首先，我们应该了解，不同的数据，它的作用是不一样的，我讲一些案例来说明讲数据到底有什么用。我们现在在做一个建模，我们是在跟FICO合作，FICO是美国，行业排名第一的建模公司，也是一个咨询公司。我们跟他合作，他也跟中国几乎所有的银行和汽车金融公司都在联合建模。他们跟我们说数据重要性在哪儿？

如果你的一个模型选错了，你整个模型就是错误的。比如说我们要跟他再合作的时候，我们说要拒绝推断，做推断的时候我们会讨论什么，会有各种专业模型，我不是在教大家这个东西怎么用，而是你得知道有什么工具，然后你再去探讨哪个工具适合我们来做。

数据有分很多种类。第三方的数据太多了，但哪些数据适合你呢？不一定，但不一定怎么办？你还得必须全部接，为什么全部接？

因为这个数据得养，就跟你风控团队一样得养。数据和团队养到一段时间，至少要两至七个月，也是是七个月后，你才能看出哪些数据对你有用没用。所以你应该去考虑，怎么拿其他的数据去做一些验证，比如说fico的数据，比如刚才穆总说银行征信。

我们现在都没有银行征信，我们公司接了一下，但是没有用，为什么没有用？因为我们发现那些数据对反欺诈，基本上没有太大的效果，当然可能只对我们公司没有效果，不见得对所有公司数据都是没有效果，所以你必须对你拿到你的数据做验证。

数据源一定要与业务端相匹配

刚才说的是数据源的问题，再说说业务端，你到底是做什么的？

这个很关键，就是你所有的数据源和你本身的业务数据能不能匹配？

现在工行在用fico和大数据评分。换句话说，你们知道它里面的分数是哪些构成吗？你们接的时候问问你的构成是什么，你的权重是什么？你到底是干什么用的？你如果这些都不问清楚的话，你就接了。

他能不能给你帮上忙，其实是一个很大的问号。

我举个例子，因为工行是第一大行，所以他的分工肯定是做的最好的，有个公司说特别相信工行就按工行的一个条件来做。没想到做了一段时间，它的坏账率应该是非常高的。换句话说，工行的核准条件一定好吗？不一定。不一定好的情况下，fico你怎么用？

起码我可以给大家介绍一下fico 数据是信用评分，你做反欺诈实际上也是一点效果也没有的。既然这样的话，就看你怎么用，如果你都没有信用评分卡，你接他的数据干嘛？所以你的数据源和你的业务一定要结合好。

金融行业有一个特征，它没有生产成本，只有研发成本，他生产很简单，既然是这种属性的情况下，大家在研发上投入了什么？如果是一个总经理他开的奥迪，他能想到我们买奥拓的人的想法，这个是不符合逻辑的。那怎么做？

大量的要做客户调研。我之前做过200多个客户的调研，有的是面对面，有的是一起访谈，对我的影响是非常大的。我对整个行业对整个客户的想法，是有一个完全不一样的变化。我们自己的客户到底是什么样子的？我刚才说去问销售问审核他们的意见，他们的意见放在一起也不一定是正确的。那你真实的客户到底是什么样？

这方面，其实我们应该学习快消品。快消品的产品很同质化，比如说洗发膏，但能做出那么差异化的市场区隔，为什么？因为他们很了解客户，他做大量的客户调研，这是第一个问题。

第三方数据并非“金矿”，用好才有意义。

第二个问题就是说第三方数据的事情，我觉得特别可惜的，他们拿的数据没用好。

我再简单举一个小案例，在行业内非常知名的一家第三方数据公司，前段时间在上海，他的一个数据总监在讲，当时我们真的还不太认可，说你的判断可能不正确，下午正好他的甲方说他们帮他做了ABC卡和反欺诈卡，都没有用。

当是我在想他们拿那么好的数据，为什么不愿意花钱去建好的数据分析团队？刚才斌总说美国有三大征信公司，他们不是只卖简单的数据源，也建模。不同行业有不同的建模方式。因为他们自己拿的这个数据我没见过，对我们来说就像是个金矿，就会有觉得特别欣喜。

我们曾经做过个调查分析，大概20万行的数据，非常复杂。但是必须必须有人做。如果你的公司有这么好的数据源，我个人觉得一定要把自己的分析团队打造得非常强，这样数据才有意义。

所以第一，千万不要去拍脑袋设计产品，也不要去参照别人的同业者去设计产品。因为那些东西都是玫瑰，你从哪弄一朵玫瑰，拿回来摆到桌上，很好看，但一周内他就凋零了，你一定要种个种子你的公司里，让它慢慢成长。

不管是数据还是市场调研也好，种子放进去让他一点一点发芽，这个才是你真正适合自己的。

第二，如果有足够的数据，别不舍得去雇佣一些人，因为这些人不是不产生价值的，他是不给你产生实际单一的价值的，但是他给你产生的价值都用千万来计算的。

最后，总结来说：

第一，因为我自己是学统计的也做了很多年这方面的工作，所以意识到数据是特别重要的。

第二，既然数据重要，因此，刚做业务的时候，你要尽量估，不要考虑成本问题，一旦考虑了，你后边的坑会很大的。

第三，你要知道你有哪些工具，哪些方法，不同的方法去解决不同的问题，统计里面没有一条方法论是解决所有问题的。之后要跟你自己的业务数据相结合，再好的方法，再好的数据，跟业务不结合，那对公司来说只是成本费用。

既然数据在风险管理和审批管理中，如此重要，那么风控和审批，又该具体如何去做呢？敬请期待下期！