金融科技「四化」建設：移動化、雲化、數據化、AI化

今年是互聯網金融爆發5周年，老牌P2P公司捷越聯合也正值成立五周年。處於監管整改期，整個行業氛圍較為沉寂，捷越近日公布了近期的布局動態。

首先，捷越在今年上半年完成集團化布局。聯合創始人王曉婷指出，金融創新監管趨嚴，單純依靠P2P單一業務發展空間有限；通過集團化布局，可以逐步去槓桿化、去風險化，尋找其他藍海市場，從而實現穩健增長。

如下圖所示，完成集團化布局後，捷越在資產端、資金端、投資、保險經紀、房貸、催收、電銷環節實現產品落地。王曉婷介紹。

其中，德輝資本投資了算話徵信、冰鑒科技、強森醫療等成長性項目；海客保險去年營收5億；蝸牛好房定位於把不動產轉變為流動性資產，去年實現交易額50億，覆蓋13個城市；快催收組建了1000人催收團隊，計劃今年10月掛牌新三板。

其次，在合規方面，捷越將於今年年底全部完成線下財富門店的關停並轉；線上金服對接了平安銀行資金存管、向前金服對接了恆豐銀行資金存管。

此外， 梳理技術並加大投入。截至目前捷越已經上線了大數據風控智能平台、私有雲、大數據平台、數據倉庫、AI智能引擎、商業智能服務平台。

捷越聯合CRO金可冶向億歐介紹，捷越聯合今年的整體戰略為持續提升風險識別能力、風險定價能力、資產管理與催收能力、獲客能力以及標準化管理體系、標準化風險預測與驚恐體系。

捷越聯合CTO王玉良認為，金融科技FinTech建設的綱領在於讓金融更懂客戶，體現在服務、個性化、價值、安全四個方面，而具體的建設路徑在於「四化」——移動化、雲化、數據化、AI化。

以下為捷越聯合CTO王玉良的演講內容，由億歐編輯整理，供業內人士參考：

金融科技的「四化」建設：移動化、雲化、數據化、AI化

捷越的金融科技建設做了四個方面，我們稱之為「四化」——移動化、雲化、數據化、AI化。

首先，移動化達到更好的觸動。今時今日，還有多少的服務是在PC上？用戶的時間被碎片化之後，內容也好，推送也好，都是在移動設備上完成。移動化解決的是使金融服務更好的觸達和觸動客戶，其實「觸達」和「觸動」是兩個不同的層面。

最早，從蘋果手機開始，APP喜聞樂見的好玩意兒，無所不能，原來傳統的金融業務也在APP上可以享受。我們很久沒有去銀行櫃檯了，支付寶微信解決了很多問題。APP讓各個場景移動化，微信產生了，小程序產生了。

隨後，我們希望服務從單一的APP向多端化演進，使每一個碎片化場景、移動場景中有效觸動。用戶希望其碎片化的動作，在多個終端可持續的被錄用。

這背後就提出了融合的問題，把多端的東西融合到後端，反饋到融合APP上，把智能化的東西通過挖掘推送到你面前——我認為這種行為才叫觸動，而不是觸達，因為它更好地理解你，更好地在多端上形成一種時間佔用，更好的通過符合用戶訴求。

這是目前捷越在移動化建設的思路。捷越旗下的向前金服、向上金服、蝸牛好房等產品的前端都在逐漸演進。同時，在一套的移動框架上形成多端開放。

其實，就是讓前端變得更適合前端用戶，而後端更穩重。之前的系統設計總是「前端很重、後端很弱」，後端無法支撐前端。但如果用戶的智能終端斷電、斷網，就變成了一個板磚，沒有任何價值。而現在，所有銀行變得「前端越來越輕，後端越來越重」。通過很好的網路介質持續工作，後面推動到不同的端去——這是移動化發展的一個趨勢。

其次，雲化。其實雲化不是為錢，而是為客戶更好的響應。現在可能每一個業務線上奔跑的用戶都有幾百萬上千萬，每天的並發數都在幾十萬次上百萬次，IT架構、中心架構已經很難滿足用戶移動化碎片化的需求。

很多企業目前在正在進行的，就是整體的多個系統進行全面雲化，雲化帶來的最好處是：1）彈性資源、實時計算、分散式存儲；聚焦前台、合聚中台、賦能後台。

此外，捷越的基於DC3.0的私有雲「獵戶」在5月底已經試運行，7月初正式上線。DC3.0架構上面會出現三個最主要的領先性：微服務-資源變服務，把複雜的金融業務簡單化；容器-動態部署，實現比傳統IT架構更快的響應速度；SDx-網路即服務，叫網路技術。

原來我們認為的服務是奔跑在忙碌，但是現在新的DC3.0產生了SDx概念——每個網路承擔的不僅是一種運輸，同時還具備策略的自我編排、路由以及攔截，每個網路節點都具備了一定的管理效率。

同時，捷越也在建立以私有云為核心，以公有雲來構建整個金融系統。捷越基本上把安全的合規的核心的數據都放在自己的私有雲上，把這種輕量化、多樣化的東西放到公有雲，形成「前輕後重「的結合

第三，數據化，實現更好地「傾聽」。數據的目的不是為了挖掘潛在需求，原有數據的觀念我不認為是一種生命的數據對接，沒有形成更好的傾聽。其實，數據背後隱含的含義是如何更好的挖掘恰當合適的有價值的用戶行為——這才是數據真正的本質，並不是分析多維數據，去挖掘用戶的東西，這些關係都是很冰冷，讓用戶排斥。

捷越做的工作是「從Data到Data+、從數據到數據+」，是「數據融合應用數據+」。所有數據在這個鏈條演進，每一次演進它攜帶數據價值和關係的變化都會被記錄，去尋找你數據背後映射的行為的真正的含義。這個含義有可能是業務和服務的需求，是用戶潛意識的一個消費趨勢。這是整個大數據建設的一個基本理念。

捷越的大數據平台-銀河、大數據風控平台-聽風者、SAAS BI-司南，都是用更好的方式去理解客戶。捷越希望AI技術來更好的把標準化的數據，把機器東西賦予更多感性和感知。

最後，AI化。即1）從數據到數據+，2）從服務到服務+。它們息息相關，這也是為什麼AI必須和大數據融合的一個先決條件，必須有足夠的數據幫助自我學習，來成長機器的智力。

目前，向前金服在落地「服務+」，有幾個方面進行這種智慧化改造，如風控品牌、量化模型。量化模型可以在量化模型過程中不停的自我進化，智能營銷個性化服務，AI賦能。

同時，AI賦「智」，如風險洞察、智能風控、模型進化；個性服務、智能投顧、千人千面；反欺詐、失聯修復、智能客服……這些東西的建設，目前整體的機器學習，每天可以運行1.2億次計算量。

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