李炫熠：消费金融最终要靠技术手段降本增效

买单侠联合创始人兼CTO李炫熠

　　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。

　　买单侠联合创始人兼CTO李炫熠在对话环节表示，在消费金融这样单一的领域里面，靠人去做这件事情可能是非常难的，要降本增效，最终还是通过技术手段降本增效，控制风险，有技术的公司最终会带来一个盈利能力的提升，但技术在公司里面占比很大的行业或者公司的话，最终可能会分化到盈利能力下降。

　　以下是文字实录：

　　策源创投管理合伙人元野：大家下午好，很高兴今天有机会能够主持这个圆桌论坛。互联网金融从三年前非常时髦或者是非常热点的词汇，应该成了一些比较负面的词汇，因为在过去的一年花的时间，大家都说自己是金融创新的公司。在过去我们也看到了很多小的新兴企业，真的在空白监管下做了传统企业没有做的或者不愿意做的。在今天非常荣幸跟三位对话嘉宾，他们都比较了解。先请三位简短地介绍一下自己公司的背景和业务的状况。

　　买单侠联合创始人兼CTO李炫熠：大家好，我是买单侠的李炫熠，买单侠2014年上半年成立，到今年有两年多的时间。我们的业务是从线下，3C手机门店场景切入，给这些顾客提供消费分期的服务。我们的单均比较少，大概两三千的贷款金额，客户量非常大。我们现在在全国的200多个地级市，开展了这样的业务。到目前为止，每个月可能会新增贷款客户大概在10万左右。我们现在是C轮的公司，今年拓展的除了手机业务之外，我们也拓展了像医美这个行业消费场景的分期业务。在10月份，新的业务刚刚上线，获得了非常好的发展。

　　我们为什么做这个业务呢？因为我们在手机场景下，它其实是一个非常高难度的场景，这样的能力可以非常迅速的复制到其他的场景。大家知道手机的3C的消费金融行业，首先，它的竞争非常激烈；第二，它的欺诈非常多，在这样的行业里面，构建的技术能力也好、风控能力也好或者说获客的能力也好，我们认为很快的被复制到其他的行业。所以我们来做了医疗美容行业，这个行业还是非常新。

　　元野：买单侠李总，您这边作为公司的CTO，您能不能介绍一下买单侠，我理解跟很多的蓝领贷款人打交道，如何应用数据在授信的时间点，包括到后期的风控和贷后的追踪，利用技术的手段来完成这个工作。

　　李炫熠：对，我们做数据，不完全为了做数据而做数据。其实是有一个市场或者有一个现实的情况驱动你做这个事情，对我们来讲这个是非常有挑战的。在座的各位都是有信用卡持卡人，都是银行的客户，我们面临的人大部分都没有信用卡，他在央行征信体系里面，我们的客户80%是没有任何征信记录。对于信用卡来讲，做一个判断说，这个用户可以给他多少的额度或者我们愿不愿意给他发这样卡，相对来讲比较容易。因为他有强变量的，强变量就是央行的征信报告或者在本行的征信数据。对我们来讲，我们相当于没有这样的数据。所以某种程度上也是迫使我们自己需要去更广泛的数据，更多的数据，大数据里面进行挖掘。对这个人，对我们的用户技术一个建模，从而能够更好的控制这些风控。所以我们在大数据点上的应用，其实有两块，一块是如何去获取更多的数据，第二块是如何从这么多的数据里面挖掘到他的价值，反过来做我们的业务。

　　说到第一点，我可以给大家举一个风控当中的例子。大家申请银行的信用卡肯定都知道，你会在申请表里面填两个紧急联系人，但银行可能拿到这两个紧急联系人，更多的不会在审核环节去做太多的评分，而是更多的用在贷后的场景。我们会拿这两个联系人过来做一个什么样的工作呢？我们会把这个申请人，这两个联系人所有的数据的手机号放在网络里面。大家可以想象是非常巨大的，几百万甚至上千万这样的网络，每个手机号码都是其中的一个节点，它们中间有关系，这两个节点就有一个边的。我们再来一个新的申请人，我们也会把新的申请人放在这个网络里面。我句话叫物以类聚，人以群分。如果这个申请人掉到其中某一个网里面，跟其他现有的申请人发生了一定的联系，我们可以通过他有联系的这些申请人的表现来判断这个人的信用好坏，其实某种程度上就是一种对这些数据的应用。

　　在传统的行业里面很难做这样的事情，首先数据量太大，计算量太大，在我们这儿可以用底层的数据手段，存储和处理的手段实时做一个评估，这是我们在获取数据的时候，做的一个应用。在挖掘数据的时候，会做很大一部分的更精细化的挖掘，大家知道今年阿尔法狗赢了李世石之外，人工智能非常火。我们两年前在人工智能机器学习做了一定的投入，目前在线上有很多模型通过机器的学习的方式在跑。我们观察很长一段时间发现，机器学习的模型表现比人工的评分卡，它的最终不良率的表现会低30%以上。所以这是我们怎么样去挖掘这个已有的数据，同时在国内很多高校合作在一起做研究，跟重点研究室做一些研究，比如说，做分类，多分类的问题、多半监督的学习，都在做这方面的投入。所以这是我们大数据在买单侠里面的一些应用。

　　元野：谢谢，作为消费金融公司，资产的获取肯定是非常重要的。在过去的几年互联网金融里面，像刚才讲的，很多大家在做的都是一些银行或者传统金融企业不愿意去做或者不敢去做的一些类别，自然它的风险偏高一些。我想问一下，在整个的资产选择是怎么看的？包括未来的一两年，整个在资产端的扩充会是怎样样一个策略？

　　李炫熠：我们认为最近一年，特别是2016年，我们认为在资产端还是呈现一种百花齐放的格局，像买单侠专门做蓝领的人群，非信用记录的人群，也有做像信用记录非常差的，有非常负债的人群，也有做信用卡代偿的，已经渗透到传统金融行业的，像房贷、车贷等等。事实上我们觉得大部分渗透到线下，已经渗透到传统金融领域的企业，没有太多的技术革新和商业模式的创新，可能更多的是一种资本上的模式。所以这是我对2016年近期的一些看法。

　　未来比较大的一个趋势，还是在壁垒上，这个市场肯定会分化，会分化成什么样，最终是盈利能力的分化，几个东西的综合，一个是营销的效率，获客成本，还有本身的运营成本，你的风险成本，以及贷后的管理能力，包括二次销售，生命周期价值的开发等等。所以我们认为，在消费金融这样单一的非常小的领域里面，靠人去做这件事情可能是非常难的，要降本增效，最终还是通过技术手段降本增效，控制风险，有技术的公司最终会带来一个盈利能力的提升，但技术在公司里面占比很大的行业或者公司的话，最终可能会分化到盈利能力下降。