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行列秩联合创始人常智超:第三方风控进化进行时 | 兵器谱访谈录

调研 阿是 零壹财经 2019-11-12 阅读:38687

关键词:行列秩第三方风控常智超消费金融


在风控这个行当里,马太效应会无限放大,拥有更多机构客户意味着覆盖更多借贷人群,反过来,这又会成为撬动下一家机构客户的支点,如此反复,雪球越滚越大。

从2017年开始,大数据风控“格局初定”“下半场”这样的说法不绝于耳。一家成立仅半年的风控公司——行列秩,频频传出与各大信托公司达成合作的消息,云南信托、光大信托、四川信托、山东国际信托、国民信托等几十家信托公司都在行列秩的客户名录里。

 
行列秩联合创始人兼执行董事常智超认为能取得这样的成绩,除了行列秩创始团队在行业中长期沉淀下来的运营能力,与当前的行业现状也不无关系,“风控到了该进化的时候。”
 

联合创始人& 执行董事 常智超

常智超给出的理由有三:

第一,整个消费金融行业在不断发展,产品形态更迭,市场规模扩大,客户下沉,金融机构开始追求精细化运营,提升整体效益。“这时候单一环节的评分并不能满足客户的需求。”

第二,随着数据源头的改变和客群的迁徙,风控产品的效力也会出现很大波动。

第三,消费金融行业规模在中国仍有巨大成长空间,以信托、银行等新玩家的不断入局带来新的机会。

行列秩的股东之一是云南信托,以信托为切入点,以消费金融的资产定价为轴,希望支撑起一个数据化、智慧化、场景化的信用评估体系。

目前行列秩的产品线分为三条:

一. 为资金方提供消金资产筛选、尽调、风险测算、风控定制化建模、盯控等一揽子解决方案;为资产方提供资产项目的运营管理,如交易结构设计、产品方案撰写及全流程的风控策略订制与建模等服务。

二. 提供风控解决方案,包括信用评分、提额授信产品等信用评估产品和风控模型定制、风控策略定制等定制化服务产品。

三. 系统平台类产品,包括数据中台和决策引擎等产品,帮助金融机构快速完成私有化系统平台的搭建,快速上线业务。

市场上需要一个量化的机构存在

区分风控在资金方和资产机构不同的作用,判断资产质量。”

消费金融领域有一个共识:同一个客户在不同场景会有不同的信用表现,也应该对应着不同的评分。

不过在早期,风控公司一个评分通吃全局的情况并不少见。伴随着消费金融的发展,整个行业的共债凸显,客群质量下沉,早期的大数据风控评分产品开始逐渐失效。

“借贷人的总盘子在这,整个市场上的不同机构都在用同一个分数(过滤同一个人),第一次过滤完了放款,第二次再用这个分数,再过滤再放款,分数就会失效,这是一个正常的规律。” 常智超对零壹财经解释道。

“风控只是定价的一个具象化的一个表现。行列秩的方法论是从宏观到微观,再到方法工具。”

常智超进一步介绍道:“行业周期、监管政策、资金面流动情况等宏观因素时时刻刻影响着机构的运营和产品策略,具备动态调整能力甚至能善用这些调整能力的机构,就能在周期中站稳脚步。”

这样的风控哲学凝聚在行列秩的产品之中,就是,“由最小的颗粒度拼成整体的颗粒度”,通过对资产端的每个个人进行评估之后,对整个机构的资产形成全景认知。同时不同机构的整体评分,又成为对个人在该场景中评分的影响因子,从而实现“千人、千场、千面”

目前业内一般是对个人进行信用评分,对资产质量进行评分的少之又少。而将不同机构、不同场景的评分隔离开,在一定程度上既提升了分数的区分度也延长了分数的“保鲜期”。

不过,如何快速覆盖资产端,尤其是持牌金融机构,才是摆在行列秩面前最为严峻的问题。

信托入局

消费金融领域有大量风险定价的需求没有被满足。

资金端寻找优质资产的需求一直强烈。

由于消费金融市场的信息不对称,一些大的风控平台会帮助对接资金资产。因为一定程度上,他们是全局的瞭望者,拥有更多“信息”。不过这种模式对于大平台而言并非主营业务,目前还是“随缘对接”居多,没有成为常态,甚至不收取相关费用。

不过资金资产的对接,恰恰是既需要专业,也需要运营的,“随缘”很难做好。常智超分析,“在资金对接时,资金方如果对客群、产品设计不是很了解的情况下,很容疏忽很多细节,这些细节往往能反馈资产真实情况。同时,资产提供机构为了展现流量优秀的一面而挑选相对较好的数据,但在放款过程中会容易导致和尽调数据不相符的情况。”

为什么A场景的流量比B场景贵?
C的客户与D的客户相比,贷后表现到底好多少?
互金贷后不良资产为什么会百分之几贱卖转手?


在整个消费金融领域,从流量到风控到贷后,有很多这样的风险定价需求没有被满足,大家更多地根据经验和市场价格出手。常智超认为一切皆可量化,以风控作为管道,管窥资金资产,从而对整个消费金融形成大局性的把握。

而之所以选择信托入局,除了股东背景,更重要的在于对当前消金市场的认知。

一方面,持牌金融机构覆盖的人群相对聚焦。通过为信托提供风控和对接服务,辐射资产端的持牌机构,这些持牌机构以18%-36%的利率又自然分流出一个主流借贷人群。“根据大数法则,覆盖8成以上的主流借贷人群,我们对整个消金市场资产状况的评估就是相对准确的。”

    另一方面,随着传统业务空间遭到压缩,信托公司纷纷开启全面转型,消费金融已然成为众多信托公司业务转型的“重头戏”。据统计,截至2018年底,全国68家信托公司中,已有近40家信托公司开展消费金融信托业务。

   目前信托公司在转型消费金融过程中遇到的难点主要在IT系统和风控方面。

    IT系统方面,消费金融属于To C的资产,主体极度分散,无论是单笔资产的核查确认速度,还是资金打包转售等,都需要配备精确高效、覆盖全流程的IT系统,这对传统以B端客户为主、系统不完善的信托公司提出了极大的挑战。

更值得关注的智能风控核心能力的掌握。大量资金涌入消费金融领域,若实体经济没有明显改善,消费金融业务的风险会逐渐暴露。如果信托公司不能实现自主、独立风控,未来经济波动带来的不良资产风险不容忽视。

“信托公司入局消费金融,要打造专业团队,特别是风控团队和IT团队。同时,信托公司还需加快组织机制变革,包括组织架构、内部决策机制等,以适应消费金融业务的快速变化。” 行列秩为信托公司提供人才培养服务,提高信托机构风控人员风险意识和敏感度,提升机构整体风控能力。

    在与某信托合作的项目中,行列秩科技担任资金方风控顾问,通过资产分析与测算对底层资产进行穿透,并定制开发模型与策略实现二次风控。项目运行5个月,产品累计投放14,177万元。行列秩的服务对项目增益累计达到121万元。

下半场,精细化运营

给每个产品配产品说明书。

精细化运营是金融科技下半场的关键词,对于风控而言更是如此。流量回捞、用户生命周期管理成为一些风控公司新的增长点。行列秩依据用户生命周期理论,为金融机构提供贷后提额的服务。

在风控这个行业,壁垒往往不在于技术,而在产品和客户业务的耦合度。零壹财经曾经多方了解到,一家业内以技术见长的公司,模型很先进,几家大行总行采购,但“几百万入手的系统,却压根没能用到业务上,因为甲方没人会用,用就要请人上门维护。”

这种情况一般发生在行业早期,随着大家越来越务实,技术的比拼终究会落地在业务效益上。常智超表示,受到这种案例的警示,在产品效率有保障的情况下,行列秩的每个产品都配备了产品“说明书”,“告诉你这个产品是怎么用的,哪块(功能)是会失效的,标示出来,保证甲方能够用起来,同时也尽快配合迭代。”

“风控本来就是一个精细化运营的活儿。”常智超对零壹财经表示,“之所以叫精细化运营,也就是说我们要不断地调试和迭代各类风控产品的有效性和性价比的问题,可能会经常的来变动。”而这也是第三方风控对于金融机构们的平台价值之一,帮助他们大大降低了这个使用大数据的成本投入。

这一轮监管风暴,数据安全、数据稳定性,成为性价比和风控效率之外,甲方们最为关注的问题。对于风控公司而言,考验的不仅仅是寻找到靠谱替代数据的行业经验,和迅速整合、调整模型的技术能力,还有对上下游合作方们的“风控能力”。

“第三方数据公司的数据源是从哪来的,业务形式是怎样的,有没有用户授权的文件,我们都会去尽调,定期抽查,否则我们是不接的。”常智超认为随着数据使用标准的明晰和官方数据的进一步打通,精细化运营的风控公司会更加具有竞争力。

为了解决数据孤岛、数据隐私以及数据安全的问题,这两年,联邦学习在金融科技领域成为热词。包括阿里腾讯在内的互联网巨头以及头部风控公司都下重注探索联邦学习。

作为新一代的人工智能算法,联邦学习实际上是一种加密的分布式机器学习技术,参与各方可以在不披露底层数据和底层数据的加密(混淆)形态的前提下共建模型,提升AI模型的效果,从而保证数据隐私安全,突破数据孤岛和小数据的限制。

在技术层面上讲,目前并未发现联邦学习有什么问题,但业内尚且没有公开的联邦学习案例。常智超认为这和联邦学习对应用场景的要求苛刻有一定关系,但更重要的原因可能在于商业因素。“你可以假想一下,如果要是有一天阿里和腾讯愿意进行联邦学习的话,这个数据整合的价值肯定是非常巨大的。”

行列秩在联邦学习上也进行了探索。作为一个中间媒介,合作的机构又都是体量相当的金融机构,常智超认为行列秩有机会可以促成联邦学习在金融场景的应用。“包括把相同的技术标准应用于每一家金融机构里边,这可能是做了一个比较有意义的事情。”
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