量化派重磅推出"量化派开放平台"

2016年1月1日，由基于大数据的消费金融服务提供商——量化派，倾情打造的量化派开放平台正式上线，推出量化派开放平台，运用运用互联网思维、先进的大数据技术及资源，为合作伙伴量身定制“互联网+”解决方案，打造量化派开放平台体系。同时，为了让用户能够实际体验到量化派带来的安全、快捷的数据查询服务。量化派面向社会推出多种使用套餐，大量节省中小企业的资源和成本，让整个过程更快速、高效，让大数据可以帮助更多的人，为中小企业的发展提供推力。

据介绍，量化派开放平台第一阶段开放的数据类型有：淘宝、京东、手机运营商、信用卡邮箱账单等4种类型的授权结构化数据获取方案，以及基于千万级真实数据验证的——量化派反欺诈评分系统。淘宝、京东等电商类数据目前支持6个月详细账单的获取;手机运营商目前支持中国电信、中国移动、中国联通等三大手机运营商数据资源获取;信用卡邮箱账单目前支持国内所有邮箱（POP3）类型，数据涉及建设银行，工商银行，交通银行，中国银行，招商银行，农业银行，广发银行，广大银行，北京银行，浦发银行，中信银行，民生银行，平安银行等银行的信用卡邮箱账单解析;量化派反欺诈评分系统是量化派开放平台面向企业提供反欺诈查询的在线查询系统，旨在提升提升征信、信贷等行业反欺诈水平。

如何使用这些维度的数据资源？

以网络借贷场景为例，首先，数据分析人员需要用计算机建立一个数据模型。为了便于理解，人们可以把这个数据模型当做一个“黑盒子”。“黑盒子”会通过一项名叫“机器学习”的技术进行自我完善和调整。申请人填写的工作地、常住地为北京，他的手机通讯数据却显示他常年在边远地区活跃，那么这就有很大可能被判断为高风险。当一名贷款申请人把自己的信息查询渠道授权给“贷款机构”，所有与他相关的信息会迅速进入这个“黑盒子”接受检验。除了用户主动授权的信息，“贷款机构”还与征信机构等第三方机构合作共享信息。当模型积累了数万亿的数据之后，这个“黑盒子”逐渐成熟，便可以用来检验、筛选贷款人了。以我们的互联网借贷产品“信用钱包”为例，目前，分析一名用户的信用情况，我们最多已经有10万个特征信息可供参考了。

传统征信中，数据依赖于银行信贷数据，而大数据征信的数据并不仅仅包括传统的信贷数据，同时也包括了与消费者还款能力、还款意愿相关的一些描述性风险特征，这些相关性描述风险特征的抽取与筛选是量化派的技术核心。相比于传统征信数据的强相关性，这些大数据征信的数据与消费者的信用状况相关性较弱，量化派就利用大数据技术，通过用户授权等方法搜集了更多的数据维度来加强这些弱相关数据的描述能力。这样就使大数据征信不依赖于传统信贷数据，就可以对传统征信无法服务的人群进行征信，实现对整个消费者人群的覆盖。



传统信贷上是通过线下风控的手段，对用户进行详尽的背景调查。收集用户的资料例如他们有的曾提交过信用报告、联系人信息、教育水平、工资单、银行流水等一系列传统征信数据。这样的贷款审核流程耗时较长，贷款申请人往往需要少则几天，多则数月的等待。时间成本过大，流程繁琐，是用户痛点所在，造成了潜在贷款用户的大量流失。提高审核效率，优化贷款流程，把申请人贷款体验做到极致，最终做到极速放贷是大势所趋。

量化派开放平台的推出旨在节省资源和成本，让整个过程更快速、高效，让大数据可以帮助更多的人。移动互联网时代的到来，对个人风险评估带来了崭新的视角。大数据平台和机器学习的结合能够带来多样化的创新，量化派的使命就是通过这两者的结合来服务互联网金融机构，降低全行业的风险。