一提網(wǎng)貸，便無足觀。
如果從第一家網(wǎng)貸平臺出現(xiàn)談起，中國網(wǎng)貸行業(yè)已經(jīng)走過了十年，這十年，從卑微孱弱到葳蕤茁壯，從風口之上到野蠻生長，從巨頭入場到合規(guī)洗牌，這個名利場上的故事已在金融的劇本之外。
網(wǎng)貸平臺的靈魂與失格
“金融機構(gòu)通過承擔風險才能賺到錢”是網(wǎng)利寶高級顧問陳文達在10月28日深圳投資人見面會上講的一句話，可謂一針見血地道出了金融機構(gòu)的核心與本質(zhì)。雖然網(wǎng)貸不屬于金融機構(gòu)，但同樣適用。作為美國加州聯(lián)合銀行前副總裁、渣打銀行前大中華區(qū)風險管理總監(jiān)、淡馬錫主權(quán)控股富登金控前高級總監(jiān)，35年的國際金融從業(yè)經(jīng)歷讓他感覺到大多數(shù)網(wǎng)貸平臺在野蠻生長的時期都忽略或者錯判了風險控制在平臺發(fā)展中的優(yōu)先級和重要性。
筆者由此想到一個深入淺出的故事來輔助闡述以上風險控制存在的意義。
比如“你走過大橋嗎？”
“走過”
“橋上有欄桿嗎？”
“有”
“你過橋的時候扶欄桿嗎？”
“不扶”
“那么，欄桿對你來說就沒用了？”
“那當然有用了，沒有欄桿護著，掉下去了怎么辦？”
“可是你并沒有扶欄桿??？”
“......可是......可是沒有欄桿，我會害怕！”
那么，風控就是橋上的欄桿！擁有了風控的保障，你的交易才會更踏實，更安全！，金融首先是風控的生意而后才是其他。如果說風控是網(wǎng)貸的靈魂，所有不重視風控的平臺都是失格的平臺，都是耍流氓。
堂吉訶德與浮士德式的交易
隨著一系列監(jiān)管政策的落地，預示著中國的互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)進入加速洗牌期，優(yōu)勝與劣汰，機遇與挑戰(zhàn)，網(wǎng)貸后監(jiān)管時代，唯有專注與回歸金融本質(zhì)才能有序良性發(fā)展。
網(wǎng)利寶副總裁楊軍在深圳見面會上闡述了網(wǎng)利寶“穩(wěn)健崛起”的發(fā)展策略，作為資產(chǎn)端的負責人，他從車貸、消費金融、供應鏈金融三個主要業(yè)務場景的風控措施道出了優(yōu)質(zhì)資產(chǎn)的鍛造過程。
網(wǎng)利寶的風控優(yōu)勢其一體現(xiàn)在其業(yè)務模式上，網(wǎng)利寶在業(yè)內(nèi)率先采用“產(chǎn)融結(jié)合”模式，在此模式下，網(wǎng)利寶以行業(yè)為切入點。網(wǎng)利寶不僅圍繞核心企業(yè)的上下游，開發(fā)特定場景進行專屬的網(wǎng)貸信息中介服務，還將物流、資金流和數(shù)據(jù)流進行整合，在提高風控精準度的同時，增加了風控效率，有效降低了風險。
其二，便是選準立足車貸，布局汽車生態(tài)。眾所周知，車貸有汽車作為實物抵、質(zhì)押，既滿足監(jiān)管小額、分散的要求，在流動性上也較好，屬于小而美的優(yōu)質(zhì)資產(chǎn)，資產(chǎn)的優(yōu)質(zhì)利于風控體系和模型的搭建，再結(jié)合線上大數(shù)據(jù)和線下人員入戶盡調(diào)風險可控。
其三，網(wǎng)利寶團隊匯聚了一批華爾街精英，其中就包括美銀美林前中國區(qū)主席、曾獲評‘CCTV十大經(jīng)濟人物’的劉二飛，從摩根士丹利出來的“福布斯優(yōu)秀創(chuàng)業(yè)者”趙潤龍，以及前文提及的陳文達等，他們均有著光鮮的國際金融從業(yè)背景。憑借他們在金融領(lǐng)域的深刻認知與深厚經(jīng)驗，網(wǎng)利寶可以接觸到貿(mào)易數(shù)據(jù)、資金流動等信息，風控成本以及風險均會因此大幅降低。
“即使網(wǎng)利寶有著創(chuàng)新的‘產(chǎn)融結(jié)合’模式、強風控意識以及堪稱豪華的創(chuàng)始團隊，但仍對金融慎微而專注，我們寧可做外人眼中執(zhí)著、呆傻的堂吉訶德，也不做浮士德式的交易?！壁w潤龍曾對媒體說。
大數(shù)據(jù)風控，網(wǎng)貸領(lǐng)域的“等待戈多”？
說到前沿最熱門也是最具爭議的大數(shù)據(jù)風控，由于不可能存在可以構(gòu)建完整大數(shù)據(jù)的平臺，有效數(shù)據(jù)散落在各個角落成為信息孤島，所以不少人認為網(wǎng)貸平臺打出大數(shù)據(jù)風控只是嘩眾取寵的噱頭，一個看起來很美的概念，不可能被直接應用到現(xiàn)實中。
網(wǎng)利寶高級顧問陳文達認為，大數(shù)據(jù)風險管理要先提升到以更數(shù)據(jù)化的程度作為基礎(chǔ)，分析數(shù)據(jù)的變化來定風險，對借款人采用機器評分和人工智能這一做法在國外已經(jīng)開始了十幾年，進入這個行業(yè)，并非天方夜譚，機器評分與人工智能對借款人的評估授信不僅提高審批效率、客觀決策還能進行數(shù)據(jù)收集與分析。
“現(xiàn)在要決定是否跟一個客戶合作，不再單純依靠人的主觀判斷，更多的是會依靠人工智能與大數(shù)據(jù)評分。每一項貸款都要有一個精確的評級和定價，用量化的手段去決定，用客觀的機器去替代主觀的人為操作，做到準確而且高效?！标愇倪_說，網(wǎng)貸平臺的授信報告不應再寫“此客戶信用較好、還款記錄良好”這種模糊的形容詞，而應該落到實實在在的等級和數(shù)據(jù)上?！霸谶@方面，網(wǎng)利寶的風險管理正在進入一個新的階段。
近期互聯(lián)金融迎來上市小高潮，上市企業(yè)的市值一度飆升，能有這樣的估值，靠的就是兩件東西：資本和大數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)起作用的前提是數(shù)據(jù)要全面。如果樣本不全，卻依靠大數(shù)據(jù)來搞風控是十分危險的。其次是數(shù)據(jù)新鮮度問題，大數(shù)據(jù)既要解決廣度問題，包含借款人經(jīng)濟、生活行為的方方面面，又要解決深度問題，突出顯示借款人的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)，著重刻畫人物形象新鮮度，自然數(shù)據(jù)越新越好，最好能做到時時監(jiān)控，一旦出現(xiàn)借款人逾期（或不想還款）的不良信號時，能夠及時采取提醒，警示，催收等應急措施。
只有把大數(shù)據(jù)在貸前、貸中、貸后各個階段合理有效利用起來，才能夠發(fā)揮它真正的價值。值得注意的是，消費貸、信用貸與車抵貸、房抵貸在大數(shù)據(jù)應用上不徑相同，作為以車貸業(yè)務為主的網(wǎng)利寶，在做大數(shù)據(jù)方面是先將相關(guān)的流程進入更數(shù)據(jù)化的基礎(chǔ)上，通過對海量數(shù)據(jù)的訓練和策略優(yōu)化，使整個數(shù)據(jù)模型臻于完善成熟。
大數(shù)據(jù)除了應用于風控體系，網(wǎng)利寶CTO范豐睿從技術(shù)的外延提出運用大數(shù)據(jù)打造投資人滿意度模型，從投資收益、投資期限、投資安全、業(yè)務風控等多種維度進行建模沉淀數(shù)據(jù)，進行分析從而優(yōu)化平臺的投資人體驗。陳文達也認為，風險不是投資的阻礙，而是用數(shù)據(jù)來做支撐給你更客觀和穩(wěn)定的投資體驗，以及更安全的投資環(huán)境。
至于大數(shù)據(jù)風控會是網(wǎng)貸平臺等待的戈多嗎？戈多會來嗎？顯然網(wǎng)利寶用自己的行動給出了與塞繆爾·貝克特不同的答案。
