CNET科技资讯网 10月14日 北京消息(文/周雅):从“在线金融搜索平台”到“移动金融智选平台”,融360今天在五周年成立之时坚定了自己的定位,并宣布品牌升级,同时曝光全新logo和吉祥物,可谓是改头换面。
融360创始人兼CEO叶大清
“如果百度连接的是人和信息,淘宝连接的是人和商品,腾讯连接的是人和人,那么融360连接的就是人和钱”,这是融360创始人兼CEO叶大清对于公司的方向把握,带着这个方向,融360逐渐成长为用户提供金融产品垂直搜索和推荐服务的平台。
此次融360提出的品牌战略包括平台化、技术化、数据化、智能化。
传统银行业在信用管理和审批方面无法满足大部分客户的需求,而新兴的P2P等金融产品很多存在潜在的风险,融360作为独立的第三方平台,帮用户寻找和对比优质的投资产品。
在融360的平台布局上,银行、小贷款公司、金融公司和其他贷款机构被联系起来,为个人消费者、个体工商户、小微企业提供服务。平台每个月产生1亿次信贷产品搜索,人均搜索次数从去年的3.4次上升到4.1次。
因此为了贴近不断增加的个人消费用户,融360决定启用全新品牌标志。新的logo仍以蓝色延续科技感,同时加入了人民币符号“¥”以增加大众人群对融360“找钱、花钱、省钱”的品牌认知,更适合移动端显示。
融360最新logo
移动在金融的普及速度,比其他行业要快得多。公开数据显示,2016年移动互联网在网购领域的渗透率约为68.1%。而通过移动端申请贷款的人数占比,从三年前的10%迅速增长到现在的90%,目前融360平台上的信贷申请,92%来自移动端。
在此背景下,五年来,融360平台以个人消费为目的的小额贷款占比逐年增加,10万元以下的消费类贷款申请占比已经超过七成。融360平台五年内积累了3000万用户,累计信贷申请金额约4.5万亿元,帮助用户获得贷款超过4000亿元。
早在三年前,融360创始人兼CEO叶大清就预测,在线搜索、比较、申请金融产品在国内会成为主流行为。实际上在移动互联网的助推下,这一趋势已经提前到来。每个月,在融360搜索贷款和信用卡之后,有超过200万用户提交了贷款申请,上百万用户申请信用卡。这一数字是三年前“互联网金融元年”时的近百倍。
这些数字还远远不足以满足市场需求。“在中国最渴求资金的工薪阶层消费者和小微企业,恰恰是距离钱最远的人群”,叶大清透露,“面向消费者的品牌形象只是第一步,随后产品、风控、市场方面会有诸多贴近消费者的实际动作”。
过去两年,融360团队自主研发了深度学习模型,引入了“人脸识别”等技术手段,已经开始尝试针对特定细分市场,例如蓝领人工、教育、白领新人等人群,联手放贷机构进行产品创新,基于大数据风控给用户做个性化推荐。用户即便征信空白,也有机会借到钱。
融360于2015年搭建了“天机”大数据风控系统。“天机”目前与超过40家数据与征信机构达成合作,并面向信贷机构开放了平台上积累的数亿条信贷申请数据。
数据是金融科技公司的核心竞争力。高盛今年7月在总结“6类成功的金融科技战略”中,把融360列为“数据高效化”战略的典型商业模式。叶大清认为其数据平台战略的关键在于“开放共享”和“科技驱动”。
融360在一年前四周年之际曾对外宣布获得10亿人民币投资,五年来先后共经历了四轮融资,光速创投、红杉资本、KPCP、清科集团、Star VC、云峰基金、赛领基金、华兴资本、新加坡淡马锡集团旗下兰亭投资等机构都是其投资者。
对于未来,叶大清认为,中国的金融在未来将有两个主要的趋势,其一是消费金融和理财市场的爆发,未来几年市场规模增长将在10万亿以上,超过美国成为世界最大的金融市场;其二是在线信贷将像电商一样普及,线上贷款的申请和决策占比将超过线下。
融360表示并未有明确的上市日程表。创业团队为融360的“融”字取了“长久”之意,选择了“赚慢钱”的平台模式。五年对于一个金融创业公司只是刚刚开始。
融360的吉祥物,7只不同的颜色,正在公开召集名字
好文章,需要你的鼓励
这项研究利用大语言模型解决科学新颖性检测难题,南洋理工大学团队创新性地构建了闭合领域数据集并提出知识蒸馏框架,训练轻量级检索器捕捉想法层面相似性而非表面文本相似性。实验表明,该方法在市场营销和NLP领域显著优于现有技术,为加速科学创新提供了有力工具。
un?CLIP是一项创新研究,通过巧妙反转unCLIP生成模型来增强CLIP的视觉细节捕捉能力。中国科学院研究团队发现,虽然CLIP在全局图像理解方面表现出色,但在捕捉细节时存在不足。他们的方法利用unCLIP生成模型的视觉细节表示能力,同时保持与CLIP原始文本编码器的语义对齐。实验结果表明,un?CLIP在MMVP-VLM基准、开放词汇语义分割和视觉中心的多模态任务上显著优于原始CLIP和现有改进方法,为视觉-语言模型的发展提供了新思路。
这项研究介绍了RPEval,一个专为评估大语言模型角色扮演能力而设计的新基准。研究团队从法国里尔大学开发的这一工具专注于四个关键维度:情感理解、决策制定、道德对齐和角色一致性,通过单轮交互实现全自动评估。研究结果显示Gemini-1.5-Pro在总体表现上领先,而GPT-4o虽在决策方面表现出色,但在角色一致性上存在明显不足。这一基准为研究人员提供了一个可靠、可重复的方法来评估和改进大语言模型的角色扮演能力。
这篇论文介绍了LegalSearchLM,一种创新的法律案例检索方法,将检索任务重新定义为法律要素生成。研究团队构建了LEGAR BENCH数据集,涵盖411种犯罪类型和120万案例,并开发了能直接生成关键法律要素的检索模型。实验表明,该模型在准确率上超越传统方法6-20%,且在未见犯罪类型上展现出强大泛化能力。这一突破为法律专业人士提供了更高效、精准的案例检索工具。