高娓娓：劉強東案，揭露“高管出國學習”的灰色..

然而在隨後的調研發現，高娓娓雖然這個節目對貧窮家庭帶來了良好的教育，但是實際執行的效果反而是擴大了貧富兒童之間的學習能力和成績方麵的差異。

據潘欣透露，劉強東2017年會選擇9個三四線城市進行線下定點突破，比如通過開設線下體驗店、和公立校合作等方式切入，明年會開始探索複製模式。“最初兩年的願望就是能夠活下來”，案揭新東方在線CEO孫暢在新東方上市溝通會上回憶起新東方在線剛剛成立時這樣表述。

潘欣認為，露高管習的灰在線教育的上半場還遠未結束，除了新東方在線之外，其他各個細分領域的幾匹領頭羊也均處於快速占領市場階段，遠未開始廝殺。“這樣做的目的，出國學是先避開一二線城市實力比較強的競爭對手，如新東方的線下學校以及好未來等競爭對手。在新東方在線的三位掌舵者看來，高娓娓掛牌新三板對於新東方在線來說並不是成功，但確實是一個裏程碑式的節點。不過，劉強東隨著大量互聯網公司進入教育領域，劉強東潘欣反而覺得危機感降低了，“之前危機感很嚴重，因為那個時候我們也看不清這個市場的前景，14年之後雖然競爭者多了，但反而證明了我們這條路是對的”。這一發展邏輯，案揭被新東方在線沿用至今。

從2005年到2017年，露高管習的灰新東方在線已經成立了十二年，在今年初，新東方在線剛剛掛牌了新三板，登陸國內資本市場。“等我們的營收在集團裏占到30%左右的時候，出國學再談下半場還比較合適”潘欣如是說。拒絕“互聯網推廣方式”在紅杉期間，高娓娓胡丹負責TMT行業的投資，高娓娓主導及參與過的項目包括聚美優品、找鋼網、大姨嗎、超級課程表等，但他卻不認可O2O、電商的擴張方式在金融領域的應用。

劉強東“這2.5億人中70%-80%都是信用非常好的貸款人。在斯坦福讀MBA期間，案揭胡丹聽了一場美國第二大信用卡公司CapitalOne創始人RichardFairbank的演講，案揭CapitalOne運用統計學模型為銀行拒之門外的用戶進行信審並提供信用卡服務。例如，露高管習的灰在買單俠的APP中有一個裝置，露高管習的灰能檢驗申請人在自拍的時候手機有沒有豎起來，如果一個人的手機始終都沒有豎起來，那麽他很可能是在對著一張騙貸中介給他的照片在拍攝。”據買單俠首席風控官朱君介紹，出國學通過被動借款人的篩選，出國學在其現有客戶中，75%都是獨享借款人，他們不跟別的平台發生關係，共債情況非常少，其債務很可控。

截至目前，買單俠的曆史融資總額達8697萬美元。這樣的人在我們看來是新優質客戶。

“他們幾乎沒跟銀行發生過借款關係，沒有信用評分。2.5億人群，兩萬億巨大市場胡丹在創業之初就對中國的消費金融市場進行了分析:既然白領已經被信用卡和BATJ覆蓋得很滿了，那不如就做信用評級稍遜於白領的群體，而這一群體包括藍領、學生、農民三類人。當買單俠創始人胡丹還在紅杉資本任副總裁時，徐小平就十分看好他：“你創業我一定給你錢。京東白條、螞蟻花唄、微粒貸等，都是通過白名單，把已有客群按曆史數據進行篩選，再對優質客戶進行授信，就是一種鎖定被動借款人的方式。

如此龐大的技術和風控團隊，在胡丹看來是非常值得的。用戶想要通過“買單俠”分期購買3C產品必須到門店掃描店員提供的二維碼才能下載“買單俠”App。而農民群體的互聯網程度低，因而“服務成本非常高。進入醫美新領域2016年10月，買單俠從原有3C消費分期進行延展，進入醫美分期領域，新產品“星計劃”隨後上線。

2014年10月，買單俠獲得紅杉資本和策源創投1500萬美元的A輪投資。假設每個人一年中有一萬元餘額，這就的是兩萬億的一個市場。

為此，徐小平笑稱他惹怒了胡丹當時的老板沈南鵬，“我偷偷投資了胡丹，惹得沈南鵬大怒，沈南鵬雖然是我的好朋友，但為了支持創業者，我不怕得罪他，我跟他說‘下次你手下的人創業我還是會支持。於是，買單俠鎖定了青年藍領購買3C產品的消費金融市場。

龐大的技術風控團隊省下兩個億野馬財經了解到目前，目前買單俠的員工總數已超過1000人，其中技術人員有300多人，還有100人的風控團隊。不盲目擴大規模，時刻警惕風險，是買單俠推廣的原則。之所以選擇醫美，據朱君介紹，是因為醫美分期的模式和3C很相似，可以將原有經驗進行複製。買單俠幾乎不做線上推廣，也不與電商平台合作，而是依靠線下3C門店的銷售人員來向消費者做推薦。目前擁有用戶150萬人，線下覆蓋了180多個市、鎮，並且保持著快速增長。”如何躲開騙貸的雷?在實際經營中，消費分期公司更要謹防惡意詐騙。

’”當然，沈南鵬也沒有真的發怒，而且紅杉隨後也投資了買單俠。新優質消費信貸的人群胡丹強調，藍領不是次貸人群，而是新優質消費信貸人群。

在2015年7月和2016年2月，買單俠又分別完成B輪和C輪融資，投資方包括順為資本、京東金融、晨興創投、人人公司等舉個例子，最大期望算法(E-Mlearningalgorithm)就用迭代來識別數據聚類。

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