助中小銀行搭建金融數據平臺，「排列科技」完
繼Capital One后Lending club在成為國內金融風控第二個黃埔軍校？
獲悉，金融大數據公司排列科技近日對外宣布獲得數千萬元人民幣A輪融資。本輪融資由華創資本領投，美國硅谷Tsingyuan Ventures（清源資本）跟投。此前，排列科技還曾獲得硅谷TEEC Angel Fund III（清華企業家協會天使基金會）千萬元人民幣天使輪融資。
對于一些中小微銀行來說，數字化轉型仍然是其痛點。而在國內市場上，農商行、城商行們扮演著重要的角色。根據報告，農商行和城商行在2017年分別占據中國銀行系統資產市場份額13%和12%。
從政策來說，銀行數字化轉型優勢又是被國家所推動的，16年推出的《中國銀行業信息科技“十三五”發展規劃監管指導意見》強調了信息化以及采用大數據等趨勢。
金融大數據平臺做的就是幫助這些中小銀行從 0 到 1 搭建數字化能力，將此前不同業務渠道比如對公、對私等業務數據接口通過ETL工具打通，并在符合銀行自身業務邏輯的情況下做整合。此外，相較于傳統的數據庫，基于Hadoop分布式大數據處理平臺可以實現無限擴展、快速開發的能力。
整合了數據之后就可以將數據的價值轉化。排列科技的智能模型服務建立在數據整合之上，數據清洗處理后，可以根據不同維度的數據特征形成信貸審核模型、風險評級、智能推薦以及資產評估等多種模型，并且模型的生成、調整、篩選、監控全過程自動化。
以現有客戶某城商銀行為例，在數據處理環節，排列科技結合銀行自有的用戶數據以及第三方數據源建立用戶畫像，通過對客戶交易數據、行為數據等整理和分析后建立申請模型和行為模型。模型的搭建幫助客戶更好的識別判斷高凈值人群以及高風險人群，從而進一步降低了風險，提高了系統進件自動審批率，貸款審批時間從之前的7天降低到現在1到2天。精準的用戶畫像降低了信貸風險，逾期率降低了接近20%。
不止是銀行客戶，同樣的數據平臺、風控建模的能力，排列科技在客戶定位上也拓展至互聯網金融、保險等其他金融機構。渠道方面，地方銀行、城商銀行的獲客有一定的門檻，這方面的考量，創始人兼CEO夏真博士告訴36氪，排列科技在沿海地區已經有本地銀行資源，在其他區域計劃聘請資深從業人員做顧問，通過他們的資源去BD。
截止目前，排列科技已經積累了包括中信銀行、德清農商行、杭州市民卡、宜人貸、信而富在內的幾十余家客戶，2018年營收已實現千萬規模。排列科技核心優勢在于團隊配備完整，并且大部分為博士學歷，在金融風控行業深耕多年。
l 核心團隊背景
團隊方面，創始人兼CEO 夏真博士從UT Austin大學獲得了博士學位，浙江省“千人計劃”專家。曾任Yahoo總部資深數據科學家和IBM T.J 研究院總部科學家，15年曾創立eCreditPal公司金融科技公司。
首席科學家陳薇博士專注數據挖掘，機器學習和人工智能等在金融風險管理上的應用，并發表十余篇SCI和EI檢索論文。曾任Paypal主任分析師，后任Lending club首席風控數據科學家。
首席技術官卜象平博士曾任PayPal資深數據科學家，負責大數據平臺架構、風控建模工作。
首席風控官段兆陽博士，在union bank工作期間，負責對銀行中的上億美元商業和個人貸款做預測，用于調整儲備金水平，并且曾任Lending Club首位統計學家。
首席戰略官張化橋，著名證券分析師，曾擔任16家上市公司的獨立董事，并且歷任瑞銀華寶證券公司董事總經理兼中國研究部主管，瑞銀投資銀行中國區副總經理、萬穗小額貸款公司董事長等職務，主要負責排列科技公司戰略規劃、戰略執行、戰略合作。
財務總監周琳馨，畢業于UIUC并獲得MBA學位，曾任世界頂尖太陽能科技公司Alta Devices產品規劃師，主要負責全公司產品的流程管理和分析優化工作。