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重庆小雨点网贷：一个科技升级小额信贷的标本
作者：之家哥
摘要：网贷之家小编根据舆情频道的相关数据，精心整理的关于《重庆小雨点网贷：一个科技升级小额信贷的标本》的相关文章10篇，希望对您的投资理财能有帮助。
《重庆小雨点网贷：一个科技升级小额信贷的标本》 精选一按语网络小贷公司从事在线小额借贷业务是现阶段一种较为安全的方式，主要原因是满足合规要求，政策风险低；同时，如果网络小贷公司具备成熟的技术体系支撑，那么展业将更具市场竞争力。小雨点网贷平台是一个满足上述条件的标本，坐标重庆，运营主体为重庆小雨点网络小额贷款公司；由于团队具备较强的技术实力，其是当下在线小额借贷市场的重要参与者。7月中旬，零壹财经走访了小雨点网贷平台，并就在线小额贷款业务开展逻辑、中美市场情况对比等与小雨点网贷平台CEO林坚诺等进行了对话。林坚诺毕业于香港中文大学，后取得美国芝加哥大学物理学博士学位；曾在美国学习工作超过10年；在金融行业从业方面，他有一定积淀，此前曾担任美国在线贷款上市公司Enova的数据分析负责人，对数据化信贷业务有自己的理解与思考。在对话中，林坚诺表示，针对在线小额贷款业务，目前中国在数据和模型算法上已经基本成熟；基础设施正在不断完善，包括高校教育、人才培养等正在朝市场需求的方向发展。基于这种判断，他对小雨点网贷平台的发展前景持乐观态度。正文如果给小雨点网贷平台画像，其携带多个标签：网络小贷、在线贷款、智能风控、消费金融、科技输出.....而这恰是现阶段金融科技发展所呈现的一系列典型特征。三年前，林坚诺带着家人从美国芝加哥回到中国，并定居重庆，开始正式创业。林坚诺及其团队看中的是中国小额融资市场的巨大潜力。这次创业并非一时冲动，而是几年时间多方考察之后的结果。包括团队已经事先深入了解了国内的监管政策及风向、互联网金融行业发展的演变情况等，并和多家业内同行进行过深入探讨。2016年6月，在两年多业务试运营后，凭借表现不俗的贷款数据规模、资产质量、业务运营系统，小雨点网贷获得监管部门认可，顺利在重庆申请获批网络小贷牌照。2016年11月，小雨点网贷在将此前于兄弟公司重庆捷贷小额贷款有限公司（简称捷贷小贷）试水的个人小额贷款业务分拆出来并入新公司后，进入正式运营阶段。目前已进入稳健运营阶段。产品服务方面，小雨点网贷当前主要提供C端用户的在线小额现金类贷款服务；后期将拓展产品线，提供用户分期付款类业务及小微企业主的经营性贷款服务等；技术输出方面，小雨点网贷尚在规划之中，目前正在与银行等机构洽谈。在线小额贷款业务的开展，核心将考验平台的几大项能力：获客、风控、资金及运营。当前阶段，诸多市场参与者面临行业普遍存在的问题，例如同质化竞争严重、获客成本高企、资金获取遇阻、贷款不良压力过大等，但如果具备差异化竞争路线、延展性更好的风险管控技术、极低的资金成本等，可能将获得更好、更持续地发展。小雨点网贷平台的优势目前集中体现在风控技术、团队能力、资金来源方面，获客层面压力较大，但正在逐步探索改良。下文将详细阐述。风控依托可延展的数据驱动方式小雨点网贷的员工可以站立办公，在办公区有一间玻璃门隔开的会议室，迎面望去，一个占据整面墙壁的电子屏幕上实时更新着小雨点网贷的业务数据。这种布局体现了小雨点网贷自身科技公司的定位与秉持开放自由理念的特色，也透露出其试图以技术及科学的方式开展金融业务的定位。从宏观层面上看，2017年，发展10年的中国互联网金融行业已经到了这样一个阶段：市场形成主流认知，即科技与金融进一步结合，科技成为金融业务开展中提升效率、增加服务覆盖面、甚至是降低成本的不二法门。在融资领域，尤其在针对个人的在线小额信贷业务中，数据及技术的作用体现地更为深刻。数据化运营、技术驱动的方式依托于中国不断变化的金融基础条件，例如客户（移动）互联网行为习惯进一步转变、大量数据的留存及各类数据服务商的逐渐成熟、技术水平的升级等；也就是说，利用大量数据解决信息不对称成为一种可能。以大数据运用为例，数据化运营已经渗透至信贷业务的各个环节，包括获客、信审、放款、催收等方面。图为小雨点网贷的智能审核流程从实践上看，小雨点网贷也采用的是数据化运营及技术驱动的理念。上述图表展示了小雨点网贷的数据运用情况及智能审核流程。在数据使用方面，小雨点网贷正在着手接入央行征信体系，一方面是想利用央行征信信息判断申请用户资信情况，但更重要的目的是提升用户的违约成本，因为用户的信用污点一旦被央行征信中心采集记录，那么意味着其后续金融服务将受到制约，这将对用户起到一定的震慑作用。在其他诸多数据源的使用上，小雨点网贷的做法是不断比对第三方数据的质量，以做到判断结果更加精准。基于数据，小雨点网贷采用机器学习等方式建立自己的反欺诈和风险定价系统，同时辅以人工判断，每周人工判断的结果都会被迅速反馈，以纠偏优化模型。图为小雨点团队在办公小雨点网贷的团队为其带来了技术基因与实战经验。首席风控官陈绍林有在美国信贷行业20年的从业经验，同时，风控团队的部分成员曾是国内大型信贷机构一线实战精英。林坚诺本人有较久的从业时间、系统地量化风控理念及实践训练，他的老东家是美国一家已上市的互联网在线贷款公司，这一定程度意味着小雨点网贷有更多可借鉴的经验和可吸取的教训。整体而言，林坚诺介绍，就目前业务量化风控的结果看，还算满意，且基于多年海外互联网金融行业经验和国内实践，他深信小雨点网贷可以进一步优化，并击败未来可能的周期性风险。获客探索精细化运营小雨点网贷的数据驱动方式显著体现在业务开展过程中的风险管理层面，在获客层面，其采取了利用数据的精准营销方式，但面临较大压力，正在不断探索改良。从市场参与主体看，金融科技的各类主体，包括（类）金融机构，如银行、消费金融公司、网络小贷公司等；产业或互联网公司，如电商企业及其金融集团、互联网巨头等；还有诸多互联网金融公司，包括P2P平台、新兴助贷机构等，纷纷开展在线小额借贷业务，市场竞争异常激烈。现阶段，市场上出现了多种展业方式，典型的一种是大规模地推，在线下更精准地获取客户，但面临的问题是成本较高、不符合属地监管要求、人力操作风险提升等；另一种方式是更加精细化地深挖线上流量。小雨点网贷目前的策略是第二种，逻辑是与线上垂直细分各类型公司合作，例如婚庆公司，招聘网站等，以获取更加精准的客户，同时起到部分风控作用。具体方式是通过建模、数据分析手段测试筛选线上渠道。小雨点网贷已经前后测试了超过80个渠道，通过不断地放款、收回、评估模型进行试错筛选。支撑这种快速学习优化方式的是小雨点网贷的技术系统及数据运营能力。关于这种运营方式中所利用的建模分析，林坚诺表示目前建模成本并不高，建模分析已成为一种提升运营效率的方式。我们的企业文化支持快速学习,快速试错，创业公司如果不愿意试错再修正，那也永远无法前进。林坚诺说。计划输出信贷技术当前阶段，在线借贷业务市场参与主体还包括大量的助贷机构，即专注资产开发（包括企业与个人借贷资产）、擅长风险管控的机构。助贷类机构的出现体现了行业专业化分工协作、精细化运营的特征，但这种操作尚面临政策不确定的风险，例如监管可能会因为助贷机构承担坏账、成为信用中介、扩大风险传导等而采取相应措施。在这种环境中，小雨点网贷的优势之一是合规，已经纳入监管体系，其可以提供从资产生产、风险管控到自主放贷的全链条借贷服务。小贷公司的业务规模往往受制于资金体量，但小雨点网贷目前面临的压力较小。这取决于其股东背景。小雨点网贷的控股公司为香港国盛金融服务集团有限公司，隶属于恒基产业旗下。基于这种背景，小雨点网贷现阶段的资金储备较为充足。林坚诺介绍到，出资方承诺将依据小雨点网贷的业务发展情况，陆续为小雨点注资，累计金额是3亿美金。未来随着平台业务的稳步发展，小雨点网贷将通过发行ABS等多种方式拓展融资渠道，充足资本金，且待时机成熟，也会选择上市。小雨点网贷的优势之二是具备技术输出潜力。当前阶段，业务较为成熟的助贷机构等正在提供技术输出服务，主要对象是资金供给机构，这反映了传统金融机构，如银行等，在技术及互联网运营方面的短板。小雨点网贷未来也有规划此类业务，且具备这种技术潜力。而已经有不少业内人士分析，技术输出类服务最好能进入到数十万亿的传统金融体系中，那将是巨大的市场。林坚诺表示，小雨点网贷除提供贷款服务外，也计划提供技术输出服务。他称，从长期看，不管是专业分工的需求，还是马太效应的累积效果，技术输出业务都是一个必然趋势。在前期的洽谈中,也获得了潜在合作方比较积极的反馈.对话部分零壹财经：就在线借贷业务来看，中外的发展情况有哪些差异？林坚诺：与英美的比较来看，从现金贷款上看，美国比中国先进，但在分期业务上看，中国比美国先进，美国也在学习中国的分期业务。主要是由于英美市场较小，中国的大规模市场可以使得在每一行业中细分独立出很多的业务线，从而能够发展各个垂直细分领域的消费分期。未来，行业将更加细分，每个细分领域中都会有龙头企业。目前，国内行业中很多之前存在的发展瓶颈都得到了一定的解决，包括人才培养、政策监管确立等。我比较看好整个行业的发展。零壹财经：从欧美引进的技术及模型是否适合于中国市场？林坚诺：欧美的技术也适用于中国市场，技术不太有国界的区别。但从商业层面来说，中美的模型根据可获得的底层数据不同，变量不同，所以建立的模型会不一致，且不同公司基于自有的数据所建立的模型也不会完全一致。企业应该主要根据自身战略和自有数据寻找最好的模型。零壹财经：公司运营周期尚短，现在来看坏账率及盈利是否可靠，是否具备持续性？林坚诺：从坏账率来看，目前公司正式运营9个月，但也有2年的试运营，且大部分逾期都在前期发生，前面的3--6期比较关键。因此目前也能大致清楚逾期及坏账情况。公司在会计上已经实现盈利，但在运营上来说，内部还有另外一套建模来看损失，也就是将整个生命周期内所有可能的损失包括进来。我们通过将所有的成本及所有的损失算入建模来判断一款产品是否可行，是否决定投入使用该款产品。目前公司在两个方面来看都已经实现了盈利。下一步的重点是不断优化模型，在用户体验和公司利润上寻求最佳的平衡点。零壹财经：如何看待目前平台化服务、金融科技输出业务，这是趋势性的现象吗？林坚诺：巨头如阿里和京东等，采用了平台模式，主要是构建自己的生态圈，他们的方式在封闭的体系内很有效，有价值。但对中小企业而言，他们不具备这个优势。所以助贷模式也有一定的合理性，解决了中小型公司的问题。金融科技的输出，包括平台化的服务，也都能帮助到他们；对于银行来说，解决了一部分的放贷业务需求，而且能提高银行资金的运转效率，对于总体经济是有利的。小雨点也在尝试将自己已经验证过的技术架构，风控模型对外输出。不管是从专业分工的角度，还是马太效应的累积效果，我们都相信技术输出业务是一个必然趋势。零壹财经：目前的助贷模式存在的一个问题是费用收取分离，导致监管困难，如何看待这种情况？林坚诺：各方合理收取收益是可以的，但首先是合规。目前国家对民间借贷有24%、36%这两条线、三个区的规制，我们自己严格遵守，也要求合作方必须满足。我们认为，要保护好消费者的权益，要从消费者的角度出发，让他能够以一个统一的标尺去判断总体的借贷成本，包括利率、费用等，所以平台应该清楚地公布综合成本，不能扰乱混淆消费者的判断，误导消费者。从标尺上看，英美经过长时间的讨论，最后决定必须用APR（年化利率）的方式去计算消费者的借贷成本。所以，费用分离是可以的，但必须尽到信息披露的责任，不能欺骗和误导消费者。不能因为行业发展快，监管暂时滞后就损害消费者利益。《重庆小雨点网贷：一个科技升级小额信贷的标本》 精选二按语网络小贷公司从事在线小额借贷业务是现阶段一种较为安全的方式，主要原因是满足合规要求，政策风险低；同时，如果网络小贷公司具备成熟的技术体系支撑，那么展业将更具市场竞争力。小雨点网贷平台是一个满足上述条件的标本，坐标重庆，运营主体为重庆小雨点网络小额贷款公司；由于团队具备较强的技术实力，其是当下在线小额借贷市场的重要参与者。7月中旬，零壹财经走访了小雨点网贷平台，并就在线小额贷款业务开展逻辑、中美市场情况对比等与小雨点网贷平台CEO林坚诺等进行了对话。林坚诺毕业于香港中文大学，后取得美国芝加哥大学物理学博士学位；曾在美国学习工作超过10年；在金融行业从业方面，他有一定积淀，此前曾担任美国在 线 贷款上市公司Enova的数据分析负责人，对数据化信贷业务有自己的理解与思考。在对话中，林坚诺表示，针对在线小额贷款业务，目前中国在数据和模型算法上已经基本成熟；基础设施正在不断完善，包括高校教育、人才培养等正在朝市场需求的方向发展。基于这种判断，他对小雨点网贷平台的发展前景持乐观态度。正文如果给小雨点网贷平台画像，其携带多个标签：网络小贷、在 线 贷款、智能风控、消费金融、科技输出.....而这恰是现阶段金融科技发展所呈现的一系列典型特征。三年前，林坚诺带着家人从美国芝加哥回到中国，并定居重庆，开始正式创业。林坚诺及其团队看中的是中国小额融资市场的巨大潜力。这次创业并非一时冲动，而是几年时间多方考察之后的结果。包括团队已经事先深入了解了国内的监管政策及风向、互联网金融行业发展的演变情况等，并和多家业内同行进行过深入探讨。2016年6月，在两年多业务试运营后，凭借表现不俗的贷款数据规模、资产质量、业务运营系统，小雨点网贷获得监管部门认可，顺利在重庆申请获批网络小贷牌照。2016年11月，小雨点网贷在将此前于兄弟公司重庆捷贷小额贷款有限公司（简称捷贷小贷）试水的个人小额贷款业务分拆出来并入新公司后，进入正式运营阶段。目前已进入稳健运营阶段。产品服务方面，小雨点网贷当前主要提供C端用户的在线小额现金类贷款服务；后期将拓展产品线，提供用户分期付款类业务及小微企业主的经营性贷款服务等；技术输出方面，小雨点网贷尚在规划之中，目前正在与银行等机构洽谈在线小额贷款业务的开展，核心将考验平台的几大项能力：获客、风控、资金及运营。当前阶段，诸多市场参与者面临行业普遍存在的问题，例如同质化竞争严重、获客成本高企、资金获取遇阻、贷款不良压力过大等，但如果具备差异化竞争路线、延展性更好的风险管控技术、极低的资金成本等，可能将获得更好、更持续地发展。小雨点网贷平台的优势目前集中体现在风控技术、团队能力、资金来源方面，获客层面压力较大，但正在逐步探索改良。下文将详细阐述。风控依托可延展的数据驱动方式小雨点网贷的员工可以站立办公，在办公区有一间玻璃门隔开的会议室，迎面望去，一个占据整面墙壁的电子屏幕上实时更新着小雨点网贷的业务数据。这种布局体现了小雨点网贷自身科技公司的定位与秉持开放自由理念的特色，也透露出其试图以技术及科学的方式开展金融业务的定位。从宏观层面上看，2017年，发展10年的中国互联网金融行业已经到了这样一个阶段：市场形成主流认知，即科技与金融进一步结合，科技成为金融业务开展中提升效率、增加服务覆盖面、甚至是降低成本的不二法门。在融资领域，尤其在针对个人的在线小额信贷业务中，数据及技术的作用体现地更为深刻。数据化运营、技术驱动的方式依托于中国不断变化的金融基础条件，例如客户（移动）互联网行为习惯进一步转变、大量数据的留存及各类数据服务商的逐渐成熟、技术水平的升级等；也就是说，利用大量数据解决信息不对称成为一种可能。以大数据运用为例，数据化运营已经渗透至信贷业务的各个环节，包括获客、信审、放款、催收等方面。图为小雨点网贷的智能审核流程从实践上看，小雨点网贷也采用的是数据化运营及技术驱动的理念。上述图表展示了小雨点网贷的数据运用情况及智能审核流程。在数据使用方面，小雨点网贷正在着手接入央行征信体系，一方面是想利用央行征信信息判断申请用户资信情况，但更重要的目的是提升用户的违约成本，因为用户的信用污点一旦被央行征信中心采集记录，那么意味着其后续金融服务将受到制约，这将对用户起到一定的震慑作用。在其他诸多数据源的使用上，小雨点网贷的做法是不断比对第三方数据的质量，以做到判断结果更加精准。基于数据，小雨点网贷采用机器学习等方式建立自己的反欺诈和风险定价系统，同时辅以人工判断，每周人工判断的结果都会被迅速反馈，以纠偏优化模型。图为小雨点团队在办公小雨点网贷的团队为其带来了技术基因与实战经验。首席风控官陈绍林有在美国信贷行业20年的从业经验，同时，风控团队的部分成员曾是国内大型信贷机构一线实战精英。林坚诺本人有较久的从业时间、系统地量化风控理念及实践训练，他的老东家是美国一家已上市的互联网在 线 贷款公司，这一定程度意味着小雨点网贷有更多可借鉴的经验和可吸取的教训。整体而言，林坚诺介绍，就目前业务量化风控的结果看，还算满意，且基于多年海外互联网金融行业经验和国内实践，他深信小雨点网贷可以进一步优化，并击败未来可能的周期性风险。获客探索精细化运营小雨点网贷的数据驱动方式显著体现在业务开展过程中的风险管理层面，在获客层面，其采取了利用数据的精准营销方式，但面临较大压力，正在不断探索改良。从市场参与主体看，金融科技的各类主体，包括（类）金融机构，如银行、消费金融公司、网络小贷公司等；产业或互联网公司，如电商企业及其金融集团、互联网巨头等；还有诸多互联网金融公司，包括P2P平台、新兴助贷机构等，纷纷开展在线小额借贷业务，市场竞争异常激烈。现阶段，市场上出现了多种展业方式，典型的一种是大规模地推，在线下更精准地获取客户，但面临的问题是成本较高、不符合属地监管要求、人力操作风险提升等；另一种方式是更加精细化地深挖线上流量。小雨点网贷目前的策略是第二种，逻辑是与线上垂直细分各类型公司合作，例如婚庆公司，招聘网站等，以获取更加精准的客户，同时起到部分风控作用。具体方式是通过建模、数据分析手段测试筛选线上渠道。小雨点网贷已经前后测试了超过80个渠道，通过不断地放款、收回、评估模型进行试错筛选。支撑这种快速学习优化方式的是小雨点网贷的技术系统及数据运营能力。关于这种运营方式中所利用的建模分析，林坚诺表示目前建模成本并不高，建模分析已成为一种提升运营效率的方式。我们的企业文化支持快速学习,快速试错，创业公司如果不愿意试错再修正，那也永远无法前进。林坚诺说。计划输出信贷技术当前阶段，在线借贷业务市场参与主体还包括大量的助贷机构，即专注资产开发（包括企业与个人借贷资产）、擅长风险管控的机构。助贷类机构的出现体现了行业专业化分工协作、精细化运营的特征，但这种操作尚面临政策不确定的风险，例如监管可能会因为助贷机构承担坏账、成为信用中介、扩大风险传导等而采取相应措施。在这种环境中，小雨点网贷的优势之一是合规，已经纳入监管体系，其可以提供从资产生产、风险管控到自主放贷的全链条借贷服务。小贷公司的业务规模往往受制于资金体量，但小雨点网贷目前面临的压力较小。这取决于其股东背景。小雨点网贷的控股公司为香港国盛金融服务集团有限公司，隶属于恒基产业旗下。基于这种背景，小雨点网贷现阶段的资金储备较为充足。林坚诺介绍到，出资方承诺将依据小雨点网贷的业务发展情况，陆续为小雨点注资，累计金额是3亿美金。未来随着平台业务的稳步发展，小雨点网贷将通过发行ABS等多种方式拓展融资渠道，充足资本金，且待时机成熟，也会选择上市。小雨点网贷的优势之二是具备技术输出潜力。当前阶段，业务较为成熟的助贷机构等正在提供技术输出服务，主要对象是资金供给机构，这反映了传统金融机构，如银行等，在技术及互联网运营方面的短板。小雨点网贷未来也有规划此类业务，且具备这种技术潜力。而已经有不少业内人士分析，技术输出类服务最好能进入到数十万亿的传统金融体系中，那将是巨大的市场。林坚诺表示，小雨点网贷除提供贷款服务外，也计划提供技术输出服务。他称，从长期看，不管是专业分工的需求，还是马太效应的累积效果，技术输出业务都是一个必然趋势。在前期的洽谈中,也获得了潜在合作方比较积极的反馈.对话部分零壹财经：就在线借贷业务来看，中外的发展情况有哪些差异？林坚诺：与英美的比较来看，从现金贷款上看，美国比中国先进，但在分期业务上看，中国比美国先进，美国也在学习中国的分期业务。主要是由于英美市场较小，中国的大规模市场可以使得在每一行业中细分独立出很多的业务线，从而能够发展各个垂直细分领域的消费分期。未来，行业将更加细分，每个细分领域中都会有龙头企业。目前，国内行业中很多之前存在的发展瓶颈都得到了一定的解决，包括人才培养、政策监管确立等。我比较看好整个行业的发展。零壹财经：从欧美引进的技术及模型是否适合于中国市场？林坚诺：欧美的技术也适用于中国市场，技术不太有国界的区别。但从商业层面来说，中美的模型根据可获得的底层数据不同，变量不同，所以建立的模型会不一致，且不同公司基于自有的数据所建立的模型也不会完全一致。企业应该主要根据自身战略和自有数据寻找最好的模型。零壹财经：公司运营周期尚短，现在来看坏账率及盈利是否可靠，是否具备持续性？林坚诺：从坏账率来看，目前公司正式运营9个月，但也有2年的试运营，且大部分逾期都在前期发生，前面的3--6期比较关键。因此目前也能大致清楚逾期及坏账情况。公司在会计上已经实现盈利，但在运营上来说，内部还有另外一套建模来看损失，也就是将整个生命周期内所有可能的损失包括进来。我们通过将所有的成本及所有的损失算入建模来判断一款产品是否可行，是否决定投入使用该款产品。目前公司在两个方面来看都已经实现了盈利。下一步的重点是不断优化模型，在用户体验和公司利润上寻求最佳的平衡点。零壹财经：如何看待目前平台化服务、金融科技输出业务，这是趋势性的现象吗？林坚诺：巨头如阿里和京东等，采用了平台模式，主要是构建自己的生态圈，他们的方式在封闭的体系内很有效，有价值。但对中小企业而言，他们不具备这个优势。所以助贷模式也有一定的合理性，解决了中小型公司的问题。金融科技的输出，包括平台化的服务，也都能帮助到他们；对于银行来说，解决了一部分的放贷业务需求，而且能提高银行资金的运转效率，对于总体经济是有利的。小雨点也在尝试将自己已经验证过的技术架构，风控模型对外输出。不管是从专业分工的角度，还是马太效应的累积效果，我们都相信技术输出业务是一个必然趋势。零壹财经：目前的助贷模式存在的一个问题是费用收取分离，导致监管困难，如何看待这种情况？林坚诺：各方合理收取收益是可以的，但首先是合规。目前国家对民间借贷有24%、36%这两条线、三个区的规制，我们自己严格遵守，也要求合作方必须满足。我们认为，要保护好消费者的权益，要从消费者的角度出发，让他能够以一个统一的标尺去判断总体的借贷成本，包括利率、费用等，所以平台应该清楚地公布综合成本，不能扰乱混淆消费者的判断，误导消费者。从标尺上看，英美经过长时间的讨论，最后决定必须用APR（年化利率）的方式去计算消费者的借贷成本。所以，费用分离是可以的，但必须尽到信息披露的责任，不能欺骗和误导消费者。不能因为行业发展快，监管暂时滞后就损害消费者利益。《重庆小雨点网贷：一个科技升级小额信贷的标本》 精选三按语网络小贷公司从事在线小额借贷业务是现阶段一种较为安全的方式，主要原因是满足合规要求，政策风险低;同时，如果网络小贷公司具备成熟的技术体系支撑，那么展业将更具市场竞争力。小雨点网贷平台是一个满足上述条件的标本，坐标重庆，运营主体为重庆小雨点网络小额贷款公司;由于团队具备较强的技术实力，其是当下在线小额借贷市场的重要参与者。7月中旬，零壹财经走访了小雨点网贷平台，并就在线小额贷款业务开展逻辑、中美市场情况对比等与小雨点网贷平台CEO林坚诺等进行了对话。林坚诺毕业于香港中文大学，后取得美国芝加哥大学物理学博士学位;曾在美国学习工作超过10年;在金融行业从业方面，他有一定积淀，此前曾担任美国在线贷款上市公司Enova的数据分析负责人，对数据化信贷业务有自己的理解与思考。在对话中，林坚诺表示，针对在线小额贷款业务，目前中国在数据和模型算法上已经基本成熟;基础设施正在不断完善，包括高校教育、人才培养等正在朝市场需求的方向发展。基于这种判断，他对小雨点网贷平台的发展前景持乐观态度。正文如果给小雨点网贷平台画像，其携带多个标签：网络小贷、在线贷款、智能风控、消费金融、科技输出.....而这恰是现阶段金融科技发展所呈现的一系列典型特征。三年前，林坚诺带着家人从美国芝加哥回到中国，并定居重庆，开始正式创业。林坚诺及其团队看中的是中国小额融资市场的巨大潜力。这次创业并非一时冲动，而是几年时间多方考察之后的结果。包括团队已经事先深入了解了国内的监管政策及风向、互联网金融行业发展的演变情况等，并和多家业内同行进行过深入探讨。2016年6月，在两年多业务试运营后，凭借表现不俗的贷款数据规模、资产质量、业务运营系统，小雨点网贷获得监管部门认可，顺利在重庆申请获批网络小贷牌照。2016年11月，小雨点网贷在将此前于兄弟公司重庆捷贷小额贷款有限公司(简称捷贷小贷)试水的个人小额贷款业务分拆出来并入新公司后，进入正式运营阶段。目前已进入稳健运营阶段。产品服务方面，小雨点网贷当前主要提供C端用户的在线小额现金类贷款服务;后期将拓展产品线，提供用户分期付款类业务及小微企业主的经营性贷款服务等;技术输出方面，小雨点网贷尚在规划之中，目前正在与银行等机构洽谈。在线小额贷款业务的开展，核心将考验平台的几大项能力：获客、风控、资金及运营。当前阶段，诸多市场参与者面临行业普遍存在的问题，例如同质化竞争严重、获客成本高企、资金获取遇阻、贷款不良压力过大等，但如果具备差异化竞争路线、延展性更好的风险管控技术、极低的资金成本等，可能将获得更好、更持续地发展。小雨点网贷平台的优势目前集中体现在风控技术、团队能力、资金来源方面，获客层面压力较大，但正在逐步探索改良。下文将详细阐述。风控依托可延展的数据驱动方式小雨点网贷的员工可以站立办公，在办公区有一间玻璃门隔开的会议室，迎面望去，一个占据整面墙壁的电子屏幕上实时更新着小雨点网贷的业务数据。这种布局体现了小雨点网贷自身科技公司的定位与秉持开放自由理念的特色，也透露出其试图以技术及科学的方式开展金融业务的定位。从宏观层面上看，2017年，发展10年的中国互联网金融行业已经到了这样一个阶段：市场形成主流认知，即科技与金融进一步结合，科技成为金融业务开展中提升效率、增加服务覆盖面、甚至是降低成本的不二法门。在融资领域，尤其在针对个人的在线小额信贷业务中，数据及技术的作用体现地更为深刻。数据化运营、技术驱动的方式依托于中国不断变化的金融基础条件，例如客户(移动)互联网行为习惯进一步转变、大量数据的留存及各类数据服务商的逐渐成熟、技术水平的升级等;也就是说，利用大量数据解决信息不对称成为一种可能。以大数据运用为例，数据化运营已经渗透至信贷业务的各个环节，包括获客、信审、放款、催收等方面。图为小雨点网贷的智能审核流程从实践上看，小雨点网贷也采用的是数据化运营及技术驱动的理念。上述图表展示了小雨点网贷的数据运用情况及智能审核流程。在数据使用方面，小雨点网贷正在着手接入央行征信体系，一方面是想利用央行征信信息判断申请用户资信情况，但更重要的目的是提升用户的违约成本，因为用户的信用污点一旦被央行征信中心采集记录，那么意味着其后续金融服务将受到制约，这将对用户起到一定的震慑作用。在其他诸多数据源的使用上，小雨点网贷的做法是不断比对第三方数据的质量，以做到判断结果更加精准。基于数据，小雨点网贷采用机器学习等方式建立自己的反欺诈和风险定价系统，同时辅以人工判断，每周人工判断的结果都会被迅速反馈，以纠偏优化模型。图为小雨点团队在办公小雨点网贷的团队为其带来了技术基因与实战经验。首席风控官陈绍林有在美国信贷行业20年的从业经验，同时，风控团队的部分成员曾是国内大型信贷机构一线实战精英。林坚诺本人有较久的从业时间、系统地量化风控理念及实践训练，他的老东家是美国一家已上市的互联网在线贷款公司，这一定程度意味着小雨点网贷有更多可借鉴的经验和可吸取的教训。整体而言，林坚诺介绍，就目前业务量化风控的结果看，还算满意，且基于多年海外互联网金融行业经验和国内实践，他深信小雨点网贷可以进一步优化，并击败未来可能的周期性风险。获客探索精细化运营小雨点网贷的数据驱动方式显著体现在业务开展过程中的风险管理层面，在获客层面，其采取了利用数据的精准营销方式，但面临较大压力，正在不断探索改良。从市场参与主体看，金融科技的各类主体，包括(类)金融机构，如银行、消费金融公司、网络小贷公司等;产业或互联网公司，如电商企业及其金融集团、互联网巨头等;还有诸多互联网金融公司，包括P2P平台、新兴助贷机构等，纷纷开展在线小额借贷业务，市场竞争异常激烈。现阶段，市场上出现了多种展业方式，典型的一种是大规模地推，在线下更精准地获取客户，但面临的问题是成本较高、不符合属地监管要求、人力操作风险提升等;另一种方式是更加精细化地深挖线上流量。小雨点网贷目前的策略是第二种，逻辑是与线上垂直细分各类型公司合作，例如婚庆公司，招聘网站等，以获取更加精准的客户，同时起到部分风控作用。具体方式是通过建模、数据分析手段测试筛选线上渠道。小雨点网贷已经前后测试了超过80个渠道，通过不断地放款、收回、评估模型进行试错筛选。支撑这种快速学习优化方式的是小雨点网贷的技术系统及数据运营能力。关于这种运营方式中所利用的建模分析，林坚诺表示目前建模成本并不高，建模分析已成为一种提升运营效率的方式。我们的企业文化支持快速学习,快速试错，创业公司如果不愿意试错再修正，那也永远无法前进。林坚诺说。计划输出信贷技术当前阶段，在线借贷业务市场参与主体还包括大量的助贷机构，即专注资产开发(包括企业与个人借贷资产)、擅长风险管控的机构。助贷类机构的出现体现了行业专业化分工协作、精细化运营的特征，但这种操作尚面临政策不确定的风险，例如监管可能会因为助贷机构承担坏账、成为信用中介、扩大风险传导等而采取相应措施。在这种环境中，小雨点网贷的优势之一是合规，已经纳入监管体系，其可以提供从资产生产、风险管控到自主放贷的全链条借贷服务。小贷公司的业务规模往往受制于资金体量，但小雨点网贷目前面临的压力较小。这取决于其股东背景。小雨点网贷的控股公司为香港国盛金融服务集团有限公司，隶属于恒基产业旗下。基于这种背景，小雨点网贷现阶段的资金储备较为充足。林坚诺介绍到，出资方承诺将依据小雨点网贷的业务发展情况，陆续为小雨点注资，累计金额是3亿美金。未来随着平台业务的稳步发展，小雨点网贷将通过发行ABS等多种方式拓展融资渠道，充足资本金，且待时机成熟，也会选择上市。小雨点网贷的优势之二是具备技术输出潜力。当前阶段，业务较为成熟的助贷机构等正在提供技术输出服务，主要对象是资金供给机构，这反映了传统金融机构，如银行等，在技术及互联网运营方面的短板。小雨点网贷未来也有规划此类业务，且具备这种技术潜力。而已经有不少业内人士分析，技术输出类服务最好能进入到数十万亿的传统金融体系中，那将是巨大的市场。林坚诺表示，小雨点网贷除提供贷款服务外，也计划提供技术输出服务。他称，从长期看，不管是专业分工的需求，还是马太效应的累积效果，技术输出业务都是一个必然趋势。在前期的洽谈中,也获得了潜在合作方比较积极的反馈.对话部分零壹财经：就在线借贷业务来看，中外的发展情况有哪些差异?林坚诺：与英美的比较来看，从现金贷款上看，美国比中国先进，但在分期业务上看，中国比美国先进，美国也在学习中国的分期业务。主要是由于英美市场较小，中国的大规模市场可以使得在每一行业中细分独立出很多的业务线，从而能够发展各个垂直细分领域的消费分期。未来，行业将更加细分，每个细分领域中都会有龙头企业。目前，国内行业中很多之前存在的发展瓶颈都得到了一定的解决，包括人才培养、政策监管确立等。我比较看好整个行业的发展。零壹财经：从欧美引进的技术及模型是否适合于中国市场?林坚诺：欧美的技术也适用于中国市场，技术不太有国界的区别。但从商业层面来说，中美的模型根据可获得的底层数据不同，变量不同，所以建立的模型会不一致，且不同公司基于自有的数据所建立的模型也不会完全一致。企业应该主要根据自身战略和自有数据寻找最好的模型。零壹财经：公司运营周期尚短，现在来看坏账率及盈利是否可靠，是否具备持续性?林坚诺：从坏账率来看，目前公司正式运营9个月，但也有2年的试运营，且大部分逾期都在前期发生，前面的3--6期比较关键。因此目前也能大致清楚逾期及坏账情况。公司在会计上已经实现盈利，但在运营上来说，内部还有另外一套建模来看损失，也就是将整个生命周期内所有可能的损失包括进来。我们通过将所有的成本及所有的损失算入建模来判断一款产品是否可行，是否决定投入使用该款产品。目前公司在两个方面来看都已经实现了盈利。下一步的重点是不断优化模型，在用户体验和公司利润上寻求最佳的平衡点。零壹财经：如何看待目前平台化服务、金融科技输出业务，这是趋势性的现象吗?林坚诺：巨头如阿里和京东等，采用了平台模式，主要是构建自己的生态圈，他们的方式在封闭的体系内很有效，有价值。但对中小企业而言，他们不具备这个优势。所以助贷模式也有一定的合理性，解决了中小型公司的问题。金融科技的输出，包括平台化的服务，也都能帮助到他们;对于银行来说，解决了一部分的放贷业务需求，而且能提高银行资金的运转效率，对于总体经济是有利的。小雨点也在尝试将自己已经验证过的技术架构，风控模型对外输出。不管是从专业分工的角度，还是马太效应的累积效果，我们都相信技术输出业务是一个必然趋势。零壹财经：目前的助贷模式存在的一个问题是费用收取分离，导致监管困难，如何看待这种情况?林坚诺：各方合理收取收益是可以的，但首先是合规。目前国家对民间借贷有24%、36%这两条线、三个区的规制，我们自己严格遵守，也要求合作方必须满足。我们认为，要保护好消费者的权益，要从消费者的角度出发，让他能够以一个统一的标尺去判断总体的借贷成本，包括利率、费用等，所以平台应该清楚地公布综合成本，不能扰乱混淆消费者的判断，误导消费者。从标尺上看，英美经过长时间的讨论，最后决定必须用APR(年化利率)的方式去计算消费者的借贷成本。所以，费用分离是可以的，但必须尽到信息披露的责任，不能欺骗和误导消费者。不能因为行业发展快，监管暂时滞后就损害消费者利益。《重庆小雨点网贷：一个科技升级小额信贷的标本》 精选四百融深入金融机构内部建模，场景理解能力、建模经验不断增强，模型能力是可以从一个金融机构复用到另一金融机构的，这将是核心竞争力之一。百融在金融大数据领域已建立先发优势，但新玩家仍在不断入场，百舸争流的局面仍会持续一段时间。指导 | 凯文
张扬撰写 | 青川随着金融机构部分业务线上化、目标用户下沉，风控体系也在迭代，依靠大数据、人工智能进行风控成为行业共识。另一方面，随着线上线下获客成本日益增长，各机构逐渐转向用户精细化经营，精准营销受到金融机构重视。因此，以这两点需求为依托的金融大数据公司发展迅速。百融前身是百分点科技的一个事业部，从2012年开始从事金融大数据业务；2014年百融正式成立，主要为金融机构提供数据、模型服务。2016年4月，百融完成B+轮融资，投后估值30亿元，发展迅速。目前，百融已成为金融大数据领域头部公司之一。客户集中在借贷领域，保险行业机会巨大百融服务的金融机构包括两类，一是信贷行业，包括银行、消金公司、互联网金融公司等，百融成立之初便服务这类公司；二是保险行业，对大数据的需求正在兴起，大型保险公司都希望通过大数据在营销、产品设计上取得创新。国内金融机构数量多，银行数千家、保险公司一百多家，金融机构付费意愿强，金融大数据市场空间很大。信贷领域对金融大数据需求旺盛。银行方面，随着风控思路的改变，逐渐采用效果更好的机器学习算法进行风控；互联网金融业务流程不同于传统金融机构，线上获客对用户身份识别、反欺诈要求甚高，这些都需要第三方数据辅助判断甚至建模服务。百融为这些机构提供的服务能应用于精准营销、贷前欺诈风险与信用风险评估、贷中信用风险管理以及贷后催收等场景，覆盖其全业务流程。保险行业是百融近两年刚拓展的客户，保险是一个强销售行业，百融最先为保险公司提供精准营销方面的服务。另外，保险公司未来趋势是根据用户需求进行产品设计，所以跟百融也有产品设计上的合作，但产品大规模落地需要较长的时间，道阻且长。获客上，百融主要靠直销模式，采取自上而下的路径，先服务标杆客户，如大型银行、持牌消金，再服务中小银行、互联网助贷机构。其中，宇宙第一大行工行，消金巨头捷信均为其客户。保险方面，业务处于早期，目前主要也是与大型保险公司合作。从标杆客户切入的获客方式有多重优势，首先，头部客户业务量大，客单价高；其次，品牌背书明显，跟标杆客户合作后，再去获取中小银行、互联网金融公司更容易。百融基因是数据业务，也在拓展模型服务如上文，百融主要提供数据和模型服务，应用于精准营销和风控两大类场景。精准营销已经不是一项新事物了，在电商、互联网行业已经有很成熟的应用。百融脱胎于百分点科技，百分点科技深耕该领域多年，为电商、媒体做精准营销，积累了大量的数据和业务经验。百融继承了百分点的数据和经验，只是将精准营销能力从互联网行业拓展到金融领域。大数据风控，作为一项新兴服务，可对标美国市场。美国个人征信行业格局稳定，三大征信局提供数据，FICO提供信用评分、模型服务，彼此很难进入对方的领域。相比之下，中国大数据风控服务方兴未艾，国外经验可借鉴却又不能完全模仿。这也使得各路玩家纷纷探索可行方案。各路玩家既可对标三大征信局，提供纯数据服务；也可与FICO一样仅提供建模服务，比如氪信；或者提供建模、部分数据清洗工作，比如诚安聚立、冰鉴等；再者，便是百融这种，既有数据资源，又提供建模服务。对百融来说，提供模型服务，更加深入业务，能够增强其价值。为金融机构提供模型服务，反过来也能促进合作机构采购其数据服务，增厚收入。金融机构与百融合作时，可以根据自身需求选择数据服务、模型服务或数据+模型服务。模型服务中价值最大的部分是为金融机构定制模型，大型机构如工行、捷信，百融在其内部联合建模、迭代模型。模型能力由经验驱动，FICO本身不从事业务，建模能力却超过银行，便是因为其服务诸多金融机构，建模数量远超于单个银行。同样的，百融深入金融机构内部建模，场景理解能力、建模经验不断增强，模型能力是可以从一个金融机构复用到另一金融机构的，这将是核心竞争力之一。金融大数据领域，百融已建立先发优势；但该领域的竞争尚未到尘埃落定之时，新玩家也在不断入场，百舸争流的局面仍会持续一段时间。近日，爱分析对百融金服CEO张韶峰进行了访谈，张韶峰对百融发展战略、业务模式进行了阐述，现摘取部分内容如下。一站式解决方案，服务用户全生命周期爱分析：发展至今，百融金服如何定位，对标公司是？张韶峰：其实找不到一模一样的对标公司，我们有数据服务，可以对标美国三大征信局；我们也有风控系统和模型，可以对标FICO。此外，我们也有ABS业务，帮金融机构挑选信贷资产，这个FICO、Experian涉足较少。总的来讲，我们的定位是金融科技平台，基础是大数据、人工智能等技术，帮助金融机构进行精准营销、风险控制甚至金融产品设计。爱分析：金融服务门槛较高，百融如何保持专业性？张韶峰：第一，我自己的经历，在百分点科技之前，我在Oracle、IBM工作过，做的是数据挖掘咨询工作，服务的行业包括金融机构、**部门等，税务部门做的偷漏税反欺诈与信贷反欺诈有一定相似之处，也服务过银行业，做过信用风险、欺诈风险防范。第二，百融不是从零开始做的，我们是从百分点科技独立出来的，百分点科技在电商、互联网行业做过大数据业务，本身对大数据技术具有很深的理解。第三，百融进入金融行业很早。第一次进入金融大数据行业是2012年，从百分点科技的一个事业部开始做。当时别的金融大数据公司基本没有成立，金融大数据是2015年开始火起来的，我们早走了3年时间。第四，行业理解能力不断增强。随着业务发展，不断有金融机构的专业人员加入我们，他们知道金融机构内部是怎么运作的，比如我们首席风险官以前是一家股份制银行信用卡中心的风险部经理。我们从以前对数据、算法、技术理解比较深，慢慢具备理解金融业务的能力。提供数据和模型服务爱分析：百融的数据来源有哪些？张韶峰：最早的数据来自百分点，跟别的数据源也会进行合作，更多的来自业务积累。比如跟金融机构合作，包括信贷、保险以及证券基金行业。爱分析：信贷机构使用百融服务，更偏向于数据还是模型？张韶峰：都有，有的机构纯粹使用数据，有的机构纯粹使用模型，还有机构两个都使用。模型上，我们有标准化产品，也有定制产品。大部分机构，尤其规模比较大的机构，是同时调用数据和模型服务的。我们为其定制开发模型，效果更好。爱分析：反欺诈、信用风险模型所需的变量数？张韶峰：我们最初从互联网大数据进入金融大数据领域，应用的变量是极多的。但是银行习惯逻辑回归算法，是一种比较简单的算法，不太能接受大数据，所以我们将变量压缩到十几个。后来金融机构慢慢接受大数据建模，我们又推出了一个1884个变量的版本。我们内部有十几个版本，从三五千个变量到五十万变量都有。爱分析：会因为版本不同收费方式不一样？张韶峰：收费没什么区别。但大部分情况下，机器学习算法比传统的逻辑回归算法效果要好一些，KS值能提升百分之十几到百分之三四十。定制建模属于轻量化咨询爱分析：做定制化建模的团队人数？张韶峰：通用模型、定制化建模共用一个团队，大约七八十人，既做标准化产品，也在定制化建模。爱分析：为银行等机构进行定制建模需要的时间周期？张韶峰：整个流程分为数据准备、业务理解达成一致、建模验证、调优上线，其中纯建模时间很短，一两个周就能完成。但建模前数据准备、业务理解所需的时间要远超建模时间。如果从商务谈判、银行逐层汇报开始算，到最后合作完成往往得上年时间。但是银行一旦合作就比较稳定，不会轻易把你换掉。百融的业务是从银行业做起的，在银行领域耕耘的时间超过4年，目前已经在银行业占据了70%的市场份额，领先于同行。爱分析：未来银行是否会更多选择自主建模？张韶峰：企业服务市场的特征是：对于复杂产品和服务，客户替换你的成本，只要服务质量能基本稳定，客户一般不会轻易替换。当然，不能排除个别自身能力极强的客户可能会有替换服务商。但是对金融机构来讲，数据不可能从内部长出来，所以银行需要跟外部合作。模型有可能出现银行自主构建的情况，但是现在大部分银行对人工智能掌握较弱，相当长时间还需要跟外部合作。爱分析：定制建模咨询属性较强，如何提升人效？张韶峰：第一，我们不是传统咨询公司，即使人去现场时间也很短。面谈沟通几件事，包括双方确认需求、对业务的理解，我们了解对方数据。之后一般以周为单位，是轻量级咨询服务。目前用我们定制模型的也有几百家机构了，如果是传统软件公司、咨询公司，七八十个人肯定服务不过来。第二，我们把模型系统云化，机构可以远程上传数据，一般是消金公司、互联网金融公司会用。不同行业需求侧重点不一样爱分析：百融服务的行业有哪些？不同行业需求有何不同？张韶峰：我们目前服务两大行业，第一是信贷行业，包括银行、消费金融公司、信托、小贷公司；第二是保险行业。这两个领域客户需求侧重点不太一样，信贷机构是把钱给别人，所以排第一位的是风险，然后是营销。保险行业先收别人的钱，所以第一是营销，其次才怕骗保。而且依靠几年前在百分点的积累，百融有做优质的白名单客户的基础，所以我们切入信贷时先做风险，再做营销；在保险行业则是先做营销，再切入风控。爱分析：百融与银行合作的业务流程？张韶峰：信贷机构有自身的业务流程，首先要获客，广告制作、渠道投放，用户看到广告后才会申请。精准营销也分为两种，一种是B2C广而告之；一种是C2B，根据用户特征设计一款产品，反向营销。其次是新客准入，用户希望申请贷款，能不能把用户放进来。包括欺诈风险与信用风险防范，身份是不是伪冒、是否是欺诈团伙等。第三是贷中管理，贷款人信用可能变好或者变差，这时银行信用卡就要加额度或者降额度、锁卡，现金贷则要进行提前催收。第四步是发生逾期进行催收。我们先做第二步、第三步，然后再做第一步营销。爱分析：百融反欺诈主要依靠黑名单？张韶峰：黑名单是反欺诈一个组成部分，但反欺诈的范畴远远不只是黑名单，还有设备指纹反欺诈、复杂网络反欺诈、反团伙欺诈等等。刚才说的伪冒，申请人信息不在黑名单，但伪冒他身份的人不还款可能性很高，也要拒绝。爱分析：消金公司也有定制建模需求？张韶峰：会有。目前消费金融领域前五名的机构都使用了百融的定制化模型服务，我们基本上每季度都会为这些机构更新模型。爱分析：保险行业对百融的需求点？张韶峰：还是因为我们有大数据与人工智能技术，保险公司以前是拍脑袋做出一个产品，到处销售。保险C2B模式是看数据库中有共同特征的，比如人群某一共同特征对应了何种保险需求，对应此需求设计产品，再去营销。C2B模式一定是保险行业的未来，但目前占比还比较低。爱分析：百融能为人身险业务提供哪些特征数据？张韶峰：包括年龄，人在不同年龄段保险意识时不一样的；家庭机构，有孩子、老人的愿意为家庭成员购买保险产品；教育程度，教育更高的保险意识更强；财富状况也很重要，保险购买需要先向保险公司付费。爱分析：百融获客方式有哪些？张韶峰：主要是直销获客，包括一定的口碑获客。爱分析：营收增速来源？张韶峰：一方面，我们合作的金融机构数量还在源源不断增长。中国有近两千家银行、几千家互金公司、几百家持牌和无牌消费金融公司、10000多家小贷公司、10000多家担保公司。还有很多机构我们还没服务到。另一方面，由于我国未来10年普惠金融将处于快速增长时期，我们之前已经在合作的金融机构的业务也在源源不断增长，他们业务的增长自然会带动百融收入的增长。爱分析热文新龙榜新龙榜TOP125新金融互联网金融TOP100|互联网金融TOP50互联网保险TOP35|消费金融TOP25财富管理TOP42|投资机构TOP30互联网支付TOP20|虎鲸榜TOP50互联网保险TOP25|互金概念股TOP30创富人物榜TOP50|影响力50人企业服务企业服务TOP100|企业服务TOP50大数据TOP72|B2B电商TOP50云服务TOP50|网络安全TOP30大数据影响力50人|B2B电商影响力50人其它出行服务TOP50人工智能TOP50教育科技TOP50语言教育TOP20移动医疗TOP30汽配维修TOP20家居家装TOP36新零售TOP100幼教TOP35蚂蚁金服|陆金所|陆金所（二）京东金融|微众银行|捷信借贷宝|宜人贷|拉卡拉网信理财|乐信调研肖文杰访谈诺亚财富|360金融|泰康在线微贷网 姚宏访谈|宜信财富人人友信|点融网|泛华金控Oscar Health|投哪网|马上金融美利金融 刘雁南访谈|信而富金蛋科技|银客网|宜信博诚大数金融漆瑾声访谈|买单侠量化派|金斧子|小虎金融小雨伞|网金社|群星金融米么金服|Capital One|LPL大道金服|省呗|中腾信鑫合汇|飞贷|惠金所洪泰基金 彭创访谈|农分期读秒 周静访谈|嘉信理财氪信 朱明杰访谈|老虎证券国美金融 丁东华访谈《重庆小雨点网贷：一个科技升级小额信贷的标本》 精选五6月1日，《网络安全法》落地实施已过去三个月，大数据行业结束野蛮时代，进入洗牌期。此前有15家数据公司被调查，此后，名单扩大到30家；多家公司的业务负责人被约谈，他们甚至相互打招呼的方式，都变成了“今天，你被抓了吗”；大量数据接口关停，数据产品停售，导致部分公司开始裁员，一家被调查的公司，甚至将大数据业务完全下架，退出市场。一些公司黯然退场，一些却高调入局——一些有独家数据源的公司，在最近宣布成立。数据行业，正处于二八分流，冰火两重天。1“你被抓了吗？”2017年5月末，数据行业的清理行动开始。据多位知情人透露，“数据堂”多人被警方调查，导致部分数据业务线停摆。此后，数据堂发表声明称，因公司某一客户存在被公安机关调查的情形，公安机关为进一步了解具体情况，向公司个别业务人员及财务人员进行情况了解，不存在“公司高管被抓”的情形，公司业务运作正常。目前，数据堂的官网可正常打开，但“数据定制—数据堂”的网站页面，却无法打开。今年8月，数据堂发布股票停牌公告，称因存在“预计应披露的重大信息在披露前已难以保密或已经泄露，或公共媒体出现与公司有关传司，可能或已经对股票转让价格产生较大影响的”事项，日起暂停转让，预计股票恢复转让日期不晚于日。“公司走了很多人，还有一些人准备拿完年终奖就走”，数据堂离职员工杨青称，“目前，精准营销线和大数据线基本暂停，现在仅靠人工智能一条业务线支撑”。但杨青同时指出：“公司的海外客户，暂时没有受到影响。”这只是大数据行业进入冰封时代的一个缩影。一本财经曾独家报道，15家数据公司被调查，名单中不乏估值几十亿的大公司。据知情人透露，此后，调查范围则进一步扩大，“名单已有30家”。行业一度风声鹤唳，传闻满天飞。头部的大数据公司，都曾传出过CEO或高层被调查的“小道消息”。网传聚信立的高管也被带去问话，业务呈收缩状态。聚信立CEO罗皓不得不站出来辟谣，紧急接受媒体采访:“我敢否认，说明我们没有被约谈。”“实际上，确实很多公司的业务负责人被约谈”，行业资深从业者罗锦江称，为了取证，通常电脑等存储设备也会被拿走。一位大数据行业的CEO听到传闻，另外一家公司的创始人被调查，他急忙在微信上询问：“你没事吧？”对方回复没事，说是谣言。结果第二天，CEO又听到消息，接着再问：“今天你被抓了吗？”“今天你被抓了吗”，这句话一度成为大数据行业高层从业者的问候语。2接口切断几乎行业所有的人都明白，这次数据整顿，是为了6月1日新推出的《网络安全法》预热。“这次是动真格了，毫无容情”，罗锦江称，5月底，很多公司主动将一些敏感业务线停掉。“数据供应商突然间通知我们，业务暂停，但会支付违约金”，某信贷公司的商务负责人陈希称，最先被停掉的接口，就是“三要素”查询。“所谓三要素，就是手机、姓名、身份证”，罗锦江称，以前的价格，“购买一条仅7毛、8毛”。多位行业从业者称，三要素停了之后，大部分公司只提供两要素（身份证和姓名）的“验证”。“把两个信息提供给数据方，对方只会反馈一个是与否的答案”，陈希称，如果符合，反馈“是”，如果不符合，反馈“否”。陈希紧急修改了风控规则，让业务线可以勉强推进，但紧接着，更多的接口被切断。以前一次查询2元的学历数据接口停掉，随后，车辆、住房、公积金等数据接口都全面切断。“我们只能再次修改风控，让用户自己填写用户名和密码，授权我们去相应的页面爬取数据”，陈希称，如此操作**提高了风控的成本和用户体验，“但合规了”。紧接着，各项“特色”的数据产品也悄然撤下，或开始变得不稳定。而某平台的风控总监郭飞透露发现：“今年年初，百融金服的产品收支等级，查询突然变得不太稳定，缺失率很高”。所谓的收支等级，就是一个人信用卡和储蓄卡的入账和出账记录，并按照等级给出分数，数字越大，金额越大。△ 收支等级产品说明郭飞称，这项数据，是信贷中很有价值的数据，查询一次的价格是2-3元。但至于如此隐秘的金融数据，百融金服是如何拿到的，在业内一直是一个谜团。华道征信的业务员称：“自6月份后，不良信息的查询、资产类，目前我们是暂停服务”。媒体报道，为了规避政策风险，在《网络安全法》实施前，同盾停掉了“失联人修复”服务；中国移动下属全资子公司中移在线，也停掉了“移动三要素”的查询。一边是主动停止合作，一边是客户直接跑单。贷后邦的商务负责人称：“部分客户已与我们达成合作意向，规定一出来他们很害怕，所有关于数据的业务都暂时不接，我手上有一两例违约客户。”大量接口断了后，行业开始了裁员潮。头部的大数据公司，都曾传出过裁员消息。“主要裁掉的，是销售和一些敏感业务线的人”，罗锦江称，大量的乙方公司业务人员被裁掉后，就进入了甲方公司。3艰难求生2012年，马云在网商大会上震耳发聩地喊出：我们将进入大数据时代。那一年，阿里巴巴集团设立了“首席数据官”一职，并推出大型数据分享平台“聚石塔”——这是中国大数据行业开始爆发的信号弹。而大数据行业黄金年代的来临，是在2013年互联网金融崛起之后。大数据和在线信贷相结合，激发了强烈的化学反应。在黄金浪潮中，崛起了上万家的大数据供应商，他们采集数据，进行清洗加工，针对不同的应用场景，再输出不同的产品。“早期，部分大数据公司的商业模式，极为简单，很多都是黑市采买数据后，简单打包，直接销售给客户”，罗锦江将其称为大数据的野蛮时代。“在这里，就是大数据的天堂”，从美国回国创业的某CRO称，刚回国的时候，发现国内数据流通尺度之大，完全超乎想象。在美国，很多并不敏感的数据，都无法用在信贷领域，比如，性别、人种颜色、年龄段，都不可随意参考，不然，就可能涉及“歧视女性、黑人或老人”。滥用的用户数据，让大家就如裸泳一般，毫无隐私可言。持续数年的数据之乱，终于在“徐玉玉”案之后，将行业推到了众矢之的的深渊。这似乎成了诸多行业宿命，总是在鼎盛狂欢中，在利益催化之下，出现浮华泡沫。随后，巨大行业负面爆发，监管如期而至，洗牌来临。校园贷和大数据行业，都是同样的轨迹。行业正在挣扎中自救。曾经很多大力宣传自己是专注大数据的公司，如今，对外的传播口径完全变动。“行业污名化，不想和大数据扯上关系，外面现在都称自己是人工智能公司”，一位从业者称。南京一家大数据公司也在被调查的30家名单中，目前，公司已将大数据业务全部关停，正在谋求转型。“连我们业务员都需要加班加点看项目”，一家数据公司的商务称，公司甚至让他们去找项目，寻找出路。大部分的数据提供商，正在寻找第一条自救之路：数据的脱敏、加密。最常见的方式，就是查询结果的输出上，采取打分制，比如，如果完全匹配，就是100分，如果只有一半匹配，就是50分。而查询不良则是用信息比对，输入名字身份证，输出命中与否。还有一些公司，尝试用技术，保护用户隐私。如拨打催收电话，直接进行加密，只能看到一个加密号码拨出。行业想到第二条自救之路：联合建模。双方开发一套系统，直接放在客户公司的内部，双方共享数据，系统最终输出一个分数或结果。“联合建模，确实解决了合规问题，能够使双方共享数据”，小赢科技首席风控官成少勇指出，从长远角度来说，这肯定是未来趋势，但目前，推进的过程依然困难重重。今年8月，郭飞的公司和一家数据公司合作，对方提出了联合建模，但公司内部引发了争论。“对于我们来说，增加了很大的工作量，我们不可能针对每家数据源都要去做建模，且联合建模的费用是十万”，郭飞称。“实际上，现在大部分的联合建模，数据公司只是沦为一个技术提供商，这个模式太重，”大数据公司CEO林欣称，如果一家数据公司有20个客户，就得有20个建模师。对于双方来说，这个模式重，成本高，为了合规都要付出代价。4行业洗牌《网络安全法》出台后，要获取、使用用户的数据，都需要用户授权。而第三方的数据公司，很难再用这种方式获取数据。林欣认为，这样的公司，无非只有两个命运：要么在原有的老数据基础上，挖掘建模，但这样的产品，很快就会过时；要么就变成技术提供商和咨询商，比如联合建模。但这个命运，也不能让人愉悦。如果变成技术提供商，很难和大的公司合作。因为，大的公司数据和风控，都视为核心部门，很少外包；其次，大的公司对数据提供商也百般挑剔。因此，数据公司几乎只能给小的公司提供技术服务。“大的公司，从6月之后，都要求数据提供商签一个承诺书，确保使用的数据，都是经过用户授权的”，罗锦江称，基本没几家公司敢签字。行业的最终命运如何？“行业90%的公司将被淘汰”，多位行业从业者都下了如此的判断。有意思的是，一边是死亡，一边又是生长。就在9月25日，联通大数据公司成立。“未来，有一类大数据公司能活得不错，就是拥有稀缺数据源的公司”，林欣称。而成少勇也是同样的观点，只有独家、且不断更新的数据公司，才有竞争力，“二八格局已非常明显”。对于此次洗牌大潮，大多从业者表示，并非坏事。劣币被驱逐，良币才能沐浴阳光，茁壮生长。去芜存菁，正本清源，大数据行业的野蛮时代终于结束。（应受访者要求，文中部分人名为化名）· END ·来源：一本财经声明：本文仅代表作者本人观点，本公众号对文中陈述、观点判断保持中立，不对所包含内容的准确性、可靠性或完整性提供任何明示或暗示的保证。请读者仅作参考。本文版权归原作者所有，我们尊重原作者的知识成果。部分文章推送时未能联系到原作者，若涉及版权问题，敬请原作者联系我们，我们会立即处理。欢迎建议、意见、合作、投稿至 。新沃集团，是一家以综合性金融服务为核心的产业集团公司。注册资本5亿元人民币，下设金融、投资、实业三大业务板块和八家全资平台公司，控股新沃基金等多家金融机构，同时参股数十家企业。投资领域包括金融以及大健康、大消费、TMT等多个实业领域。截至目前，新沃集团投资管理规模已超过300亿元。 《重庆小雨点网贷：一个科技升级小额信贷的标本》 精选六PINTEC通过自营业务积累金融场景理解，提升端到端解决方案的能力。对外输出金融科技能力上，PINTEC同时服务流量平台和金融机构：帮助中小银行实现金融体系搭建，解决金融机构信贷和财富管理需求，旗下品牌读秒上线两年，累计助贷100亿元；通过场景分期和贷款方式，实现流量平台的金融变现，现已对接去哪儿网、携程等线上、线下平台。指导 | 凯文
张扬调研 | 张扬
李喆撰写 | 李喆最近几年FinTech蓬勃发展，除了大数据、人工智能、区块链等新技术助推外，银行等传统金融机构的需求变化也是重要原因。随着传统业务增长放缓，银行将线上零售业务作为新的增长点，但不同金融机构的需求差异明显。国有银行等大型金融机构更多是碎片化需求，希望借助新技术提升单点效率，而城商行等中小金融机构需要的是一套完整的零售业务体系，需要端到端的解决方案。同时，流量红利的终结使得获客愈发重要，如何精细化获客，让获客成本不随业务量增长而提升太快，成为金融机构需要考虑的问题，流量获取成为新的需求点。因此，金融机构与流量平台合作成为趋势，但双方很难直接建立合作关系，这中间除了缺乏信任基础外，更重要的原因是流量平台缺乏建立完整线上金融体系的能力，金融机构不理解流量平台的业务场景，很难做到精细化运营。供给侧，传统IT厂商缺乏对业务场景的理解，只能解决大型金融机构的碎片化需求，无法下沉服务中小金融机构，服务流量平台更无从谈起。供需不平衡促使金融科技领域出现一系列创业公司，PINTEC就是其中之一。自营业务积累金融场景能力PINTEC除了输出技术能力外，自身也在从事金融业务。对PINTEC而言，自身做金融业务是为了积累端到端的金融场景能力，为服务金融机构打好基础。从服务金融机构角度来看，不论是单点突破还是建立完整体系，核心目的都是解决金融机构的账户管理需求。账户管理大体可以分为信贷、理财及保险三大需求，PINTEC首先是拿下基金和保险两张牌照，随后成立了读秒和璇玑两大事业部，主推智能信贷和财富管理两部分业务。读秒旗下产品读秒钱包和企业读秒，主要是为个人和小微企业提供信贷业务，搭建一套从获客到贷后催收的智能信贷体系。此外还有一个名为读秒驱动的产品，主要是为机构客户提供技术服务。璇玑则与PINTEC旗下另一品牌虹点基金合作，搭建一套财富管理交易系统，上层开发了活期宝盒、智能投顾和基金超市，不论是固收类产品还是权益类产品都有涉及。智能信贷和财富管理的全流程业务，使得PINTEC具备提供端到端解决方案的能力。自营业务的持续运作，使得PINTEC能够把握监管、用户需求等外部环境的变化，不断更新对外输出的能力。因此，读秒和璇玑的自营业务会长期存在，但更多是作为产品的试金石。未来，PINTEC在保险领域也会采取类似方式，先通过旗下麦芬保险设计保险产品，待产品稳定后再封装成解决方案对外输出。以消费分期切入流量平台但通过自营业务只是积累了端到端的金融场景理解，在获客流量层面，不论是PINTEC自身还是金融机构都非常欠缺，只有补全获客能力才可以形成完整闭环，这方面只能考虑与流量平台合作。目前，PINTEC主要是以消费分期这类信贷产品与流量平台展开合作，客户有小米、去哪儿、携程、中国电信翼支付等，主要切入的是机票、电子消费品的支付场景，将分期付款作为一种支付方式嵌入场景，后端对接银行、消金公司等金融机构，按照CPS（Cost Per Sale）与流量平台结算。现阶段，这些平台只是PINTEC的合作伙伴，PINTEC的收入来自金融机构的分账，再支付给平台一定流量费用。所以，本质上，这些平台仍然是起到导流作用，但与纯粹导流平台存在很大差异。纯粹导流平台只是作为渠道，提供一些客户名单。因为没有更深层次的用户画像，来自导流平台的用户审批通过率极低，业内线上现金贷产品审批通过率不足10%。PINTEC与这类平台深度合作，用户数据维度更加丰富，风险定价更加容易，同时通过构建消费场景，一定程度上控制资金的流向，降低了欺诈风险，这种合作不仅仅是降低获客成本，也保证了风险的可控。流量平台做金融变现的终极目标同样是账户管理，对平台客户进行分层，给不同客户推荐信贷、理财和保险产品，消费分期只是平台一部分用户的需求，平台金融价值尚有很大潜力。要做到这一步，服务流量平台的金融科技公司不光要在信贷、理财和保险产品等金融业务有着非常强的场景理解能力，同时要与流量平台深度合作，深刻理解流量账户内在的用户画像以及如何匹配合理的金融产品。流量平台帮助PINTEC更好获取金融客户虽然金融机构和流量平台都是PINTEC的客户，但是金融机构是PINTEC更加努力开拓的方向，流量平台像是PINTEC的资源，能够帮助更好获取金融客户。PINTEC与流量平台合作，主要是帮助金融机构解决获客问题，所以PINTEC获取流量平台个数，确切说是潜在信贷客户数和放款规模是金融机构关注的重点。一方面，PINTEC要对接更多流量平台，获取更多有价值的客户，另一方面，则要与流量平台进行深度合作，提升单个流量平台的用户渗透率。流量平台不光是指线上平台，还包含线下门店，很多线下门店正转向线下获客、线上审核的模式，这些也会成为PINTEC的潜在合作伙伴。线下平台的用户量虽然比不上京东、阿里等第一梯队平台，但与去哪儿网等第二梯队平台的用户量相差不大，苏宁等平台的用户量甚至更大。但线下平台的数据质量不高，只能依赖门店上传的数据进行分析，欺诈风险会更高。现阶段，PINTEC获取线上流量平台仍然存在难度，很多平台仍然是优先自建金融体系，不太愿意向PINTEC这样的第三方公司开放完整的用户数据。因为PINTEC与流量平台的合作是深度合作，意味着流量平台要将自身用户部分数据对PINTEC开放，这要求双方有很高的信任基础。但线上流量有一个特点是同领域可复制性强，拿下一个客户后，很容易将经验复制到其他客户，进入门槛高，但推广难度低。模块分层和业务场景理解提升产品化率PINTEC在自己做业务时，就考虑到将产品进行模块化处理，而不是一个密不可分的整体。这样从底层架构上，更加容易将单点封装成产品，减少解决方案中的咨询属性。如果最初没有这方面的考虑，完全以自身业务为出发，底层架构的逻辑完全不同，在对外输出时会遇到很大挑战，很难单点输出。同时，PINTEC对业务场景的理解也有助于产品化，纯技术厂商因为不懂业务流程，只能按照客户需求做开发部署，完全是人力驱动，产品化率很低。理解业务场景后，就能够清楚哪些部分可以被封装成产品，从而标准化输出。服务场景平台时，因为同一行业的用户画像体系相对类似，所以在服务同行业客户时，规模化复制性较强。金融场景理解和获客是重点根据爱分析金融科技评价模型，PINTEC在金融场景理解和获客上具备一定优势。客群上，PINTEC主要服务中小银行，读秒与新网银行、华瑞银行采取助贷模式合作，璇玑则服务哈尔滨银行、郑州银行等城商行，这类客户逊于国有银行及大型股份制银行，但明显优于一般的消费金融公司和现金贷公司。金融场景理解方面，主要从业务种类和业务量两个维度判断。PINTEC目前覆盖了信贷和财富管理业务的全流程，但与流量平台的合作只是在信贷领域的分期支付环节，业务种类尚需细化、丰富。业务量主要关注信贷业务，因为财富管理业务上线不久。读秒运营两周年，累计促成贷款额100多亿，累计申请笔数达2000万，从数量和金额上来看并不是特别大；获客主要是指获取金融机构的能力，这其中包括核心团队背景以及对接流量平台的能力。尽管创始人魏伟是IT行业出身，但周静、郑毓栋等业务线负责人都在跨国银行具备十余年从业经验，BD和服务能力强。流量平台方面，团队前期与去哪儿实现了深度合作，使得PINTEC容易切入到旅游出行领域，同行业易复制的特点使得PINTEC很容易与携程等其他旅游出行平台合作。现阶段，PINTEC已经与几十家流量平台展开合作，从贷款余额来看，并未完全挖掘出流量平台用户的全部价值。产品/技术方面，因为PINTEC主要服务中小金融机构，对单项业务的技术能力要求不高，业务的产品化率更加重要，PINTEC通过将业务模块化处理，**提升了产品化率，人力依赖较轻。近期，爱分析对PINTECCEO魏伟进行专访，他对PINTEC的业务模式、公司战略进行阐述，现将部分内容分享。爱分析：技术能力输出这件事，PINTEC是如何考虑的？魏伟：严格说，机构能力越强，需要的服务和支持就越碎；机构越小、能力越弱，需要的服务就越完整，越需要端到端的解决方案。就我们来说，其实没有一个特别清晰的分界线，因机构而异，总体来讲能力是完整的，但是输出的方式可以是碎片化、模块化，也可以是完整。不光金融科技，整个IT服务这么多年其实都是这种玩法。以前最大的问题是技术输出方没有一套完整的能力，做工具、系统容易，但是端到端的能力不可能建立在一家IT公司，这是最大的障碍。所以，原来中国的IT服务只针对大公司，无法下沉。即使客户给出碎片化需求，IT公司依旧不能把它串起来，客户自身也不能串起来，所以这问题无解。今天市场上有一些机构具备端到端的能力了，这些机构如果愿意做技术服务的话，可以解决这个问题。剩下就是看怎么定位，找大公司做一些碎片化业务，在某个环节上把效率提升，还是到中小、甚至小微金融机构，输出更完整、更标准化的能力。爱分析：上面的判断是针对金融行业还是适用于各行各业？魏伟：金融行业比较严重，因为金融的业务本身自成体系，而且是经营风险的。这些业务需求，很难在其他行业遇到。比如，给**部门做一个电子政务，和给运营商做一个业务系统，本质上，业务的差异性不是特别大，有很多相通的地方。再比如，在医疗信息化领域，给一家医院做了一套管理系统，其实可以完整移植到另一家，其实是可以。所以，做医疗信息化的公司，其实是能够拥有端到端的能力，因为能力是可以积累出来的。金融行业风险是动的，不是IT能把风险的定义固化，风险与外围、数据、监管、用户等环境有关。一个银行挺好的业务系统，完整搬到另一个银行，其实是运转不起来的。医疗信息化是工具化、流程化的过程，没有解决医院最核心的问题。但是在金融领域，再传统的金融机构也无法离开IT系统，两种业态对IT的理解不一样。爱分析：人工智能等新技术是金融科技的一个主要驱动？魏伟：金融科技的输出，尤其是面向中小型金融机构，我觉得不是那些花里胡哨的技术问题，他们今天的要求是能够完整地把市场主流的技术落地。至于那些新技术，我觉得今天没出现成体系的落地应用场景。机器学习是一大堆算法的总称，会把一些算法用于评分卡等模型体系中，但没必要技术标签化，业务的本质不是由标签决定的。其实线性回归等最朴素技术，已经能解决90%的问题。至于剩余部分，我觉得还不是我们的机构客户担忧的问题。市场还没细分到不用最炫酷的技术，业务就跑不起来的程度。一笔智能信贷的业务，要解决流量的问题，做友好的用户入口，各种转化漏斗要合理。接下来要建模，做风险评级和定价，要搭建资金路由体系、支付额体系。最后是贷后的打分卡模型，提升贷后催收的效率，把贷后所有的这些数据回馈到模型。这是一个完整的、动态的体系，我一直在强调端到端，这些环节，任何一个做不好，整个业务是没法运转。风控不是建模那一步用到的技术，而是在每个环节。吸引错了流量，引来都是羊毛党，考验风控模型是没有意义的。这是一个特别平衡、牵一发动全身的产品体系，十几年前我在的IT公司也很想投资出一套能力，但实际上，如果不亲自做，闭门造车是不可能的。最大的价值来源于整个体系的调优，不是靠一个特别强的技术，这也是为什么我其实不看好纯粹输出风控模型的逻辑。爱分析：所以，读秒和璇玑应该长期会保持自己独立的业务体系，那套业务体系只是为了不断地调优？魏伟：那套业务一停我就立马变成无源之水了，输出只靠吃老本，过几天行业变化就会被淘汰掉。爱分析：现在帮流量平台做的是流量的金融变现，与这些流量平台预期未来会合作到什么程度？是从账户管理的角度去变现还是？魏伟：有一些掌控大量用户封闭场景的平台，账户体系是天然建好的，所以我更多是帮他做应用。我肯定是要碰数据，不然整个风控是没有无源之水。账户这一层，现在还看不到这种可能性，毕竟平台的主营业务不是金融，不可能用一个金融账户去替代主流业务。对他们来说，金融不是主战场，一种端到端、连接好一切的方案，能够降低门槛、少交学费，更多是这个价值。爱分析：把平台的用户标签转成金融体系标签，这会跟着每家公司的理解去走，还是单个行业会是通用的？魏伟：行业基本通用，公司的特异性主要取决于数据维度的差别，模型有微调，但产品逻辑不会有大的差别。主要是产品和模型，模型是由数据决定，产品更跟交易场景相关。爱分析：对同一个平台来说，有可能不同用户推不同的应用吗？比如，让PINTEC就做利率20%以下的，再有别的应用做利率更高的？还是说基本上就可能做最好的？魏伟：我觉得金融一个永久的矛盾是：我想做最好的，但最好的客户是不需要钱的；我不想做最差的，但是最差的用户是能接受最高的利率的。所以，这永远是一个平衡，这个平衡不完全是一个开放选择的，并不是一个我们单方面能决定的。另外一方面是监管压力，监管也不允许你随便标价，我们做2B服务会比较纠结这一点。不论是消费金融公司还是银行给你放款，背后还是有它的监管逻辑的，由不得我们。所以，产品本身我当然是支持从头打到尾的，但是他的客群和参与放款的这些机构，这两方会重度的影响我的产品策略。爱分析：财富管理的需求，流量平台这边有没有探索出一些场景去做业务？魏伟：借贷和理财完全是两个逻辑，理财重度消耗的是用户信任，借贷没有信任问题。整个中国因为有刚兑的大背景，所以包括P2P在内的理财产品，一定要做成准刚兑等固收产品。回到股票、基金这种权益类产品，在熊市周期怎么让投资人做权益性的投资，这是整个中国财富管理解决不了的问题。用户要的是信任，所有通用的互联网化的运营手段都不起作用。百度基金卖得不好，就是因为用户不是靠互联网运营说服的。用户想买基金，他一定能找得到入口，用不着导流，现在需要解决的问题是进到基金超市不知道买什么。不解决这个问题，基金销售的问题是解决不了。爱分析：PINTEC做财富管理的逻辑是？魏伟：财富管理的还是用户服务的逻辑，所以不能用纯线上这种玩概率的运营手段，因为产品本身是不确定的。在这个背景下，我们其实更考虑的是两方面。第一是产品本身的逻辑：用户为什么能够接受和理解。第二是谁说服这个用户，后者是2B服务的逻辑。产品层面，我们在做2C的应用，尝试让整个产品的逻辑链条在互联网上展示清楚，所以我们现在线上主推的是两个产品，活期宝盒和智能投顾。这是我们2C产品的逻辑，但这些都属于互联网产品的逻辑，假如应用到更复杂的场景，需要有很多服务、沟通，那我就倾向于B2B2C，我做了很多应用给金融机构，他能够触达并说服客户。爱分析：Feed流这种平台，根据用户Feed流的一些标签做风控，这个方向是否可行？魏伟：今天看应该不是业内的主流，原因是内部标签的稳定性和覆盖度差距还是很大。不像机票分期这种，同一类用户高度标准化，每个人头上都会有这种标签。商城这种其实只用给一些基本数据，自己就可以做模型，但Feed流必须双方深度的合作才有可能，因为它并不是开放和可想象的。头条、微博这种利用它的用户画像，能不能反推出这个人的信用状况呢？现在业内有很多争议，甚至反对的声音更大，原因是影射关系非常间接，需要长时间大用户量的测试，必须要联合做。而且Feed类用户的包装成本低，不像消费分期有真实交易场景的，可以把欺诈的可能性压得很低。所有线上借贷类的解决方案，第一难点是欺诈，根本不是信用问题，几百元的额度任何人都能想办法换。所以，即使头条、微博做了大量用户标签，但不经过长期的测试，我认为那是不可信的，依旧会把它归到现金贷产品。爱分析：像微博、头条这种，有可能第一步构建一个简单的产品，先去试一下，再做客户分层？魏伟：可能性不大，欺诈这件事，五元的羊毛大家也愿意薅，因为没有成本。所以，并不是放五元钱，就可以不做风控。爱分析：服务金融机构这一端，如何去测算单个客户能产生多少价值？魏伟：我觉得其实还是业务规模的想象空间，谈下一家银行，然后愿意做这个模式，比如拿一个亿出来做借贷，我的回报是多少，这个账是能算得特别清楚的，它是一个函数，这个函数的关键变量是资金的规模。如果是财富管理类的，我们现在一般谈的是分润模式，也是个函数，但是最重要的变量是AUM。这其中多少能转化成我们可分的收入，是取决于权益类占比。爱分析：2018年的战略是怎么考虑的？魏伟：第一个把我的产品已经封装成方案，让它落地；第二是有没有可能尝试摸索出一些新产品，以待我将来的封装。我们希望我们像一个芯片公司一样做科技金融，未来我可以封装出多个产品，用解决方案的形式落地。爱分析：现在大多数金融科技公司还是服务金融机构，服务流量平台的比较少，未来是否会出现变化？魏伟：我们内部不管这些平台叫流量，更多是叫交易场景类的合作伙伴。我们也有流量合作伙伴，但是流量合作伙伴基本上标配于现金贷。与场景平台合作是比较辛苦，需要根据每种交易形态设计产品。严格说，现金贷不太是金融的逻辑，银行在完全不了解用户的情况下提供现金贷产品并不多。信用卡也是建立在客户有信用卡的这个分期基础上，才提供现金贷产品。爱分析热文新龙榜新龙榜TOP125新金融互联网金融TOP100|互联网金融TOP50互联网保险TOP35|消费金融TOP25财富管理TOP42|投资机构TOP30互联网支付TOP20|虎鲸榜TOP50互联网保险TOP25|互金概念股TOP30创富人物榜TOP50|影响力50人企业服务企业服务TOP100|企业服务TOP50大数据TOP72|B2B电商TOP50云服务TOP50|网络安全TOP30大数据影响力50人|B2B电商影响力50人其它出行服务TOP50人工智能TOP50教育科技TOP50语言教育TOP20移动医疗TOP30汽配维修TOP20家居家装TOP36汽车创新TOP64新零售TOP100幼教TOP35Adobe|VMware|Salesforce阿里云|AWS|AtlassianTableau|Cloudera|PalantirZendesk|Hubspot|WeWorkInovalon|MircoStrategy金山云王育林访谈|Hortonworks360企业安全调研吴云坤访谈UCloud调研季昕华访谈|乐视云TalkingData调研崔晓波访谈纷享销客 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此前有15家数据公司被调查，此后，名单扩大到30家；
多家公司的业务负责人被约谈，他们甚至相互打招呼的方式，都变成了“今天，你被抓了吗”；
大量数据接口关停，数据产品停售，导致部分公司开始裁员，一家被调查的公司，甚至将大数据业务完全下架，退出市场。
一些公司黯然退场，一些却高调入局――一些有独家数据源的公司，在最近宣布成立。
数据行业，正处于二八分流，冰火两重天。
01 “你被抓了吗？”
2017年5月末，数据行业的清理行动开始。
据多位知情人透露，“数据堂”多人被警方调查，导致部分数据业务线停摆。
此后，数据堂发表声明称，因公司某一客户存在被公安机关调查的情形，公安机关为进一步了解具体情况，向公司个别业务人员及财务人员进行情况了解，不存在“公司高管被抓”的情形；公司业务运作正常。
目前，数据堂的官网可正常打开，但“数据定制―数据堂”的网站页面，却无法打开。
今年8月，数据堂发布股票停牌公告，称因存在“预计应披露的重大信息在披露前已难以保密或已经泄露，或公共媒体出现与公司有关传司，可能或已经对股票转让价格产生较大影响的”事项，日起暂停转让，预计股票恢复转让日期不晚于日。
“公司走了很多人，还有一些人准备拿完年终奖就走”，数据堂离职员工杨青称，“目前，精准营销线和大数据线基本暂停，现在仅靠人工智能一条业务线支撑”。
但杨青同时指出：“公司的海外客户，暂时没有受到影响。”
这只是大数据行业进入冰封时代的一个缩影。
一本财经曾独家报道，15家数据公司被调查，名单中不乏估值几十亿的大公司。据知情人透露，此后，调查范围则进一步扩大，“名单已有30家”。
行业一度风声鹤唳，传闻满天飞。
头部的大数据公司，都曾传出过CEO或高层被调查的“小道消息”。
网传聚信立的高管也被带去问话，业务呈收缩状态。
聚信立CEO罗皓不得不站出来辟谣，紧急接受媒体采访:“我敢否认，说明我们没有被约谈。”
“实际上，确实很多公司的业务负责人被约谈”，行业资深从业者罗锦江称，为了取证，通常电脑等存储设备也会被拿走。
一位大数据行业的CEO听到传闻，另外一家公司的创始人被调查，他急忙在微信上询问：“你没事吧？”
对方没事，说是谣言。
结果第二天，CEO又听到消息，接着再问：“今天你被抓了吗？”
“今天你被抓了吗”，这句话一度成为大数据行业高层从业者的问候语。
02 接口切断
几乎行业所有的人都明白，这次数据整顿，是为了6月1日新推出的《网络安全法》预热。
“这次是动真格了，毫无容情”，罗锦江称，5月底，很多公司主动将一些敏感业务线停掉。
“数据供应商突然间通知我们，业务暂停，但会支付违约金”，某信贷公司的商务负责人陈希称，最先被停掉的接口，就是“三要素”查询。
“所谓三要素，就是手机、姓名、身份证”，罗锦江称，以前的价格，“购买一条仅7毛、8毛”。
多位行业从业者称，三要素停了之后，大部分公司只提供两要素（身份证和姓名）的“验证”。
“把两个信息提供给数据方，对方只会反馈一个是与否的答案”，陈希称，如果符合，反馈“是”，如果不符合，反馈“否”。
陈希紧急修改了风控规则，让业务线可以勉强推进，但紧接着，更多的接口被切断。
以前一次查询2元的学历数据接口停掉，随后，车辆、住房、公积金等数据接口都全面切断。
“我们只能再次修改风控，让用户自己填写用户名和密码，授权我们去相应的页面爬取数据”，陈希称，如此操作**提高了风控的成本和用户体验，“但合规了”。
紧接着，各项“特色”的数据产品也悄然撤下，或开始变得不稳定。
而某平台的风控总监郭飞透露发现：“今年年初，百融金服的产品收支等级，查询突然变得不太稳定，缺失率很高”。
所谓的收支等级，就是一个人信用卡和储蓄卡的入账和出账记录，并按照等级给出分数，数字远大，金额越大。
△ 收支等级产品说明
郭飞称，这项数据，是信贷中很有价值的数据，查询一次的价格是2-3元。
但至于如此隐秘的金融数据，百融金服是如何拿到的，在业内一直是一个谜团。
华道征信的业务员称：“自6月份后，不良信息的查询、资产类，目前我们是暂停服务”。
媒体报道，为了规避政策风险，在《网络安全法》实施前，同盾停掉了“失联人修复”服务；中国移动下属全资子公司中移在线，也停掉了“移动三要素”的查询。
一边是主动停止合作，一边是客户直接跑单。
贷后邦的商务负责人称：“部分客户已与我们达成合作意向，规定一出来他们很害怕，所有关于数据的业务都暂时不接，我手上有一两例违约客户。”
大量接口断了后，行业开始了裁员潮。
头部的大数据公司，都曾传出过裁员消息。
“主要裁掉的，是销售和一些敏感业务线的人”，罗锦江称