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4年復制100多個信用大數據平臺,這家大數據公司說的“芯片級輸出”到底是什么?

鈦媒體  |  2020年02月28日
近年來,互聯網對產業的影響正在凸顯,互聯網主體已經逐漸滲透到企業和全產業鏈條、全生命周期,產業互聯網時代已經到來。

  在這樣的大時代背景下,靠大數據服務謀生的企業是否面臨轉型,以及如何將自身產品與產業場景結合,需要企業家們對產業發展有敏銳的洞察。

  在大數據服務類公司中,創立于2007年的金電聯行(3Golden)的發展歷程具有一定的行業代表性。成立之初,金電聯行的業務主要是通過企業日常經營數據來幫助解決中小企業的融資難題,并為金融機構提供大數據風控支持。隨著國家信用體系建設的啟動,金電聯行將大數據創新應用到信用領域,成為第一批獲得央行企業征信牌照的征信機構。

  后來憑借大數據、人工智能等技術實力和場景落地應用中的實踐探索,金電聯行實現了大數據能力的芯片級輸出,可以隨時切換應用場景,這種能力已經讓金電聯行用4年的時間,在全國規模化復制上線了100多個信用平臺。為了進一步拓展業務,目前金電聯行正在籌備新一輪融資。

  底層搭建好,數據能力便可“芯片級”封裝

  產業互聯網需要依托大數據、人工智能等技術能力在產業領域的廣泛應用。金電聯行(3Golden)創始人、董事長兼總裁范曉忻在接受鈦媒體專訪時表示,大數據和人工智能領域現在已經有了芯片級的能力,正是基于芯片級的大數據能力,金電聯行才能夠在產業領域隨時切換應用場景,在產業互聯網的大趨勢中保持行業的領先地位。

  據了解,金電聯行獨創的大數據五層機構。底層的大數據基礎平臺,不同于基于存儲的傳統數據架構,而是基于實時計算的全新構架,以此實現“邊算邊存、邊存邊算”。

  向上一層是大數據管理器,負責對數據的標準化管理。大數據中央處理器,即金電聯行的“大數據工廠”,是一套大數據智能生產線,可以讓數據歸集、清洗等一系列工作自動化流轉,減少人工干預,提升數據處理的效率。

  再向上一層是大數據通用AI處理器,即金電聯行的“全智平臺”(智能大數據建模平臺)。

  范曉忻認為,隨著技術的發展,模型構建已經進入了“工業化”生產時代,不再必須通過人工來建模。現在,利用智能大數據建模平臺,就能夠自動生成、自動調參、自動運行,最終實現自動化建模,是人工智能和大數據充分地結合的一次重要創新。“總的來說。只有把底層搭建好,才有可能建立豐富的應用服務,感受到數據帶來的價值。依托芯片級輸出的大數據能力,我們已經可以隨時切換應用場景。”

  依托五層架構,金電聯行一方面可以橫向輸出數據工廠、智能大數據建模平臺等“芯片”,幫助需要自建大數據平臺的客戶實現平臺搭建;另一方面還能夠實現平臺級封裝,把“芯片”放進給客戶定制的產品中,方便滿足客戶未來的更多應用需求,避免一個需求一個平臺的重復性建設。

  平臺級封裝就像一臺可以安裝許多應用程序的“電腦”,與其相比,傳統應用封裝方式只是”計算器”,只能處理單一任務無法擴展。這種封裝讓金電聯行的產品可以規模化復制,這也是范曉忻最引以為傲的部分,他告訴鈦媒體,憑借這一方法,4年時間,金電聯行已經在全國規模化復制上線了100多個信用平臺。

  扎根信用場景,“芯片級”能力得到驗證

  大數據與信用的創新融合,一直是金電聯行利用大數據技術實力,實現平臺級封裝輸出,數據賦能信用的重要途徑。廣義上來看,信用領域也是“產業場景”之一。

  “數據約束力”是金電聯行在業內率先提出的一個觀點,即通過數據來約束信用,以提升中國整體的信用水平。企業,作為社會的重要組成部分,信用行為必然發生。通過數據將信用體系串聯起來,讓“數據約束力”最大化,正在助推社會信用體系建設的進一步優化。

  例如,由國家發改委牽頭的“信易+”,聯合各個部委,讓信用越好的企業,貸款越容易、審批越容易,信用越好處處受惠。“信易+”涉及到稅務數據、工商數據、銀行數據、企業日常經營數據等等的打通。鈦媒體了解到,在建設信用平臺時,金電聯行通過“白盒”的形式讓大數據“芯片”運轉起來,服務客戶不同的信用需求。

  2019年7月,國務院辦公廳發布了《關于加快推進社會信用體系建設構建以信用為基礎的新型監管機制的指導意見》,意見提出,以信用為基礎的新型監管機制是充分體現以“互聯網+”為特征的大數據監管機制,這更加大了金電聯行通過大數據進行信用平臺建設的信心:“其實也在說明,信用建設的背后是大數據,已經是這個時代的必然趨勢。”

  在接受媒體采訪的前后一段時間,金電聯行正在參與北京某區政府的信用體系建設事宜,該區計劃建設一個全國信用示范區,而信用建設正是金電聯行的強項;另外,該區也希望借助金電聯行的底層大數據能力帶動區域產業的轉型升級。 范曉忻表示,針對政府信用場景,金電聯行產品相比競爭對手具有代際優勢。

  產業細分場景的特殊屬性,讓高效復制成為可能

  當前,金電聯行積累了豐富的對金融機構、政府、產業三類客戶需求的理解能力,以及大數據分析的場景應用能力,已經形成了具有競爭優勢的核心實力。金融機構需要科技服務商開放數據處理過程,而政府和產業客戶的需求以結果為導向,力求對業務實現支撐。因此,金電聯行服務幾類客戶的產品形態不盡相同。而服務金融、政府、能源、工業等產業客戶,更需要低成本快速落地,并有能力隨時切換應用場景,這對產品化能力提出了更高的要求。

  面對需求多變的產業場景,金電聯行以五層架構為核心的技術中臺能力,實現了快速場景切換,在市場中形成了難以被競爭對手逾越的技術和成本優勢。“金電聯行為此投入了巨大的精力,在上海建立了產業大數據實驗室,做了大量的原始實驗工作,已經取得了一些積極成果。”

  科研實力加持也讓金電聯行的產業業務快速成長起來,2019年,產業部分的營收已經可以比肩金融、政務兩個傳統領域的營收。

  至于會在產業領域推進這么快,他表示,這是由產業領域的特性決定的:一方面,金電聯行快速的產品封裝匹配產業內客戶對交付速度的高要求。產業內的企業雖然單個項目額沒有傳統行業大,但是他們決策快,對項目的交付速度要求極高。另一方面,產業有自己的上下游,所以產業鏈上的數據非常完整,這些數據讓金電聯行的產品交付高效率成為可能。

  金電聯行的“產品”全部都圍繞“大數據”展開,即不做跟“數據”無關的生意,“進銷存的系統、MIS系統我們都不做,我們不是一個IT公司,簡單說我們不接項目,我們只接跟數據相關的這些基于大數據賦能的產品。”

  正在籌備D輪融資的金電聯行,在尋找投資人時也琢磨著為自己的產業發展鋪路。范曉忻表示,說得直白一點,金電聯行希望能夠有具備強大產業協同能力的投資人進來。“希望有戰略投資,能夠提供客戶、數據,或者提供場景,如果是純投資人的話,除非有特別高的價格,不然我們可能不會考慮。”

  其實金電聯行所期望的“產業協同”也可以理解尋找一種互補的“生態”,To B市場的發展已經到了單槍匹馬很難取得勝利的階段,大數據、人工智能、云計算已經從概念炒作走向落地,競爭也更加激烈,所以從產業協同中把握市場或者技術先機就顯得尤為重要。

  目前,在產業方面,金電聯行已經涉及文化、農業、旅游、汽車、紡織、紙業、酒業、電商、石油、物流等多個行業,并且通過上海產業大數據實驗室將場景代碼化,更高效地想更多的產業場景中延伸。

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