钱宝最大的特点之一就是技术色彩浓厚,这一点在它的团队中可以充分体现出来。其CEO焦柯和CTO彭其均来自百度,团队中核心的R&D工程师占比超过70%。
从一开始,互联网出身的焦柯就决定以技术为导向,用技术做智慧金融。其实,焦柯的第一个创业项目并不是钱宝,而是“小贷秘”,意思是“小贷秘书”。
贷秘是一个信贷产品的搜索和推荐引擎,于2013年11月上线。它通过智能贷款数据库和推荐引擎连接金融机构和借款人,为用户提供精准的贷款产品推荐,帮助机构寻找用户。贷款秘笈推出后,一举成名,甚至被新闻联播报道。
这项业务做了近一年半,焦柯发现产品表现并没有达到预期,各个机构的产品也没有明显差异,导致信贷服务同质化。
同时,焦柯认为,银行采用基于强势特征的风险控制体系,使得中国约85%的人无法享受金融服务。在欧美等发达国家,传统金融机构覆盖的人群比例为70%。
这意味着存在巨大的市场机会。因此,焦柯和他的团队迅速转型,于去年7月推出了一款全新的产品——钱宝。
服务于非银行人士的产品
钱宝是一款服务于非信用卡用户的产品,通过人工智能的风控解决方案提供线上信贷。
钱宝服务的人群是愿意提前享受消费,缺乏理财规划的年轻人。这些群体大多有短期资金周转需求,但申请信用卡困难,缺乏借款渠道。
针对这一需求,钱宝设计了贷款额度500-5000元,贷款时间7-30天的产品。对于用户来说,申请、审核、出借都是在线完成的。
显然,这种产品满足了用户的需求,而且这几年一直很流行,这从钱宝的发展速度就可以看出来。其月交易笔数从上线第一个月的93笔上升到今年9月的40万笔,呈指数级发展态势。
注重挖掘弱势特征
银行对于贷前风险控制,往往是基于对用户还款能力的信用评估,这类群体很难得到银行等传统金融机构的服务。
与银行不同,钱宝不是用来判断用户的还款能力,而是用来评估用户的还款意愿。因为在焦柯看来,1000块钱谁都还不起,只有愿意和不愿意的区别。
另外,这部分人群在风控数据上的表现往往不具备银行所需要的强特征变量,比如车、房、金融交易等维度的数据。
因此,使用钱宝基于还款意愿的风险控制体系注重弱特性。焦克认为弱特征和强特征的区别在于,强特征是非0或1;而单个弱特征对于用户的信用评估和逾期率并没有绝对的指导意义,需要多个弱特征一起才能对用户进行准确评估。
因此,钱宝将被用于通过挖掘大量弱特征来建模。此外,用户累积的还款样本对模型进行了修改和优化,使得模型更加准确和稳定。
基于机器学习的风力控制模型
目前,人工智能是最热门的领域之一。钱宝的核心竞争力是将人工智能应用于小贷领域,实现基于大数据的风险控制。
在焦柯看来,人工智能非常适合这个领域,因为机器学习不受道德、体力、经验等因素的影响,比人更适合大规模数据处理的定量分析。相对来说,审批效率更高,效果更稳定可靠,反作弊能力更强。
同时,人工智能还可以根据数据表现快速迭代,从而自动优化模型。而钱宝的产品恰恰具有金额小、频率高的特点,所以同一个数量级的贷款金额,会在钱宝的平台上带来大量的样本,让模型不断迭代和训练,从而形成马太效应。
比如,使用钱宝9月份批准的40万个应用,意味着一个月后将收获40万个样本数据,用于同时优化20多个正在运行的风控模型。
近日,爱分析针对钱宝的使用情况进行了一项调查,并采访了CEO焦柯。现在我摘录一些内容与读者朋友们分享。
问:如何定位目标用户?
答:国外同类产品针对的是底层群体,这是一个相对困难的群体,而我们更多定位于近优和次优群体,也就是信用卡之外,但离信用卡最近的群体;换句话说,就是次优人群。
问:为什么用户会有这样的需求?
答:这种需求很普遍。现实生活中,人们习惯于向熟人借“信用债”。其实这包括显性成本和隐性成本——显性成本指的是要请一顿饭或者送个小礼物表示感谢,而隐性成本是“面子”问题等等。所以我们的业务比传统方式低很多。
问:获客的途径是什么?
答:目前主要采用线上获客方式,来自应用商店、搜索引擎、导流平台等市场。我们很多团队都是百度出来的,所以在流量和搜索方面有很多经验。
问:目前的风控效果如何?
答:我们通常用两个指标来衡量风控的效果。一个是通过率,一个是逾期率。目前我们的通过率是行业最好水平的两倍,逾期率比最低低40%。
一个好的风控,一方面不会把优质用户拒之门外;另一方面,不会在一定时间内冲到某个数量级,大量不合格用户通过,从而使逾期率更高。
目前我们的风险控制在这两个指标上都表现不错。
问:什么是贷款展期率?
答:相对来说,我们的用户两个月借一次。传统的金融需求属于低频、长决策时间、长流程,而我们的是中高频需求,整个决策过程和业务流程相对高效。
所以从某种意义上来说,用户不会把这个产品当成一个金融服务,而是一个类似于日常工具的产品。另外,用户的收入水平和消费习惯短期内很难改变,所以是比较高频的。
问:如何避免“一端多贷”的问题?
答:首先,一个用户在多个平台的申请次数与其实际逾期率并没有很强的相关性。
传统金融更关心用户的还款能力,而不是还款意愿,比如赚多少钱,工作是否稳定,资产有多大等等。这些其实都是在判断用户的还款能力。
这意味着传统机构非常关注长期负债。如果一个用户在不同平台借了10万,总和可能不够,还款能力会有问题。
我们的业务本身就很小,解决的是用户欠薪的需求,在用户的薪资体系内是完全可以承受的,所以对我们来说,还款意愿才是核心。
而且在风险控制上,最大的问题不是一个人贷款多,而是反欺诈问题多。
问:你如何看待国外类似行业?
答:这个还是不一样的。第一,我们服务的人群不一样,国外面对的是更多的底层人群,用高息对抗高风险;第二,使用的核心技术不同。国外类似的公司在核心技术上并没有太多革命性的创新,还是用传统的方式做金融,但是我们采用的新金融技术从逻辑到技术手段都是创新的。
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