首先非常感谢各位嘉宾今天在这里听我们阐述一下我们企业内部在持续操作过程中遇到的问题和解决方案。

在之前很当专家和领导，包括像腾讯这些巨头已经阐述了在大数据，包括金融案例上面的应用方案，我们的乐信+技术是一家创业公司，我们经历了很多积累数据，包括怎么样快速迭代，我们今天主要探讨一下跟各位嘉宾分享一下乐信集团在过去的三年里面在大数据，我们自有的场景里面怎么样进行运营。

在这之前我先简单的介绍一下乐信集团，我们开创了一个全新的互联网消费金融模式，我们拥有最多的高成长型年轻用户群，成为中国最大的年轻人一站式消费金融平台。

我们整个的商业模式有一点像京东，但是不完全像，我们完全是通过电子商务加消费金融两个平台结合在一起，说起大数据和技术平台，底层的结构数据来源，在我们的商业模式里面平台电商和消费金融缺一不可。平台电商可以提供完整的一个消费产品，消费金融可以体现所谓的一些杠杆，帮助年轻人提前消费他想要消费的一些东西。通过我们的电商平台打造，包括服务，我们有个很强大的电商团队，专门对于整个电商的应用和服务。我们可以把消费和电商两个合二为一，从而我们对这个服务体系能够更好的服务年轻消费群体。

在说起大数据的时候，很多的消费金融模块都在说大数据，大数据的来源到底在哪里？这是一个很重要的一点。把我们整个的大数据分作以下四个大方面，一个是电商交易数据，这是一个专业的电商平台所自有的电商交易数据。因为我们的电商平台用分期购物的方式来实现，这些都是有真实的需求。我们用户的集中度，用户的目的性非常强，在电商交易数据里面会有90%以上都是这些用户的想产生分期购物的数据提供。一个用户一个年轻人到品牌上进行购物，一个星期以前注册成为一个用户，花了一个星期时间在我的平台上进行反复挑选，最后选择了一台苹果7。用户行为数据，很大程度上可以判断这个用户到底是好用户还是坏用户。正常用户在身分证号码输入的时候输入的时间长短有一个判断，输入时间的长短等行为在我们看来都是用户行为的一些异常举动。外部征信数据，包括腾讯分，芝麻分，我们很多时候在探讨这个问题，为什么有些企业做的风险比较高，有的企业做的风险比较低。外部征信数据对很多的从业人员都是一样，怎么样把这些外部征信数据更好结合在一起，实际上是考验企业的能力。社交属性数据，在整个金融中有很强大的作用，我们通过各种各样的算法研究，最后在我们的模型中能够体现出来。

基于这四块的数据，我们打造了我们自己的鹰眼引擎，我们又研究了一些各种各样的算法，95%的订单可以做到自动化，我们一直在探讨一个问题，我们一直在说在贷款这件事情上面，从金融角度上来说，用户没有太大的忠诚度。怎么样让用户产生忠诚度这个问题呢？让用户回来继续使用我这个平台，我们电商平台就做了很好的一点，我们有这么强大的数据，结合我们的鹰眼引擎，我希望把整个用户体验在消费金融体验上做到最好。

人脸识别是我们用的一种技术而已，这个技术是有很多的线上的产品，在运用哪些的供应商，其实会产生一些虚拟的问题，很多时候有一些技术跟你说，我可以后期认证，这些黑中介也好，欺诈技术也好，当你要贷款的时候，你想断别人的利息，人家要断你的本金。很多机构在跟我说，我们在模拟的时候都会败下阵来。随着企业的发展，随着企业越来越大的时候是必须要产生这么一种内部的安全技术。

我们也在开发一些复杂的网络模型，正常用户在我们整个的社交网络圈中，它会跟周围的这些用户没有做太大的相关联，但是一些欺诈团伙会通过各种各样的方式，会在你的整个数据层面，或者在整个关联层面会和很多的用户做最高关联，这是一个很典型的左边是正常，右边是欺诈用户。根据数据的算法，我们把一些新的技术能够应用起来，这个模型在防范欺诈过程中，包括怎么样找到团伙的问题，起了一个非常强大的作用。现在已经把这些网络数据完全能够镶嵌在审核系统中，我们在整个的架构中，很多模型能够做模型叠加。

在这个大数据中间怎么样找到对你真正有效的数据，哪些是真正提高你的整体效率，整个需要技术在背后做很多的驱动，我们坚信在这个行业里面，互联网和金融两个结合在一起，风控是核心，这个核心是随着技术的增加，能够把传统的这些风险理念在技术层面和数据层面得到很大的应用提升。我们相信在数据和现在的技术结合，能够整体的改变互联网消费金融的未来。谢谢大家。