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倪抒音:个人授信是风控+催收的结合

来源:搜狐财经
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  12月1日,由"中国梦·梦之蓝"赞助的搜狐财经"创江湖"年度收官落地北京国家会议中心,围绕"消费升级"这一主题,众多创投界大牛莅临现场,与在场的众多创业者一起围炉论道。同时本次活动还将揭晓2016年中国创客先锋人物评选结果,表彰最具创新步伐的先锋人物。

钱牛牛CEO倪抒音
钱牛牛CEO倪抒音

  钱牛牛CEO倪抒音在论坛中表示,中国的信用体制之下,贷后管理手段不太强的情况下,很真实的面对前端的欺诈问题,数据缺失的问题,贷后不足的问题,最终导致的借款人违约成本过低所导致在线上放款的难点。所以我们在这里又加了一个环节,我们一直觉得个人授信这件事情,不仅仅大数据风控,也不仅仅是消费场景,而是风控+催收两者的相结合。

  以下是文字实录:

  倪抒音:我们刚才就像主持人说到的,一开始过来的时候,我们的品牌同事问我,我们应该是去大数据板块还是去消费金融板块,之前我们接到的信息是两个板块,我说当然我们应该去大数据板块,因为我们一直有一个理念,我们觉得从风口上来讲,首先介绍一下我们这个团队,我们这个团队的背景相对来说还是偏互联网为主导,金融的人大概占到三分之一,互联网的人占到三分之二,基本上都是BAT出身,我们经历过整个互联网环节,十年前从社交工具开始切入,这个团队的人曾经参与过QQ、财富通、百度的建设,过去老一代优质互联网平台的起步,我们很深刻的认识到这一点,我们这代人的进步源于非常大的人口红利,75后、80后这拨人包括现在的90后,他们的行为习惯从线上的社交工具和社交化的电商最终转移为未来消费风口和金融的风口。所以我们一直有一个理念,所谓消费金融这件事情和大数据风控,这两件事情合并来看,我们更愿意选择后者,核心来讲,从两个关键节点第一个关键节点,可以很清晰的看到,所有人都知道的现象,中国的负债率的数字,无论是信用卡的持有人数还是家庭的整体负债率来讲,中国和欧美的发达国家相比都是一个非常大的上升空间,我们整体负债率的比例和整个信用卡持卡比例非常低。

  我们发现很多的年轻人在过去为什么整个互联网行业会呈现出一种工具、社交、游戏开始往线上交易,线上交易转移到金融,人口红利的迁移认为背后这群人的个人生活的变迁,十年前差不多是我腾讯第三期管培生的人进入腾讯,玩QQ空间,打魔兽,那时候没有美图秀秀,都是线上的工具,身边耳熟能详的应用,基本上像游戏工具类为主。大学毕业之后,终于开始消费了,开始使用京东,京东很多年前是我们财富通的客户,慢慢看着它一路快速疯涨,门口没有快递到堆满了快递,小白领变成了相对收入还不错的在一线城市能够扎根的白领人群的时候,我们的需求其实更多的也就从消费领域开始转向了我想要给自己的孩子报一个补习班,想要给孩子存一笔未来的储蓄金,开始负债买房、买车甚至做一些消费的事情,甚至跟微利贷借了20万,我也会短期的做一些负债还一些信用卡,短期的负债行为。

  回到刚才那个问题,到底做大数据还是消费金融?整个互联网人口红利消失了,我们团队看来并没有消失,只是风向在转移,大的婴儿潮带来人口红利的热潮还在,只是消费行为发生了非常大的变化。

  我刚才提到一个场景,周围有很多朋友,发现有的时候缺一千块钱想要买一个包或者一千块钱买个什么卡,请女朋友吃个什么东西,这是临时周转的需求。当然也会有,我们的用户婚宴发现缺一千块钱,谈着就谈到三万块钱。我跟一个朋友认识,最近想在西安那个地方开一个婴儿游泳馆,差5万块钱左右,他收入还不错,但大家也知道,内陆城市小白领可能一个月也就赚个几千块钱,不到一万块钱,除去日常生活开支也剩了不是很多,我们提供了5万到6万块钱左右的借贷需求。所以最终来讲,我们会发现所谓的场景这件事情在我们看来,更多的是一个人在不同环境下的需求,不仅仅只是场景而已。我们看到也许有很多的情况,我现在给到这个人相应的授信条件,我们认为这个人是相对优质的一个人群,我们给到他一定的授信比例,所以他可以在我们大屏幕上所显示的三个场景内,无论短期消费类的还是借贷类的,基于人对他进行授信,最终让他在他合适的场景之下,来进行消费,这才是我们正在所去建立的一件事情。

  对于同一类人群来进行授信这个事儿和某一个场景下进行消费这个事儿,背后的风控显然是不同的。过去很多年前的时候,他们做审批的时候,更多的是层级审批,比如说超过一万块钱谁批,超过五万块钱谁批,这是层级审批的理念。最近我们跟腾讯达成了独家的战略合作,我们开始跟腾讯云共同建立金融反欺诈,对一个人的授信不是层级审批的,现场在座的人,大部分人都不认识,我相信经过两到三度的人脉都能够找到自己的相关点,一定会有朋友的朋友跟大家认识或者朋友跟大家认识。在黑产领域不是这样的,在中国黑色反欺诈领域,他们的人群特征不是一个正常的社交网络行为特征,它的网络行为特征更多的是结点状的,一群办假身份证和一群办假手机号的,有高度紧密的联系,他们社交数据跟我们正常人不太一样,围绕一个正常人,除了过去只能够拿到他的征信报告,只能拿到身份信息以外,在今天的互联网上随着在座各位和很多会场共同所有的创业者,共同建立一个数据时代,比较起来,今天已经能够有很多的基于一个人的社交、消费、交易、行为、身份、职业、通讯等等很多互联网上的信息对他进行非常快速的认证,基于这件事情跟腾讯有了战略性的合作,跟联通、芝麻都有合作,基于合作建立了一套我们自己的这些线上评估模型。

  回到刚才那个节点,这个线上评估逻辑是基于人的评估逻辑,基于一个人说你今天到我这里来,我评估你是什么分值的人,所以可以给你什么样的授信,才是基于场景的最终放款甚至没有场景的最终放款,我们的理解大数据风控也好、消费金融也好,无论他的名字叫什么,在这轮人口红利当中首先有人口红利,其次基于人口红利有人口的需求,最后基于人口需求才有人的场景产生。回到最早的根源,基于人,一开始对人进行授信,也许很多东西的一开始基于场景,我们的理念认为所有的东西都要脱离场景,回到人的本原性上,回到人的心态上,对人来进行授信。

  最近很多朋友来问我,你们跟腾讯也合作了,跟这么多大知名的公司都合作了,腾讯的数据都是万能的吗?所有的数据都可以解决一切问题吗?显然这个答案当然不是,即便有数据在背后支撑,今天我知道你在数据表现非常好的人,但也有可能这些数据是假的,也有数据会缺失,也有可能今天借了5万块钱不见了,不能拿你怎么样?除非网上有大量的段子,暴力催收,大家发现中国的信用体制之下,贷后管理手段不太强的情况下,很真实的面对前端的欺诈问题,数据缺失的问题,贷后不足的问题,最终导致的借款人违约成本过低所导致在线上放款的难点。所以我们在这里又加了一个环节,我们一直觉得个人授信这件事情,不仅仅大数据风控,也不仅仅是消费场景,而是风控+催收两者的相结合。

  所有人都在聚焦在大数据风控或者怎么去做风控、怎么做建模、怎么做优化这个环节的时候,我们花了非常多的精力在催收这件事情上,我们觉得在网上借一千块钱、两万块钱这类的人基本没有还不起的,还得起的是比别人更早的找到他,更快速的精准定位他,做好信息修复并且能够找到他。所以我们一直认为,大数据风控或者消费场景最后真正核心的根源不仅仅风控,而是风控+催收。在这里给大家介绍一下,两层风控逻辑和两层催收逻辑的在传统领域有两套风控理念,一个是评分卡、一个IPC,两种完全不一样的风控方式,IPC被人们称之为几乎快要摒弃的风控方式,非常重,评分卡本质来讲,有点像大数据风控的前身,它是基于信息的收集到总部进行综合打分、综合评分之后,其实是概率游戏,只是风控的手段不同,最终概率上漏下来的坏人,有多、有少,这是概率最终的结论。而IPC本质,德国起源,在深圳12年前引进中国之后,平安银行和包商银行作为主导进行IPC交叉印证的审核方式,而这种方式是完全依赖于人在线下进行交叉验证和打分,建数理分析和财务分析最终进行建模,原则上是不允许出现差错的。

  我们刚才回到一开始的问题,我们其实在做的事情是在针对目标的这一类人群进行综合授信,刚才也提到了,一个人的综合授信就意味着他有不同的需求,他有小额的需求通过大数据风控来解决,当有5万、8万需求的时候,大家迟早都有这个需求,10万块钱以上大部分买房、买车,房产金融可以解决的,但10万以内这个区间大部分是一个短期周转、生意周转的需求,总是有这些需求的,怎么去满足他。我们自己反思的时候发现,如果用户有8万块钱的需求,大数据一定程度是失效的,在整个风控链条上,除了大数据风控依然坚持补充了一条非常重的IPC风控的模型,我们要求所有借款5万块钱的人,必须到线下的见证点,我们也在线下建了很多小小的门店,这些见证点专门服务线上引过来客户当中超过5万块钱借款需求的人群,必须到线下做一次IPC的交叉验证认证,我们认为完成了机器与人之间的互补,人去做机器做不能做的事儿,机器做机器更擅长的事儿,评分这件事儿天然被机器所使用的,机器不能取代人的就是人的主观能动性。所以我们在这里把机器风控,我们称之为大数据风控收集人的不同特征,用建模技术来解决电子数据模型,用IPC见证点来补充验证能力模型,并且进行交叉验证,这样两层风控之后,我们就完成我们的获客,数据化风控第一层筛选,IPC风控第二层筛选,我们认为所有的风控跟催收都是相关联的,等我们完成之后对人群进行染色动作,从黑灰白、略灰、略白不等,灌入数据进入电话催收中心,拿到这个数据的时候已经是经过染色的用户行为特征,这样我们通过这件事情再补充语音催收等等各种方式,来把我们整体的电话催收效率提升。最终我们会发现电话催收也会产生一定的数据集群,而这个数据集群又可以倒灌进风控数据进行二次学习,最终找到我们通过过程当中该预期的,当时不应该过的,还有部分回捞测试测试没有通过的一部分人群。

  刚才我们也提到,我们有一个很重的手法,我们坚持要进行机器与人的互补,也就是地面IBC交叉验证,这个交叉验证在体系之内,还有另外一种手法,另外一个层面是地面催收团队这个地面催收团队,大部分公司可能建一个庞大的地面催收非常重的一件事儿,因为我们存在一个对人的线下交叉验证,所以我们其实只是增加了20%到30%的成本。所以我们对年轻人的授信在一二三线城市这部分人群特征里面,几乎就完整的覆盖了从获客、到数据化风控、电话催收、地面催收倒灌回风控中心进行二次机器学习整个完整的生命周期的过程。

  最后,我们品牌跟我说,一定说一点不一样的东西,最终能吸引一些关注点。我们内部讨论了一下,很多人今天虽然参与了是大数据风控论坛,很多人觉得,风控是一个目的,其实在我们看来风控只是一个手段,最终是基于人群,我们目标掌握的这部分年轻人人群的信用画像,才是我们今天真正的目的,有了画像,有了针对人群的画像,有了背后所能够支持他进行画像的资金之后,场景只是我们获得他的一个手段和应用层。所以很多人在说大数据风控,反而我们在这里的时候,要为非大数据风控来证一个明,好的风控不仅仅是单一的骄傲,虽然我们我们掌握了大量的优质数据源,产生了非常好的机器学习的基础数据,并且整体的数据表现非常好,依然不觉得一个单一的风控模型的丰富和完整,可以被称之为好的风控。最终我们希望建立的是在大数据风控基础之上,依然能够通过人的力量,能够完整的在现阶段补充好大数据风控的一个完整的多层次的风控模型的建设,才是我们这家公司最终目标的实现。非常感谢各位!

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