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拍拍贷:金融垦荒的科技极客

互联网+ 士小文 · 零壹财经 2016-06-14

关键词:拍拍贷消费金融科技

张俊在采访过程中一再强调他们并不是生意人,如果看重利润,盯着赚钱,肯定早就放弃了。

 

 

走进拍拍贷上海总部的前厅,印入眼帘的是一个电子大屏,屏幕实时更新用户借贷情况,如广州市的陈先生成功向上海的一位用户借款675元。

 

接近9年的时间,拍拍贷的用户逼近2000万,并在去年底实现盈亏平衡,根据其今年第三季度的业绩报告,每分钟发生超过2万元的借贷金额,平均计算,每天大约有3000万的交易,当然,数据并非静态。

 

上图为拍拍贷上海总部前厅的电子大屏

 

截至笔者发稿,拍拍贷用户已经突破2000万,日均交易额大约5000万。

 

张俊说,几年下来,平台已经迎来拐点,无论是从用户数量还是交易金额,其增长速度都开始大规模增长。他将这称之为一种黑洞效应。

 

6月初,零壹财经记者在华东采访互金平台时,拍拍贷CEO张俊如上介绍。

 

拍拍贷是p2p网络借贷的典型代表,当众多企业放弃无抵押的信用类贷款纷纷投入相较而言风险较可控,业务较传统的抵押类贷款时,拍拍贷坐了多年的冷板凳,坚持了下来,张俊并不否认,这个过程周期很长,中间栽了很多跟头,交了很多学费。

 

p2p行业在发展过程中,平台逐渐迎来一个个完整的贷款周期,这一过程伴随的是逾期的逐渐凸显,加之宏观经济整体下行,行业出现诸多乱象等,平台诸如资产获取能力,风险管控能力等愈发显得重要。

 

相较于企业较大的借款额度,针对个人的小额信贷迎来热潮,当前火热的消费金融就是体现。拍拍贷的判断与坚持或许是对的。

 

专注小额现金贷

 

张俊说,平台会专注于无信用卡,新生移动互联网人群的小额现金贷需求。目前,平台用户90后居多,笔均贷款额度大约4000元,90%的用户群体没有信用卡。

 

根据去年8月的统计数据,2014年底我国信用卡的发卡量为4.55亿,而拍拍贷的目标用户群体是未持有信用卡的庞大人群。张俊说。“未来的目标是平台能服务3-4亿用户。”

 

拍拍贷的业务简单纯粹,只满足用户的小额现金贷款需求,与目前消费金融的整体发展路数略有不同。其并没有强烈的愿望去介入场景类的分期消费。

 

消费金融的发展方式中,一种是向用户提供现金贷款,一种是与b端商户合作,为c端用户提供分期付款服务,第二种目前在市场被炒的很火热,正所谓“逢消费金融必谈场景。”

 

其背后的逻辑是,将金融服务嵌入消费场景中,作为一种市场营销的手法使用,既可以刺激用户消费,也可以避免用户套现,起到风险防范的作用。

 

但张俊对此不以为然,他认为现金类贷款简单直接,是整个消费贷款的主流需求。现金贷款更符合中国人的特点,为什么?信用卡套现问题突出,场景消费往往寻求套现难的场景的特点恰恰说明人们更需要现金。

 

另外,从用户体验的角度讲,场景不同,则需要不同的账户,如果一家机构解决现金问题,对于用户来讲,则更便捷,体验更好。

 

同时,从风险控制的角度讲,张俊的观点是,随着互联网创新技术的发展,基于场景对风险管理的需求在减少,所以嵌入场景控制风险并不是重点。

 

从获取用户的角度讲,拍拍贷的策略是先通过线上方式获得客户,未来可能的格局是其与线上线下消费场景合作,为他们导流,而并非目前通过与商户合作获得用户。

 

“未来不排除在我们有足够多的用户之后,依据需求与场景嫁接,如果有商户愿意接入我们的体系,我们也会不断创新与他们合作。”

 

话要分开说,不同的策略主要取决于各个平台自身的定位与优势,蚂蚁花呗,京东白条等能够开展场景类消费,主要是其具备线上场景与流量等资源,更多互联网金融创业平台则在没有流量,场景等优势下选择类助贷的服务模式。

 

拍拍贷的定位也很明确,基于技术垦荒信用相对空白的屌丝人群,在开发资产的同时也从线上获得投资用户提供资金。

 

大数据与模型迭代

 

如上所述,拍拍贷目前大约2000万的用户群体中,90%以上是非信用卡用户,从反欺诈,信用评估,风险定价等方面看,这确实是在垦荒。

 

虽然目前我国的征信体系很不发善,央行的征信记录覆盖率不高且不对外开放。但对于拍拍贷来讲,即使接入央行的征信记录,恐怕作用也有限。90%的用户没有信用卡意味着其在央行没有征信记录,那这些群体的信用判断分析只能拍拍贷自己去完成。

 

利用大数据的方式开展信贷业务的风险控制,其逻辑是先具有大量的数据,并以此建立起模型,但仅建立模型还远远不够,还需要不断训练验证模型,直到模型有能力快速处理大规模用户的信贷审批需求。

 

张俊说,做不到上面这些就只停留在大数据风控的思路上,如果平台只有一两年时间就标榜业务可以大数据驱动,那就是忽悠人。

 

事实上,拍拍贷的大数据系统是多年时间积累后的结果。

 

从数据源上看,其会采集多个维度的数据,包括社交数据,电商数据,互联网行为数据,公检法数据等,也会购买第三方数据机构的数据,张俊说,目前他们评估一个人的信用状况,至少需要600个变量。

 

采集数据之后,要对数据进行清洗降噪,这些数据可称之为自变量,而平台放款之后的业务表现可称之为因变量,有足够多的因变量之后就要建立起自变量与因变量的关系,并建立模型。

 

模型建立之后要不断验证训练,所以整个周期会很长。这是拍拍贷花大量时间精力的原因。

 

张俊介绍,平台发放的贷款平均周期为10个月,如果不到一个完整的周期,不能进行模型训练,而至少要经过5,6个周期后,才可以保证模型验证训练的有效性。这一模型建立的周期就需要几年时间。

 

拍拍贷的数据模型在几年当中经过了多个阶段的更新迭代,即从最初的决策树到线性回归模型到逻辑回归模型,再到目前的计算机神经网络加人工智能机器学习模型,张俊说,这是一个随着数据量级不断扩大的自然演变过程。

 

此外,由于数据不共享,信贷行业发展过程中存在的用户多头负债问题严重,张俊对此并不否认。基于此,他认为,信息共享机制的建设要加快步伐,这对于各个平台来讲都是好事,再不能一味死守数据,割据数据了。

 

“我们在前期也交了很多学费,在数据积累不够,模型不够完善的时候,逾期率很高,付出了很多成本和代价。“”所以,金融是一件很严肃的事情,要耐得住寂寞,耐得住亏损,耐得住市场的质疑。“他说。

 

张俊在采访过程中一再强调他们并不是生意人,如果看重利润,盯着赚钱,肯定早就放弃了。

 

对于他们,或许金融垦荒的科技极客更为贴切。

 

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