从传统金融到互联网金融，金融模式和形态发生了翻天覆地的变化，但金融服务于人的本质并没有改变，不得不承认的是，在大数据、人工智能、云计算等科技力量助推之下，互联网金融的确有许多传统金融所不具备的优势和条件。
而这也是许多公司源源不断涌入互联网金融领域的原因。不过，相比于直接开展互联网金融业务，科技基因极强的快牛金科集团似乎却对年轻人个人授信情有独钟。
快牛金科瞄准85、90后个人授信
今年4月15日，快牛金科在上海举办集团升级发布会，正式对外宣布集团化战略布局，集团公司瞄准85、90后年轻群体个人授信，以人工智能技术为核心，通过挖掘用户海量互联网弱特征进行特征工程的提炼，并运用网络安全算法和大数据建模技术为用户进行风险画像。
从技术难度分析来看，相比于为60后到85后之间的人群提供授信服务，为85后、90后年轻人进行个人授信显然挑战更大，为何快牛金科却似乎对此情有独钟，乐此不疲呢?
我们不妨细细分析下其中的奥妙：
一直以来，中国传统金融服务深度和广度都严重不足，传统金融独特的风控特征和运营方式致使其出现严重的需求错配。
也就是说，符合传统金融机构金融服务的对象多为拥有较高金额抵押物或拥有极优资信评级的少数人群，但这类群体对资金需求或许并不渴求，而许多未达到传统金融服务门槛的用户，甚至比那类能够获得服务的人群更需要金融服务，比如蓝领人群、初入职场的白领、中低学历用户及收入较低者等等，而这类人群在中国13亿人口中占大多数。
尤其近几年，消费升级趋势越演越烈的情况下，以90后为主体的年轻群体迅速崛起，他们拥有极强的超前消费意识，但却很难从传统金融机构获得金融服务，他们的金融需求来势很猛，却对传统金融机构服务门槛望而却步。
艾瑞咨询报告指出，2015年，我国消费信贷规模达19万亿元，2016年突破23万亿，平均每年保持20%以上的增速增长，预计到2019年中国消费信贷市场规模将达到41.1万亿元。
中国市场极大的消费潜力促使许多机构不断涌入，而快牛金科正是瞄准了年轻人个人授信这条差异化路线，欲以技术为导向，切入这片蓝海市场。
科技助力弱特征数据建模分析信用
当然，独到的眼光并不能保证这条道路就能一走到底，十分顺畅。互联网金融大环境下，极强的技术实力才是保证公司基业长青的必备因素，而快牛金科也正好拥有坚实的技术基础去助力年轻人授信工作的开展。
一般而言，传统金融机构主要针对用户的强因果关系数据，比如个人信贷记录、银行资金流水、薪资状况、资产结构、公积金记录以及央行征信报告等等，基于用户所拥有的这些强特征数据信息进行信用评估，从而对用户实施授信。
但是，快牛金科服务对象主要为85、90后白卡用户，也就是央行征信记录不全，而收入也较低的年轻人群，传统金融机构授信方式显然行不通。
基于此，快牛金科从用户特征出发，深入分析85、90后年轻人的共性，发现作为社会主力的他们，其实是互联网深度用户，无论购物、搜索、外卖、打车还是阅读、玩乐都会在网上遗留大量信息，而这些信息对个人画像的建立十分有用。
于是，快牛金科以人工智能为核心，运用人工智能底层的机器学习和深度学习技术，对用户遗留在网络的海量数据进行收集、整理、清洗，再利用神经网络算法实施特征工程提炼，最后通过决策树体系、随机森林、支持向量机和逻辑回归等几种不同建模方式进行建模，从上千个看似毫不相关的数据信息中找出信用关联关系，最终构建清晰而完整的用户信用画像。
不难看出，一系列数据处理过程对企业的科技能力要求极高，而大量数据信息则是建模分析的前提所在。
为丰富数据系统，快牛金科已与国内百余家数据机构展开合作，并受邀成为多个顶级数据服务商的联合建模伙伴，且是当前独家拥有BATJ全数据源的互联网金融企业，拥有包含搜索、消费、电商、阅读、出行、社交、生活等在内的200多个维度、500余个数据标签的信息数据。
据报道，快牛金科目前已为数百万用户提供累计约300万人次授信服务，且每月数据呈几何倍增。
漂亮的数据成果足以说明快牛金科专注年轻人个人授信这条道路没走错，而针对年轻人授信，帮助中国大量未被传统金融机构所覆盖的白卡用户获得金融服务，对中国金融版图的构筑也大有裨益。
一方面，为年轻人提供授信服务，解决传统金融机构授信盲点和痛点，丰富中国金融版图是非常有意义的事。而另一方面，通过科技力量让更多人参与到金融服务中来，这也是快牛金科有信心、有资本、有实力做到的事。
所以，我们也不难理解为何快牛金科对年轻人个人授信情有独钟了吧?
而这也是许多公司源源不断涌入互联网金融领域的原因。不过，相比于直接开展互联网金融业务，科技基因极强的快牛金科集团似乎却对年轻人个人授信情有独钟。
快牛金科瞄准85、90后个人授信
今年4月15日，快牛金科在上海举办集团升级发布会，正式对外宣布集团化战略布局，集团公司瞄准85、90后年轻群体个人授信，以人工智能技术为核心，通过挖掘用户海量互联网弱特征进行特征工程的提炼，并运用网络安全算法和大数据建模技术为用户进行风险画像。
从技术难度分析来看，相比于为60后到85后之间的人群提供授信服务，为85后、90后年轻人进行个人授信显然挑战更大，为何快牛金科却似乎对此情有独钟，乐此不疲呢?
我们不妨细细分析下其中的奥妙：
一直以来，中国传统金融服务深度和广度都严重不足，传统金融独特的风控特征和运营方式致使其出现严重的需求错配。
也就是说，符合传统金融机构金融服务的对象多为拥有较高金额抵押物或拥有极优资信评级的少数人群，但这类群体对资金需求或许并不渴求，而许多未达到传统金融服务门槛的用户，甚至比那类能够获得服务的人群更需要金融服务，比如蓝领人群、初入职场的白领、中低学历用户及收入较低者等等，而这类人群在中国13亿人口中占大多数。
尤其近几年，消费升级趋势越演越烈的情况下，以90后为主体的年轻群体迅速崛起，他们拥有极强的超前消费意识，但却很难从传统金融机构获得金融服务，他们的金融需求来势很猛，却对传统金融机构服务门槛望而却步。
艾瑞咨询报告指出，2015年，我国消费信贷规模达19万亿元，2016年突破23万亿，平均每年保持20%以上的增速增长，预计到2019年中国消费信贷市场规模将达到41.1万亿元。
中国市场极大的消费潜力促使许多机构不断涌入，而快牛金科正是瞄准了年轻人个人授信这条差异化路线，欲以技术为导向，切入这片蓝海市场。
科技助力弱特征数据建模分析信用
当然，独到的眼光并不能保证这条道路就能一走到底，十分顺畅。互联网金融大环境下，极强的技术实力才是保证公司基业长青的必备因素，而快牛金科也正好拥有坚实的技术基础去助力年轻人授信工作的开展。
一般而言，传统金融机构主要针对用户的强因果关系数据，比如个人信贷记录、银行资金流水、薪资状况、资产结构、公积金记录以及央行征信报告等等，基于用户所拥有的这些强特征数据信息进行信用评估，从而对用户实施授信。
但是，快牛金科服务对象主要为85、90后白卡用户，也就是央行征信记录不全，而收入也较低的年轻人群，传统金融机构授信方式显然行不通。
基于此，快牛金科从用户特征出发，深入分析85、90后年轻人的共性，发现作为社会主力的他们，其实是互联网深度用户，无论购物、搜索、外卖、打车还是阅读、玩乐都会在网上遗留大量信息，而这些信息对个人画像的建立十分有用。
于是，快牛金科以人工智能为核心，运用人工智能底层的机器学习和深度学习技术，对用户遗留在网络的海量数据进行收集、整理、清洗，再利用神经网络算法实施特征工程提炼，最后通过决策树体系、随机森林、支持向量机和逻辑回归等几种不同建模方式进行建模，从上千个看似毫不相关的数据信息中找出信用关联关系，最终构建清晰而完整的用户信用画像。
不难看出，一系列数据处理过程对企业的科技能力要求极高，而大量数据信息则是建模分析的前提所在。
为丰富数据系统，快牛金科已与国内百余家数据机构展开合作，并受邀成为多个顶级数据服务商的联合建模伙伴，且是当前独家拥有BATJ全数据源的互联网金融企业，拥有包含搜索、消费、电商、阅读、出行、社交、生活等在内的200多个维度、500余个数据标签的信息数据。
据报道，快牛金科目前已为数百万用户提供累计约300万人次授信服务，且每月数据呈几何倍增。
漂亮的数据成果足以说明快牛金科专注年轻人个人授信这条道路没走错，而针对年轻人授信，帮助中国大量未被传统金融机构所覆盖的白卡用户获得金融服务，对中国金融版图的构筑也大有裨益。
一方面，为年轻人提供授信服务，解决传统金融机构授信盲点和痛点，丰富中国金融版图是非常有意义的事。而另一方面，通过科技力量让更多人参与到金融服务中来，这也是快牛金科有信心、有资本、有实力做到的事。
所以，我们也不难理解为何快牛金科对年轻人个人授信情有独钟了吧?
