当然，这50个亿不是全砸风控系统上面的。
这几个年轻人见领导和张益达一直在说话，没有领导开
，一直就在一旁静听，哪里敢胡
嘴。四大行领导这下不说话了，这怎么比？
他们工行每年都聘请了很多985院校毕业的后台技术人员，还投
了重金用于研发，风控技术一向不差。
宝支付，也可以搜集一个用
的生活消费数据。“除此以外，还要调用用
的央行征信报告。”真正投
到“金
科技，风控系统”一类的投叫“应用系统及厂商服务”。“对，我们的风控系统都是来自于银行的各类业务数据，包括存款，取款，借款，转账等等。”
蚂蟥金服只要不来捣
，其他企业没哪家敢说金科技实力胜过锐向。简而言之：数据收集越多，风控就越
得好。现在见领导示意自己开
，他们这才说话了：信用差一
的，额度就给低一，利息给
一。后期再
据用的履约情况
行二次信用评估和额度授予、利息调整。”对于小型银行如城商行，首先会选择厂商产品，
份制银行多数雇佣外包开发团队，大型银行或科技化程度较的份制银行会选择建设自己的研发团队以满足个
化的需求。而且四大行还是锐向的
东，肯定要照顾一下自家人。张益达觉得有必要和他们上一课，他又说：“我想问下，四大行的风控数据是不是都来源于金
数据？或者说央行征信。”认为四大行依旧遥遥领先，每年投
的研发经费岂是你一个创业公司比得上的。和几位领导达成了意向，接下来天策科技还要走一个“招投标”
程。奥秘就在大数据分析上面。
但生活数据我们也会收集分析，比如说骑共享单车，共享单车的日常骑行轨迹可以分析
很多有价值的东西。除此以外，绿豆信用还接
了多个使用场景，比如说租房，住宿，租
等等。这些企业会让用
在借款的时候，行绿豆信用分授权。工行领导的这一句问到了
上，其他三大行领导也把目光投向张益达，看他如何回答。“我们的“绿豆信用”和“锐向超级大脑”也会收集用
的金数据，包括投资理财，借款等等。张益达看他们脸
，就知
他们不相信自己的话。机房建设及维护，服务
采购及维护，网终端设备采购及维护都得
钱。先拿下四大行，有这些案例在手，再慢慢朝
份行、城商行等机构推。锐向都开始朝一个用
生活的方方面面渗透了，一个人都快在大数据面前成透明的了。“我们如果采购这一整
解决方案，该如何落地？”天策科技的B端客
早前一直是互联网金行业的中小企业。像工行40多万名员工中，就有近1万人的科技岗员工。
他们可算是搞明白了锐向的贷款坏账率那么低的原因。
四大行中，以工行为例，去年用于IT技术研发的经费投
不低于50个亿，这还没有算上整个IT架构、IT团队日常运行所耗费的资金。1
信用好的，额度给
，利息给低一；工行领导连连摇
，他们宇宙行的风控技术也不是盖的，张益达拿来的这风控模型，在他看来，也没什么了不起的。张益达不耐其烦的给各位领导讲解起了很多工作原理。
这些应用场景，都可以积累收集一个用
的履约数据。再
照不同的信用评级，给予用不同的授信额度和风险定价。张益达的言外之意，在座的人都听懂了，意思是：锐向的风控技术比他们四大行的
。风控模型和风控模型之间也是有差距的。”
对于银行应用系统的开发而言，也大致有三个阶段：购买厂商产品、雇佣外包开发团队、建设研发团队。
用
获得了授信额度，通过手机APP直接就能把借款取来了。”张益达这话就把几位领导问懵了，他们不太了解这些基层业务啊。
几位领导都笑了，这位张总还真是年轻气盛啊！
开放授信额度。
一个用
骑了一年共享单车，长期都是骑到同一栋写字楼，那说明工作稳定。“那贵行的坏账率是多少？2%还是1.5%？
一个用
骑共享单车的时候，遵守规则，使用规范，也说明这个人有良好品质……“光这一
的话。我们的信用卡评分模型也可以到啊！”四大银行引
我们这一整解决方案，将可以对你们银行
系的全
用行信用评估和分级。竟然敢说我们比不上你们锐向！
借此，我们可以掌握一个用
的多借贷和共债数据。”张益达把自
产品优势稍微提及了一下，相比于四大行，锐向的科技能力早已脱离了金，朝生活中的方方面面覆盖。但客单价太低了！张益达早就不满足了，准备
军一下端领域。几位领导把目光投向各自带来的年轻人。
“这个很简单嘛！
张益达一
也不担心投不中标，意向都早就达成了，就是走个程。另外，我们还和数百家互联网金
企业有合作。