大数据+怎么解决小微信用这些难题--百度百家
大数据+怎么解决小微信用这些难题
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做大数据+的金电联行，能够利用数据，对企业进行全面体检，做企业征信、信用贷款、贷后监控、经济走势分析、社会治理等，提供不同应用场景的支持。
【编前语】简单说，金电联行通过独创的数据量化和分析算法，利用云数据挖掘和云信用计算等技术，提供创新的无抵押的信用贷款和实时量化的风险监管服务。《经理人》粗略统计，截止到今年4月中，金电联行已成功为1000多家中小企业，提供超过50亿的无抵押贷款服务，单笔最高贷款额6800万，7-28天完成贷款，至今没有出现一笔不良。金电联行的定位，就是做大数据的引擎，做电脑的CPU，银行、中小企业、政府、机构，谁用都可以，金电联行能够基于对企业的深层次了解，做企业征信、信用贷款、贷后监控、企业体检、经济走势分析、社会治理等，为它们提供不同应用场景的支持。
熬过极为艰苦到逐见曙光的8年，范晓忻和他创办的金电联行，正在中国完成一件史无前例的事情，是一次从0到1的颠覆式创新。这件事情的成功，对银行和中小企业，对政府和各类机构，价值和意义都非常重大，而金电联行，也开创了一个规模巨大的蓝海市场。
今年3月底，一家做实木地板出口的OEM企业老板找到笔者诉苦，他们刚接到一笔海外订单，因为资金周转吃紧，还有450万的原材料和设备款一直没有到位，尽管这些年经营一直不错，但当地银行贷款政策不断收紧，救急的资金成了他最头痛的问题，也是企业发展中的一大硬伤。
类似这家中小企业的融资困境，过去几年中，范晓忻每天都会遇到。“中小企业融资是个老话题和大难题，但并不是融资无门，是没有更好的解决办法。”金电联行（北京）信息技术有限公司董事长范晓忻说。一直以来，银行都是充当典当行的角色，没有值钱的抵押和担保，中小企业很难从银行拿到贷款。
一位银行高管向《经理人》表示：“都说银行嫌贫爱富，只会锦上添花，不会雪中送炭。其实，如果有很好的手段评估和量化中小企业的信用和风险，我们也愿意为它们贷款。”范晓忻对传统银行一直心存敬意，“在金融服务中，大家的分工和角色不同，传统金融机构必须控制好风险，它们如果出问题，影响面太大了。”
因此，清华出身的范晓忻创办金电联行，来填补这个空白。简单说，金电联行通过独创的数据量化和分析算法，利用云数据挖掘和云信用计算等技术，提供创新的无抵押的信用贷款和实时量化的风险监管服务。《经理人》粗略统计，截止到今年4月中，金电联行已成功为1000多家中小企业，提供超过50亿的无抵押贷款服务，单笔最高贷款额6800万，7-28天完成贷款，至今没有出现一笔不良。
在范晓忻看来，企业长期经营积累的数据和痕迹，通过模型分析和大数据挖掘，都可以找到它们之间的关联性，能客观体现企业的经营和信用情况，数据变成了企业的无形资产。一年多之前，他就提出“数据资产化”理念，“数据就像原油，不经过加工的就是垃圾，什么也做不了，经过清洗和分析，就会变成财富，成为工业的基础和催化剂。”
除了在微观层面帮助中小企业融资外，很多地方政府和经济开发区也找到金电联行合作，对宏观的区域经济进行量化分析。“政府掌握大量详细的企业数据，包括水、电、纳税等等，通过量化分析，可以反映地方经济走势，可以给企业健康和信用状况做全方面体检。”范晓忻说。在他的设想中，金电联行的定位，就如同电脑的CPU，让数据量化、可视化，让数据会说话、有价值，成为资产和引擎，来驱动行业、企业、社会管理。
大数据+N的价值
8年，间接激活超过5000亿中小企业产值，破解融资难、融资贵
金电联行位于北京的总部，刚刚装修后焕然一新，过去两年，金电联行陆续在上海和天津成立了分公司，整个团队不断扩张，却依然忙不过来，范晓忻的工作安排都是按小时来规划，越来越多的企业、银行、政府，主动找上门希望合作。
当近两年大数据金融崛起，互联网+被上升为国家战略，以及逐渐提升的媒体曝光率，使范晓忻和金电联行成为追捧的对象，这在早年创业时，范晓忻想都不敢想。
到目前为止，与金电联行合作的银行有30多家，包括民生银行、国家开发银行、广发银行、平安银行等。通过金电联行大数据金融模式独有的三大创新，不断为中小企业提供纯信用贷款。据范晓忻介绍，金电联行扶持的中小企业，年营业额一般在2000万-20亿元，一般无抵押授信额度在500万左右，占年营业额的5-10%。《经理人》粗略计算，金电联行间接激活的中小企业产值超过了5000亿元。
这个庞大的数字背后，数据的力量和价值不断彰显。“我们2010年做的第一单纯信用贷款，就有1500万，第二单是2000万，银行的这些贷款均是不需任何抵押和担保的，完全依靠大数据计算出的企业信用数据来支撑，可见数据的力量多么的强大。”范晓忻说。
在中国，信用体系缺失是个亟待解决的问题。没有信用体系，但不等于没有信用。范晓忻在国内接触过非常多的优质中小企业，但它们的信用没有被量化，无法被查询。因此金融机构难以获得量化后的企业信用，计算其信用的对等金额。而金电联行破解了这个难题，搭起了中小企业和银行对接的桥梁。
目前，金电联行扶持的中小企业，有汽车零配件企业、大型商超、文化控股公司、科技型企业等。对于这些中小企业融资的成本，范晓忻在公司内定了一条铁律和红线——年化要控制在10%以内。一位中小企业主向《经理人》表示：“这个成本已经非常低了，我们通过民间拆借，做到15%-20%都很平常，融资渠道有限时，再贵的成本都得接受。”
对于这点，很多人不解甚至批评范晓忻，明明可以做到12%、15%，为什么有钱不赚？范晓忻从来不解释，这是他坚守的红线和目标，这背后，是他时刻记得的六个字：融资难，融资贵。“我们本可以收更高的点，也有企业愿意承担，但我希望金电联行做普惠金融，把难和贵的问题都解决掉，我们只收取合理的服务费，把实惠让给中小企业。”范晓忻认为：“对于普惠金融，我一直觉得，用几万块钱扶持个人，和用几百万、上千万扶持中小企业，对经济的贡献是不太一样的。”
金电联行的数据引擎驱动力，不仅在中小企业融资上卓有成效，还延伸到更大的领域。其中一个案例是，某企业入驻一家开发区时，自称年产值可达亿元，要求开发区提供1亿元的政府扶持，其中包括2000万元资金支持和8000万债项支持。该开发区委托金电联行对这家企业进行体检，通过数据量化分析和同行业数据关联比较，金电联行出具的体检报告建议政府降低扶持力度，并提出可以用股权融资的形式予以支持的参考。事后证明，金电联行的企业体检服务，成功为开发区防范了资金风险。
在贷后监管和风险预警上，范晓忻向《经理人》独家披露了金电联行近期的一大突破：用20%的指标和数据，预警80%权重的风险问题。“有了长期的经验和积累，我们开始做减法，这样会大大降低企业和我们的操作难度。”范晓忻说。过去两年中，金电联行为银行和地方政府进行贷后监管的规模超过200亿。譬如，对国家开发银行的近1000家贷款企业实行贷后管理，监管资金达 37亿元。对上海嘉定区内总共12家小贷公司、3家担保公司实现监管，涉及金额50亿元。
中国有大量的数据，生产数据、电商数据全球领先，这些数据背后的价值难以估量，却被长期忽视。“我之前曾提出来，中国的税务数据是极其有价值的，每张增税发票上都有大量有价值的信息，企业的很多核心内容都在上面。现在，国家提出互联网+行动计划，大数据本身是个基础架构，也是一个催化剂。
从0到1的三大独创
理念创新+科技创新+模式创新，铁人三项缺一不可
这家成立刚满八年的公司，在国内创造了多个先河，提出了中国首个客观信用标准，并被专家认定为客观信用创建者及标准制定者，获得中国人民银行首批全国性企业征信牌照，成立全国中小企业信用融资服务公共服务平台。
至今为止，国内还没有一家公司，能做和金电联行同样的事情。据《经理人》了解，在金电联行只有100多人的时候，科研团队就占到了一半之多，范晓忻常说自己也是搞技术和研发的。除了技术人员，金电联行还有大量研究数据模型和分析的科学家，他们在实验室里，不断对未知领域进行探索。对于一家企业的数据分析，金电联行有2000多个指标，常用的也在1000个以上。
范晓忻表示，金电联行走到今天，从早期自我否定到艰难推广，再到今天被追捧，靠的是三大创新：理念创新、技术创新、模式创新，铁人三项，缺一不可，而每项创新都有一段痛苦的血泪史。“最苦最难的事情，金电联行都经历过了，没有什么捷径可走。”范晓忻说。
企业的信用是可计算的。从理念上，金电联行实现了突破。用大数据挖掘和分析技术，对中小企业的日常生产经营的明细数据进行计算和分析，把毫无关联的数据，变为各项信用指标和信用报告，将无形的企业信用计算出来，使银行、政府能够跨过财务报表中的合计数字，清楚地看到企业的真实运营情况，甚至可以了解某个行业、某条供应链的现状和趋势。
银行的数据够大，政府的数据也够大，但没有一套经过反复印证的算法和数据模型，数据就毫无意义。在金电联行创办之初的三四年里，范晓忻和团队一直在实验室里研究算法分析和数据建模，不断推倒重来。说到那段经历，范晓忻至今还心有余悸。
在科技创新方面，金电联行形成了三大核心技术：云数据挖掘，用自有研发的数据挖掘机器人，采集企业所有电子化交易平台上的明细数据，供大数据模型计算分析；云信用计算，利用数学模型计算出评价分值、信用额度并量化风险；云结构服务，集第三方信息价值链服务及平台，交易、服务于一体。
具体谈及信用是怎么计算出来的？范晓忻介绍，金电联行会从三个维度获取数据并进行分析。首先是看历史：根据企业往年订单、回款、库存等所有原始数据，进行趋势分析，量化企业信用；其次是看现状：根据企业信用，计算对应的耐受力，形成企业信用融资额度；最后是看未来：通过订单、库存、回款等重要环节的变化，实时动态跟踪，预测未来发展变化。目前，金电联行已拥有数十万家中小微企业样本的资源库。
简单来说，金电联行是在分析一家受评估企业创造财富的过程和结果，如果是一家制造企业，订单、生产、库存、回款、纳税，这些数据都可以历史追述，并可以动态分析，再比较同类企业的数据。“如果一家企业其他经营数据都正常，但纳税很少，这就不正常。同样的经营数据下，别的企业有500人，你却只有20人，这也不正常。”对于数据的来源，金电联行会与企业签署数据开放协议，将其看家技术数据挖掘机器人植入企业电脑中，自动抓取数据。另外是利用政府开放的企业数据，包括水、电、税务等信息，再加上企业自主填报的数据。
数据在金电联行的模型分析中，产生了化学反应式的效果。长久以来，银行最担心的就是贷款后企业能否如期还款，需要对企业能力进行动态追踪。金电联行能做到动态监测和提前预警。“任何企业出问题，其实都是一个挣扎死亡的过程，不可能昨天定单满天飞，明天就倒闭了，有些企业挣扎几年才慢慢萧条的。通过实时监测，一旦发现异常，我们就可以向银行预警。”
关于模式创新，也就是基于大数据的客观信用融资模式，前文已经介绍，已在实践中成功帮助众多中小企业以低成本拿到了贷款。
为何金电联行能够成功
大数据没有捷径，努力到无路可走时，上天就会给你一扇窗
今天，金电联行和范晓忻作为创新者，成为博鳌论坛、央视，众多大型论坛和媒体的座上宾，他们的创新模式备受追捧，但回想当年艰苦的创业经历，往事不堪回首。“特别难。有时候晚上做梦还会梦到，好像自己又开始最难的那个状态。”范晓忻回忆道。
8年前，范晓忻创办金电联行时，当时还没有大数据的概念，却一不小心做成了趋势。“我读清华时，学的是海量数据分析，但美国人很厉害，提出了大数据的叫法，一下子就把这个事情说明白了。”
范晓忻对技术和研发非常自信。2008年，“第一版模型开发完成，拿数据验证后，所有人都觉得效果非常好。突然有一天，我让科研人员把某一些时间节点的数据放进去，这些数据之前大家都觉得没意义，但放进去就傻眼了，这些数据的相关程度，比我们之前弄出来更复杂的数据还要高，原来我们以为很重要的指标，只占权重的30%，另外70%还没有探索到。方法错了，这给我们打击很大。”
对于科学探索的严谨和敬畏，范晓忻决定，一切推倒重来，重新建模型。“好比在建三层楼的地基上，要硬盖20层楼，这是绝对不可以的，一定要推到重来。如果打了20层的地基，我现在只盖5层，这是没问题的。”范晓忻说。整整又埋头苦干了一年多，新模型的基础非常扎实，也为今天的金电联行打下夯实基础。
到2010年，熬过艰难的3年，范晓忻经过和民生银行开了200多次会议后，终于拿下了第一单——1500万的纯信用贷款，在他眼前，未来一片光明。然而，现实很快给了他无情的打击，第二、第三单，连续被否决，这中间有半年多时间，范晓忻和他的创业伙伴无比痛苦。
“说实话，现在都很难找到当时那么好的三家贷款企业，银行还是比较保守，放第一单以后，他们在观望，他们想知道一年期信贷，企业到时候能不能还款。”范晓忻坦言：从第一单到第二单这半年中，他们过的极其痛苦，他也终于知道书里写的，什么叫黎明前的黑暗是最黑的，如果没见到曙光会奔着目标一直前进，但知道光明就在前面，又爬了很长时间，对心理的打击和压力是最大的。
他和联合创始人某夜喝完酒后，决定要彻底放弃。“我们已经竭尽全力，能投的钱都投了，都是自己的钱，不能再一条道走到黑了。”范晓忻和联合创始人决定第二天去民生银行打个招呼，毕竟合作了那么久，放弃了也要解释下。
但命运就是这样，当努力到无路可走，上天就会给你一扇窗。第二天，范晓忻去民生银行，提前电话通知了对方，一出电梯，民生银行的人就在电梯口等着他们，握着他们的手道歉：“千万不要放弃，之前的一票否决，都是我们考虑的不周全，你们一定要坚持，这个事情对中国未来很重要，一定要做起来。”如坐过山车般，又见曙光。
搞科研，做大数据，没有捷径，最难最苦最累的阶段，范晓忻挺过来了。之后的几年，云计算、大数据、互联网金融开始热起，到今年的互联网+，天时、地利、人和，一切都在向他倾斜。范晓忻对金电联行的定位，就是做大数据的引擎，做电脑的CPU，银行、中小企业、政府、机构，谁用都可以，金电联行能够基于对企业的深层次了解，做企业征信、信用贷款、贷后监控、企业体检、经济走势分析、社会治理等，为它们提供不同应用场景的支持。
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& ...20“”
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“PPT100”“”
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幸运的是，在众多的随机变量分布中，有一个&狄利克雷分布&非常适合上面列出的这些情况。狄利克雷分布本身有n个参数，但为了满足条件2，我们可以只用一个参数 & 来决定它的具体形式。& 越大，每人分得的金额比例就越倾向于平均，反之则波动性越大。
更幸运的是，我们开始提出的切面条分法，恰恰就是当&=1的时候，狄利克雷分布的最简单状态。
刚才切面条的结果，也就是&=1时的狄利克雷分布生成的随机数
0.， 0.，0...
而下面是&=10时的一组随机数：
0.....1703169
可以看出，当&=1时，金额分配的变动性非常大，而在&=10的情形下，金额的分配就平均多了。
模拟接力游戏，开始&
有 了这个假想的红包分配机制，我们就可以来模拟红包接力的游戏。首先假设我们有一个50人的群，每人初始手头上的可用金额为50元（这里是为了产生&破产& 现象而故意放低的，土豪们请忽略此设定），根据规则，每次红包的总金额是20元，发放给10个人，其中抢得最大红包金额的人将发出下一轮的红包。如果某人 发完红包后余额变成了负值，就不能再继续抢红包（请原谅这个丧心病狂的设定&&），因为他/她已经发不起下轮红包了，但允许现在其余额为负。&
在我们的模拟中，依然对实际情况做了很多简化，比如假设抢到红包的人是在参与游戏的人中间均匀分布的（排除了资产为负的人）。在实际情况中，大家可能会根据自己余额的多少来决定是否继续参加，但在此我们忽略了这种可能。
我们设定 &=2，并让红包接力100次，最后大家的余额如下：
31.24 82.69 18.07 44.56 62.87 33.40 47.00 45.55 77.11 70.44
54.28 26.98 54.74 80.30 28.32 43.98 48.80 82.69 82.94 -11.00
34.30 80.64 60.68 47.34 40.13 52.55 23.39 62.67 92.20 72.43
41.55 40.12 50.51 81.30 51.17 43.36 34.93 64.38 42.70 -8.90
9.10 78.61 46.35 64.18 61.90 13.61 50.01 68.51 41.21 54.14
可以看出，有两位朋友不幸破产了，而最后资产最多的有92.20元，几乎翻了一倍。一个很明显的事实是，破产的玩家都是因为&中头奖&中得太多了， 导致入不敷出。相反，最终收得92.20元的这位玩家属于&闷声发大财&。经统计，他/她获得第一名0次，第二名3次，第三名2次，第四名2次，第五名 次，等等。
下面展示了每个人的金钱变动状况
当然，概率面前人人平等，没有谁能预知自己抽中红包后会是最大的还是最小的，所以从对称性的角度考虑，个人选择的结果是完全随机的。但是，从整个群的角度来看，有一个指标却在悄悄发生变化，那就是这个群的&贫富差距&。
平均还是独大？尼系数来判断&&
我们注意到，在游戏最开始的时候，大家的资金都是一样的（50元），而在100次接力之后，几家欢喜几家愁，贫富差距被拉大了。于是我们有两个很自然的问题：1. 如何量化这种贫富差距？2. 随着游戏的进程，贫富差距会有怎样的变化？&
对 于第一个问题，我们可以借用经济学中的一个概念来予以回答，那就是所谓的&尼系数&（Gini Coefficient）。尼系数通常被用来衡量一个国家居民收入的公平性，其取值在0到1之间，越大表示贫富差距越大，即少部分的人掌握了这个经济体 大部分的收入。尼系数的计算公式可以在它的维页面中找到，对于之前的模拟游戏结果，计算出的尼系数是0.2551。&&
这个结果的绝对数值可能并没有太大的意义，因此我们在每一轮接力之后都计算出当时这个群的尼系数，然后观察它的变化。结果如下：&
在这里我们将接力次数延长到了500次。可以看出，随着接力的进行，尼系数的整体趋势是在不断变大的，意味着贫富差距会随着游戏的进行变得越来越大。这其 实很好理解：总是会有人因为拿了太多头奖而破产，这样财富会在越来越少的人中间进行分配，所以相应地贫富差距就拉大了，
红包越&公平&，贫富差越大&&
前 面提到，在我们的模型中有一个参数 & 用来控制红包金额分配的&公平&程度（或者更准确地说，是&平均&的程度，因为就机会而言，每个人分得金额的可能性都是相同的，但就每一次实际分得的金额 而言，& 越大，这种分配越倾向于平均，即结果的波动性越小）。下图展示了一组随机模拟实验的结果，其中我们模拟了20次红包接力的游戏，10次取 &=2， 另外10次取 &=20。每次游戏中，红包都接力了500次。
可以看出，红线和蓝线虽然有所重叠，但总体来看蓝线的取值要比红线更大，也就是说，红包金额越&公平&，贫富差距反而会越大。
这 个结论看起来可能有些反直粳但其实也合情合理：如果红包的分配是绝对公平的，那么第一名得到的金额就将是2元，而下一轮又必须送出20元，所以 总共亏损18元；如果红包金额的波动性很大，就会有一部分人得到的金额小于2元，而第一名就会得到更多，也就更不容易破产。所以说，一个规则是否真的&公 平&，不能只看其表面。
出人意料的更多玩法&
除了前面提到的这个规则，我们还可以考虑一系列其他的玩法：
1. 之前的规则记为1号；
2. 玩法2：第一个红包金额为20，第二个为21， 第三个为22，&&到30后又递减至20，以此反复；
3. 玩法3：下一个红包的总金额是上一轮的最大金额加10；
4. 玩法4：下一个红包的总金额是上一轮最大金额的4倍，30封顶；
5. 玩法5：下一个红包的总金额是上一轮最大金额的5倍，30封顶；
你一定奇怪玩法4和玩法5只差一个数，为什么要单独列出来。这里可以先剧透一下，原因是它们有着天壤之别。在给出结果之前，大家可以先根据自己的直觉给这几种玩法排个序，然后再和下面的结果对比一下，看看是否真的让你大跌眼镜了。
下面是这五种玩法的对比图，全部取10个红包，&=2，初始20元。每种玩法我们模拟10次，也就是有10条尼系数曲线。&&
可以看出，按照贫富差距排序，从大到小分别是玩法5&玩法2&玩法1&玩法3&玩法4。怎么样，你猜对了吗？
我相信你一定被4和5之间的&天壤之别&惊呆了。为什么一个是最大，而另一个甚至是平坦的呢？
其 实，规则里面4和5这两个系数非常关键。在&=2、分10个包的条件下，第一名平均能拿到红包金额的23%左右。4乘以23%得到0.92&1，换 言之红包会变得越来越小。比如第一轮最大如果是4，下一轮的总金额就是16；这一轮最大可能就变成了3，那么再下一轮总金额就变成了12&&到了后来，总 金额小于1分钱，就保持不变了（图中的水平线部分）。相比之下，5乘以23%得到115%，结果红包会变得越来越大，而由于我们设定了30块钱封顶，会让 每个红包稳定在30元附近，因此贫富差距就按照&正常&的趋势逐渐加大了。
可以想见的是，在4倍和5倍之间应该会有一个临界值，把这两种极端情形分隔开来。时间所限我们没有进行严谨的理论推演，但随机模拟表明这个数字在4.35左右。
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最后的话&正如开篇所言，这只是红包算法的一个模型，并不一定就是背后的真实源代码。从经验和直觉上来看，这个模型（特别是在&较小时）对现实的模拟还算令人满意，不过严格的科学方法当然要做统计分析来验证这一模型是否符合现实了&&鉴于验证繁琐，红包数据收集不易，而且本身就是个娱乐项目，此处就不再对此较真。欢迎感兴趣的读者进行更深入的验证。&
特别提示：本信息由相关企业自行提供，真实性未证实，仅供参考。请谨慎采用，风险自负。}