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  • 創客100開放日第三期:8年大數據創業路,范曉忻從九死一生到資本競逐

    【創客100獨家報導】金融大數據,一個聽起來就讓人畏懼的專業話題,第一次被范曉忻深入淺出地講得如此通俗易懂。在場的每一位聽眾,都入了迷。與會人數嚴重超過預計,座椅一把接一把的遞進來,但還有人只能站在走道門邊。開放日時間也已經遠遠超出,大家依舊津津有味,沒有去意。

    從大家沉醉的眼神,和提問環節對話筒的爭搶中,創客100君再一次品出了創客100開放日的成功韻味。

    活動開始還早,聽眾已經絡繹趕到

    創業并未讓美眉走開

    創客100董事長曹健在會客室歡迎嘉賓們的到來

    曹健介紹嘉賓們相互認識

    大家侃侃而談、熱切暢談

    本次開放日特邀嘉賓范曉忻參觀創客100孵化器

    會場一瞥

    趁活動還未開始,創業者抓緊時間交流

    11月13日,創客100開放日第三期如期舉行,這一期的主題是“隱形冠軍的創業故事”。

    作為特邀嘉賓,金電聯行創始人兼董事長、全國中小企業信用融資平臺總裁范曉忻面對臺下充滿渴望的灼灼目光,回憶了自己的創業經歷,并圍繞 “大數據時代的金融創新與挑戰”的主題,就如何把握大數據金融創新的切入點和商機、下一個千億藍海帶來的機遇和挑戰等話題,和在座聽眾做了熱烈互動。

    范曉忻,清華大學畢業的高材生,校羽毛球隊的高手。作為一個老牌創業者,他在前人沒有走過的創業道路上,經歷過九死一生,幾度走到盡頭,又幾度柳暗花明,最終8年磨成一劍,率領金電聯行成為中國大數據金融領域的“隱形冠軍”,公司受到資本的瘋狂追逐。

    所以,談隱形冠軍的創業故事,范曉忻是絕佳人選。

    下午2點,開放日第三期準時開講,同時宏福集團董事長黃福水也特邀前來。

    受邀前來的宏福集團董事長黃福水(右一)

    本期開放日由創客100副總裁劉燕主持

    在創客100副總裁劉燕做了簡短開場白后,創客100開放日第三期在創客100董事長曹健熱情洋溢的致辭中拉開序幕。

    創客100董事長曹健饒有趣味地回憶了和范曉忻的認識經歷

    在致辭中,曹健首度公開介紹了創客100未來三年的發展目標:投資200個移動互聯網的創業項目,打造一個為創業者和投資人服務的新媒體平臺創客100,做一個5000人的創客全球創業論壇,打造一個互聯網視頻的股權眾籌平臺。

    在曹健回憶了和范曉忻從相識到相熟到相知的故事后,創客100開放日第三期進入高潮。

    金電聯行銀行創始人、董事長范曉忻把枯燥的大數據講得通俗易懂

    結合極具極富傳奇的創業歷程,范曉忻首先告訴聽眾,創業一定要堅持最初的信念,一定要沿著最初認準了的道路前行,相信自己,做好自己,不要怕磨難,只有堅持才會迎來最后的勝利。他還告誡創業者們,雖然努力不一定有機會,但不努力就一定沒機會。

    所有的聽眾都沉醉在范曉忻的故事中

    第二,要找準機會,注重與各方的合作,從而發現新的衍生商機。同時,要特別注意從剛需中發現新商機,開拓新業務,要有一個對時代經濟形勢的把握。

    第三,不要照搬外國模式,而是針對本國國情進行創新,特別是當大家都去做一件事的時候,一定要找到有特色的點切入進去,要注重核心技術的研發。

    聽眾記下了受教益的地方

    最后,范曉忻呼吁創業者們要做好迎接數據資產化美好未來的準備。他認為,數據就像深藏地底的石油,一定要應用起來才有價值。但是,要讓各種類型的數據產生價值,就一定要解決數據的標準化、格式等非常重要的工作,否則,數據即使再少量,意義也不大。

    聽眾踴躍提問

    范曉忻在回答問題時依舊澎湃激昂

    全場聽眾都被范曉忻的激情演講撩撥得興趣盎然,開放日時間已經遠遠超出,但在結束提問環節后,聽眾還意猶未盡的圍著范曉忻進行交流,對創業的困惑和問題向他請教咨詢。最后, 大家又共同興致勃勃地見證了7個路演項目。

    路演點評人、創客100董事長曹健在認真傾聽路演項目介紹

    BigOne: 時尚社交APP,運用大數據給不同人群分類,然后根據人群給用戶提供專業的服飾搭配服務,作為用戶和商家之間增加獨立搭配服飾環節的第三方。

    BigOne 創始人CEO王子瑜

    旭農網:畜牧預售的B2B平臺,從養殖戶采購種苗環節切入,在育肥期即可對接下游企業從而避免滯銷,是協助養殖戶實現從生存到產生規模品牌的平臺。

    旭農網創始人楊光

    一原一品:通過發展村官及社會人士作為當地農特產品的微代理,搭建農特產品移動電商平臺,實現農特產品立體化、網格化從鄉村到餐桌的渠道。

    一原一品創始人張民

    姐優科技:給中國有法律需求的用戶提供相關服務的O2O平臺,致力于為每個用戶提供私人律師服務。

    姐優科技創始人CEO張朝棟

    完美旅行:以社交為基因的O2O戶外旅游文化傳播平臺,通過線上平臺和線下體驗館形成社群效應來吸引用戶。

    完美旅行創始人CEO劉相烈

    91拼團:作為第三方,依托于微信公眾號,為企業提供營銷拼團軟件SAAS的公司。主要面向本地生活消費服務業和提供新的營銷解決方案。

    91拼團創始人CEO周磊

    【責任編輯/閆紅玉、于德浩】

    以下為開放日全程記錄:

    主持人:大家下午好,今天是我們創客100第三期開放日的活動,我們希望為創業者搭建一個投資人、企業家,以及在創業中已經取得了一定成就的創業前輩們,進行交流和分享的平臺。

    首先我代表創客100的同仁熱烈地歡迎大家的到來。今天我們的分享嘉賓是金電聯行董事長范曉忻。

    我們首先請到的是IT時代周刊、創客100基金的創始人曹健先生致辭。

    曹?。捍蠹液?,感謝大家百忙之中來。創客100是由IT時代周刊和中關村管委會一起創辦的一個專門為創業者服務的創業平臺。

    未來的三年我們要做四件事情:

    第一:我們要投資200個移動互聯網的創業項目。

    第二:我們要在IT時代周刊網絡讀者的基礎上,重新打造一個為創業者和投資人服務的新媒體平臺,叫創客100。

    第三:我們要在北京做一個創客全球創業論壇,每年大約5000人,我們將會把全球最頂級的創業家、投資人、學者,帶到中國來,同臺展望未來。

    第四:我們要打造一個互聯網股權眾籌平臺,把已經拿到天使、A輪或者B輪的項目,通過我們的挖掘和包裝,找到下一輪領投的投資人,其中還有一半的錢,我們放在網絡來進行眾籌。

    為了做好這個事情,我們最近準備成立系列的線下投資人的聚會,包括主題高爾夫俱樂部,我們要打造一個中國投資人高爾夫俱樂部。我們要舉行投資人的創新論壇等等,我們要想辦法把北京、硅谷、上海、深圳等等,把這些投資人聚合在一起,包括他們基金的規模、喜歡投資的領域,以及他們所投資的階段,把它做成檔案。

    在未來的3年我們要做四件事情,我也很高興地告訴大家創客100這個平臺,在未來三年也會登陸資本市場,這是我們的希望。我們自身也要借助當前的這個資本市場,不斷地發展壯大,這些是我們創客100的展望。

    今天我們請來金電聯行董事長創始人范曉忻先生,我跟把我跟范總認識的故事給大家講講。

    他的投資人是我多年的朋友,原來IDG的陳洪武。陳洪武后來從IDG出來以后,自己做了一個基金。有一次他愁眉苦臉地跟我說,曹總,錢到了,我投不出去怎么辦?他說你有什么好項目幫我推薦一些。

    我琢磨半天也想不到好的項目,又過了一段時間,他說他已經投了3000萬。我問是什么公司,他就跟我講了這個公司,他說你無論如何一定要關注它,我說沒有問題。

    可能又過了一兩個月,我跟范總見面了。結果我跟范總一見如故,本來是談40分鐘,最后談了好幾個小時,談了價值觀、思想,對產業的認識,以及對整個互聯網未來的發展的趨勢的認識,我們倆從此成為好朋友。

    所以,這次的嘉賓訪談,我就把范總請了過來,給我們講講,把他的創業理念、經驗、以及對互聯網、金融的理解,和我們創業者、讀者來分享一下。

    我在考察了這么多互聯網金融的項目,我覺得有最深入的對互聯網、金融和互聯網+金融的理解就是金電聯行,其他很多的P2P,都是摸到了一個皮毛,只是做一些民間的借貸的一些東西,甚至有很多已經跑路了的。

    走到今天外人只看范總的風光,真正的朋友、家人看到的是他每走一步的心血和不容易。下面我把時間留給范總。

    范曉忻:謝謝曹總、各位嘉賓,我覺得剛才還是曹總過獎了,我們只是一個普通的企業,說是創業企業可能時間也長了一點,我們到現在有8年的時間了,但是一直還堅持一個信念,這點我覺得我跟曹總是有共識的,就是一定的要走自己的道路,今天給大家做一個簡單的分享。

    這是在媒體出現比較多的一句話,就是說老范你的機會來了。既然今天分享創新創業,我先講講我創業的道路,后面我再跟大家一起交流大數據金融到底做了些什么事。

    剛才曹總也講了,我們開始實際上做汽車產業鏈,做了4、5年的時間,幫助北京現代、福田,還有其他汽車產業,做生產制造系統,包括和供應商、4S店溝通的系統。

    當時我們系統應該還算比較先進,為什么先進呢?

    在這跟大家分享一下,我們那時候就幫著北京現代做系統集成,韓國人自己開發了一套系統,這套系統就是他的核心企業和他的4S店、供應商、物流中心溝通的一個系統,現代剛剛在北京設廠了,銷售非常好。

    用傳統打電話、發傳真的方式已經很難交流了,通過電子化方式,往各地方下訂單、派車、維修,他們有一套自己的系統。當時我的團隊就幫助北京現代在全國布點,做它整個的全國網絡。

    做著做著我們就發現有點問題,因為我們給他總包以后,它的系統有一些問題,那時候(大概2003年)中國的基礎網絡還不是特別好,各種問題他們都認為是技術問題,就都打到我們這來,我們沒有辦法就建了一個東西,專門去回答各種問題。其實,很多問題不是我們的問題,是系統的問題,那時候系統剛推出前兩代。

    當時,我們有一個想法,也是我現在做這個事的雛形,因為我是清華畢業的,應該算是行家,知道他的系統是什么情況。我就想我們跟韓國人也說不清,還得幫他擔很多責任,我不如自己慢慢地做。

    我做這個系統不是從主力場的出發點出發,我是從第三方的出發點出發,有利于核心企業,也有利于它的上下游,這樣的話,一個第三方的系統能不能效率更高?

    經過大概半年到一年的開發,我們的開發能力還是比較強的。我們做出了一套還比較好的一套供應鏈系統,在一些國內的企業進行推廣,推廣的效果不錯。

    當時,還沒有云計算概念,我就提出了一套基于互聯網的技術傳遞的系統,而不是當時非常流行的那種,我當時認為基礎建設的速度會遠遠快于軟件發展的速度,基礎建設以后應該不是問題,我們才做了那么一套結構的系統。

    有了這個平臺以后,我們也賣得不錯,當時做了以后我很開心,一些汽車企業就開始用了我們的系統,還有一些批發零售的企業也用了我們的系統,用的還不錯,我們比韓國人反應要快一些,本土化做得還比較好,符合中國人的一些生產經營和消費的習慣。

    拿到這些項目之后,我很開心,因為做IT能做到按月收錢、按年收錢,上我們平臺的企業要給我付費,核心企業每年還給我幾百萬建設費,在當時來說這就是大錢,自己也很開心,同時也完成了一定程度的積累。

    有一天我的一個同學,后來也成為我這個企業的創始人之一,他是美籍華人,學物理的,杜克的博士畢業生。當時他在華爾街工作,是某著名投行東亞區的負責人。

    他對我做的供應鏈很感興趣,看了我做的系統的DEMO(演示),看完他就跟我說:說老范你有機會了,我問他我有什么機會了?他說你可以做金融了,我問的特別直接,什么是金融?他跟我說,你知道現在中美之間最大的差異是什么?從銀行的基礎建設上來講,中美差別不大。整個中國的工業發展其實都很快,從銀行體系來講,中美之間最大的差異就在信貸。美國大部分的中小企業貸款都是信用,中國銀行是典當,你得拿東西(房產、地產其他的物質設備)去典當,中國明清以來都在用這種方式。

    那時候是要房契,現在要房本,沒有什么本質差別,原因就在于中國沒有一套完善的信用體系。這些中小企業沒有辦法通過信用來獲得資金,不能做到一張紙或訂單就能換錢。

    我說那關我什么事?當時一點都不懂,略微有一點點煩燥,后來他跟我講,他說你有這么多數據,你們除了寫程序,還能寫算法,只要能找到這些數據中的規律,就能把這個企業研究透,只要把這個企業分析地很透徹就可以放信用貸款。

    我就有點動心,后來他大概在3個月的時間,往返北京多次,就是想讓我干這件事情,想來想去我就做了,再加上當時我收入也不錯,也想尋求一些其他的突破,反正這些數據放著也是放著,開始搞科研。

    我簡單地說說怎么干的這件事,就是通過對企業分析、計算,找到企業之間數據的相關性規律,通過這些相關性規律,為企業做一個深度地體檢,或者叫透視,而不是企業的畫像。畫像是征信的范疇,而給企業做透視是一個評級的范疇。

    通過大數據來把企業的各種問題量化,我們現在可以通過2000多個不同的指標對一個企業進行分析測算,為它帶來金融服務,以及其他各種衍生服務。

    這是我們做的最基本的事情。

    剛開始時我們不知道什么是大數據,一做這個算法就是三年。中間遇到的挫折就不跟大家講了,總之我把自己看高了,把研究企業之間的相關性規律看得簡單了,另外把數據也看得簡單了,數據的復雜度遠超過我的想象。

    我們頭三年干了三件事:

    第一:搞科研,我也是科研團隊中的一員,當時還能跟我們的博士討論討論,現在就不一定了,沒有那個時候的激情了。

    第二:走訪,這是我主要做的事,帶著我們的團隊走訪中小企業,我個人帶著團隊走訪的中小企業超過300個。跟他們聊,你們覺得什么數據重要?營收賬款是多了好,還是少了好,你們進核心企業之間的帳期,什么區間是更合理的,為什么?開始的指標項配置一定是人工的,不是機器的,我到現在都不信有機器可以直接做這個事,一個小孩出生的時候,你一定要教他,什么是冷、你怎么走路等等,慢慢地等他上了小學、初中,他才可以學習更深入的東西。

    開始是以教為主,以自學為輔的,所以一定要調查,我們當時做了大量地走訪。

    你是不是融資難,這個是偽命題的話,這事就不要干了,這也是清華的傳統,實踐是檢驗真理的唯一標準。

    第三:馬拉松式的跟中國眾多有追求的金融機構進行無止境地磋商,我們用了很多非金融、非IT的方法,用中國的傳統的方法跟銀行的這些領導做溝通,開始我們還走了很多彎路。我們跟一些分支行接觸起來比較方便,就開始跟一個支行聊這個事,聊了之后發現對方根本沒有權限,你跟他聊半天根本沒用,后來我們才開始走向總行。

    我們第一單跟總行開了200多個會,用了大量的時間跟金融機構做交流。

    當時也是無知者無畏,讓我去上金融的課我都不去,因為我怕我受到影響,我就覺得我能給你算地很清楚這個企業到底是不是好、壞,未來發展是一個什么空間,你怎么就不信我呢?我們跟金融機構做了大量的工作,終于有些銀行開始相信我們計算的結果,而且他們參與了大量計算的過程、挖掘數據的過程、數據分析的過程,我建模的過程,他們覺得這個是他們想找的團隊。

    一些從事一線的評審,對我們這個事特別有興趣,所以開了很長時間的會。終于在2010年的時候,放了第一貸?,F在很多做大數據的可能還不做到這一點,還存在差距。我們第一單就1500萬,純信用放款,征信之前也做了不少,但是一點抵押都沒有。雖然說后續有很多麻煩,但是我們覺得這事搞定了。

    曙光在前的時候,你心里總是充滿期望。當時做這個事很熟了,我就不信我都干了三年了,這事干不成。我的主業都快放棄了,當時什么IT、供應鏈系統,對我來講都不重要了,一定要讓銀行把這事給我干了。

    我也提醒各位創業者,有的時候最需要堅持的是第二個階段。

    當時覺得這事挺好了,就開始復制吧,但銀行實際上不是這么認為,他們當時是一個實驗,我以為他是一個實踐,就差一個字。我認為這事可復制,銀行說再看看,雖然給放了一貸,但后面報的都沒有批復,當時我們也不了解情況,還以為是我們報的企業不夠優質,考慮算法要不要再改進,但是在當時的數據情況下,我們的算法已經很完美了,而且企業也非常優質。

    后來有一次一個評審會,我們報了三家企業上去,這三家企業都是9分以上的企業, 我當時想一旦這三個放款了,這個模式就是可復制的,商業模式也成了。結果下午四五點告訴我,一個評審之前沒有溝通,他剛從外地回來不了解情況,就一票否決了,我問說否決了哪個?他說都給你否了,沒抵押、沒擔保,銀行還是不踏實。

    我想是不是回到我們原點了,沒抵押、沒擔保確實不踏實,我也認為不踏實,所以才需要大數據支撐。當時就非常沮喪,我認為看來這件事情對我來講是一個理想,不是一個現實,理想和現實是需要復制的,復制不了就是理想,能復制的就是現實。

    我當時本來想在當天晚上跟兩個創始人商量,準備跟大家散伙,結果晚上不敢告訴他們,怕他們會崩潰。我的神情很沮喪,他們也沒看出來,因為他們一直在討論這幾家的數據哪個好,咱們哪個地方還能改進,討論的特別熱烈,弄得我們也沒說出口,等于這頓散伙飯沒吃成。

    第二天我們去銀行,既然跟我們同事不好說,那我們跟銀行去說,咱們這事不玩了,未來你能購買我的服務,我幫你算一下,但是不是非得靠它信用貸款,這事往后放放,我們現在也折騰不起。

    我們就去了銀行,結果一上樓一開電梯們,銀行的老總就在電梯門口等著我們,一上來把我手握住,說范總你要堅持,所有的錯都是我們的,你們沒錯,我們工作沒有做到位,根本不是你們產品的問題、客戶的問題。他說請我們重新做申報,一個月之內這三家客戶就全都批了。

    其中有兩筆都是2000萬。我們在國內銀行業的聲譽一下就起來了,我們不是做100-200萬的小生意的,100萬、200萬對國內很多做信用融資的都是超級大單了。我們上來就解決了1000萬以上的項目,銀行肯通過數據的分析計算放款,某種程度上將是拿數據做抵押,這在當時是一個重大突破。

    通過這個細節跟大家說說,我們最難的是在復制階段。一旦我們從一家復制到四家,從四家到十家,從十家到一百家就非???。

    我們在一些行業是領軍,包括:

    第一:大數據金融,現在能做到我們這個程度的確實不太多,尤其是在沒有隱性抵押的情況下。

    第二:數據資產化,數據一定要資產化,不然它就沒有價值。數據資產是一個偽命題,我們前兩天剛簽了一個協議,一會兒給大家分享一下。這個領軍也不容易,其實做了領軍的壓力是非常大的。

    最大的問題是信用體系的嚴重缺失,你現在到任何一家去,如果你是中小企業,想融資,沒有任何抵押物就拿到錢,或者沒有人替你擔保的話,這個難度是相當大的。

    原因在于我們的誠信機制,中國用了幾十年的時間,走了很多西方國家幾百年經濟發展的道路,但是誠信或者信用體系還是需要積累的,這個不是說短短幾十年我們就能夠見效很好,可能隨著今后的發展,有些東西還會倒退。

    我們國內開始重視信用體系建設,尤其是最近這五年。當年我們剛開始做這個事的時候,跟央行去聊信用體系,央行說這個事情不著急,整合數據、整合資源、社會誠信都是很難的事情。由于信用缺失,所以企業不能通過信用來換錢。

    那么西方是怎么做的?

    我的師弟從外資銀行拿了很多成功案例過來,我們就看到外資銀行可以通過一些訂單換錢,怎么換?

    比如說,你是一個供應商,給一個核心企業供貨,核心企業還是不錯的,你給他供1000萬美金,現在是11中旬,12月15號給你送到什么位置,你就拿這張訂單去銀行取,就一張紙,這個紙上有雙方授權的簽字,拿這個到銀行就能換800萬美金回來?,F在可能更快了,因為電子化了。

    很多銀行家在跟我交流的時候說,要沒有你這個指標體系的話,你別說給我一張紙,他把他公司所有的紙都拿過來,我也不會他一分錢。信用體系不是那么簡單的事情。你看西方是商業信用、個人信用、政治信用和司法信用體系,相互綁定數據互聯網,不像咱們,就算這個企業有商業信用,各方面都不錯,但是如果它想違約的話,就很有可能把這個企業注銷了,最后換一個名字照樣還是生產這個貨,這種情況是非常普遍的,銀行的保權能力實際上是非常弱的。

    很多金融機構說保權能力要取決于跟當地政府的關系,為什么城商行有時候比股份制銀行更容易保權,在于他們跟當地政府的關系會更好。所以,我們說金融機構有時候不愿意做中小企業信貸,其實是有很多內在的原因,我們也不能簡單地拷貝西方的東西。

    那有沒有什么可以借鑒的?

    還是可以借鑒它信用的概念,而不是它信用的體系。比如說國內有很多信用評級的公司,幾乎都只在債權評級這么一個小的市場里面。沒有信用體系,只給一個的評級,銀行不會認也不會放款,還不如自己去企業調研。所以要學習的還是西方的理念,但是不是去沿襲他的做法。

    我們的三個創新就來了,怎么解決這個問題?

    上大學時,輔導員老師跟我們說,你們既然學計算機就要把計算機的計算能力用起來,把所有都可以量化的東西盡量量化。只要你的指標項合理都很多事情是可以量化的。這個思想一直指導著我們。

    這就是我們的理念創新,算法大家都可以做,只是說你可能做得更快、更好,但更關鍵的在于你的理念。明細數據是非常重要的,這是我們強的地方。

    剛才說了,我是偶然進入到這個行業的。我們研究數據的時候,通過最明細的數據去分析其中的相關性的規律。數據越多、量越大,真實性越強,能產生的結果就越值得信賴。

    這就是我們說的理念創新,既然國內沒有一個扛得住的信用體系,如果你基于一些信息度不高,顆粒度不深、顆粒度不細,又不一定準確的數據去研究的話,你得不到非常值得信賴的信用。

    我們有三個著名的軸線。

    縱軸叫財富創造的過程。一個企業只要不是搞基金會的,你一定要掙錢的,企業創造財富有一個過程,就是你接收的訂單、物流、生產、銷售等等,所有跟你創造財富有關系的,叫創造財富的過程。

    同時我們有橫軸,就是你財富創造的結果。這個也很重要。而且隨著企業類型的不同,這兩個軸線的比例是不一樣的。

    什么叫財富創造結果呢?

    就是你忙了半天得到了什么,假設你是一個企業,忙了一年,接收了5000萬的訂單,銷售了4000多萬的貨,每天很忙碌。結果發現這個企業不太順,進出項目一減是零。照理說你有這么大的生產經營活動了,從大數據來看你應該有200人,可你只有20人,而且你的工資這幾年沒有變化,人家的工資都隨著CPI漲多少錢了,你這兒一個人2000塊錢不合理,就說明你創造財富的能力不足。

    所以你財富創造的結果跟你的過程,也就是你財富創造的效率。

    最近一段時間,我們觀測中國經濟能夠透過微觀來看,大家可能都是科技創新的企業,我們做了大量的中小微的生產性、流通性的觀察,通過觀察,拿這個過程和結果除一下,或者拿結果除以過程,就會發現有一個指標項,那就是你財富創造的效率現在越來越低了,逐年走低。

    我們的中小企業仍然很辛苦、很忙碌,但是這幾年創造財富的效率越來越低,我們也欣喜地觀察到在最近幾個月,從我們掌握的企業數據來看有觸底反彈的跡象,因為好像也沒什么可降低的空間了,已經非常低了,我們還觀察到美國的一些數據,美國科技型性企業創造財富的效率非常高的。

    另外一個軸線是時間軸線。任何一個企業的信用,都不是一天形成的,你說你把企業今天的這些數據給我了,我也分析不了,為什么?我需要一個時間軸,你要把最近兩年、三年甚至更長時間的數據給我,就好比你想知道你心臟的情況,我光給你做心電圖是不夠的,我要干嘛呢?我要觀察你一天心臟的變化,這樣才能夠更準確地了解你心臟的情況。

    這就是我們的三個軸線。

    我們做的事跟什么事一樣?其實跟你到醫院體檢是很接近的,到醫院以后,說你的血、心臟怎么樣等等,它給你出一個報告,我們也是一樣。從各個角度去看,特別好理解,其實體驗報告、體驗的那些指標也是大數據,要不然它怎么知道你的白細胞是5000還是8000,什么范圍會比較健康。

    其實體檢是一個大數據,我們做的也相當于是給企業體檢。這是我們的三個大模型:

    模型一:看歷史。

    模型二:看現狀。

    模型三:看未來。

    這個是國內某著名通信設備給我們總結的。

    第一:看歷史建立信用。

    所有信用都是歷史積累的。比如剛畢業的大學生,如果你在大學期間消費不多的話,就你很難能拿到一張很好的信用卡,可如果你大學畢業以后馬上就土豪了、創業了,每個月都刷幾十萬的話,我相信你的額度會馬上調整過來。

    就是說信用是積累起來的。

    第二:看現狀計算額度。

    你的信用值多少錢?信用高了你的錢就多了嗎?當然不是這樣,假如一個銀行想給兩家企業貸款,兩家企業都拿了一千萬房產過來,按照我們現在的標準就打個六折吧,都貸你600萬,但是銀行非常想知道你實際的還款能力是多少。

    他的房地產抵押的是他的第二還款來源,他的第一還款來源一定不是賣房子還錢。就像大家車貸一樣,一定不是把車賣了還錢,應該是你們每個月給銀行把這個錢還上,這就是我們說銀行是非常謹慎的,因為一旦動了這個房產還錢,就是不良,什么是不良?只要動了抵押物就是不良了,因為你還不上了,銀行非常想知道這兩家都有一千萬的房產,誰到底有多么強的還款能力,在我們內部叫做耐受力,就是你這個企業什么樣的耐受力,你能耐受什么樣的貸款,在你的承受范圍之內。

    第三,看未來。金電聯行能夠成為我們行業的一個領頭企業,一個重要的點就是我們不僅能夠監管金融風險、量化金融風險,還能預測金融風險。

    說到看未來,當時國內著名的一家非常有見地的報紙——南方周末的記者到我們這兒采訪一個月,登了一篇文章《小公司引發的信貸大革命》,那時候我們公司還不到100人,文章里面重點說了我們的貸后,可當時貸后不是我們的主業。他說金電聯行貸后非常好,意思是說一個中小企業出問題是一個溫水煮青蛙的過程,他不可能昨天很好,今天一下子就倒閉了,它有一個掙扎到死亡的過程,金電聯行能告訴金融機構兩件事兒。

    第一件事兒:現在水溫多少,可能30度的時候青蛙在感覺上還不錯,稍微有點兒熱,還挺開心的。

    第二件事兒:告訴你未來三個月之后水溫會到60度,青蛙就算不死,也很難有活力,這就是大數據的預測、預警的能力。這個在后來我們做的整個金融的中小企業信貸的風險管理、風險預警方面起到很大的作用。

    大家可能會問,大數據有沒有這么神奇,我也看在有些場合,我跟大家做互動的時候,也有人問這個問題。我就直接說了,大數據的預測、預警能力,絕對是大數據的一個非常好的特性,如果大家能夠深入到里面,你會發現很多數據之間的規律是如此的有意思。

    假設我有1000家企業,這1000家企業跟真實的企業非常像,數據的這個相關性各方面都非常好,不論什么訂單或者什么情況也好,這1000家企業未來三個月,基本都不虧,你如何獨善其身。大數據是統計出的規律,雖然歷史不能完全來顯示未來,但是至少是一個趨勢,我們說歷史唯物主義,朝代的更替,包括很多事情,其實歷史上都有例可考的。雖然說經濟發展變化很快,但是它的規律性仍然是有的,微觀企業的變化,是很難逃出的命運,當資金到了一個什么程度,回款到了一個什么程度,你這個企業未來一定是走多了三步。今年雖然說干得好,但是未來可能會被訂單壓垮,很多企業都會被訂單壓垮,而企業自己可能完全沒有意識到。當他沒有錢去做新的訂單的時候,他就要借錢,借錢借不來,就會借高利貸,一旦借了高利貸他的成本就會急劇上升,而隨著他供貨量的增大,核心企業、下游企業會進一步壓榨他的空間,企業就變成很難掙錢,變得非常難以掙錢,最后可能就崩潰了,可能被人收購了或者就死掉了,這是一種數據苦難,有關這是為什么今天就不展開講了。

    我們的指標項很多都很有意思。比如說訂單響應時間,這是一個非常重要的指標,有機會可以跟大家分享。

    大數據不神秘,我認為說得簡單一點兒,雖然我上大學的時候學過十幾門兒課,但是我覺得它就是數據統計加人工智能,也就這點兒事兒。

    第三個是我們的模式創新,模式創新我們大概能做哪些事兒?我們能做金融,同時我們能做一些社會管理,這是我們的圖表,還是挺有意思的,大家看這是一個企業的分數,7.5,紅字都是我們現在看到它有問題的指標項,我們把它放到最前面,這家金融機構能看到的這個圖,不是一般企業能看到的,這是我們指標項的圖,你點開任何一個指標項,就能再向下延展他其他的指標項,一個指標是由數十個指標構成。一個一級指標,有四個二級指標項,點開就可以看到,點任何一個都會展開一個圓,這是我們跟大量的金融機構磨合了不知道多少次的結果。金融實踐比什么都重要。

    這是我們的監管資金(500億),為什么大于我們做的這個信用融資,是因為很多金融機構拿了已有的貸款讓我們幫他監管,有抵質押的、有聯?;ケ5?,我們幫他分析,我們爭取年底能超過1000億,我們再努努力。當然現在早就不止這個數了,幫助金融機構去量化已有的風險,并去幫他追蹤以及預警風險,這是我們重點做的事兒,還是很有意思的。我們自己通過幫金融機構量化風險,對我們整個指標項也有調節,當然不是自己調,是機器來調的。這是我們的合作金融機構說的,不是我說的。

    國內現在排名前三十或者前四十的銀行,沒有跟我們聯系過,進行過深入討論的銀行目前還沒有,基本上都來過了,而且我們現在對銀行的這個態度也是跟以前不太一樣,就是我們也蠻甲方的?,F在來講,只要你擁有核心技術還是比較甲方的,尤其現在主要是什么問題?就是中國經濟進入新常態,新常態的意思是很多行業、區域會出現明顯的經濟下滑,很多企業本來很好,在銀行貸了款小日子過得不錯,可現在他還不上出現了不良。尤其是在一些沿海地區出現了大面積的不良,這個不良的比例也應該是遠超在座諸位(包括我)的想象,當我們進去做的時候,發現銀行為什么這么積極找我們做呢?我們進去做,發現一個不良接著一個不良,這些企業都還不上貸款。當然銀行當時并不知道這個情況,銀行是讓我們來預測他未來能不能還錢,我們一看這個企業不大可能,不動他的抵押物還不了的,有的企業分數才3點幾,甚至我們給一個銀行的支行去做,平均分都不到5(好恐怖),我們的標準是7.5才有信用(按照我們的指標項來看)。這是非??植赖?,所以大量的金融機構找我們來做風險預測。

    我有時候跟金融機構來開玩笑,我說我是膝蓋血肉模糊走到今天的,終于能站起來跟你們談了,這說明什么?還是剛需,當你說金融機構的這個,說銀行業好,什么也好,他的利潤怎么來,實際上我們簡單的說是息差減成本減不良,掙的終究是息差嘛,錢是有成本的,不是白來的,息差可能兩三個點、三四個點,五大行會多一點、股份制的會少一點。

    要投入的成本,為什么不愛做中小企業信貸啊?成本太高了,200萬的比2億的可能成本還要高,但是如果不良再起來,覆蓋不了了,每做一單就虧一單?,F在絕大部分我們是銀行做中小企業信貸的不良問題,如果不通過大數據迅速扭轉這個局面的話,中國中小企業信貸會更加困難(在經濟新常態的情況下),一會兒詳細的我再跟大家交流。

    大數據除了做金融還能做社會管理,怎么做到這兒呢?我們低頭做事兒,抬頭看路,這是我們的一個技術性公司。我跟大家提個醒,有時候需要抬頭看路。大數據可以介入到社會治理,我簡單地說一說,因為今天跟創業相關,所以我就把我們的產品羅列一下。

    第一,我們可以做企業體檢和優選。企業體檢和優選是兩件事兒,體檢是看你能不能來,你的身體健康狀況怎么樣,優選是把一堆企業放在一起,看看誰是更好的,有機會可以跟大家分享我們在全國很多地區的合作。這是我們的圖表,很好玩兒,政府領導非常喜歡,因為坐在辦公室里,就可以對他區域內的企業,做一個清晰的了解,而政府需要做的工作變得非常少。

    第二,數據驅動的投融資平臺。很多地方的中小企業也想解決就業、也想對接金融資源,但是銀行同質化的競爭。另外的銀行來了也不知道這個企業怎么樣,還得進行大量的調研,一旦有一個數據化的,這個企業各種分層分級,那個企業又是什么情況,既有征信又有評級,就可以跟金融機構很好地對接,和投資機構進行對接。有些企業確實沒法貸款給他,你投給他,他肯定還不了,但是你給他投錢以后他能夠迅速增長,可他仍然投不了你的錢,還需要下一輪進一步融資才行,這些企業的數據特點是不一樣的。

    第三,我們叫大數據征信。我拿我著名的蘋果理論跟大家說一下,假設我去批發市場批一筐蘋果到樓下賣,我把最好的蘋果挑出來20塊錢一斤,一般的蘋果10塊錢一斤,比較小的擱在這兒。剛才我講的就是把這些好蘋果分門別類拿出來,但是這一筐蘋果里有爛的,這怎么辦?我們去年拿了央行的征信牌照對我們是一個巨大的鼓舞,某種程度上是唯一的一家大數據公司拿到了央行的征信牌照。

    我們當時就區分一下好人和壞人,好蘋果還是壞蘋果,20塊錢的蘋果可以貸1塊,10塊錢的可以征信,5塊錢的再說吧。但是它至少還是一個好蘋果。但是如果你是一個不好的蘋果怎么辦?就是你擺在那兒20塊錢,但實際上你的芯都爛了,所以我們說可以通過征信來做,征信我們打通了國內是20幾個部委,100多個數據源,這是靜態數據,跟我剛才講的是不一樣的,這是我們的一個小產品,這個產品的風靡跟天津的爆炸案是有一定的關系的,我們的產品馬上被用起來。我們畫了一個族譜,就是上下五級,你到底跟誰是什么樣的關系,誰跟誰是你的兄弟,你投過誰、誰投過你,兩家企業之間有沒有血緣關系馬上能查出來,不僅我能知道你的供應商、稅務、司法、準入資質等等信息,我們在某種程度上曾有人形容我們這個產品是一個用淘寶的思路做百度,我們是做了一個征信的引擎,你隨便輸一個企業進去,我們馬上給你出一份兒征信報告,大量的數據源現在愿意進駐進來,因為單獨用他查也查不出來什么東西來,數據只有相關性它才有大量的價值,那么很多數據不要錢就愿意到我這兒來,不像以前我為了弄點兒數據到處化緣非常困難,現在變得相對容易了,大數據征信是未來國家信用體系的基礎(絕對是基礎),現在你看個人征信牌照央行正在準備發放,現在央行經過了快一年的醞釀期,就是因為個人征信也很重要。

    最后跟大家聊一句,就是迎接數據資產化的美好未來,我們說數據是資產(這是一個偽命題),數據本身的價值一定要應用起來才有價值,我們看到其實數據的存儲,而且數據還在不斷地出現,那么它的存儲、分析各方面還是需要消費很多資源的,如果它不能產生價值,數據資產是一個偽命題,數據像什么,我們說最像的,我們自己來看是像石油,石油在地底下存了那么多年了,我們是最近一百多年才把它開采上來才能夠用起來,以前也能開采,但是不知道怎么用,數據是一樣的,是一個開采難題。

    石油在地下很深,數據也不是那么好弄的,我們弄了這么多年的數據,你不知道有些小問題已經困擾我們很久了,數據的標準化、格式等等很多的問題,如何把這些石油變成汽油、煤油、柴油以及化工原料?這是非常重要的工作,要不然石油沒有價值,數據也是一樣的。

    我今年演講不多,因為事情太多了,但是反正有幾次演講都被人圍住,圍住的人都是懂數據的,團團圍住,有一次在深圳動用了保安才把我解救出來。都是有各種類型的數據,希望我們能夠讓它產生價值,要不然數據在他們手里也用處不大,他們也不愿意交易,因為他們希望能夠在自己手里產生價值,所以數據一定要資產化才有真正的意義。

    這個就是我今天跟大家交流的,謝謝!

    主持人:范總請留步,我們接下來還有一個簡短的問答環節。

    主持人:金電聯行為1000家的中小微企業提供了信用融資的服務,他們有什么樣的共性、或者有什么樣的特性?中小企業或者創業者,是通過什么樣的途徑找到金電聯行進行融資、貸款,具體的操作方法是什么?

    范曉忻:問題一,我非常開心地告訴大家都是好企業,為什么?當時我為了做業績,我一定是在我的指標項目里面,挑出其中最好的來給銀行,想都不用想,我們一開始做的那批企業,分數都在9分以上,后來慢慢地我們過渡到8,現在我們過渡到7點多,但是都是非常非常優質的企業。

    問題二:企業怎么到我這,怎么找到我。說來也很痛心,開始都是我們找企業,企業哪找到我這來。雖然說我們也是金融,但是我們跟一般地普惠金融還是不太一樣,企業貸款是門檻的,很多企業生命周期確實不長。不是說我經常會回答這樣的問題,說那太好了,你們是不是能幫扶很多企業。我說確實能,但是你要符合要求。

    主持人:國內銀行貸款還是要抵押貸款和保證貸款,咱們金電聯行是如何看待這個問題的?如何完善大數據的風控?

    范曉忻:大數據還是很奇妙,但是它也不能涵蓋所有的事情。大數據和傳統銀行的風控是互相配合的,數據不是完美的。

    是不是可以透過過去看未來的?一定程度是這樣的,凡事都有其發展規律。我現在挺好,可過了時間我突然就想殺人,為什么?這是有過程的,中間你一定是受了什么刺激。

    這就是大數據的跟蹤,首先我們把這個人先分類,先進行體檢,你是個健康人,或者你是個亞健康的人,你可能有毛病,你的病相對重一些,等等,我們把人還是要做區分的。但是健康的,如果你經常不運動,你也可能會有問題。

    所以,大數據的跟蹤、監管、預測,是非常重要的。如果你不跟住這個企業,我們也幫合作的金融機構追回了一定的不良,有些企業開始我們給他算的時候是很好,但是受到了市場條件制約,大環境的變化、小環境的變化,甚至面臨著兩口子吵架,他們合辦的一個企業,最后要分家,這個企業就迅速出現衰落的情況。

    今天我們跟大家分享指標,像我剛才隨便說的一個指標,叫做訂單響應時間,這是我特別偶然跟我們的博士們提的,我說你把時間也都放在里面一起分析,發現這是一個非常非常重要的指標,正常情況下,你接受訂單,訂單下來一個小時或者幾分鐘你就想一想,很多老板他有訂單的時候都在電腦上盯著看,人家給我下訂單500萬人民幣,我得趕緊把這個單接了。

    更重要的是他沒有準備足夠的現金,當訂單上來以后,他發現他買不起原材料,他就需要賒賬,賒賬成本就會變高,各種有問題。

    還有一個就是企業缺乏前瞻性,他沒有對這個產品的生產有足夠的認識,對今年可能會有一個大的提升做出明確地預判,沒有儲備,原材料這個東西不是說你想買就有,比如說某種鋼材你都是要預定的,某些材料你可能從定貨到到貨,這個周期可能要幾個月,核心企業等不了你的,那誰準備的好,就用誰。

    原因會有很多種,但是你只要捕捉到類似于訂單響應時間慢,和它的訂單分析,它的數據項目之間的關聯,那么這個企業就有可能出問題。

    所以,對于風險的監管是更重要的。

    主持人:剛才您說互聯網的金融現在是亂象橫飛的,一般的P2P現在進來已經晚了,最好是有特點的P2P,那么什么是有特點呢?

    范曉忻:我不認為P2P有什么不好,一個行業當他發展的比較著急的時候,自然它會有它的問題,那么核心問題在于什么呢?

    金融有兩個入口:流量入口和風險入口。但互聯網金融企業只關注了流量入口,因為流量會給它帶來估值、現金,未來對市場的進一步占有,這也沒什么錯滴滴打車他們也是這么干的,京東也是這么干的,但是金融的本質還是存在差異,金融的本質還是有效地控制,你的那點存貸差能不能有效地覆蓋風險,如果大家不關注風險,只是跑馬圈地的話,那么互聯網金融未來的發展恐怕會出現問題。

    互聯網金融有一個好處,就是它的融資速度很快,但是它又有一個不好,風險擴散不好,我們假設大的金融機構、銀行它哪個地方一個支行出現了擠兌,恐怕不會影響到全國,但是如果你這個平臺被發現你有關門的可能了,馬上很多人會向里面匯集,風險會馬上蔓延,你連防范風險都來不及,那時候你也許還能借點錢,能還上一部分。

    另外,你的資金一定要第三方的托管平臺,你不能自己用、不能做剛性資金池,這個媒體上寫得比我清楚。但是,風險是金融的主體,你忽略了風險做金融,未來一定會吃到苦頭。

    其實風險某種程度會被抑制,P2P未來走的還是專業系統,我真的沒覺得有什么風險,而且他們這個還激活了整個文物兌現的事,還是挺有意思的。

    主持人:如今總理提出了萬眾創新、全民創業,在這個大環境中非常紅火,今天范總談的非常的好,能不能用一句話來總結您的創新創業的感悟。

    范曉忻:其實我也有一句話想跟大家分享一下。

    我經常對自己講要相信自己,然后做好自己,這是我經常對自己講的。我對我們同事講,我們幾乎公司每一個人都知道。如果大家有機會去我們那指導,會看到我們公司的氛圍是相當活躍的,我們很熱鬧,大家有非常好的進取心、凝聚力,我們那8、9點鐘都是燈火通明,為什么?

    要做一件創新的事,就要把自己推向極限,反正我自己是這么做到的。如果你努力了也不見得機會很大,可如果你不努力確實沒有什么機會,謝謝。

    主持人:這個感悟也送給我們在座所有的創業者,我們進入下一個環節,聽眾給范總提問題。

    Q&A

    創業者:您是解決了中小企業借錢的問題,但作為一個國家的四項金融企業比較支柱的,像銀行、信托、風險、股票市場,您有沒有想過釋放一部分風險給互聯網保險這個市場?

    范曉忻:這是一個非常好的問題,我們現在這個領域正在做相應地工作,其實不光是互聯網保險,實際上我們說傳統保險也希望能夠在這個領域有所發展。因為國外其實擔保公司并不是主體,保險可能起到很大作用。

    我們能夠把資產分析地比較透徹,分成不同的類型,這個到時候我們可以深聊,我們有在保險方面的一些解決方案,但是在國內做這個,保險公司(包括互聯網保險)還是在摸索,國內風險確實比較多,而保險在這個領域不是一個大數據可以覆蓋的,擔心銀行或者金融機構把不良向他們方向去轉,這屬于信息不對稱,專業知識也不對稱。所以現在都是保險公司找我們跟銀行談,是這么一個狀態。

    創業者:我是一名互聯網創業者,對于今天的創業者來說,不得不提BAT的位置,因為BAT手里面有大量的數據,包括馬云也在談的DT時代,他們等于是控制你的上游數據,很多他們數據的質量比政府的數據質量高。未來您面對BAT怎么考慮跟他們之間的關系?

    范曉忻: BAT強大,也確實控制了一些數據,卻也同時帶來了一些問題,就是數據孤島的存在,互相之間很難數據互通。其實,BAT的分析能力也比較強,但是他們跟我們分析是的類型不一樣。

    那么,銀行為什么更愿意找我們,因為我們做得大,BAT相對來講做的是小額信貸。

    我們也許把多家的數據全都拿到來分析,但是阿里想拿京東(數據)可能會有一定地困難。這就是獨立第三方在信用評級計算領域,它的獨有性。

    所以,我覺得應該能夠盡量地和BAT共成長。而且BAT有一家曾經跟我們提出過邀約,最后我們也沒有同意,我們擔心會失去第三方的公正性。

    包括多家銀行很重要的銀行,都想對我們進行投資,但是最終我們也沒有合作成。原因也在于我們一旦打上了某一個銀行的標簽,我們做另外一個銀行風險的時候,可能也會失去第三方公正性,好在現在錢還是多的。

    創業者:最后我有兩個問題:

    問題一:如果這家企業它一開始的經營方向是一個小的行業,或者是一個沒有那么多匹配行業數據上的對比,是不是會影響到它評估的準確性和具體性?

    問題二:剛才您提到的有6000個數據,這個會不會有一些過度挖掘的情況?比如說其實判斷一家企業,某種意義上不需要這么多數據。

    范曉忻:非常非常好。能夠去銀行的那些企業,已經有一定地歷史,這些企業從數據上來看,已經能看出一些端倪來。未來它的發展,其實隨著我們對他的數據監控,它還是有它的特性。但電商是一個例外。

    我們做對于投資機構跟他們進行合作、服務,我們往往做的不是大數據分析,對它進行對比的數據量太少,而且它本身的數據也少,怎么辦?我們可以幫助機構做大數據的盡職調查,可數據量太小我做不了。

    當數據量有一定地積累的時候,它是有一定地規律的,這是第一個問題。

    第二個人問題是挺核心的問題,我們在跟金融機構合作做貸錢的時候,最多也就700-800指標,其他的很多數據是沒有意義的,但是如果我不做一個全數據集,我就會有遺漏,可能那是一個很重要的指標向。因此,我一定要把所有指標都找到,如果你不能做一個數據全集,你做大數據肯定是有缺憾的。

    我們當年犯過這種錯誤,真的是刻骨銘心,我們自己做得第一套算法,最后完全被摧毀,就是因為我們忽略的重要指標。有些大型企業為什么它的分析銀行不能認,也是在于它沒有主體評價,只有交易評價。

    到了貸后,我們跟一些金融機構合作貸后往往只用400個指標,甚至更少,為什么?

    銀行只要認為你在某一個區間之內,銀行不怕麻煩,你多給他報一下它也挺開心的,你說這家我們也不一定確定,但是他可能會有風險,你給我的數據上也沒有那么充分,另外一個我給你提供的指標項目也沒有那么充分,但是我知道你大概好,還是壞,會往哪個趨向發展,比如說有80%的概率它會出問題,是一個概率的數據,那么我們就用400個指標項目區覆蓋它的80%,也基本上足夠。

    實際應用的時候,一定不要把所有的數據都用上,你做那么多也沒有意義,那些數據還要存儲、分析計算,它只有零點幾全都用不不到。但是,這些權重是和變化協同調整的,我們的實驗室一直在跟蹤權重的變化。

    主持人:因為時間關系,我們這個提問的環節就到這里。大家有問題在我們的群里留給我們,然后我們會把這些問題轉給范先生,到時候他會給大家解答的。

    創客100創投基金成立于2015年,直通硅谷,專注于TMT領域早期項目投資。LP均來自政府、互聯網IT、傳媒知名企業和個人。創客100創投基金對IT、通信、互聯網、IP等有著自己獨特眼光和豐富的資源。決策快、投資快是創客100基金最顯著的特點。
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