移动大数据服务商极光上市后首份季报：净亏损仍达上千万

新京报快讯(记者 梁辰)9月7日，移动大数据服务平台极光发布上市后首份业绩报告。截至6月30日的第二季度营收约为1.65亿元人民币，同比增长233.6%。不过，该公司仍净亏损1180万元人民币。

财报显示，该公司二季度营收成本约为1.18亿元人民币，同比增长192.8%。主要是由于库存成本增加7280万元人民币、宽带成本增加230万元人民币，以及员工成本增加110万元人民币和服务器折旧70万元人民币。

财报还披露了二季度业务数据，使用过至少一项极光开发者服务的移动应用数量(或累计安装过极光开发者服务的移动应用数量)为88.8万，同比增长52.3%;月度独立活跃设备数量为9.71亿，同比增长53.4%;累计SDK安装量为149亿;付费客户数量为1602个。

极光董事长兼CEO罗伟东表示：“这是极光自2018年7月26日登陆纳斯达克后，作为上市公司发布的首份财报。我们在2018财年第二季度实现了强劲的财务和业务增长。极光覆盖的移动应用数量由2017年6月30日的58.3万，2018年3月31日的78.4万增长至2018年6月30日的88.8万。

该公司总裁陈菲表示，金融和媒体娱乐行业广告主的精准营销需求尤为强劲，对收入的增长贡献颇多。该公司正在开拓垂直领域，包括金融风控、市场洞察以及商业地理服务(极光iZone)在内的三个产品线实现增长。

极光成立于2011年，为移动应用开发者提供消息推送、即时通讯、统计分析、社会化组件和短信等服务。2018年7月26日挂牌上市，股票代码为JG。过去几年，极光业务重点放在国内市场，上市当天接受媒体采访时，罗伟东表示，会考虑海外市场的布局，首选东南亚、印度等地。

融资数千万美元，6亿多月活用户，极光大数据是如何反欺诈的？

近日，极光大数据在北京水墨轩茶舍举办了一场媒体交流会，探讨移动大数据如何解决商业问题，亿欧受邀参加。

极光大数据创建于2011年，最初做开发者服务产品，2016年获得数千万美元C轮融资。从商业模式上看，极光大数据通过三大业务体系（极光开发者服务、极光广告服务和极光数据服务）形成互相联动。

开发者服务： 为开发者提供SDK，提升业务效率，分为消息推送、即时通讯、数据统计、社会化组件和短信服务。

广告服务： 数据标签、实时智能场景和立体定向投放。

数据服务： 通过自有数据、精准画像和多维度分析提升企业效率。

其实国内做大数据分析的平台并不少，比如艾瑞、易观、Talkingdata等。相比竞争对手，极光大数据的核心竞争力主要在第一个环节：开发者服务。“我们是做开发者服务起家的，前期积累了大量的客户和数据。目前极光累计覆盖超过50亿个移动终端，月活跃用户超过6亿，产品覆盖了中国国内90%以上的移动终端。”极光大数据CTO、首席数据科学家黄鑫现场表示。

亿欧了解到，国内很多数据平台的数据是通过购买获得的，这就会有问题。比如你去一个公司买数据，用户数据可能有十万，但是它只在北京或者另外几个城市有市场，他们对外公布却是全国有十万，所以这是不能买到全部的。再如你去电信买数据，但是它和移动、联通没有打通，数据也是不全面的。

此外，黄鑫还谈到了APP创业的三大痛点和大数据的4个V：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。

三大痛点：

1、用户来源，如何通过精准推广获得用户；

2、用户留存，比如如何利用社交属性留存用户；

3、变现，数据产品获得之后如何实现变现。

大数据4个V：

1、数据体量要大；

2、无偏性，比如只有北京或者上海一个地方的数据价值不大；

3、多样性，数据要特别全面，比如喜欢什么游戏、喜欢去哪玩、喜欢吃什么等，要多维度的数据；

4、价值密度，有实时性的数据才有价值，比如随着人的年龄增长，习惯也在变化，数据停留在几年前就没意义了。

“具体来说，我们主要做两件事：第一是降低企业数据应用的门槛，推广大数据发展；第二是做基于企业场景的数据产品，比如地产、零售、金融等 ”极光大数据副总裁陈宇解释。

大数据预测想要做到精准，门槛非常高，很多企业没有能力做数据分析。所以有很多声称使用大数据预测的产品，实际效果往往不佳，给人们造成了大数据预测普遍不行的印象。

“之前有个零售的案例，需要为企业提供线上线下融合的解决方案，整合企业内外数据资源，降低客户消费门槛，提升客户购买体验。我们通过线上预热，线下体验的形式，将线上活动导流到线下卖场，为企业提供一整套的服务，让客户感受到‘开箱即用’”陈宇说。

如何获取数据？

极光表示，这主要通过一系列开发者服务，包括消息推送、短信、IM功能和统计功能。此外，极光通过自有运营数据的清洗、挖掘和分析应用，实现了精准的大数据用户画像。

线下数据方面，极光的近场通信感知可实时分析消费者在指定区域的地理位置移动轨迹，再结合极光大数据库中的客户标签体系，勾勒出移动设备用户的行为特征画像。

极光表示，未来也不排除会引进更多的数据源，做一个开放平台，结合数据的合作伙伴，交换补充极光数据的维度，进而解决更多的问题。

如何通过大数据分析反欺诈？

风险评估是大数据不可回避的问题，尤其在金融领域。极光大数据采取多维度筛选信息的方式。具体而言，极光大数据反欺诈是基于移动端数据，通过特征客户识别、疑似设备识别、疑似来源识别、欺诈团伙识来分析，具体如下：

特征客户识别： 极光通过用户手机的app安装和使用情况、基于地理位置信息的活动情况等等分析出该用户的收入情况、财务状况、身体健康状况等，从而判断该用户是否属于高风险客户，为金融机构提供参考。

疑似设备识别： 通过对用户设备的识别，能判断出该设备是否曾经进行过恶意欺诈，从而帮助金融机构准确评定用户等级。

疑似来源识别： 移动数据可以通过网络信息验证P2P客户的居住地点，例如某个客户在利用手机申请贷款时，填写自己居住地是深圳。但是可以依据其提供的手机设备信息，发现其过去三个月从来没有到过深圳，那么这个人提交的信息可能是假信息，发生恶意欺诈的风险较高。

欺诈团伙识别： 恶意欺诈往往具有团伙作案和集中作案的特点。犯罪团伙成员常常会在某个临时地点聚集，短时间内进行高频率作案。正常情况下，普通贷款用户居住在同一地点，并且同时发起贷款申请的概率非常低。而一旦出现这种情况，则可以将这些异常行为定义为高风险事件，再利用其他的信息进一步识别和验证，降低恶意欺诈的风险。通过实时移动数据可以帮助P2P公司，识别出出现在同一地点的群体性恶意欺诈事件，降低不良贷款发生概率。

写在最后

眼下，人工智能热度不减，这将进一步推动大数据升温，未来数据将变得愈来愈珍贵。谁掌握了精准、大体量、实时的大数据，谁就有话语权。而且，将各类数据整合分析也是一件十分艰难的事情，大数据领域的竞争将愈来愈激烈，到底谁能走到最后，我们拭目以待。

本文作者许伟军，亿欧专栏作者；微信：xuweijun24（添加时请注明“姓名-公司-职务”方便备注）；转载请注明作者姓名和“来源：亿欧”；文章内容系作者个人观点，不代表亿欧对观点赞同或支持。

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