趣店转型 大数据技术精确计算用户信用值

简介:

近期,成立仅两年多的趣店集团拟入股消费金融公司,借此持牌,积极谋划扩展自身在Fintech(金融科技)领域的布局。

据趣店联合创始人何洪佳透露,早在2015年初,趣分期就已经不再局限于校园,而开始布局非校园业务,转型后趣店用户结构发生了“群体变化”这样质的改变,目前已经全面停止校园地面推广。

目前,趣店非校园用户已逼近2000万,用户覆盖了白领、蓝领等消费群体。最令人瞩目的是,趣店借贷业务的逾期率只有2‰,仅为同行企业的1/10,实现良性循环。何洪佳表示,面对用户的不断升级,趣店的风控系统已经完成同步的升级和部署,品牌升级后将面向全国5亿非信用卡人群,取消地面签约,通过更多的互联网反欺诈接口以及之前数据上的积累,为用户提供更快捷和安全的服务。

转型的背后是雄厚的资金积累,从成立伊始,趣店集团的战略方向和发展潜力就不断获得资本市场的肯定和青睐。资料显示,趣店集团前身趣分期在2015年04月宣布完成约1亿美金D轮融资,由昆仑万维领投,蓝驰创投、源码资本等老股东跟投;2015年08月,趣分期又获得约2亿美金E轮融资,蚂蚁金服领投,老股东昆仑万维,蓝驰创投,源码资本等跟投。2016年7月,公司再次获凤凰祥瑞,联络互动等联合领投,老股东跟投约30亿首期PRE-IPO系列融资。

经过多轮融资后,趣店集团单位账面资金已经十分雄厚,伴随着顺应市场方向的多次业务尝试,其品牌升级终于瓜熟蒂落,正式从校园市场成功转型全社会非信用卡消费金融用户,并更名为趣店集团。

在品牌升级之后,趣店的风控体系已全面覆盖整个业务流程。目前趣店已经免去用户线下面签这一繁琐的环节,将其全部升级为线上,而用户通过在线填写个人信息后,趣店的后台大数据能精确计算出每位用户的信用值,根据不同用户的信用值来赋予其匹配的信用额度。以保护用户信息安全和带给用户优质体验为目标,成为趣店品牌升级后的最大亮点。

何洪佳在接受采访时坦言,集团对这次转型的结果表示满意,并表示趣店还将试图在战略纵深上谋求更大的发展,只要对公司发展和金融市场的进步有利的步骤,都会考虑,不排除入股金融机构,或者申请民营银行牌照。事实上,趣店在今年年初已经获得了全国性网络小额贷款牌照。

在更大战略布局上,趣店集团未来另外一个战略是集中优势兵力开拓Fintech(金融科技) 领域,采用更多新技术来摆脱传统的完全依靠人力的业务方式,让高科技引领金融,在未来一年内将趣店做成中国最大的消费金融公司。






原文发布时间为:2016年9月5日 
本文来自云栖社区合作伙伴至顶网,了解相关信息可以关注至顶网。
相关实践学习
简单用户画像分析
本场景主要介绍基于海量日志数据进行简单用户画像分析为背景,如何通过使用DataWorks完成数据采集 、加工数据、配置数据质量监控和数据可视化展现等任务。
SaaS 模式云数据仓库必修课
本课程由阿里云开发者社区和阿里云大数据团队共同出品,是SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心课程。本课程由阿里云资深产品和技术专家们从概念到方法,从场景到实践,体系化的将阿里巴巴飞天大数据平台10多年的经过验证的方法与实践深入浅出的讲给开发者们。帮助大数据开发者快速了解并掌握SaaS模式的云原生的数据仓库,助力开发者学习了解先进的技术栈,并能在实际业务中敏捷的进行大数据分析,赋能企业业务。 通过本课程可以了解SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心功能及典型适用场景,可应用MaxCompute实现数仓搭建,快速进行大数据分析。适合大数据工程师、大数据分析师 大量数据需要处理、存储和管理,需要搭建数据仓库?学它! 没有足够人员和经验来运维大数据平台,不想自建IDC买机器,需要免运维的大数据平台?会SQL就等于会大数据?学它! 想知道大数据用得对不对,想用更少的钱得到持续演进的数仓能力?获得极致弹性的计算资源和更好的性能,以及持续保护数据安全的生产环境?学它! 想要获得灵活的分析能力,快速洞察数据规律特征?想要兼得数据湖的灵活性与数据仓库的成长性?学它! 出品人:阿里云大数据产品及研发团队专家 产品 MaxCompute 官网 https://www.aliyun.com/product/odps 
目录
相关文章
|
2月前
|
Cloud Native 数据处理 云计算
探索云原生技术在大数据分析中的应用
随着云计算技术的不断发展,云原生架构作为一种全新的软件开发和部署模式,正逐渐引起企业的广泛关注。本文将探讨云原生技术在大数据分析领域的应用,介绍其优势与挑战,并探讨如何利用云原生技术提升大数据分析的效率和可靠性。
|
22天前
|
JavaScript 前端开发 大数据
数字太大了,计算加法、减法会报错,结果不正确?怎么办?用JavaScript实现大数据(超过20位的数字)相加减运算。
数字太大了,计算加法、减法会报错,结果不正确?怎么办?用JavaScript实现大数据(超过20位的数字)相加减运算。
|
4月前
|
数据采集 传感器 人工智能
大数据关键技术之电商API接口接入数据采集发展趋势
本文从数据采集场景、数据采集系统、数据采集技术方面阐述数据采集的发展趋势。 01 数据采集场景的发展趋势 作为大数据和人工智能工程的源头,数据采集的场景伴随着应用场景的发展而变化,以下是数据采集场景的发展趋势。
|
4月前
|
数据采集 搜索推荐 大数据
大数据技术在电商平台中的应用
电商平台是当今社会最为普及的购物方式之一,而大数据技术则成为了众多企业的强有力竞争力。本文将介绍大数据技术在电商平台中的应用,包括数据采集、预测分析、用户画像等方面,并探讨其对电商平台的价值和意义。
|
4月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
大数据分析技术与方法探究
在当今信息化时代,数据量的增长速度远快于人类的处理能力。因此,如何高效地利用大数据,成为了企业和机构关注的焦点。本文将从大数据分析的技术和方法两个方面进行探究,为各行业提供更好的数据应用方向。
|
18天前
|
分布式计算 Hadoop 大数据
大数据技术与Python:结合Spark和Hadoop进行分布式计算
【4月更文挑战第12天】本文介绍了大数据技术及其4V特性,阐述了Hadoop和Spark在大数据处理中的作用。Hadoop提供分布式文件系统和MapReduce,Spark则为内存计算提供快速处理能力。通过Python结合Spark和Hadoop,可在分布式环境中进行数据处理和分析。文章详细讲解了如何配置Python环境、安装Spark和Hadoop,以及使用Python编写和提交代码到集群进行计算。掌握这些技能有助于应对大数据挑战。
|
28天前
|
NoSQL 大数据 数据挖掘
现代数据库技术与大数据应用
随着信息时代的到来,数据量呈指数级增长,对数据库技术提出了前所未有的挑战。本文将介绍现代数据库技术在处理大数据应用中的重要性,并探讨了一些流行的数据库解决方案及其在实际应用中的优势。
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 数据可视化
基于Python的数据可视化技术在大数据分析中的应用
传统的大数据分析往往注重数据处理和计算,然而数据可视化作为一种重要的技术手段,在大数据分析中扮演着至关重要的角色。本文将介绍如何利用Python语言中丰富的数据可视化工具,结合大数据分析,实现更直观、高效的数据展示与分析。
|
2月前
|
存储 NoSQL 大数据
新型数据库技术在大数据分析中的应用与优势探究
随着大数据时代的到来,传统数据库技术已经无法满足海量数据处理的需求。本文将探讨新型数据库技术在大数据分析中的应用情况及其所带来的优势,为读者解析数据库领域的最新发展趋势。
|
2月前
|
存储 分布式计算 大数据
现代化数据库技术——面向大数据的分布式存储系统
传统的关系型数据库在面对大规模数据处理时遇到了诸多挑战,而面向大数据的分布式存储系统应运而生。本文将深入探讨现代化数据库技术中的分布式存储系统,包括其优势、工作原理以及在大数据领域的应用。

热门文章

最新文章