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数据释放价值宜人贷蜂巢让数据释放信誉价值

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来源: 作者: 2019-05-19 16:01:36

1 : 宜人贷“蜂巢 ”——让数据释放信誉价值

中国已成为世界金融科技发展的引领者,不过由于缺少统1的信誉评级和权威的信誉机构,中国金融科技行业延续遭到“信誉风险”的困扰。——英国《经济学人》杂志

随着移动支付、P2P网贷等创新金融服务的发展壮大,和2015年12月宜人贷赴美上市、2014年支付宝成为当前全球最大的移动支付厂商等标志性事件的产生,中国金融科技行业已在世界范围内占据了非常重要的位置。但与此同时,中国金融科技企业的风控建设遭受了诸多挑战。其中,如何通过大数据风控释放数据的信誉价值,对企业来讲更是1道困难。

作为中国金融科技引领者,宜人贷的大数据风控建设工作1直处于行业领先水平。2016年底,宜人贷发布了 “金融科技能力同享平台YEP”,力争帮助行业下降获客本钱,加速金融科技行业的整体变革。

5大维度,数据抓取更全面

作为好人贷YEP核心能力之1,实时数据获得与解析系统“蜂巢”是国内首个基于大数据的风控技术,并于2013年率先在宜人贷明星借款服务“极速模式”上应用成功。

截至目前,“蜂巢”已延续稳定运营超过4年,并实现了金融、电商、信誉、社保、社交5大维度的数据授权抓取功能。基于以上5大维度数据,“蜂巢”大幅提升了借款批核的效力和精准度。根据“蜂巢”公布的数据,“蜂巢”在进行数据抓取时,各个维度的系统可用性保持在98.6%以上,抓取解析的成功率保持在99.6%以上。

同时,宜信11年、宜人贷5年积累的数据;网络公然数据和中国互联网金融信誉信息同享平台数据进1步扩大、保障了 “蜂巢”的数据资源量。

5大模块,释放数据信誉价值

宜人贷COO曹阳表示:在金融科技行业,仅唯一数据资源是远远不够的,对数据从获得、分析到洞察,产生信誉决策,才能让数据释放出信誉价值。宜人贷“蜂巢”系统通过人工智能、机器学习、计算机视觉等有效的技术手段,结合创新式抓取解析引擎对抓取的数据进行分析、解析,在保证秒级响应的同时可以有效地进行讹诈辨认。

在延续稳定运营的同时,“蜂巢”正在通过“账单反讹诈”、“社交关系产品”、“模型定制服务”3款产品对行业进行能力输出,为合作火伴提供授权数据抓取及前置反讹诈服务。

1. 账单反讹诈

通过邮件发送路径追踪、邮件行动特点分析、账单特点分析等技术手段与数据分析,截止至2017年6月底,“蜂巢”已有效拦截超过400万疑似讹诈账单。

2. 社交关系图谱

通过装备存疑、手机存疑、黑名单关联深度、贷后失联4个条件构成高关联性社交关系图谱,“蜂巢”可以有效判断潜伏讹诈的可能性。

3. 模型定制服务

根据数据源的不同,“蜂巢”可以进行自由拆分组合的模型定制服务。同时,结合多维度数据资源,“蜂巢”可以输出更加完善的特点、评分和模型细数。

4.蜂眼监控

利用高斯散布、假定实验、等品分段等技术,“蜂眼监控”可以对数据抓取、模型服务进行定期监控和预警工作,从而进1步提高系统的安全性。

5.信誉报告

作为风控后期工作重点之1,人工信审对数据准确性的需求一样非常高。基于动态抓取/静态保存数据,“蜂巢”可以对用户的身份信息、社交网络、公检法信息、借贷信息进行抓取、审核,为P2P、消费金融公司的风控信审人员,提供全面的数据决策根据。

曹阳表示:“在金融科技行业,1家平台没法满足所有人群的需求,而宜人贷基于深厚的用户洞察能力,能够辨别出不同的用户资质和需求。我们希望能够站在更高的角度上,和行业合作火伴1起,为不同的用户群体匹配最合适他们的服务,同时帮助合作火伴下降本钱,推动行业更加高效、更加健康地发展,实现双赢。”

2 : 陈利军:借力大数据 释放产业价值

【网聚知识IT新闻频道】2015年11月15日,“大数据+产业”大会在北京国家会议中心举行,本次峰会业内精英云集,这不但是国内第1次以“大数据+产业”为主题的大会,更是1次创业公司的交换分享心得模式的论坛。

在移动互联网日渐普及的今天,大数据开始成为这个时期最重要的标杆。并且不再局限于互联网,每个行业和产业都在谈论大数据。大数据正在冲击全部行业生态圈,所有传统行业的从业者都感遭到了大数据冲击,但也有很多人在选择大数据变现方向和肯定盈利模式时感到迷惘。

在大数据汹涌的浪潮中,如何明确智能硬件在“大数据”影响下的发展方向,促使大数据与智能硬件剧烈碰撞,满足对新1代智能硬件对大数据的无穷想象是此次大会的热议重点。作为论坛演讲佳宾,aika爱家开创人兼CEO陈利军,就智能硬件的现状、企业大数据业务与盈利模式和创业公司的变现为核心,进行了发言。

创业,谨慎别被“坑”

大会上最被智能硬件类公司关心的问题,莫过于创业公司在早期,对是不是效仿小米模式、用“硬件不盈利数据盈利”的方式赔钱卖硬件,成为很多创业者长时间“纠缠不清”的问题。面对台下大量来自创业公司的参会者,一样作为创业1分子的陈利军,也给出了自己的看法。陈利军认为——不管是小米模式还是以“罗永浩”为代表的互联网模式,对创业公司来讲都是1个深不见底的“大坑”。

陈利军解释说:“小米虽然作为中国互联网企业的新标杆,但对大多数创业公司而言都不具有参考价值。首先是雄厚的资本,销售上的赤字其实不会为运营带来延续的压力。其次是小米的硬件并不是真的不挣钱——或许前1百万个的确是在亏本销售,但是随着小米硬件的销量爬升、成产技术成熟和制造本钱下降,此消彼长,小米的智能硬件销售早已实现盈利。”

至于流量,更是拦在创业公司眼前的1座大山。陈利军说:“想靠数据盈利,没有百万千万级的流量就不要想。京东阿里这类平台是不会轻易给创业公司或是1个新生品牌如此高的流量的,1些脍炙人口的品牌都是在自创流量,比如锤子科技的罗永浩,通过‘老罗相声’,将个人形象与产品相结合,但是大多数公司,是没有这类‘摇滚明星’似的的人物来帮助公司做推行的。”

面对这两种流行模式,陈利军表示:“都不是1般创业公司‘玩得起’的。”同时,他对智能硬件的销售现状表示了担心:硬件公司纷纭通过赔钱方式把产品甩入市场,不但会让产品为了压价而牺牲质量,对智能硬件的口碑产生负面效应,更会对硬件市场造成不良影响。市面上便宜手环和劣质充电宝,就犹如9块9的电影票带来的糟后果1样。赔本销售本来是1种增加销量和吸援用户的手段,但却让很多外行人误认为,产品本来就值这个价。

(aika爱家开创人兼CEO陈利军分享产业观点和创业心得)

大数据“垂直细分”进行时

“大数据+产业”大会上,聚集了来自百度、阿里巴巴、腾讯的大数据专家,目前BAT在数据资本和大数据精准营销、大数据预测、大数据分析等利用方面无庸置疑是不可企及的,但是其实不代表就可以完全消化大数据市场。在1些细分领域,对创业公司依然是最好的时期。

在《大数据智能革命》论坛上,陈利军1上来并没有谈论大数据带来的影响,而是先讲述了1个台湾首富王永庆卖米的故事:“王永庆15岁时,用借来的钱做本金自己开了1家小米店。为了和隔壁那家大型米店竞争,王永庆颇费了1番心思。他不但做好细节,还坚持送货上门。每次送货,他都会在笔记本上详细记录了顾客家有多少人、1个月吃多少米、喜欢的口味和顾客家发薪日期等信息。估算出顾客的米该吃完了,就提早送米上门;等到顾客发薪的日子,再上门收取米款。就这样,王永庆的生意愈来愈好。从这家米店起步,终究成为本日台湾商界的龙头老大。”陈利军解释道:这就是大数据的雏形。今天说起大数据云山雾绕,但实际上,100年前大数据就已利用于人们的生活了。虽然不是每家公司都能像BAT1样,但却可以像王永庆那样务实。不需要刻意去研究管理知识和消费心理,只是用心去研究顾客的消费行动和需求,再揣摩如何去满足顾客的需求就能够了。不单纯卖给顾客简单的产品,而是将顾客的需求变成自己的服务项目,与产品1同给予顾客。从今天来看,也是大多数创业公司能做的这事情。

不过对广义大数据的利用,陈利军认为现在谈还为时过早,但是在狭义的大数据上,诸如跑步、洗衣和糖尿病检测等垂直细分领域,大数据已可以实现初步的精确匹配,但不通过硬件盈利,依然是不现实的。在发言最后,陈利军还直言不讳地说,对创业公司而言,自己做的大数据其实不具有说服力,常常都是做给VC和PE看的。陈利军的发言也赢得了台下阵阵掌声。

3 : 释放数据价值,人人都是数据分析师

【网聚知识IT新闻频道】作者:永洪科技开创人&CEO何春涛

非常高兴能够看到这么多朋友参加永洪科技主办的上海大数据峰会。我今天跟大家分享的题目是《释放数据价值,人人都是数据分析师》。

永洪科技2016上半年进展汇报

首先,跟大家做1下我们2016年上半年的进展汇报。在2016年上半年我们继续稳定高速地发展:

1,在员工范围上,我们从2015年底的100人,到现在已有200多人在全国各地的服务中心帮助大家做服务工作。

2,在服务中心范围上,从2015年北京的1家服务中心,到现在已增长到了4家服务中心,它们分别在北京、上海、深圳和成都,每个服务中心都有比较完全的咨询和售后团队。

3,在业务增长上,非常高兴地看到各行各业的大中型企业对永洪科技的支持,我们在2016年上半年保持了500%的业务增长。

4,在用户增长上,我们从2015年底2万个收费用户到今天已到达了4万个收费用户,这个增长速度也非常的惊人。

5,在行业认同方面,我们是2016年36Kr评选出的“最受欢迎企业服务商”;并且我们在2016年的“中国财经峰会杰出品牌”也取得了形象奖,是最具创新力的大数据服务商;在2016年大数据领域标杆也取得了企业奖。

6,在国家创新基金中,我们在北京市排名第1。固然这些行业的认可其实不是我们最关心的,我们最关心的是甚么?最关心的是客户的认可,是合作火伴对我们的欢迎。

这是我们2015年的客户列表,我们总结了1下有这样1个趋势,在2014年我们有1些大型企业成了我们的重要客户,那末在2015年看到更多的企业变成了我们的重要客户,像海尔、美的、中国移动、中信银行、华为等等。

经过这半年的发展,我们现在的客户列表已变成了这样(PPT示),大家可以看到客户增长非常快。到今天为止我们已没有办法逐一罗列我们庞大的合作机构列表了,所以如今我们开始去对我们的客户列表进行选择性更新。

BI与大数据分析领域的窘迫

以上这些进展都还不错,但是从做永洪的第1天开始,我们都有很多的困惑,这个困惑迄今为止1直都是存在的。

1.第1个困惑:BI与大数据分析领域的窘迫。我们认为在数据准备领域,OLAP的瓶颈1直没有完善的解决好。在现在很多的企业业务中,当他们希望用数据分析优化业务时,他们还是需要找到1个IT部门帮助他们做数据准备工作。这个数据准备工作常常是要构建长时间的、非常大的OLAP来做。数据准备工作完成以后,1方面是时间长,另外一方面是没有办法应对两遍。这是目前桎梏我们数据业务分析发展的非常重要的1个定位,也是我们1直在努力的方向。

2.在BI与大数据分析领域的第2个窘迫,就是我们觉得在目前我们还没有帮到很多的企业、政府机构。大家照旧在拿着90年代、2000年的办法在做数据分析、做静态报告。业务人员等了很长时间,最后IT部门帮助他们出了1张张的静态报告。我们知道数据分析是1个闭环,这个闭环是甚么?要从产生问题开始,要试着找到答案,把答案找来以后,我们要采取措施。而静态报告给我们带来了1个很大的阻碍是,我们发现了这个报告的问题以后,没有办法深入的继续向下找到答案。大家都是数据分析行业的专家,我们知道,要找到答案时,常常要问更多的问题,问第2个问题,再去回答,问第3个问题,再去回答,直到我们把这些问题问清楚以后才找到了终究我们的业务优化的关键所在。所以这是1个探索式的进程,我们要不断的对数据进行分析、转换、过滤、交互。那末在目前,80%以上的数据分析系统是没办法完成这样1个功能的,这也是困扰着我们的1个非常大的窘迫。

3.在BI与大数据分析领域的第3个窘迫,便是流程问题,其中最大的问题是IT部门。大家可以看到我们这个图画的还是挺形象的。在企业里面有数10个部门的大企业非常多,这数10个部门的数据分析的需求都是提交给1个部门来完成的,这个部门就是IT部门。我们做数据分析时,造访了很多大型机构、政府机构,它们的IT部门常常有1个特点:加班严重,压力也很大。各个部门对他们的评价都不高,他们觉得IT部门阻碍了他们业务的优化,阻碍了他们进行业务问题关键寻觅的进程。但是这个事情实际上是不怨IT部门的,这需要全部数据分析平台的构建和全部流程的重构,这是我们作为1家大数据分析企业应当做的事。

4.第4个窘迫是甚么?我们总结下来就是1个厂商的瓶颈。这个厂商的瓶颈是甚么?就是缺少高质量的本土厂商。我们知道但凡1个行业,如果说缺少高质量的本土厂商,这些大中企业只能采购外资品牌,外资品牌的产品不管它怎样样,价格都会非常昂贵,而且这个产品极可能水土不服。当你需要他们来解决问题的时候,服务也是1个问题。

所以我们做了很多的努力,比如说我们目前已构建了4个服务中心,每个服务中心都有3类角色,分别是我们的咨询、专家、实行。我们想干甚么?就是想把这个瓶颈打破,让我们全部中国的大数据分析行业能够有很好的产品和很好的服务支持。在这5年中,我们看到大数据分析正在深入改变着各个行业,我们在技术上的演进也很快,在大数据、云计算、深度分析、搜索等技术上延续地产生着演化。这个演化的进程其实非常激动人心。

近5年BI与大数据分析领域的趋势

但是我想总结的是目前这个行业还非常的不成熟,还处在1个相对初期的阶段。这个阶段像甚么呢?有点像20年代的汽车行业,20年代的汽车行业并没有进入每个家庭,真正能够具有并且使用汽车作为工具的家庭非常少。这又有1点像甚么?像80年代的PC,固然在坐的可能有很多80后、90后,像我们这类70后应当有非常深入的印象,就是在我们当时的PC还是286、386,它被放到我们的机房里面。如果我们要上机,我们必须要申请,而且还要带鞋套才能进机房。那末到后来我们都知道了PC行业产生的变化,全部PC行业让我们企业里的每个人离不开,它成了企业的每个业务人员的标配,没有PC,我们的工作简直做不了。大数据分析也是这样的,我们认为它在不久的将来会成为我们企业里面每个业务人员的标配,让每一个业务人员都可以用它来分析问题,来找到答案、优化业务,这是我们认为它将延续产生的变革,这也是我们这个行业专家们非常好的机会。

我们永洪的愿景是“释放数据价值,人人都是数据分析师”。虽然这个愿景非常美好,但是做起来肯定非常痛苦,不过我们是有思想准备的。我们在这个行业不断提升我们的服务能力,不断加强我们的营销水平,不断延续的在研发方面进行投入、投入、再投入。在这方面,我们认为我们有责任、有义务给我们国家去显现1家有高质量、高水平研发能力和服务能力的有责任的企业。

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