作为全球数据最为密集的行业之一，金融业对大数据战略的重视程度与日俱增，许多机构凭借先发优势已脱颖而出。在全美前十大银行中，有九家是百年老店，只有一家崛起于近30年内，它就是Capital One(美国第一资本金融银行)。这家由美国弗吉尼亚州Signet银行信用卡部门发家而起的金融机构，如今已成美国最大的金融控股公司之一。其逆袭和崛起的奥秘，均与两个字密不可分：数据。
早在1988年，Capital One董事会主席瑞奇·菲尔班克(Rich Fairbank)创立公司时就认识到了数据的重要性，坚信金融机构的竞争力是对信息的收集与处理能力。前瞻性的战略令数据思维渗透进了Capital One日常工作的方方面面，包括产品、客服、风控、企业文化、内部沟通等，帮助其成功崛起。
利用大数据打通“任督二脉”
让我们回溯 Capital One的大数据发展之路，看看这家曾经名不见经传的小银行，如何依靠大数据实现华丽逆袭。
首先是产品。上世纪90年代，美国信用卡市场个体利润率千差万别，但定价却统一僵化，未能实现有效的用户分层。Capital One以此为切入口，采用“边测试边学习”策略，推出上千款产品进行无数次测试，采集接受度、转化率、用户生命周期价值、坏账率等大量数据进行分析，从而规避高坏账率及风险较低、但很少发生利息收入的群体，找到真正的利润贡献者——保持较高欠款余额、持续缴纳利息的用户，并设计出符合其需求的产品，迅速扩大规模。
这是大数据思维在产品分类、用户分层领域的成功应用，Capital One也得以拥有了明显高于竞争对手的单账户营收和利润。
其次是客服。客服是每个服务型机构与客户接触最为频繁的部门，Capital One将大数据思维发挥得淋漓尽致。起初，客户电话咨询的时间冗长且无效沟通过多，Capital One研究人员为此花了数月时间，分析所有可能的通话模式，研究海量客户来电数据和行为，进而优化系统，对客户可能提出的问题进行预判、归类，甚至在接通前就可回答客户问题。
由此，通过大数据运营，该系统成为Capital One的竞争优势，降低了整体成本、增强了服务品质，系统运营几个月后准确率就已达40%左右，一年后达到了60%-70%，充分彰显大数据的巨大能量。
再次是风控。Capital One的用户风险决策模型涵盖了众多数据，包括美国三大征信局数据、平台沉淀的用户数据、用户社交数据、违约记录等。公司还会每个季度验证模型，综合风险与盈利性对不同客户制定策略，底线是不给公司带来亏损。Capital One还可循环贷款，借款人需重新进行风险评估。若风险低则直接自动处理，进行再贷款，风险高则需借款人提供最近信用资料，再进行评估。这一模型的风控效果，明显较单看FICO分数好，它也被Lending Club所借鉴，成为当前较为成熟的风控模型。
此外，数据思维也融化于Capital One整个企业文化中，成为聚焦的中心。在Capital One，IT经理经常向业务部门了解用户情况，并参与到公司的重大规划决策中，IT和业务员工一起办公，传统藩篱不再存在;在岗位设置上，公司也体现了鲜明的大数据特色。比如“留存专家”岗位人员，可在保证边际利润的前提下，根据数据分析结果，自主为有销卡倾向的客户修正利率，降低流失率;在员工培养机制上，Capital One始终将数据与信息技术作为人才培养的重心，从该公司出走的诸多大数据方面的人才，如今已成国内金融科技领域的领军人物。
谁将成中国版Capital One?
可以看出，大数据思维渗透进了这家金融机构运营的方方面面，成为其鲜明的基因和文化。当前，金融科技的浪潮席卷全球，互联网金融在中国方兴未艾，大数据成为每个企业关注的焦点。那么，哪些企业有望成为中国版的Capital One呢?
我们看到，陆金所、PPmoney万惠等平台已有所布局。陆金所正筹备KYC 2.0(Know your customer，充分了解你的客户)，即新的投资者与产品风险适配体系。该平台试图引入大数据、机器学习等技术，对投资人进行更精确的风险承受能力测评，在此基础上实现资金端与资产端更精准的匹配，进一步提升运营和风控效率。
PPmoney万惠则拥有专门做数据分析的部门，将网站运营数据化，分析出用户的投资偏好、投资频率、投资结构，并根据职业、教育等信息判断用户抗风险能力，进而对用户进行细分，针对不同理财需求推出不同投资组合，增强用户黏性、扩大市场规模。
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或许在不远的将来，互金行业将诞生中国版的Capital One。