不仅在 B 端这个机会面前人人平等，数据造就的新神话也才刚刚开始。度小满或许希望通过技术，找到适合自己的突破口。
度小满，曾名百度金融，2018 年 4 月，百度宣布旗下金融服务事业群组正式完成拆分融资协议签署，实现独立运营。这种类似的拆分方式还有阿里当年拆分蚂蚁金服，以及 2013 年实现独立运营的京东金融，后者目前已更名为京东数字科技公司。
上述这三者则位居全国金融科技公司前列。10 月 23 日，据数据统计机构毕马威（KPMG）联合 H2Ventures 发布的《2018Fintech100 年度报告》显示，蚂蚁金服凭借着世界上市值最高的独角兽公司称号再次蝉联第一，京东金融是排名第二，度小满排名第四。
在传统互联网领域的竞争中，不少人认为 BAT 的格局已经变化为 TMD 的竞争，百度这位老大哥在竞争中已显得有些步步为营。但在最新的金融科技领域，除了少之又少的领跑者，大家基本还都处于同一起跑线上。对数据价值的挖掘与应用才刚开始，对 B 端的探索同样也才刚开始。
在这场竞争中，谁先找到了杀手级的 B 端切入点谁就可能改写已有的排位。度小满或许希望通过技术，找到适合自己的突破口。
公平的数据，齐向B端的公司
「许多大科技巨头都意识到传统 C 端的天花板已经到来，而 B 端可以带来新的想像力。」一位约有 20 年经验的互联网观察者说。
的确，今年腾讯意识到纯靠 C 端流量来盈利的方式已经不能满足公司的发展需求，组织架构也因此调整。美团王兴也对媒体说，美团过去一直在 C 端创造价值，现在要在 B 端做服务，过去 3 年推出了餐饮开放平台、美团金融、生活服务开放平台等业务来完善其 B 端的竞争布局。三家金融科技公司中，蚂蚁金服的布局由来已久，而京东数科则通过 ABS 云平台、北斗七星零售信贷产品等不段开发新的数字化企业服务形式，度小满也逐渐发力自身的 B 端战略。
不仅在 B 端这个机会面前人人平等，数据造就的新神话也才刚刚开始。在以往的互联网生态中，有的企业是通过售卖硬件和集成来积累财富，有的企业通过颠覆整个行业规则来实现财富自由，但无论哪类企业都在收集数据、生产数据，还没有出现真正能够将数据变为新生产力的公司。
另一金融科技公司的资深从业者也对极客公园说，数据是滚雪球，靠的是时间，是公平的竞争。
金融科技公司都在把数据如何变成生产力上下功夫，度小满也不例外，发布了自动化建模平台 Etron来抓住新机会。Etron 是集项目管理、数据管理、建模工厂、模型管理于一体的可视化联合建模平台，具有亿级/分钟的动态建模样本算力、丰富的特征体系、可视化效果评估及秒级的模型一键部署等特点。
度小满金融科技业务产品架构师王晓波说：「传统金融机构的风控体系，相对来说比较依赖于强征信数据。但是随着普惠金融大力发展，纯依赖征信数据这些风控策略满足不了现有的大量无征信人群的信贷需求，所以需要一些新的数据，结合自己的业务场景，来产生一些新的风控标准和风控策略。」
在王晓波看来，对大型的金融机构来说，自己开发模型还是具有一定难度。首先对于互联网数据的应用可能就会存在一个数据门槛。第二个，当人工智能和大数据在机构应用的时候，可能本身会存在大量的与机构自有业务系统的耦合关系，增大了数据模型开发的难度。而 Etron 平台的适时发布，正好弥补了金融机构的不足，度小满金融基于海量的数据，通过清洗加工及神经网络等深度学习方法，提炼了 5000 多维的独有特征，供金融机构在平台上使用；同时，平台提供了强大的算力支持和高效的平台化工具，极大的缩短了建模时间，降低了金融机构使用大数据和人工智能技术的门槛。
开发近一年的时间，Etron 于今年 7 月正式上线。
Etron的一大步，度小满的一小步
以往积累的数据都是 Etron 的财富。
度小满金融 Etron 平台技术负责人徐建说：「Etron 建模平台现在汇总了亿级的特征变量，这些特征变量是从各个产品线收集过来的数据加工出来的。这个加工的过程本身都是基于神经网络、机器学习，形成了 Etron 平台联合建模其中最具价值的特征库。」
而通过相关「映射」，这些数据将能与客观世界的个人相对应。将这部分用户数据与征信数据相互作用，当用户缺失征信数据时，这些数据也能提供一定的参考价值，因此能提升相关金融机构的风控能力。王晓波举例说，比如有人可能没有信贷数据，但搜索过贷款不还会怎样等问题就有参考价值。
数据不仅带来了新的商业价值，同样也带来了各样限制。由于对数据滥用风险的隐忧，国外出台了 GDPR（《一般数据保护条例》），而国内与 2017 年 6 月 1 日也颁布了《网络安全法》。其中《网安法》的一条关键要求与《条例》基本一致：「网络运营者」和「关键信息基础设施的运营者」收集和使用个人信息必须向被收集的数据主体进行充分披露，并征得个人知情同意，同时向第三方提供个人信息之前也必须征得同意。
因此，Etron 平台在让外部公司使用这些数据时需要运用一个「黑匣子」。徐建记得在这些地方他们狠下了一些力气：「用数据为个人画了一幅画像，建模平台会再利用机构给的样本信息，在这些画像下进行建模。这个模型会反馈给机构方，在这个模型中用到了什么特征。我们都会做信息的脱敏处理，以保证用户数据的安全。同时，针对不同机构的建模数据，我们会通过建立隔离域的方式，让机构之间的数据相互独立，保证了机构数据的安全性。」
有了 Etron 后，金融机构可以向度小满提出自己的独特建模需求，从建模开始到整个模型的完成、上线 Etron 联合建模平台只需要一个星期时间就能完成。而徐建认为，在以往做无平台化建模时，由于沟通带来的时间成本以及高效工具的匮乏，耗时至少是一到两个月。
不仅降低了建模时间，Etron 平台目前还能实现带数据的秒级上线。徐建认为，目前很多建模平台所说的秒级上线其实是不带数据的，训练出来模型到部署到在线的云端环境上，如果不带数据，这件事的成本其实很低。
目前，已经有 20 多家金融机构与 Etron 平台达成了合作，而这些机构的数据也能很好的反哺平台本身。靠着平台化的建模产品，度小满在与金融机构的合作中的确向前迈了一步，建筑了新优势。虽然何时能够能够投入市场的时间不一定，但在这场漫长的 2B 战中，回报似乎从不是一件着急的事。
