金融科技“四化”建设：移动化、云化、数据化、AI化

今年是互联网金融爆发5周年，老牌 P2P 公司捷越联合也正值成立五周年。处于监管整改期，整个行业氛围较为沉寂，捷越近日公布了近期的布局动态。

首先，捷越在今年上半年完成 集团化 布局。联合创始人王晓婷指出，金融创新监管趋严，单纯依靠P2P单一业务发展空间有限；通过集团化布局，可以逐步去杠杆化、去风险化，寻找其他蓝海市场，从而实现稳健增长。

如下图所示，完成集团化布局后，捷越在资产端、资金端、投资、保险经纪、房贷、催收、电销环节实现产品落地。王晓婷介绍。

其中，德辉资本投资了 算话征信 、 冰鉴科技 、 强森医疗 等成长性项目；海客保险去年营收5亿；蜗牛好房定位于把不动产转变为流动性资产，去年实现交易额50亿，覆盖13个城市；快催收组建了1000人催收团队，计划今年10月挂牌新三板。

其次，在合规方面，捷越 将于今年年底全部完成线下财富门店的关停并转 ；线上金服对接了平安银行资金存管、向前金服对接了恒丰银行资金存管。

此外， 梳理技术并加大投入。截至目前捷越已经上线了 大数据 风控智能平台、私有云、大数据平台、数据仓库、 AI 智能引擎、商业智能服务平台。

捷越联合CRO金可冶向亿欧介绍，捷越联合今年的整体战略为持续提升风险识别能力、风险定价能力、资产管理与催收能力、获客能力以及标准化管理体系、标准化风险预测与惊恐体系。

捷越联合CTO王玉良认为， 金融科技 FinTech建设的纲领在于让金融更懂客户，体现在服务、个性化、价值、安全四个方面，而具体的建设路径在于“四化”——移动化、云化、数据化、AI化。

以下为捷越联合CTO王玉良的演讲内容，由亿欧编辑整理，供业内人士参考：

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金融科技的“四化”建设：移动化、云化、数据化、AI化

捷越的金融科技建设做了四个方面，我们称之为“四化”——移动化、云化、数据化、AI化。 

首先，移动化达到更好的触动。 今时今日，还有多少的服务是在 PC 上？用户的时间被碎片化之后，内容也好，推送也好，都是在移动设备上完成。移动化解决的是使金融服务更好的触达和触动客户，其实“触达”和“触动”是两个不同的层面。

最早，从苹果手机开始，APP喜闻乐见的好玩意儿，无所不能，原来传统的金融业务也在APP上可以享受。我们很久没有去银行柜台了，支付宝微信解决了很多问题。APP让各个场景移动化，微信产生了，小程序产生了。

随后，我们希望服务从单一的APP向多端化演进，使每一个碎片化场景、移动场景中有效触动。用户希望其碎片化的动作，在多个终端可持续的被录用。

这背后就提出了融合的问题，把多端的东西融合到后端，反馈到融合APP上，把智能化的东西通过挖掘推送到你面前——我认为这种行为才叫触动，而不是触达，因为它更好地理解你，更好地在多端上形成一种时间占用，更好的通过符合用户诉求。

这是目前捷越在移动化建设的思路。捷越旗下的向前金服、向上金服、蜗牛好房等产品的前端都在逐渐演进。同时，在一套的移动框架上形成多端开放。

其实，就是让前端变得更适合前端用户，而后端更稳重。之前的系统设计总是“前端很重、后端很弱”，后端无法支撑前端。但如果用户的智能终端断电、断网，就变成了一个板砖，没有任何价值。而现在，所有银行变得“前端越来越轻，后端越来越重”。通过很好的网络介质持续工作，后面推动到不同的端去——这是移动化发展的一个趋势。

其次，云化。 其实云化不是为钱，而是为客户更好的响应。现在可能每一个业务线上奔跑的用户都有几百万上千万，每天的并发数都在几十万次上百万次，IT架构、中心架构已经很难满足用户移动化碎片化的需求。

很多企业目前在正在进行的，就是整体的多个系统进行全面云化，云化带来的最好处是：1）弹性资源、实时计算、分布式存储；聚焦前台、合聚中台、赋能后台。 

此外，捷越的基于DC3.0的私有云“猎户”在5月底已经试运行，7月初正式上线。DC3.0架构上面会出现三个最主要的领先性：微服务-资源变服务，把复杂的金融业务简单化；容器-动态部署，实现比传统IT架构更快的响应速度；SDx-网络即服务，叫网络技术。

原来我们认为的服务是奔跑在忙碌，但是现在新的DC3.0产生了SDx概念——每个网络承担的不仅是一种运输，同时还具备策略的自我编排、路由以及拦截，每个网络节点都具备了一定的管理效率。

同时，捷越也在建立以私有云为核心，以公有云来构建整个金融系统。捷越基本上把安全的合规的核心的数据都放在自己的私有云上，把这种轻量化、多样化的东西放到公有云，形成“前轻后重“的结合

第三，数据化，实现更好地“倾听” 。数据的目的不是为了挖掘潜在需求，原有数据的观念我不认为是一种生命的数据对接，没有形成更好的倾听。其实，数据背后隐含的含义是如何更好的挖掘恰当合适的有价值的用户行为——这才是数据真正的本质，并不是分析多维数据，去挖掘用户的东西，这些关系都是很冰冷，让用户排斥。

捷越做的工作是“从 Data 到Data+、从数据到数据+”，是“数据→融合→应用→数据+”。所有数据在这个链条演进，每一次演进它携带数据价值和关系的变化都会被记录，去寻找你数据背后映射的行为的真正的含义。这个含义有可能是业务和服务的需求，是用户潜意识的一个消费趋势。这是整个大数据建设的一个基本理念。

捷越的大数据平台-银河、 大数据风控 平台-听风者、SAAS BI-司南，都是用更好的方式去理解客户。捷越希望AI技术来更好的把标准化的数据，把机器东西赋予更多感性和感知。

最后，AI化 。即1）从数据到数据+，2）从服务到服务+。它们息息相关，这也是为什么AI必须和大数据融合的一个先决条件，必须有足够的数据帮助自我学习，来成长机器的智力。

目前，向前金服在落地“服务+”，有几个方面进行这种智慧化改造，如风控品牌、量化模型。量化模型可以在量化模型过程中不停的自我进化，智能营销个性化服务，AI赋能。

同时，AI赋“智”，如风险洞察、智能风控、模型进化；个性服务、智能投顾、千人千面；反欺诈、失联修复、智能客服……这些东西的建设，目前整体的机器学习，每天可以运行1.2亿次计算量。

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