2017年10月22日,「數(shù)據(jù)應用學院」舉辦了南加數(shù)據(jù)科學大會。在Fintech備受關注的熱潮下,「數(shù)據(jù)應用學院」攜手「Grit Founder創(chuàng)業(yè)+」共同舉辦了“Data Science Innovation in Fintech Startup(數(shù)據(jù)科學創(chuàng)新在Fintech創(chuàng)業(yè)公司中的應用)”圓桌討論。
本次圓桌講座中,「Grit Founder創(chuàng)業(yè)+」作為主持人,邀請Moolah的創(chuàng)始人和CEO連潤雄和Payoff的商業(yè)數(shù)據(jù)分析經(jīng)理Zhiyao Pei作為嘉賓出席,與現(xiàn)場的數(shù)據(jù)愛好者面對面交流,分享Fintech行業(yè)的發(fā)展趨勢,解答了大家關于如何利用大數(shù)據(jù)進行Fintech分析的問題。
整個討論氣氛活躍,嘉賓們用生動的案例把概念深入淺出地向現(xiàn)場數(shù)百名觀眾講解出來。為了讓大家更好地了解嘉賓對Fintech領域的想法,「Grit Founder創(chuàng)業(yè)+」將圓桌討論內(nèi)容進行整理如下。
嘉賓介紹
Zhiyao Pei:Business Analytics Manager at Payoff
連潤雄 :Founder and CEO of Moolah Science
Q&A
問:能否介紹一下你們的公司?
連潤雄
大家好我是Moolah的創(chuàng)始人,Moolah是消費者金融領域的一款軟件。我們通過追蹤你過去90天的消費情況,同時監(jiān)控你的購買價格,一旦商家下調(diào)價格,我們會補償差價。我們33%的用戶在90天之內(nèi)得到了補償差價,其中91%的用戶是女性。我們目前的目標就是應用現(xiàn)有的科技和數(shù)據(jù)去提供更好的產(chǎn)品。
Zhiyao Pei
我目前在Payoff工作,它是一個互聯(lián)網(wǎng)金融創(chuàng)業(yè)公司。公司是在2009年成立的,一開始我們提供個人金融性格(financial personality)調(diào)研服務。2014年我們開始了網(wǎng)上借貸業(yè)務,把錢借給那些需要支付高額信用卡利息的人,也就是信用卡的代償。今年我們增加了做女性理財輔導的APP,把financial personality 融合在女性理財輔導里。我具體是負責網(wǎng)絡借貸產(chǎn)品的增長和風險管理。
問:你們公司是如何發(fā)掘到現(xiàn)在這個市場的?
連潤雄
我們把Fintech產(chǎn)業(yè)分為兩部分來看:
1)第一部分是pre-purchase市場(購物前市場), 任何可以節(jié)省你購買所需要做決定時間長短的產(chǎn)品,比如做coupon的,或者Ebates這些返點的。
2)第二部分就是我們所關注的post purchase市場(購買后市場),這個領域長時間被熱門忽視。但根據(jù)MasterCard的統(tǒng)計,每年美國消費者的差價流失高達億美元,所以這其實是一個很大的市場。
如果你要創(chuàng)立一個初創(chuàng)企業(yè),我會建議你去找一個競爭沒有那么激烈,還沒被充分挖掘的市場,對你來說會更容易存活。
Zhiyao Pei
在美國,很多人通過信用卡借錢并支付高額的利息,所以你可以提供給借款人比其他的信用卡貸款更低的利率,讓借款方用你的錢去還信用卡欠款。
銀行之所以不做這種貸款業(yè)務是因為他們已經(jīng)發(fā)行了高利息的信用卡,如果銀行同時做這個比信用卡利率低的貸款業(yè)務,那么會抵消掉銀行的利潤。所以一般這種業(yè)務都是由新興的Fintech的公司來做,雖然利潤沒有銀行那么大,但是通過幫助人們refinance信用卡,你還是可以獲取豐厚的利潤。這就是我們這個business的想法。
問:為什么Fintech創(chuàng)業(yè)公司可以發(fā)展這么快?因為你們用了更好的技術?還是因為你們能獲取到更多的數(shù)據(jù)?
連潤雄
早些時候獲取數(shù)據(jù)是很受限制的,但是現(xiàn)在獲取數(shù)據(jù)的方式有很多,獲取的數(shù)據(jù)可以用來建立更精確的財務模型,并降低你的風險。目前,F(xiàn)intech的初創(chuàng)企業(yè)可以通過很多的新辦法來對沖風險。如果將傳統(tǒng)的金融知識和新興的網(wǎng)絡相結合,你會得到和大銀行和大金融機構一樣的分析工具。
Zhiyao Pei
為什么目前有這么多的Fintech網(wǎng)絡借貸的初創(chuàng)企業(yè)呢?首先借貸行業(yè)不像互聯(lián)網(wǎng)那樣贏家通吃。當你用數(shù)據(jù)評估用戶的信用風險,并愿意提供比銀行更低的利率,這樣大部分人會更愿意跟你借錢而不是去銀行。所以,借貸行業(yè)的客戶一般忠誠度都比較低,哪一家給出的利率低,他們就會選擇哪一家來借款。這是網(wǎng)絡借貸可以分得銀行的一杯羹的基礎。
網(wǎng)絡借貸的新興公司可以快速發(fā)展的另一個原因是這個行業(yè)最核心的資產(chǎn)-數(shù)據(jù)都在第三方的信用局。在借款業(yè)務中,一個公司所做的最重要的事情就是評估人們是否能夠按時還貸,如果你能夠準確的評估一個人是否能夠按時還款,那你將會賺很多的錢。這背后就是數(shù)據(jù)和預測模型 。
作為初創(chuàng)企業(yè),我們本身的客戶量是十分有限的,但是我們可以從信用局那里買到和大銀行一樣多的數(shù)據(jù),這就解決了我們初創(chuàng)公司數(shù)據(jù)匱乏的問題并且擁有了和銀行競爭的基礎。
問:你們公司是如何運用數(shù)據(jù)分析的?
連潤雄
之前我們都是憑借經(jīng)驗來做決定,但是現(xiàn)在我們的決定都是基于數(shù)據(jù)之上的。如果我們通過對客戶的相關數(shù)據(jù)評估,我們就會預測出客戶是否愿意花錢來購買這項服務,預測出是否有投資者愿意投資某款產(chǎn)品。
目前我們反向使用數(shù)據(jù),我們采樣用戶的反饋數(shù)據(jù),得到一定積極反應后我們再進行產(chǎn)品制作,我們會對第一批用戶進行調(diào)查,調(diào)查的數(shù)據(jù)結果反饋回來,我們了解到顧客喜歡這些產(chǎn)品的信息是基于我們獲取的數(shù)據(jù),而不是通過我們的經(jīng)驗得到的。這些數(shù)據(jù)讓我們能夠更好的了解我們的用戶,了解到用戶性別、年齡、購買頻率、購買金額以及購買習慣。這樣我們就可以準確的定位我們的目標市場。
Zhiyao Pei
在借貸領域,數(shù)據(jù)分析是做生意的的基礎。
在我們公司,有三個領域是大量應用數(shù)據(jù)分析的。第一個是信用風險,也就是分析我們借了錢給客戶,客戶會不會償還。第二部分就是精準營銷,我們使用很多直郵和線上數(shù)字營銷,我們要分析我們的廣告投放是否合理,如何優(yōu)化。第三個領域是反欺詐,因為我們的業(yè)務是要先把錢給出去,所以這就吸引了很多的騙子,我們通過數(shù)據(jù)分析去篩選這些故意不還錢的騙子。
在這三個領域,我們會進行大量的描述性分析,預測分析以及決策性分析。 描述性分析主要是通過可視化來判斷是否具備一些趨勢,不同的細分市場是否有不同的行為。預測性分析就是建立預測模型。在信用風險評估和精準營銷中,我們主要用到了邏輯回歸來預測用戶的償還可能性,和對我們廣告的回復概率。對于欺詐部分我們會用到更復雜的機器學習。之所以在信用風險和市場這兩部分沒有用到更多的機器學習是受到了監(jiān)管部門的影響, 但是對于欺詐這部分是不受監(jiān)管部門控制的,所以可以更多的使用機器學習。在預測分析之后就是決策分析。 基于預測的分數(shù)和概率的數(shù)值,我們?nèi)绾沃贫ㄒ?guī)則并用這些預測獲取最大化的利潤,這就是決策分析所要做的事情。
問:如何看待中美兩國Fintech行業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀?
連潤雄
對于Fintech創(chuàng)業(yè)公司來說,我覺得前期更容易在美國存活下來。在中國,三四家互聯(lián)網(wǎng)巨頭瓜分了主要的市場,而在美國,F(xiàn)intech創(chuàng)業(yè)公司不需要面對來自巨頭的激烈競爭,并且也更容易融資。你可以在美國市場上更好地去嘗試和驗證你的想法,如果你的想法走得通,并且能落地到中國,那樣就是最好的。因為在中國,有更多的人口在使用著Fintech。
Zhiyao Pei
我自己熟悉的是Fintech領域中的Lending(借款)行業(yè)。在美國,銀行發(fā)展非常成熟,同時他們也大量地基于數(shù)據(jù)分析來進行借貸業(yè)務,他們能夠給80%的民眾提供金融服務。反觀中國,銀行只能給20%-30%的民眾提供借貸服務。對于網(wǎng)絡借貸創(chuàng)業(yè)公司來說,他們面向的就是傳統(tǒng)銀行所沒有覆蓋到的人群,所以從這個角度來看,中國的網(wǎng)絡借貸公司所覆蓋到的人口是美國市場的10倍。
因為中國的市場特別大,所以如果你做個人借款的話,更有可能會發(fā)展成獨角獸級別的公司。所以,甚至有美國這里Fintech公司的高管選擇前往中國去創(chuàng)業(yè),把美國的Fintech技術和中國的人口結合在一起。
附注
南加州數(shù)據(jù)科學論壇
2017年10月22日,南加州數(shù)據(jù)論壇于Pasadena 會議中心開幕。本次大會主辦方更請來了數(shù)據(jù)科學界頂尖的50余位大牛齊聚一堂,舉辦了數(shù)十場圓桌討論和注意分享。吸引到了1000多位現(xiàn)場觀眾前來聆聽數(shù)據(jù)科學領域的前沿發(fā)展方向。
到場嘉賓有Jason Geng,英國皇家學會院士,加拿大科學院院士,美國電子電器工程協(xié)會院士; 加州大學洛杉磯分校計算機科學榮譽教授Terzopoulos,Peter Voss, Samuel Berger, Dave Nielsen, Min Zhang, Rumman Chowdhury, Athanassios Kintsakis等。
到場參與的企業(yè)包括IBM,Data Application Lab,R Studio,Boss直聘,Grit Founder 等國內(nèi)外知名企業(yè)。
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