數禾科技：科技加持，讓普惠「信用」服務觸手可及

簡介：數禾經過構建自身的數據中臺，打通以往獨立建設的IT系統，使得各方數據匯聚聯通，最終造成一個強大的數據決策引擎，不但讓消費者獲得滿意的服務體驗，同時大幅下降平臺方的運營成本。

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淘寶開店入門10法、店鋪運營必看20條、新手快速掌握的30項準則……各種電商運營文檔佈滿了即將畢業的大學生劉浩的電腦桌面。

劉浩老家是浙西山區的一個小村子，從村頭走到村尾攏共才42戶人家，由於整個山區都被竹林覆蓋，因此家家戶戶都世代承襲了一門編竹條的手藝，從竹蓆、菜籃、籮筐，再到各類工藝小玩意兒，包羅萬象。往年鎮上常有人挨家挨戶地來收成品，視物件大小現場訂價，5元-30元是廣泛行情，但劉浩知道，這些東西在城裏賣出，每每都是50元的起跳價。

和其餘畢業生不一樣，劉浩心裏一直有個小小的創業夢。

「爲何不能本身開一家淘寶店幫村裏人賣貨？」

只是，開店還須要有一筆20000元左右的啓動資金，然而父母卻並不支持劉浩的想法，在他們看來，大學生畢業後就該留在大城市找一份安穩工做。

好在現在的互聯網金融服務發展得愈發規範便捷，面向我的的小額貸款申請並不像過去那麼複雜，經過正規金融機構提供的助貸服務，當天下午，劉浩就從銀行拿到了所需的貸款，開始了本身的創業之路。

用數據技術推進金融服務全面升級

得益於數字化在金融行業地全面落地，以及金融機構越發常態且正規化的助貸服務，愈來愈多的普通人可以像劉浩同樣，享受到便利的信用貸款服務。

在數禾科技大數據負責人萬鵬看來，現在的金融機構可以經過深度結合數據技術，改變從前金融行業人工信審的低效狀態，重塑銀行與借款人間的雙向服務通路。

數禾科技大數據負責人 萬鵬

「一方面，咱們爲銀行發掘新的需求羣體，並提供包括信用評分在內的前期服務，極大緩解銀行審覈壓力；另外一方面，咱們在洞察借款人的需求上，可以爲其匹配最合適的銀行，使其能在最短的時間內獲得最優質的信用貸款。」

2015年，數禾科技正式成立，圍繞消費信貸業務，爲持牌金融機構和有貸款需求的消費者提供金融技術服務。

「咱們在人工智能、大數據等領域投入了大量研發資源，但願可以發揮數字化、自動化、智能化的金融技術優點，爲更大基數的羣體提供最優的金融服務，踐行金融普惠。」萬鵬說道，據瞭解，截至2021年5月，數禾科技已經和超過70家銀行等金融機構創建合做，覆蓋超過8000萬註冊用戶。

數據中臺加持 讓可見的數據流動在業務中

助貸服務做爲數禾科技的主營業務之一，本質上是解決資金與互聯網用戶二者之間的信息不匹配問題，數禾經過數字化手段充分洞察消費者信貸需求，爲金融機構篩選精準有資質的貸款用戶同時，爲用戶提供更便捷優質金融服務。

而這一服務模式的背後，數據正在成爲貫通需求方和服務方之間最高效的銜接橋樑。

對數禾來講，雖然憑藉技術深耕消費金融領域多年，但如何把業務流程中所產生的數據更高效地反哺業務，數禾還須要一套更完善的數據方法論和產品工具支撐。

這時候，阿里雲數據中臺進入了數禾視野。

由於十分看重數據資產對助貸業務的強大支撐能力，2020年7月，數禾科技與阿里雲正式創建合做，啓動數據中臺項目，萬鵬做爲大數據部門負責人，牽頭數據中臺項目建設的開展，以此幫助數禾在數字化升級2.0戰略大背景下，鎖定數據能力優點。

在數字化戰略1.0階段，數禾構建了實用的底層數據系統和業務應用系統，但不少時候業務提出的數據需求每每以一對一的形式予以解決，不只響應速度滯後，還致使煙囪狀系統林立。隨着數據的量級增大，傳統的數倉建設思路沒法高效地支撐企業數字化需求，數禾的管理層意識到解決數據孤島問題，打通各個系統以及組織之間的協同，釋放公司的共享能力和創新能力是數字化戰略取得突破性進展的關鍵舉措。

之因此選擇阿里雲數據中臺做爲數字化戰略的底層技術支撐，萬鵬提到了兩個主要緣由：

「阿里巴巴最先提出數據中臺概念，對中臺認知最深入、解決方案最全面，派駐到現場的專家也都有豐富的實戰經驗。」

阿里雲數據中臺的方法論體系也是數禾十分看重的能力之一。阿里雲數據中臺基於One Data方法論，經過Dataphin產品造成數據採集、治理、資產管理等能力矩陣，使得數據中臺項目能在企業快速落地。

萬鵬提到：「阿里雲數據中臺自帶One Service數據接口服務，以前咱們自研的數據平臺，面向線上業務提供數據接口的鏈路太長太複雜，目前經過阿里雲數據中臺產品Dataphin構建數據輸入輸出的鏈路既通暢又迅速，產品自己自帶集成通道。」

通過7個月的共創共建，數禾的大數據團隊把傳統數倉體系進行重構升級，統一了數據資產管理平臺，同時藉助項目全面梳理了公司核心業務流程，將全部的業務過程及背後對應的數據串聯起來，統一一套信息系統，每一個業務過程在信息化平臺都能看到具體的數倉表、指標、指標當前的值、環比同比等信息，一旦這些指標出現異常，就能夠快速自動化歸因，定位問題環節，創新性創建了數據運營模式。

回顧數禾創立初期的數字化建設工做，萬鵬表示：「過去5年，咱們更關注公司經營過程當中產生了什麼數據，哪些業務流程是能夠數字化的，以及數據合規問題。日後看5年，數據量會愈來愈大，傳統的數倉建設思路再也不能支撐企業存數、管數、用數的需求，咱們須要一套更先進的數據工具和方法論，來解決咱們與消費者之間的信息不對稱問題，消除理解誤差，經過數據來還原和預測用戶的行爲和想法。 「

面向10億互聯網羣體的普惠金融

當下的助貸需求旺盛，場景衆多，單純依靠人工沒法保證借貸人能夠及時享受到所需的金融服務。舉例來講，當一個用戶，他從社交平臺、短視頻平臺、線下電梯廣告等媒介渠道看到了借貸訊息，因而點擊進入網頁進行了相關信息的瀏覽，並在一段時間後在線提交了貸款申請。

面對這樣一個用戶，數禾應該如何爲他提供所需的助貸服務？

這裏的「匹配」其實包含了很是多的維度判斷，好比授信額度、覈准率、放款速度等等。每一個用戶的實際貸款需求各不相同，沒法經過統一的服務內容來知足非標化的貸款需求，而這一切都須要數據來支撐後續一系列的運營決策，造成個性化的助貸服務模式。

數禾經過構建自身的數據中臺，打通以往獨立建設的IT系統，使得各方數據匯聚聯通，最終造成一個強大的數據決策引擎，不但讓消費者獲得滿意的服務體驗，同時大幅下降平臺方的運營成本。

數據中臺對於風控場景的增益也是不容忽視的。

行業發展初期，風控手段單一，獲客集中於徵信名單及企業獲客。此後，線上獲客逐步成爲主流的渠道，風控手段從抵押物擔保變爲大數據建模，客戶邊界不斷外拓，行業迎來高速發展的機遇背後，是對借款客戶精準授信與風險訂價的更高要求。

當更多的借款人涌入平臺，風險成本是否可控是助貸平臺須要思考的問題。只有在貸前審批環節精準評估，在覈準率大幅提高的同時，保持風險水平基本穩定且信用覈驗成本降低，助貸平臺才能拿到更可觀的經營利潤。

「切換到中臺模式後，咱們不只作到了數據融通，同時經過數據治理手段推動了數據標準化和資產化。這一系列舉措強化了基於數據資產的智能風控模式，基於數據中臺的統一模型、統一數據服務，新構建的風控模型可以接入數據種類越豐富，就能把後期壞帳率、中介欺詐率等風險指標降至最低。如中介模型能夠對申請用戶進行疑似金融中介監測，準確度能夠作到超80%。「

在數字化戰略2.0階段，數禾在本來信息化的基礎上，依託數據中臺完成數智化升級。比較直觀的體現就是將運營動做盡量作到全自動化或者半自動化。如技術層面，建設本身的策略及執行系統；產品層面，提供更數字化、智能化的產品；服務層面，經過呼叫中心、智能機器人、智能知識庫、智能質檢、智能客服等讓用戶感覺到數字化轉型帶來的便捷；風控層面，不斷加深精細化運營，完善風控模型……

從系統層面，數據決策引擎和業務執行系統實現解耦。數據決策引擎接入一系列業務執行系統，以數據中臺爲核心完成數據分析、智能決策，而後造成操做指令做爲輸出，下發給決策指揮系統，從而讓業務執行系統逐步完成從「人+系統」到「機器人+系統」的自動化、智能化流程升級，逐步下降對人工決策的依賴。

這樣作帶來的好處，是隨着中臺項目的逐步推動，企業能夠進行數字化成熟度自查，將遺漏的或者非標準化的業務流程經過調研梳理和統一建模進行規範定義，並在企業層面達到共識。企業的經營流程和關鍵指標經過數據串聯起來，造成看板，管理層能夠經過數據驅動快速定位業務流程中哪一個環節出問題，高效發現經營異動，並造成相應的經營策略或者管理策略調整。

數據中臺的構建非一日之功，數禾科技的數字化2.0戰略也還在持續推動。而如何在將來構建一套更完整的「數智化體系」，是當下每個數據從業者和企業管理都要去思考的命題。數據中臺的持續運營，核心在於數據資產的建設、治理以及運營，數禾科技將會持續實踐和提煉數據中臺運營的最佳實踐，在充分挖掘數據價值的同時，驅動業務高速發展。

 

相關產品：智能數據構建與管理Dataphin

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數據中臺是企業數智化的必經之路，阿里巴巴認爲數據中臺是集方法論、工具、組織於一體的，「快」、「準」、「全」、「統」、「通」的智能大數據體系。

目前正經過阿里雲對外輸出系列解決方案，包括通用數據中臺解決方案、零售數據中臺解決方案、金融數據中臺解決方案、互聯網數據中臺解決方案、政務數據中臺解決方案等細分場景。

其中阿里雲數據中臺產品矩陣是以Dataphin爲基座，以Quick系列爲業務場景化切入，包括：

• - Dataphin，一站式、智能化的數據構建及管理平臺；
• - Quick BI，隨時隨地 智能決策；
• - Quick Audience，全方位洞察、全域營銷、智能增加；
• - Quick A+， 跨多端全域應用體驗分析及洞察的一站式數據化運營平臺；
• - Quick Stock， 智能貨品運營平臺；
• - Quick Decision，智能決策平臺；

官方站點：

數據中臺官網 https://dp.alibaba.com

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