产品犬校有同学提问:对于中台产品,经常会需要与上游业务产品讨论边界,中台有现成的通用能力,但是业务希望定制。某个功能谁来处理、某个信息上游是否需要感知 etc.
举例:
支付中台有静默代扣能力,但是业务希望指定扣款顺序。于是讨论中台应该修改其封装的能力,或是提供原子代扣能力让业务层自己调度。
风控中台有通用的决策能力和审核能力,但是由于审核会涉及到不同的业务流程,于是讨论风控中台是否应该剥离审核模块、由各个业务系统独立完成。
产品犬校有同学提问:对于中台产品,经常会需要与上游业务产品讨论边界,中台有现成的通用能力,但是业务希望定制。某个功能谁来处理、某个信息上游是否需要感知 etc.
举例:
支付中台有静默代扣能力,但是业务希望指定扣款顺序。于是讨论中台应该修改其封装的能力,或是提供原子代扣能力让业务层自己调度。
风控中台有通用的决策能力和审核能力,但是由于审核会涉及到不同的业务流程,于是讨论风控中台是否应该剥离审核模块、由各个业务系统独立完成。
我自己的思考是,
1.从实现层面考虑:这个需求,是否能被抽象成中台能理解的逻辑?如果不能被抽象,必定依赖其余的业务逻辑,那应该就是业务系统自己做。
2.从拓展性而言,这个需求对于中台的通用性程度有多高,是否应该被泛化为中台通用能力以复用?
3.判断当前需求,由业务侧承担的实现难度有多高。
坦诚地,因为自己是作为中台产品的角色,我自认为主要受不安全感驱动,在模糊的边界地带打架时,总是希望把自己的产品做得大而全,反感提供原子能力,怕失去「往前走」的机会。但是自己也知道这个不利于系统拓展、维护以及整体的产品架构。但是一直没有很清晰的方法论去指导自己的判断原则。
另外就是这样的讨论经常非常细,且极容易深入技术层面,很多时候回头来觉得这种讨论没有多大产品价值有点浪费时间。
因此想请教群内的各位,自己作为中台/业务对接上游/下游时的思路。
就拿第三方支付举例,现在市面上常见的第三方支付公司由宝付、连连、通联、银联电子、京东支付、快钱、微信支付、支付宝等。如果没有中台的时候,A业务线需要第三方支付的时候,需要自己把上述的支付通道对接一遍,并处理好各种异常场景和逻辑,还有对账、差错处理、退款等;B业务线需要第三方支付的时候,也需要把上面的工作重新做一遍。
这个时候中台的价值就来了,对内统一封装支付能力,包括主动支付、代扣、协议代扣、代付、退款等,提供「原子接口」接口供内部业务部门使用,对外整合各家支付通道能力,结合支付成本、可支持银行、支付能力等做路由管理。
但是上述能力,需要一次性全部开发完成么?不需要!
我有一个简单的判断原则就是:业务是否需要。业务都不需要的能力,我做出来给谁用呢?
中台产品的角色说尴尬也尴尬,说不尴尬也不尴尬,既然公司有这个岗位和分工,那么各个业务线都依赖你,但是如果你提供的解决方案或者能力,满足不了业务部门的需求,那对方就有可能考虑另起炉灶或者自力更生。
作为中台产品,我给自己的角色和定位就是「乙方」。
一个完整的风控中台系统包括:授信风控(授信准入、授信额度、风险定价、授信反欺诈)、贷中管理(交易风控、交易反欺诈、额度管控、定价管理、贷中预警)、贷后管理(分案策略、催收评分、渠道策略)。
这么复杂的事情,是需要有专门的风险团队负责整体的风险管理工作的。
不知道为啥Patrick公司内部为啥冒出来拆分到各自业务线去完成审核的想法,但是从风控角度来说,不管是什么样的业务流程或者业务形态,需要风险介入管控的时候,根据各自业务流程在关键节点介入即可。同样风控中台提供相应的「原子接口」即可。
既然中台作为「全村的希望」,稳定肯定是第一原则,一般都是99.99%可用性。
然后对外提供的能力,其实更多是以API接口形式为主,所以对中台产品来说,具备一定的技术背景、逻辑思维、抽象能力都有助于更好地理解业务、归纳总结经验优化中台方案。
比如说我在前东家从0到1搭建设计的风控系统,不光是梳理主要的业务流程图、业务系统调用逻辑、顺序,数据上报、回传逻辑等,连接口文档都是我定义的,包括加密加签方式、各个接口的字段清单、报文格式、字典表等。
以上是我做中台跟业务上下游对接的一些经验分享,做了这么多年之后,我从来没有「不安全感」,反而是越来越坚信一个好的中台方案可以节省业务的成本、提升整体效率的,这也是中台的价值和魅力所在。
我现在的思考方式其实是放弃了提供大而全的服务能力,改为尽量支持90%的业务免研发接入(提供封装服务)、同时支持10%高度成熟复杂的业务调度接入(提供原子能力)。
这个思路没有问题。不过在评估需求优先级的时候,对中台来说,我评判标准是:合规需求 > 老板需求 > 业务规模 > 定制需求 > 通用需求。
关于这几类需求,我做点解释:
另外,我说的「乙方」,其实是一种心态。这就是涉及到你说的「边界」问题。
作为乙方,肯定是要满足甲方爸爸的需求,但是也要考虑自身能力和资源的实际情况,说白了这里面就看公司对中台的定位以及你自身的实际情况而说了。如果你觉得做起来太麻烦或者不想做,那就甩回业务部门,如果你觉得有必要或者有价值,不管该不该你做,都可以拿过来。
先说一个结论:中台部门肯定是全公司最熟悉业务的部门,没有之一。
因为每天都有各个业务部门给你提需求,中台作为信息流的汇集点或者说关键点,要做到对各个业务熟稔于心。
要问怎么了解业务,那就是让各个部门给你提需求之前,介绍一下业务背景、业务流程、业务规划及预期等,这就是中台逐步积累和成长快的一个点,相比起业务部门,各自只了解自己手头上的业务,对其他业务知之甚少,但中台就不一样了。
中台可以接触到所有业务,在这个角色上需要有更开阔的视野和心态去面对各种挑战,以及深刻理解业务需求。
中台方案越完整、这时候越不具备拓展性;越需要具备通用性、中台方案越碎片化原子化。
关于这句话,我先说一下我的理解,光从字面意思,感觉咱俩的想法有偏差。
先说一下「完整性」,我理解的是越完整的方案,自然就不需要拓展了。该考虑的业务场景都完备了,那需要拓展啥?不知道你想描述的是不是「耦合」。
举个例子,就拿你熟悉的第三方支付里面常见的绑卡、还款支付流程来说。
常见业务流程:提供绑卡能力(传入四要素-下发验证码-鉴权通过-绑卡成功),提供还款能力(主动还款(需验短/不需验短)、到期代扣)。
这个时候就有不同的中台方案了,比如说绑卡的请求入参:
A、传入用户唯一编号、银行卡号;
B、传入用户唯一编号、银行卡号、银行预留手机号;
A方案就默认用户注册手机号=银行预留手机号,不支持用户有多个手机号的场景;B方案则支持绑卡时提供其他手机号;但A/B方案都有一定的业务背景存在,不一定B就比A好,具体还得根据内部实际情况而定。
然后绑卡接口的返回参数也可以有N种方案,这里我就不展开讲了。
说到怎么做的实操技巧,我有个经验就是「做局部最优解」。面对未来不确定性、当前时间紧迫性的情况下,如果想不出来更好的方案、或者更完美的方案需要更长的时间或者资源去满足时,那当前能快速解决实际问题的方案就是好方案。
所以当我遇到这种场景时,会给业务部门画个饼,当前情况我们先按照A方案协助业务快速上线/解决问题,虽然此处会留个坑,但影响不大,后续B方案出来后可以一劳永逸解决此问题,业务部门再配合改造等等诸如此类。
我从16年开始做中台产品,后来又做更复杂的风控产品,到现在做业务产品(更偏商务一点)。
我还记得当年刚开始做中台的时候,完全是一脸懵逼,直属领导是CTO,对我定位就是中台产品,说在阿里有一种Title叫做「业务架构师」,职责就是从更高的层面规划整体产品形态以及业务分工等,这既要求有一定的技术背景、又要求有足够的业务知识,而当时我的短板就是不熟悉业务。
经过这么多年的积累和学习,从业务层面来说,我已经能够很熟练地去拆分一个业务的各个模块,搞清楚整体业务流程以及各自的边界及分工。
这就是潜移默化的成长,而我的心态就是「多学点,总没坏处」,另外「别对自己设边界」,这里既是自己工作内容的边界也是自己未来发展的边界。
比如说我们梳理一个业务逻辑,需要用到的工具就是【泳道图】,想画好泳道图的前提条件就是对业务细节和角色、系统分工足够了解和熟悉;比如说接口对接层面的各种顺序和判断,我们就需要用到【时序图】,但这个对技术知识上会有一点挑战,如果你去了解一下,其实并不难,但如果你能把这个也画出来,在需求评审上研发肯定会更尊重你一点;业务逻辑上,如何判断,通过什么来判断,如果你能读懂上下游的接口文档,搞清楚这些逻辑,甚至当你能自己定义这些字段或者逻辑时,是不是能力上又上了一个台阶?
当然你也可以说,这些事情交给架构师、研发去做。但如果你多做一点呢?价值和意义不就体现出来了么。
]]>来犬校几个月了,第一次发言,想咨询大家个问题,为什么到现在为止,市面上还没有相对标准的“学生身份”认证服务?从我订阅Apple Music的经验来看,学生身份通过校园邮箱验证,很容易突破,淘宝上大量卖通过验证服务的,这里面有什么猫腻吗?
]]>来犬校几个月了,第一次发言,想咨询大家个问题,为什么到现在为止,市面上还没有相对标准的“学生身份”认证服务?从我订阅Apple Music的经验来看,学生身份通过校园邮箱验证,很容易突破,淘宝上大量卖通过验证服务的,这里面有什么猫腻吗?
1、「学生认证」是一个比较基础的身份认证产品,市面上其实有很多家提供相关的产品和服务,最权威的莫过于学信网,其次12306的学生认证、某些大型电商平台,剩下的还有一些乱七八糟的二道贩子从某些场景或者渠道也能获取一些学生用户信息,早年还有学信网数据爬虫等等;
2、上述渠道均有标准产品对外输出,查询条件为用户姓名手机号身份证号码三要素,返回字段视数据来源和合规而定,简单的只能判断是否为学生,复杂的包含学历、学籍等详细信息;
3、产品服务价格大概在1-3元/每次查得;
4、学信网仅对银行等持牌金融机构开放,故一般的科技公司很难购买该服务,其余渠道在目前国内个人信息安全法、征信新规等严格政策监管的大趋势下均有合规风险;
1、按照@yestwind 的举例:Apple music订阅场景有学生优惠政策。
我就拿这个来分析为啥Apple用一个看似简单但实际上又比较有效的策略:教育邮箱认证。
Apple作为一个跨国性企业,为了让全世界的师生员工享受该福利活动,教育邮箱edu是覆盖率最高的且全世界通用的。如果换成其他方式,验证成本肯定是会提高很多倍,毕竟不是每个国家都有非常好且标准的学籍认证平台。
淘宝上贩卖的edu邮箱其实是某些高校的邮箱管理员赚点外块钱或者被黑客发现漏洞之后获取邮箱管理员权限等。
这件事情,对Apple来说有啥损失么?我觉得没有,只是一小部分人利用这种游戏规则买到了便宜的苹果设备而已;同时Apple还增加了销量和收入。
除非是某些高校的教育邮箱占比异常高,高到Apple无法睁一只眼闭一只眼时,才会考虑整治一下。整治手段也很简单,该高校的邮箱无法享受教育优惠。
1、有几位同学说这是一个创业方向和生意。
我的回答:在中国目前有关个人数据的加工、销售均有合规风险,后续此类产品应该只有百行征信、朴道征信等持牌个人征信机构才有资格提供此类服务。
2、对于提供教育优惠服务的平台来说,有用户愿意冒充学生用户享受优惠不一定是一件坏事情,特别是想给市场、投资人讲故事的情况下,需要GMV、订单规模等指标去证明市场空间。
3、平台真想整治的时候,预算不是问题。
]]>随后理财经理问我是否有上海房产或者200W理财,这个当然没有了。随后,又给了一个降级办白金卡+附属卡的方案,当然宁死不屈。
看着推荐的两位同事均已正常开卡,并美滋滋地享受着钻石卡,我的心情可想而知。
五一假期还在新疆游玩的时候,替我提交材料的理财经理突然给我说,经过与后台风控老师多轮沟通后,可以再补充一次过去一年的工资单和税单材料,再次复核应该就可以满足下卡条件了。
Finally,念念不忘,必有回响。
]]>随后理财经理问我是否有上海房产或者200W理财,这个当然没有了。随后,又给了一个降级办白金卡+附属卡的方案,当然宁死不屈。
看着推荐的两位同事均已正常开卡,并美滋滋地享受着钻石卡,我的心情可想而知。
五一假期还在新疆游玩的时候,替我提交材料的理财经理突然给我说,经过与后台风控老师多轮沟通后,可以再补充一次过去一年的工资单和税单材料,再次复核应该就可以满足下卡条件了。
Finally,念念不忘,必有回响。
下面关于这张卡的情况,我再做一个全面的介绍。
上海银行标准钻石信用卡,江湖人称「外滩钻」,当之无愧的一张「钻石卡」。
卡等级 | 币种 | 发卡银行 | 卡组织 |
---|---|---|---|
钻石卡 | 人民币 | 上海银行 | 银联 |
银行 | 名称 | 固定额度 |
---|---|---|
招行银行 | 经典白 | 96000 |
中信银行 | 国航世界金 | 100000 |
光大银行 | 孝心白 | 82800 |
交通银行 | 白麒麟 | 69000 |
建设银行 | 大山白 | 80000 |
兴业银行 | 人保白 | 127000 |
经典外滩风景照片,看着就高端大气上档次。
量力而行,看是否满足要求再申请。
门槛比较高,满足以下一点:
三者中任意一者达标,且,持卡行数不超过10行,下卡就收年费,消费+积分达标可退回主卡年费3600元。
年费 | 年费政策 | 减免政策 | 额度 |
---|---|---|---|
3600元/年 | 不激活也会收取年费,首年:核卡后的第二个账单日,固定收取 次年:核卡当月账单日 | 40万消费+40万积分可抵扣年费 | 10万起 |
最简单的当然是 房产进件,再考虑工资单进件,理财经理在递交材料前会做个初步沟通,只要能满足准入条件,征信报告没有问题就能正常下卡。
提交材料后,留意上海银行来电,会询问几个简单的问题,如实反馈即可。
无限次接送机覆盖城市很广,基本上的城市都是有的,GL8专车、100公里以内,点与点之间有次数限制具体看规则;12点龙腾也是喷香实用性很强,机场合作餐厅可免费就餐,非阉割版;延误险赔付还包括里程票,2小时1000元,也可搭配随心飞(购买+税费);2张附属卡也能享受银联钻石的权益
详细介绍请查看官网https://www.bosc.cn/zh/xyk/hxsh/jwfw/gdzq/gdzq_pro3/
目前只使用过接送机服务和机场贵宾厅服务。
接送机服务提前在上海银行信用卡App上预约即可,机场贵宾厅则直接出示卡片即可办理。
积分基本上凭实力刷卡获取,除了生日当天五倍积分以外,没有什么捷径或者技巧可言。
整体而言,这张卡绝对可以封神,在上海地区的同学千万不要错过。
2020年 没有新增银行卡,注销了民生40k额度的标准白,目前累计授信 49万。
银行 | 名称 | 固定额度 | 说明 |
---|---|---|---|
招行银行 | 经典白 | 96000 | 额度无变化 |
中信银行 | 易小白 | 100000 | 年轻人的第一张十万卡 |
光大银行 | 孝心白 | 82800 | 果断升级到了孝心白 |
交通银行 | 白麒麟 | 69000 | 成功升级至白麒麟 |
建设银行 | 东航白 | 29000 | 无变化 |
兴业银行 | 人保白 | 91000 | 额度提升了41k |
中国银行 | 标准白 | 30000 | 额度提升了10k |
只完成了一个。
- 升级拿下「交行白麒麟」
新年还是要有新计划,目前对权益上唯独比较看重的就是 积分兑换里程了。目前持有的卡片兑换比都一般般,所以今年的目标是早日飞出国航金卡,然后再曲线救国申请世界金。
世之奇伟、瑰怪、非常之观,常在于险远,而人之所罕至焉。
今年因为东航随心飞的缘故,周末经常出去玩。虽然已经去了好几个地方,但都是走马观花,到此一游的匆匆一瞥。
国庆长假,本想到大西北来个深度游,但是奈何没人作陪。思前想后,最终选择了一个比较小众的地方,普者黑。
]]>世之奇伟、瑰怪、非常之观,常在于险远,而人之所罕至焉。
今年因为东航随心飞的缘故,周末经常出去玩。虽然已经去了好几个地方,但都是走马观花,到此一游的匆匆一瞥。
国庆长假,本想到大西北来个深度游,但是奈何没人作陪。思前想后,最终选择了一个比较小众的地方,普者黑。
3号下午四点,经过几番周折之后,终于到了预订的民宿客栈。跟老板请教了一下当地的观赏日落的几个最佳景点之后,便选择了一个就近的白脸山。
在去白脸山的路上,路过一片荷花,觉得风景不错,便停下了脚步放飞了无人机,于是就有了国庆节参赛作品。谁能想到,就是随手拍的这张照片,居然成了此次旅行再也突破不了的巅峰之作。
按照导航,沿着路一直走,经过了一条笔直的公路终于到了白脸山。问了一下当地的村民怎么上山,说这里爬不上去,只能在山脚下感受这个美景了。
晚上吃过晚饭回到客栈之后,跟客栈老板再次请教了次日看日出的地点和路线,考虑到路途遥远而且清晨没有交通工具,掌柜小姐姐建议我租个电瓶车前往。不过考虑到白天的时候,工作人员不让电瓶车走景区内部道路,这时另外一个本地客栈的大哥说,一大早他们还没上班呢,没人管的,实在是有人管的话,就说几句好话就放你过去了。
4号早上五点半,就爬起来出发了。凌晨的普者黑还是比较冷的,当时太兴奋了,只穿了个短袖衬衫就出门了,没有带件外套。当以50码的速度飞驰在景区里的时候,还是有点透心凉的。
到了青龙山脚下,发现正在施工,找寻了20分钟也没有看到上山的路口。
这时候,天已经朦朦亮了。等不及了,放飞无人机啦。
所幸云层不是特别高,也不厚,无人机飞到200来米的时候,就已经冲破云霄,可以看清整个景区了。
忘了是多久没有这么期待过日出了,就跟着无人机一起欣赏吧。
比较巧的就是,青龙山朝东方向的,都是薄薄的云朵,而青龙山朝西的方向就是一片壮阔的云海。
虽然天气预报说当日有雨,但是在云南这种地方来说,天气预报都不太精准。看着太阳逐渐升起之后,也正好看到有热气球升空起飞了。
被马蜂窝的攻略忽悠了,骑着电瓶车开进了一段村道,而且是遍地炮弹坑的路面。看到一个鱼塘,也就是所谓的羊洞塘。
不过在路上,看到了阳光洒下的景色,比羊洞塘的风景要美丽很多。
最后历经千难万险终于到了最佳日落观赏点,乐水洞。
哪知道天公不作美,看到云层比较厚,心想再等等吧,说不定可以拍个夕阳无限好。
结果等来了一场瓢泼大雨。而我又没有带伞,电瓶车也没有加伞。
你看那人,好像一条狗。
也算是人生中不可多得的一次体验吧,从头到脚都湿透了。
当天晚上,跟掌柜小姐姐分享了一下这两天的摄影作品。掌柜的说,她来普者黑这几年,看腻了风景,我的照片让她重新认识了一边普者黑。
顺便询问周边的舍得草场是否值得一往,因为次日的高铁行程时间已定,所以只能包车前往。掌柜小姐姐找本地司机询价之后,报价太贵了,不建议我一个人专程过去一趟。
那就好吧,看来最后一天不能免俗的去划船了。
一早八点半,就成了第一个客人登上了小船。
醉后不知天在水
满船清梦压星河
其实这张照片是日出那天一早拍的,当时看到这仙雾缭绕的景色,一时词穷不知该用什么来形容。
沿着一条小路走,就到了三生三世桃花开的取景地。
虽然这部电视剧至今我也没有看过,不过这地儿真的是很仙气。
]]>航班是中午起飞的,到了大理已经下午了,天公不作美,阴晴不定。
云层太厚,没有拍出通透万里无云的效果来。
一看到这三塔,脑海里立马浮出了天龙八部的场面。
过了好一会,只听得本因方丈道:“明王法驾,请移步这边牟尼堂。”另一个声音道:“有劳方丈领路。”段誉听这声音亲切谦和,彬彬有礼,绝非强凶霸横之人。听脚步声约莫有十来人,听得本因推开板门,说道:“明王请!”
大轮明王道:“得罪!”举步进了堂中,向枯荣大师躬身合什,说道:“吐蕃国晚辈鸠摩智,参见前辈大师。有常无常,双树枯荣,南北西东,非假非空!”
段誉寻思:“这四句偈言是什么意思?”枯荣大师却心中一惊:“大轮明王博学精深,果然名不虚传。他一见面便道破了我所参枯禅的来历。”
喜洲镇算是本次旅行的意外收获,出发前夜还在问同事大理的攻略,就说自驾看到人多扎堆儿的地方停车拍照就行了,不需要啥攻略。
既然这样的话,那就沿着洱海环游吧,然后就遇到了喜洲镇。停车之后,买了一张联票逛喜洲古镇和严家大院,一下车就看到了这块稻田。
三坊一照壁,四合五天井
白族民居经典之作的严家大院,来都来了,当然得看看。
印象深刻的是,这四行文革时期的标语,依然留存至今。导游说,虽然后来有将部分标语刷漆遮盖住,但历史的痕迹还是保留了部分下来。
正视历史,也是需要勇气的。
小普陀岛,因岛形若一颗金印浮于水面,相传是当年观音大士辟大理留下的镇海之印。
当天本来天气预报说小雨,以为仍旧是灰蒙蒙的一天。哪知到中午就放晴了,太阳出来了。
当无人机飞到岛上的时候,第一反应就是,这是什么神仙地方。
拍摄时间是下午三四点,从角度看过去正好是逆光,刚好看到有游客坐船上岛,就将无人机调整到一个合适的机位,等着船慢慢划到心中的那个位子按下了快门。
]]>十年来,深恩负尽,死生师友。
]]>十年来,深恩负尽,死生师友。
经常想起多年之前一位同事说过的一句话「过了20岁以后,就感觉时间特别快」。
奄忽便已十年。
十年前还是个青涩的大学新生,对一切充满了好奇和未知,为赋新词强说愁。如今经历了一番「社会的毒打」,逐渐变了那个厌恶的中年人,却道天凉好个秋。
如果说20岁之前,一直靠《十分钟》这个小故事支撑着我走下去。
如今已经30虚岁的我,似乎已经对人生有了新的理解和认知。
理解并接受世界的“平均效率”是很重要的。
一般的燃油发动机热效率是30%,即便是顶级的丰田发动机热效率也就将将超过40%。大量的能量,不可避免地,在系统运作的过程中耗散了。
只要做功,必有耗散。
一个企业做的事情中,百分之六七十,甚至可能七八十,它就是无效的。有时候是试错了方向,有时候是找错了方法,有时候是用错了人;有时候什么都对,但是就是运气不好,做了很多努力,最终都是石沉大海,没有一丝水花。
能不能只做那有用的二三十呢?不能,没办法。凡是试错,都有概率;任何系统,都有bug;只要做功,就是有耗散。我们唯一能做的,就是通过精准战略,优化方法,精益管理,来少走弯路,提升效率,尽可能把效率从30%,提升到31%,这就是人要追求的事情。
个人也是一样的,我会遇到有各种各样的事,各种各样的人;其中,真的有意义的事,真正值得交往的人,可能最高只有百分之二三十。有时候幸运,有时候不幸运,有时候如意,有时候不如意;有时候遇到好人,有时候遇到烂人——这些都是必然要发生的,是漫长人生的大数定律。
几年前,我稍微遇到点事,就觉得“我太惨了,太委屈了,全世界都欠我的。” ——本质上,我那时候还是不理解,这个世界到底是什么样的。以为一切本应该完美,本应该顺利:一切不符合这个想象的东西,都是“错误”。
但是现在我会理解,自己有多么傻逼,那些自以为是的无病呻吟多么可笑。我所接触到的,就是世界的平均效率,平均底色啊。十件事里面,有两三件事我是顺利的,那我已经非常幸运了。另外七八件事的坎坷,都是非常非常正常的,只是这个世界在展示它真实的面目。
真正理解了这一点,就不会玻璃心,也不容易愤怒。面对所谓的“问题”,也就可以理性地把视角抽出来,不沉溺局部,放眼全局。
一个优秀的发动机工程师,应该知道,到底什么是自己真正应该关心的。
《教父》里面有句经典台词:花半秒钟就看透事物本质的人,和花一辈子都看不清事物本质的人,注定是截然不同的命运。
所以,回想过往,并没有什么大不了的,这都是世界真实的模样罢了。
年轻时,想买大房子,开好车,有迷人的伴侣。这些都是很好的想法,但要搞清楚,这是欲望不是理想。
30将近,所以心态上也做了一些调整。
2020年,
与前任分手,
换工作,
独自一人浪迹天涯。
回到2019年,这些事情想到不敢想,没想到接二连三就这么发生了。
只是当时站在三岔路口,眼见风云千樯,你作出抉择的那一日,在日记上,相当的沉闷和平凡,当时还以为是生命中普通的一天。
希望自己40岁时回头来看,能依然保持如此通透清醒。
最后不能免俗,还是给自己一句寄语吧。
]]>「善良一点,因为每个人都在与人生苦战。」
accelerated life model 加速生命模型
acceptance probability 接受概率
acceptance rate 接受率
acceptance scoring 接受评分
accuracy rate 准确率
additivity 可加性
adverse selection 逆向选择
affordability 负担能力
analytical solution 解析解
annual percentage rate 年化利率
annual percentage rates 年化百分比
aperiodic Markov chain 不定周期的Markov链
Area under the ROC curve, AUROC ROC曲线下的面积
attribute 属性
attrition score 损耗分数
attrition scoring 损耗评分
augmentation 展开法
accelerated life model 加速生命模型
acceptance probability 接受概率
acceptance rate 接受率
acceptance scoring 接受评分
accuracy rate 准确率
additivity 可加性
adverse selection 逆向选择
affordability 负担能力
analytical solution 解析解
annual percentage rate 年化利率
annual percentage rates 年化百分比
aperiodic Markov chain 不定周期的Markov链
Area under the ROC curve, AUROC ROC曲线下的面积
attribute 属性
attrition score 损耗分数
attrition scoring 损耗评分
augmentation 展开法
backward stepwise 向后分步
balance equation 余额方程
balloon payment 「气球」还款
baseline hazard function 基准风险函数
Bayes' theorem Bayes 定理
Bayesian Markov Chain Monte Carlo 贝叶斯MCMC模型
Bernoulli random variable Bernoulli 随机变量
binomial test 二项校验
bootstrap 自展法
calibration accuracy 校准精度
central limit theorem 中心极限定理
chain rule 链式法则
channel pricing 渠道定价
characteristic 特征
Chi-square statistic 卡方统计量
Cholesk transformation Cholesk转换
classification tree 分类树
coarse classification 粗分类
collinearity 共线性
competing risks 风险竞争
concave function 凸函数
concentration risk 集中度风险
conditional VaR 条件在险价值
confidence level 置信水平
confusion matrix 混淆矩阵
conjugate prior distribution 共轭先验分布
contingency table 列联表
convex function 凹函数
counterparty credit risk 交易对手信用风险
coupon 票息
credit spread 信用价差
creditworthiness 信贷可靠性
cross-validation 交叉验证法
crude lifetime 天然时间
Cumulative Accuracy Profile,CAP累计准确性曲线
cumulative hazard function 累积风险函数
customer lifetime value 客户寿命价值
custmoised pricing 差异化定价
cut-off 临界分数、临界值、合格分数
data validation 数据校验
decision trees 决策树
default mode DM 违约模式
dependency 依赖性
development or training sample 开发样本、训练样本
discriminant analysis 判别分析
discriminatory ability,discriminant power 判别能力
distance to default,DD 违约距离
divergence 散度
dummy variable 二元虚拟变量
economic capital,EC 经济资本
effective interest rates 实际利率
elasticity 弹性
element 元素
endowment mortgage 储蓄按揭贷款
entropy 熵
ergodic theorem 遍历原理
expected default frequency 期望违约概率
expected monetary value 期望货币价值
exposure at default,EAD 违约暴露
extrapolation 外推法
financial ratio 财务比率
first order Markov chain 一阶 Markov 链
first passage model 第一路径模型
forecasting theory 预测理论
forward stepwise 向前分步
frailty model 脆弱模型
frailty term 脆弱项
generic score 通用分数
genetic algorithms 遗传算法
geometric Brownian random walk 几何布朗随机游走
Gini coefficient 基尼指数
group pricing 分组定价
hazard function 风险函数
hazard rate 风险率
hold-out or testing sample 保留样本、检验样本
Hosmer-Lemeshow test HL 检验、卡方拟合度校验
income stream 收入流
index 指数
influence diagram 影响图
information odds 信息比率
information value,IV 信息量
internal-rating based,IRB 内部评级
investment grade 投资级别
joint likelihood 联合似然值
life-one-out approach 留一法
lift curve 提升曲线
likelihood function 似然函数
likelihood ratio 似然比
linear log odds adverse selection function 线性对数逆向选择函数
linear probability adverse selection function 线性概率逆向选择函数
liquidity risk 流动性风险
log likelihood ratio 对数似然比
log odds score 对数比率分数
loss given default, LGD 违约损失率
low default portfolios, LDP 低违约组合
Mahalanobis distance 马氏距离
market discipline 市场自律
Markov decision process Markov 决策过程
maturity 期限
maximum likelihood estimation 最大似然估计
minimum capital requirement 最低资本要求
missing not at random 非随机缺失
monotonic odds 单调比率分数
monotonic score 单调分数
mortgage 住房抵押按揭贷款
mover-stayer model “动静”模型
naive Bayes’ rule 朴素Bayes法则
nearest neighbour model 最近邻模型
necessary condition 必要条件
net present value, NPV 净现值
neural networks 神经网络
New Basel Capital Accord 巴塞尔新资本协议
no arbitrage equation 无套利方程
nominal interest rates 名义利率
Occam’s Razor Occam 剃刀法则
odds 发生比率
optimality equation 优化方程
order Markov 链的阶数
ordinal scale 顺序尺度
out-of-sample 样本外
out-of-time 时间外
outstanding balance 未偿余额
parcelling 打包法
Pareto optimal Pareto 最优
pay-off 回报
percentage correctly classified 正确预测比例
perpetual preferred stock 优先股权
persistent state 封闭类
point-in-time, PIT 时点
Poisson jump 泊松跳跃
policy inference 政策推断
population odds 总体发生比率、总体比率
portfolio invariance 组合不变率
price-response function 价格响应函数
probability 概率
probability of default, PD 违约概率
probability survival fuction 概率生存函数
product limit estimator 乘积极限估计
profit scoring 利润评分
proportional hazard model 比例风险模型
proxy 代理变量
quantitative variable 定量变量
random forest 随机森林
rate model 比例模型
rate tart 率挞
Receiver Operating Characteristic, ROC 接收者操作特征曲线
reclassification 重新分类法
reconciliation model 调和模型
recovery rate 回收率
recursive partitioning algorithms 递归分割算法
reduced model 简约模型
regional pricing 区域定价
regulatory arbitrage 监管套利
regulatory capital,RC 监管资本
reject inference 拒绝推断
repayment schedule 还款安排
repayment stream 还款流
reputation 信誉
response probability 响应概率
return on equity, ROE 资本回报率
return on investment 投资回报率
return rate 回报率
revolving credit 循环信用
reweighting 重新加权法
risk premium 风险溢价
risk-free investment 无风险投资
risk-neutral investor 无风险偏好投资者
rotation method 回转法
scalar 标量
score 分数
segamentation 样本分层
semi-variance 半方差
sensitivity 敏感度
shadow limit “影子”额度
shadow price 影子价格
simulation 模拟仿真
soft systems methodology 软系统方法
Somers D - concordance statistic Somers D一致性统计量
special purpose vehicle 特殊用途工具
specificity 特异度
speculative grade 投机级别
spot rate 即期利率
stakeholder 利益相关者
stationary Markov chain 平稳 Markov 链
stochastic dynamic programming 随机动态规划
stress test 压力测试
strike price 执行价格
structural model 结构模型
structural zeros 结构零值
subordinate debt 次级债务
subprime mortgage crisis 次贷危机
supervisory review 监管审查
support vector machines 支持向量机
survival analysis 生存分析
swap sets 交换集合
take probability 接受概率
threshold 阈值
through-the-cycle,TTC 周期
time value of money 货币时间价值
time-dependent score 时变分数
trade-off 权衡
tranched bond 分级债券
transient state 过渡类
transition probability 转移概率
TypeⅠerror 第一类错误
TypeⅡerror 第二类错误
undisclosed reserves 非公开储备
value at risk 在险价值
variable pricing 可变定价
vector 向量
weighted cost of errors 加权误差成本
weights of evidence, WOE 证据权重
willingness to pay 最大支付意愿
withdrawal inference 撤销推断
yields 收益率
]]>在犬校ask频道有同学问到
「请问:做出海产品的同学们,在工作中,你们最大的成长点是什么?」
「我的疑虑
在犬校ask频道有同学问到
「请问:做出海产品的同学们,在工作中,你们最大的成长点是什么?」
「我的疑虑
我至今还没有去过东南亚,但是设计的产品已经服务了几十家客户,并稳定运营一年多了。
经验就是从零到一,一点点积累和解决问题。基于当地互联网基础设施条件,因地制宜设计产品方案。比如没有成熟的OCR方案,就人工审核。没有成熟稳定的第三方支付平台,就人工放还款。
完全照搬照抄国内成熟的方案死的不知道有多难看,接地气儿才是真理。
与国内成熟的业务相比,海外业务具有一定的不确定性或者不可行性,在这种背景下,系统架构上看起来很简单,但是也需要考虑到未来的延展性。
做加法容易,做减法起码得对业务有着「深刻的理解和认知」。这需要多年从业经验的经验积累,以及对当前海外市场充分的熟悉理解才可以做出最合适的产品方案。
拿我自己的业务举例,当时老板决定出海东南亚,买了一套印尼现金贷平台的代码,想着就在这个基础上随便改改就可以应用在越南市场了。但是实际上业务一上线,就发现越南和印尼是有很多显著差异的。
当时我就决定重构整套系统,花了三个月时间顶着客户和领导的压力,重头思考每个业务环节的现状和问题,并且还要尽量兼容旧系统的数据。
新系统上线后不到半年时间,我们就靠这套「一看就出自专业产品之手,甩友商几条街」的系统方案拿下了十几家客户。
我本人从业以来是做To B产品,所以这个问题相对来说比较简单,大概就是以下几种方法:
想了解信息,办法总比困难多。就看你有没有想尽一切办法和去执行。
先说一下目前的情况,系统优化改造后我就退出了海外市场的项目,交给团队内的小朋友继续迭代更新了,个人精力目前仍集中在国内市场业务,毕竟部门kpi还是靠着国内市场的业务。
突然想起去年6月中旬老板私信给我分享了一篇《去东南亚制造下一个 BAT丨钛媒体深度》
看完之后,给老板回复了一句话:
我倒觉得正因为东南亚基建差,就应该先去做基建,比如说支付,这个门槛高,投入高,但是做成了就不得了,后面再做其他的就很方便了
但是我知道,这对我们团队来说,目标太大,成本太高了。
]]>前段时间犬校有同学提问:
好奇大家如何看待「微信支付分」这样一款产品?在我看来,这将会给我们提供一个解决人与人、人与商户之间的信用信任的工具
《用户数破亿!微信支付分一年为用户节省近千亿押金》
前段时间犬校有同学提问:
好奇大家如何看待「微信支付分」这样一款产品?在我看来,这将会给我们提供一个解决人与人、人与商户之间的信用信任的工具
《用户数破亿!微信支付分一年为用户节省近千亿押金》
从 2018 年 08 月开始筹备做信用租赁的项目,到现在为止有一年多的时间了,关于这个业务的爱恨情仇,是可以谈一谈的。
2015年1月,人民银行印发《关于做好个人征信业务准备工作的通知》,允许 8 家公司开展第一批个人征信试点业务。其中包括芝麻信用、腾讯征信、深圳前海征信、鹏元征信、中诚信征信、中智诚征信、拉卡拉信用、北京华道征信。
以拥抱变化著称的阿里巴巴响应政策速度最快,同年 1 月 28 日,「芝麻信用分」正式上线。
然而成立于 2015 年的「腾讯征信」,无论在腾讯内部还是对外,都显得相当低调与神秘。
2015 年 11 月,腾讯信用面对 QQ 用户首次开放限量公测,但仍然只能查看信用星级和排名。
进入 2017 年下半年,腾讯征信开始持续发力。相继面向手机 QQ 和微信端用户部分开放「腾讯信用分」查询。
2018 年 1 月 30 日才全国公测开启,然后 1 月 31 日下午,腾讯信用分全国公测突然下线。
腾讯信用闭关修炼 3 年,还没出「新手村」就被系统要求重置了,一首凉凉送给腾讯信用。
其实早在半年前,官方早已表态:
“8家进行个人征信开业准备的机构目前没有一家合格,离市场需求和监管要求差距那么大,这是我们始料不及的,在达不到市场需求和监管要求情况下不能把牌照发出去。” 央行征信局局长万存知近日在“个人信息保护与征信管理”研讨会上如此说到。
《八家征信试点机构无一达标,原因是央行有“几个没想到”》
随后,大名鼎鼎的百行征信横空出世:
据坊间传闻,为了给监管表态,「腾讯信用」团队业务线直接被砍掉了。从此以后,腾讯内部应该对「信用」二字讳莫如深。
2019年1月9日,在广州举行的微信公开课Pro版活动上,互联网信用服务类产品「微信支付分」首次公开亮相。
至于微信支付分和当初的腾讯信用分有没有啥关系,各位自行判断。
关于「信用租赁」的行业情况,本来想从头到尾讲一遍的,突然想起来一本财经 2019 年的两篇报道,虽然有些夸大其词,但其实也算是说到了目前信用租赁的行业痛点了。
总结一下两篇文章的要点就是:
本人从 2018 年 7 月起开始切入这个行业,累计至今已经服务了十余家客户。而我所在的团队给这些租赁商户提供的服务,其实就是核心的「风险运营能力」,侧面说明部分租赁商户已经意识到,光靠芝麻信用分是解决不了风控问题的。
雪上加霜的是,去年有商户反馈说,接到通知芝麻信用等级字段将逐步下线。也有传闻说芝麻信用已经不对新商户开放「信用租产品线上租赁服务」。2017 年支付宝提供「免费流量+免费风控」能力凭一己之力带动了这个行业,现在居然悄无声息逐渐淡出线上租赁,其中缘由大概需要内部人员出来解释了。
2020 年的现在,市面上还在坚持继续做信用租赁的头部玩家,基本上都垂直于3C数码产品,其中能带来业务规模效益的,其实还是手机租赁。采购供应链资源、残值处理回收资源,二者取其一,就能在这个市场上存活下来(注意措辞,只是存活下来)。
这一年多的服务里面,我个人直观感受就是这个业务「又脏又累还特么不赚钱」(当然这是跟消费金融业务比起来,不是针对所有行业)。
从事信贷行业的同学一看便知,「微信支付分」其实输出的是综合能力:
这种集团军的作战能力和市场覆盖率,目前市面上除了芝麻信用以外,也就只有微信能一较高低了。
为方便大家理解「微信支付分」的业务规则,我来解读一下:
分数门槛设定:微信支付团队会根据商户接入的使用场景,客单价,免押金额,主要客户群体等因素,推荐一个合理的分数值。商户可以使用该分数,也可以根据自身实际情况,申请提高或降低使用分数门槛。
微信支付分会根据商家的业务场景,提供一个参考值,比如说 800 分的微信支付分在免押租借的场景下后付租金的概率 99%,你能接受吧。(分数设得太高了,影响订单转化率;设得太低等着赔钱吧)
发起免密代扣:用户使用完服务,商户调用支付分完结接口发起扣款,微信支付将代商户进行免密代扣。若扣款失败,商户无需再次发起扣款申请,微信支付将按一定频次,再次发起免密代扣,直到扣款成功。超过一定时间,未能扣款成功,支付分将发送催收消息给用户,提醒用户尽快完成订单支付,从而提升商户扣款的成功率。
商户可以发起扣款,剩下的交给我们了。我们可以一直扣、一直扣……但是别担心,我还可以发微信公众号消息提(kong)醒(he)用户。如果用户再不付钱的话,我就只有继续默默记在小本本上了。扣不回来的钱咋办?什么风太大,听不见……
订单风险金上限:指商户单次能发起免密代扣的最高金额。商户在申请接入支付分时,微信支付团队会根据接入行业和场景,设置订单风险金的上限值。
你要是信不过我的微信支付分,也信不过用户,可以让他交一笔押金/预付款/保证金,要是后面没付钱,可以把这笔钱抵给你。(但是注意这个风险金太高了也会影响订单转化率的,说好的免押服务呢,怎么还要我交押金)
从目前微信支付分覆盖的场景来看,基本上也是跟芝麻信用对标:
关于「微信支付分」在「信用租赁」场景的实际业务数据,我并没有一手数据可以支撑我的结论,但是江湖老大哥「芝麻信用分」的同类业务场景咋样,即可同理可得。
关于线下「免押租借」场景,去年我厂曾与某共享雨伞达成合作,为用户带来雨天出行新体验。业务上线后没多久,就遇到了一个雨天,订单量非常可观,一下子完成了全年的KPI指标,但是最终归还率惨不忍睹……
其他场景的数据好坏与否,我没有业务数据,不敢妄下评论。
不管是「微信支付分」还是「芝麻信用分」或者市面上其他什么信用分,虽然平台方确实能够给用户带来便利和新体验,但是这种便利体验背后的损失坏账,一般来说是商家自行承担的。
业务毛利= 客户收入-获客成本-审核成本-资金成本-贷后管理成本-支付成本-信贷成本
当上述公式大于 0 时,信用生活的模式才能循环下去。
要知道,信用是有成本的。
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