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向前金服是捷越聯合旗下以智能金融服務為主體的領先金融科技平臺,旨在為優質用戶提供便捷、高效的金融信息匹配、信用借款咨詢等綜合服務。成立以來,向前金服在金融科技領域持續深耕,將大數據、云計算、SAAS、智能引擎等高新技術不斷滲透于金融管理體系,并逐步建立起先進科學的風險管理模式,重塑金融產品流程與服務,提升信貸行業發展質量。

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邢博君
執行董事兼首席執行官

畢業于武漢大學;在財富管理和互聯網金融領域深耕多年,有著敏銳的商業嗅覺、豐富的運營規劃和管理經驗,擅長企業的產品規劃、系統建設、市場運營、風險把控。曾參與創建了...

金可冶
首席風險官

金可冶先生MBA畢業于加拿大Concordia大學,在中國科技大學和浙江大學完成本碩學業。擁有20年金融領域從業背景,長期從事金融及風控管理工作并擔任高級管理職...

李棟明
首席技術官

畢業于哈爾濱工程大學。擁有十余年金融從業經歷,對互聯網前沿技術、金融監管,有著較為深入的了解。在研發互聯網金融系統、體系建設及團隊管理方面具有豐富經驗。曾服務于...

向前金服CTO李棟明:科技力量,讓互聯網金融步入有序發展新軌道

  向前金服CTO李棟明:科技力量,讓互聯網金融步入有序發展新軌道  “空格要對齊,變量命名要準確,注釋語言要統一”,說起對代碼的要求,李棟明略微有點強迫癥。身為向前金服CTO,他現在鮮少有機會自己敲代碼了,但簡潔、工整是他對代碼“舒適感”的基本要求?! ≌庥胨雜詮ぷ骱蛻畹奶紉恢?,就是始終追求簡潔、專注帶來的有序感。為了創造金融信息中介平臺上用戶服務、業務運營的有序性,向前金服不斷在數據價值的挖掘、先進技術的采用甚至是組織架構的重構等方面發力?! ∈萸?標準作業:有序發展雙引擎  物理學上有個概念,叫熵增定律,說的是物質世界的發展總是自發趨向于無序狀態。在互聯網時代,隨著信息被記錄、傳播、解讀的技術不斷提高,信息量急速膨脹,虛擬世界的無序演化越來越嚴重?! 《疃懊髯非笥行?,“清除垃圾箱”是他每天結束工作時的固定動作。他說自己是一個“任務化”的人,每天面對量化的任務清單,逐一完成,然后清空自己?!安幌不段扌虻納睢幣踩美疃懊餮閃聳厥鋇暮孟骯?,“我要對生活和工作有一定的掌控度,而不是在毫無章法和頭緒的任務中輾轉,被動式疲憊應對?!薄 ≡諳蚯敖鴟腦宋逑瞪?,李棟明也希望通過技術的力量為業務發展、平臺運營、產品研發提供更多的有序性。這就要發揮數據的作用,讓決策更加科學和前瞻,實現從后期反饋到前期預測的轉變。對于金融信息中介服務來說,兩端需求的匹配和現金流的最優狀態非常重要。在這方面,向前金服的大數據平臺——“銀河”,在數據統計分析、邏輯挖掘價值上發揮了重要作用。借助“銀河”的能力,向前金服可以根據歷史數據和市場情況預測兩端業務需求匹配度,并提前采取相應措施達到最優狀態?! ≡諳蚯敖鴟際躚蟹⑷粘I馓拙芴逑瞪?,有序性的要求也貫穿其中。向前金服的流程體系化建設,精確定義了日常研發工作每個節點的流程職責、輸出標準、個性化要求等制度。這套全流程標準化制度,甚至會細到兩個環節或??櫓淶墓低ǚ絞絞塹緇盎故敲娑悅娼?。各??樵諭騁槐曜枷巒平ぷ?,流程更順暢,安全性更高?! ≌庋?,無論是平臺運營還是生產開發,都在數據和制度支撐下實現從后置應對到前置處理,保證向前金服兩周一個大迭代,每周一個小升級能夠在可控范圍內有序推進,產出更高效、安全,及時有效地滿足用戶需求?! 〖際酢芭磐繁?“天網”預警:有序發展雙保障  作為在“學好數理化,走遍全天下”觀念影響下長大的一代,李棟明從小對數字、邏輯非常感興趣。本科的攻讀方向也選擇了知名工科高校的計算機應用與技術專業?! ”弦島?,李棟明進入傳統銀行體系,先后服務郵政儲蓄、民生銀行。一直到2014年,“感覺生活有點一成不變,我希望在事業上有所突破,不荒廢人生?!痹謖庵衷炊Υ偈瓜?,他開始考慮跳出傳統銀行圈子。而此時,移動互聯網大熱,互聯網金融行業成為李棟明對未來趨勢判斷和金融經驗積累的交叉點?! ∽交チ鶉?,從零開始搭建向前金服系統并不斷進行優化、迭代。在這個過程中,李棟明也完成著自我成長,“以前喜歡單干、自我完善,現在更追求整合力量、協同達成?!背晌蚯敖鴟﨏TO后,李棟明對團隊的排兵布陣要求是:“把專業人才布局在正確的節點上,使每個人的‘加法效應’升級為團隊的‘乘法效應’”?! ∷秤κ只貝⒄剮枰?,要讓數據在向前金服成為決策依據,讓新技術快速試用、驗證、落地,向前金服的技術團隊設計了一支“排頭兵”。他們負責去發現、關注市場上的新技術,并思考、試驗、推進在向前金服體系內的落地?!八且蘢叩貿鋈?,也要引得進來,”這樣的組織架構讓向前金服既能保證對新技術的靈活追求,也能保持對基礎體系的穩定傳承?! ∠蚯敖鴟腦ぞ囁靨逑怠疤焱本褪撬且迪值?,這一體系的作用在于對整個系統進行監控、預警,快速定位異常點并提出解決方案?! ∫醞娑雜沒Р僮髁鞒灘凰吵?、響應慢的情況,要定位問題癥結需要逐一排查,甚至跨團隊合作,即便加班加點,也會對用戶體驗有一定影響。為此,“排頭兵”團隊在經過一番考察和驗證后,采用機器學習技術,搭建算法模型,在系統異常情況下自動對海量的系統日志進行監測分析,快速尋找各環節內部關聯邏輯,定位報告異常點,最終實現“一分鐘發現問題,五分鐘定位問題,十分鐘解決問題”的高效作業。同時,該系統還能通過設定模型變量閥值的方式,在業務系統的注冊、提現、回款等關鍵場景提前預警異常?! ∠冉淖櫓芄購凸芾碇貧?,結合“銀河”的大數據分析挖掘能力、“天網”的預警監控體系,向前金服力圖讓金融科技真正落地業務場景,不僅保證技術研發的安全性和有序性,更為運營、產品提供科學方案,以全力實現業務運營游刃有余,用戶服務沒有差池的目標。

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