场景化风控:买单侠带给消费金融征信建设哪些启示?

2016-07-13 · 07:30
[ 亿欧导读 ] 我国互联网消费金融征信体系建设的新起点和趋势:①逐步摆脱银行等传统金融机构的征信报告、社保信息等核心数据,而另辟蹊径。②通过细微化的场景把控,将风控扁平化、轻运营。③广泛开发和利用金融科技,如大数据征信、区块链等。
买单侠创始人胡丹,风控体系,互联网金融,扁平化

2016年7月11日,互联网消费金融科技平台“买单侠”在北京顺为基金办公室举办了媒体讨论会,亿欧受邀参加,就买单侠的商业模式、风控体系、行业动向进行了深入探讨。胡丹表示,金融信贷业要在精益运营上下功夫,打造技术实力。买单侠表面上是一个分期消费金融服务平台,但它更像是一个数据公司或科技公司。

企业经营者要转变思维,胡丹表示:“金融是‘推动型’行业,而非‘拉动型’行业,也就是说要把钱借给不需要借钱的人,而不是找你借钱的人,这样更安全。此外,对于一个企业是因强而大,并非因大而强,“某速贷”规模挺大的,但成不了行业强者。“

一、买单侠的“场景化”风控

买单侠是2014年3月成立的移动消费金融公司,其服务模式是小额走量的设计,主攻18-35岁的蓝领人群,比如富士康一线的工人、美容美发店的服务员,或者餐厅打工者。借贷额度为2000-3000元12期分期,目前,平均月交易额3亿元,注册用户100多万。

其主要经营推广模式是,与线下的商超、手机门店等实体店进行合作,由销售员给上门购买手机的用户提供扫码进行分期付款,目前,全国合作店铺有150个城市的20000家线下零售商户。2016年2月获得顺为基金、京东的C轮融资。

买单侠融资事件汇总

通过了解,亿欧发现买单侠的风控模式成为亮点,整个消费过程,包括在分期申请,平均在15分钟内完成。这种快捷、扁平的信贷风控,体现整个互联网金融风控体系建设的整体趋势。

首先,据胡丹介绍,买单侠初期坏账比较高,后来将客户用社交数据模型去分析发现:信用良好的客户之间是相对独立的,和其他客户发生关系的概率比较小,而坏账客户之间具有很强的相互关联性,这就能够制造很好的反欺诈手段。

其次,买单侠的信贷决策模式包括多个方面,比如:

1、行为数据,包括用户是用左手还是用右手持机、填写信息的速度是快还是慢、修改借款额度次数、打字习惯是拼音还是用五笔;

2、用户特征,包括身份证前几位、手机号归属地是老家还是工作地;

3、渠道变量,如客户在哪里买的手机,该营业员带来的其他用户的整体信用情况;

4、生物识别技术,机器抓取用户照片的面部特征、声纹“DNA”等;

5、传感器数据,用户的手机型号、网络和GPS等“不会说谎”的传感器数据。

6、社交图谱,违约客户与其紧急联系人之间存在较大粘连性。

7、供债信息,杠杆是不是过高等。

此外,买单侠还建造了多个优胜劣汰的模型,同时运行PK。比如,每个月95%的客户放到一套模型里进行判断,另外5%的用户留给另一套模型做判断对前者进行挑战。如果挑战失败,最多影响5%的用户,接着又有挑战者模型2号去挑战。以此循环往复,实现机器模型的渐进式改良。

二、消费金融风控体系建设的新起点:图谋挣脱传统金融机构核心数据的束缚

目前,消费金融如火如荼,互联网金融由原来的以P2P为主要模式,正在向各细分领域进行垂直和下沉。互联网金融本身也已经形成普遍共识,其互联网基因的优势无可取代,而互联网金融的本质仍是金融,核心仍是风控。

据亿欧了解,当前互联网金融平台,尤其是消费金融平台的征信、风控体系建设的路径是,与人民银行等传统金融机构的征信数据进行对接,但这种情况仅限于实力较强或是银行系、国资系的金融平台,而很多纯粹的互联网金融平台很难达成对接,原因是:一方面互联网平台本身实力所限,另一方面是传统金融机构也并不乐意做这种服务互联网金融的繁琐事务。

同时,传统的征信、风控主要在“用户分群、客户特征、资产状况、基本信息、信用档案”五大维度。互联网金融平台不但没有资金和成本进行全方位布局,而且这种模式本身的弊端也很明显:首先是针对“白户”的服务不佳,传统金融风控会一刀切的调低他们的信用评级和服务规格;其次信审时间偏长,效率提升空间小;最后是对实际消费支持不够,多偏向于现金贷、企业贷等。

与数年前,互联网电子商务冲击实体零售的历程相似,互联网金融平台尝试用另外一种全新的思路和模式,对用户征信进行开发:首先,逐步摆脱银行等传统金融机构的征信报告、社保信息等核心数据,而是另辟蹊径。其次,通过细微化的场景把控,将风控“扁平化”、“轻运营”。最后,广泛开发和利用金融科技,如大数据征信、区块链等措施。

三、消费金融风控体系建设的新趋势:场景化渗透风控,与消费行为融合

除了买单侠,还有99分期的创始人杨宇智等都对亿欧表示,这种模式优势是精准性和灵活便捷性。据亿欧观察,目前,互联网消费金融平台的风控布局正在对整个行业进行着全新的探索,消费金融的场景化人尽皆知,然而你不知道,场景化已经渗透进了整个风控建设体系。

具体呈现以下趋势和特征:

1、扁平化。

互联网消费金融的消费过程与风控过程,两者的时间差和界限逐渐融合,并变得模糊。

传统风控的模式中,征信环节在消费行为之前单独进行,征信完成后,用户才能发生消费行为。而互联网消费金融平台,将“扁平化”思维运用于消费过程和风控过程当中,用户在消费即将发生之时,同时完成征信过程。

2、场景化。

在消费场景的短时间中,既要完成推广、营销、消费,同时也要快速完成整个征信的考察过程,因为用户是没有耐心等待的。


目前,消费金融是热度逐渐升温,一方面是被政府监管整顿的胁迫,另一方面是消费场景化的优势凸显。但你不知道的是,互联网消费金融企业的风控体系建设也逐渐深度融入场景化,在平台与一个新的陌生用户接触的第一分钟开始,就进行大量搜集并分析用户在消费场景中的所有习惯特征,比如对消费额度的态度、情绪的变化等,从而做出准确判断,达到征信和风控的目的,但这一系列过程必须的几分钟之内全部完成。

3、多维度、细微化。

传统征信的模式是,通过对违约记录的监控,建立一个核心数据。也就是,用一刀切的方法将由违约记录的人定义为“坏人”,无违约记录的划分为“好人”。然而,对于互联网金融经营者来说,没有央行等传统金融机构的核心数据,而且传统银行机构的征信覆盖面也是极其有限的。

互联网金融征信体系建设的一个开拓思路是,依据大数据等金融科技的发展,将社交数据、消费记录及个人特征等统统计算在内,同时,还引入心理学、社会学等分析方法建立多维度、多层次的考察模型,从而迅速做出准确判断。

4、可实验性。

传统的金融机构因为成本高、单笔额度高、风险大,因此在征信和风控上是不容许“试错”的(虽然银行普通贷款的坏账率在8%左右),但互联网消费金融的消费行为的特点是额度小、频率高、更新迭代速度快、综合成本低等,因此能够进行较多的风控实验,对不同人群的不同特征进行把控,从而总结风控规律、完善风控模型。

亿欧认为,这种实验性、以科学方式探索未知路径的态度,在互联网金融日渐式微的当下是极其值得肯定和发扬的。

5、智能化。

7月11日,中国第一届金融科技大会再次引发行业对金融科技的持续关注,而这一热度背后体现的是人们对金融科技的普遍共识,随之而来的是大数据、区块链、智能投顾等的风生水起。在一日千里的互联网时代,人工核对已经无法满足消费者的耐心,而科技模型能够进行精准、迅速的决断。

目前,互联网金融的征信风控体系建设同样聚焦于风控模型的建设与完善,既可以减少运营压力,同时能够创造良好的用户体验。而这一系列布局,都需建立在对完善而成熟的金融科技进行深入把握的基础之上。

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