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以大數據智能風控科技助力中國普惠金融發展

發布日期:2019-12-05

一、“普惠金融”要求金融更多融合科技因素


發展普惠金融,在國際上有廣泛共識。聯合國在2005年時就已提出普惠金融(Inclusive Finance)概念,強調通過完善金融基礎設施,以可負擔的成本將金融服務擴展到欠發達地區和社會低收人人群,向其提供價格合理、方便快捷的金融服務,不斷提高金融服務的可獲得性。


在中國,即便是在引入普惠金融這一概念之前,增加對“三農”、小微企業等薄弱環節的普惠金融服務,歷來也受到各方面的高度重視。特別是近年以來,隨著世界經濟格局的不斷調整,中國經濟發展已進入從單純高要素投入轉向兼顧效率挖潛的增長新階段,由單純追求制造業規模及重工業化,逐漸過渡到工業與服務業并重,并力求做到讓大型國企與中小型企業協同發展。而在這一過程中,經濟增長的動力也正在從要素和投資驅動逐步轉向為創新驅動。新興產業、服務業、小微企業的作用也因此更加凸顯。據國家統計局數據此前顯示:中小微企業占市場主體的比重已經超過90%,2017年時其貢獻了全國60%以上的GDP、50%以上的稅收、80%以上的就業以及70%左右的專利發明權。


但與之相伴隨的,則是這一領域內的“金融抑制”現象也非常明顯:據世界銀行相關統計,截至2017年底,中國中小微企業融資缺口為1.89萬億美元。出現這一缺口的原因之一,是中國金融行業的資源分配仍以銀行為絕對主導,國有大中型銀行有覆蓋全國的商業網點,隨著其業務的不斷下沉,其也在不斷進入普惠金融領域,增加中小微貸款比例,有助于提高這些企業獲得貸款的幾率,也有可能降低這些企業融資的部分成本。但與此同時,大中型銀行所承擔的維持金融體系穩定及對國有資產保值增值任務,也使得其服務不能覆蓋很大一部分小微企業融資需求。與此同時,在輕資產和服務業為主的中小微企業數量及比重不斷增加之際,其缺乏抵押物及波動性較大(如中國人民銀行行長易綱2019年所透露的:2018年小微企業貸款的不良率約6.2%,屬較高水平,導致風險溢價偏高),確實會使得傳統金融機構仍偏向于將資金投向基建及地產等領域。


隨著中小微企業在中國經濟和社會發展當中的地位不斷升高,滿足其對普惠金融需求的必要性,也就變得越來越迫切。在這一過程中的核心問題之一,是雖然在此前各類金融機構已通過努力增加多樣化的金融服務、產品及供給方式,盡快打通資金與小微企業間的通道,克服金融機構對于小微企業存在的“不敢貸”、“不愿貸”、“不能貸”、“不會貸”等一系列問題,但中國目前仍有2000多萬小微企業法人以及6000多萬的個體工商戶的借貸需求還沒有被完全滿足。深入推動金融業供給側結構性改革,發力普惠金融,正是從中央到各級政府部門近期著力關心的重點領域之一。


據新華網消息稱,中共中央政治局于2019年2月22日就完善金融服務、防范金融風險舉行第十三次集體學習。中共中央總書記習近平在主持學習時指出:深化金融供給側結構性改革必須貫徹落實新發展理念,強化金融服務功能,找準金融服務重點,以服務實體經濟、服務人民生活為本。要以金融體系結構調整優化為重點,優化融資結構和金融機構體系、市場體系、產品體系,為實體經濟發展提供更高質量、更有效率的金融服務。要構建多層次、廣覆蓋、有差異的銀行體系,端正發展理念,堅持以市場需求為導向,積極開發個性化、差異化、定制化金融產品,增加中小金融機構數量和業務比重,改進小微企業和“三農”金融服務。


這實際上是對2019年乃至今后一段時期內的中國金融供給側改革方向釋放出了明確信息。自2018年底中國人民銀行創設TMLF工具后,從2019年初開始,旨在推動大中小型各類金融機構通過市場化方式轉變“惜貸”思維、扶持中小微企業融資的普惠性金融政策及結構性工具亦是紛紛出臺:


2月中旬,中共中央辦公廳、國務院辦公廳印發《關于加強金融服務民營企業的若干意見》指出,平等對待各類所有制企業,有效緩解民營企業融資難融資貴問題,充分發揮民營企業對經濟增長和創造就業的重要支撐作用;


2月下旬,銀保監會發布《關于進一步加強金融服務民營企業有關工作的通知》,從抓緊建立“敢貸、愿貸、能貸”的長效機制等八個方面,對落實金融服務民企提出了23條細化措施(與機構相關的改革,實際從去年便已開始:中國的五大國有銀行和十二家股份制商業銀行都設立了普惠金融事業部,專門做小微企業貸款、小微企業金融服務。而相關政府部門也首次單獨將“著力緩解企業融資難融資貴問題”列為工作任務之一,并提出加大對中小銀行定向降準力度,國有大型商業銀行小微企業貸款要增長30%以上);


3月上旬,深入推動金融機構緩解中小微企業由來已久的“融資難、融資貴”問題,是今年全國“兩會”的重點議題之一。2019年《政府工作報告》對民營及小微企業的提及頻率超過以往,且首次單獨將“著力緩解企業融資難融資貴問題”列為工作任務之一;


4月上旬,中共中央辦公廳、國務院辦公廳印發《關于促進中小企業健康發展的指導意見》,這是繼《關于加強金融服務民營企業的若干意見》后發布的又一重要文件。這兩個重要文件的發布實施,表明黨中央和國務院關于促進中小企業和民企健康發展的“頂層設計”已趨于完善;其中,《指導意見》針對中小企業面臨的生產成本上升、融資難融資貴、創新發展能力不足等難點痛點,對2018年以來各項惠及小微和民企的政策措施進行了總結和深化,從六個大的方面制定出具體的23條政策措施。


出臺一系列改革優化金融體系的政策,從機構、資金、產品三方面入手,通過疏通貨幣信貸政策的傳導機制增加普惠金融的有效供給,是到目前為止相關改革所關注的重點領域之一,改革效果也正在不斷顯現。據今年一月末的相關統計數據顯示:普惠小微貸款余額9.7萬億元,同比增長了17.6%,其融資環境邊際有所改善。不僅如此,“量增、價降、面擴”的態勢也得以進一步延續。


但也應該指出的是:近期一系列可喜數字的背后,其實一部分與偏寬松的貨幣環境有關聯,在偏向小微企業的政策導向之下,加大普惠金融的貸款額度令新增貸款增速加快;不僅如此,小微企業的生存壓力雖仍較大,但為滿足其生產經營的中長期貸款金額上升并不十分明顯。信貸總量增加的部分,其實也主要投向到了少數位于“頭部”的優質民營及小微企業。


為了給這些難題尋求各種解決方案,目前相關各界的基本共識之一,是如何通過金融科技等新手段的應用,在微觀層面理順貨幣傳導機制、找到“高效、低成本且風險系數小”的路徑,真正將金融機構與小微企業之間毛細血管的“淤堵”打通,盡快解決“商業可持續性”難題——服務成本高、有效覆蓋難,信息不對稱、風險管理難——建立差異化且有效精準的普惠式金融體系。而國務院也在此前的《推進普惠金融發展規劃(2016-2020年)》中提出:“積極引導各類普惠金融服務主體借助互聯網等現代信息技術手段,降低金融交易成本,延伸服務半徑,拓展普惠金融服務的廣度和深度。”


在這一過程中,為了在盈利和資產風險的各類商業考核機制仍發揮作用之下推動普惠金融發展,各類金融機構都必須從戰略、組織體系乃至產品、風控等各個方面進行改革或者完善,有針對性地突破各自障礙和難點。例如,從傳統金融體系的效率和成本端進行考慮,銀行服務小微企業(包括個人消費信貸)和服務大型國企實際上應被視為是不同的業務模式,而中小微企業(包括個人消費信貸)的金融需求往往具有“短、頻、急”等一系列特點,且在缺乏抵押物(從未有過貸款記錄、尚未購房或者尚未購車)的同時,往往存在著財務報表不完善且真實度較低等問題。通過傳統金融機構的視角看來,為滿足這些領域的信貸需求,要解決金融信息缺失的難題,其要發揮自身專長從而實現較大范圍覆蓋,必須協調把控風險的同時解決服務成本高、缺乏充足信息造成的信貸評估難及周期相對緩慢等一系列矛盾;與之相比,按照科技金融的視角,這些中小微企業(包括個人消費信貸)的信貸主體,則可以通過一系列金融科技的深入挖掘(通過其有正常的信用卡使用記錄、有活躍的消費記錄、有豐富的社交活動及一定的信用評分等),可以通過合理的定價為其提供及時且方便的普惠性金融服務。


中國科技產業近年來在以下領域內的不斷創新和變革,也不斷幫助金融科技業日益成為普惠金融的有效供給者:中國數字金融科技正在飛速發展,在支付、借貸等領域已處于世界領先水平,這使得中國是最適合發展普惠金融的國家之一:一方面,中國用戶在大量快速地向移動端轉移。中國人手機支付、手機理財、手機借錢順理成章,這是中國的特色和優勢;另一方面,中國的數據處理能力也在爆發式增長,這一切都將在普惠金融的發展中起到非常重要的作用。正如銀保監會的相關人士近日所表態的那樣:大數據、互聯網的發展,是解決小微企業融資難、融資貴的一個重要手段,這也是整個中國金融,特別是信用環境建設上彎道超車的重要載體。


在此之前,傳統金融機構如商業銀行其實也在積極借助一系列新技術提升交易效率、優化用戶體驗。而目前已在相關領域掘進得更深的一部分金融科技企業,不僅自身可以通過不斷挖潛為越來越多的普惠金融需求提供服務;其還可幫助傳統金融機構進一步做到精細化——據普華永道《2017年全球金融科技調查中國概要》顯示,中國48%的金融機構目前向金融科技公司購買服務,未來3至5年,68%的金融機構將增加與金融科技公司的合作——因此,金融科技對踐行數字普惠金融具有重要意義,其能應用大數據、區塊鏈、云計算、人工智能等創新技術,不僅能有效降低金融服務以及業務拓展的成本,還能提升金融服務的覆蓋率、可獲得性以及客戶滿意度,同時提高金融服務效率,拓寬金融服務范圍,助力小微企業、三農、欠發達地區以及地首日人群等領域,助力打破傳統金融的限制,形成更智能化的業務模式、更多樣化的服務場景,增強市場主體和消費者對金融服務的獲得感,促使更快實現數字化金融服務,對新的經濟業態和增長方式增添新的助力。


簡言之,實現“普惠金融”增加有效供給的一系列特殊要求,使得金融業需要更多地融合科技因素,并依靠科技手段提高生產效率和風險管控能力,進而滿足中國目前對金融的新需求,而這其實也正是作為金融科技頭部企業的小贏科技一直以來所努力的方向。


二、小贏科技大數據風控模型的構建與價值


普華永道在其此前的一份報告中曾經這樣指出:未來(互聯網金融)這個行業的變化,無論是用“金融科技”還是“互聯網金融”來描述,首先仍然要立足于“金融”這個本質。而金融業的本質是服務實體經濟,這就表明所有的變化需要緊扣實體經濟發展的脈搏。


但實際上,在此前的相當長一段時期之內,中國針對作為實體經濟的個人和小微企業的普惠金融服務之所以一直存在不足,則主要源于以下幾方面原因:首先,國有銀行有其傳統的信貸對象偏好;其次,中國的信貸基礎設施并不完善,不少處于工作年齡的成年人沒有人行征信記錄;最后,對于信貸記錄良好的消費者和經營者來說,傳統金融機構所授予其的信貸額度遠遠不夠。


具體而言,在小贏科技所提供服務的普惠金融領域內之所以存在供給不足,主要是因為這些領域內的貸款者(或者企業)往往存在以下特點:其一,財務數據較少;其二,沒有或者只有很少的抵押資產;其三,大多數為民營企業,缺乏政府擔保。這些特點以及與之伴隨產生的一系列難題——包括民營小微企業風控信息錄入的問題,也就是信息不對稱問題;以及難以對已貸款民營小微企業的風險給予有效的管控,也就是道德風險問題——往往也就意味著它們往往與現有金融體系的風控要求難以對接。


因此,正如小贏科技聯合創始人高鼎此前所言,“中國13億人口,9億多適齡用戶有4.8億人沒有征信記錄,他們的信貸需求該怎么被滿足呢?在中國擁有6200萬的小微企業,資金缺口超2萬億。他們的資金需求怎么滿足?這些人未來,都是我們需要去努力的客戶,讓他們可以得到更好的服務,能夠享受到更多的美好東西。”


借助科技力量提升金融服務體系,通過金融服務為更多個人及中小企業提供有效的金融解決辦法,給他們以理想前行的力量,最終通過金融這個載體,提升整個社會的福利,這正是小贏科技的企業目標。而作為中國領先的技術驅動型在線金融服務平臺,小贏網金憑借其風險管理能力和技術有效地將借款人的貸款請求與投資者的投資需求相匹配,通過自身獨特的大數據風控模型為基礎所構建起的一系列與信貸相關的運行模式,以及在此基礎上開發出的一系列產品,目的正是為了滿足上述一系列中國人的普惠金融需求。


目前來看,中國以移動支付為代表的各類金融科技已經處于世界領先地位。在其背后,正是因為有大量像小贏科技這樣的創新型金融科技企業。一方面,這些企業正在借助最先進的技術和數據處理能力去幫助解決中國普惠金融服務領域內供給不足的問題;另一方面,也正是這些企業的不斷研發與技術提升,也保持了中國在金融科技領域內的世界領先地位。


截止到2019年4月底,小贏科技的主要普惠產品包括小贏卡貸、小贏網金、小贏錢包和小贏普惠等服務品牌。


具體門類如下圖所示:

小贏科技踐行數字普惠金融示意圖


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資料來源:小贏科技


其中,作為中國領先的信用卡代償品牌及小贏科技集團拳頭產品的小贏卡貸,自誕生半年后就已成為該領域市場占有率第一的產品(小贏卡貸解決了大量個人消費金融需求,其用戶大部分是中國年輕一代的消費者。和其他國家的年輕人一樣,他們想出去旅行增長見識,想改善生活,想學習積累。這些年輕人是互聯網原住民,每天花費近一半的時間在網絡,所以他們在進行金融交易時也會同樣習慣于通過手機完成。與此同時,銀行在變革貸款處理流程方面依舊步履蹣跚且有很多難點:服務成本高、有效覆蓋難、信息不對稱、風險管理難,因此它們仍需要較長時間來完成審批發放的相關流程和手續,這已經難以滿足新興中產階級以及新興年輕消費者的需求)。截至目前,小贏科技已累計為280多萬個人和小微企業提供小額網絡借貸服務,件均貸款額在10000元左右。


在小贏卡貸所針對的普惠金融服務對象中,還有大量的用戶是小微企業主,有做汽車美容的、開美甲店的、還有帶動周圍農戶一起養貂的,作為實體經濟活力的重要來源和就業崗位的重要提供者,小微企業的金融服務目前在中國還是非常不足,需要有創新的方法去滿足他們時常有特別緊迫的資金周轉的需求,而現有的傳統金融機構的信貸流程和門檻,往往會使得他們望而卻步。與之相比,小贏卡貸具有放款快、額度較高、利息不高的特點,廣受這些小微企業主的歡迎。


對于這些小微企業主而言,小小的生意,已經是他們賴以生存的生計,而小贏卡貸在關鍵時刻發揮的作用,可以稱得上是“雪中送炭”。不僅如此,小贏科技也因此積累了為個人金融服務的經驗——小額分散的資產類型符合當前消費金融的趨勢。國內消費經濟是下一個階段中國經濟發展的重點——也將迎來巨大的發展機遇。


目前,已經有數萬名中小微企業主,從小贏卡貸獲得維持企業經營資金,針對中小微企業主,只要上傳營業執照!就能提額20%!未來,小贏還將與傳統金融服務體系通力合作,繼續為更多的普惠金融需求者提供金融服務。


小贏科技的上述這些產品,均面向信用資質較為優質的人群,貸款用途主要為個人消費,或者小微企業主的經營性資金。2017年度及截止2018年三季度,撮合信貸金額分別為人民幣344 億及274 億,信貸未償余額分別為人民幣183億及208億,不管是業務量還是在貸規模,均名列前茅。


正是通過應用小贏網金這個網貸平臺,小贏科技一方面可以更好地滿足中國的普惠金融需求,為合適的用戶提供更為便捷的解決方案和更快速的貸款。用戶能以24*7全天候的方式申請貸款,無論他們是在開會、在度假或坐在一艘船上……任何時間,任何地點,只需花幾分鐘來申請,往往幾秒鐘即可獲得審批;另一方面,在投資理財方面,小贏科技還可為用戶提供高質量的投資選項,通過手機進行輕松便捷且具有豐厚回報的投資。


據小贏網金統計:截止2019年2月28日,其平臺累計借貸金額超過866億元,累計借貸8296422筆,筆均借款金額一萬元左右,具有小額的普惠特性。


除小贏網金業務外,小贏科技還為金融機構針對個人和小微企業主的放貸提供信息技術服務,包括客戶導流、客戶數據分析、客戶風險分析等服務。


通過多年業務實踐,小贏科技已具備發掘優質借款客戶的能力。同時,在風險管理方面,將傳統銀行的風控技術和互聯網大數據結合起來,利用人工智能等先進技術,更好的計量個人和小微企業主的風險水平,對金融機構提供普惠金融服務,服務實體經濟,特別是為小微企業融資提供幫助和支持。與之相比,用傳統金融體系的效率和成本端來進行衡量,一筆一億的貸款和一筆五百萬甚至于五萬元的貸款消耗同樣的人力成本,自然是既不合理也不可持續的。傳統的方式要在普惠金融內發揮自身專長從而實現較大范圍覆蓋,必須協調把控風險的同時解決服務成本高、缺乏充足信息造成的信貸評估難及周期相對緩慢等一系列矛盾。但按照傳統的方式,對此基本上可以說是無解的。


大數據風控,是互聯網金融乃至傳統金融風控的必然趨勢,它的發展將會給金融領域帶來巨大福音。同時,大數據風控一定是一項體系性工程,需要結合大數據技術與風控運維管理來層層把關。在2016年時由小贏科技所創立的大數據風控模型——WinSAFE智贏風控體系——則正好可以作為上述一系列難題的一種新型解決方案(注:小贏科技同時還獨創了WinAGILE輕贏產品開發體系)。在對一風控體系進行命名時,WinSAFE的后四個字母,則分別代表了四重含義,即Scientific(智能)、Agile(敏捷)、Foused(專注),以及Effective(精準)。


正是由于小贏科技所擁有的業內領先的數據建模能力,可以將大數據風控應用于信貸周期的各個階段,通過智贏審批大腦對三大信息源一萬余條數據緯度進行信用評分,才使得期能夠在降低服務成本的同時在盡可能短的時間內提高信貸評估的效率。


在下文中,我們將就這一體系的組成及作用進行概括性介紹:


(一)WinSAFE智贏風控體系的數據模型


數據建模是指運用數據挖掘和統計分析等方法,將客戶的大量歷史數據轉化成可衡量指標以量化客戶的風險和價值。 評分模型可清楚的呈現客戶違約概率及風險排序,評定客戶的未來表現,例如未來一年出現貸款違約的概率,接受營銷的概率,催收響應的概率等。實際上,在WinSAFE智贏風控體系中,其核心的數據模型可以應用于整個信貸周期,包括貸前(精準營銷、反期債、審核授信、風險定價)、貸中(再貸續貸、交叉銷售、信用額度調整、重新定價)、貸后(催收策略、損失預估)。


實際上,作為小贏科技智贏風控體系下內核之一的“數據引擎”,目前已經可實現貸款用戶資料的便捷提交,并實現瞬間與多達數十個數據源交叉驗證,運用AI技術,從實名認證、人臉識別、活體識別等方面確保本人真實申請。除AI技術的使用外,小贏的信貸決策還大量使用邏輯回歸模型和機器學習模型,在整個信貸的全周期管理中同時使用數百個各類模型做信貸決策,利用多個評分卡預測模型評估客戶全周期的逾期風險,可清楚的呈現客戶違約概率及風險排序、評定客戶的未來表現,組成彼此數據流相通、互相牽制的精密體系,在確保安全性和運營效率的基礎上,大大提升了用戶體驗,并且能夠大大降低貸后管理和信用風險跟蹤評估成本。實際上,通過相應的數據也可以顯示出,經過人工智能優化后的信用評分模型,表現是十分卓越的,具體情況如下圖所示:


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資料來源:小贏科技

(二)WinSAFE智贏風控體系的建模流程


小贏科技之所以將其風控體系的內核之一稱之為“數據引擎”,是因為其已經實現了多維的數據來源。除了用戶提交的數據、以及其主動抓取的數據之外,小贏科技還與數十家第三方數據提供方合作,其中既包括百行征信、公檢法這種征信及反欺詐數據庫,也包括像去哪兒網、智聯招聘、好屋中國這種互聯網公司的交易數據。


具體而言,可以分為以下三類數據:

其一,征信類數據,包括公檢法負面消息,百行征信、中國互聯網金融協會信用信息共享平臺、同行業征信以及公積金數據等。

其二,行為類數據,包括社交網站行為,電商、消費類行為及信用卡賬單等。

其三,內部數據,包括自有積累數據,還款信息及再貸、續貸信息等。

實際上,采集上述一系列的多維數據來源基礎上,正是小贏科技整個風控系統實現風控模型建構的基礎。


在此值得提及的是,小贏科技在風控系統建模時,也認真梳理并分析了一系列非傳統變量及新變量在模型中所可能起到的作用。例如,申請者在申請時所使用的智能手機是否越獄,以及為安卓亦或是ios手機操作系統,這些不同均可能會對不良率造成影響,進而影響申請者獲得的是高評分或者是低評分。


整體而言,小贏科技風控系統的建模流程,包括以下八個主要環節。其關系如下圖所示:

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資料來源:小贏科技


以樣本設計為例,為了使得用于建模的樣本達到質量要求從而保證整個風控體系的穩定性及精確度,小贏科技規定了五個主要的基礎要求,即建模客戶樣本符合模型應用場景要求、違約客戶數目達到模型開發最低要求、客戶表現期達到最低要求、數據質量達到最低要求,以及數據在模型開發和應用期間來源和分布保持穩定。在這一過程中,小贏科技要求對于信用行為與一般客戶不同的樣本必須予以排除,如果這類樣本用于開發模型,將會使模型效度產生偏移。例如,政策拒絕的客戶為明確認定有高風險,建模時需予以排除。不僅如此,小贏科技還對客戶的違約情況進行了要求,即情況趨于穩定且給予足夠的表現期。


此外,小贏科技的大數據風控也并未止步于數據源的獲取,其對數據的清洗、處理、保護、對模型的訓練等都投入了大量人才的參與。正是基于強大的數據處理能力,小贏科技才不斷建立并完善起了屬于自身的中西合璧的風控模型,實現了將國外的先進理念與國內的實際數據無縫對接。該模型在基于回歸模型等傳統建模手段的基礎上,延伸應用了現代建模手段,如機器學習等人工智能技術。模型最重要是可以自我學習的模型,通過實際數據,來不斷優化、迭代信用判斷。依照過往的經驗值模型,已婚已育的女性一般而言生活穩定、信用良好,假設有一群想要騙貸的人知道了這一條規則,找了不少已婚已育的女性到小贏卡貸借錢,就會出現了問題。通過機器學習,小贏科技的風控模型可以不斷修正、進化,未來遇到相同的狀況會考慮到騙貸的可能性。


(三)WinSAFE智贏風控體系的應用效果

在經過上述八個主要環節的模型開發環節后,小贏科技還對模型的最終要求提出了自身的四個主要要求,包括以下四個方面的內容:

其一,準確性。必須達到可接受的準確性水平;

其二,泛化能力。具有較強的泛化能力,可以適用于更廣泛的數據集。

其三,簡潔性。在不影響準確和泛化的基礎上,選擇數量最少的變量組合。

其四,可解釋性。單個業務變量好壞對比值具有可解釋性。


正是在于WinSAFE智贏風控體系的基礎之上,小贏科技才開發出了旨在為客戶打造極客型產品的WinAGILE 輕贏產品體系。通過實名認證、人臉識別及銀行卡識別實現了自動、輕松方便且快速準確的識別,并通過增新數據的便捷提交,從而最終實現自動審批、秒速放款的產品效果。實際上,在最為極致的用戶體驗中,用戶在申請小贏卡貸的時候,完成申請只需要145秒,而完成審批則只需要3秒。


正是因為中國的數據總量更多,應用限制相對較少,所以小贏科技在業務發展之初就十分重視數據平臺的建設。在小贏科技總裁成少勇看來,現階段小贏科技乃至整個中國金融科技業界更值得重視的問題是:我們應該如何有機結合豐富的數據來源有效用于反欺詐?


針對這兩個問題,成少勇提出了三種可能:非傳統可以完全替代傳統,如以人臉識別、活體檢驗等手段取代成本較高的面談面簽;兩者也可以互相補充、共享黑名單,建立新的風控模型;沿用傳統的風控模塊,以互聯網手段為輔的方法同樣可能適用。


不僅如此,正如成少勇所強調的那樣,小贏科技內部已經形成了“應信仰科技,但不要迷信科技”的企業文化,“有了基于大數據的風控模型,我們還需要在團隊、文化、制度及技術等基礎設施層面發力,才能保障風控體系的貫徹實施。”


為了保障風控落地,小贏科技還在以下幾個方面正在不斷繼續努力:


首先,其花了不少資源在團隊建設上。如前所述,其風控管理團隊擁有累積超過100年的風控經驗,成員來自匯豐、恒生、摩根大通、高盛、建設銀行、中國平安等頂級金融機構;


此外,小贏科技還特別推崇“敬畏風險”文化,并以此作為其經營業務的座右銘。比如其貸審會是由董事長、總裁和首席風控官三個人組成,而且風控團隊擁有對項目的一票否決權,小贏科技對風控的重視程度可見一斑。


第三,在制度的設計上小贏也花了不少功夫。例如,小贏科技的考核指標設置很好地做到了風險隔離——風控團隊是不背銷售業績指標的,這樣風控團隊就不會放寬自己的審核標準,可以規避道德風險。


最后,小贏科技通過開發各種工具為風控的實操提供了技術支撐。小贏科技開發了專用APP,在處理以房子為抵押物的個人貸款時,其風控人員必須到現場去做盡職調查。通過APP可以精準定位業務員的具體位置,確保業務員確實是到現場進行勘察。


金融機構級別的風控模型結合大數據的輸入,正是在這套在中國業界領先、全世界也堪稱一流的風控體系的保障下,小贏科技自2014年8月上線至今,經過上百萬筆貸款的驗證,始終能夠很好地控制風險;而且其相比傳統金融機構服務零售個人客戶,還具有低成本優勢、高效率優勢。過去數年當中,小贏科技始終在致力于將風險定價能力帶來的利差收入和平臺效率提升帶來得成本減少,一部分傳遞給理財客戶,帶來較高收益;一部分傳遞給普惠金融的借款客戶,給他們合理息費得信貸支持;一部分留給公司,作為支持持續發展的投入。


正是在這種能持續能給社會帶來正面效應的業務和能力,使得小贏科技不論遇到怎樣的環境變化,都有望持續穩健的發展下去。


三、作為金融科技界頭部企業的小贏科技


作為國內領先的金融科技企業,小贏科技自成立之日起便以互聯網技術和數據為驅動,旨在通過致力于普惠金融,為廣大的用戶提供優質的個人金融服務等一系列互聯網金融服務,并在這一過程中不斷爭取成為世界級的領先金融科技公司。


作為中國互聯網金融協會成員及中國中小企業協會副會長單位,小贏科技也是NBA中國唯一一家中國金融科技領域合作伙伴。與此同時,小贏科技還與國內多家金融機構建立了合作伙伴關系,旨在為普惠金融業務的發展提供服務。簡單而言,目前的小贏科技是一家致力于構建全新的金融服務生態體系,以互聯網和數據為基礎,以用戶至上、極致體驗、敬畏風險、創新共享為核心理念的科技金融公司。


(一)小贏科技發展簡述


在本文中,作為公司名稱的“小贏科技”全稱為深圳市小贏科技有限責任公司,作為中國領先的技術驅動型金融科技公司,專注服務優質借款人和大眾富裕人士。


2014年3月,小贏科技公司作為全資股東,在中國正處于金融科技發展集中爆發期時注冊成立了深圳市贏眾通金融信息服務有限責任公司(以下簡稱“贏眾通公司”。贏眾通公司作為小贏科技公司下屬的重要子公司及從事網絡借貸信息中介業務的平臺,是“小贏網金”平臺的運營主體,主要從事網絡借貸信息中介服務,總部位于深圳,并在上海設立了分公司)。


2015年1月,小贏科技與眾安保險簽署戰略合作協議,首創互聯網金融與信用保證保險的合作模式;當年10月,獲得周大福4億元人民幣的A輪融資。


2016年,小贏科技集團“WinSAFE智贏風控體系”及“WinAGILE輕贏產品開發體系”上線。通過依托于大數據支撐與智能技術提供智慧金融服務解決方案,以及依靠數據引擎、反欺詐模型、信用價值模型、抵押物估值模型與極客學習引擎構成的大數據風控系統分析用戶價值,這一系列體系能夠有效地判斷用戶的還款能力和還款意愿。


2018年9月18日,小贏科技集團正式登陸美國紐交所上市(NYSE:XYF);同年11月,小贏科技被列入德勤“2018中國高科技高成長50強”榜單;也正是在這一年里,小贏科技還與一直非常謹慎的國際品牌NBA正式簽約,成為中國P2P行業里其唯一的市場合作伙伴。


2019年1月,小贏科技與國內唯一一家個人征信公司百行征信實現業務對接,接入其數據系統。


2019年3月,小贏科技旗下小贏網金正式加入中國互聯網金融協會。


2019年4月,為順應行業發展趨勢,提升平臺實力及核心競爭力,作為贏眾通公司(“小贏網金”)股東的小贏科技公司決定對小贏網金注冊資本由2億元人民幣增資至5億元人民幣。目前該平臺已完成增資,實繳注冊資本5億元人民幣,全部以貨幣出資,并已完成工商信息變更。


“此次增資之后,公司也將持續加大在風控、數據、科技等方面的建設,進一步提升科技金融、普惠金融的能力,為中國金融科技行業的健康可持續發展貢獻自己的力量。我們對中國金融科技的未來充滿信心,這是個有巨大潛力的市場,我們已經形成了領先于全球的競爭優勢,我相信金融科技可以創造更加美好的生活。”小贏科技總裁成少勇表示。


2019年5月,小贏科技成為中國中小企業協會副會長單位。


在營收及納稅方面:小贏科技集團2018年實現凈利潤為人民幣8.8億元(同年整體納稅總額人民幣5.4億元,其中共繳納企業所得稅人民幣3.0億元;增值稅及附加稅人民幣1.9億元;代扣代繳個人所得稅人民幣0.5億元)小贏網金2018年實現凈利潤為人民幣1.5億元(同年納稅總額人民幣2.2億元,其中共繳納企業所得稅人民幣1.1億元;增值稅及附加稅人民幣1.0億元;代扣代繳個人所得稅人民幣0.05億元),并上榜深圳市“南山區2018年納稅百強企業”。



(二)小贏科技的獨特優勢


一直以來,小贏科技均以安全穩健著稱,其在業務門類及規模不斷快速發展的同時,其擁抱監管的合規工作的進展也比較順利,這在行業內有口皆碑。 通過總結可以發現,這應主要源于小贏科技從發展至今所培養出的多重優勢:


A.文化與團隊


為了能夠在在數據大爆炸的時代利用數據能力給客戶創造價值,小贏科技的企業文化或說“工作信仰”,包括以數據為導向(數據至上)、敬畏風險且十分注重合規審慎原則。


作為企業文化的主要承載者,截止目前,小贏科技的員工,主要以互聯網、金融人員為主,互聯網人員包含架構、APP開發、大數據、人工智能等開發人員,占比集團總人數的62%,金融人員包含金融產品、產品運營、數據模型、數據分析等金融人員,占比集團總人數的30%。核心互聯網開發、金融、風控類員工主要從知名互聯網及金融機構引入,包括騰訊、百度、交通銀行、匯豐銀行等知名企業,以及比如Capital One, HSBC以及Discover這樣的以數據分析見長的國外金融機構,還有包括交行,農行,光大這種國內的大銀行。 


這些核心人員結合了國內外最先進金融機構的數據技術和風控技術,不斷吸收移動聯網時代大數據方面的新技術發展,并在小贏科技的業務上進一步創新,以先進技術解決零售金融發展中的問題。例如,在零售信貸流程中,需要大量準確的數據與合適的模型,而小贏科技擁有數量龐大、多樣化、多層次、多方面的豐富數據。在此基礎上進行的大數據風控模型研發和應用(將在本文第三部分介紹)是小贏科技發展的核心競爭力之一。正是因為特別重視基于大數據的風控模型研發和應用,小贏科技一年在數據系統方面的投入都有上億元。


在員工配比方面:目前小贏科技集團內本科以上學歷人員占比87.8%,碩士以上學歷人員占比19.6%;在校園招聘方面:小贏科技集團從深圳大學、南方科技大學、成都電子科技大學、西安電子科技大學、華中科技大學等重點院校引入優秀畢業生,并與南方科技大學達成長期合作關系,在實習生項目、獎學金設置、專項課題研討等方面進行了深度合作。


小贏科技集團還在積極結合高校研究資源和企業應用場景互補:例如,從2018年開始,小贏科技集團就與南方科技大學聯合探索區塊鏈在互聯網金融征信領域的應用和研究,目的是解決當前行業各種數據孤島,實現各金融機構之間的數據互通,幫助建立安全可信任的征信體系,降低整個金融環境的系統風險(目前正處于研究階段,敏感信息保護、密鑰安全、以及交易吞吐能力是后續重點技術攻關方向。相信此領域的研究將對金融企業的合規健康發展起到舉足輕重的作用);再例如,2018年8月時,小贏科技集團的風控管理部門與美國哥倫比亞大學首期技術交流合作項目正式啟動。該項目旨在幫助參與的學生在哥大教授和小贏科技風險管理部模型團隊的指導和幫助下完成數據建模。第一期的合作已于去年圓滿結束,雙方將于2019年年5月正式啟動第二期技術交流合作,就建模和數據挖掘等課題展開進一步的交流與合作。


B.首創并完善“金融科技+互聯網保險”模式


作為極少數為投資者提供保險保護的平臺,小贏網金通過提供多元化的產品、多種方式的保障、多種投資操作方法來吸引投資者。投資者可以根據產品的特征和借款人資料直接投資于其平臺發布的投資產品。為了幫助投資者根據自身的篩選標準快速定位適合的投資產品,小贏網金提供了一套過濾工具,例如投資期限、預期年化收益率、還款方式、剩余可用投資金額等。


正是由于一直堅持“用戶至上、極致體驗、敬畏風險、創新共享”的價值觀,小贏科技及時創造及把握行業機遇,通過與眾安在線財產保險股份有限公司(以下簡稱“眾安保險”)合作,首創了“金融科技+互聯網保險”模式——在借款客戶逾期時由眾安保險及時賠付,保障投資人利益——并探索出了一條卓有成效的成功路徑(后續又引入多家持牌機構提供第三方擔保,以保護投資者利益),成為其他金融科技公司紛紛效仿的模版。


從合作以來,眾安保險一直為小贏科技的投資資金提供信用保證保險。在眾安保險2017年登陸港交所時,其招股書也顯示:小贏科技與眾安保險合作的信用保證保險業務為其利潤貢獻巨大。眾安保險的2018年年中業績顯示,消費金融生態總保費約人民幣14.8億元,同比增長479%,小贏科技是眾安保險消費金融生態中最大的合作伙伴。小贏科技與眾安保險,通過雙方的數據、風控能力,通過雙方聯合建模,創立了雙重風控模式,進一步提高信貸資產質量。小贏科技輸出的風控在該業務上起到了至關重要的作用,是眾安保險信保業務持續盈利的一個重要保障。 


以此為起點,在過去幾年當中,小贏科技通過與多家金融機構的合作,一方面贏得了越來越多的金融機構對于小贏科技的金融科技實力的認可,也積累了豐富的與金融機構合作的經驗。近期,小贏科技還達成了與中信信托、百信銀行、昆侖銀行以及中國對外經濟貿易信托有限公司的合作并加入了中國互聯網金融協會。


與持牌機構的合作,在一定程度上將進一步提振用戶對平臺的信心。而小贏科技也清晰地認識到:部分金融機構僅僅靠自身發展在未來一定會遇到很大挑戰。所以希望監管層能夠更大力度地鼓勵和支持傳統金融機構和領先的科技金融公司加深業務合作,包括引入科技公司成為參股和控股股東,共同打造在金融產品、風險管理和創新科技水平方面領先的一流金融機構。


C.涵蓋多重數據源,積極開發新應用場景


在零售信貸流程中,需要大量準確的數據與合適的模型。因為中國人口的先天優勢,中國的金融科技企業可以擁有龐大的數據量。但與此同時,龐大的數據量和與之相關的客戶行為多元及外部數據的不斷變化,也使得金融科技企業必須進行更快且更準確的迭代更新,不斷通過人工智能技術和其他一系列反欺詐模型來解決欺詐問題。


與其他的金融科技公司——通常只在一些特定領域具有較為完善的數據——相比,正是通過自身積累及與第三方的不斷增強合作(包括眾安保險,百行征信等),以及包括通過自己的技術獲得的社交,行為等數據,這些都使得小贏科技正在不斷完善其用戶金融生態數據圈(涵蓋傳統金融機構和非傳統金融機構),使其在競爭當中處于領先地位(單個客戶的數據維度可以多達1萬多條,大大豐富了小贏科技的風控及決策體系,更好地計量借款者的風險水平)。也正是源于小贏科技自身強大的大數據風控能力及強大的數據處理能力,才能夠使得其可以將上述一系列多維度數據經過清洗和結構化處理,提供給信貸決策和分析使用,使得其可以將服務范圍覆蓋全部個人日常消費領域,同時將其服務速度最快提升至分鐘級。


此外,也正是因非常重視金融科技及應用場景方面的不斷創新,小贏科技已實現智能客服的實際應用。隨著自然語言處理(NLP)技術的提升,在傳統客服知識庫的基礎上,引入AI機器人,進行深度學習,使得AI機器人具備對客戶的常規問題的自動回復。特別結合近來日趨成熟的語音合成(TTS)技術,使得AI機器人能夠自然的和客戶進行對話,完成對客戶的日常問題解答。正是通過這樣的科技創新,小贏科技正在使得其服務客戶的時間更長且質量更高,與此同時,其服務成本反而還會降低。

四、小贏科技普惠金融個案精選


以下幾個具體案例,正是小贏科技踐行普惠金融的活生生例子。



案例一:13萬借款助力中年男人創業-老李的衛浴店事業


姓名:老李

職業:衛浴店老板

地點:廣州

借款額度:130000


小贏卡貸用戶中有不少創業者,他們人到中年,創業之路困難重重,而消費者對產品的要求也是越來越高,資金短缺的小企業主們紛紛陷入迷茫。老李就是其中的一員。以下為他的自述:


2016年我在廣州開了一家衛浴店,開始了自己的創業之路,相對順利的日子大概維持了一年左右的時間。2017年的下半年,附近新開了幾家衛浴店,其中有一家是賣五金轉行做衛浴的,其銷售方式是衛浴和五金配套出售;還有幾個不良商家故意壓低成本。我不甘心生意客戶就這么被搶了,于是決定給店鋪來一次大翻新,再引進些新的設備。但我的積蓄根本不夠,于是只得東奔西走湊錢。我去銀行申請貸款,由于資料提供不齊全等原因被拒了。有朋友向我推薦了小贏卡貸讓我試試。作為一個商人,我做事比較嚴謹,沒有盲目申請。我比較關心的是借款利息、還款方式和放款速度,通過對比以及咨詢朋友,最終我決定在小贏卡貸的精英貸上申請一筆貸款,最終申請到了13萬的額度。很感謝小贏卡貸,在最關鍵的時刻出現,解決了我的難題。額度高還能分期還款,減輕了我不少的壓力。



案例二:小贏圓25歲河南商丘小伙陳東飛養雞場創業夢


姓名:陳某飛

年齡:25歲

地點:河南商丘

職業:個體養植戶

借款額度:25000


初見陳某飛,完全沒辦法把他跟養雞這個職業聯系在一起,上身一件白到晃眼的T恤,下身黑色牛仔褲和運動鞋,似乎是鄰居家的一個大男孩,但一開口說話又感覺很沉穩成熟。他是如何開始養雞的,又是如何看到了農村的商機并通過小贏解決發展困難的?以下為他的自述:


大專畢業后我與同學一起去北京,在一家物業做管理員,有時候一周都不會離開那個小區。后來發現小區里的幾個老人在自家一層的陽臺養雞,我發現城里人尤其是老人家非常喜歡吃柴雞蛋,但是現在市面上的柴雞先不說價格,真假都難辨。后來回老家過年看到爺爺奶奶家里養的雞都滿山跑,而且吃了雞蛋確實覺得味道特別香!于是開始默默籌備,隨后辭了工作,開始專門養雞。真正入行后發現問題真是重重,一是丟失,再一個就是雞長得特別慢,結果連飼料的錢都沒賺回來。在就要關門大吉的時候,有人向我推薦了小贏卡貸,我一咬牙借了2萬塊進行第二次嘗試。接受教訓之后,很快就見到了成效。雞蛋和雞都在賣,不僅早就把借的錢還清了,還掙了不少,也算是我的第一桶金吧!



案例三:小贏助力母親開起串串店,讓母親再就業


姓名:小趙

年齡:26歲

地點:太原

職業:服裝店店員

借款額度:10000


大部分人對于孝順這件事有這樣的理解:“孝順就是把最好的東西都給父母,讓他們吃好的用好的,甚至有時候直接把錢給父母,讓他們踏踏實實安享晚年”其實在父母心里,最擔心的可能不是缺吃少穿,而是年華慢慢老去,不再是兒女心中的頂梁柱。他們害