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中国消费金融背后的神秘力量:百余名Discover精英

时间:2018-02-09 09:00来源:网络整理 作者:采集侠 点击:
2018年伊始,张俊忙着办理离开Discover公司的一切手续。虽然这一步早已在计划之内,但这一天的到来还是让他感觉五

2018年伊始,张俊忙着办理离开Discover公司的一切手续。虽然这一步早已在计划之内,但这一天的到来还是让他感觉五味陈杂。

从2004年加入Discover至今,张俊从零开始一手打造了Discover的以数据为本的量化风控部门,并排除万难建立了Discover的高沃信息技术上海数据中心。又在近二年,进一步促进了Discover和中国工商银行的战略合作项目,张俊没有任何遗憾。“可以说,我在Discover的十多年里,想做的事情都做了。接下来,就是我这个老头子创业的时候了。”

Discover是美国领先的几大信用卡信贷金融公司之一,旗下的发现卡(Discover Card)与Visa、Master和American Express并称为美国四大信用卡品牌,并首创了返现(cash back)模式,目前约有2000万活跃持卡客户,而其线上贷款业务规模则是全美第一。

上世纪90年代初,以美国运通(American Express)为首的美国信用卡金融公司开始运用数据建模技术来提升风控能力、解决精准营销等问题,Discover、Capital  One等紧随其后,迅速成为美国金融行业的翘楚,数据分析岗位开始炽手可热。

在中国,消费金融的浪潮却直到2014年之后才开始掀起,伴随着的则是对数据分析、量化风控、精准营销人才的渴求,业内开始追捧有Capital One等公司从业经验的人才。

但几乎没有人注意到,早在2008年,Discover就将自己的全球数据分析中心放在了中国上海,从这个中心流动出去的数据风控方面的人才,早已填充到了中国各大互联网金融公司,并发挥了巨大的作用。

2012年以后,Discover美国总部也陆续有中国员工回国。据不完全统计,目前有Discover从业背景的国内公司高管或创业者达到了150余人。

中国消费金融背后的神秘力量:百余名Discover精英

燎原之火

2012年,盛子夏和乔杨不约而同地从芝加哥回到了中国。不同的是,盛子夏离开了Discover,加盟阿里巴巴(其时蚂蚁金服未独立),而乔杨则来到了Discover的上海数据中心做负责人。

在这个时间节点上,他们谁都没有想到,仅仅几年之后,中国的互联网金融和在线消费信贷业务将迅速爆发,甚至超过美国。而同时,他们在Discover的老同事、老朋友们,将会一波又一波地加入回国的浪潮。

自2007年加入Discover待了5年之后,盛子夏认为自己完整经历了Discover从高点到低谷再到高点的过程,能学的东西也学得差不多了,开始萌生了离开Discover的想法。

“开始还是想去银行,外资银行的香港分部之类的,自己的定位还是比较清楚,毕竟比较习惯”,盛子夏告诉清流Club,“接触到互联网也是很偶然的事情,当时是猎头找来,说阿里想做金融。我对这个就比较感兴趣了,因为我觉得用电商的这些数据去做金融,好像还是挺有意思的,下意识就感觉这里边是有很多金融的机会存在。”

2012年,盛子夏正式进入阿里巴巴集团,负责信贷业务的风控。在他的带领下,阿里的风险管理部通过体系内大数据的充分挖掘和最新的机器学习技术,将在线信贷业务规模翻了几百倍;花呗、借呗从一诞生就采用基于交易级和客户为中心的大数据风险管理模式,并成为了中国在线互联网消费信贷领域的领头羊。

“我刚来阿里的时候他们的金融业务正好在经历一个转型,那个时候他们的信贷刚刚起步,基本上还是用比较传统的方式在做,大部分业务在线下,线上很谨慎。同时正在进行从业务部门驱动到数据部门驱动的变化”,盛子夏告诉清流Club,“公司对于我的信赖,其实反映了公司坚定数据驱动业务发展决心的一个体现。”

这个决心还体现在当时公司最高决策层跟阿里金融负责人的一番对话。阿里金融被要求,接下来三到五年,信贷业务规模要翻一百番,但是“不管以后规模做多大,你现在300人,以后人员永远不能超过500人”。

盛子夏认为正是公司高层决策者的战略眼光,迫使着阿里金融不走那种传统线下人力密集型模式,而是逐渐走上完全基于线上大数据,基于技术的方式。

跟盛子夏定位清晰的回国计划相比,乔杨回国其实充满了犹豫。在被Discover调回上海之前,乔杨一直担心自己生活上调整不过来,中国的信贷市场发展又比较迟滞。

但是在上海中心工作的三年,使乔杨看到了中国在线信贷市场的迅速发展。2015年,乔杨离职跟合伙人成立了一家线上消费信贷公司,拿到A轮融资后,乔杨由于个人原因,退出公司,成为ZRobot的CEO。

ZRobot是一家比较前沿的数据技术公司,由京东金融和美国的ZestFinance公司合资建立,通过利用高维度的变量,利用数据挖掘、机器学习等技术,赋能企业提升商业决策效率。

(责任编辑:admin)
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