金融科技服務公司向 B 端看齊：新數據、新機會、新界限

不僅在 B 端這個機會面前人人平等，數據造就的新神話也才剛剛開始。度小滿或許希望通過技術，找到適合自己的突破口。

度小滿，曾名百度金融，2018 年 4 月，百度宣布旗下金融服務事業群組正式完成拆分融資協議簽署，實現獨立運營。這種類似的拆分方式還有阿里當年拆分螞蟻金服，以及 2013 年實現獨立運營的京東金融，後者目前已更名為京東數字科技公司。

上述這三者則位居全國金融科技公司前列。10 月 23 日，據數據統計機構畢馬威（KPMG）聯合 H2 Ventures 發布的《2018 Fintech100 年度報告》顯示，螞蟻金服憑藉著世界上市值最高的獨角獸公司稱號再次蟬聯第一，京東金融是排名第二，度小滿排名第四。

在傳統互聯網領域的競爭中，不少人認為 BAT 的格局已經變化為 TMD 的競爭，百度這位老大哥在競爭中已顯得有些步步為營。但在最新的金融科技領域，除了少之又少的領跑者，大家基本還都處於同一起跑線上。對數據價值的挖掘與應用才剛開始，對 B 端的探索同樣也才剛開始。

在這場競爭中，誰先找到了殺手級的 B 端切入點誰就可能改寫已有的排位。度小滿或許希望通過技術，找到適合自己的突破口。

公平的數據，齊向 B 端的公司

「許多大科技巨頭都意識到傳統 C 端的天花板已經到來，而 B 端可以帶來新的想像力。」一位約有 20 年經驗的互聯網觀察者說。

的確，今年騰訊意識到純靠 C 端流量來盈利的方式已經不能滿足公司的發展需求，組織架構也因此調整。美團王興也對媒體說，美團過去一直在 C 端創造價值，現在要在 B 端做服務，過去 3 年推出了餐飲開放平台、美團金融、生活服務開放平台等業務來完善其 B 端的競爭布局。三家金融科技公司中，螞蟻金服的布局由來已久，而京東數科則通過 ABS 雲平台、北斗七星零售信貸產品等不段開發新的數字化企業服務形式，度小滿也逐漸發力自身的 B 端戰略。

不僅在 B 端這個機會面前人人平等，數據造就的新神話也才剛剛開始。在以往的互聯網生態中，有的企業是通過售賣硬體和集成來積累財富，有的企業通過顛覆整個行業規則來實現財富自由，但無論哪類企業都在收集數據、生產數據，還沒有出現真正能夠將數據變為新生產力的公司。

另一金融科技公司的資深從業者也對極客公園說，數據是滾雪球，靠的是時間，是公平的競爭。

金融科技公司都在把數據如何變成生產力上下功夫，度小滿也不例外，發布了自動化建模平台 Etron來抓住新機會。Etron 是集項目管理、數據管理、建模工廠、模型管理於一體的可視化聯合建模平台，具有億級/分鐘的動態建模樣本算力、豐富的特徵體系、可視化效果評估及秒級的模型一鍵部署等特點。

度小滿金融科技業務產品架構師王曉波說：「傳統金融機構的風控體系，相對來說比較依賴於強徵信數據。但是隨著普惠金融大力發展，純依賴徵信數據這些風控策略滿足不了現有的大量無徵信人群的信貸需求，所以需要一些新的數據，結合自己的業務場景，來產生一些新的風控標準和風控策略。」

在王曉波看來，對大型的金融機構來說，自己開發模型還是具有一定難度。首先對於互聯網數據的應用可能就會存在一個數據門檻。第二個，當人工智慧和大數據在機構應用的時候，可能本身會存在大量的與機構自有業務系統的耦合關係，增大了數據模型開發的難度。而 Etron 平台的適時發布，正好彌補了金融機構的不足，度小滿金融基於海量的百度數據，通過清洗加工及神經網路等深度學習方法，提煉了 5000 多維的獨有特徵，供金融機構在平台上使用；同時，平台提供了強大的算力支持和高效的平台化工具，極大的縮短了建模時間，降低了金融機構使用大數據和人工智慧技術的門檻。

開發近一年的時間，Etron 於今年 7 月正式上線。

Etron 的一大步，度小滿的一小步

百度積累的數據都是 Etron 的財富。

度小滿金融 Etron 平台技術負責人徐建說：「Etron 建模平台現在匯總了整個百度億級的特徵變數，這些特徵變數是從百度各個產品線收集過來的數據加工出來的。這個加工的過程本身都是基於神經網路、機器學習，形成了 Etron 平台聯合建模其中最具價值的特徵庫。」

而通過相關「映射」，這些數據將能與客觀世界的個人相對應。將這部分用戶數據與徵信數據相互作用，當用戶缺失徵信數據時，這些數據也能提供一定的參考價值，因此能提升相關金融機構的風控能力。王曉波舉例說，比如有人可能沒有信貸數據，但搜索過貸款不還會怎樣等問題就有參考價值。

數據不僅帶來了新的商業價值，同樣也帶來了各樣限制。由於對數據濫用風險的隱憂，國外出台了 GDPR（《一般數據保護條例》），而國內與 2017 年 6 月 1 日也頒布了《網路安全法》。其中《網安法》的一條關鍵要求與《條例》基本一致：「網路運營者」和「關鍵信息基礎設施的運營者」收集和使用個人信息必須向被收集的數據主體進行充分披露，並徵得個人知情同意，同時向第三方提供個人信息之前也必須徵得同意。

因此，Etron 平台在讓外部公司使用這些數據時需要運用一個「黑匣子」。徐建記得在這些地方他們狠下了一些力氣：「用百度的數據為個人畫了一幅畫像，建模平台會再利用機構給的樣本信息，在這些畫像下進行建模。這個模型會反饋給機構方，在這個模型中用到了什麼特徵。我們都會做信息的脫敏處理，以保證用戶數據的安全。同時，針對不同機構的建模數據，我們會通過建立隔離域的方式，讓機構之間的數據相互獨立，保證了機構數據的安全性。」

有了 Etron 後，金融機構可以向度小滿提出自己的獨特建模需求，從建模開始到整個模型的完成、上線 Etron 聯合建模平台只需要一個星期時間就能完成。而徐建認為，在以往做無平台化建模時，由於溝通帶來的時間成本以及高效工具的匱乏，耗時至少是一到兩個月。

不僅降低了建模時間，Etron 平台目前還能實現帶數據的秒級上線。徐建認為，目前很多建模平台所說的秒級上線其實是不帶數據的，訓練出來模型到部署到在線的雲端環境上，如果不帶數據，這件事的成本其實很低。

目前，已經有 20 多家金融機構與 Etron 平台達成了合作，而這些機構的數據也能很好的反哺平台本身。靠著平台化的建模產品，度小滿在與金融機構的合作中的確向前邁了一步，建築了新優勢。雖然何時能夠能夠投入市場的時間不一定，但在這場漫長的 2B 戰中，回報似乎從不是一件著急的事。

責任編輯 卧蟲

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