2018?年，對互聯網金融行業來說是不平凡的一年。

行業雷潮涌動，市場面臨大規模的清盤與重組，在經歷“強管制”的陣痛后，不合規企業被叫停，末端產品陸續被淹沒，雖然局勢驟變，但大浪淘沙后，行業態勢亦逐步明朗。

首先，資產端頭部力量強勢沉淀。健康成熟的企業抵抗了此次席卷全行業的雷潮，整體行業升級“縮編”，“正規軍”相繼擴充，行業層級排位漸清，頭部力量強勢顯現。

其次，獲客成本仍為險峻。某互金產品的相關負責人表示，互金行業的獲客成本大約在 200-300 元/人，更有甚達到 500-600 元/人，而用戶在經歷行業雷潮之后，對互金行業普遍持觀望狀態，平臺可能需要花費更多的渠道成本和方式，去建立起用戶信心，重新獲取用戶。

最后，馬不停蹄地進行產品價值功能迭代。大批平臺崩盤之后，所剩平臺需要深挖用戶需求，重新建立起行業新秩序，在“安全”“可靠”“好用”等方面貼合用戶意愿，迅速在原有產品的功能價值點上進行迭代。

而從整體方面來講，風險管理仍是第一要務，有組織的黑產和違規的個體對著市場中的“肥肉”虎視眈眈，企圖沖破規則標準的桎梏，但隨著大數據技術的實現與深度挖掘，量化風控的能力有了更多可以發揮的空間。國內知名消費金融企業深圳合眾財富金融投資管理有限公司（以下簡稱合眾），從成立之初，一直延續腳踏實地的發展路線，站在數據分析的角度上深挖產品價值，探索用戶需求，持續賦能產業鏈，在風控管理領域擁有創新的理念和對于業務實踐的深精打磨，為行業提供更多的可能性與發展方向。

如今，合眾攜手神策數據，旨在為實現數據監控、風險管理等多指標維度中的更多可能。此次合作，由合眾資深產品經理李俊皓作為負責人，憑借其 12 年的互聯網從業經驗，對合眾資產端產品體系設計、風控體系搭建、業務數據規劃、數據信息系統建設等方面有著深刻的理解和實踐，下面將展開其具體實踐內容，做詳細介紹。

一、管控大局，實時還原數據信息的業務意義

無論是互聯網金融，還是電商或在線教育，國內 App 重視的早已不是單純的下載量、用戶數量等基礎指標，合眾旗下的信貸產品，作為直面用戶的 C 端產品，用戶的使用時間、使用習慣、滿意程度、體驗感受等都直接決定產品在行業中的立足地位。

與 B 端產品不同，C 端產品數據量較大，用戶群體多，如何將指數級增長的數據進行精準的挖掘和分析，成為 C 端產品突出重圍的重要保障之一；同時，用戶在使用過程中很多細微的變化，都會不同程度地影響產品的生存狀態，如何在獲客成本居高不下的今天，敏感地洞察用戶行為，逐步成為企業把控大局的重要線索。

當然，每一個竭力向上的企業都會對自己的業務數據進行精細化地梳理，關注基礎指標情況，分析用戶需求，迭代產品功能，提升用戶黏性。

場景 1. 實時關注 App 運作情況，全局把控業務動態

神策分析的接入，使合眾的產品經理能夠清晰直觀地評估各類基礎指標數據的變化，李俊皓表示：“比如每日的新增用戶數、留存情況、活躍用戶數、新老用戶占比、用戶訪問次數、用戶訪問深度這些數據，都是我們能實時關注到的數據信息，通過神策數據，我們的產品經理能清晰地得知各功能板塊以及總體的變化情況。同樣，運營人員可以通過各類分析模型查看業務轉化情況：每日進件轉化、借款轉化、復借轉化等，同時可根據各渠道在各指標維度中的轉化情況，篩選優質渠道，優化投資回報率?！?/span>

事實上，盡管市面上涌現出很多分析平臺和工具，呈現五花八門的數據圖表，但數據采集的范圍是否夠廣、是否能進行全端采集、數據粒度是否夠細、數據時效性能否保證、下鉆能力是否夠強，以及成本是否符合預期，這些都是擺在企業方面前的問題。用第三方服務商能提供的核心價值，去核準企業的需求標尺，一直也是神策數據追求的現實意義。

圖片來源 李俊皓《消費金融與風險管理的數據驅動實踐》

場景 2. 實時預警監控，及時精準定位問題源，避免重大業務損失

李俊皓說，在合眾的所有業務看板里，最重要的當屬實時監控。在這里，統計顆粒度細分到小時，概覽維度包括各認證項觸發用戶數、各認證項人均次數、各認證項用時，全流程從登陸/注冊事件結果、各認證項的時間結果、進件事件結果等等。產品經理能從這些實時監控的界面上，第一時間洞察各環節的變化并直接聚焦問題中心。

因為互金行業的業務模塊較多，許多業務線都需要調用第三方接口，基于此，屬于第三方接口的不可控性也相繼增加，一旦發生延遲或宕機情況，從屬的該業務板塊可能就無法正常進行。而當用戶被“卡”在某個階段無法順利前進時，直接退出 App 或許是很多用戶的第一反應。

因此，通過神策數據實時監控看板，能夠清晰對比各個認證項的使用效果，對于利用率較低的認證項，相關負責人就要對其產品規劃和功能模塊設計方面進行改進，不斷調整設計邏輯，深度分析用戶的使用習慣。

同時，通過監控看板觀察各項目的直觀效果，相關業務人員在問題發生的時候可被立即通知，及時止損。

神策分析的預警功能可以及時發現平臺中第三方的接口異常問題，神策分析提供“故障自動預警”“數據偏離預警”等功能，并及時向相關人員發送郵件，同時上報技術部和第三方公司聯合修復，在合眾過去的資產業務上，神策分析的預警功能發揮了重要的作用。由于該業務的地區存在多家手機運營商，各運營商對接口的標準和技術指標存在一定的差異，時常出現不穩定的情況。通過實時監控的概覽，業務人員能非常清楚地發現接口故障的時間和范圍，及時更換穩定的供應商，從源頭上解決問題，使進件轉化率提高 15%。

圖片來源?李俊皓《消費金融與風險管理的數據驅動實踐》

二、深耕產品運營，不斷提升業務轉化及價值挖掘

作為資深產品經理，李俊皓和其團隊極其關注功能價值迭代，運營同事最為關心用戶需求。活動效果的轉化情況、渠道廣告的推廣質量，以及各種進件借款的轉化效果，都是運營人的首要關注目標。同時，用戶被打上的標簽是否科學，是否有利于精細化運營，也都是運營人需要考慮的角度。

場景 1. 調整認證項順序，整體轉化率提升 20%

資產項目在運作之初，平臺上整體的轉化率都非常低，其中進件轉化率更是低于 10%，較低的轉化率導致交易成本異常高。運營團隊通過對各認證項觸發用戶數、人均次數、事件用時等數據抽取成常規報表，進而發現——某些認證項耗時過長、人均次數過多。一方面，繼續根據數據結果與供應商溝通，改進其技術問題，另一方面，主動將事件用時過長、人均次數大的認證項前置，轉化率迅速提升 20%。同時，用戶在流程中等待的時間變短，整個流程體驗也得到很好的提升。

場景 2. 根據用戶行為，迭代實名認證環節?

由于互金產品關乎“金錢”“信用”和“安全”，在互金的資產端，通過各渠道投放吸引來的用戶，通常要通過相對復雜的流程才能完成借貸，包括且不限于注冊、申請開戶、提交身份證等個人信息、拍照、綁定銀行卡、實名認證、簽署相關協議、申請貸款、等待審核等等。?

產品經理通過神策分析的實時監控概覽發現，在該條業務線中，實名認證環節的通過率極低。步步追查，分析結果顯示為供應商的技術 bug 所致，最終，合眾重新調整戰略部署，另外選型一家供應商介入該業務，兩方供應商互相校準，相互補充。

場景 3. 助力用戶特征分析，鑒別貓池與中介

經典的 AARRR 模型將互金平臺的用戶生命周期分為獲客、激活、留存、營收、傳播 5 個生命階段，其中，可以在獲客階段獲知新增用戶的趨勢如何、不同渠道流量獲取的大小以及質量，更重要的一點是如何識別和剔除作弊用戶?；ソ鹦袠I的作弊用戶往往薅走的都是“真金白銀”，對平臺的負面作用不容小覷。?

貓池（外文名：ModemPOOL）就是將相當數量的?Modem?使用特殊的撥號請求接入設備連接在一起，可以同時接受多個用戶撥號連接的設備。因此，作弊用戶可以利用貓池獲取多個?SIM?手機卡，對平臺進行不同程度的“搜刮”。

特征不同的用戶群體，行為也存在很大的差異，通過對用戶的歷史行為路徑、特征、偏好、基本屬性等判斷分析，仔細洞察其具體行為，鑒別出中介與貓池。

在神策分析 1.13 版上線之后，用戶分群模型全面升級，可將分群動態實時呈現，追蹤不同群體生命周期變化，同時可上傳 ID 列表靈活創建分群，并且搭建完整精細化運營閉環，分群性能（計算速度）提升效率近 20 倍。

三、攜手自研系統，實現風險管理的優化升級

傳統風控面臨許多窘境：低的價格渠道導致風控逾期率高，想降低逾期率就要降低通過率，接連引發客單價上漲，最后為了降低成本，又要降低價格渠道，形成“死循環”。合眾利用自身優勢，推出行業的解決方案：?

1.簡化申請資料，放開門檻限制，細分客群，服務更多有資金需求的群體。

2.開發高準確度風控模型，提高風控能力，在不同群體中識別出還款能力良好的借款人。

以上措施，使更多有需求且符合機制良性運轉的用戶聚集在平臺，合眾強大的自研風控系統與神策分析共同驅動平臺風險管理的合理性落地與實踐。

場景 1. 1+1>2，神豸+神策并駕齊驅 ?

神豸風控系統是合眾自研的風險管理系統，通過運營商、征信報告等維度獲取海量數據，利用行為序列、申請速度、修改頻率等用戶行為，提取特征詳情，將接入用戶分為正常借款人、黑中介、機器人等等不同類型，再通過數據匹配、機器學習等進行貸后分析。?

圖片來源?李俊皓《消費金融與風險管理的數據驅動實踐》

根據神豸風控系統的分析結果，比如將不同的用戶聚集打分，550 分定為高風險用戶，750 分以上定為金字塔頂端的優質用戶，對其進行風險定價，通過不同的模型評分執行高額自動通過、中低頻度自動通過、人工審核拒絕推斷、系統拒絕等判斷，統一執行策略。?

圖片來源?李俊皓《消費金融與風險管理的數據驅動實踐》

通過神策分析對數據的采集和分析，結合自定義埋點數據與合眾的業務數據，有效分析出高危風險的設備特征。合眾曾發生過兩次大規模的集中進件情況，且發生時間均是在凌晨時分，由于該業務進件會通過系統自動放款，一旦風控缺口被黑產發現，損失程度不可想象。神策分析發現這一問題后，相關業務人員立即做出策略調整，第一，限制進件時間，減少在凌晨等非工作日出現有組織的大規模進件事件的概率。第二，限制每天的進件數量，盡量減少發生意外的損失。神策助力企業，用數據驅動業務決策。

圖片來源 神策數據

場景 2. 設備指紋監測，快速識別黑產

設備指紋是指可以用于標識出該設備特征的獨特標識。在互金行業中，設備指紋的作用十分重要，在無法識別操作用戶具體身份的時候，可以從其登錄平臺的設備入手，對設備進行監控，識別黑產，降低平臺風險。?

在注冊和登錄階段出現異常行為時，如同一設備反復注冊，神策分析會對此異常行為進行捕捉，分析處理后或將觸發預警機制。當同一設備大量進行頻繁交易時，則要警惕是否有黑產進入。當平臺對新用戶進行拉新優惠時，通過神豸風控系統以及神策分析的分析模型，快速識別平臺設備，將不良用戶、黑中介及欺詐團體屏蔽在活動之外。?

合眾完善的產品和風控體系，為公司資產保駕護航，給予客戶安全的資金保障。

神策數據一直致力于給企業提供價值，每一塊功能模塊的開發以及場景的捕捉都凝聚了團隊人員的汗水，未來，神策數據更將持續發揮自身優勢，用更加高效、專業的數據分析結果助力企業業務決策與產品智能，讓企業用更合適的成本，獲取更科學的數據支持。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的深度案例 | 3 大领域 7 大场景，消费金融中的行业数据实践（以合众投资集团为例）...的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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