闪银支正春:互联网“信用评估”是一个大生意

互联网金融中,风控尤为关键。而风控的关键又是用户信用体系的建立,Wecash闪银这家互联网金融创新公司正在这个领域中进行掘金。移动互联网的逐渐发酵,也成了金融行业共同开辟的新渠道。更快捷的交易方式,必定会冲击传统模式,由于传统资信审核方式很难去繁就简,使得审核步骤并不能跟上时代的脚步,所以,基于互联网授信模式的新型互联金融服务就成为了众望所期,Wecash闪银创始人支正春或许会带给我们一个很好的答案。

作者:周池

以下为支正春口述:

用4亿无信用担保人群的信用评估,赌信用市场“新大陆”一个未来

Wecash闪银所做的领域其实是针对互联网的用户,特别是移动互联网的用户,如何给这些人提供信用评估服务,正是我们想做的。因为中国大概有六亿移动互联网用户,其中只有2亿人甚至是不到2亿人在银行体系里是有信用的,所以这个市场非常庞大。而中国大概发了3.3亿张信用卡,平均人均拥有信用卡1.72张,也就是说大概只有1.8亿人用信用卡。其他的客户,比如说有房贷和车贷的客户数也相对较少,排除这些客户,还有有一些不使用移动互联网,那剩下的客户里面也就有2亿人有信用,有将近四亿人是没有信用的,这样一类人群其实是一个非常有意思的,这个过程中我们在做的主要通过他的互联网行为轨迹,他的一些行为数据和社交数据给一个人做一个信用评估。

传统认为有需求去找银行,但是我说的六亿里面有四亿人他根本没有机会在银行拿到钱,他的信用在银行信用体系里面根本不值钱,他在银行里面是白户,我解决的是这些人,这是我的核心客户,不是说他已经有很多贷款了,他再来贷一下,这不是我想要的客户,我们其实评估的相当于是互联网信用,不是单纯说你这个人能借多少钱,这是两件事。有可能你这个人做抵押贷款能借五百万,但是做互联网信用可能连五百块钱都不愿意给你,这是完全有可能存在的,抵押贷款押着这个房子,不还不行,但是这个人的人品很差,老爱赌博,这个时候互联网行为可能连五百都没有,两者评断的基础就是不同的。我们更多的是为那些没有资产,没有在银行拿到信用的人提供信用评估。

一开始做这个项目的时候,其实我并不知道有类似的商业模式,今年二月份我发现美国有一家叫Zestfinance的公司做的有点类似,它现在大概有一百万用户,他发放平均应该在两百美金左右,最高是五百美金,他后面也有一家公司叫zestCash来发放资金。对于我们而言,因为中国互联网情况跟国外是不一样的,中国是你去看好了,前几名的社交网站都在中国,中国的互联网用户花在网上的时间其实是超过美国的,中国其实会有更多的数据会积累在这个上面,而美国的优势是已经有成型的信用体系,他要做的是把已有的信息组合起来,我相信现在发改委也在提出,央行要把这些信息综合起来,我觉得这种信息高速基础建设正在越来越多,而我们做这种数据加工数据分析的公司,其实未来下面的土壤会更加扎实和多样,我觉得这个是在赌一个未来吧。

Wecash: 基于互联网行为的“微信用,快评估”

Wecash是一款从“大数据”角度出发,根据使用者在社交媒体、SNS社区等公开平台上发布的信息,通过特殊数据分析方法进行信用额度以及偿还能力的评估,从而判断使用者是否拥有一定额度的贷款资格,这种方式既便捷又快速,并且不存在传统金融模式中的主观偏见。

Wecash整个体验流程是非常简单的,目前我们是在两个端口提供信用评估服务,一是APP端,基于ios系统的已上线,基于android系统的还需一段时间;一个是微信端,微信端只要你搜索bank_9f,关注Wecash闪银服务号,根据提示点击申请信用评估,在新进入的页面中输入你的基本信息,如名字、手机号码,然后你的职业,你的状况等,再授权一些社交网络账号,如人人、新浪微博、腾讯微博等,这些信息授权完成后,你还可以追加授权你的信用卡帐单的邮箱等,这些是有选择的,你授权越多我们可能就可以给的越多,然后点提交资料,我们机器会读取这些信息,通过后台读取的信息组合给你做一个评判,大概在20分钟,我们会有一个倒计时告诉你一个额度,这个额度就是你的可用资金额度,然后你可以点击“快速提现”按钮,输入你要取出的额度和选择的分期期限,系统会自动通过我们后端的服务商帮你找一个投资人,然后拨款给你,整个过程最快应该在20分钟,最慢一般是一天。

有别于传统银行授信的“2+5”人群定位

我们定位的人群是这样的,我们称为“2+5”。什么叫“2+5”呢?就是工作前的两年,也就是读书时的最后两年的学生群体,工作后的五年,也就是工作的前五年的职场人士,这个人群大概在二十周岁到二十七周岁,这是我们的主力人群。当然我们中还有一些网店的店主。为什么会选择这个人群呢?首先,这个人群获得银行体系信用评估的概率是非常低的,因为他收入还没起来。第二个是这个人群互联网行为会比较多,更容易留下一些互联网足迹和信息,便于我们来判断。第三个这些人群是不断成长的一个人群,我们看好,不断地会有这样的人群增加,不断有一些人群成长。换句话说未来这些人再成长一定阶段以后,对我们来说有一个长期的数据基础,等他更有钱的时候,我们就会给他提供更深层的信用服务。

我们知道传统的银行征信其实就两大块,一块是抵押贷款,一块是信用贷款,银行的抵押贷款核心是考量抵押物,银行的信用贷款要的是证明自己还款能力的材料,如收入证明,需要你银行征信报告,需要你住址证明,需要你的户口本、身份证,这些东西其实核心还是根据客户过往的信贷记录和他的收入水平来做信用的。但是这个问题是中国有四亿人是没有信用记录的,没有过往的借贷记录,银行怎么来评判这个群体,在原有的方式下银行很难去授信这些客户,而且这些客户授信成本很高,因而银行不会为这些客户开一个网点,我觉得我们跟银行最大的一个区别是说,银行是真正的放贷机构,我们并不放贷,而是做信用评估。

我们跟传统银行的征信方式完全不同,第一我们取的资料是不一样的,我们更关注互联网行为,更关注他的社交信息,更关注他的身份,不是那么关注他有没有房子,这是第一点不同,风控理念不同。第二点风控的实现方式不一样。传统银行信贷核心还是靠有经验的信贷员做的,这种方式注定随着业务规模的扩大,需要更多的有同等评判水准的业务员,而我们做的方式不一样,我们整个模式是用“machine论”的方式,用机器做整个大数据的分析,这样我们能够最大程度的降低人工成本,完全用数据的方式来做。这样能够做到效果就是说随着我们的规模扩大,我们的边际成本是非常低的,我服务一万人和服务一百万人,我们的成本是差不多的,从这点上来讲,我们所提供的也是一种对传统模式的改进方案。

信用评估的“3R”模型

具体到Wecash采用的全新贷款人信用评估数据模型,就是通过申请人所授权的信息,抓取超过6000条原始信息进行数据分析,这些信息的来源主要是申请人提供的社交数据,这是与传统资信审核截然不同的新型信息来源,这在以前是从来不会被考虑到的,越来越多的公司企业注意到社交数据的独特价值,通过这些信息不仅可以获取用户真实需要,也鞥发掘潜在需求,同时还可以获取用户的经济健康状况以及偿还能力甚至违约率,这些都是大数据带来的好处,从用户角度上来说,在经过精准分析后得到信用评估,既不用去迎合金融机构的高门槛,也可以提醒自身对信用的重视。

我们模型总结起来叫3R,第一个R叫Rules,就是规则规定什么样的客户应该怎么处理,这是一个规则。举个例子,比如说我们发现客户平时在互联网上的行为是非常容易关注,比如说赌博、彩票,OK这样的客户我们会认为他的信用并不好。我们会给客户贴上标签,如果我发现客户干了这个事,我就认为他不是好客户。客户老做套现,信用卡买卖,这些客户也不是好客户,只要发现有这样的行为、这样的信息、这样的动作我们就认为他是坏客户,这叫Rules。第二个我们叫Rank,我们会对不同的客户进行排名,排名会根据你的性别、年龄、区域、行业、社交密度、社交信息、兴趣点、工作类型、教育背景这些来做排序,不同参数不一样的人他的排序是不一样的。一般来说举个例子,受过高等教育的客户一般来说比没有受过高等教育的客户的风险低,这就会形成一个Rank。第三个方式叫做Regression,我们要对一百万的客户量做分析的时候,一定不是一百万客户都做,先挑出十万个形成一个池子,我们做一千万客户量的时候我们要挑一百万客户做池子,我们会通过服务商把这个钱给这些客户,通过他们的信用反馈,我们重新来调整我们的模型,因为我们也会错,错了以后只要有机器能学会什么样的客户数不该做,这就形成了宝贵的经验。这些信息银行是没有的,反过来我们通过这种数据趴取搜寻的方式能获得。

授信的核心:一网鱼捞上来知道这个是能吃的,这个是不能吃的就行了。

总的来说我们觉得进展还是正常的,但是我们也面临一些困难,比如说一部分人的素质偏低,这个其实也是我不能不回避的问题。我们要及时地发现这些人,给他惩罚,当然,我们也帮助了很多人,比如有一个人要结婚的时候没有钱买戒指,我们借给他。有一个在淘宝开店的朋友因为给儿子办婚礼把钱花光了,没办法在淘宝进货,我们帮助他。把好的客户筛选出来,把不好的人标注出来,做信用核心是什么?一网鱼捞上来你知道这个是能吃的,这个是不能吃的就行了。

另外就是我们所给的初始授信额度其实不高,也就是两三千,有一些客户甚至只拿到一百。这是什么原因呢?因为这个客户给我们的信息不够。什么样的客户我们会给零呢?我们发现客户欺骗我们,经常也会发现一些这样的客户,包括重复用同一个手机号码申请,身份证和名字对不上,工作是虚假的,网上我们获取的一些黑名单客户,这些客户是我们很容易发现的,这些人,我们就不会给他们信用.

对于产生坏账的客户,我们定期会把这些名单公布在互联网上,我们会通过你的社交通过关系做催收,向他们了解情况,打电话催收,寻找你。第三个对于超过180天以上坏账的客户后我们会集中诉讼,当然这个可能不是Wecash来做,而是请服务商来做。我们已经和北京资信以及很多的P2P公司有黑名单共享的资质,北京资信会把部分信息保留给其他银行。

对于客户来讲,他的互联网信用影响到的可能不止是央行征信,可能会影响到未来他求职,比如说他找对象,如果你有一个不良信息在互联网上,我估计你这辈子都洗不清,我们越来越要注重地是互联网诚信,我们想打造这么一个环境,当然也有很多客户没有这个意识,不知道自己的信用是不是值钱。其实很多人想说我通过这个能不能骗几百块钱,我觉得这是一种很愚蠢的行为,你用一个很愚蠢的行为留下一个非常不好的印迹,将来信用一定是越来越广泛的,而且央行从2017年开始全面捕捉信用,将来没有信用的人在这社会上将很难生存。我们现在发现通过我们这种模式还是能比较好的筛选客户,现在不还款的资金比例大概是1.2%,比较低的一个数字。

好的商业模式是试出来的

这个模式对我们来说在整个商业模式里面我们本身不承担任何风险的,因为我们是一个信用评估商,但是在这个措施过程中我们会投一些饵去测试。举个例子,比如说我们会去测试赌博的人还款概率是多少,现在我们发现是33%,我们拿一万块钱测试了30个客户,每个人给的很少,这个成本是我们要自己承担的,因为你在尝试,这个坏账是由你自己来买单。我觉得这个买卖整个来说,随着你客户量增加你尝试成本也会增加,这个买卖最终是收益客户风险,或者说对我们来说我们的服务商就是提供资金那方他的收益是要覆盖他的风险的,如果可以这个事情可以运作下去的,考量的也是我们信贷技术的本事,前期的成本完全是可控的,我们天使阶段已经融了两千万人民币,这是我们经营成本里面已经算进去的,就是尝试成本。

我们希望整个公司最终变成一家以数据搜集、数据分析、信用评估见长的这样一家公司,我们核心还是想做信用,做的方法还是想用数据,我们未来想在三年内覆盖一千万的用户,把自己逐步成为一个小领域的标准。我觉得这一件事情核心拼的还是真正对于客户,对于小微,对于个人的信用的理解。

目标群体决定我们的团队

我们整个团队是从2013年12月开始的,当时一共起步的时候只有三个人,现在已经到60几个人了,现在的用户量(申请信用评估的客户)已达近十万级别。有一个背后的公司在投资我们,我是最大个人股东,我本人从事了将近六年的小微信贷,我觉得这个经验应该也算比较早的,而且使用和接触过各种信贷,做Wecash这个事情我们最终想实现的是“人人都有信用,人人的信用都可以转化成资产。”

就我们整个公司架构来说,决策权还是在团队里,我们团队里面有互联网行业不同背景的人,包括来自百度的,包括来自小米的,也有来自美国麻绳研究光波的,团队整体还是比较多样的,平均年龄在27岁左右,就是我们这个年龄更了解我们想要开发的群体,我们团队里也有90后,但是我想他们会更了解90后,包括我们做产品里面就有一个90后。我相信谁能更了解客户,更能深入理解他们,思考他们,这个产品才有生命力。而站在一个企业来说我想怎么发展,我想怎么打造团队,我想怎么样,这都是一厢情愿的,最终还是客户选择你,不是你选择客户,这是两点。第一点是,我的团队里面也有好几个跟着我当年一块做过上一轮创业的,还有两个人,他们非常了解我,也非常了解这个行业,我觉得在做这件事情的时候,对于我懂的东西我愿意听他们的想法,会做比较集中的决策,对于我不懂的事情,我愿意听大家的想法,然后去尝试一下,我们会做很小步的尝试,如果发现这个错了,我们再回过头来,当然这会有一条主线,比如说营销上就是以社交为核心做影响,我们在审核上一定以机器化审核为核心,会有一些标准,一些方法论,这个方法论、价值观是不变的。

面对互联网巨头 我相信不可能一家独大

现在好多互联网巨头公司,如腾讯,58都纷纷加入互联网金融的队伍来,对于我们来说这是好事也是坏事。好事是什么呢?说明巨头也看到了这里面的商机。坏事是什么呢?我觉得中国的很多大企业都有一个特征,就是你做的好了我就复制,这是非常不好的抑制创新,反过来讲真正拥有核心竞争力的企业他是不怕这种竞争的。我觉得我们的优势是一个我们对于信贷业务,对于这件事情的理解要比他们深,这样我们才有生存的空间,如果不是我觉得我们会死。至于说流量是不是足够大,我觉得这个问题仁者见仁、智者见智,我也看到腾讯通过这种方式做成功了很多,包括游戏什么的,但是他也失败了很多。比如说他的电商就做的不怎么好。这个东西我觉得既是危险也是机会,这个市场已经会慢慢被巨头cover,在这个领域里谁有更强的运营能力,更强的产品能力,更强的对行业的认知,慢慢才会转化为你的生产力和你的独特优势。我从来不认为一个行业里面,特别像金融这个行业里面会一家独大,总会有差异性的。从来没有一家银行独大,也没有说一家支付公司独大的,信用更是如此。

互联网泡沫是自我教育的过程,站在未来看现在 ,互联网一定会加速改变我们。

我认为现在中国整个商业环境是有一些激进,或者是有一些泡沫的,但是这个东西其实很正常,美国现在就没有泡沫了,2000年的时候美国纳斯达克崩盘,作为互联网泡沫,这是很正常的。所有的东西都是由衰到胜,有一个过程,而且可能过剩,然后再回到原点。我们反过来看一件事情的时候,中国有全世界最庞大的互联网用户,中国经济快速增长,传统经济面临巨大压力需要改革,反过来我觉得也只有互联网能救这个未来,互联网一定会改变我们的未来,而且这个速度会比我们想象的更快,它的机会是巨大的,可能我觉得今天我们说这里面好多有泡沫或者是资本投入,我觉得这个东西其实是非常正常,你在未来来看这个东西还可以更大。今天我们说互联网金融,P2P去年是六百个亿,那它占整个银行贷款是多少?非常非常低。它根本还没有完全发展起来。我觉得这种资本的推动是可以帮助他更快地发展。至于你说里面有没有害群之马,有没有浑水摸鱼,这是历代以来一直有的问题,我觉得核心两点,第一点是行业要自律,要有一个行业自我公约来排除那些不好的创业者或者是不好的害群之马,第二我觉得这本身也是对中国的投资者,中国的老百姓,中国的网民一次教育,这是血淋淋的教育,就好像当然买股票一样觉得能赚钱,但是现在股票跌成这个样子,大家就明白了,其实股票也不一定是一定挣钱,这是一个自我教育的过程。

I黑马点评:

Wecash作为一个互联网信用评估平台,弥补了传统审核模式限制多、门槛高的弊端,节省时间也节约成本,在国外这种模式也正在逐渐兴起,美国的ZestFinance所使用的通过该公司研发的“机器学习”对从申请人数万条原始信息进行的分析,从而对信用风险进行评级,相比传统数据相比,更精准科学。沃顿商学院教授埃里克·布莱德劳(Eric Bradlow)曾经表示:“社交数据是一个很有价值的额外数据源,对某个人的信用行为具有很强的预测性。当一个人的资料非常稀少时,这样的数据尤具价值。” Wecash闪银则抓住了社交数据,这一看似不经意的互联网轨迹,实则是大有作为的信息来源,通过特有的“大数据”分析体系能更科学获取资信评估。我们有理由相信这款产品未来市场是十分有前景的,这不取决于一篇文章,一段文字,而是让客户给出答案。

您可能还喜欢…

发表评论

邮箱地址不会被公开。 必填项已用*标注

您可以使用这些HTML标签和属性: <a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <strike> <strong>