用戶畫像之銀行信貸場景的標簽體系實踐

1.標簽體系概覽

1.什麽是標簽

標簽是人爲設定的、根據業務場景需求，對某一類特定群體或對象的某項特征進行的抽象分類和概括，其值（標簽值）具備可分類性。例如，對于“人”這個群體，可將“男”、“女”這類特征進行抽象概括，統稱爲“性別”，“性別”即一個標簽。

2.什麽是標簽體系

簡單來說就是把用戶分到多少個類裏面去。當然，每個用戶是可以分到多個類上的。這些類都是啥，彼此之間有何聯系，就構成了標簽體系。企業需要的多種標簽進行歸類、同時對標簽屬性加以定義，從而更方便的對標簽進行管理維護。

3.用戶畫像標簽體系

用戶畫像可以用標簽的集合表示，當然標簽類目、分類方式很多，建議采用按業務場景的分類方式，當然很多時候也會使用按統計方式分類。

2.信貸場景畫像體系

信貸場景用戶畫像體系可以針對貸前、貸中和貸後、營銷 4個場景，選取合適的數據維度來進行搭建。根據不同的業務場景，首先給出每個場景下的可用數據維度，然後給出可用特征維度，構建每個業務場景下的特征畫像。最後構建一個信貸標簽體系。

1.貸前畫像特征

貸前畫像特征可以用于很多場景，例如反欺詐、風險定價、和信用風險評估等階段。以新客在申請階段中的信用風險評估和風險定價爲例進行介紹。在我們決定是否對客戶進行授信和放款時，這時候需要考慮客戶的償還能力、消費水平、信用等很多因素。這些需要考慮的因素，我們可以從用戶的基本信息、資産情況、收入情況、曆史借貸情況、社交關系和行爲習慣上獲取，上述的數據是貸前畫像主要依賴的數據。大部分信貸公司和銀行信貸都會在剛開始收集用戶數據的時候都會考慮必填個人基本信息的數據。很多數據來自客戶申請時自填或授權獲取，當然也有些數據來自外部接入，可用維度數據如下：

客戶基本信息：客戶基本信息是所有業務的基礎，當然他也是貸前畫像必須依賴的一類數據，不僅可以體現客戶的來源，也可以體現客戶償還能力等。基本信息主要來自客戶注冊時自填，所以很多金融機構在用戶注冊時的信息都是必填項，還有部分數據來自客戶征信報告中的基本信息項。通過搜集客戶這些基本信息，我們可以描繪客戶的貸前特征畫像，如下圖所示。

客戶行爲數據：客戶行爲數據一般都是從系統上采集下來，也是所有用戶數據中比較重要的一部分數據，包括App埋點數據、消費行爲數據和網頁浏覽數據。這些數據可以描述客戶在操作行爲上的偏好。對于我們更好的去營銷用戶有很大的幫助，貸前基于客戶行爲數據搭建的畫像特征如下圖所示。

曆史訂單數據：曆史訂單數據是用戶在系統內進行貸款交易行爲産生的數據，反映客戶曆史訂單的貸款、守約或者違約情況，是貸前畫像依賴的重要數據來源。可以從不通的角度分析曆史訂單數據，並生成我們需要的特征畫像，如圖所示。

設備與授權數據：客戶授權數據是指用戶填寫或授權抓取的數據。這部分數據也是有很大的幫助，授權數據體現了客戶平時的生活習慣、社會關系，有助于我們對客戶進行貸款的風險評估。舉個例子，比如客戶使用的手機的品牌、手機價格是消費習慣的一種直觀體現，我們在結合客戶的職業、收入情況等，可以評估客戶的整體風險，如收入偏低但短期內用多個高端手機申請借款的客戶，其違約的概率會偏高。基于這類數據數據創建的畫像特征，如下圖所示：

2.貸中畫像特征

貸中畫像特征可以使用貸前的所有數據，只是他們的發生點和貸前的時間點不同而已，如“客戶使用貸款類App的個數”在貸前時間點和貸中時間點的變化值可以反映客戶在本公司貸款以後對資金的需求情況。當然除此之外，貸中也有貸前沒有的畫像特征，比如可以使用當前未完結訂單數據、貸中行爲埋點數據、審批結果和還款提醒數據。