智能信貸：如何用科技改造金融業(yè)

陳振華

知道消費對象在買什么，依此進行更精細化的授額、定價與期限管理，這是智能信貸對消費金融業(yè)務本質(zhì)上的改善

在傳統(tǒng)金融機構(gòu)工作了近20年后，周靜于2015年選擇離開。

“中國互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展到2015年基本成熟，我相信數(shù)據(jù)和技術(shù)是可以驅(qū)動金融的，特別是在零售金融領(lǐng)域，兩者可以很好結(jié)合?！敝悄苄刨J公司讀秒CEO周靜告訴《瞭望東方周刊》。

她選擇的突破口是智能信貸：用戶通過手機，輸入身份證號、收入情況、婚姻狀況等基本信息，個人和中小微企業(yè)就可以迅速被授信進而拿到貸款。

這種智能信貸的方式，由機器取代人工授信、放款，極大地簡化了流程、壓縮了成本。而信貸中的“秒批”和“秒拒”，通過移動金融的方式，在2016年逐漸從調(diào)侃走向現(xiàn)實。

“移動金融作為移動互聯(lián)網(wǎng)與金融深度融合的產(chǎn)物，是深入推進‘互聯(lián)網(wǎng)+普惠金融的重要抓手，在建設現(xiàn)代惠普金融體系方面，大有可為。”中國互聯(lián)網(wǎng)金融協(xié)會會長李東榮在2016年11月舉辦的世界互聯(lián)網(wǎng)大會上表示。

追求更快

周靜的前一份工作，是在渣打中國任零售風險總監(jiān)。對于傳統(tǒng)金融機構(gòu)做信貸業(yè)務的痛點，她深有體會。

“以前整個信貸流程，大概六七步，填寫申請、錄入信息，再預審、打電話、審批，然后再放款，整個流程下來得好幾天?！敝莒o說，漫長的流程不但耗費了大量的人力資源，也消磨了客戶的耐心。

她曾嘗試過壓縮流程，把放款時間從10天縮短到7天，再壓縮到3天，就再也壓縮不下去了，“因為這個流程必須等一個一個環(huán)節(jié)的審核，次序不可打亂，沒辦法做到實時授信?！?/p>

對客戶而言，有些時候還必須接受收費的中介服務，借貸成本抬高，整個流程透明程度也大打折扣。

“智能信貸做的，就是把傳統(tǒng)信貸的六七步壓縮成一步，用終端直接對接客戶，也為客戶節(jié)約了信貸成本?！敝莒o告訴本刊記者，智能信貸擊中的，就是傳統(tǒng)信貸要求的項目繁多、流程緩慢、效率低下的痛點。

實現(xiàn)智能信貸，有三個主要的處理步驟：數(shù)據(jù)收集處理、建模和決策。通過手機端輸入的基本信息，收集、比對和清洗出有效數(shù)據(jù)，建模團隊根據(jù)指標和變量的權(quán)重，對數(shù)據(jù)進行再次分析處理，最后通過決策引擎對此單借貸形成審批、額度、定價等判斷，完成信貸流程。

“整個過程是并行處理的，在技術(shù)的幫助下，完全靠機器自動運營，無需人工干預，因此能夠?qū)崿F(xiàn)最快10秒內(nèi)的授信放貸?！敝莒o說。

而這也極大提高了效率。她舉例稱，讀秒200人左右的規(guī)模，處理的是億元級別的月業(yè)務量：“傳統(tǒng)上可能需要兩三千人的團隊。并且我們做小額貸款，每個月要操作約一百萬筆的交易，包括新客戶管理、客戶維護、貸后管理等等，這在以前是不可想象的?！?/p>

讀秒不是孤例。這種快速高效的智能信貸，已越來越多地出現(xiàn)在大眾視野里。

玖富集團旗下的“玖富叮當”最快3分鐘完成授信，拉卡拉的“替你還”也能在分秒內(nèi)提供小額貸款，百度教育信貸宣稱實現(xiàn)“秒批”，京東金融推出的“白條”則率先提供“先消費、后付款”的分期金融服務。

數(shù)據(jù)不是萬能的

“過去，銀行收集了大量的用戶金融交易信息，現(xiàn)在，互聯(lián)網(wǎng)沉淀了大量的用戶行為信息，這些信息和用戶還款能力、人品等有或強或弱的關(guān)聯(lián)。未來，會結(jié)合人工智能或者完全依靠系統(tǒng)模型去實現(xiàn)金融服務的規(guī)?；??！本〇|金融副總裁許凌告訴《瞭望東方周刊》。

他所說的愿景，卻是很多人對智能信貸的擔心。通過大數(shù)據(jù)授信可靠嗎？

本刊記者了解到，目前業(yè)內(nèi)做智能信貸的數(shù)據(jù)來源，一般分為外部數(shù)據(jù)和內(nèi)部數(shù)據(jù)：內(nèi)部數(shù)據(jù)是團隊自己挖掘的互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)，比如通過招聘網(wǎng)站挖掘的地區(qū)收入水平數(shù)據(jù)；而外部數(shù)據(jù)則主要包括央行個人征信系統(tǒng)數(shù)據(jù)、8家個人征信試點機構(gòu)數(shù)據(jù)、電商數(shù)據(jù)、運營商數(shù)據(jù)以及黑名單和業(yè)內(nèi)共享數(shù)據(jù)等。

而每家智能信貸公司的優(yōu)勢數(shù)據(jù)資源各不相同。

比如依靠電商平臺的京東金融，可以拿到京東用戶數(shù)據(jù)、商戶數(shù)據(jù)、物流數(shù)據(jù)、產(chǎn)品數(shù)據(jù)，等等；拉卡拉可以通過平臺自身的金融數(shù)據(jù)，獲得更準確的用戶畫像；而隸屬于PINTEC集團的讀秒，能從合作伙伴那獲得多維度的數(shù)據(jù)，并且還會從用戶申請貸款的行為中獲得數(shù)據(jù)。

通過這些線上數(shù)據(jù)的交叉比對，在短時間內(nèi)勾勒出相對準確的客戶畫像，是智能信貸的基礎(chǔ)。

在周靜看來，這在某種程度上讓判斷更為有效：“以往提交的各種文件和證明，都是孤立的，而現(xiàn)在的這些大數(shù)據(jù)，可以連起來審查，你要造假，得提前半年、一年，偽造出關(guān)于你的所有的線上行為數(shù)據(jù)，這幾乎是不可能的?！?/p>

她還透露稱，不管最后收集到什么數(shù)據(jù)，風控核心并沒有變，還是在做這幾件事情：看客戶還款歷史、還款意愿和能力，等等。

“我并不認為數(shù)據(jù)是萬能的，我們相信有業(yè)務邏輯的數(shù)據(jù)才是真正有效的數(shù)據(jù)。因為技術(shù)不一定能識別前端發(fā)生的異常事件，但是業(yè)務邏輯卻能發(fā)現(xiàn)典型事件和典型驅(qū)動因素?！崩ɡ鸱偛猛鯂鴱姼嬖V《瞭望東方周刊》。

他告訴本刊記者，拉卡拉借貸平臺從推出信用卡代償業(yè)務，到分期業(yè)務再到知名企業(yè)員工貸款業(yè)務，演進的智能信貸業(yè)務背后，是一個不斷修改和調(diào)整的、甚至具備機器學習能力的、動態(tài)的風控模型。

許凌則介紹稱，京東金融有四大模型：風險控制模型、量化運營模型、用戶洞察模型、大數(shù)據(jù)征信模型。

“我們通過大數(shù)據(jù)系統(tǒng)將業(yè)務風控前置，預先判斷和規(guī)避風險，在賬戶登錄、激活、交易、信息修改等全流程環(huán)節(jié)，對每一次賬戶行為進行后臺安全掃描，并和京東商城配送體系打通，對高風險訂單實現(xiàn)配送最后一公里攔截。”他說。

本刊記者了解到，京東白條、拉卡拉、讀秒的壞賬率均低于業(yè)內(nèi)平均水平。

差異化信貸服務

除了改變傳統(tǒng)授信和放貸的方式，在獲客渠道上，較之傳統(tǒng)信貸一對一服務或地推方式，智能信貸有自己的流量入口。

“以前信貸業(yè)務獲客，是需要很多固定成本的，但智能信貸，當獲客量到了一定程度，邊際成本非常非常低?！敝莒o告訴本刊記者。

在王國強看來，智能信貸的獲客模式可分為“冷啟動”與“熱啟動”。

“冷啟動”模式是指一些平臺通過廣告投放、返利折扣等吸引客戶，而“熱啟動”模式，是指依靠平臺本身已有的資源和影響力獲得客戶。

他認為，拉卡拉就是典型的熱啟動，不需要燒錢貼補市場獲得客戶，就能獲得平臺帶來的自然流量。

這其中，垂直化程度高的智能信貸產(chǎn)品成為市場的主流。

在電商巨頭中，有阿里系的螞蟻花唄、依托于京東金融的白條、騰訊旗下的微粒貸等；在互聯(lián)網(wǎng)公司里，有搜房、途牛旅游等OTA公司開發(fā)的分期產(chǎn)品等；在P2P平臺轉(zhuǎn)型公司中，有美利金融的二手車交易、3C產(chǎn)品信貸等金融產(chǎn)品。

“互聯(lián)網(wǎng)消費金融跟產(chǎn)品和交易緊密結(jié)合，自然就有大量的用戶，獲客和轉(zhuǎn)化都是非常容易的。而知道消費對象買什么東西，依此進行更精細化的額度、成本、定價等判斷，這是互聯(lián)網(wǎng)消費金融對消費金融業(yè)務本質(zhì)上的改善?！绷阋佳芯吭涸洪L李耀東表示。

王國強告訴本刊記者：在貸前審批階段，可以做到差異化的授額、定價與期限管理；在貸中維護階段，結(jié)合客戶行為表現(xiàn)以及對相關(guān)產(chǎn)品的交叉持有情況，制訂個性化的客戶維護方案；而在貸后催收階段，根據(jù)短期資金壓力與長期風險情況對客戶進行分群管理，制訂差異化催收方案。

“我們所有的交易都有前中后的整體監(jiān)控流程，運用技術(shù)手段打通了從獲客到資金追索的全過程，這是傳統(tǒng)金融手段所無法做到的?！彼f。

這得到了市場的正面反響。

咨詢機構(gòu)艾瑞研究院統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示：2015年中國短期消費信貸規(guī)模達4.1萬億元，滲透率為15.2%，預計2016年規(guī)模擴大至5.1萬億元，近三年均維持20%以上的增速；其中，互聯(lián)網(wǎng)消費金融2015年規(guī)模達1183.5億元，較2014年增長546%；預計2016年規(guī)模擴大至4367.1億元，而滲透率僅為8.5%，發(fā)展空間依然廣闊。

將信用最大化

在拉卡拉信貸產(chǎn)品中，額度最大的產(chǎn)品“員工貸”最高可以申請30萬元的貸款。簡單來說，就是利用企業(yè)的“信用背書”，為員工提供信貸。

“現(xiàn)在許多企業(yè)員工在有大額資金需求的時候，首先就會想到自己的公司，但是這些企業(yè)并沒有金融屬性，而與拉卡拉對接，就能夠解決這些問題?！蓖鯂鴱娊忉屨f。

30萬元也是京東白條的最高額度。許凌介紹說，白條在京東商城體系積累了大量的用戶后，逐步走向線下，拓展了租房、旅游、裝修、教育、婚慶等各種場景，還與銀行合作了聯(lián)名電子賬戶“白條閃付”，賦予白條“閃付”的功能，讓白條在線下所有銀聯(lián)閃付POS機上都能使用。

“京東白條的目標客群定位是奮斗的年輕人。未來白條也將強化移動端體驗，讓白條成為一種快捷、方便、觸手可及的信用支付方式?！痹S凌告訴本刊記者。

而周靜的思路是橫向發(fā)展，讀秒除了提供個人信貸，還提供面向中小企業(yè)的信貸以及技術(shù)輸出。

“我們通過跟騰訊微店合作，為中小企業(yè)提供信貸服務。另外，我們也為有信貸需求的垂直平臺提供技術(shù)輸出，比如在去哪兒使用的‘拿去花，就是POWERED BY DUMIAO的技術(shù)輸出。”周靜說。

據(jù)她判斷，智能信貸市場涌入越來越多的競爭者，不久就會殺成紅海，而規(guī)模、成本和風險控制，是一個相互博弈的關(guān)系。最大程度地挖掘信用的價值，容易走上單純追求規(guī)模的偏路。

比如某智能信貸產(chǎn)品，只需提供實名認證、某個人征信平臺授權(quán)以及運營商授權(quán)，就能貸款最高達5萬元。因為無需信用卡賬單，一些沒有信用卡的信用“黑戶”也能借貸，這被一些投機套現(xiàn)的網(wǎng)友稱為“無視黑白”、“神一般的存在”。

“實際上，消費金融市場在征信體系還不完善的情況下，過度授信是一個值得關(guān)注的風險，未來隨著監(jiān)管政策的完善和市場競爭，相信會過濾掉一些泡沫，留下那些風控穩(wěn)定、真正服務于消費者的消費金融機構(gòu)?！痹S凌說。

ABS是下一個戰(zhàn)場？

從商業(yè)模式的角度來看，智能信貸主要依靠收取手續(xù)費的方式盈利，但其手續(xù)費率卻普遍高于信用卡手續(xù)費率。

“在整個中國市場，真正在銀行有信用記錄的大概只有3億多人，也就是說我們有差不多10億人沒有征信記錄。在銀行做不了信用貸款的人群體量非常大，它是一個萬億級的藍海市場?！痹S凌說。

而在周靜看來，穩(wěn)健發(fā)展是必選項：“我們不做沒有還款能力和意愿的、完全沒有歷史信息的群體，也不做高利貸。我們的客戶必須提供信用卡，他們是有穩(wěn)定的收入來源的，但可能在現(xiàn)金流有一些小缺口，我們才去補助?！?/p>

因此，讀秒的個人平均借貸額在3000元左右，也低于行業(yè)平均水平。

“讀秒資金來源多樣，除了依靠積木盒子，現(xiàn)在也在跟銀行等金融機構(gòu)談合作，也希望能完成對接 ABS?！敝莒o說。

事實上，資金渠道是否具備低成本、穩(wěn)定和多元化的屬性，對于提供智能信貸的機構(gòu)來說至關(guān)重要，它是商業(yè)模式的重要一環(huán)?？偟膩砜?，智能信貸的資金來源不但包括P2P平臺，還有銀行類消費金融公司、私募基金、小貸公司以及近年呈井噴之勢的資產(chǎn)證券化ABS等方式。

“在京東商城使用的白條，是賒購服務，屬于自有資金，在線下使用的白條屬于代付消費貸款，來源是小貸公司。同時，白條資產(chǎn)證券化已經(jīng)常態(tài)化，依托白條優(yōu)質(zhì)的資產(chǎn)質(zhì)量實現(xiàn)了自我補血?！痹S凌表示。

根據(jù)零壹財經(jīng)于2016年11月發(fā)布的《消費金融ABS報告》顯示：京東最早于2015年9月在深交所發(fā)行了第一只規(guī)模達8億元的ABS產(chǎn)品，截至2016年11月11日，京東已發(fā)行7只產(chǎn)品共93億元。

該報告分析稱，相對于其他依賴機構(gòu)主體信用的融資方式，資產(chǎn)證券化更加注重資產(chǎn)質(zhì)量，并且融資成本較低，是各類機構(gòu)特別是互聯(lián)網(wǎng)消費金融服務機構(gòu)拓展資金渠道的理想方式。

該報告還顯示：截至2016年11月11日，消費金融領(lǐng)域共發(fā)行ABS產(chǎn)品50只，發(fā)行規(guī)模超過860億，這兩年環(huán)比增速均超過400%。報告還判斷稱，主要以非金融企業(yè)為主的企業(yè)ABS，是推動資產(chǎn)證券化高速發(fā)展的火車頭。

“其實最大的風險和不確定性來自于自身，來自于你是不是對從事的行業(yè)有敬畏之心，是不是能面對誘惑依然堅持走正道，而且持之以恒地走下去?！蓖鯂鴱娬f。