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专访友盟+CDO李丹枫:从14亿独立设备挖掘大数据能力,赋能金融风控

许伟军
2017-08-31 · 16:26
[ 亿欧导读 ] 友盟+致力于打造全域数据服务平台,目前覆盖135万个APP,685万个网站;每天能触达到的全球移动设备14亿。近日,亿欧采访了友盟+CDO李丹枫,一起听他述说友盟+的业务新动向。
李丹枫,李丹枫,友盟+,人工智能,大数据,金融

作者:许伟军

2015年,在第二届世界互联网大会闭幕式上,马云就曾提出:世界正从IT时代进入到DT时代。

同时,阿里也在数据上大力布局,2016年1月,阿里一口“吞”下三家大数据公司:移动开发者服务平台友盟、中文网站统计分析平台CNZZ及互联网数据服务平台缔元信网络数据,成立了新公司“友盟+”。

友盟+致力于打造全域数据服务平台,数据体量大到惊人,目前覆盖135万个APP,685万个网站;每天能触达到的全球移动设备14亿。

显然,友盟+的数据与阿里数据形成很好的补充。阿里数据主要来自淘宝、天猫,而友盟+有移动互联网、互联网、出行、文化娱乐等方面的数据,对用户可以拼成一个更完整的画像。而以数据驱动,阿里也能为更多B端企业服务,从数据端更了解消费者。

友盟+的用户是面向对用数据驱动运营以及营销的企业。近期,也在金融风控领域进行了探索。

四大产品线

友盟+有四大产品线,包括ADplus、Oplus、DIP和Dplus。

ADplus:通过Uni Identify+机器学习打通所有设备

ADplus聚焦在全链路,提供面向不同人群的广告监测服务,包括品牌、APP广告主和面向淘宝/天猫商家的效果监测服务。

其实,广告监测最核心的是用户画像,即从各个平台分析行为数据。比如一个广告在PC端和手机端同时展现,系统可以监测到这背后是否是同一个人。对于广告主,就可以控制投放数量,既可以多方面触达用户,又可以避免用户太频繁看到这些广告。

友盟+CDO李丹枫介绍,ADplus有两种跨平台方式。一种是通过Uni Identity能力,比如用户在移动设备登陆淘宝/天猫,在PC端也登陆淘宝/天猫,那么通过Uni Identity就可以把移动设备和PC设备联系在一起。

第二种方式是通过机器学习打通,利用Uni Identity,训练一个模型,再通过各个端的行为来判断是否为同一个人。

模型基本可以覆盖所有设备,广告主如果要求精度非常高,可以把模型阈值调高,如果广告主需要覆盖面非常广,可将阈值调低。总之,依赖全网的大数据,可以从更多维度,更好了解目标客户,同时更好制定营销策略。

值得一提的是,ADplus通过Uni Identity打通能力实现跨屏幕、跨设备、跨媒体数据的融合和打通,识别用户。拥有来自线上线下的大数据资源和全网用户画像。旗下广告监测产品ADplus,除具备广告监测的基础指标外,还拥有阿里巴巴授权的营销活动评估后链路数据,能够展现到达/兴趣/行动等数据指标,同时基于阿里巴巴Uni Identity实现跨屏幕体系,实现跨屏打通,全链路还原消费者真实路径与转化效果。

Oplus:将线上商家的数据化运营赋能线下商家

Oplus将线上商家的数据化运营的能力提供给线下商家,帮助线下商家收集进店的数据,包括客流、客户画像,以制定更好的营销策略。

这些数据主要通过线下的物联网设备获取,例如,用户在商场打开手机Wifi,附近的设备能捕捉到手机,获取的这些信息会和友盟+的线上数据打通。

Dplus:AI+报表分析

Dplus是【友盟+】之本,帮助企业客户通过精细化的数据分析和一站式的数据服务,为企业客户提供产品、运营、推广策略的决策。

李丹枫说,过去的报表分析都是通过分析以往数据,人为总结经验。而Dplus是通过AI的方法,让机器对过去数据进行学习,做出辅助决策来帮助人。

DIP:数据大脑

DIP是一个数据智能平台,也是以上产品的大脑,支持内部产品的智能运算和用户画像。

金融业务线也是基于DIP提供的底层服务,DIP提供输出接口,模型在DIP的产品里面训练。

聚焦金融业务的获客和风控

今年以来,友盟+也开始进行数据创新,主要切入金融领域。

“我们的是为互联网金融公司提供数据集和技术服务,而不是与他们竞争做信贷产品,这些都是我们的客户。”李丹枫说。

之所以不切入传统金融,李丹枫解释,因为传统金融公司通过已有的放贷、车贷、信用卡可以判断用户信用,不需要太多的数据来支撑。但互联网金融的用户,他们大部分是没房子,没车,没信用卡,需要数据来做信贷服务。

其实互联网金融业务线很长,包括获客、风控、反欺诈、贷后催收全链服务,友盟+现阶段聚焦获客和风控。

获客就是了解用户浏览行为,判断他们是否对金融和借贷类的产品有兴趣。比如,友盟+已经与平安科技合作,帮助他们判断哪些客户对申请信用卡有需求,其CPA(即广告每行动成本,CPA计价方式是指按广告投放实际效果,即按回应的有效问卷或定单来计费,而不限广告投放量)降低35%。而判断哪些人对贷款有需求方面,CPA降低了25%。

风控方面,在算法上,友盟+使用比较传统的逻辑回归模型和树状结构模型,并未采用深度学习模型,因为深度学习模型可解释性不强。

为什么在金融领域的可解释性要很强?

李丹枫介绍,因为是否给用户贷款,需要给予其一个理由。其实在美国,像种族、家庭、年龄、性别等很多信息不能用,涉及到歧视。国内虽然没有这么严格的规定,但是也需要告诉客户原因。

他还说:“友盟+的数据非常独特,数据体量非常大,我们的风控模型是基于行为的风控模型,我们给到客户,客户再跟他们搜集到的数据做结合,以及最终的模型判断,我们的模型只是辅助。”

具体而言,友盟+的风控有两种模式:

模式1:建立私有化模型,企业提供给友盟+一些历史数据样本,比如哪些用户已经还款,哪些没还款,通过这些样本建立一个私有模型。这个模型跑在友盟+的服务器上,用友盟+的数据反馈出一个风险指数,再整合到企业自有的模型里面做判断。

模式2:做一个开放平台,开放出一些数据,让客户在比较安全的环境里,把两边的数据结合在一起,进行建模。模型是跑在友盟+的服务器上,但是底层数据不输出。

我们的金融业务走完了从0到1,接下来希望从1到100。我们的工作就是每天从14亿的设备里面找到相互的关系,再投射到设备背后的人,围绕人为商家提供服务。AI的应用要围绕用户的角度,对用户的更多数据搜集,更多维度的理解,更深度的挖掘,对用户更好的理解,提供更好的服务。”李丹枫说。

在盈利模式上,友盟+会给B端企业提供付费服务,比如风控服务按查询量收费,目前已经服务融360、闪银等公司。李丹枫透露,公司去年没有商业目标,但今年开始有商业目标。

他还强调,友盟+也在和阿里DT团队协作,把阿里这么多年积累的数据管理经验提供给客户。目前很多企业是在阿里五年前的状态,他们公司的各个部门有数据,但是这些数据没有打通。阿里希望把这个能力输出一部分,帮助客户更好使用它们的数据,以及深度定制、采集和管理数据。

本文经授权发布,版权归原作者所有;内容为作者独立观点,不代表亿欧立场。如需转载请联系原作者。

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