TalkingData在金融科技创新上的表现

鲍忠铁毫不谦虚的说，TalkingData在数据商业化和机器学习方面做的比较好，金融领域几乎覆盖的所有头部客户，包括银行、证券、信用卡、保险。房地产行业覆盖了前二十名头部客户，零售行业也开拓出典型客户，并取得了很好的商业效果。

公司为客户提供包括智能数据、智能数据工具、专业数据运营咨询、模型算法能力等支持，不断升级合作方式。同时也在开源算法和机器学习方面取得很大进步，不久前发布的Fregata开源计算平台在运算效率上可圈可点，它的主要作用是加速基于Spark的机器学习的计算速度，10亿x10亿级别的数据如果缓存到内存中的话用1秒钟就可以算完，如果不缓存的话，十秒钟搞定。此外，lookalike算法正在帮助企业寻找潜在高价值客户，在2016年利用自研的数据分析和算法能力，帮助某直销银行在两个月内销售出40亿理财产品，激活了40%的高价值休眠客户。TalkingData坚持利用智能数据和算法模型为客户创造价值，帮助客户获得新客户、激活休眠客户、提升单客价值，完成业务收入指标。

除了在金融科技上的创新，TalkingData帮助传统企业在识别恶意欺诈、提升风险管理和降低营销成本上提供了较多的技术支持。利用数据和模型帮助一些头部互联网金融企业进行羊毛党识别，降低了运营费用。同时也利用TD的设备行为数据为客户提供反欺诈支持，帮助头部互联金融企业进行渠道分析。