“从人、到企业、甚至是国家，最核心的都是数据驱动的。”

　　从Capital One到巴克莱银行再到摩根斯坦利，量化派创始人兼CEO周灏在美国金融机构干了六年，感触最深的事，atv，一是金融就像赌场掷骰子一样，概率可以算得很清楚；二是每个人身上有上千个变量，只要掌握了数据，就可以通过数据去预测一个人、一个企业、甚至一个国家经济的变化。

　　2012年，中国互联网金融的风起来了，周灏看到，中国金融市场里资金端和用户端都有强烈的需求，”中国缺的不是钱，缺的是用技术打通的路径。”

　　征信数据缺失、自动化程度低、风控模型不够精准，面对金融市场的这三个痛点，量化派是如何探索解决之路的呢？

　　如何积累用户，获取用户数据？

　　2014年1月，周灏创立量化派，写下了6个单词： To move the world with data（用数据驱动世界）。

　　周灏相信金融科技最重要的趋势是数据加技术。

　　2014年，投资人建议周灏搭建P2P平台，但是周灏坚持不做，”我们对金融本身有足够的认识，中国老百姓没有风险判断和承担能力，又要求过高回报，这是不可持续的。P2P只是短期的监管套利，做到后面核心竞争力没有起来，当行业发生变化的时候，你做得再好都没用。”

　　现在回想起来，周灏认为如果2014年做P2P的话，他就会失去在大数据风控上积累先发优势的机会。短期的潮流根本不重要，开奖，最重要的是未来趋势。回国后，周灏曾经在创业公司做高管，发现公司跟着潮流跑，什么好做就做什么，结果没有足够时间沉淀自己最大的优势。

　　2002年到2012年，北大毕业，出国读博，毕业在金融行业工作，周灏的人生轨迹似乎完美，然而他却懊恼：出国让他错失了中国互联网最好的十年。这个反面教训告诉他：”你不要顺着大家的思路走，你要自己把趋势看清楚，选择自己的路，敢于承担风险。”

　　2012年，周灏回国创业，开始走自己的路。”创业就像在黑森林里跑步，你朝着一个方向跑，你就能跑出去。你要是这个方向跑一会那个方向跑一会，那就跑不出去。”

　　看准”数据+技术”趋势的周灏，首先面对的是如何获取用户的问题。获客无非两种方式：一是自制App，获取自有用户；二是结合具体场景导流。

　　2014年10月，量化派App信用钱包上线，最开始的时候，一天几百个人，到2015年一二月份的时候一天就几千个了。周灏认为，量化派早期能够自然地积累用户，跟他们的强需求有关，当时市面上这种线上快速放款的平台还很少，量化派通过ASO优化等方式，早期获客成本很低。

　　传统的银行征信报告中只有借款人的信用信息，包括违约透支记录等，但是信用卡覆盖人群窄（央行2016年第四季度支付业务统计数据，中国人均持有信用卡0.31张）、信息维度单一等问题已经无法满足互联网征信需求。为了补充用户真实的社会网络信息，必须把非结构化、非传统变量考虑进去，包括网络数据信息，甚至借款人填写表格时的使用习惯等。

　　金融是唯一一个用户无条件配合公司给数据的行业。用户下载量化派自有App信用钱包，主动注册授权之后，量化派通过link rank技术把信息进行分析并汇总成一个关系图谱，另外社交等信息也可以给借款人”增信”或者”减信”，目前已经形成了4.5亿的关系网络，800万级黑名单，2000万级灰名单。

　　但是，在这个流量红利逐渐消失的时代，靠用户自然增长已经远远满足不了公司发展需求了。

　　2015年三四月开始，量化派开始主动走出去，与场景合作。他们和58同城、去哪儿等平台展开合作，嵌入后台，根据用户的信用评级向平台推荐相应的透支额度，最终撮合资金方和用户之间的交易贷款。对58和去哪儿这样的平台来说，他们的用户可以通过量化派的贷款，买二手手机或旅游产品，促进平台本身的交易，而且还能拿到量化派付给他们的流量费。目前，量化派合作的消费场景平台约150家，已经覆盖了旅游、3C、医美、教育等场景。

　　如何进行大数据风控？

　　金融的核心是风控，周灏形容风控就是那最后一道筛子。周灏的前雇主Capital One内部有一套对潜在用户的风险定价模型。该模型根据用户的信用和收入等信息，预测贷后的逾期、违约等行为，根据用户行为，计算用户的潜在价值，然后在此基础上针对用户定价。

　　基于美国的信用社会基础，Capital One做的模型简单，用少量变量就能判断。但是在中国，征信体系不完备，缺乏与金融强相关的数据，建一个模型需要成千上万变量，对于统计方法有很大挑战。

　　为了解决问题，周灏找到了原来在Capital One性格和他互补的王倪。

　　周灏性格外向，更具有冒险精神，最初是一个人在投资人办公室创业。