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一個數據分析項目，需要怎么搭建、包含哪些內容，才有可能得出有用的結果和建議？在本篇文章里，作者就結合了一個實際案例，對數據分析項目如何做、如何優化等問題分享了他的經驗解答，不妨一起來看一下。

前言：任何一個數據分析項目，如果想要有所產出，必然要有目標、結論和建議，不然就會流于形式，為分析而分析，久而久之，業務方也不會采用數據分析的建議。

一、分析背景

分析背景應該闡述的是為什么要做這次分析，業務上有哪些問題，本次分析的重點是為了解決這些問題而生的。

比如：本次項目中業務方描述，發現業務在套現方面違規交易頻繁，且該風險在A地區發生率尤為嚴重。因此本次分析著重針對A地址所暴露的問題，結合商戶信息和流水情況進行風險分析，給出最終的解決方案或在原來規則基礎上的提升方案。并力求能映射到全量數據的防空方案。

二、業務范圍與目標

主要說明業務上涵蓋哪些業務線，涉及哪些后臺業務表，分析涉及的軟硬件資源。目標是否有分析報告產出，是否提供新的規則方案，規則上線部署安排等。

如：本次分享涵蓋XX公司XX業務渠道的所有數據，涉及業務表XX，數據量XX，時間跨度等（用表格說明）。分析過程在XX平臺編寫SQL代碼完成，針對特征黑樣本抽樣數據使用EXCEL導出單機完成。產出分析報告。對新的規則進行評估，根據業務溝通安排上線。

三、數據質量情況

描述數據分析過程中數據質量情況已經該質量情況可能造成的影響。

比如：本項目中核查發現交易流水表中的商戶未全部包含在商戶表中。交易流水表無借貸標識字段，只能通過付款銀行字段中credit 標記為信用支付，debit 標記為借記卡支付，但支付卡和微信支付是，有一些字數產品的字符方式，所有并不是所有流水都有借貸標記分類，會對后續借貸規則相關分析產生影響。

四、已有風險規則及評估情況

1）已有規則明細列表，規則運行特定數據的表現情況（命中風險商戶數）。

2）第三方黑樣本抽樣分析情況：抽取樣本商戶的流水情況，分析流水的金額分布、交易發生時間分布、商戶地址信息核實、客戶經理發展商戶頻率等情況。

常見的科工分析的樣本主要有三類：

1. 上游渠道端提供（支付寶、微信等提供的樣本）；
2. 規則命中稽核后的樣本；
3. 經驗樣本（通過sql跑出來的樣本）。

3）已有規則命中商戶抽樣分析：抽取命中商戶的一部分，檢查其流水情況，根據流水中的付款人、付款金額、借貸支付比例進行分析。

注意流水情況與實際的風險類型對應起來，商戶收單業務場景的風險一般有以下5類：

1. 套現；
2. 疑似賭博、色情等非法交易（如非法異地直播也屬于這類）；
3. 各類刷單；
4. 疑似反洗錢相關（平日無流水，突然進行5W以上不合業態的交易）；
5. 交易欺詐（C端單筆交易，如誘導買家支付從中獲取，賭博輸了以被騙進行投訴）。

從當前整體風險形式來看，“套現”具有一定規模，其他風險相對可控。同時如果有商戶門店照片，可重門店照哦片分析。

五、新增規則

說明新增規則的制定一列，邏輯結構，同時可疑闡述規則特征。

如：此次項目根據黑樣本的特征情況，結合過往的銀行掃碼業務分析經驗，已經現有規則抽樣分析流水情況制定新的規則。規則分為商戶監控型和交易監控型兩大類，分別從商戶和付款人角度進行風險識別，并未每條規則預設對應風險類型。規則如下：

1. 商戶監控

1）特殊金額交易連續支付

需排除商品名稱為停車、棋牌、網吧，MCC碼為8299學校和教育服務等，收款賬戶X天內1元以下交易>=X筆。對應風險為違規違禁商戶/營銷坐標/各類刷單等。

抽查該規則命中的商戶的交易流水，根據交易流水情況綜合判斷是否疑似風險，給出此規則的疑似率為X%.

2）其他相似規則

相同交易金額連續支付（違規違禁商戶/營銷坐標/各類刷單）、特殊金額交易（違禁色情風險）、尾數含特殊金額交易（違規商戶/營銷坐標/刷單/套現）、大額連續交易（違規商戶/套現）、資金借貸比例異常（套現）、借貸筆數比例異常（套現）、借貸金額差異異常（套現）、貸記交易連續多筆異常（套現）、超大額交易（疑似洗錢類商戶）、線上異地交易（以借記卡位置，排除套現可能）。

3）其他特殊場景規則

團伙套現（主要是多商戶、多人多次重復支付，且門店為統一客戶經理明顯商戶且聯號）、虛假高危商戶（如同一設備指紋下登錄多家商戶、法人都相同）、異地交易（無直播牌照異地直播交易、線上非法投資理財公司）。

2. 交易監控型

付款人短時高頻交易（違禁商戶/營銷作弊）、付款人短時多商戶高頻交易（違禁商戶/營銷作弊）、付款人支付寶特殊金額交易（花唄套現）、付款人短時內特殊金額交易（各類刷單）、同一商戶同一渠道付款人躲避貸記支付（套現）。

3. 其他風險規則結構

當然，如果是事中識別，也可以按其他結構跳轉規則，如：通過經營實際與交易流量識別異常；通過異地交易或登錄異常方式識別；通過貸記交易異常識別等。結構上也比較合理。

或者整體上從目的出發架構規則，如合規類型規則（針對合規文件）、商戶監控（發現可疑商戶為主）、交易監控型（監控高?？梢山灰祝F伙類型（監控團伙，可與商戶監控合并）。

無論哪種規則結構形式，其中比較重要的是，不同業態的特殊情況一定要排除，防止誤報。比如冷鏈生鮮批發就具有夜間高頻，單人重復支付；中高端服務如培訓機構貸記比例會明顯偏高；某些企業實力雄厚，自身運營手段多樣，所有往往后將二維碼包裝后線上適用，造成異地高頻收款的情況。

4. 規則特征

規則特征指的是制定規則時從哪些字段維度去刻畫規則。一般情況的商戶風險規則可通過7大特征進行刻畫。如：時間、金額、借貸、地點、C端、B端網絡環境、簡單關聯關系。

六、規則效能對比

1. 優化前后對比

對優化前后各規則的風險覆蓋率和疑似率進行對比（用日記規則檢出量和抽樣數據疑似率進行展示）。

2. 優化后上線主要事項

比如疑似率未經任何核實，僅作參考，實際準確率應低于疑似率。

規則驗收是歷史數據，上線后是實時數據，隨實際變化，商戶違規交易手法、商戶體量、業務規則都有可能編碼，會影響實際結果。

七、風險處置運營建議

一般風險規則上線后，對風險的處置方式是關鍵，只有形成一套預警、核查、處置、策略調整的基礎風險運營體系才能使得風險規則真正發揮風控的作用。

但目前很多銀行采用的方式都是剛性一刀切，即發現-處理階段（主要是反饋問題給客戶經理，客戶經理說明情況辯解，避重就輕等）。

可以適當豐富管理收單，如增加“警告、限期整個、流量控制等”由輕到中的方式。如對高危交易實時阻斷，對套現商戶已貸記額度控制，線上核查與線下調查結合。

八、業務優化建議

在分析過程中發現的業務問題，建議優化改進：

1. 商戶入網方面

1）個體商戶，商戶名稱為人名，不好判斷，建議進件是記錄下商戶銘牌，照片等。

如XX早餐店，以便于準確賬戶該商戶的具體行業業態。但照片銘牌要反應實際內容，制定規范，便于核查，如“XX公館服裝店”不能為管理者辦公室照片，應該是實際生產、經營場所，必須是實景照片。

2）零售MCC行業標記沒有細分、不準確，如都標記為5999，零售體量不一樣，行業差別大。

1. 在實際分析中發現名稱為“XX區興國屠宰場XX肉食品經營部”，通過商戶名稱及內景照片，確認為5422肉類水產商量，但實際登記的類目為MCC5322“機動車、農機零配件批發”；
2. 登記錯誤，比如普通百貨類的超市或小超市，填寫成“倉儲型超市”，雖然都是“超市類”但交易實際和交易金額差別交大；
3. 標準不統一，如XX加油站，某些歸為“加油站”類目，有些歸入“燃料出售”，有些還帶有便利店，歸為“便利店”類目。

3）門店無定位信息，無法識別異地交易行為，最好客戶經理現場記錄門店定位信息（可以通過門店地址識別？？），如果商戶僅僅只有名稱記錄，如“曹XX”共發現多家店，但沒有照片信息輔助，實在難以判斷商戶的真實性。

2. 風險管理組織架構

以口碑公司商戶風險管理為例，組織架構分以下：

1）管理主線

圍繞“識別-決策-管理”主線展開。識別由“支付報-大安全”下的決策中心體重策略合模型支持，風險識別后通過接口形式下發給“口碑”商戶風控管理后臺，由口碑商戶管理中心-商戶風險管理部負責風險商戶管理，配備各自自動、手動管控方式。

2）輔助部門

口碑商戶管理中心-商戶審核/服務商管理兩個輔助部門，商戶審核輔助商戶準入的證照標準正常、類目管理運營；服務商管理管理以交易合門店風控信息為基礎，管理服務商，此外還有”為業務發展部“輔助結算返傭和財務審計。

3）外部合作部門

口碑商戶風險與花唄業務風控業務部門也有業務合作。

4）觸達途徑

除APP自動渠道外，人工一般通過客戶經理連續客戶，一種為”口碑客“采用傭金方式激勵外部人員巡查門店（驗真）。

3. 核查/處置建議

1）擺脫”問題-答復“的反饋模式

目前遇到商戶問題，一般將問題反饋至客戶經理處，客戶經理會極力推脫、辯解、無限解釋，溝通時間成本高效果部理想，建議避免”開發式“問答，采用”選擇性“問答。如：憑證反饋截止XX時間，過期等同不提供”。

2）控制信息透露范圍，避免根據問題造假

如果給客戶提供風險特征情況，那么商戶就有可能避免該風險去針對性造假，建議無論何種風險一律以”疑似虛假交易“進行溝通。

3）按照行業特征提供證照模板

不同的行業不同特征，如餐飲需要店內經照片和坐席數量。批發行業往來流水資料；泛行業（美容美發、娛樂場所）會有會員資料、充值記錄等。

4）分級管理

借鑒行業先進經驗，一般教育為主，限權為輔。如從警告限期整改——交易失敗——限額限次——調單核查——關店等。技術商可通過灰名單有效時間控制。

5）特例白名單管理

運行特殊情況提前報備、限期白名單等方式處理，

6）關注客戶經理可能存在的風險

針對團伙風險的商戶，可能直接或間接與客戶經理管理。尤其出現集中的照片非現場審核、集中關店等情況。

7）系統優化

建立多維度的黑/灰名單；允許規則免疫失效，防止誤判。