◆胡丹说:“创业之后，没有时间玩游戏了。”
文|铅笔道记者薛婷
介绍
“账单侠”是一个基于手机App的平台，为35岁以下的年轻蓝领提供小额分期服务。贷款金额在1000-3000元之间，消费产品为3C数码产品(以手机为主)。
创始人胡丹说:“必须对金融心存敬畏。信用是一个四维世界，第四维是时间。”
“不像电商，现在赚了就赚了，亏了就亏了。今天你无法知道信贷放出的钱到时候能不能还回来。”他笑着说:“我要像星际一样穿越时空空知道6个月或者12个月后会是什么样子。有多少坏账，你能杀了我吗？”
没有时间机器，胡丹做了两件事来预测和抵御时间的风险。
“为了防止危机的发生，需要付出巨大的努力来做好风险控制。如果出现经济危机或者‘黑天鹅’事件，我的底子要足够厚，保证不会被渗透。”胡丹说。
截至2016年3月，“账单侠”业务已覆盖全国157个二三线城市，月交易额3亿元。每笔贷款平均审核时间不到5分钟，坏账率5%左右。每个月新增客户超过10万，累计用户超过70万。
注:胡丹已经确认文章中的数据真实无误，铅笔道愿意和他一起为内容的真实性背书。
失败的实验
2010年，斯坦福大学MBA学生胡丹有很多创业想法。在美国门洛帕克，他走进红杉硅谷的办公室，见到了沈南鹏。想找他要点投资创业，结果被“忽悠”成了投资人。
三年多过去了，平时喜欢玩单机游戏CS和刺客信条的胡丹(时任红杉资本副总裁)还是想来一场真正的战斗。“突突突突打枪，很投入。创业就像浓缩的人生，比游戏更精彩。”身着运动服的胡丹兴奋地说道。
他把方向锁定在金融和信贷领域。多年来，一位“美国老人”一直在感动着他。当他还是一名MBA学生时，他听了校友理查德·费尔班克(Richard Fairbank)关于他如何创办信用卡公司Capital One的演讲。
“三十年前，美国的信用卡市场非常成熟。Capital One专门切割了传统银行无法服务的两类群体:信用超级好的群体和信用有一些瑕疵的群体，利用数据分析模型对风险进行定价，提供相应的信用卡。”
“他60多岁了，嘴里说的就是数据。”胡丹感到震惊:“他们从发行信用卡到营销、催收和信用评估，都使用了大量的数据分析来做出决策。比如邮寄信用卡的信封，1000个人中，900个以Sir开头，另外100个是亲爱的Sir，然后根据反馈效果不断调整称谓比例。”
◆“开票人”高级管理团队
“理查德·费正清是顾问，理性思考，崇尚数据。我也是。”2014年3月，胡丹成立“票据付款人”。
以Capital One为基准，胡丹决定为中国的低收入者提供小额消费贷款，并将消费品归类为3C数码产品。
为了测试这个想法，胡丹在上海市中心的数码商店“不夜城”做了一个实验。“早期的基金方(出资方)用自有资金试水。”
当时的模式是:店主安装“账单分期”App，推荐前来买手机的用户分期付款，金额1000 ~ 3000元，12个月等额利息偿还，每月收取3%利息。当时借款人没有年龄和职业限制，基本上只要想就可以申请贷款。“试试看大家会不会用。”
第一个月，只有十几单。三个月后，“亏的一塌糊涂，30个人有10个没还钱。”
胡丹分析了原因:上海人均收入普遍较高，没有强烈的需求用几千元分期贷款买手机。“在一个没有需求的地方硬推信贷，只能吸引一群‘坏人’——信用不好或者信用卡已经刷爆的人。”
此外，人工审计也有缺点。胡丹称之为“老专家”模型。“雇佣一些毕业生，经过培训后，他们会根据一套风控手册在后台审核资料。”
缺点如下:
第一，主观不可控。贷款申请能否通过，完全取决于审核人员的主观判断。风险控制手册一直在更新，但审计人员很难遵守。二是时效性差，每个申请的审核时间在1小时左右。“有些客户等不及了，干脆放弃了。”
只针对蓝领贷款
转化率低，坏账率高，胡丹对上海市场失去了信心。今年6月，他派了一个团队去江苏探索新市场，发现蓝领群体对分期贷款的需求很大。
在江苏，除了与数码产品商店合作，胡丹还把店员变成了“买单人”的“销售人员”。店员手机装有“账单支付者”App。如果客户想分期付款，扫描App生成的二维码，可以在手机里弹出申请表，填好提交后台审核，就可以放款了。
通过这种方式，“开票人”与线下的店长、分店经理、店员合作，各自可以获得一定的分成。
在昆山富士康附近的一家手机店，胡丹调查了这样一个年轻人。20岁左右，普工，工资4000元左右。他攒了半年的钱在这家店买了一部iPhone5s，在这里装游戏，拷贝电影。
这家伙平时的消费行为超出了胡丹的想象。“他坐出租车来的。他平时抽一包烟十几块钱，基本是月光族。”
当被问及是否愿意分期购买iPhone时，小伙子笑着说:“当然，这样我就可以比工友们早几个月拿到手机。”
胡丹发现，这个年轻人是一大批年轻蓝领工人的缩影。“他们大多在20岁左右，正处于人生的上升期。一部新iPhone可能是一个二十多岁的蓝领工人最想要的。但是传统金融机构不愿意为他们服务。”
这也体现在江苏市场的表现上。两个月的时间，每月贷款额从100增加到500左右。“差不多一家店，10个蓝领可以改造成一个。”
与此同时，胡丹也在试验，故意借钱给一些年纪较大的蓝领，结果吃了一些坏账。“用户38到40岁，最大的45岁。后来如果样本多了，会发现35岁以上，坏账率会增加。”他说，“蓝领职业过了18-35岁的上升期，体力下降，家庭负担更重。”
8月，胡丹决定只向35岁以下的蓝领人群(如工人、服务员、收银员等)提供小额贷款服务。).
取代“老专家”风控模式
前端体量增加，坏账率依然过高，“老专家”风控模式拖后腿。“如果申请人多了，审核可能要2个小时，优势客户就流失了。”
胡丹有一套逆向选择理论:审计时间越长，留下的客户坏账率越高。“一个好顾客是不耐烦的。他没有贷款经验，不可能贷款。相反，愿意等1-2个小时才能拿到贷款的，要么是真的不差钱，要么是来骗钱的。”他补充道:“经过数据分析，审计时间每缩短一分钟，坏账率就会降低。”
眼看着“老专家”越来越忙，效率跟不上，审批效果无法保证。焦虑的胡丹决定推翻整个人工风险控制系统，建立一个自动化的“中央决策引擎”。
该引擎将原本需要人工审计的流程分成若干部分，并进行专业化。“打电话的只打电话，比照片的只比照片。该方法是工业化的。后面还有质检部分。如果有错误，可以听电话录音之类的，尽量减少人工操作的失误。”
整个过程分为几百块，以自动化为主，人为判断为辅，最大限度减少人为操作的参与(采集上万个数据点)。最初用于人类判断的其余数据被代码转换成规则。
在排除“人”的因素后，胡丹表示，“导致风控判断不准确的唯一因素就是风控模型。那我就继续迭代。上个月的型号坏账高，我就换了新型号，最后用了效果更好的。”
在迭代过程中，技术团队不断用机器代替需要人完成的工作，提高效率。比如照片识别，原来需要人工比对，后来引进了图像识别供应商。“我们将使用三家供应商，同时监控，以确保准确性，避免在一家出现问题。”
同时，优化人工操作。比如申请人的三个紧急联系人，本来是挨个打电话核实的，但是三个人同时打电话给第一、第二、第三联系人。
使用数据模型后，每次审计的时间减少到20分钟左右，坏账率和逾期率相应下降。
反欺诈模型
2014年10月的一天，突然看到好几家店的逾期率接近50%，胡丹惊呆了。经过调查，发现是团伙诈骗。“比如他们找一些没有贷款记录的小白用户刷单，给几百劳务费。这样的人很难识别。”
胡丹经历了两个多月的黑暗期，最高坏账率达到30%。“天天睁眼就亏。”
根据调查结果，反欺诈模型只能从协调模型规则建立。例如，如果一个人充当自己的父亲和另一个人的兄弟，他的号码将同时出现在两个申请人的联系人中。系统会识别号码并做标记。"这个号码的信用将在下次被扣除."
胡丹说:“该模型正在与欺诈团队争夺成本。电话号码不行，我就花几十块钱买几张电话卡，能骗你几千块钱。”因此，研究小组在模型中加入了声纹对比。“就算张三的哥哥和李四的爸爸号码不一样，通过声波比对也会发现是同一个人。”
“他们只能再找人演李四的爸爸，成本高。”胡笑道:“诈骗越来越难，成本高了，他们就不来了，可能会转投其他风控不好的借贷平台。”
后来技术团队发现，这些诈骗“坏人”有着千丝万缕的联系，他们可能都给同一个中介打过电话，可能在一个QQ群里。在分析了这些人的交往和社会关系后，他们发现“坏人的朋友一定是坏人。”“群里申请的基本都是‘坏人’。”
技术团队利用这些关系构建关系网络，形成反欺诈模型，提前防范欺诈。“他能骗一个，第二个马上就发现了。”
为了防患于未然，团队往往脑洞很大，比如开发一套行为标识。用户的信息如如何画屏幕，拖动速度，是否使用拼音或笔画进行键入，是否删除或重新键入等。都是有记录的。
“一开始，我不知道会有什么联系。当样本很大时，它与‘坏人’模型相匹配，并发现一些可疑之处。比如诈骗分子选择了金额，就会一下子拖到最高金额。按理说，大部分人都会考虑一段时间。”
这些模型应用后，坏账率稳步回归正常。“感觉就像把玻璃擦干净了，申请人的行为一下子就透明了。”
2015年上半年，每份申请的审核时间约为7分钟，坏账率约为5%。
每月贷款3亿元
这个时候“票据付款人”在江苏每个月可以贷款2000多笔。胡丹觉得实验完成了，于是他把范围扩大到其他地区，如贵州和福建。
在资金端，他不再局限于自有资金，开始和几家P2P平台合作。“有垫资的，有T+0的，有实时贷款的。”后来一些传统金融机构(如城商行、信托公司、资产管理计划等。)前来寻求合作。“我最近在和一些银行对接。”
2015年，“账单侠”每个季度的贷款额增长率约为460%。11月，平台实现盈利。“前期基础建设投入大，技术和风控团队100多人，都是百度、谷歌、携程、银行等大公司的人，人员成本高。”
随着用户的增加，胡丹内部设立了一个模型优化机制“冠军挑战者”。每个月95%的应用使用原来的最优模型，另外5%分成五份，用五套新模型进行实验。根据结果，每2~3个月评选出最佳模特，成为新的“冠军模特”。
“40多人的风控团队，每天都在探索新的模型，其中一个就是通过计算机自学形成的。”他笑着说:“现在计算机模型能做到人类的99.5%，我相信未来计算机一定会赢。”
截至2016年3月，“账单侠”业务已覆盖全国157个二三线城市，月交易额3亿元。每个月新增客户超过10万，累计用户超过70万。
如今，每单平均审核时间不到5分钟。“最近有客户一年前第二次申请。如果之前还款情况良好，1秒钟就可以实现‘秒批’。”
在未来几年，胡丹不打算迅速扩张。“首先要保证质量可控，活下来比做大更重要。如果你没死，你就赢了。这就是金融。”
企业家求举报？请点击“阅读原文”，我们会尽快联系您。
转载及市场合作请添加微信号meera003；
温馨提示：注：内容来源均采集于互联网，不要轻信任何，后果自负，本站不承担任何责任。若本站收录的信息无意侵犯了贵司版权，请给我们来信(j7hr0a@163.com)，我们会及时处理和回复。
原文地址"三轮融资8697万美金 他为70万年轻蓝领贷款买手机 一月放款3亿元"：http://www.guoyinggangguan.com/xedk/198406.html。
微信扫描二维码关注官方微信
▲长按图片识别二维码
