三年时间用户从0到1500万，这公司如何深挖数据价值

     成立三年多，用户从零增长到近1500万，这家公司是如何深度挖掘数据价值？作为创始人兼CEO，张敬华自有一套秘诀。读者朋友们也可以阅读文章找到其中的答案。

目前，掌众金服积累的用户的画像维度数达到了50项，总数据量更是超过300TB，并且已经实现了每秒超过7万次的数据可查询，超过192万次的月风险数据处理以及近5000万的月授信认证处理请求的能力。

5月23和24日，由小饭桌、凡卓资本主办的2017中国金融创新创业峰会在北京四季酒店拉开帷幕。在消费金融论坛专场，掌众金服创始人兼CEO张敬华以《被低估的金融技术实践、被忽略的大数据风控复杂性》为主题演讲，揭秘掌众金服成立至今三年多，用户从0增长到近1500万是如何深度挖掘数据价值，实现由数据流向价值流的转化心得。

服务用户的前提是要获取数据，但是这一步的难度不小。数据的来源包括用户主动提供数据、第三方数据以及用户的行为数据。怎么做到数据获取的稳定性并保持平台的扩充性同样是问题关键。此外，当前在中国的信贷市场，存在着数据被包装现象，如何识别欺诈数据也是难点所在。当数据拿到之后，如何做数据清洗，分成，怎么做分布式计算和数据仓库，对于未来做风控决策也是关键。上述这些工作都涉及到大量的在技术层面不断优化的过程。

通过对基础数据的加工，分布式储存和计算，掌众金服搭建了弹性可扩展的技术业务架构。目前，掌众金服积累的用户的画像维度数达到了50项，总数据量更是超过300TB，并且已经实现了每秒超过7万次的数据可查询，超过192万次的月风险数据处理以及近5000万的月授信认证处理请求的能力。

微额快贷领域的核心是如何让风控系统做到智能化和全自动化。张敬华介绍说：“掌众金服的如来风控模型包括：反欺诈系统、预测模型和大数据评分、交易风险识别处理系统和自动化学习反哺体系几大核心并针对贷前欺诈、贷中行为风险和贷后催收，掌众金服建立了近120个信用风险模型，做到了对用户信审的智能化、自动化和无人工干预。”

除以智能化、自动化的风控系统为核心之外，用户营销，资金流动、支付和贷后催收等同样需要智能化运营的新手段。掌众金服建立了跨越全业务的智能决策引擎。在该引擎内，可以全面覆盖针对用户的精准营销、风险授信、场景化推荐，资金流动、支付、可催收性分析，包含从贷前、贷中到贷后的全业务流程。

基于此套全业务智能决策引擎，掌众金服得以通过技术手段，将数据流稳定转变成为价值流。同时，得以有底气在2017年，推出大额分期的“闪电分期”、“掌e贷”和金融超市“财神管家”等产品，实现过去单一的“闪电借款”向多元化产品纵深过渡。

金融技术实践的过程往往不是一帆风顺更不是一触而就的。3年间，掌众金服从数据的深度挖掘和使用入手到最终建立覆盖业务全流程的智能决策引擎，倾力其中的技术人员和风控建模团队人数超过300人，始终坚持做技术驱动型的公司。

此外，掌众金服的核心团队的成员有来自建设银行、华夏银行总行的金融专家，也有在FICO、奥浦诺、民生银行信用卡中心的风控建模高管。在运营和支付方面，也是由国内第一代移动支付专家和来自宜信、众安保险等互联网金融资深专家构成。不同基因的优质人才聚集在一起，产生了巨大的变革与创新效应。

2017年，对于金融行业来说注定是不平凡的一年，传统金融与科技加速创新融合，同时，行业竞争加剧，政策监管不断出台，合规步伐加快，在此纷繁复杂的背景下，期待类似掌众金服这样不断追求技术创新的金融科技公司在金融产品和服务模式上实现新的创新与突破。