每經(jīng)記者 朱丹丹

大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)科技儼然已成為互聯(lián)網(wǎng)巨頭爭相布局之戰(zhàn)略"高地"。

繼投資了ZestFinance、聚合數(shù)據(jù)、數(shù)庫之后，昨日（11月3日），金融科技公司京東金融與美國大數(shù)據(jù)公司ZestFinance聯(lián)合發(fā)起的合資公司ZRobot宣布開業(yè)。

據(jù)介紹，ZRobot定位于數(shù)據(jù)技術公司，專注于提供包括數(shù)據(jù)建模、信用評分、資產(chǎn)定價、欺詐識別、精準營銷等能力在內的數(shù)據(jù)增值與技術應用服務，有效幫助企業(yè)提升商業(yè)決策效率。

"ZRobot主要面向銀行、汽車金融、消費金融、小貸公司等各類金融及非金融機構，為其在信貸領域提供數(shù)據(jù)技術服務，以提升這些金融及非金融機構的大數(shù)據(jù)分析應用能力，幫助他們有效防控風險。"ZRobotCEO喬楊表示，未來也將拓展客戶群體，服務更多領域的金融機構與非金融機構。

此外，ZRobot還發(fā)布了旗下兩款產(chǎn)品--"漫網(wǎng)"和"盤古信用模型"。"漫網(wǎng)"將利用復雜網(wǎng)絡技術進行反欺詐風險管控，"盤古信用模型"則能針對信貸用戶給出信用評估建議，有效降低不良資產(chǎn)率。

專注于數(shù)據(jù)增值與技術應用

打造大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈閉環(huán)似乎成為近年來京東金融布局的方向之一。

早在2015年6月，京東就投資了美國一家基于機器學習算法的大數(shù)據(jù)分析公司--ZestFinance，雙方宣布成立名為JD-ZestFinanceGaia的合資公司；接著，11月，京東與聚合數(shù)據(jù)聯(lián)合宣布，將在風控、支付、消費金融、眾創(chuàng)生態(tài)圈等多領域進行縱深合作。

然后，今年1月，京東金融又宣布投資基于機器學習算法的大數(shù)據(jù)量化分析公司--數(shù)庫，雙方將在金融產(chǎn)業(yè)大數(shù)據(jù)領域展開深入合作，為構建京東金融生態(tài)體系提供底層支持。

一位業(yè)內人士分析表示，大數(shù)據(jù)公司基本有三種類型：數(shù)據(jù)收集公司、數(shù)據(jù)模型分析公司、數(shù)據(jù)應用公司?？梢钥闯觯〇|金融的投資都是圍繞著這幾個方面進行的。

11月3日，京東金融又宣布牽手美國大數(shù)據(jù)公司ZestFinance聯(lián)合發(fā)起的數(shù)據(jù)技術公司ZRobot。

喬楊表示，"在眾多公司標榜自己擁有大數(shù)據(jù)的時代，數(shù)據(jù)的累積與沉淀并不能直接為企業(yè)帶來價值。ZRobot不是一家所謂的'大數(shù)據(jù)'公司，其專注于數(shù)據(jù)技術，并不是把大數(shù)據(jù)停留在概念上，而是以數(shù)據(jù)技術的商業(yè)應用和商業(yè)價值為目標，關注數(shù)據(jù)挖掘與增值處理，關注技術落地與實際應用，利用最前沿的技術為企業(yè)客戶提供數(shù)據(jù)技術解決方案，讓各類或輕或重、或厚或薄的數(shù)據(jù)發(fā)揮自己的價值。只有將數(shù)據(jù)價值進行有效配置應用，才能夠為企業(yè)更精準地服務。"

京東金融副總裁許凌也表示，目前在中國，從應用的層面來說，大部分的沉淀數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)價值還沒被充分挖掘，特別缺少有核心競爭力的數(shù)據(jù)技術服務方。

對此，喬楊進一步介紹到，ZRobot核心競爭力在于數(shù)據(jù)挖掘能力和模型開發(fā)能力，善于從海量金融弱相關數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)與信貸表現(xiàn)相關的變量，利用機器學習技術，評估用戶的信用風險，深度剖析客戶畫像。具體來看，ZRobot的先進技術體現(xiàn)在三個方面：第一，能夠處理高維度數(shù)據(jù)，維度高達2萬余個；第二，可處理數(shù)據(jù)的類型豐富，結構化與非結構化的數(shù)據(jù)均能處理，涵蓋文本、聲音、圖像等多個類型；第三，模型對數(shù)據(jù)質量依賴程度低。

初期聚焦金融信貸領域

同時，《每日經(jīng)濟新聞》記者注意到，目前，ZRobot主要服務銀行、汽車金融、消費金融、小貸公司等金融及非金融機構的信貸領域，為他們提供信用評分、風險定價、欺詐識別、精準營銷等服務。

"未來還將覆蓋更多類型的金融機構與非金融機構。"喬楊表示，ZRobot將進一步打通從數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)應用的技術屏障，幫助中國各類金融機構與非金融機構完善數(shù)據(jù)技術方面的不足，將企業(yè)的數(shù)據(jù)價值最大化，引領國內數(shù)據(jù)技術應用的新發(fā)展。

其實，一直以來，征信的缺失成為制約互金平臺自身發(fā)展的掣肘之一

相關數(shù)據(jù)顯示，我國的征信信息目前只覆蓋了約3億人,還有10億人口的征信記錄是缺失的。

易觀金融研究分析師張寧曾向《每日經(jīng)濟新聞》記者分析指出，未來征信一定會采用大數(shù)據(jù)等技術降低征信成本。

對此，喬楊坦言，ZRobot的模型針對有效數(shù)據(jù)記錄較少的"弱活躍用戶"，也有很強的判斷與預測能力。其利用授權用戶的訂單、瀏覽、通訊等互聯(lián)網(wǎng)行為數(shù)據(jù)，充分挖掘數(shù)據(jù)價值，預測分析上萬個維度的變量，建立的信用模型具有普適性及穩(wěn)定性，充分覆蓋缺乏信用記錄的年輕人群，有效彌補傳統(tǒng)模型的不足。

此外，據(jù)了解，ZRobot一成立就發(fā)布兩款產(chǎn)品："漫網(wǎng)"和"盤古信用模型"。

"這兩款產(chǎn)品在ZRobot籌建過程中，就已經(jīng)完成了開發(fā)、驗證，并在數(shù)個客戶的金融業(yè)務中投入運營。"喬楊坦言，其中，"漫網(wǎng)"產(chǎn)品能夠高效完成用戶洞察，挖掘高危特征，降低欺詐風險，綜合完成信用評估。"盤古信用模型"則充分利用多維度的貸前數(shù)據(jù)，精準預測客戶的綜合逾期風險。盤古信用分數(shù)對不良客戶具有高區(qū)分度和低誤判率，不同機構可根據(jù)自身業(yè)務需求，結合ZRobot信用分數(shù)，定制風險管理策略，以降低信貸不良資產(chǎn)率，提高收益水平，該項產(chǎn)品很具突破性而且非常具有商業(yè)潛力。