BA公开课总结｜商业分析在消费信贷领域有何应用？

Part 2 消费金融行业有哪些构成？

消费金融行业有春夏秋冬四个季节，分别是

spending(花钱), lending(借钱),

saving(储蓄), 以及investing(投资)，

这四个环节在消费金融行业不断循环。

这四个环节在消费金融行业的四个主要组成部分里面也有所体现。消费金融行业最重要的一块就是Lending, 该部分在整个行业的占比最大，而且很特殊，因为成交的时候是公司给别人钱，而不是公司拿钱。第二个组成部分是Wealth Management, 主要研究的是钱生钱的问题，另外两块是Payment和Insurance。

在这些板块中，Lending 和 Wealth Management这两部分更加注重商业和数据的结合，而Payment 更加注重技术层面的发展。

消费信贷领域的具体内容

消费信贷在中国的发展

Credit Risk、Marketing、Fraud Risk。 Credit Risk 由两部分组成，一是放贷前的审核批准，利息定价，二是贷款之后的风险管理以及对违约客户的追债。

Marketing 包括了贷款前的获取客户，和贷款后的客户留存。

Fraud Risk 指的是欺诈风险，例如身份盗用，信用卡盗刷等。

其一是Business Analyst，类似于项目经理人的角色，主要通过如下工作来为公司增加价值：起到运营部门和管理层的沟通桥梁作用，进行基础的数据分析，评估模型的实际表现，进行利润分析。

第二类职位是Data Scientist，其主要工作是构建模型，注重技术层面的发展。

第三类是Data Analyst，主要负责数据存储、数据质量监控、数据可视化等。另外，Zhiyao老师提到，与其他行业略有不同，消费信贷行业的Business Analyst有两大必备素养，一是需要会运用SQL来提取数据，二是会对基本的Predictive Model进行解读。

Part 5 Q&A互动环节

A2: Business Analyst更加注重商业分析能力、逻辑思维能力，需要会SQL, 对predictive model有基本的理解，还需要有project management等soft skills，对能力的考查更加综合。

Data Analyst注重技术层面，必须是数据库的专家，SQL的高手。Data Analyst后面也可以向Business Analyst和Data Scientist方向转。另外，Data Scientist 一般都是资深专家，刚毕业的学生比较难做到这样的岗位，一般先从Data Analyst开始做起。

A4: logistic regression占80%，因为它有 2大优势。首先是可解释性强，能够明确知道是因为哪个variable决定了不放贷，预测也比较稳定。另外，它的运算速度快。 其他20％ 是machines learning的模型，但它的变量太多，解释性差，而且运算速度慢。

A6: 都重要。在学校学习的时候可以适当更加偏重技能培养，当然思维能力、沟通能力也很重要。但对于刚毕业的学生，公司对于商业思维要求并不高。不过从个人长期发展看，商业敏锐性等一些soft skills更加重要。可以多看一些行业新闻，多做一些case study。

A8: 提供BA岗位的公司首先有传统的银行，例如Citi Bank, Capital One, Wells Fargo, Chase等。另外，一些创业公司也值得推荐，例如Lending Club，薪水也相当可观。值得一提的事，Consumer Lending 行业对international student很友好，也有很多上升空间，管理层中不乏国际学生。