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4年复制100多个信用大数据平台,这家大数据公司说的“芯片级输出”到底是什么?

钛媒体  |  2020年02月28日
近年来,互联网对产业的影响正在凸显,互联网主体已经逐渐渗透到企业和全产业链条、全生命周期,产业互联网时代已经到来。

  在这样的大时代背景下,靠大数据服务谋生的企业是否面临转型,以及如何将自身产品与产业场景结合,需要企业家们对产业发展有敏锐的洞察。

  在大数据服务类公司中,创立于2007年的金电联行(3Golden)的发展历程具有一定的行业代表性。成立之初,金电联行的业务主要是通过企业日常经营数据来帮助解决中小企业的融资难题,并为金融机构提供大数据风控支持。随着国家信用体系建设的启动,金电联行将大数据创新应用到信用领域,成为第一批获得央行企业征信牌照的征信机构。

  后来凭借大数据、人工智能等技术实力和场景落地应用中的实践探索,金电联行实现了大数据能力的芯片级输出,可以随时切换应用场景,这种能力已经让金电联行用4年的时间,在全国规模化复制上线了100多个信用平台。为了进一步拓展业务,目前金电联行正在筹备新一轮融资。

  底层搭建好,数据能力便可“芯片级”封装

  产业互联网需要依托大数据、人工智能等技术能力在产业领域的广泛应用。金电联行(3Golden)创始人、董事长兼总裁范晓忻在接受钛媒体专访时表示,大数据和人工智能领域现在已经有了芯片级的能力,正是基于芯片级的大数据能力,金电联行才能够在产业领域随时切换应用场景,在产业互联网的大趋势中保持行业的领先地位。

  据了解,金电联行独创的大数据五层机构。底层的大数据基础平台,不同于基于存储的传统数据架构,而是基于实时计算的全新构架,以此实现“边算边存、边存边算”。

  向上一层是大数据管理器,负责对数据的标准化管理。大数据中央处理器,即金电联行的“大数据工厂”,是一套大数据智能生产线,可以让数据归集、清洗等一系列工作自动化流转,减少人工干预,提升数据处理的效率。

  再向上一层是大数据通用AI处理器,即金电联行的“全智平台”(智能大数据建模平台)。

  范晓忻认为,随着技术的发展,模型构建已经进入了“工业化”生产时代,不再必须通过人工来建模。现在,利用智能大数据建模平台,就能够自动生成、自动调参、自动运行,最终实现自动化建模,是人工智能和大数据充分地结合的一次重要创新。“总的来说。只有把底层搭建好,才有可能建立丰富的应用服务,感受到数据带来的价值。依托芯片级输出的大数据能力,我们已经可以随时切换应用场景。”

  依托五层架构,金电联行一方面可以横向输出数据工厂、智能大数据建模平台等“芯片”,帮助需要自建大数据平台的客户实现平台搭建;另一方面还能够实现平台级封装,把“芯片”放进给客户定制的产品中,方便满足客户未来的更多应用需求,避免一个需求一个平台的重复性建设。

  平台级封装就像一台可以安装许多应用程序的“电脑”,与其相比,传统应用封装方式只是”计算器”,只能处理单一任务无法扩展。这种封装让金电联行的产品可以规模化复制,这也是范晓忻最引以为傲的部分,他告诉钛媒体,凭借这一方法,4年时间,金电联行已经在全国规模化复制上线了100多个信用平台。

  扎根信用场景,“芯片级”能力得到验证

  大数据与信用的创新融合,一直是金电联行利用大数据技术实力,实现平台级封装输出,数据赋能信用的重要途径。广义上来看,信用领域也是“产业场景”之一。

  “数据约束力”是金电联行在业内率先提出的一个观点,即通过数据来约束信用,以提升中国整体的信用水平。企业,作为社会的重要组成部分,信用行为必然发生。通过数据将信用体系串联起来,让“数据约束力”最大化,正在助推社会信用体系建设的进一步优化。

  例如,由国家发改委牵头的“信易+”,联合各个部委,让信用越好的企业,贷款越容易、审批越容易,信用越好处处受惠。“信易+”涉及到税务数据、工商数据、银行数据、企业日常经营数据等等的打通。钛媒体了解到,在建设信用平台时,金电联行通过“白盒”的形式让大数据“芯片”运转起来,服务客户不同的信用需求。

  2019年7月,国务院办公厅发布了《关于加快推进社会信用体系建设构建以信用为基础的新型监管机制的指导意见》,意见提出,以信用为基础的新型监管机制是充分体现以“互联网+”为特征的大数据监管机制,这更加大了金电联行通过大数据进行信用平台建设的信心:“其实也在说明,信用建设的背后是大数据,已经是这个时代的必然趋势。”

  在接受媒体采访的前后一段时间,金电联行正在参与北京某区政府的信用体系建设事宜,该区计划建设一个全国信用示范区,而信用建设正是金电联行的强项;另外,该区也希望借助金电联行的底层大数据能力带动区域产业的转型升级。 范晓忻表示,针对政府信用场景,金电联行产品相比竞争对手具有代际优势。

  产业细分场景的特殊属性,让高效复制成为可能

  当前,金电联行积累了丰富的对金融机构、政府、产业三类客户需求的理解能力,以及大数据分析的场景应用能力,已经形成了具有竞争优势的核心实力。金融机构需要科技服务商开放数据处理过程,而政府和产业客户的需求以结果为导向,力求对业务实现支撑。因此,金电联行服务几类客户的产品形态不尽相同。而服务金融、政府、能源、工业等产业客户,更需要低成本快速落地,并有能力随时切换应用场景,这对产品化能力提出了更高的要求。

  面对需求多变的产业场景,金电联行以五层架构为核心的技术中台能力,实现了快速场景切换,在市场中形成了难以被竞争对手逾越的技术和成本优势。“金电联行为此投入了巨大的精力,在上海建立了产业大数据实验室,做了大量的原始实验工作,已经取得了一些积极成果。”

  科研实力加持也让金电联行的产业业务快速成长起来,2019年,产业部分的营收已经可以比肩金融、政务两个传统领域的营收。

  至于会在产业领域推进这么快,他表示,这是由产业领域的特性决定的:一方面,金电联行快速的产品封装匹配产业内客户对交付速度的高要求。产业内的企业虽然单个项目额没有传统行业大,但是他们决策快,对项目的交付速度要求极高。另一方面,产业有自己的上下游,所以产业链上的数据非常完整,这些数据让金电联行的产品交付高效率成为可能。

  金电联行的“产品”全部都围绕“大数据”展开,即不做跟“数据”无关的生意,“进销存的系统、MIS系统我们都不做,我们不是一个IT公司,简单说我们不接项目,我们只接跟数据相关的这些基于大数据赋能的产品。”

  正在筹备D轮融资的金电联行,在寻找投资人时也琢磨着为自己的产业发展铺路。范晓忻表示,说得直白一点,金电联行希望能够有具备强大产业协同能力的投资人进来。“希望有战略投资,能够提供客户、数据,或者提供场景,如果是纯投资人的话,除非有特别高的价格,不然我们可能不会考虑。”

  其实金电联行所期望的“产业协同”也可以理解寻找一种互补的“生态”,To B市场的发展已经到了单枪匹马很难取得胜利的阶段,大数据、人工智能、云计算已经从概念炒作走向落地,竞争也更加激烈,所以从产业协同中把握市场或者技术先机就显得尤为重要。

  目前,在产业方面,金电联行已经涉及文化、农业、旅游、汽车、纺织、纸业、酒业、电商、石油、物流等多个行业,并且通过上海产业大数据实验室将场景代码化,更高效地想更多的产业场景中延伸。

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