本文選自瓜子二手車CTO張小沛于2016年4月22日在大數據在清華—數據科學高峰論壇上所做的題為《大數據 金融-跨界融合的神奇魅力》的演講。

　　以下是演講實錄：

　　各位學長、老師、同學們，大家好！能有機會在這裡和大家分享我們瓜子二手車正在和將要做的事情，我感到十分榮幸。首先，我簡單介紹一下瓜子二手車。

　　我們是2014年11月份上線的一個C2C的二手車直賣平臺。上線以來業務發展迅猛，現階段每月活躍用戶大概是4000萬左右,平臺上有5萬多輛車源同時在賣，目前瓜子是中國最大的二手車直賣平臺。我加入瓜子之前在宜信工作了兩年多，在去宜信之前完全是網際網路背景，所以是跨界去做金融的。對於網際網路金融如何繼續往下走，我自己的解讀是將會朝三個方向發展。

　　一是極度場景化,尤其是消費金融會極度場景化。如果只是有金融的能力而不掌握端到端的場景，要在別人的場景裏做金融，我感覺往下做將會越來越難。

　　二是服務化。過去幾年間，在業內有挺多公司選擇專注做金融全鏈條的某個節點,比如説反欺詐,徵信,或者催收,然後將這些能力打包成服務開放出來，這是我能觀察到的趨勢，就是服務化。

　　三是雲+端。智慧設備的普及，使得攝取數據的方式無處不在。客戶端獲取數據，雲端處理的模式將成為主流。基於這三點,這使我做出一個判斷：我認為瓜子二手車這樣一個C2C的交易平臺，是做金融的絕佳場景。

　　我們在瓜子二手車首先要打造一個大數據平臺，這個大數據平臺不止是服務瓜子金融，瓜子保險,這是一個通用的智慧平臺,會支撐瓜子平臺所有需要數據驅動,智慧驅動的環節。我們會通過大數據平臺蒐集用戶在瓜子的所有行為數據，把這些數據同我們從第三方合作得來的數據做關聯，做理解，然後放到基因圖譜中，以此來驅動瓜子平臺上原本C2C的主場景。打一個比方，我們做C2C，就像Uber一樣，Uber和滴滴打車有一個很大的區別，滴滴打車初期的時候是讓司機主動人工搶單，而Uber是採用演算法的方式，自動完成調度工作。我們正在瓜子做同樣的嘗試，在6月份的時候，我們會上線用演算法自動調配我們的檢測師、銷售、賣車人和買車人。我們會整合所有檢測師、銷售、買方和賣方地理位置的數據和他們的意向數據，這是非常好的場景，用演算法做自動的匹配，改善體驗和系統效率。另外， 5月份，我們會上線第一版個性化推薦系統，不同的用戶在瓜子平臺瀏覽或搜素看到的車輛會有所不同,通過大數據平臺驅動，給用戶帶來個性化的體驗，以上是智慧大數據平臺的介紹。

　　這裡我要和大家分享一下過去一週我們在瓜子做的事情，這是個深度學習的例子。我們瓜子的業務中有這樣一個步驟：檢測師在檢車時會拍攝並上傳28張照片，買家在瓜子上會看到這些照片。瓜子總部有一個幾十人的團隊，他們每天的工作就是在所有上傳的照片上標注車頭、發動機、內飾等等。其實這是個應用深度學習技術的典型場景。我們在亞馬遜雲上用20萬的訓練數據，一個星期的時間來訓練模型，達到的效果是單張圖片分類精度92%。這是什麼概念呢？傳統機器學習最耗費時間的是特徵工程，我經常説演算法工程師至少有70%的時間是在處理特徵，非常耗費時間和精力。所以從實踐的角度講，如果用傳統的機器學習方法，一週之內要想達到92%的精度不容易。但是深度學習是個端到端的方法，只要有足夠的有標注的數據集以及演算法的深厚功底，可以在相對較短的時間見效果。現在我們正在用200萬張圖片做標注試驗，目前的精度大概在96%左右。我們希望很快能夠將精度做到98%以上。這是特別典型的可以用演算法替代手工工作的例子。

　　我們團隊過去兩年做的多個金融産品和服務中，用到大數據和人工智慧技術的例子有很多，例如在做身份認證時使用的指紋識別、人臉識別技術；在做反欺詐和風控時用到的聲紋識別，自然語言理解技術，因為時間關係，我就不細講了。

　　下面我介紹一下瓜子金融。目前我們已經跟多家第三方金融機構合作。接下來我們會打造自己的金融平臺，在這個平臺上，我們會依託前面講的智慧大數據平台中的能力和技術來驅動我們做金融。瓜子金融是一個開放的平臺，我們做金融的方式有兩種：一種是對特定人群，我們做自己的貸款産品和保險産品，但我們不會覆蓋所有的客群，我們歡迎第三方金融機構參與進來，共同服務瓜子的用戶；另一種是我們為第三方金融機構提供服務，提供客戶的身份認證及畫像等服務。我們歡迎保險領域和金融領域的公司加入到我們的平臺上，成為我們的合作夥伴。

　　再講一個例子，我之前的團隊做過一個叫“江湖救急”的小額短期産品。我們在一年內把它做成了一個盈利産品。但是這個産品從獲客、信審、額度的估算、放款，到在微信上做客服，所有都是機器自動完成的。我總共只安排了兩個半人在上面做，這兩個半人一個是産品經理，一個是做安卓客戶端的工程師，還有半個是做演算法的工程師。兩個半人做這樣一個産品做到盈利，從獲客到放款，到客服都是用機器執行的，這裡就用了剛才我講的很多技術。因為時間的關係我也不細講了，這是一個用大數據的手段做金融，而且端到端做到全智慧自動化的案例。

　　下面給大家講講瓜子暫態貸。因為是瓜子自己的場景，所以不需要獲客這一環節，但是在信審環節，額度預估環節，以及其他所有環節儘量做智慧化，自動化。我們首先要做的是基於數據驅動的實時授信，我們希望能在一分鐘之內，自動判斷是否給客戶貸款，額度和費率。

　　接下來説説大數據驅動的智慧保險.有車的朋友都知道，買車險時不同的保險公司給的價格是沒有太大差別。但實際上我們很多人是好司機，從來不出事故。對於好司機，保險公司是不是應該有所獎勵，保費是不是可以優惠。如果我們在車上裝上智慧設備例如GPS,OBD或者通過ADAS,其實是可以分析出司機的駕車習慣,是否經常出入事故高發地段等等.那基於此能否給用戶提供給個性化的保險，這也是我們在跟幾家保險公司一起合作,積極探索的方向。很多人也許會説保險行業精算技術已經很成熟，大數據技術到底能不能在保險行業發揮作用？關於大數據保險，我和團隊的確沒有第一手成功經驗，但螞蟻金服的運費險應該是一個成功的先例，所以我相信在瓜子的場景下做大數據保險是能走出一條路來的。

　　今天站在這裡演講，我心裏很忐忑。清華的校訓是要踏踏實實做人做事，我剛去瓜子才一個月，還沒有做成什麼事，今天在這裡彙報的很多東西是我們將要做的,聽起來像吹牛一樣。但是我要感謝清華的教育，因為清華還教會我另外一件事情，要憑實力，憑真本事去做事情，我想我今天敢在這裡吹牛,是因為我有信心明年校慶回來,我可以跟大家説,去年我在這裡吹過的牛,我們瓜子仁已經一一在實現，謝謝大家！