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淘宝开店入门10法、店铺运营必看20条、新手快速掌握的30项准则……各类电商运营文档布满了即将毕业的大学生刘浩的电脑桌面。
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刘浩老家是浙西山区的一个小村子 从村头走到村尾拢共才42户人家 因为整个山区都被竹林覆盖 所以家家户户都世代承袭了一门编竹条的手艺 从竹席、菜篮、箩筐 再到各种工艺小玩意儿 一应俱全。往年镇上常有人挨家挨户地来收成品 视物件大小现场定价 5元-30元是普遍行情 但刘浩知道 这些东西在城里卖出 往往都是50元的起跳价。
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和其他毕业生不同 刘浩内心一直有个小小的创业梦。
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“为什么不能自己开一家淘宝店帮村里人卖货 ”
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只是 开店还需要有一笔20000元左右的启动资金 然而父母却并不支持刘浩的想法 在他们看来 大学生毕业后就该留在大城市找一份安稳工作。
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好在如今的互联网金融服务发展得愈发规范便捷 面向个人的小额贷款申请并不像过去那么复杂 通过正规金融机构提供的助贷服务 当天下午 刘浩就从银行拿到了所需的贷款 开始了自己的创业之路。
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用数据技术推动金融服务全面升级
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得益于数字化在金融行业地全面落地 以及金融机构愈加常态且正规化的助贷服务 越来越多的普通人能够像刘浩一样 享受到便利的信用贷款服务。
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在数禾科技大数据负责人万鹏看来 如今的金融机构能够通过深度结合数据技术 改变从前金融行业人工信审的低效状态 重塑银行与借款人间的双向服务通路。
数禾科技大数据负责人 万鹏
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“一方面 我们为银行发掘新的需求群体 并提供包括信用评分在内的前期服务 极大缓解银行审核压力 另一方面 我们在洞察借款人的需求上 能够为其匹配最合适的银行 使其能在最短的时间内得到最优质的信用贷款。”
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2015年 数禾科技正式成立 围绕消费信贷业务 为持牌金融机构和有贷款需求的消费者提供金融技术服务。
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“我们在人工智能、大数据等领域投入了大量研发资源 希望能够发挥数字化、自动化、智能化的金融技术优势 为更大基数的群体提供最优的金融服务 践行金融普惠。”万鹏说道 据了解 截至2021年5月 数禾科技已经和超过70家银行等金融机构建立合作 覆盖超过8000万注册用户。
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数据中台加持 让可见的数据流动在业务中
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助贷服务作为数禾科技的主营业务之一 本质上是解决资金与互联网用户两者之间的信息不匹配问题 数禾通过数字化手段充分洞察消费者信贷需求 为金融机构筛选精准有资质的贷款用户同时 为用户提供更便捷优质金融服务。
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而这一服务模式的背后 数据正在成为贯通需求方和服务方之间最高效的衔接桥梁。
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对数禾来说 虽然凭借技术深耕消费金融领域多年 但如何把业务流程中所产生的数据更高效地反哺业务 数禾还需要一套更完善的数据方法论和产品工具支撑。
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这时候 阿里云数据中台进入了数禾视野。
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因为十分看重数据资产对助贷业务的强大支撑能力 2020年7月 数禾科技与阿里云正式建立合作 启动数据中台项目 万鹏作为大数据部门负责人 牵头数据中台项目建设的开展 以此帮助数禾在数字化升级2.0战略大背景下 锁定数据能力优势。
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在数字化战略1.0阶段 数禾构建了实用的底层数据系统和业务应用系统 但很多时候业务提出的数据需求往往以一对一的形式予以解决 不仅响应速度滞后 还导致烟囱状系统林立。随着数据的量级增大 传统的数仓建设思路无法高效地支撑企业数字化需求 数禾的管理层意识到解决数据孤岛问题 打通各个系统以及组织之间的协同 释放公司的共享能力和创新能力是数字化战略取得突破性进展的关键举措。
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之所以选择阿里云数据中台作为数字化战略的底层技术支撑 万鹏提到了两个主要原因
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“阿里巴巴最早提出数据中台概念 对中台认知最深刻、解决方案最全面 派驻到现场的专家也都有丰富的实战经验。”
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阿里云数据中台的方法论体系也是数禾十分看重的能力之一。阿里云数据中台基于One Data方法论 通过Dataphin产品形成数据采集、治理、资产管理等能力矩阵 使得数据中台项目能在企业快速落地。
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万鹏提到 “阿里云数据中台自带One Service数据接口服务 之前我们自研的数据平台 面向线上业务提供数据接口的链路太长太复杂 目前通过阿里云数据中台产品Dataphin构建数据输入输出的链路既通畅又迅速 产品本身自带集成通道。”
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经过7个月的共创共建 数禾的大数据团队把传统数仓体系进行重构升级 统一了数据资产管理平台 同时借助项目全面梳理了公司核心业务流程 将所有的业务过程及背后对应的数据串联起来 统一一套信息系统 每个业务过程在信息化平台都能看到具体的数仓表、指标、指标当前的值、环比同比等信息 一旦这些指标出现异常 就可以快速自动化归因 定位问题环节 创新性建立了数据运营模式。
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回顾数禾创立初期的数字化建设工作 万鹏表示 “过去5年 我们更关注公司经营过程中产生了什么数据 哪些业务流程是可以数字化的 以及数据合规问题。往后看5年 数据量会越来越大 传统的数仓建设思路不再能支撑企业存数、管数、用数的需求 我们需要一套更先进的数据工具和方法论 来解决我们与消费者之间的信息不对称问题 消除理解偏差 通过数据来还原和预测用户的行为和想法。 “
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面向10亿互联网群体的普惠金融
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当下的助贷需求旺盛 场景众多 单纯依靠人工无法保证借贷人可以及时享受到所需的金融服务。举例来说 当一个用户 他从社交平台、短视频平台、线下电梯广告等媒介渠道看到了借贷讯息 于是点击进入网页进行了相关信息的浏览 并在一段时间后在线提交了贷款申请。
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面对这样一个用户 数禾应该如何为他提供所需的助贷服务
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这里的“匹配”其实包含了非常多的维度判断 比如授信额度、核准率、放款速度等等。每个用户的实际贷款需求各不相同 无法通过统一的服务内容来满足非标化的贷款需求 而这一切都需要数据来支撑后续一系列的运营决策 形成个性化的助贷服务模式。
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数禾通过构建自身的数据中台 打通以往独立建设的IT系统 使得各方数据汇聚联通 最终形成一个强大的数据决策引擎 不但让消费者得到满意的服务体验 同时大幅降低平台方的运营成本。
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数据中台对于风控场景的增益也是不容忽视的。
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行业发展初期 风控手段单一 获客集中于征信名单及企业获客。此后 线上获客逐步成为主流的渠道 风控手段从抵押物担保变为大数据建模 客户边界不断外拓 行业迎来高速发展的机遇背后 是对借款客户精准授信与风险定价的更高要求。
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当更多的借款人涌入平台 风险成本是否可控是助贷平台需要思考的问题。只有在贷前审批环节精准评估 在核准率大幅提升的同时 保持风险水平基本稳定且信用核验成本下降 助贷平台才能拿到更可观的经营利润。
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“切换到中台模式后 我们不仅做到了数据融通 同时通过数据治理手段推进了数据标准化和资产化。这一系列举措强化了基于数据资产的智能风控模式 基于数据中台的统一模型、统一数据服务 新构建的风控模型能够接入数据种类越丰富 就能把后期坏账率、中介欺诈率等风险指标降至最低。如中介模型可以对申请用户进行疑似金融中介监测 准确度可以做到超80%。“
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在数字化战略2.0阶段 数禾在原本信息化的基础上 依托数据中台完成数智化升级。比较直观的体现就是将运营动作尽可能做到全自动化或者半自动化。如技术层面 建设自己的策略及执行系统 产品层面 提供更数字化、智能化的产品 服务层面 通过呼叫中心、智能机器人、智能知识库、智能质检、智能客服等让用户感受到数字化转型带来的便捷 风控层面 不断加深精细化运营 完善风控模型……
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从系统层面 数据决策引擎和业务执行系统实现解耦。数据决策引擎接入一系列业务执行系统 以数据中台为核心完成数据分析、智能决策 然后形成操作指令作为输出 下发给决策指挥系统 从而让业务执行系统逐步完成从“人 系统”到“机器人 系统”的自动化、智能化流程升级 逐步降低对人工决策的依赖。
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这样做带来的好处 是随着中台项目的逐步推进 企业可以进行数字化成熟度自查 将遗漏的或者非标准化的业务流程通过调研梳理和统一建模进行规范定义 并在企业层面达到共识。企业的经营流程和关键指标通过数据串联起来 形成看板 管理层可以通过数据驱动快速定位业务流程中哪个环节出问题 高效发现经营异动 并形成相应的经营策略或者管理策略调整。
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数据中台的构建非一日之功 数禾科技的数字化2.0战略也还在持续推进。而如何在未来构建一套更完整的“数智化体系” 是当下每一个数据从业者和企业管理都要去思考的命题。数据中台的持续运营 核心在于数据资产的建设、治理以及运营 数禾科技将会持续实践和提炼数据中台运营的最佳实践 在充分挖掘数据价值的同时 驱动业务高速发展。
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数据中台是企业数智化的必经之路 阿里巴巴认为数据中台是集方法论、工具、组织于一体的 “快”、“准”、“全”、“统”、“通”的智能大数据体系。
目前正通过阿里云对外输出系列解决方案 包括通用数据中台解决方案、零售数据中台解决方案、金融数据中台解决方案、互联网数据中台解决方案、政务数据中台解决方案等细分场景。
其中阿里云数据中台产品矩阵是以Dataphin为基座 以Quick系列为业务场景化切入 包括
- Dataphin 一站式、智能化的数据构建及管理平台 - Quick BI 随时随地 智能决策 - Quick Audience 全方位洞察、全域营销、智能增长 - Quick A 跨多端全域应用体验分析及洞察的一站式数据化运营平台 - Quick Stock 智能货品运营平台 - Quick Decision 智能决策平台官方站点
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