200亿信贷项目日报如何设计？再说说AI日报可以怎么玩

一、快速了解数据现状 

那么，怎么设计日报，才能帮助我们快速了解数据呢？拆解是最好的办法。把数据拆解成结果数据和过程数据，拆解成核心数据和细分数据，拆解成属性、行为、业务数据，分别展示，就能让数据一目了然，主次分明。

 再往下拆解到业务一级节点，新户要经历从活跃到进件，到授信成功，再到申请借款，再到借款成功5个步骤。那么结果数据就要再加上这5个步骤的规模指标，就是UV、新户申请、授信成功、授信件均、授信总金额、借款申请、借款成功、借款件均、借款总金额。 过程数据就要把总转，拆解成这5个步骤的分别转化率，包括新户注册率、授信申请率、授信完成率、授信通过率、借款申请率、借款完成率、借款通过率、总转化率。

有了这5个核心指标，12个一级节点指标，我们就能从业务结果数据和过程数据上，从核心目标和一级结构上，快速了解业务的整体情况。 日报如何设计和头部玩家的大模型日报怎么玩接下来，我们来拆解细分数据。细分数据，首先可以拆分成行为数据和业务数据，用户在活跃、注册、授信、借款等页面的行为情况，即行为数据；

而在授信系统、借款系统里产生的数据，即为业务数据；而用户的渠道来源、授信资方等，即为属性数据。 行为数据按照这种交叉拆分，活跃UV就可以拆解成不同引流入口的数据。注册可以再按注册页访问、点击注册、注册成功、注册申请率、注册成功率，注册总转化率拆分步骤数据。登陆可按已登陆未进件用户活跃的版块拆分数据。进件则可以按用户在进件页面的浏览、进入下一步的用户数、每一步的申请率、通过率、授信整体流程的完成率等拆分。

借款则类似进件，可以按不同资方和借款的页面完成拆分。 业务数据则可按进入业务系统的人数、通过率、件均、总金额、资方分别拆分。 

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二、快速发现数据问题 

快速了解数据的捷径在数据拆解，而快速发现问题的方法在对比。 对比有两种方向，一是纵向对比，也即时间维度的对比，比如日环比，周环比，周同比、月同比、年同比。二是横向对比，也即空间维度的对比，比如行业内对比、相似业务线对比、新老户对比、不同渠道、不同资方对比。 怎么在日报里添加对比项呢，因为是每日数据，重点数据一定要有日环比数据，也要有7日数据波动情况，也要有月同比数据。

其中，日环比和月同比只需各一列的数据，所以重点数据和细分数据这两列必不可少。而7日波动数据更新成本高，可以只放重点数据。 另外，当我们按季度、按月度、按周度设定放贷目标时，为了基于目标完成情况，不断调整策略，可以在重点数据中，增加一项目前指标完成进度，以便掌控总指标完成情况。 这样下来，一张互金行业的日报就设计完成了，不同的业务，按照这种逻辑，根据业务节点进行调整即可。下面我们说下这些数据的获取和汇总方法。

 三、数据的获取和整合 

在数据获取上，主要按数据采集方法的不同进行区分，比如行为数据一般靠埋点采集，业务数据一般靠业务系统底表记录，而属性数据，则靠在埋点或系统底表中增加字段，除渠道数据外，很少需要单独的采集办法。 那要从不同的地方汇总数据，有两种不同的情况。一种是行为业务数据割裂的，需要直接在对应的系统里消费对应的数据，比如很多行为数据采集工具，都有附带的分析工具，像行业做的最好的神策，有一套神策分析的工具，可以直接使用做对应的行为分析。

业务底表，则要在对应的取数平台，比如hive、spark等，sql取数。 另一种情况，则是将行为数据和业务数据做了打通。有直接通过采数工具进行打通，行为数据、业务数据、属性数据全部采集到一个系统内进行消费的；也有导入到自己的数仓，自己进行用户关联，前后端数据的打通的。 割裂的数据，需要分别在两个平台取数后，再在另一平台聚合，比如通过python脚本抓取行为数据，通过sql查询底表数据，最后手动聚合到Excel表内。而打通好的数据，则既可以导出到第三方比如Excel消费，也可以制成报表，自动更新。对比下来，自然是打通的数据效率使用更高。

 四、大模型日报有未来么 

讲完了日报的设计、数据的获取和汇总，再来聊一些先进的东西——大模型自动化分析。有些业内头部公司，开发了一套数据监控解析的AI工具，它可以基于设计好的报表和配置好的指标关系，从数量和比例两方面出发，实时对各部分数据的变动生成评价，找到影响最大的变动点。 这套东西的好处在于，它可以从库内所有维度分析数据，可以自动化生产并发送数据简报，可以根据数据波动情况，实时发送告警。

 而它的不足之处，则在于它并不能完全了解业务渠道、策略、活动、产品等方面的调整，也没有资深运营人员的经验。它只能看到数据的变化点，并不能找到数据变动的业务原因，并产出策略。目前它还仅是简报生成工具，但是，在人工智能飞速发展的当下，假以时日，它取代运营人员进行监控分析决策，也不是不可能。 

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