第6章 科技向錢衝(2 / 3)

其次,它們的決策過程十分迅速。Klarna和Wonga使用複雜的算法處理所有數據,幾乎實時地決定對應特定數據內容的用戶是否會違約。淩晨三點還在網上購物的消費者會發現自己屬於被Klarna拒絕的20%消費者中的一員。使用合約手機有助於從Wonga那裏拿到錢(該公司會對70%的申請說“不”)。但沒有哪個單一因素具有決定性作用,達米林說。“這與數據如何相互聯係有關。”Klarna的算法會定期更新,以反映新的行為類型。

第三,其他貸款人可能會大肆宣傳網點數量或是客戶服務,但對新興公司來說,巨大優勢在於數據。ReadyForZero的服務是免費的:用戶實際上是在用自己的數據支付費用。創始人之一的羅德·厄布拉西米(Rod Ebrahimi)說,該公司仍在尋找怎樣利用這些信息掘金。一種想法是向比當前信息更完整飽滿的信息提供信用評分。

這三家公司均大受歡迎。Wonga聲稱其每個月貸款額超過100 000。歐洲已有六個國家的約500萬消費者曾使用過Klarna進行在線購物支付。ReadyForZero服務上線僅六周就注冊了近3 000萬美元信用卡債務。

但沒人可以為這些公司的成功打包票。一大風險是金融監管。Wonga剛剛被迫將其網站上的利率提高1 500個百分點,因為所適用的歐盟利率計算規則發生了變化。另一大問題是網上隱私:ReadyForZero的用戶要是發現他們的數據會被用在別處(盡管經匿名處理),可能會大發雷霆。

即使這些新興公司倒閉了,其所代表的潮流也不會停下,達米林說。隨著這類服務的增加,“你越來越不需要零售銀行了。”這隻是達米林的一廂情願。但那些不能智能地使用數據的金融企業肯定會舉步維艱。

推特裏麵掘出金礦

社交媒體 數據分析 推特 微博 數據交易

多數推文單看起來沒有什麼重要意義,但是一百萬條一起就可能含有價值不菲的信息。通過聰明的算法,微博的洪流可以揭露一個國家的情緒變化。於是,對於一個新興市場--社交媒體數據實時銷售和分析--的興奮就產生了。DataSift是一家創業型企業,它將推出一個針對這樣的信息的市場。

社交媒體的數據分析曾經是家庭作坊式的小本生意。企業從非專屬渠道緩慢而零散的收集數據。很多在線服務商將它們的數據束之高閣,因為以前沒有方法可以從中謀利。所有的這一切都在改變。

推特是先行者,因為它產生了如此多的數據:每天有超過2.3億條推產生。推特希望把它的人氣變成現金,但它並沒有增加自己的基礎設施建設,而是計劃把分配和出售數據的任務外包給DataSift和Gnip。

DataSift 和Gnip都在為成為“數據平台”而努力。它們從各種社交媒體--不僅是推特,也包括Facebook,YouTube和其他--收集、整理信息並使其標準化。Gnip和DataSift都已經建立可靠網絡用以對付實時的大規模數據。兩家也都在實施許可規則:比如,一係列的推文可以用來分析,但是不能再次將其發布。

位於科羅拉多的博爾德的Gnip公司更大程度上是一個批發型分銷商。訂閱全部推文的一半的消息源,要收3.3萬美元每月。客戶也可以訂閱包含網址或某些特定關鍵字的消息源。買方通常是社交媒體監控企業,它們靠分析數據收費賺錢。例如,Sysomos是一個加拿大公司,它可以讓企業實時追蹤人們對於特定產品的感受。

DataSift的服務對象包括大企業和個人。客戶可以定義複雜的過濾條件,例如找到對一個新產品有興趣,且在倫敦生活的男性所發的所有推文。DataSift的費用取決於過濾條件的複雜程度和交付的數據流量。