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    说完，他举起茶杯，和二人的茶杯相碰，惬意的茗了一口茶。

    两天后，严文龙再次找到丁一虹，告诉对方，他要对乐享购的业务方案再次进行升级。

    这次，他带来了一批临泰IFI的蓝领行为习惯数据。这些数据中，有些人与乐享购的目标人群存在交集。严文龙计划利用这些数据，为乐享购添加一种新模式：定向邀请。

    通过这些数据，乐享购的后台可以根据蓝领的消费能力、喜好甚至性格进行分析，比如买点卡多，证明爱玩游戏。经常买篮球用品，说明是个篮球爱好者。经常买补品，说明身体不够健康。经常去看二人电影，说明在拍拖。

    这批数据中，不仅仅有购物消费数据，每个人的衣食住行、生活起居都有，吃饭用饿了么、打车用滴滴、搜东西用百度、社交用微信，每一步都事无巨细被记了下来，变成了数据。数据可以被还原成每个人的信息，变成描述个体的信息。

    这样的数据下，通过数据还原出来的用户，比私家侦探描绘的还要准确。

    因此，严文龙要求乐享购的风控系统立即行动，针对这些数据，建立起评分模型，筛选出具有高信用特征的蓝领，加入白名单。然后再对白名单上的用户出邀请，个性化推介对方可能感兴趣的商品，并提供分期购买渠道。

    他确信，这种模式的营销成本更低，风险更小，是一种可靠可持续的客户获取方式，值得大规模复制。

    此外，严文龙还要求在风控细节方面进一步改进，优化风控信审系统。尤其是将用户行为数据进行自动化审核，包括申请者输入的快慢程度、更改情况、拖动条拉动的度等。

    比如，申请者的手机号码如果是一次性复制上去的，而不是一个一个字打上去的，那可能就有问题。一些违规中介为了骗贷，已经给申请人包装好了一切信息，如果申请者在填写资料的时候快并且毫不犹豫，那很大程度上可以证明他是事先准备好的。

    同时系统还要进行社交网络的交叉验证。在新的系统中，蓝点代表着申请人，红点代表逾期人，灰色是该人的联系人。如果是团伙欺诈，蓝点、红点和灰点就会在图中抱团，抱的团越大，证明该人是坏人的概率越大，并且有一定概率是团伙欺诈。

    严文龙还要求从现有的数据中学习经验，提取典型数据进行决策。比如申请者背名牌包，有纹身，是光头，通过数据决策现，可能有纹身的坏账率略高一点，是光头的坏账率又高一点，最后累加起来，这个客户的风险偏高，就容易进行决策。

    丁一虹对严文龙的这些看法基本表示了支持。她也提出了自己的优化建议。二人探讨一番后，便由丁一虹与风险部及技术部沟通，进一步优化乐享购的业务模式。

    在完成这些基础工作后，严文龙还打起了外部的主意。他找到了一家商业杂志，邀请他们对自己的产品进行报道，并作为商业案例，邀请一些投资人、大学教授、企业高管进行点评。

    他要为乐享购打造一篇软文。


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