福建年轻母亲留“遗书”带俩幼子出走续：3人遗体被找到

对于更多有志于回归乡村的创业者(包括返乡创业人群)来说，福建在乡村待不待得住，福建是否能够长期离开城市生活环境，是否能够适应与城市相比各方面都明显欠缺的乡土人文，是否能够在乡村这种相对低效率的市场环境下创业成功……都将成为返乡创业人群无法回避的问题。

——网易云音乐用户@月海浪花在陈奕迅《十年》歌曲下方的评论  “网易红”为何能刷屏?毫无疑问，年轻网易云音乐这一次的文案推广很成功。其实同样具有UGC优势的还有豆瓣，母亲豆瓣电影的评论区一直是一大看点，母亲但豆瓣投放出来的地铁海报没能结合这一点，文案十分平淡，甚至有点过于“文青”，让人难以理解。

而且符合网易云音乐的品牌调性，留遗俩幼文案的风格颇受文青青睐。 当人们看到这些用户评论，书带就像看到一个普通人，在同你聊他朴素简单，却绝对真实的生活，而不是高谈阔论那遥不可及英雄梦想。因而UGC的呈现方式简直太适合不过，出走续它足够接地气，恰好弥补了大多文案空洞、缺乏温度的不足。 3.天时地利，遗体借力地铁引爆话题关注地铁本身就是人流量相对集中和密集的城市基础设施，自带高爆性和话题性。新榜：被找网易云音乐后续是否会考虑通过评论进行更多玩法?网易云音乐：被找会的，我们将会用更多的形式来传播优质乐评，包括线上、线下各种活动，目前都已经筹划中，可以期待一下。

  但如果用豆瓣同网易云音乐一样，福建用UGC模式呈现文案，却完全是另一种感受(榜妹手拟)：我们都有权利不与自己的过去和解。 网易云音乐：年轻最终投放85条内容，年轻从4亿条乐评中挑选而出据网易云音乐推文介绍，这次地铁海报上的85条评论，均来自网易云音乐点赞数最高的5000条优质乐评，经过层层筛选，最终映入乘客眼帘。在斯坦福读MBA期间，母亲胡丹听了一场美国第二大信用卡公司CapitalOne创始人RichardFairbank的演讲，母亲CapitalOne运用统计学模型为银行拒之门外的用户进行信审并提供信用卡服务。

例如，留遗俩幼在买单侠的APP中有一个装置，留遗俩幼能检验申请人在自拍的时候手机有没有竖起来，如果一个人的手机始终都没有竖起来，那么他很可能是在对着一张骗贷中介给他的照片在拍摄。”据买单侠首席风控官朱君介绍，书带通过被动借款人的筛选，书带在其现有客户中，75%都是独享借款人，他们不跟别的平台发生关系，共债情况非常少，其债务很可控。截至目前，出走续买单侠的历史融资总额达8697万美元。遗体这样的人在我们看来是新优质客户。

“他们几乎没跟银行发生过借款关系，没有信用评分。2.5亿人群，两万亿巨大市场胡丹在创业之初就对中国的消费金融市场进行了分析:既然白领已经被信用卡和BATJ覆盖得很满了，那不如就做信用评级稍逊于白领的群体，而这一群体包括蓝领、学生、农民三类人。

当买单侠创始人胡丹还在红杉资本任副总裁时，徐小平就十分看好他：“你创业我一定给你钱。京东白条、蚂蚁花呗、微粒贷等，都是通过白名单，把已有客群按历史数据进行筛选，再对优质客户进行授信，就是一种锁定被动借款人的方式。如此庞大的技术和风控团队，在胡丹看来是非常值得的。用户想要通过“买单侠”分期购买3C产品必须到门店扫描店员提供的二维码才能下载“买单侠”App。

而农民群体的互联网程度低，因而“服务成本非常高。进入医美新领域2016年10月，买单侠从原有3C消费分期进行延展，进入医美分期领域，新产品“星计划”随后上线。2014年10月，买单侠获得红杉资本和策源创投1500万美元的A轮投资。假设每个人一年中有一万元余额，这就的是两万亿的一个市场。

为此，徐小平笑称他惹怒了胡丹当时的老板沈南鹏，“我偷偷投资了胡丹，惹得沈南鹏大怒，沈南鹏虽然是我的好朋友，但为了支持创业者，我不怕得罪他，我跟他说‘下次你手下的人创业我还是会支持。于是，买单侠锁定了青年蓝领购买3C产品的消费金融市场。

庞大的技术风控团队省下两个亿野马财经了解到目前，目前买单侠的员工总数已超过1000人，其中技术人员有300多人，还有100人的风控团队。不盲目扩大规模，时刻警惕风险，是买单侠推广的原则。

之所以选择医美，据朱君介绍，是因为医美分期的模式和3C很相似，可以将原有经验进行复制。买单侠几乎不做线上推广，也不与电商平台合作，而是依靠线下3C门店的销售人员来向消费者做推荐。目前拥有用户150万人，线下覆盖了180多个市、镇，并且保持着快速增长。”如何躲开骗贷的雷?在实际经营中，消费分期公司更要谨防恶意诈骗。’”当然，沈南鹏也没有真的发怒，而且红杉随后也投资了买单侠。新优质消费信贷的人群胡丹强调，蓝领不是次贷人群，而是新优质消费信贷人群。

在2015年7月和2016年2月，买单侠又分别完成B轮和C轮融资，投资方包括顺为资本、京东金融、晨兴创投、人人公司等举个例子，最大期望算法(E-Mlearningalgorithm)就用迭代来识别数据聚类。

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