量化派周灏：中国数据模型驱动力比美国更超前
腾讯财经 作者周纯在2014年创立量化派，准备做一家通过大数据和人工智能来为合作机构赋能的平台之初，海归创业者周灏遭到了周围伙伴的嘲笑，彼时大数据概念炒作多年，仍没有一家成功的案例。
然而，短短三年后的今天，谈金融科技必言大数据，没有人再质疑数据驱动的重要性。量化派也早已完成了C轮5亿元融资，投资方为阳光保险、复星集团、国信证券等知名机构。
三年间估值增长超过10倍，用户规模破千万，三年间增长超过10倍。量化派也因此入选腾讯2017年“我是创始人·人气榜单20强”。
担任过美国Capital One（第一资本）总部资深统计师、摩根史丹利总部量化分析师、巴克莱银行全球精英中心副总裁等多个职务，积累了丰富的量化分析经验的周灏认为，当前中国消费金融领域数据模型的准确度和驱动力，比美国更超前。
“比想象中还要快”
2012年回国之初，中国尚没有金融科技一词，但周灏坚定地认为，中国将来一定会出现类似Capital One这样的公司，这是美国在过去30年间利用数据驱动金融做得最好的一家公司，被视为美国科技金融的“黄埔军校”。
他的判断基于已经出现一些苗头：彼时中国的市场跟美国30年前的境况类似，传统金融机构只服务于20%的人群；另一方面，拍拍贷、宜信已经在中国做了5年，互联网金融的话题开始慢慢变得热门。
“当时设想3年之后这个行业应该会起来，结果比我现象得还要好很多。”周灏说道。
从2014开始，中国的互联网金融开始爆发式增长。周灏发现，一方面可以借鉴美国已经成熟的方法；另一方面，在移动互联网的浪潮下，行业沉淀数据和触达用户的方式都发生了变化，相对于美国三十年的时间大大缩短。
他举例称，中国海量的电商数据很多是文本形式，必须要数据化，用机器学习的方法去处理，这一现状逼迫着从业者必须用不同的方法解决这些问题。此外，中国的人群足够多，需求足够大，因此，积累的数据量短时间爆发的程度也比美国更高。
他进一步指出，如果单纯的拿消费金融做对比，中国的体量较之美国还有差距，但是中国消费金融的增长速度和发展阶段，包括数据模型的准确程度和驱动程度，都比美国更超前。
做金融机构的赋能商
周灏将自身平台定位为赋能服务商。既帮助传统金融机构挖掘数据，建立风控模型，也帮助一些有场景的平台去精准获客，其中以在线旅游场景、电商场景居多。
根据此前公开的数据，目前量化派的合作伙伴包括华融消费金融公司、杭州银行、马上消费金融公司等几十家金融机构，以及去哪儿、58同城、新氧等上百家平台。
周灏介绍称，以帮在线旅游平台开发旅游分期产品为例，在线旅游平台提供前端页面展示和入口，量化派帮他们做用户分析、风险定价等一系列服务，并寻找金融机构完成资金对接，最终符合条件的用户获得消费贷款。
在这一过程中，在线旅游平台获得流量佣金，金融机构收取资金成本，量化派获得服务费。
对于服务商而言，搭建一套行之有效的数据模型是核心竞争力。周灏介绍，目前量化派用于用户维度分析的变量有1万多个，最后在模型里作用较大的变量在六千个左右。这些变量主要分为三个维度：一是用户在电商平台的各种交易行为；二是社交关系，包括和其他人之间的关系网络；三是个人的行为特征，即行为变量。
至于为什么选择消费金融作为合作的切口，周灏解释称，当前只有在消费金融领域，那些有场景的平台才有意愿开放数据和入口，来让服务商帮助用户获得金融服务。
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