据实时计算越来越流行的原因。实时计算框架会处理接收到的实时数据，并将处理结果输出到数据查询框架或者离线计算框架;离线计算框架则定期对数据进行处理，并将处理结果输出至数据查询框架;数据查询框架提供了一系列应用接口供程序调取需要的各项数据，同时提供了一些Web工具帮助业务人员对海量数据进行统计、汇总和分析。二期项目在一期大数据平台接入的数据基础上，接入新的数据源。
(2)建立业务所需的用户标签体系
如何吸引用户、如何针对用户设计个性化金融产品，避免业务量下降，以及刺激业绩增长是企业一直努力的方向。互联网金融用户范围比较广、偏好众多，需要对用户数据进行细致的梳理，生成标签和各种细分用户群，进而通过为细分用户群更有针对性的设计互联网金融产品来提升用户数量，促进金融产品销售业绩增长。
百分点集团从用户标签的管理和应用这一关键点入手，帮助企业建立符合业务场景的用户画像数据体系，支撑企业快速对接大数据技术及数据服务，实现智能化的业务应用。
在技术方面，标签体系将对国美金控内部一方数据和外部三方提供的用户行为、征信等数据进行整合，按照标签体系规则进行梳理，然后进行开发测试，生成用户的标签体系。可以从多维度、多角度查看用户的属性特征。
在业务方面，标签体系梳理了国美金控旗下美易理财、消费金融2.0(美易分、美借、美易房、美易车)的标签需求，形成了能够支撑国美金控业务需求的标签体系。其中，针对美易理财，标签着重对产品偏好、渠道偏好和用户价值进行梳理，力求能够识别不同类型用户，达到分层营销效果;针对消费金融(美易分)着重对风险偏好和用户价值进行梳理，力求能够识别用户的风险等级和不同的营销群体，在本次标签系统将为美易分专门定制“苹果粉”客群，以支持其在“双11”的年度促销。
基于百分点集团UTT模型，自动化生产用户标签，深度结合业务场景，支撑基于用户细分的多场景应用，百分点集团标签工厂梳理了国美金控旗下互联网金融业业务的标签需求，形成了能够支撑国美金控集团业务需求的标签体系，立体化展现360度用户画像，充分了解用户。它可以帮助企业实现数据资产的沉淀，打造数据驱动业务的能力，精准预测和构建用户特征，搭建以用户为中心的大数据运营体系。
(3)建立反欺诈系统，进行分层预警
百分点集团针对互联网金融的消费分期系统，实现对业务数据的统计，按照预设的预警规则进行计算，实现对反欺诈数据和规则的展示，为后续的预警功能提供业务支持。不仅能够区分工作日和非工作日，还能够区分城市，以便于数据的统计。
具体的业务数据报表和预警规则按照统计对象的不同分为：门店预警业务数据、营业员预警业务数据。因此，按照这种分类方法，分别统计用于预警和查看的数据。其中，统计用于预警的数据包括：当日申请业务的客户数量、当日申请业务的金额、当日申请业务的客户中黑名单客户数量、与前五个相同类型日相比的日均申请业务的客户数量、日均申请业务的金额、日均申请业务的客户中黑名单客户数量。还可以统计查看申请商品件数、信审拒绝率、商品件均金额等数据。
(4)建立知识图谱，辅助风控
在技术方面，知识图谱平台将抽取业务系统的数据，首先对数据进行去重、整合等操作，然后按照业务需求能够进行相应的查询、统计等功能，平台最终支持结果的页面展示。知识图谱平台的技术框架如图所示：
比如一些黑产，总会最大程度利用资源，在很多不同的注册、登录、下单的场景中，看似独立的每个用户可能因为共享相同的手机号码，在登录ip、下单ip等信息而形成一个聚合集体，这个集体很容易从知识图谱中识别出来。比如在应对刷单的场景中，一些人为了能够收到刷到的商品会将收货地址选定在某个固定的区域内便于降低收货成本，因此通过对收货地址的区县聚类，可以形成一个以地理位置为维度的知识图谱，以此来识别来反映刷单风险。
百分点集团自2016年开始，帮助搭建了适合国美金控的大数据管理平台，建立了标签工厂、构建了知识图谱和反欺诈系统。
(1) 国美金融搭建成自身的大数据管理平台，建立水滴-红线系统，实现包括消费分期、美借用户风控指标计算等的实时数据应用场景;在大数据平台接入的数据基础上，打通国美金控数据，更加全面地管理国美金控数据，发挥大数据平台对不同业务模块的支撑作用。
(2)建立了标签工厂，梳理风控企业旗下互联网金融业务的标签需求，形成了能够支撑国美金控业务需求的标签体系：一是用户标签体系，生成用户的微观画像体系，可以从多维度、多角度查看用户的属性特征;二是用户宏观特征，从全量的角度分析用户的群体特征，从宏观的角度判断用户的特征，分析用户的价值。
(3)为国美金控的风控部门构建了知识图谱，能够查询到进件人的好友，建立关系网络，通过一定的指标规则来实现对进件人的风险识别。
通过构建知识图谱， 1.形成好友关系网络(到三度)。以进件人为核心，按照设定的关联类型关联到一度好友、二度好友、三度好友。关联类型包括：直系亲属(1个)、其他联系人(1个)、同一单位(按电话关联)、同一单位名称、同一居住地址名称。其中单位名称和居住地址现阶段按照精确匹配进行关联。2.好友关系网络应用指标计算。在进件人找到他的好友关系网络，对他所有的关系网络进行指标分析。
(4)反欺诈系统最终能够提供可视化界面供业务人员查看业务统计数据，触发反欺诈规则，形成反欺诈报表。按照"门店预警业务数据、规则"、“营业员预警业务数据、规则”以报表形式体现。最后将统计的数据套用在预警规则中，能够对发生客户异常增多、金额异常增多、客户质量异常下降三种情况进行预警。
通过展示反欺诈数据和规则，为国美金控反欺诈预警提供业务支持;根据既定业务规则，实时监控进件情况，为互联网金融业务提供预警支持,提前进行风险防范，最大限度降低企业的损失，并将管理智能化。
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9、商业变化
随着国美电器"聚焦主业，回归零售本质"，借助大数据技术和应用布阵金融业务中，通过梳理国美金控旗下各个产品，形成了能够支撑其业务需求的标签体系构建智能营销，并以此为风控部门构建知识图谱，尤其梳理了消费金融系统中的反欺诈数据，为反欺诈预警提供业务支持。不仅打通了线上线下业务，国美金控风控能力尤其得到了增强。
总结来看，国美控股集团建立金控平台，加强了在金融方面的布局，增强旗下国美电器的金融平台的实力，并围绕服务于零售主业，可以产生更好的协同效益，因为零售与金融竟然本来就存在着天然的关系，坐拥渠道、消费者、供应商、大数据、现金流等资源，可以为消费者提供一站式服务，增加粘性。
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