一、金融科技的价值和风险
从互联网广告说起。
有了互联网广告，广告主非常需要看到广告投放的效果，定向给目标客户投放，多少人看了，多少人点击了。
互联网媒体平台，给广告主的报表数据，可能会造假，因此引入了第三方广告监测平台。
通过Cookie等埋点技术，可以打通全网用户，进而有能力汇总获得1个用户在全网的浏览和点击等行为数据。这是非常可怕的。
cookie和用户id是匿名的，但不同互联网平台的账户数据是可以打通的，进而你的qq号、年龄、学历等信息，全都暴露了。
不知什么时候，大数据就突然热门了，人们的隐私开始被用来加工，用来辅助广告投放、电商商品推荐。
最近几年，又被重点用来做金融科技领域的事。
无论是互联网广告投放和监测，电商商品推荐和跟踪、还是 金融科技领域的风控等服务，重点就是3项：
1、标记用户，身份证、唯一id、ip、设备id等。
2、用户画像，购物行为、浏览行为、活跃的城市。
3、实名数据，这是最可怕的。
国内干什么事，连放屁都要求实名。无论你干了什么，都有记录，地理位置、开房、聊天、电话、买了什么东西等。
有权力的部门，有能力把你看得一清二楚。
既然有权力的部门可以获得这些隐私，也可以，数据隐私泄漏的案例太多了。
所以，电信、保险、金融等各种诈骗，层出不穷。
金融科技，主要是服务于银行保险等金融类机构，通过 匿名和实名数据，识别一个人的风险和意图。是否是诈骗，羊毛党，有真实的借款需求，是不是真正的保险客户。
它狠在哪里呢？把各种实名数据打通。
比如，身份证123456的用户，可以从学信网购买学历数据，移动电信手机在线时长和每月套餐，从第三方购买银行卡三要素，飞机票使用频次等各种数据。
卖数据的公司特别多，为了手法和隐私，会把身份证号加密，比如身份证123456存储用abcdefg来表示，只有当事公司自己知道加密规则。
怎么对外提供服务呢，告诉我1个身份证号123456，我用特定的加密算法得到abcdefg，进而从自己的加密数据库，获得这个人的所有数据，经过加工之后，售卖给银行等机构。
一旦有权力的人，、zf、不法公司、不小心的公司，把这些数据给泄漏了，后果不堪设想。
最常见的是，定向广告，赚你的钱。比较黑的，就是诈骗，知道你什么时候干了什么事，针对性干坏事，成功率会高很多。
虽然，近年来有法律法规出台，但并不是绝对安全的。
二、金融科技公司的业务
根据自有数据、第三方数据，加工得到1个人、1个企业、1个设备、1个ip的各种有价值的数据，再包装卖给银行、保险、消费金融等机构客户。
常见的有：贷前智能风控、贷中给出信贷额度和利率、贷后动态监控风险、通过AI机器人自动催收欠款等。
下面，列举一些常见的产品服务。
（不代表真实情况，仅举例供参考）
1、贷前审核
功能：识别高危风险，给出反馈。
ip地址，诈骗高风险地区，提示风险。
设备，是否有异常，是否为羊毛党批量管理的设备。
黑历史，法院老赖，银行等机构黑名单等。
2、信用评分
类似支付宝的芝麻信用分，京东金融的xx分等。
建立一套自己的信用评分模型，比如，学历指标，本科生10分，研究生15分。话费100元，10分，话费20元套餐，2分。
得出该用户（本科生，话费套餐100元）的信用评分为20分，供银行等机构参考。
（比如，20分以上，建议给予贷款。10分以下，不建议授信）
3、额度和利率模型
根据信用评分，该行的风险偏好配置，给出该用户的额度，比如10到30万信贷额度，利率8%之类。
4、贷后风险监控
发现一个人的，信用情况，收入能力恶化，给银行等机构及时提醒。
5、智能催收
人工催收效率低，通过AI机器人，结合个性化的话术、人机对话策略，智能拨打电话。
这个不是金融科技公司专有的，百度等AI平台，可以很容易做出这样的系统。
金融科技公司的优势在于，距离银行等客户更近，场景更贴切。
6、客户流失预警
银行的客户长期不活跃，甚至开始投奔到竞争对手那里。
怎么发现客户要流失呢？我方给客户8%利率，最近发现该客户在A银行获得了5%的利率。
如果发现利率20%，比我方给客户的8%要高，也可以给出提示，客户风险在恶化。
7、风控流程解决方案
银行、P2P、消费金融，不同行业、不同机构，风险控制能力是不同的。
大的银行，可能只需要 基于互联网数据的定价额度模型方面的一些咨询服务，而P2P和小额贷款公司可能要完整的风控流程。
解决方案：风控建模、利率额度模型、风险控制策略和规则，和银行等机构自由数据和经验对接。
形式：简单的咨询、给出完整的风控解决方案、和银行一起联合建模、把系统在银行的本地部署而非自己的云服务。
8、决策引擎
是否是欺诈客户，是否需要授信，授信多少。
可以配置 各种各样的规则，决策流程树。
把这部分能力，做成可配置的，机构客户可以自己维护。
利用决策引擎SaaS服务，动态判断我方客户的授信和额度利率。
9、小微企业征信报告
汇总有价值的信息，直观看出一个企业的各项风险信用情况，也可以给出具体的评分。
价值信息：工商、税务、发票、法人、信贷记录、黑名单、法院判决等。
三、总结，金融科技公司的产品服务
1、API服务
通过API接口，查询一个人的信用评分。
2、各种报告
个人征信报告、企业征信报告、信贷行业报告
3、咨询服务
怎么给风控建模、完整风控流程制定
4、联合模式
联合运营、本地化部署、定制开发
5、技术服务
反欺诈服务等
这次就分享这么多了，下次再叙。
雷-FansUnion
2020年4月30日
北京
