行为数据在互联网金融风控中是不是会有用？我们的目标就是要做一个基于用户移动互联网行为的风控辅助平台。而这其中有两个关键词，一个是移动互联网行为，另外一个是辅助。

　　为什么说移动互联网行为？因为我们不是银行，我们不是借贷机构，我们也不是信用卡公司，并不知道这个用户这些方面的数据，但是我们可以从他们那拿来数据做模型，但是如果他们把数据拿走，这个模型就没有用了。

　　为什么说要辅助呢？毕竟行为数据跟风控和信用不是一个强相关的，是一个弱相关的。所以希望这个产品是一个辅助的作用，而不是完全用这个产品做最后的决策。

　　评估：KS 值，模型对于好与坏的最大区分度，j2直播，KS 值越大越好，业界这个 KS 值一般来说到 0.4 左右就可以用了。用我们这个模型，我们已经可以达到 0.3 几了，这还是很出乎我们的预料的。

　　从这个产品的想法的产生到数据根据评估到需求，走了一个完整的链路，这算是一个比较成功的数据产品。

　　案例二，预测游戏付费用户

　　游戏里付费用户比例非常少，大概是小于 5%，很多都是 1%、2%，基于【友盟+】平台的数据，可以知道用户的跨 APP 行为，也可以知道用户在其它游戏里的行为，还可以知道用户在如新闻娱乐等其它 APP 里的行为，这些行为可以帮助游戏开发者和运营人员更好地判断用户价值。

　　这个产品的评估是在影响到一定用户的比例下，检测到这些潜在付费用户的能力，比如说影响到你 50% 的用户下，如果能检测到你 90% 的付费用户。这样做营销方案可以针对这 50% 的人去做，剩下 50% 的钱可以省下来，这个理论上来说，是很有用的产品。但我们在和客户在做 POC 测试时，发现这个产品对于中国的中小游戏开发者来说，还是有些超前的。所以这个就属于现在还无法产品化的尝试。

　　李丹枫最后强调，作为一个数据科学家，给产品人在数据产品方面的建议是：有明确的目标，明白为什么是由你来做，知道这样评估产品，最后要验证市场的需求。