卖家交易模型与信用风险模型

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文 / 数据君

卖家(买家)交易模型的主要目的是为买卖双方服务,帮助卖家获得更多的买家反馈,促进卖家完成更多的交易、获得持续的商业利益,其中涉及主要的分析类型包括:

自动匹配(预测)买家感兴趣的商品(即商品推荐模型)交易漏斗分析(找出交易环节的流失漏斗,帮助提升交易效率)买家细分(帮助提供个性化的商品和服务)优化交易路径设计(提升买家消费体验)等。

交易模型的很多分析类型其实已经在其他项目类型里出现过了,之所以把它们另外归入卖家(买家)交易模型的类型,主要是希望和读者一起换个角度(从促进交易的角度)来看待问题和项目。“横看成岭侧成峰”,同样的模型课题,其实有不同的主题应用场景和不一样的出发点,灵活、自如是一个合格的数据分析师应该具备的专业素养。

这里的信用风险包括欺诈预警、纠纷预警、高危用户判断等。

在互联网高度发达,互联网技术日新月异的今天,基于网络的信用风险管理显得尤其基础,尤其重要。

虽然目前信用风险已经作为一个独立的专题被越来越多的互联网企业所重视,并且有专门的数据分析团队和风控团队负责信用风险的分析和监控管理,但是从数据分析挖掘的角度来说,信用风险分析和模型的搭建跟常规的数据分析挖掘没有本质的区别,所采用的算法都是一样的,思路也是类似的。

如果一定要找出这两者之间的区别,那就得从业务背景考虑了,从风险的业务背景来看,信用风险分析与模型相比于常规的数据分析挖掘有以下一些特点:

分析结论或者欺诈识别模型的时效更短,需要优化(更新)的频率更高

网络上骗子的行骗手法经常会变化,导致分析预警行骗欺诈的模型也要因此持续更新。

行骗手段的变化很大程度上是随机性的,所以这对欺诈预警模型的及时性和准确性提出了严重的挑战。

对根据预测模型提炼出的核心因子进行简单的规则梳理和罗列,这样就可在风控管理的初期阶段有效锁定潜在的目标群体。

主题 |信用风险模型

插图 | 网络来源

作 者 介 绍

数据君:)

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