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千赢千赢国际金融:平衡成本+风险完善模型 算清盈亏账

发布时间:2015-08-10 08:39:46  千赢:21世纪经济报道   编辑:程婷  背景:

  这是千赢国际金融一路高歌猛进的时代,而大数据分析在其中担纲着越来越重要的角色。

  维信理财作为国内首家涉足小额无抵押贷款的公司,营业已达10年,累计贷款余额约7亿美元,如今每月放贷规模控制在4亿元人民币。

  “相比规模效应,我们更专注做好数据驱动业务模式。”维信理财总裁廖世宏接受21世纪经济报道记者专访时表示。

  维信理财的数据驱动业务模式特别之处在于,它不向个人投资者募集资金,而是通过和信托公司、银行等金融机构合作,利用数据风控信贷工厂模式进行融资,再放贷给国内百余个城市的小微企业主或个人。

  目前,维信理财借助劣后/优先份额结构化产品(杠杆率1∶4-6)与关联融资担保公司担保(杠杆率1∶10)等融资工具,已经获得数十亿的放贷资金。

  这套数据驱动业务模式如何能吸引银行、信托公司向高风险的小微消费贷款提供杠杆资金,不少业内人士也直言“摸不透其中奥秘”。

  “其实,这套数据驱动模型,本身是一个方法论,关键是如何在海量数据里找出效益/风险的平衡点。”廖世宏直言。

  他举例称,一家小微贷款机构分别从10个客户选择4个、7个客户放贷,其产生的坏账风险与获客成本是截然不同的。前者明显坏账风险更低,但获客成本更高;后者则恰恰相反。此时数据驱动模型的最大作用,就是让机构基于海量客户还贷动态数据分析,优化某些放贷审核规则,一方面放宽信贷审批门槛降低获客成本,一方面又能有效控制坏账风险。

  随着千赢国际金融的投资热潮来临,众多机构面临巨大的短期利益诱惑,大数据分析概念往往成为其做大规模效应、吸引风险投资的一大法宝。甚至有的机构基于自身大数据分析模型,开始涉足征信业务,创造更高的企业市值。

  “维信理财会将征信业务看成是主营业务的一种延伸,不会刻意去涉足这个领域。”廖世宏称。

  在他看来,金融领域的大数据应用,并不是一个炒作概念,而是一件苦差事——由于坏账风险往往是滞后的,数据的最大应用,就是在信贷审批环节提前建立起一道防火墙,尽可能过滤掉各类引发坏账风险的因素。

    数据驱动的“账本”

  2006年廖世宏从一家外资银行大中华区负责人岗位离职,创建维信理财,正式切入国内个人、小微企业信贷市场。彼时,中国的个人信贷市场所需的各类数据,基本处于空白阶段。

  具体而言,要建立一套面向个人、小微企业主的小额无抵押信贷数据风控模型,必须具备四大要素:一是有效搜集个人征信信息的渠道;二是有足够大的个人贷款者样本;三是有足够长的观察期以评估贷款人各类还款行为;四是赔出真金白银,拿到足够的“坏样本”。

  “当时,这些要素基本都不具备。”廖世宏称,从维信理财诞生起,他就抱着试错纠错的态度,用了整整6年收集足够多的个人贷款者样本及征信信息,并长期考察其还款行为。

  当2012年维信理财准备搭建数据模型时,廖世宏又发现,由于数据收集期间格式不够准确,数据要求不够严格,加之人工输入导致的错误,不得不再花费2年时间调整数据模型。直到2014年,维信理财正式推出首家客户信用评分卡,并逐步引入反欺诈引擎、评分引擎、决策引擎、支付引擎、分析引擎、数据采集引擎、机器学习引擎等八大引擎,构建了一套自动化的信贷审批“工厂”。

  他认为,这是基于提高信贷审批效率的需要,一个完善的数据模型,应兼顾成本维度与风控维度。

  他给21世纪经济报道记者算了一笔账,目前一家小微贷款机构(包括P2P机构)平均获客成本约占贷款额度的3%-4%,加之投资者投资利息在11%-12%/年,即使不考虑坏账备付金,这类机构贷款利息必须达到16%以上,才能实现盈亏平衡。于是,小微贷款机构必须面临两个选择:要么基于压低坏账风险的需要,在10个客户里只选择1-2个优质客户放贷,但这意味着获客成本还会持续上涨;要么基于降低获客成本的考量,放宽贷款人审核门槛,在10个客户里选择5-6个客户放贷,但这又会导致坏账风险骤然提高。

  “说白了,数据模型就是不断帮助机构算清这笔业务的盈亏账。”廖世宏解释称,具体而言,当机构决定在10个客户中选择5-6个客户放贷时,这套数据模型可以根据客户的年龄、职业、消费行为、收入等各个因素进行考察,帮助机构优化某些审核标准,过滤掉高风险客户,从而实现坏账风险与获客成本双双降低。

  廖世宏发现,这套行之有效的数据驱动业务模式,同样需要与时俱进。比如2012-2013年间,维信理财的女性贷款客户比例仅有20%,但现在这一比例达到45%,由此整个数据模型需要重新调整。

  有时,数据模型还会带来意想不到的风控结论。

  此前,维信理信开发了一款为小微企业主提供消费信贷的产品。当时产品研发团队认为,小微企业主有房有车,还款风险理应不高。但产品运营数据却意外发现,没有房产的企业主坏账率要低于有房产的。

  “我们一时也想不通,但数据模型就得出这样的结果。”廖世宏说,最终整个产品团队重新去分析这些企业主的个人信息,发现他们偏向于拿房产去银行、民间借贷机构申请抵押贷款,导致隐性负债较高,坏账风险自然增加。因此,维信理财在一段时间后悄然叫停了这款产品。

  廖世宏直言,当时这款产品让整个团队见识到数据应用的威力。

  如今,廖世宏发现维信理财又面临着类似的问题:随着P2P平台的激增,不少贷款人可以同时在不同P2P平台申请贷款,无形间增加了个人隐性负债。

  他表示,要将这类借贷人剔除,没有捷径,只能不断地试错纠错。目前,维信理财每研发出一款新产品,就会在一段时间内做出调整,引进不同类型的客户,观察几个月后了解其还款行为,进而优化自身数据风控模型。

  “数据驱动模型从诞生起,就没有100分,只有不断地自我完善,无限接近100分。”廖世宏说。

    布局智能金融产业

  在不少业内人士看来,维信理财正赶上一个好“风口”——随着国内征信产业的兴起,维信理财完全可以设立一家征信机构,将10年数据积累及其信贷工厂风控模型转移进去,进一步提升自身估值。

  目前,维信理财旗下设立了小额贷款公司、融资租赁公司、融资担保公司、金融服务公司等,布局征信产业似乎也水到渠成。

  “我们不会贸然进入征信市场。”廖世宏表示,在欧美成熟金融市场,征信产业经历了一轮又一轮整合兼并,最终美国留下三家巨头,英国与德国也只有少数一两家做大做强,维信理财与其将业务精力耗费在征信产业的整合浪潮中,不如另辟蹊径,以10余年消费信贷数据模型为基础,在智能金融方面下功夫。

  所谓智能金融,即在某些千赢国际消费场景下,小微贷款机构基于全智能、无人工参与的闭环风控审批操作流程,以最快速度向客户提供授信放款。

  这背后,是千赢国际给金融业务流程带来的一次全新变革。长期以来,金融机构与客户的接触频率不高,导致客户粘性较差;但在千赢国际时代,金融机构与客户之间的接触频率加快了,比如客户在各个消费场景随时随地都有可能需要贷款消费,这就需要金融机构不但能提供24小时金融服务,还必须以最快速度完成信贷审批流程,满足客户高频率金融服务的需要。

  “千赢国际比拼的就是速度,谁提供的金融服务速度越快,谁就越有机会脱颖而出。”廖世宏认为。

  近期,维信理财尝试发行了首款智能金融产品“卡卡贷”,专注基于千赢国际的信用卡余额代偿服务。

  廖世宏坦言,之所以将信用卡余额代偿作为智能金融产品切入点,本身也有业务模式讨巧的成分。因为信用卡用户属于零售金融业务的最优质客户之一,其坏账风险相对可控,可以让维信理财腾出千赢国际娱乐官网更多精力完善智能化操作流程。

  21世纪经济报道记者了解到,目前维信理财已经与中国电信“翼支付”建立了战略合作关系,并且还在与大型地产中介公司合作,针对租房买房需求,推出智能化操作的首付贷、房租贷等产品。

  在业内人士看来,布局智能金融转型千赢国际消费金融服务商,可能是维信理财在给IPO做铺垫。目前,这家机构已拿到约2亿美元风险投资资金,需要在一个合适时机给投资人提供可观的回报。

  廖世宏对此表示,目前经营团队与主要股东更关注的是,如何利用基于大数据分析的信贷工厂模式,结合有效的场景,更有效地为用户提供智能消费金融产品。

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