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    京东金融投资数库 欲打造大数据产业链闭环

    每日经济新闻 2016-01-13 00:11

    大数据俨然已成为互联网巨头争相布局之战略“高地”。继投资了ZestFinance、聚合数据之后,京东金融昨日(1月12日)又宣布投资基于机器学习算法的大数据量化分析公司——数库,双方将在金融产业大数据领域展开深入合作,为构建京东金融生态体系提供底层支持。

    每经编辑 每经记者 朱丹丹    

    ◎每经记者 朱丹丹

    大数据俨然已成为互联网巨头争相布局之战略“高地”。

    继投资了ZestFinance、聚合数据之后,京东金融昨日(1月12日)又宣布投资基于机器学习算法的大数据量化分析公司——数库,双方将在金融产业大数据领域展开深入合作,为构建京东金融生态体系提供底层支持。

    “随着在科技风控及大数据领域的不断开拓,京东金融的金融生态日渐完整。”京东金融方面人士分析指出。

    易观智库高级分析师任伟巍也表示,未来大数据产业日趋成熟,热点迅速分散。同时,大数据交易将带动生态体系进一步完善。此外,大数据方案将向更多垂直化领域的拓展等。

    京东已多次投资相关公司

    据介绍,数库是一家国内金融产业大数据服务公司。

    此次达成战略合作后,数库将为京东金融旗下的京东钱包APP、京东金融APP等产品提供资讯和数据支持,打造面向广大投资者和基金、券商等金融机构的智能理财应用,提供更加丰富的指数化投资产品,为投资者和机构提供更为科技化的、策略型的解决方案。

    “将会充分利用数库积累的经验和数据标准,帮助京东金融在内部产品和品类之间建立多维数据关联,并生成极具特色的产品指数,实现大数据的应用价值。”京东金融方面人士表示。

    值得注意的是,2015年6月,京东就投资了美国一家基于机器学习算法的大数据分析公司——ZestFinance,双方宣布成立名为JD-ZestFinanceGaia的合资公司;11月,京东与聚合数据联合宣布,将在风控、支付、消费金融、众创生态圈等多领域进行纵深合作。

    “互联网化使每家公司都成为可识别、可记录、可优化的大数据公司。京东就是其中典型代表,由于多年的业务运转,其自身的各类数据已经能够支撑其完整的业务闭环,支持其拓展更多电商之外的衍生业务。”任伟巍分析指出,和多家大数据公司合作,除了支撑其多元化大数据的应用外,还可通过不同公司的不同算法,实现对同一信用数据的验证,以保证数据的精准性、可靠性。

    一位业内人士也分析表示,大数据公司基本有三种类型:数据收集公司、数据模型分析公司、数据应用公司。可以看出,京东金融的投资都是围绕着这几个方面进行的。不同于传统的互联网金融公司,风控、账户和连接是京东金融的三大基本功,并在此基础上发展场景、产品、运营和科技等四大竞争力。可以看出,大数据和场景连接成京东金融投资重点。

    大数据市场或持续高速增长

    《每日经济新闻》记者注意到,根据此前中国信息通信研究院发布的《2015年中国大数据发展调查报告》显示,2015年中国大数据市场规模大概为115.9亿元,预计2016~2018年中国大数据市场规模还将维持40%左右的高速增长。

    任伟巍分析指出,2016年,由于企业各业务方向积累的历史数据进一步丰富,带动大数据解决方案不断升级,产业链将会进一步完善。

    同时,随着国内不同行业对大数据应用意识的不断提高,以垂直行业和垂直应用领域为代表的大数据创新方案将获得不断拓展。在行业方面,包括金融、电信、零售、汽车等领域将是拓展的重点方向。

    与此同时,《每日经济新闻》记者注意到,一直以来大数据都是互联网巨头布局的重点领域之一。

    比如,蚂蚁金服大数据智能应用已经从支付扩展到金融的全链条;京东金融通过自身数据的积累以及对外连接,大数据战略也清晰可见,金融生态日渐完整;百度也依托搜索引擎,打下了大数据积累的根基。

    “金融大数据在中国现有各类线下金融机构和个人用户中的渗透率正在快速提升,未来仍将处于快速发展阶段,而线上用户的应用正处于市场初期,各类新业务模式在不断探索。”易观智库分析指出。

    任伟巍亦进一步表示,在金融行业,大数据应用的方向存在非常显著的差异。

    任伟巍称,一方面,各类新兴金融大数据方案提供商会汇集宏观数据、中观数据、微观数据以支持自身的技术方案;另一方面,从具体的应用对象来划分,又存在着面向传统金融机构、量化交易机构,以及P2P、众筹等新兴机构的不同方向,并且金融机构利用上述精准的分析效果来实现自身针对企业或个人客户的业务升级。

    值得一提的是,在银行、证券、保险等传统金融机构中,除了接受针对本领域的细分化金融大数据服务商的方案外,还会有大量预算用于采购通用大数据方案提供商的方案,例如Teradata、SAP、SAS、Oracle等。

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