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向前金服是捷越联合旗下以智能金融服务为主体的领先金融科技平台,旨在为优质用户提供便捷、高效的金融信息匹配、信用借款咨询等综合服务。成立以来,向前金服在金融科技领域持续深耕,将大数据、云计算、SAAS、智能引擎等高新技术不断渗透于金融管理体系,并逐步建立起先进科学的风险管理模式,重塑金融产品流程与服务,提升信贷行业发展质量。

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邢博君
执行董事兼首席执行官

毕业于武汉大学;在财富管理和互联网金融领域深耕多年,有着敏锐的商业嗅觉、丰富的运营规划和管理经验,擅长企业的产品规划、系统建设、市场运营、风险把控。曾参与创建了...

金可冶
首席风险官

金可冶先生MBA毕业于加拿大Concordia大学,在中国科技大学和浙江大学完成本硕学业。拥有20年金融领域从业背景,长期从事金融及风控管理工作并担任高级管理职...

李栋明
首席技术官

毕业于哈尔滨工程大学。拥有十余年金融从业经历,对互联网前沿技术、金融监管,有着较为深入的了解。在研发互联网金融系统、体系建设及团队管理方面具有丰富经验。曾服务于...

向前金服CTO李栋明:科技力量,让互联网金融步入有序发展新轨道

  向前金服CTO李栋明:科技力量,让互联网金融步入有序发展新轨道  “空格要对齐,变量命名要准确,注释语言要统一”,说起对代码的要求,李栋明略微有点强迫症。身为向前金服CTO,他现在鲜少有机会自己敲代码了,但简洁、工整是他对代码“舒适感”的基本要求。  这与他对于工作和生活的态度一致,就是始终追求简洁、专注带来的有序感。为了创造金融信息中介平台上用户服务、业务运营的有序性,向前金服不断在数据价值的挖掘、先进技术的采用甚至是组织架构的重构等方面发力。  数据驱动+标准作业:有序发展双引擎  物理学上有个概念,叫熵增定律,说的是物质世界的发展总是自发趋向于无序状态。在互联网时代,随着信息被记录、传播、解读的技术不断提高,信息量急速膨胀,虚拟世界的无序演化越来越严重。  而李栋明追求有序,“清除垃圾箱”是他每天结束工作时的固定动作。他说自己是一个“任务化”的人,每天面对量化的任务清单,逐一完成,然后清空自己。“不喜欢无序的生活”也让李栋明养成了守时的好习惯,“我要对生活和工作有一定的掌控度,而不是在毫无章法和头绪的任务中辗转,被动式疲惫应对。”  在向前金服的运维体系上,李栋明也希望通过技术的力量为业务发展、平台运营、产品研发提供更多的有序性。这就要发挥数据的作用,让决策更加科学和前瞻,实现从后期反馈到前期预测的转变。对于金融信息中介服务来说,两端需求的匹配和现金流的最优状态非常重要。在这方面,向前金服的大数据平台——“银河”,在数据统计分析、逻辑挖掘价值上发挥了重要作用。借助“银河”的能力,向前金服可以根据历史数据和市场情况预测两端业务需求匹配度,并提前采取相应措施达到最优状态。  在向前金服技术研发日常生产这套精密体系上,有序性的要求也贯穿其中。向前金服的流程体系化建设,精确定义了日常研发工作每个节点的流程职责、输出标准、个性化要求等制度。这套全流程标准化制度,甚至会细到两个环节或模块之间的沟通方式是电话还是面对面进行。各模块在统一标准下推进工作,流程更顺畅,安全性更高。  这样,无论是平台运营还是生产开发,都在数据和制度支撑下实现从后置应对到前置处理,保证向前金服两周一个大迭代,每周一个小升级能够在可控范围内有序推进,产出更高效、安全,及时有效地满足用户需求。  技术“排头兵”+“天网”预警:有序发展双保障  作为在“学好数理化,走遍全天下”观念影响下长大的一代,李栋明从小对数字、逻辑非常感兴趣。本科的攻读方向也选择了知名工科高校的计算机应用与技术专业。  毕业后,李栋明进入传统银行体系,先后服务邮政储蓄、民生银行。一直到2014年,“感觉生活有点一成不变,我希望在事业上有所突破,不荒废人生。”在这种源动力促使下,他开始考虑跳出传统银行圈子。而此时,移动互联网大热,互联网金融行业成为李栋明对未来趋势判断和金融经验积累的交叉点。  转战互联网金融,从零开始搭建向前金服系统并不断进行优化、迭代。在这个过程中,李栋明也完成着自我成长,“以前喜欢单干、自我完善,现在更追求整合力量、协同达成。”成为向前金服CTO后,李栋明对团队的排兵布阵要求是:“把专业人才布局在正确的节点上,使每个人的‘加法效应’升级为团队的‘乘法效应’”。  顺应数字化时代发展需要,要让数据在向前金服成为决策依据,让新技术快速试用、验证、落地,向前金服的技术团队设计了一支“排头兵”。他们负责去发现、关注市场上的新技术,并思考、试验、推进在向前金服体系内的落地。“他们要能走得出去,也要引得进来,”这样的组织架构让向前金服既能保证对新技术的灵活追求,也能保持对基础体系的稳定传承。  向前金服的预警监控体系“天网”就是他们引进实现的,这一体系的作用在于对整个系统进行监控、预警,快速定位异常点并提出解决方案。  以往面对用户操作流程不顺畅、响应慢的情况,要定位问题症结需要逐一排查,甚至跨团队合作,即便加班加点,也会对用户体验有一定影响。为此,“排头兵”团队在经过一番考察和验证后,采用机器学习技术,搭建算法模型,在系统异常情况下自动对海量的系统日志进行监测分析,快速寻找各环节内部关联逻辑,定位报告异常点,最终实现“一分钟发现问题,五分钟定位问题,十分钟解决问题”的高效作业。同时,该系统还能通过设定模型变量阀值的方式,在业务系统的注册、提现、回款等关键场景提前预警异常。  先进的组织架构和管理制度,结合“银河”的大数据分析挖掘能力、“天网”的预警监控体系,向前金服力图让金融科技真正落地业务场景,不仅保证技术研发的安全性和有序性,更为运营、产品提供科学方案,以全力实现业务运营游刃有余,用户服务没有差池的目标。

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