第一个问题，眼下P2P乱象丛生，甚至有极端的评论称之为“覆巢”。吞下了陆金所P2P的融资端业务后，平安普惠已经是中国
相关公司股票走势
金融的本质是经营风险，要回答第一个问题，说到底看风控。由此，第二个问题，在相对更有难度的无抵押贷款方面，尤其是在号称6分钟就能放款的某款线上个贷业务方面，平安普惠是靠什么做贷审判断的?“快”是否是以牺牲安全为代价的?
第三个问题，当宏观经济乏力，中小企业倒闭潮持续，就连传统银行都不敢多碰这块业务的时候，平安普惠却在接手富登担保的基础上开跑SME(中小企业贷款)，发展团队和分公司，并要求在年底能做到超50亿元贷款规模。一个背景是，3年多前平安普惠前身平安信保曾尝试在6个城市推出SME业务，终因市场经验不足而铩羽。这次平安普惠再行动，靠什么控制风险?
某从民生银行跳槽到平安普惠的人士跟我说过，比较这两个都有狼性文化、在小微业务上都曾出彩的东家，前者是靠贴近市场的考核文化带动了“个人英雄主义”，依靠一批精兵带动业绩攀升；而后者使他感受最深的是，平安集团综合经营所带来的交叉力量，以及对大数据的收集、建设和应用所释放的业务推动力。
由此，第四个问题是，背靠全牌照平安体系，生在“互联网金融看‘三马’”之一的平安系统里，平安普惠有没有特殊的助力?
在资产端，平安普惠有无抵押、有抵押个贷和SME三大产品线；在资金端，有P2P(陆金所)、合作银行(信保业务)和几家小贷公司。P2P业务占比约60%，信保占比30%，余下为小贷类业务。
从整个市场占比来看，平安普惠董事长兼CEO赵容奭早前接受采访时称，以市场上小贷+P2P共1.5万家的规模来计，平安普惠的市场份额已有6%，但由于整体市场规模还偏小，因此包括平安普惠在内，要做大就要不断扩充目标客户群体。平安普惠副总裁徐汉华称，2015年平安普惠预计新增贷款将超过1000亿元，到2018年新增贷款要超过6000亿元。
平安普惠现为平安集团继寿险、财险、银行、信托之后的第五大利润来源。
平安集团数据在授权下的共享
笔者曾听过一种观点，认为行业里有着很多沉睡的数据，关键是需要有经验的人来挖掘和风控建模。但平安普惠负责从事信贷智能研发的阮蓉否定了这一说法，她认为建立贷审“评分卡”最重要是看这个平台积累了时间多久、量多大的经营表现数据，这些数据有没有经历过外部经济环境波动的压力测试。反而是建模人才并不稀缺。
“过去我们用的是抽样建模，一般每次建模或做大的模型调整，样本数起码要有20万，做小的模型调整，最少也要5万级别的样本。未来走向大数据时代，那就要把全量的数据都放进去分析。”阮蓉说。而目前，平安普惠正在为大数据时代的到来进行数据开源。
至于平安普惠现有的数据积累，平安普惠有基于10年来积累的全国运营经验以及250万累计贷款客户数据，因此有风险评估能力，可根据客户的风险水平进行差异化定价，使定价策略更具有竞争力。
除了平安普惠自己的数据，阮蓉表示，在客户充分授权、满足数据使用合规性的情况下，他们也可以使用集团整个数据资源，而整个平安集团已有近亿客户。比如，判断同为平安寿险客户的违约表现，则投保年份等信息，又会成为平安普惠评分卡里的一个因子。
在阮蓉手里，贷审“评分卡”只是工具之一，风控模型是非常复杂的系统，对于高风险人群，她要“上更多的审批工具”，但对低违约概率人群，她就可以快速放款。
无抵押个贷“通关记”
阮蓉的“工具箱”里都有哪些工具?她透露，在贷前审查流程方面，申请人最多要通七道关。
第一道关，是比对申请人的公安部身份认证、通过平安付做银行卡健全认证。
第二道关，是在客户线上签名授权的情况下，查询央行征信系统、第三方数据公司，进行基本审核。
第三道关，申请人要过法务、诉讼等信息(线下中小企业贷款还要过工商信息，查清股东和关联企业情况)。
第四道关，申请人要过平安集团层面(经授权)以及前海征信的黑名单、灰名单清洗。目前平安普惠与前海征信中心展开的合作内容包括身份雷达、纳米评分卡等。平安普惠也自行或通过一些征信联盟收集了其他民间金融机构部分黑名单数据。
第五道关，是在所有前端数据汇总以后进入“评分卡”，测试违约概率，违约概率高者将贷款申请将被拒绝。
第六道关，是用“人脸识别”技术核对是否本人亲自申请贷款。
第七道关，是同时使用后台专门的反欺诈策略，申请人的申请地点、申请所用设备等都会成为审查要点。
徐汉华称：“信用贷款最怕中介，不怕个人，因为个人一笔贷款坏不了多少，但中介申请贷款就会坏一大批。”所以第七道关，能够通过地点和设备判断，贷款的申请发起是否有集中性，以此来防“中介”。
颇为有特色的一点是，在出贷款额度之后，申请人如果想加额度，还可以把自己诸如电商账户等辅助信息授权给平安普惠。平安普惠就可以登陆相应电商平台，通过申请人的交易情况、流水情况做出更精确判断。
平安普惠于去年12月上线的某款小额纯信用个贷，用的就是上述这一贷审方式，由于全部是“自动化”运作，且并非每一个客户都需要“关关过”，因此审贷流程只需几秒钟完成。
事实上，这一产品在风控方面还是经历了两次阶段性调整的。据介绍，第一次是今年4月，增加了“人脸识别”，对逾期率改善70%以上；第二次时今年9月，经前期运行数据积累而建立评分卡，评分卡的使用对逾期率再度改善60%以上。
“人脸识别”即远程审核贷款申请人是否就是公安部系统里对应之人，具有排除身份欺诈功能。“我们测试了一万个人，核对后人脸识别准确度是99.8%。”徐汉华说。
SME：用流程设计来规避操作风险
对中小企业放贷款最头痛的是两件事：第一，企业财务数据造假不在少数；第二，此前钢贸风险爆发的时候，不少银行人士也涉事其中，回头看来，业务人员的操作风险和道德风险不容小觑。
正是因此，在需要业务人员介入的SME贷审流程设计中，平安普惠SME事业部总经理吕娜在接受采访时表示，他们的做法是用流程设计来规避道德风险。
“所谓的操作风险是你一个人做到尾，中间缺乏监督环节，容易孳生道德风险，所以我们的客户经理在整个过程中只出现在一个环节，就是销售。”吕娜称，在营销环节之后，放款之前，还有5个流程，每个流程都分别由总部和分部不同的风险岗位完成，岗位间彼此隔离，避免操作风险的传递。
在客户经理递交贷款申请后，总部初审岗会利用征信、工商、法务、黑白名单等多维度数据对客户的资质进行鉴别。关于财务数据真实性审查，除了常规方法以外，平安普惠会更多采用科技和数据的手段进行识别，吕娜称：“我们会把企业银行流水导入风险模型中，让系统自动呈现流水的图表，假流水会呈现出不同的图样，图表异常的客户将被淘汰。”
经过以上由总部风险团队完成的初审，SME的贷前审查还包括上门复审。SME事业部在全国各分公司均设7个人的风险团队，经过初审后的贷款案子将被发回当地，由独立于销售团队的风险专员根据总部给以的风险提示进行实地调查，收集一些软信息，包括和客户交谈、看仓库存货等。
好时机？坏时机？
从行业来看，中小微企业的贷款违约还在持续爆发，平安普惠选择发展SME，踏在了好时机还是坏时机?
对此，徐汉华的观点是，恰恰是经历了低谷，金融机构更分辨出谁已经被市场淘汰，谁才是在竞争中胜出的好企业。但他同时表示，会谨慎地看待规模增长。
吕娜的观点与之类似，她认为，第一，中小企业从2012年开始就经历了一轮洗牌，在某些区域情况已经趋于稳定，反而是大公司洗牌方兴未艾，将爆出更多不良。因此中小企业里现在还活下来的企业和行业，更能从中优选客户。第二，小微企业抗风险能力差，平均生命周期短，但退出成本和创业成本也很低，大部分小企业都有多次创业经历，其中大多数最终会寻找到适合的生存之道。虽然看法乐观，但吕娜团队在选取客群时却仍谨慎。据悉，SME现有客户平均销售规模是1670万元左右，贷款资金平均45万元，仅占销售规模的2%~3%，且经营年限绝大部分在3年以上。
除规模年限有“门槛”，吕娜表示，还会在客户的行业结构、区域情况、贷款期限、还款方式上做一定搭配，避免风险集中爆发，并对一些低端资源利用型小微企业实行“禁入”。
至于不良率，吕娜称目前SME业务不良率在1%~2%之间。不过，SME目前业务规模基数较小，不良率水平尚不稳定。赵容奭对SME事业部的不良率要求是对标银行，控制在4%之内。
P2P业务不良率7%以下
回到P2P的话题。平安普惠的资产来自前述三大业务线，陆金所P2P业务，仍然是平安普惠最大的资金来源。因此平安普惠控制资产风险的能力高下，也决定了在陆金所购买这些标的的投资人的风险程度。
“我们(平安普惠的前身平安信保)经历过2008年的金融风暴，也经历了这几年的经济下行，风险一直保持在7%以内。”徐汉华表示，在P2P行业里，有长期经营且不良率低于7%的，平安普惠已经绝无仅有。
徐汉华表示，P2P经营而言，在资产端，把控风险是第一位的，在资金端，能够把产品卖给有对应风险承受能力的投资人是最重要的。而这件事情现在由陆金所完成，这在徐汉华看来，正体现了平安集团的合力，“专业的事情由专业的机构来做”。
谈及集团合力，徐汉华还提及正在尝试通过平安的寿险和电销团队来增加P2P业务的分销能力，吕娜和阮蓉提及了集团层面客户数据在授权合规的前提下，对于平安普惠贷审的参考价值。此外，平安付作为支付机构，有贷审时做银行卡健全认证的功能，平安数科则为未来的大数据运用搭建了系统和技术平台。来源一财网)
动物系恋人啊 | 钟欣潼体验爱情哲学
南方有乔木 | “科创CP”渐入佳境
魔都风云 | 周冬雨任达华演父女
我来说两句排行榜