调查|张洋吴云
采写|吴云
存钱罐定位为互联网金融平台，于2015年10月上线。目前，存钱罐提供给理财用户的产品有两类，活期和定期，其中活期占大多数。外币罐子不为用户提供直接竞价，而是采用自动竞价的方式为用户分配资金。
存钱罐的CMO认真的认为，对于一些理财能力差或者不愿意在资产选择上花太多时间的用户来说，存钱罐可以很好的满足需求。截至2017年7月底，存钱罐累计交易额348亿元。
存钱罐的底层资产都是消费金融资产，供应链金融资产会逐渐淡化。其中，消费信贷是主要的资产构成，消费分期主要针对3C产品。
在合规的路上，存钱罐一直在拼命奔跑。2017年6月，小猪扑满率先加入由国家互联网金融安全技术专家委员会发起的国家互联网金融阳光计划，将平台数据上传至系统供投资人验证。此外，银行存管也在对接中。
网上小额贷款盈利不错，存钱罐果断进入。
外币罐子推出初期，主要通过与外部渠道合作获取资产。除了小额的短期贷款，还有大额的长期抵押贷款和供应链金融资产，然后考虑到合规问题，逐步降低大资产的比例。
在与资产端的合作中，存钱罐看到了线上小额贷款空的巨大市场需求和利润，而当时针对P2P的各种监管还没有出台，于是存钱罐果断入市，于2016年5月推出了线上小额贷款APP“现金贷”。
“现金贷”授信额度500-2000元，贷款期限20-60天。目前每月贡献20多亿。
王坚认为，未来5年，消费信贷可能会增长5倍，这其实是一个大趋势，存钱罐必须跟风。
随着“现金贷”贷款的快速增加，在存钱罐投资用户配置的底层资产中，自营资产将占绝大多数，目标是占贷款余额的80%。
王坚表示，“调整自营和外部资产比例的过程不会特别快，因为存钱罐在团队和技术上需要时间调整和积累。另外，对于那些已经配置的外部资产，资金回流需要时间。”
自营资产有助于渠道资产的质量控制。
存钱罐以自营模式作为资产端，可以帮助存钱罐在风控层面更好地判断渠道资产的质量，有利于风险定价和贷后管理。
在做自营资产之前，存钱罐对通道端底层资产质量的判断经验相对较少。有了自营资产，存钱罐构建了一套风控模型，积累了风控数据和经验，可以对渠道资产做更细致的风险衡量。
王坚说，“我们原以为网贷比线下消费分期风险大，但实践后发现，线上坏事其实比线下少。原因是线上渠道的用户数据在我们手里，可以做更好的风险控制。线下涉及渠道和运营的方方面面，其中任何一个环节都会对最终的资产质量产生很大影响。”
存钱罐的另一个风控优势是渠道资产合伙人数量少，可以进行精细化的风险管理。根据2017年第二季度外币罐子的运营报告，资产合作方包括:分期乐、拍拍贷、票友、闪银、量化派等。另外，资产合伙人本身也是有实力的，能够保证资产的质量。
客户效率的提升值得期待。
目前，存钱罐注册用户121万。由于相对稳健的营销策略，注册用户增速有所放缓。
随着监管部门对大额资产释放的逐步规范，预计存钱罐小额分散资产对用户的吸引力会增加，活跃用户数和单个客户价值的提升值得期待。
近日，爱分析对存钱罐管理层进行了专访，就存钱罐的战略和公司运营进行了交流。现摘录部分内容，与读者分享。
王坚，资产合伙人& amp；风险管理主管，曾在汇丰银行担任亚太区副总裁，在大数据技术公司Opera Solutions(纽约)担任高级顾问，在资产开发和风险控制方面经验丰富。
厉害，币罐CMO，曾任昆仑万伟市场副总裁，营销经验丰富。
网络小额信贷快速增长的时间也就这两年。
爱分析:存钱罐里在线借小贷的用户画像呢？
王坚:客户一般在20-35岁，以男性为主，活跃在三七线城市，月收入2000-5000元，收入稳定，以蓝领为主。
爱分析:你对网络小贷市场空，有什么判断？
王坚:两年前判断网络借款人有500万。现在一个平台可能有500万用户。如果按照非银行覆盖的客户群，排除太年轻和太老的人群，应该在4-6亿人空之间，那么可能有30%的人是线下的。他们大多去捷信、点拍侠等平台寻求金融服务，线上至少应该还有2-3亿。
我认为快速增长的时间窗口可能是两年，市场格局在达到顶峰之前可能会有很大的变化。一是政策可能会有一些变化，二是市场竞争格局可能会发生变化，导致定价方面的不同。
爱分析:对接外部资产的传播是怎样的？
王坚:我们提供给理财用户的投资收益是6-9%，对于底层资产的风险定价是10-15%。中间的利差包括风险成本、运营成本和获客成本。对于外部资产，如果不想自己搭建金融平台，愿意支付这个溢价。
恋爱分析:如何确认收入？
王坚:平台提供中介服务，在撮合的同时确认服务费收入，根据资产期限确认管理费收入。
爱分析:供应链资产布局是怎样的？
王坚:现在，存钱罐基本不再和供应链资产合作，主要做小微消费信贷和消费分期。前期配置了很多供应链资产，因为当时我们的投资标的以短期为主，而保理和过桥贷款的期限都很短，所以符合我们的期限要求。
存钱罐逐渐放弃供应链资产有两个重要原因。第一，它的量比较大。如部分农商单笔贷款金额已超过100万，在合规方面存在一定风险；其次，这类资产的风控体系与小额贷款、消费分期有很大不同。要做到这一点，我们需要重建团队，深挖供应链，这不适合我们。
爱分析:大型供应链资产有哪些出路？
王坚:其实他们的资金渠道一直在萎缩。现在金交所的路并不好走，很多大资产都在找信托批发资金。对于那些相对优质的大资产，可能更容易得到金融机构的认可，所以银行是最好的选择。
在线小额信贷的定价范围将会缩小。
爱分析:网络小额贷款的定价范围很大。未来会不会像线下一样专注于一个狭窄的利率区间？
王坚:现在基本上除了少数相对靠谱的，80%都在搞监管套利，就是在监管出现之前赚钱。目前网络小额贷款的平台很多，很多平台都没有长期运营的计划。
我们网上小额现金贷款的定价比较低，利率36%，外加一部分服务费。一般期限在一个月左右，实际利息不会很多，但市面上很多平台定价在300-600%，还是会有人借。
我判断一两年之内，那些做监管套利的平台肯定会被政策和竞争对手淘汰。因为如果他们的利率从600%降到100%，就会被迫像我们一样做精细化运营，完善风控模型。
所以未来的定价区间不会像现在这样是60-600%，而是压缩到一个比较小的范围，比如60-100%。
爱分析:网络小额贷款的模式是短期内迭代，还是会像长期借贷一样逐渐稳定？
王坚:创业平台的环境和银行不一样。比如美国银行经过50年的竞争，产品高度同质化，定价非常稳定，所以实际上大家都是在非常狭窄的空房间里雕刻。
他们的风险控制模型非常稳定。事实上，在95%不变的基础上，他们在剩下的5% 空中寻找需要改变的点。而中国的网络小额信贷则不同，20%可能保持不变的成分，80%不断变化，这就导致了一个长期稳定的模式，无法在巨大的变化范围内进行调整。模型只能不断调整，以适应客户群体特征和欺诈特征的变化。
这里的80%的变化，并不是说这个月年龄和收入的风控模型很重要，下个月变成性别很重要。在这些模型中的因素中，80%的核心因素可能是相对稳定的，但这些因素的动态关系变得非常快，比如每个因素的权重系数不同。
爱分析:不同平台的风控模式有哪些核心差异？
王坚:其实数据的竞争壁垒是有限的。市场上没有一款主流竞品有特别核心的数据源。我能收到的数据，其他平台也能收到。真正的核心区别是数据推导，即如何在数据的基础上推导出新的变量。
模型迭代包括两部分:一是现有变量贡献率的调整；第二，随着风控数据和经验的积累，衍生变量发生变化，后者是核心竞争点。
模型已经标准化，各家建模能力相差不大。我们的风控体系是在两端进行的。第一，传统的专家经验是找专家看各种案例，不断选择和尝试新的变量，识别变量的有效性；二是机器自动生成的变量。现在后者在我们的模型中变得越来越重要。前10大变量中，3个核心变量全部由机器生成。
爱分析:美国在线小额信贷的风控模型也是依靠神经网络，而不是传统的逻辑回归？
王建:美国不一样。很多资产都是线下收购的，所以美国很多小额贷款平台都是遵循银行的传统思维。
爱分析:你对AI在风控方面的应用有什么判断？
王坚:按照一些行业专家的说法，AI有两个维度，一个叫深度AI，一个叫广度AI。深度AI是指计算机视觉、语音识别等。现在AI做的比人类好。比如AlphaGo已经打败了人类。原因是卷积神经网络的算法本身和计算能力在过去十年里进步很快。
其实广度AI的算法并没有改变。很多算法十年前就有了，最近两年效率提升主要是因为数据环境的变化。十年前没有这么多数据，但今天的数据是爆炸性的。我们的现金贷风控模型，每个借款人有两万多个维度，然后机器衍生出一万多个维度。在如此大数据量的背景下，一些传统算法也会非常强大。
爱分析:神经网络比logistic回归更适合反欺诈？
王坚:目前我们对用户的信用额度还是比较粗糙的。比如用户借1000元，不需要任何计算。但是反欺诈是动态的，其中可能存在一些隐藏的关系，用传统的方法很难做到。
逻辑回归也是有益的。回归的结果不一定要直接用，但是可以很容易的帮你筛选出一些替代因素。我们的反欺诈是规则和模式的并行。我们可以先用logistic回归跑出一些因素，再进行筛选分析，制定更灵活的规则，然后不断迭代，降低不良率。
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