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放弃搜索引擎后,用钱宝是怎么做“变革性”金融服务的?

放弃搜索引擎后,用钱宝是怎么做“变革性”金融服务的?

在前不久的创新工场年度峰会上,创业导师李开复谈及投资经验和趋势时,将金融放在了人工智能之内。他认为,“金融改革和创新的机会在于它里面核心的技术,无论是人工智能的技术,还是区块链的技术。”那具体而言,他会投怎么样的金融科技公司呢?

一个例子是用钱宝,它为用户提供500-5000元的小额贷款,期限在一个月内。由于不是持牌金融机构,用钱宝会与银行及消费金融公司深度合作,为他们获取客户,做风控,他们作为放款主体来发放贷款。目前用钱宝每月有四五十万的贷款量,上个月的放款额达到6亿元。

用钱宝服务的则是传统金融机构无法服务的人群,如服务员、业务员、私企文员等。这部分人群征信数据缺失,而目前也少有适合他们的信贷产品。

目标人群和交易数量都不是传统金融业务擅长的,所以用钱宝最关键的是基于机器学习的大数据风控技术。公司创始人兼CEO焦可告诉雷锋网 (公众号:雷锋网) ,现在每天放出2万笔贷款,全由机器完成。他们会从数百个维度考察借款对象,这显然是人类无法完成的。相比之下,传统银行的风控虽然也是基于不断的学习来完善,但学习的主体是人,基本的维度和特征点很少,一般是十多项。

据了解,用钱宝累积融资额已超过2亿元,投资者包括晨兴创投,源码资本,洪泰基金,创新工场,光信资本和51信用卡等。

从搜索引擎到用机器学习做风控

焦可创业的第一个项目不是用钱宝,而是贷款领域的搜索引擎,贷小秘。当时他们的想法是消除市场上的信息不对称,让贷款者和金融机构都能找到对方。但后来他们发现,金融产品同质性比较严重,这就像网站内容都一样,那做搜索就价值不大。但在这一过程中,他们对传统金融的方式和思考逻辑有了深入了解,也发现了传统金融照顾不到的领域。

他们发现,真正的问题不在于信息不对称,而是金融机构的服务能力有限。传统金融的贷款,会基于用户的强特征(如是否有房,抵押品,工资流水和社保等数据)来做出判断,但很多人群这类信息缺失,以至于服务覆盖率低。以信用卡为例,据统计国内目标人群大约在5亿人左右,而发卡账户总量约为2亿人,其中有巨大的落差。于是他们决定服务这类非银行金融用户。

焦可和核心团队均是技术出身,曾在百度和赶集等公司任职,百度T6级别的技术大拿就有十多个,公司自然也以技术为导向。那么,哪一类金融服务可以用技术手段去覆盖广泛的需求呢?焦可的答案是短期小额借款。他发现,月光的年轻人经常工资没发就把钱花完了,有小几千的借款需求,月初和月末为甚。传统银行没法满足这种需求,一般不会只借数千,也没有能力做这个事(征信数据不全)。

对于借款的额度和期限,焦可也有自己的考虑,他表示,“从需求和有足够样本来定价,这是当初选择这种产品的考虑”。单从技术上说,风控模型需要有好的样本量,而小额短期的业务就特别适合去积累适合的样本。

以6亿的放款额为例,如果是传统方式,5万元一笔就只有1.2万笔,如果每期半年,一年会有2.4万个样本;但用钱宝一个月可以做到40多万笔,每期一个月,一年可产生480万样本量。这样的数据量才能发挥机器学习的优势。

当然,并非所有业务都适合机器学习,比如抵押业务,有些抵押业务金额较大,一个月仅数百笔,每年的样本有限,不够训练模型。

“不仅懂业务,还有业务”

目前做大数据风控的公司不少,不过焦可认为,相比其它提供风控服务的公司,用钱宝也有自己的优势,主要体现在不仅懂业务,还有业务。

他表示,金融机构的还款数据一般不会对外公示,这让做通用模型的公司很难拿到。即使是在美国,通用模型的效果也不如专业模型,它可以做基本的东西,但对具体的业务来说不够,比如FICO做基础分,但各公司只用它做参考。

“用钱宝除参考用户是否还款这种简单的数据外,还利用是否提前还款,是到期还或逾期还,逾期后又如何处理等,这些业务数据都会回馈给模型,而这种迭代深度是通用型模型做不到的。”

另外,他认为做通用风控模型一般适合BATJ这样的公司,比如芝麻信用,因为他们天然在渠道和效率上有优势。

而创业公司,在焦可看来,更重要的是从不能到能,扩大金融业务的能力和覆盖率。他把新的金融技术分为技术型的变革,以及渠道和效率的改良。

“我认为改良适合大公司,创业公司要知道哪里可以破,不破不立,拓展新的业务机会,扩大传统的Ability,要做变革性的东西。”

未来用钱宝会继续关注当前的产品。虽然现在每月有四五十万的贷款量,但与市场比起来量还很小。每个月有多少年轻人遇到钱不够花?焦可给出的数字是千万级。所以他认为还有很大增长空间,短期重心仍是小额短期产品。当然,如果非银行用户有新的需求,而这种需求可以被技术更好地满足,一定会去提供更多产品。

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