王燕青

周灝喜歡跟數據打交道，他從數據里看到了商機，也看到了人性，更重要的是，他在以數據為生的過程中，得到了認可和思考，也獲得了成長

數據是什么？

“數據是石油，以前一個木頭車動不了，加了石油之后它動得好快，可能變成一個非?？斓钠嚮蛘呋疖?，或者變成飛機?！敝転源吮扔鳌皵祿?，按照他更抽象的理解，如果互聯網本身是把人跟人之間、人的各個環(huán)境與不同物體之間的物理環(huán)境打破了，那么，“數據做什么？ 我認為數據更多從時間維度把這個問題解決掉。人依靠自己的經驗來解決問題，但人畢竟是有限的，你的知識框架是有限的，你周圍的這些判斷依據也是有限的，這種情況下效率是低下的。而‘數據+模型可以預測將來的N種可能性，從中推選出最有效率、正確性相對高的一種，這將極大提高人們做決策的效率和準確性。如果整個過程以自動化的形式來實現，那瞬間就能讓這件事變得非常高效?！?img alt="" src="https://cimg.fx361.com/images/2018/01/19/nfrw201801nfrw20180119-1-l.jpg" style=""/>

他想到更深遠的意義，“各行各業(yè)的本質是很難改變的，或者換句話說，我認為人類的需求和商業(yè)的本質是很難改變的。人工智能也好，什么也好，它要創(chuàng)造一個人新的需求有可能，但是會比較難。但它改造人本來的需求是容易的?！敝転X得，數據也好，模型也好，技術也好，沒有辦法去改變人性里面的東西，也不是要泯滅人性，而是要對行業(yè)產生新的增加的價值。這也是周灝選擇創(chuàng)業(yè)的初衷，“如果沒有創(chuàng)造價值，創(chuàng)業(yè)本身是一個偽命題。”

在需要賦能各行各業(yè)的宏大命題下，周灝必須找到最有商業(yè)價值的切入點。他看到了兩個趨勢，第一個是金融的趨勢，“金融基本上只有數字，錢也是數字，所以它天然是非常適合去做數據驅動”，而且，“金融跟各行各業(yè)連接了，所以它天然可以從金融再延展到其他行業(yè)，去賦能其他行業(yè)”，而接下來10年、20年、30年，數據將被各行各業(yè)深度接受，“或者大家開始相信數據這個東西了”，數據才真正具有無限的價值。

在此過程中，周灝給自己和量化派定下的價值使命是：首先解決金融機構供給端和需求端的巨大鴻溝與失衡。

中國正步入消費社會，隨著互聯網金融的興起，消費金融市場發(fā)展迅猛。國家金融與發(fā)展實驗室發(fā)布的數據顯示，2016年消費金融市場規(guī)模估計接近6萬億元，預計到2020年，這個數字將達到12萬億，我國將成為全球最大的消費金融市場。

消費金融的發(fā)展意味著，金融將不再是高高在上的冰冷面孔，在“去中心化”模式下，它終將與生活化的場景融為一體，并為人們的日常生活提供周到的服務。

在資本和政策推動下，各類玩家進入消費金融領域。由此帶來的問題是消費金融的風險如何控制？如果風控做不好，中國消費金融就好比是在沙地上起高樓，而消費社會也終將折戟在半道上。

風控的關鍵是建立全民征信體系。美國從上個世紀20年代進入大眾消費時代后，到上個世紀60年代逐步建立起完善的社會征信體系，由此奠定了美國消費社會的發(fā)展。中國到目前為止還沒有建立起一個覆蓋全民的征信體系，這將制約消費金融的發(fā)展。

AI和大數據技術正在賦能中國征信體系的建立。以量化派為代表之一的互聯網大數據創(chuàng)業(yè)公司正通過技術手段幫助中國在征信領域對美國實行彎道超車。在周灝的創(chuàng)業(yè)過程中，他看到“以前的金融行業(yè)跟整個國家都在發(fā)生一些改變，包括整個人類生產模式的改變”。這讓他感到震撼，也感到趕上了時代機遇。

時代機會

消費金融事實上是一套賒賬購物模式，它起源于美國上世紀20世紀的大眾消費時期。1920年，美國開始出現一種寫著“先購物，后付款”的金屬徽章籌碼，到1949年，商人弗蘭克·麥克納馬拉發(fā)現了這種賒賬購物模式背后的第三方信用消費市場商機。1950年，弗蘭克與好友斯耐德合作創(chuàng)立了“大萊俱樂部”，世界上第一張信用卡誕生。1958年，美國運通公司發(fā)行了運通卡，到1959年，美國Visa卡的前身BankAmericard出現。其后，MasterCard、AE、MBNA、CapitalOne、DiscoverCard等信用卡巨頭相繼出現，培育了美國超前消費的社會心理，對推動美國消費社會的形成奠定了基礎。

信用卡是一種信用消費，它有賴于建立全社會完善的征信系統(tǒng)。上個世紀60年代末，美國的征信公司曾一度多達2200多家。征信系統(tǒng)的完善是美國人敢于超前消費的重要條件。沒有征信系統(tǒng)就沒有辦法貸款，沒有貸款也就沒有超前消費。美國征信行業(yè)發(fā)展到現在已經成為一個規(guī)模達600億美元的大市場，在激烈的市場競爭中，在個人征信領域，艾可飛（Equifax）、益博睿（Experian）和全聯（TransUnion）三大巨頭已占據了90%的市場份額。

周灝在2002年剛到美國萊斯大學去攻讀博士時就已經感受到美國社會信用消費系統(tǒng)的強大，“我在中國的時候，本科畢業(yè)之前，我感覺在我生活中沒有金融，用到最多的是現金和儲蓄卡。2002年，我到了美國后，第一個感受是發(fā)現金融成為生活中不可或缺的一部分了”。

剛到美國還沒有幾天，周灝就憑自己的美國社保號成功申請到了信用卡。他拿信用卡在網上買筆記本電腦，申請車貸買車，甚至結婚時給太太買戒指都是用的信用卡?！安幌裰袊?，你說要辦個婚禮，得存好久錢”，“我覺得金融已經變成我生活中的一部分”。

2007年，周灝畢業(yè)，獲得物理博士學位。當時，他在休斯頓，那個地方有很多美國的石油公司，周灝可以選擇去學校教書，也可以選擇去石油公司。但是，他內心卻對金融很感興趣，他一直不理解為什么在中國感覺很遙遠的金融，在美國卻這么方便。

周灝的一個師兄告訴他，金融其實都是數據驅動的，在人們看起來很簡單的東西背后都是機器在算，他覺得很有意思?！昂芏鄬W數學、學物理的人都去金融機構工作，所以，我就選擇去金融公司工作?！眅ndprint

到金融公司上班后， 周灝被美國金融機構的效率和成本所震撼了。他進入的這家金融公司就是世界上第一家用信息技術來全面驅動公司業(yè)務發(fā)展的CapitalOne（第一資本），目前是美國第六大零售銀行。

“我去銀行工作發(fā)現其實背后就是數據，就是模型，就是自己在運作，這是我第一個震撼的地方；第二個震撼的地方是，在中國傳統(tǒng)金融機構，需要上萬人做的事情，我們靠兩三百個工程師就能做到，這是兩個數量級的提升”；周灝的第三個“震撼”也成為他后來回國創(chuàng)業(yè)的切入點，“（整個金融行業(yè)）朝著數據驅動、人工智能的方向進展的速度是超乎大家想象的”。

周灝在CapitalOne負責量化系統(tǒng)搭建和風控模式搭建。那時，量化派聯合創(chuàng)始人王倪也在CapitalOne工作，擔任高級統(tǒng)計師。他們倆比較談得來，迅速成為了朋友。在CapitalOne工作期間，周灝構建了第一資本首個基于交易行為的億級用戶市場策略，王倪也構建了一套千萬級用戶信用交易行為反欺詐模型及策略。

后來，王倪去了谷歌紐約研究院，擔任資深數據科學家。而周灝則先后去了摩根斯坦利、巴克萊銀行，分別擔任量化分析師和副總裁。在華爾街工作的豐厚工資讓周灝在美國過上了安穩(wěn)富足的生活。直到2011年的一天，宜信的創(chuàng)始人唐寧給周灝打電話，試圖挖他回國創(chuàng)業(yè)，為宜信建立數據體系。周灝找王倪商量，兩人覺得應該做一個線上金融技術平臺，就拒絕了唐寧。讓周灝沒有想到的是，2015年12月，唐寧的宜人貸成為國內首家在美國IPO的P2P公司。唐寧這次不成功的邀約，讓周灝了解到國內在線放貸市場還處于初創(chuàng)時期。但這并不是周灝想要切入的細分市場，他的“野心”更大。

2012年5月，已經在摩根斯坦利工作的周灝與集團一位最高級別的華人MD團建午餐時閑聊國內創(chuàng)業(yè)風潮。周灝一時被打動，他仿佛看到了未來世界向他打開一扇門，他想要走進去構建一個為新世界賦能的基底，于是他決定回國創(chuàng)業(yè)?！拔也幌胱鲆活w螺絲釘，在很小的范圍內貢獻一塊專業(yè)知識，而且我有一種沖動，想去看到我做的東西到底有多大空間，能產生多大價值，這也是我不愿意做學術的原因。做學術產生的價值一般要50年甚至100年才能看得到結果，這對我來說是無法接受的事情，我覺得我本質上是一個肯定要創(chuàng)業(yè)的人。我如果看到機會不跳進去肯定接受不了，這是一種內心深處的沖動。”

商業(yè)數據智能變革

這種沖動下，周灝在量化派成立之初就設立了未來愿景，“用數據改變世界”，專注于人工智能核心“深度學習”技術的研究與應用。量化派也成為國內首家基于大數據和人工智能鏈接金融機構與消費者的科技公司。

當時，支付寶余額寶剛上線半年左右，一年內，余額寶用戶數超過1億，規(guī)模超過5700億元人民幣，成為世界第四大貨幣基金。隨后，騰訊、百度等互聯網公司，多家銀行、券商等金融機構，甚至三大通信運營商都紛紛推出“寶寶類”理財產品。2014年春節(jié)期間，騰訊微信推出“搶紅包”功能，2014年2月，京東推出“白條”服務，為用戶提供1.5萬元人民幣額度以內的消費信貸，隨后，支付寶在淘寶和天貓平臺上推出類似“京東白條”的“花唄”，并且成功接入大眾點評、當當、亞馬遜等40家外部平臺?；ヂ摼W金融市場火了起來。

事實上，美國已經有類似量化派的公司出現，例如2008年成立的Credit karma公司、2009年成立的ZestFinance公司、2012年成立并于2014年5月上線的Upstart公司，此外還有SCOR！公司。這些公司通過機器學習和大數據技術，通過不同的在線渠道搜集用戶行為數據，構建數據模型為用戶信用打分，為傳統(tǒng)金融機構提供服務。

在這些機構中最有名的是ZestFinance，它由前Google副總裁道格拉斯·梅瑞爾（Douglas Merrill）和Capital One的前信貸部高級主管肖恩·卜德（Shawn Budde）聯合創(chuàng)建，2013年7月，硅谷著名投資人彼得·泰爾（Peter Thiel） 在C輪向ZestFinance投資2000萬美元；2015年、2016年京東金融和百度也先后投資了ZestFinance。其中，京東還與ZestFinance共同成立了合資公司JD-ZestFinance Gaia。

周灝成功地抓住了行業(yè)趨勢和國內需求，而政策也在加持征信行業(yè)發(fā)展。2015年1月，中國人民銀行下發(fā)了《關于做好個人征信業(yè)務準備工作的通知》（以下簡稱《通知》），同意八家社會機構（芝麻信用、騰訊征信、深圳前海征信、鵬元征信、中誠信征信、中智誠征信、拉卡拉信用、北京華道征信）開展個人征信業(yè)務；同年6月，國務院會議指出，發(fā)展消費金融，重點服務中低收入人群，有利于釋放消費潛力，促進消費升級。

根據央行征信系統(tǒng)信息，截至2016年底，中國約有五億人沒有征信記錄，無法享受正規(guī)的金融服務。在美國，只有5000萬成年人沒有征信記錄。中國征信市場存在巨大的市場機會，這對于量化派來說，充滿機遇。

2016年，在數據積累到一定程度之后，量化派加入了人工智能元素，“它其實不存在說一個突變，人工智能本身也是模型的一個發(fā)展階段和往后走的一步而已?！钡@一步，卻讓未來充滿無限可能性和想象空間。

人工智能和大數據能更好地挖掘金融及其他行業(yè)的本質。比如金融的本質，一是解決資源的優(yōu)化配置，在風險確定的情況下，讓資源配置得更好、更優(yōu)、效率更高；二是解決不確定性。基于這樣的邏輯，周灝希望量化派未來能夠在三方面有所作為，用技術精準定義用戶的需求，解決市場痛點，獲取新的商業(yè)機會；用金融行業(yè)經驗幫助其他行業(yè)解決痛點；通過機器學習和大數據提高全行業(yè)運營效率。

目前量化派的消費場景已經觸達了3C、旅游、購物、游戲、出行等多個互聯網領域，如通過去哪兒網、新氧、城市交通一卡通等產品和服務平臺，搭建了多層次的互聯網消費場景，“我們看到數據技術的魅力，讓信用也好，金融也好，跟人結合在這里面，它也可以讓一個以前根本不可思議的公司，在短時間內成為這個行業(yè)里面的領頭羊?！?/p>

周灝想到更大的價值，是讓數據“被用的次數越多”，“它的價值被挖掘得更好，反過來在挖掘過程中可能還有新的數據進來，它價值也會變得更大。原始數據待在那個地方，沒有被分析，沒被挖掘，沒被應用，本身是沒有價值。”而在數據開放成為必然的未來，周灝還是會只做那個“賦能者”。

他以理性的心智和睿智的邏輯推動“數據賦能各行各業(yè)”的宏大愿景，在大數據和人工智能時代浪潮下，他成為當仁不讓的弄潮兒。他在數據之上真正挖掘人類的潛在需求和行業(yè)的潛在價值。他所創(chuàng)辦的公司量化派在短短四年間也成為商業(yè)數據智能變革領導者。他是周灝。

編輯 孫凌宇 rwzkzx@126.comendprint