【新京报】前百度副总裁创业为何看准从0开始的底层风控搭建?|一个好项目

作者:融慧金科发布时间:2018-08-08

新京报3

本文为寻找中国创客(ID:xjbmaker)原创

记者 / 张姝欣 编辑:苏琦

“很多机构负责人表示,他们的底层风控平台都没有建立起来,标准化产品和建模服务根本用不上,这种从头开始搭建平台的服务在市场是十分稀缺的。”

通过大数据等科技手段进行风控,帮助金融机构精准获客、识别高风险的贷款客户、评估贷中客户的还款能力,正在成为目前to B金融科技公司主流的业务。

对于那些从零起步的金融机构来说,风控业务往往更需要与金融科技公司深度合作,共享数据和技术,一起搭建底层系统化的风控平台。这部分业务在市场上目前较为少见,这也是成立于2017年6月的融慧金科的业务重点。

在去年6月创立融慧金科之前,创始人兼CEO王劲的是百度集团副总裁,百度金融(现“度小满”)事业群组的联合创始人,更早前他曾任美国运通的高级副总裁。在百度任职时,王劲负责底层风控系统从0到1的搭建,这也让他意识到了国内风控领域的巨大市场。

2018年1月,成立半年的融慧金科获得近千万美元的A轮融资,投资方为红杉资本中国基金。截至当前,团队约有90人,分布在北京、上海和深圳。

深挖客户从0到1的痛点

填补市场服务空白

现在看来,王劲的最初的产品有些超前。

融慧金科最先上线的是一套标准化产品,能够帮助客户评估放贷风险,通用于90%借贷类客群。产品包括多头借贷指数、地址诚信指数、风险关注名单、贷中监控方案等。

在这其中,他们通过贷款申请人下载网贷APP的使用情况来量化其多头借贷的程度,通过比对申请人的注册地址和实际活跃地址来衡量其诚信度,并生成每日更新的高风险申请人名单,同时监测贷中客户是否存在不利于按时还贷的问题。

一个问题是,标准化的产品难以满足金融机构多样化的风控需求,由此,融慧金科上线了结合客户业务场景为其建模的服务。

王劲介绍,建模既可以用于风控的某一环节,如精准获客,也可以成为一项业务,如包含多个决策模型的消费信贷和企业风控产品。

具体来讲,每个在银行申请贷款的小微企业的风险和还款能力不同,而这款风控产品可以为银行提供决策参考,“是否可以通过这家企业的贷款申请,甚至细化到具体金额和利率。”

新的问题再次出现,就在上面两类业务开展几个月后,王劲在和客户交流中发现,现阶段金融机构的风控难点在于很难从零起步。“很多机构负责人表示,他们的底层风控平台都没有建立起来,标准化产品和建模服务根本用不上,这种从头开始搭建平台的服务在市场是十分稀缺的。”王劲说。

看准这类业务的市场空白,公司推出涵盖贷款业务全流程的系统化服务。其中包括为客户搭建平台提供的模型、策略等软件,及承载软件的整套系统。例如,信贷平台包含“获客-贷前-贷中-贷后”全流程,融慧金科则能为客户开发数据、模型、策略、系统、APP。

风控能力输出

融慧金科按照“标准化产品-合作建模-系统化服务”的业务拓展逻辑,来加深与客户的合作关系。

据王劲介绍,目前已拥有头部的持牌消费金融、互金平台以及大型银行等多家客户。

强监管时代

智能风控业务从标准化转为深度化

在强监管的大环境下,无证经营的监管套利、杠杆经营的增长狂欢已结束。为持牌机构赋能的金融科技公司,正呈现利好的发展趋势。

在王劲看来,金融科技在中国的发展比在美国更有前景——中国目前的信用体系还不完整,金融科技公司有机会利用自身平台积累的数据判别风险,相对于拥有更完成信用体系的美国而言潜力更大,是万亿级的市场。

除了市场规模不断扩大,金融机构的风险意识也在转变。公司创立之初,王劲发现很多金融机构的管理人员对于风险都是“口头尊重”,并未真正重视,认为仅靠标准化产品就能满足风控业务需求。但随着资管新规出台,金融机构在风控领域愿意投入更高成本做好“风险前置”,风控业务也从标准化转变为深度化。

王劲认为,智能风控业务的发展初期,重点在于帮助金融机构筛选出合适的贷款客户,而金融科技公司则偏“技术型”,主要是通过深度学习、机器学习等技术为金融机构提供标准化产品和建模服务。

监管新规后,金融机构需要在36%的利率红线下,做出更高的利润化空间。金融科技公司的业务重点将转变成帮助客户从获客和风险坏账两个方面来降成本,保证健康的利润率。因此,相较于普通标准化的产品,未来与金融机构深度合作的解决方案产品更有竞争力。

主打分润模式提升盈利能力

互联网金融企业的2B服务已经成为当下的一条新赛道。

除了BATJ,同盾科技、平安壹账通、冰鉴科技和近期递交招股说明书的品钛等2B金融科技公司也开始涉足风控领域,且具有了一定的市场规模。

王劲表示,相比于这些企业,除了数据和人才的优势之外,融慧金科核心竞争力在于其“分润”合作盈利模式。

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他打了个比方,在金融科技公司做的事就像厨师做宫保鸡丁。葱、辣椒等原材料就是数据,做菜的第一步就是用原材料“炒料”,也就是从数据中提炼出风险相关的画像和模型,例如用户是否有多头借贷倾向等。而数据量越大,画像和模型的质量也就越高,融慧金科通过和某大数据公司战略合作获得了BAT量级的C端数据,以及较全的全国工商企业数据。

“炒料”后,厨师需要掌握火候加鸡肉和配菜,对应的就是团队基于数据正确判断市场的风险走向,在关键环节调整系统。融慧的核心成员都是风控领域的老兵,有多年的磨合经历。

“同事中很多人都有美国运通的工作经验,运通纯线上数据化作业的模式符合国内趋势、具备参考价值,更重要的是我们真正经历过美国和全球多个国家的金融危机,对风险趋势有更正确的判断。”王劲介绍。

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