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談談線下消費分期的風險點

發布時間:2020-05-01 21:07:38 已有: 人閱讀

  最近這一兩周的文章里跟各位讀者分享了人行和百行的數據,在以往筆者的從業經驗中,以線上產品為主的金融公司里,也經常接入互聯網數據,其中電商數據都會是被選中的數據源。

  除了銀行類這樣的正規軍依賴人行征信數據,互聯網金融的普及也給很多互聯網數據有了較好的落地方案。今天為各位讀者分析下互聯網電商類的數據公司如何做用戶畫像,和數據的梳理。之前一些大的平臺,除了數據自用,也能對外輸出產品,當然在目前進入強監管下,由于合規部分產品已經不能輸出或者脫敏輸出。再仔細翻看這些資料,也能了解到之前從業者對這類數據的細則把控。建議大家可以根據我們之前提供給大家的人行數據、百行數據,以及今天將要互聯網數據,這三個維度的數據深入思考,假如你們是一家公司的策略人員或者數據分析人員,你們接觸到了這類數據都會做哪方面的數據的梳理?一.數據詳細分類情況首先,電商類公司在梳理相關的數據維度的時候,都會將數據主要劃為兩類,一類是電商類數據,另一類是金融類數據,具體的內容如果:

  對于金融類的數據,建議各位可以參考我們提供給各位同學的詳表,仔細閱讀,在此就不展開分析,下面我們仔細分析下電商類數據。二.電商類的數據分類電商類的數據,根據相關的數據維度也能分為以下幾類:

  以上的品類中,都是在消費在消費分類的一級分類里得到具體的字段梳理的,如果去查看基礎數據,一級分類全部清單如下:

  分析相關的電商類的數據,并對其進行梳理,其實是非?简瀸蛻綦娚绦袨榈睦斫獾,一家公司的風控流程可能大同小異,這個異體現到哪些地方。其實還是對數據源的把控,對數據的分析與挖掘能力,這些細微的差別,處處疊加,才造成了各家風控能力的差異。最后我們已將這份詳細的數據清單,放到知識星球,各位感興趣的同學,可以上去查收:

  THE END一.學習風控系統課程、如知識星球、視頻直播內容,請備注信息:學習二.若想與風控資深老師交流,請備注信息:交流請注明添加來意,謝謝您!

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