廣聯(lián)賽訊沈劍:大數(shù)據(jù)在GPS風(fēng)控預(yù)警中的實戰(zhàn)圖譜
繼11月初的珠海航展后,汽車行業(yè)也迎來了一件大事。11月9日,由中國汽車流通協(xié)會及各省市自治區(qū)汽車流通協(xié)(商)會聯(lián)合主辦的2016中國汽車流通行業(yè)年會暨博覽會在珠海國際會展中心正式開幕。本次博覽會號稱行業(yè)年會,不僅邀請到來自政府機(jī)構(gòu)的負(fù)責(zé)人、研究領(lǐng)域的行業(yè)專家,同時也請到汽車流通行業(yè)全產(chǎn)業(yè)鏈企業(yè)代表以及歐美的行業(yè)組織代表前來助陣,針對當(dāng)前中國汽車流通行業(yè)的熱點(diǎn)、難點(diǎn)問題,各方人馬展開深入交流與探討。
作為國內(nèi)領(lǐng)先的車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)服務(wù)運(yùn)營商,廣聯(lián)賽訊也應(yīng)邀參加了本次年會。副總經(jīng)理沈劍先生以《大數(shù)據(jù)在GPS風(fēng)控預(yù)警中的實戰(zhàn)圖譜》為主題發(fā)表演講,為大家詳細(xì)講解了車聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)在汽車金融風(fēng)控領(lǐng)域發(fā)揮的重要作用。
沈劍,車聯(lián)網(wǎng)車云平臺產(chǎn)品設(shè)計專家
以下是現(xiàn)場演講的主要文字實錄。
在金融圈里有兩個熱得發(fā)燙的關(guān)鍵詞:一個是大數(shù)據(jù),一個是風(fēng)控。雖然將大數(shù)據(jù)和風(fēng)控結(jié)合并不是什么新鮮概念,但是要找到一些能擦出火花的結(jié)合點(diǎn),并且做得有穿透力卻是很難的。下面我就和大家分享一下廣聯(lián)賽訊在這方面的探索,也就是關(guān)于大數(shù)據(jù)在GPS風(fēng)控預(yù)警中的實戰(zhàn)圖譜。
先簡單介紹一下廣聯(lián)賽訊,我們是一家專注于車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)服務(wù)的公司,致力于依托強(qiáng)大的車聯(lián)網(wǎng)云平臺和大數(shù)據(jù)分析技術(shù),圍繞著車主買車、用車、養(yǎng)車、賣車的全生命周期的需求,開發(fā)出以車聯(lián)網(wǎng)+服務(wù)、車聯(lián)網(wǎng)+保險、車聯(lián)網(wǎng)+金融為核心的車聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品和服務(wù)。數(shù)據(jù)是我們的立命之本,服務(wù)是我們的制勝之道。
回到主題,首先,讓我們回顧一下什么是GPS風(fēng)控預(yù)警?GPS風(fēng)控預(yù)警本質(zhì)上是通過安裝車載智能硬件(例如GPS)到車貸客戶的車輛上,并借助車聯(lián)網(wǎng)云平臺的強(qiáng)大分析、監(jiān)控和預(yù)警能力,幫助汽車金融公司實現(xiàn)貸前、貸后的風(fēng)控及資產(chǎn)回收。我們認(rèn)為GPS風(fēng)控預(yù)警是汽車金融風(fēng)控不可分割的一個關(guān)鍵部分。
具體來說,在汽車金融風(fēng)控的貸前環(huán)節(jié),借助GPS設(shè)備的安裝服務(wù)人員,可以實現(xiàn)對渠道的真實性確認(rèn)、對車型 VIN 碼的準(zhǔn)確匹配,有效杜絕低配高貸;通過隱蔽性的安裝及不斷變換安裝位置,有效的保障逾期收車時能夠找到車輛。在貸后環(huán)節(jié),一方面在微觀層面可以借助設(shè)備的斷電報警、子母分離報警、長期不在線報警及時進(jìn)行檢修和回訪;另一方面,還可以在宏觀層面借助強(qiáng)大的大數(shù)據(jù)分析能力,通過逾期熱力圖、偏移度逾期分析、異常聚集預(yù)警等大數(shù)據(jù)算法實現(xiàn)更加精細(xì)化、智能化的風(fēng)控運(yùn)營。
目前,廣聯(lián)賽訊在GPS風(fēng)控預(yù)警的大數(shù)據(jù)分析方向上,主要有四個落地點(diǎn)。第一個落地點(diǎn)是,解決合理離線時長的標(biāo)準(zhǔn)設(shè)定問題。我們都知道,金融公司在委案收車時,都是根據(jù)車輛有無定位來和收車隊結(jié)算傭金的。而這里的車輛有無位置,不是指委派案件的時刻,而是一個時段。這就存在一個問題,由于車輛很可能因為用戶出差等原因,停在了封閉的地下車庫,導(dǎo)致較長時間沒有位置。那么我們給收車團(tuán)隊設(shè)置多長時段是合理的呢?這個問題以往都是拍腦袋估算,今年,廣聯(lián)賽訊對數(shù)十萬在網(wǎng)客戶車輛一年內(nèi)的軌跡及運(yùn)動規(guī)律進(jìn)行了大數(shù)據(jù)分析,做出了這個圖(如下),可以看出離線時長設(shè)置的越短,誤差率會越大,離線時長設(shè)置的越長,準(zhǔn)確率越高。當(dāng)離線時長設(shè)置為96個小時的時候,準(zhǔn)確度已經(jīng)達(dá)到了95%以上。大家都知道從金融公司的角度看,這個時段并不是越長越好,它希望在一個合理誤差范圍內(nèi)越短越好。
第二個落地案例是在逾期分析上。由于當(dāng)前渠道下沉趨勢明顯,不少中大型SP覆蓋地域越來越廣,二三級渠道越來越多,飛單情況越來越普遍。這使得金融公司不僅需要知道渠道的逾期率,還需要知道渠道內(nèi)逾期的地理位置分布狀況,從而有針對性的幫助渠道改進(jìn)風(fēng)控,而不是整個渠道的開啟和關(guān)停。廣聯(lián)賽訊針對這個問題,利用GPS設(shè)備的備案安裝點(diǎn)、激活點(diǎn)和安裝后的常駐位置點(diǎn)等,結(jié)合每月的逾期信息,借助大數(shù)據(jù)計算平臺和數(shù)據(jù)可視化工具,繪制出動態(tài)更新的逾期追蹤熱力圖。借助高頻次更新的逾期熱力圖,能把握更細(xì)的逾期分布情況,從而幫助金融公司對渠道進(jìn)行更深入的風(fēng)控。
第三個落地案例是在反騙貸環(huán)節(jié)上。在和多家金融公司交流后,我們了解到規(guī)?;_貸往往伴隨著大量來自不同金融公司的車輛,或者是同一家金融公司的不同渠道的車輛,在一個較短的時間段內(nèi)大量聚集。為此,廣聯(lián)利用GPS設(shè)備的備案安裝點(diǎn)、激活點(diǎn)及安裝后的軌跡數(shù)據(jù),借助大數(shù)據(jù)平臺的空間聚類算法,對多車異常聚集實現(xiàn)及時的預(yù)警。屏幕上的圖展示了我們對寧夏多車異常聚集點(diǎn)的分析。
第四個落地案例是偏移度逾期分析。因為我們擁有了客戶的用車軌跡,我們自然希望發(fā)揮軌跡的最大價值。那么,能不能通過對客戶用車軌跡進(jìn)行分析,找到客戶經(jīng)常停留的點(diǎn)?能不能根據(jù)這些經(jīng)常停留的點(diǎn),去驗證客戶申報的家庭地址是否真實?客戶申報時的家庭地址是否真實和客戶逾期之間是否存在著相關(guān)性?
下面來看一下偏移度逾期分析具體是怎么做的。首先,根據(jù)GPS軌跡找出停留點(diǎn)。那么滿足什么條件的是停留點(diǎn)呢?就是連續(xù)一段時間位置沒有什么變化的點(diǎn),用數(shù)學(xué)的方式表達(dá)就是:在任意一段連續(xù)的GPS軌跡中,如果滿足1)軌跡上的每個點(diǎn)的速度均小于5km/s,說明沒怎么移動;2)每個點(diǎn)與開始點(diǎn)的距離都小于800米;3)結(jié)束點(diǎn)B與開始點(diǎn)A之間的時間間隔大于15分鐘,說明停留時間長。這種情況下,我們認(rèn)為軌跡開始點(diǎn)A就是停留點(diǎn)。按照上面停留點(diǎn)的定義,我們對80萬用戶一年的軌跡進(jìn)行了測試,大概有9億個停留點(diǎn)。這個量還是相當(dāng)大的。
第二個環(huán)節(jié),需要聚類停留點(diǎn),判斷出常駐地來。這主要分三個步驟。首先,通過K-means算法將臨近的點(diǎn)分組,接著,將每個分組內(nèi)停留點(diǎn)的停留時長進(jìn)行累計,得出分組的停留時長。最后選取分組的停留時長前6位的作為常駐地。按照這個定義,80萬用戶大概有140萬個常駐地。最后,比對常駐地和家庭地址,判斷家庭地址是否真實。這也是分三個步驟,第一步,只選取0:00到6:00的常駐地,因為一個常駐地要成為家庭地址,一定是晚上睡覺的地方;第二步,找出累計停留時間最長的3個常駐地;第三步,判斷這三個常駐地中是否有一個常駐地和家庭地址之間的距離小于 3km,如果有,那么家庭地址就是正確的。
最后,廣聯(lián)賽訊結(jié)合2萬多樣本數(shù)據(jù)對應(yīng)的逾期情況,按設(shè)備激活后的1-3個月的逾期狀況繪制了上面的圖。從圖中可以看出家庭住址匹配的逾期百分比分別是3.5%、 3.9%、 5.2%,而家庭地址不匹配的逾期百分比則高達(dá)6.9%、 9.9%、 10.4%,基本上是家庭地址匹配客戶的兩倍。這充分說明申報信息的準(zhǔn)確性與逾期成反比,而且從貸后環(huán)節(jié)來看,應(yīng)該重點(diǎn)關(guān)注申報信息不匹配的用戶,將這些用戶和設(shè)備拆除報警等結(jié)合起來,提高預(yù)警的及時性和準(zhǔn)確性。
我們相信,大數(shù)據(jù)和風(fēng)控的結(jié)合一定是未來汽車金融的核心競爭力,廣聯(lián)賽訊將一如既往地埋頭深耕,不懈努力,為汽車金融事業(yè)添磚加瓦。
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