本文主要向大家介绍了机器学习入门之【小白学金融】机器学习如何助力互联网金融业务增长，通过具体的内容向大家展现，希望对大家学习机器学习入门有所帮助。

互联网信贷天生是一个数据驱动的行业，它往往通过互联网的渠道，非常便捷高效地为海量的消费者提供服务。从中用户数据沉淀了下来，有了数据就有了生产资料，我们才能更好地通过数据来实现业务增长。机器学习能通过算法自动进行数据分析和挖掘，从而高效实现业务增长。本期问题回复☞机器学习如何渗透到业务每一个环节？

【互联网信贷业务概况】

本文以信贷业务为例，将其拆解为一系列环环相扣的流程节点。当每个节点的问题都得到有效优化而解决的时候，业务自然会增长。如下图所示，信贷业务增长问题用一个数学公式表示，即由大盘用户数、贷款用户占比、人均订单数、订单通过率和单价五个环节相乘，而这个框架的背后则是由大数据、机器学习及人工智能等技术构成。

01、获客和流量来源

在互联网的背景下，目标用户来源通常由自然流量和付费流量组成。机器学习可以帮助我们更加精准的获得这两部分流量带来的目标用户。

（1）自然流量通常是通过用户下载了APP、朋友等人的推荐、新闻报道、渠道合作等途径而带来的。按照增长黑客的理论，如何找到愿意分享传播产品的意见领袖是关键。我们可以基于现有用户数据用机器学习结合关系网络图挖掘算法去解决。

（2）付费流量就是通过互联网广告投放带来的。如何制定合理的投放策略以高性价比来获取用户是关键。举个例子，如果我们通过搜索广告平台来获取用户，除了创意要考虑外，如何选择关键词以及如何为每个关键词出价是投放重点。关键词决定了我们能获取的目标人群范围，基于大数据，机器学习技术能高效自动帮助我们选出哪些关键词是我们应该考虑的。而在广告竞价过程中，有预算限制的前提下，关键词的出价则可以用数学规划或强化学习算法来解决。

02、潜客挖掘

在信贷业务背景下，贷款是一种低频行为，需要借贷应用场景来触发。因此，我们很有必要精准识别出那些真正有资金需求的人群或潜在贷款用户。人群识别往往可以建模为一个分类问题，通过将用户的各种数据表示成特征，机器学习算法可以高效精准的识别出哪些用户是需要贷款用户。这是当今机器学习技术最成功的应用领域-有监督学习，有许多算法可以使用，比如LR，GBDT/XGBoost，随机森林等等。另外，基于用户社交网络数据，我们还可以通过图计算挖掘的方式识别出其中的资金需求群体。针对这些潜在贷款人群，我们可以通过运营活动去触达，促进他们成为我们的提单用户，带来业务增长。

03、人均订单量

第四个环节我们要考虑如何提高人均交易量，这是一个可以长期通过机器学习算法迭代优化的指标。这主要决定于三方面的要素：用户所属的人群属性、当前在产品上的行为属性、以及何时以何种方式何种内容触达用户，如下图所示。在这一环节，用户画像系统、推荐系统、自动化运营系统等等将一起配合运作高效地发挥作用，机器学习技术贯穿始终。通过这些系统，我们还可以建立用户响应模型来促进用户的活跃度，建立用户流失预警模型来减少用户流失，建立用户LTV模型来提高用户留存，这些都将有助于用户提单量的提升。

04、订单通过率

我们还要考虑如何提高订单通过率。这是金融业务的核心环节-风控，它决定着整个业务能否良性持续发展。如果说前面几个营销环节是为了放量，那么风控环节是为了收，但要有的放矢的收。风控效率的提高将有助于极大提高订单的通过率。

这里面有两个关键问题要解决：用户的欺诈概率和违约概率预估，分别对应用户的欺诈风险和信用风险。在互联网金融的环境里，如何精准的识别欺诈概率和违约概率高的用户是比较困难的问题。

问题一：用户贷款是否按时归还的反馈周期比较长，通常一到两个月才有表现；

问题二：用户存在多头借贷和团伙欺诈的行为，这些数据往往难以获取；最后经过风控系统后，绝大部分用户已经被拒绝而无法表现出欺诈或违约，真正有表现的用户比例往往可能不足3%，这带来了后续模型建模样本的有偏性和不平衡性。

解决办法：

基于大数据的机器学习技术将为这些问题提供有效的解决方案。机器学习模型的快速迭代机制有助于减轻反馈周期过长问题；结合第三方数据，应用图计算技术将有助于识别多头借贷和挖掘欺诈团伙；机器学习的半监督学习算法及针对样本不平衡的算法有助于解决样本有偏及不平衡问题。此外，在风控的信审环节，机器学习技术可以通过建模预测进行决策，极大缩短订单审核时长，提高用户体验，促进信贷业务量增长。

05、风险定价

最后我们要考虑交易定价问题，即如何给用户定贷款额度和贷款利率。这决定着整个业务的收入及利润。贷款业务的定价本质是基于风险的定价，建立风险定价体系需要综合考虑经营成本、目标利润率、资金供求关系、市场利率水平、客户风险等因素。金融学里对风险定价问题有一套较完整的数学理论描述，我们可以借鉴实践。基于大数据和机器学习方法进行风险定价，我们也可以去探索，目前来看还是一个开放性研究课题。

【总结】

本文结合在线信贷业务场景描述了机器学习的落地应用方法。可以看到，在这样的框架下，基于大数据的机器学习技术在金融领域发挥着重要的作用，有助于解决业务各环节遇到的问题，不断地优化各种指标，从而带来业务的持续增长。后续篇章，我们将会继续分享我们在互联网金融领域一线实践经验，陪伴您成为更好的自己。

本文由职坐标整理并发布，希望对同学们有所帮助。了解更多详情请关注职坐标人工智能机器学习频道！