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        互聯網金融創業打造“數據偵探”評估貸款

        來源:中國日報
        2017-03-28 16:45:32

        互聯網金融創業打造“數據偵探”評估貸款
        用錢寶CEO 焦可。圖片來源:中國日報網

        中國日報網3月28日電(記者 戴甜)只需手指輕輕一觸,就可獲得全年7×24小時網上借貸服務,而在過去,是需要貸款員人工操作。提供此項服務的中國互聯網金融創業企業用錢寶稱,這是通過數據挖掘算法實現的。

        相較于人工貸款控制風險的方式,網絡貸款采用人工智能技術,分析1000多種影響因素,甚至包括貸款用戶的手機充電頻率和手機聯系人是否回電等信息。

        用錢寶公司CEO焦可接受《中國日報》采訪時說道:“在歐洲和美國,金融機構能夠涵蓋70%-80%個人金融需求,在中國僅為15%。”

        用錢寶,字面意思即“用錢的好幫手”,其目標客戶是大多數無法獲得傳統金融服務的人群。

        上述人群使用現金支付,不在社保體系之內,因此缺乏傳統金融機構所看重的“強特征”,如抵押物、銀行流水等,所以無法貸款或者辦理信用卡。

        “關鍵是中國傳統金融機構的風險控制技術已過時,它們所看重的‘強特征’“焦可說道。”只是用戶真實數據的冰山一角,真真的財富還隱藏在冰山下。”

        畢業于清華大學計算機專業他半開玩笑地稱,用錢寶自主研發了“柯南特征工程系統”,以《福爾·摩斯》作者命名,旨在把該系統訓練成一名偵探。

        目前為止,用錢寶聲稱發現了1200多種弱特征。這些弱特征與貸款人的還貸意愿和還貸能力有穩定的相關性。

        用錢寶公司員工中約15%是數據科學家。該公司即將完成C輪融資,獲得了創新工場(創始人是前谷歌和微軟高管李開復)和晨興資本等投資者的青睞。

         

        中國的金融科技領域正超越美國

        焦可稱,投資者對用錢寶網上借貸充滿信心,是因為他們相信中國的金融技術在未來幾年將超過美國。

        “中國金融技術的發展環境良好。”

        焦可還道,美國傳統金融機構占有絕大部分市場份額,留給互聯網金融企業的市場有限,剩下的多半是信貸高風險客戶。相比而言,中國為該行業的大變革做好了充分的準備。

        他指出,迅速增長的移動支付就是一個例子。

        “美國使用信用卡的時間悠久,因此,美國消費者從現金支付向手機支付轉變的熱情沒有中國消費者那么高。”

        根據世界銀行最近的一份研究顯示,僅16%的中國人擁有信用卡。

        “其他金融機構對我們每月120萬人次的放貸量羨慕不已。”37歲的焦可如是說。

        由于成本固定,意味著貸款數額越大對公司越有利,不過,用錢寶依舊看重放貸量,而非貸款額度的大小。

        “每天約四萬用戶通過償還行為證明他們的信用是否良好,這一寶貴數據讓我們有更多樣本來訓練模型。”

         

        中國金融科技的演變

        焦可認為,中國互聯網金融經歷了三個階段。第一階段是普及率的提高,互聯網金融領域的巨頭讓貨幣市場基金這一類傳統金融產品一夜間變得普及,人們更加容易獲得這些產品。第二個階段是效率的提高,互聯網金融讓轉賬、支付和會員辦理更加便捷。

        第三個,也是最重要的階段,是金融機構和人工智能技術有機結合,提升消費者體驗。

        焦可回憶稱,中國的女服務生幾乎不和銀行打交道,因為大多數人的工資都是現金支付,也沒有社會保障。

        “盡管她們如此辛勤的工作,令人遺憾的是,由于缺乏征信報告,銀行拒絕為其提供信貸服務。”

        焦可估測,數千萬的中國用戶偶爾難免做出糟糕的投資計劃,不得不從朋友那里借來短期貸款。

         

        利用BAT平臺

        任何科技創業公司必須面對的一個問題是:要么和中國三大電子商務巨頭百度、阿里巴巴和騰訊對著干,要么加入它們。

        然而,焦可并不認為錢寶與這三大巨頭有直接競爭關系。

        在他看來,百度、阿里巴巴和騰訊擁有的金融平臺更可能變成一個標準化服務的提供者,類似FICO決策管理公司,或者向主要客戶提供更多便利的服務。

        他還說道:“人們易于過高估計百度、阿里巴巴和騰訊的數據優勢。事實上,他們同樣存在弱點,人們的消費習慣并不一定顯示出他們的信貸價值。

        他相信,在數據在中國會越來越透明,用錢寶公司業務的關鍵是用具體的可得數據評估人們的信貸能力。

         

        (編譯:于佳惠 編輯:齊磊)

         

         

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