編者按：“互聯網融資成本并未明顯降低，主要在于近年來我國互聯網金融在發展模式和業務拓展上存在較大偏差，一是風險控制和管理體系不健全，風險識別和差異化定價能力差，無法有效區分高風險客戶和中低風險客戶，二是熱衷宣傳，市場推廣成本居高不下。營銷高成本和欺詐風險成為互金發展的一大障礙”曾任中國人民銀行國際金融研究所研究室主任的黃金老在其著作中指出了互聯網金融當前發展面臨的壁障。在一次閉門會議上陳曉（化名）向獨角金融分享了如下觀點。

    營銷是所有行業都無法繞開的話題，互聯網金融自然也不會例外。

    目前，國內廣告規模達3000億元左右，電商及p2p的獲客成本直線上升，粗放的營銷時代已經過去。用一批手機號或者其他競品數據投放效果僅為0.05%，微信朋友圈廣告效果0.5%，而傳統的電梯廣告、產業廣告、戶外床單這種形式互動性較差。

其中，微信朋友圈廣告做到了部分精準，但是不能持久留存，而短信推薦成為較為精準、互動性良好、存活時間長的營銷選擇。

即便采用了短信營銷的形式，在在傳統的金融營銷中，還會遇到如下問題。

在風控模型里，風控做的好，很多黑產分子被過率了，通過率較低；做的不好，在催收階段發現很多同區域的用戶出現，就是黑產。而這些黑產可能在營銷里面做了不良行為。

黑產分子是團伙作案。在營銷里有兩個場景，一是黑產分子養的“清白”的小號，一是拉回流。

在現金貸或者信用貸中，黑產團伙養一批沒有不良記錄的小號，在傳統金融營銷的分析里，他們被推薦率很高，他們收到平臺的短信，點擊、注冊。

另一種就是就是他養一批小號定期還款或提前還款提高信用，等到平臺給他的貸款額度調高后，申請最后一次貸款，然后就“消失”了。

這兩種情況給從業者提了個醒兒，應該在營銷時就把這些非法分子給排除掉，也就是說：“做營銷的同時，也在做反欺詐。”

營銷推薦分為幾種，其中一種就是離線推薦，基于數據分析得到一批手機號，然后發送短信營銷。還有微信朋友圈廣告可以根據登陸用戶的畫像實時匹配用戶感興趣的產品營銷。離線里常用的模型有分類、回歸、聚類，還有特定的ai 圖譜等幾種。

推薦的流程是什么樣的呢？

例如，做現金貸，需要基本信息，從中篩選相對成熟的信息，通用算法來建模，快速分析、部署、上線，進行灰色測試，測試后就會得到一個投放效果，再進行迭代分析，這樣推薦流程就跑起來了。

在推薦成熟的架構里，最底層一般是存儲層，存儲畫像數據，比如說人口統計特征，或者是它的行業屬性、財務收入特征及用戶行為（瀏覽記錄、點擊行為、網貸公司APP的行為）等，這些都會直接影響平臺的推薦效果。

還有一些其他的基礎數據，和社交數據，作為平臺建模的一個數據來源。而經過商業層時會根據業務不同而作做一個篩選。

這些基礎數據來源主要有以下幾方面：

如平臺有社交數據，像騰訊的qq關系鏈、微信關系鏈、通話記錄等，形成一個多維關系網。再根據設備如，pc端IP地址或者手機wifi的同一性，組成一個關系。

其次，手機與手機之間短期通話，可以組成一個聯系網絡。

還有定位數據，如手機定位，可以分析家庭位置、公司位置甚至老家位置。這個也可以做新店選址，通過這些數據查看客群分布及客流量。

再有，通過在PC端、APP中瀏覽點擊的先后順序，模擬用戶習慣。

除了自身數據外，還會搜羅互聯網上其他數據做補充。

在金融行業里，用戶也會有分類，如借貸、理財、彩票、股票、貴金屬投資的，不同的產品類型有不同的信息，用戶特征維度有所區分，需要專門的人做標識。

這樣，在整個用戶的縮略圖里，用戶與用戶、用戶與其他食物之間不同的深淺聯系，在篩選優質客戶的過程中黑產分子就被排掉了。

據公開數據顯示，目前60%—70%的信貸損失來源于欺詐，互聯網欺詐案件數每年以20%—30%的速度增長。如何做好反欺詐，是業內一直關注的話題，獨角金融要說：從源頭抓起，事半功倍。

作者：楊秀娟