拍拍贷创始人张俊：对信用空白的用户提供服务的两大痛点及解决方案

观点周昱零壹财经 2019-08-22 阅读：4815

关键词：信用 服务 用户

拍拍贷创始人、联席CEO张俊发表了题为《合作共赢-金融科技再塑金融新生态》的演讲。

8月22日，2019中国零售金融发展峰会暨2019零壹财经新金融夏季峰会在贵阳举办。会上，创始人、联席CEO张俊发表了题为《合作共赢-金融科技再塑金融新生态》的演讲。

张俊表示，拍拍贷这样一个金融科技企业更多是做传统金融企业的补充、那些长期得不到金融机构服务的下沉人群。在为他们提供服务的过程中主要有以下两方面的痛点：

一是这些下沉人群没有任何的信用记录，通过央行的征信系统查不到他们的信用历史，基本上就是信用空白。他们跟金融机构唯一打过交道的就是用储蓄卡，存钱、取钱，没有信贷的发生。二是怎么样通过不见面的方式来了解这些客户？

张俊介绍到，拍拍贷经过长时间探索发现，可以采用一个不同的维度，就是可以在互联网上搜集跟这个用户相关的一切能够搜集到的行为数据。在给用户放贷过程中，通过观察其还贷的行为，当用户有还贷行为后，搜集个人行为数据，对数据进行耦合，建立模型。同时，借助自主开发的大量的人工智能技术不断提升流程和效率保障用户体验

面向银行，拍拍贷推出了一系列解决方案，包括金融机构客户获客、定价等，都有相应的一整套方案。

一是消费金融、零售金融的业务。通过对用户更清楚的了解，自动调整广告投放策略，或者在风险环节，希望引入更多数据变量的维度，提升风控的准确度和效率，以及贷后提升催收效率等环节，都有相应的产品和服务。

二是助贷业务。拍拍贷通过助贷方式为没有上述业务的公司提供用户、资产，获取更高的利差。

三是BOT系统服务，为想进入消费端领域的公司搭建系统、培训人员。

以下为演讲全文：

各位嘉宾，大家上午好！很高兴有这样的机会，跟银行同仁们分享一下拍拍贷在金融科技、零售金融、消费金融领域的一些心得。拍拍贷成立于2007年6月，是中国最早的一批网络信贷企业。从成立开始，定位就是做消费金融，为难以从银行以及传统金融体系里获得贷款的人群提供小额消费信贷借款，撮合交易的方式是P2P，因此，大家都把拍拍贷跟P2P等同起来。经过12多年的发展，拍拍贷的交易结构中，P2P业务来自于个人、散户资金不到30%，70%的业务跟金融机构合作，比如商业银行、金融消费公司、小额贷等等。通过BOT，我们把它叫做帮助金融机构运营自己的消费金融业务，成为拍拍贷的主要业务方式。借这个机会澄清，拍拍贷不是P2P，P2P只是占了我们很小的一个业务份额。

作为银行业的同行，资金交易、撮合交易是很重要的部分，更重要的是怎么样对资产端进行很好的风险管理，包括风险识别、风险定价，还包括怎么样更好地运营客户。刚刚杨教授也讲了，新金融、零售金融一定是贴心的。所以，站在这个角度，我今天着重分享拍拍贷是怎么做的。

我们都知道，刚刚杨教授讲1995年没有零售金融，主要对公为主，1995年之后，以这样的金融机构开始进入到零售金融领域，包括也在这个领域耕耘多年。2007年开始，拍拍贷以互联网的方式做金融。发展比较缓慢，一直到2016年之后，整个金融行业尤其是商业银行，开展了大力的拓展金融服务。在这么一段比较长的时期之内，拍拍贷这样一个金融科技更多是做传统金融企业的补充、服务下沉的人群。那些长期得不到金融机构服务的人群，我们怎么样为他们提供更好的服务？

这里面有很多痛点：

一是这些人没有任何的信用记录，通过央行的征信系统查不到他的信用历史，基本上就是信用空白，他跟金融机构唯一打过交道的就是有储蓄卡，存钱、取钱，没有信贷的发生，你怎么服务他们？传统金融体系服务的都是优质的人群，他们本身有信用记录。

二是我们跟这些人见不着面，怎么样通过不见面的方式来了解这些客户，这是我们发展中要解决的两个痛点。

这类人群在中国非常多，前面柏亮阐释的数据可以看到，时至今日也只有5.5亿人有信用历史，而我们有14亿人口，所以大部分是没有得到服务的。有这两个痛苦我们需要解决，怎么解决？

监管我就不讲了，大家都很清楚。我们的解决方式，有一个很长的探索。

首先，这样的用户没有信用历史，所以我们要知道这个人的信用状况。当时我们研究了很多国外，包括美国的三家征信公司，也包括很多新出来做征信评价的东西之后，发现我们可以采用一个不同的维度，就是可以在互联网上搜集跟这个用户相关的一切能够搜集到的行为数据。接下来做试验，就是给用户放贷。

然后观察他还贷的行为。有了还贷行为之后，我们叫Y变量，然后搜集他大量的个人行为数据（X变量），我们对数据进行耦合，建立模型。模型建立之后，有了基础，知道这些人的信用状况如何。接下来，再对它额度的修正、定价的修正。经过10多年不断的模型训练和数据积累，发现拍拍贷找到一个比较好的方式，能够比较高效、低成本地对一个完全没有见过面、完全没有任何信用历史的人进行风险识别，然后给他定价。这么多年，我们主要解决这个问题。

当然，用户体验很重要，不能让用户无限制等待下去。所以获取他的数据并对他评判的过程，要足够短、足够快速，用户都是被互联网惯坏的一代。所以我们开发了大量的人工智能技术，通过人工智能技术，不断提升流程和效率。过去有很多，包括在反欺诈阶段，在审核阶段，有人的参与，一旦有人的参与，用户就得等。现在通过人工智能技术完全替代了人力，所有流程100%自动化，一个没有信用历史的人到拍拍贷申请信用贷款，不管有没有场景，我们在1分钟之内给到用户一个结果，数分钟之内钱就到账了，是一个非常快速、良好的体验。这样才能保证：一是用户的风险在可控范围内，二是用户体验得到好的提升。

这是这么多年我们不断发展、不断尝试所积累的东西。

今天在座的都是银行专家，前面我提到70%的业务都跟金融机构合作，今天打着半个广告的形式，跟大家做一些分享。希望能够把我们的经验赋能传统银行，今天大多数银行都是相对金融规模小的金融机构，以城商行、农商行为主，大家都有消费金融也好、零售金融也好的焦虑，过去的对公业务不怎么赚钱，消费金融是一个非常广阔、超出想象的市场，而且现在很热。就像刚才这位嘉宾讲的"得新零售者得天下"，在未来的发展中怎么样布局？

拍拍贷推出了一系列解决方案，在客户获客、定价都有一整套方案。有几种方式帮助到金融机构：

一是自己有消费金融、零售金融的业务，希望在某些模块加强，比如在获客方面，能够更好地智能获客，通过对用户更清楚的了解，自动调整广告投放策略。或者说风险环节，希望引入更多数据变量的维度，提升风控的准确度和效率，以及贷后提升催收效率，等等环节我们都有相应的产品和服务。

二是还没有这些业务，先看看这些新零售、消费金融是不是一个可以下沉的业务，这是一种更简单的方式，我们通过提供助贷的方式，提供用户、提供资产，你提供资金，获取一个比你现在业务更高的逆差的方式来获得收入。

三是我想进入消费端领域，但是没有经验、没有系统、没有人、没有团队，怎么办？拍拍贷有BOT系统，我们可以出团队、出人、出系统，帮你把整个业务建立起来，运营一段时间之后，完全把这个业务转给你。在这个过程中积累的所有业务、所据，都是银行的。在这个过程中，我还可以帮你搭建系统、培训人员。

这些年中我们积累了1亿多用户，下沉2000万用户过程中，我们训练出了一套比较完整的系统，搭建起了一套比较完整的解决方案，所以可以帮助银行，不管是从获取更高的收益，还是在自己已有的业务里面提升各个环节的效率，还是想从头搭建一个完整的效率业务，拍拍贷都可以帮到大家。

举几个例子，展示我们在大家关心的环节是怎么做的。

例1：欺诈。

互联网做金融，大家心里都会打鼓，毕竟用户从来没见过面，也是信用埋伏，不知道他是干什么的，这些人过来之后，骗子的感觉比较强烈，我怎么知道这些人是不是强烈？通常，骗子有几种。

一、第一方欺诈。我就是我，是颜色不一样的烟火，我就是不想还钱的。

这类人又分两种：

一种是冒用别人身份证，这个非常好识别。

另一种是我拿着我的身份证，但就是不还钱。这样的人怎么识别？这种人有很多跟常人不一样的行为。比如，在我们平台上，一个正常人输入身份证信息，通常在7-10秒钟左右，但会发现来骗你的人通常是1秒钟之内就把身份证信息输完了。这背后，说明骗子在很多平台骗，所以身份证信息是拷贝，而不是正常的输入进去。还有一些行为，比如他的手机地址跟身份及其它银行开户的地方表现出高度不一致，等等。所以，可以通过很多看似不相关的用户行为数据，来知道这个人的欺诈和风险度有多高。

二、第三方欺诈。有人来帮你，比如贷款中介，我帮你贷3000元，我留1000元，你留2000元。这样也可以通过行为来识别，比如中介找了几个人，可以通过相同的地址甚至周围的办公环节都可以找出来。

三、团伙欺诈。很多人组成一个团来欺诈，也包括前面讲的第三方欺诈里面的中介，更专业，采用更强的数据或者设备等等，绕过反欺诈的东西。

我们怎么做？通过复杂网络识别他们，在过去10几年的发展过程中，我们积累了1亿多用户、10亿亿用户的手机GPS、位置等方面的信息，可以为全国人民划非常复杂的网络，人和人之间的关系，都可以通过各种各样的特征联系起来。当有了这个网络之后，申请借款的人，如果是团伙，会在这个网络里表现出很强的相关性。通过这种相关性，就可以把这些人抓出来。逻辑很简单，就是好人跟好人之间的关系更强，坏人跟坏人之间的关系更强，有了复杂网络就可以识别。

拍拍贷通过这么多年的积累，在这个行当里面，我们是最强之一，尤其是反欺诈里面。所以，大家不用担心这个人完全没见面，怎么知道这个人是不是骗子。其实，我们在这里面有比较强的积累，跟大家分享一下。

例2：知道这个人是骗子，进来之后给多少的额度。

这就需要用到信用识别和风险定价系统，传统的银行发信用卡，平分卡的方式，对客户70-80个维度打分，打分之后汇总，最后决策。过去，我们都是采用专家打分的方式，现在随着技术的发展，打分都可以智能化了，但是方法论还比较传统。现在，拍拍贷会从互联网上采集用户大量看似不相关的一些行为数据，对用户进行非常复杂的模型计算，通过这样的方式，对用户识别的颗粒度更细，70-80个跟2000个的维度，它的颗粒度更细，所以对用户进行系统评分。然后再通过其它数据模拟用户还款能力，就可以对他进行额度定价，给多高的额度、定价合适，这些年拍拍贷一直在积累。

技术方面的东西我就不一一展开了，后面有机会还可以做进一步的交流。最后，希望未来能够跟金融体系、持牌机构有更深入、更广泛的合作，希望把我们这么多年所积累的技术，能够跟大家进行分享，去合作共赢。从2007年创立，一直到2016年下半年，拍拍贷亏损了9年多，我们不断投入到前面我讲的那一系列技术环节系统里面。因为要面对大量信用空白人群，要给他们提供实时的授信、实时的服务，同时要很好地控制信用风险，这是一个非常难的事情，它需要相当长时间的数据积累、模型训练、团队积累、系统积累。发展到今天，拍拍贷和其它的同行，大家都已经有了相应的技术，所以对银行的同行来讲，大家不需要那么大的投入这个领域从头做起，完全可以和拍拍贷这样的机构共同合作，让大家跳开前期的投入，有一个更好的起点，能够把自己的消费金融、零售金融业务做起来。不管是帮你从1到10还是从0到1，拍拍贷都非常乐意在这里面为银行业、持牌机构贡献自己的力量。谢谢大家！