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    “技數(shù)”改變金融服務模式

    2019-07-01 02:46王煒李睿
    銀行家 2019年1期
    關鍵詞:網(wǎng)商經(jīng)營者小微

    王煒 李睿

    調研觀察:網(wǎng)商銀行攜數(shù)字基因而生,是一家“技數(shù)”(科技與數(shù)據(jù))推動的銀行,創(chuàng)新“310”貸款模式、用大數(shù)據(jù)和人工智能技術改變傳統(tǒng)金融服務模式,將每筆貸款的平均運營成本降到2.3元。成立3年多,網(wǎng)商銀行及前身阿里小貸累計為超過1170萬小微客戶提供經(jīng)營性貸款。

    不論是企業(yè)內部管理,還是業(yè)務拓展,技數(shù)驅動深入到網(wǎng)商銀行的方方面面,一直都在借助技術推動業(yè)務的創(chuàng)新發(fā)展。在業(yè)務上,充分利用大數(shù)據(jù),實現(xiàn)全程數(shù)據(jù)驅動,從一開始的營銷,到客戶篩選,再到業(yè)務執(zhí)行(貸款審批、放款跟蹤等),實現(xiàn)高效的智能化操作。實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅動,部門間的打通和聯(lián)合是關鍵,各部門的數(shù)據(jù)聯(lián)合起來,才能更好地挖掘和實現(xiàn)數(shù)據(jù)的價值。

    從客戶群體看,網(wǎng)商銀行關注于小微、三農,所提供金融服務的特點是小、急、短、頻。從業(yè)務形態(tài)看,所有業(yè)務都是在線業(yè)務,同時由于金融業(yè)務不是一個高頻業(yè)務,所以并不追求客戶端的活躍度,而更關注通過外賣、網(wǎng)購等場景觸達客戶;從業(yè)務規(guī)劃看,更關注于協(xié)作共贏,希望通過技術輸出與更多金融機合作,充分發(fā)揮網(wǎng)商銀行的技術優(yōu)勢和金融機構的業(yè)務、市場優(yōu)勢,更好地服務客戶。

    在營銷創(chuàng)新領域,充分利用大數(shù)據(jù)、A I等技術,創(chuàng)新服務、精準定位目標客群,以“大促貸”的投放為例,是基于大數(shù)據(jù)、用戶畫像的精準營銷,從產品的設計到投放都體現(xiàn)出了技術驅動,產品是針對于特定的時間(雙11大促等),針對特定的客群和需求(賣家在大促期間備貨和營銷的資金需求)制定的產品,其背后是對于這一特定時間、場景下特定客群的個性化需求的準確把握。

    在風險管理領域,擁有EB級的數(shù)據(jù),可以真正實現(xiàn)基于大數(shù)據(jù)的自動化風險控制;區(qū)別于傳統(tǒng)的指標式風險控制,真正構建了相對全面的風控模型,除了對于客群本身行為的關注,還會關注到行業(yè)的走勢等時間維度的完全性(對于季節(jié)性商品會綜合考慮到旺淡季的差異等);在“310”模式背后建立了完善的風控模型和風控體系。

    在信息系統(tǒng)建設方面,成立之初就整體采用了云架構搭建業(yè)務系統(tǒng)。一方面,這種分布式開放的架構為產品創(chuàng)新及研發(fā)效率的提升提供了推動力,業(yè)務系統(tǒng)基本達到了兩周一次迭代,更快更好地響應客戶需求和市場環(huán)境的變化;另一方面,作為一家純線上銀行,對于業(yè)務的持續(xù)性、穩(wěn)定性和快速響應有很高的要求,云架構提供了高可用性和穩(wěn)定性的能力,高并發(fā)處理能力強。從開業(yè)之初的兩地雙活數(shù)據(jù)中心到目前的異地多活數(shù)據(jù)中心,通過分流將災備資源充分利用起來,而不像傳統(tǒng)架構下災備中心平時只用于備份,不承擔業(yè)務,提升了資源利用效率。企業(yè)內部管理充分利用技術工具,從系統(tǒng)建設到系統(tǒng)運維使用了幾十套應用系統(tǒng)協(xié)助管理,有效提升了管理效率。

    對于數(shù)字化,網(wǎng)商銀行CIO唐家才的觀點是:數(shù)字化為業(yè)務的發(fā)展提供助力,網(wǎng)商銀行的目標是為小微、三農等過去不受重視的群體帶來更多平等的機會。數(shù)字化的目標是服務這些客戶,并通過技術降低成本,真正實現(xiàn)普惠金融,從而逐步實現(xiàn)為世界帶來微小和美好變化的愿景。

    “310”模式背后的風控創(chuàng)新

    網(wǎng)商銀行立足于服務小微企業(yè),基于創(chuàng)新的微貸技術,客戶可以獲得全天候金融服務,實現(xiàn)3分鐘申貸,1秒鐘放款,全程0人工介入,即“310”模式?!?10”背后是長期積累的風控技術能力,包括10萬項以上的指標體系,100多個預測模型和3000多種風控策略。一方面,這些技術可以讓小微企業(yè)和經(jīng)營者不用擔保和抵押,憑借信用就能進行貸款;另一方面,可將不良率控制在1%左右。

    之前受惠于“310”模式的主要是網(wǎng)上的賣家和中小企業(yè),如何讓新金融惠及線下數(shù)量更廣的小攤小販,一直是無法破解的難題。2017年6月,網(wǎng)商銀行聯(lián)合支付寶收錢碼推出“多收多貸”,率先開始了這場沒有先例的探路之旅。

    開始風控專家們心里也沒底,但隨著不斷探索,他們發(fā)現(xiàn)線下小微經(jīng)營者用上移動支付之后,沉淀下來的部分數(shù)據(jù)維度甚至比線上電商還要豐富,再結合風控能力和創(chuàng)新的模型算法,為線下小微經(jīng)營者提供貸款服務就有了基礎。

    首先,識別出真正的商家——毛線球vs蒲公英。怎樣才能給真正有需要的線下小商家最合理的授信額度?首要解決的問題,是如何從海量使用收錢碼的用戶中識別出哪些是商家、哪些是個人。網(wǎng)商銀行研究發(fā)現(xiàn),這個問題可以通過分析人與人之間的資金關系網(wǎng)來解決。如果是個人,與他發(fā)生資金聯(lián)系的人,互相之間多少是有聯(lián)系的,他們的關系圖就像一個毛線團。而如果是個人經(jīng)營者,與之發(fā)生資金關系的人會更多,而且彼此之間沒有什么聯(lián)系,關系圖像一個蒲公英。這個邏輯雖然簡單,但是要對幾千萬戶的商家在幾秒鐘內做出判斷,對模型的精準度要求非常高,需要非常強的人工智能計算能力。

    其次,了解商家的經(jīng)營狀況和潛力。為線下小微經(jīng)營者提供貸款服務,最重要的是評估其信用情況,但他們往往沒有車、房等固定資產,也缺乏信用記錄和積累,如果僅僅通過已有的交易授信,很難還原他們的經(jīng)營全貌。所以,在經(jīng)營預測上,網(wǎng)商銀行會更多考慮線下小微經(jīng)營者的實際情況,來預測店鋪未來的經(jīng)營潛力和經(jīng)營風險。

    比如沿街的門店在遇到修地鐵、鋪設管道等市政變化時,通常會影響未來幾個月的經(jīng)營情況,所以將店鋪的地理位置與地圖數(shù)據(jù)進行匹配,結合周邊的市政信息、地標建筑、人流情況、買家結構、同類商家情況等,通過商圈聚類和行業(yè)識別,結合檢索算法的優(yōu)化處理,數(shù)十億LBS節(jié)點快速匹配,能夠在幾秒鐘內計算出店鋪在未來6個月的經(jīng)營潛力和經(jīng)營風險。舉個例子,同樣是賣包子的兩家店,口味、客群、每天的流水、老板的勤勞程度等所有的經(jīng)營狀況都相同,其中一家店所在的馬路很快要開始修地鐵了,那么這家店老板能夠從網(wǎng)商銀行貸款的數(shù)額就會比另一家少。

    再次,防范風險,把套現(xiàn)苗頭“扼殺”在萌芽狀態(tài)。網(wǎng)商銀行行長黃浩曾經(jīng)說過:“傳統(tǒng)的信貸風控理念往往先把人預設為壞人,但網(wǎng)商銀行從不預設任何一個壞人,我們把每個人首先看成是好人,然后用大數(shù)據(jù)的風控技術把其中少數(shù)的‘壞人挑出去。”

    套現(xiàn)模式變化多樣,是個攻防博斗的過程,在交易上具有短時間的集中性。因此,基于同個虛擬群體中套現(xiàn)黑產在交易上表現(xiàn)出的短時間的聚集性,網(wǎng)商銀行通過時序交易關系網(wǎng),運用LPC算法識別出了上萬個套現(xiàn)虛擬社區(qū)、幾百萬套現(xiàn)買家,在新套現(xiàn)模式剛剛冒頭的時候,就能實現(xiàn)對套現(xiàn)模式的覆蓋和防控。

    最后,對風控技術進行創(chuàng)新嘗試。在網(wǎng)商銀行,風控不只是后臺技術,還與為小微經(jīng)營者提供服務的產品更多聯(lián)動起來。比如,將風控技術與產品設計相結合,在“多收多貸”的頁面,商家能夠看到,用支付寶二維碼向有效顧客收款,顧客越多,自己能夠貸款的額度就越高。有的商家收一筆款就能在提額日提升50元額度,直至達到提額上限,讓商家做到心中有數(shù)。

    除了產品創(chuàng)新外,網(wǎng)商銀行還在技術應用上不斷創(chuàng)新。傳統(tǒng)的風險預測模型通常采用回歸、決策樹等算法,通過固定時間截面的數(shù)據(jù)進行預測,而忽略各種行為在發(fā)生時間上的連續(xù)性,網(wǎng)商銀行將最新的算法應用在了多頭借貸的識別上,不僅整合了靜態(tài)的異構網(wǎng)絡信息,還增加時間維度,將原來立體的算法上升到四維空間,從而把上一個時間點的狀態(tài)傳導到當前,是一個流式的自我學習的圖深度學習工具,可以挖掘出潛在的行為模式。

    在一系列風控技術的助力下,服務線下小微商家不僅成為了可能,成本也大幅降低,網(wǎng)商銀行每筆貸款的平均運營成本僅為2.3元。截至目前,已經(jīng)有超過300萬線下小微經(jīng)營者獲得了網(wǎng)商銀行的貸款,筆均貸款金額僅7615元,平均資金使用時長50天,6個月內貸款超過3次的經(jīng)營者達到35%。

    助力“碼商”搭上數(shù)字化快車

    2003年,中國出現(xiàn)了“網(wǎng)商”群體。由于移動支付的普及和金融科技的發(fā)展,2017年成為了“碼商”崛起元年。路邊的包子鋪、菜市場的小攤主……這些線下的小微經(jīng)營者規(guī)模小、底子薄、缺乏信用記錄和積累,一張二維碼讓他們零門檻開始了“數(shù)字化經(jīng)營”的第一步。

    27歲的肖冕在成都市開了家水果店,由于要供應附近十多家酒店的水果,常常不能及時回款,而進貨又等著要用錢,他嘗試過使用小貸公司的貸款,但利息太高吃不消;銀行貸款周期長、手續(xù)繁瑣讓他感到遠水救不了近火。2017年他使用支付寶的收錢碼后,這個問題解決了。

    水果店支付寶賬戶里每天流水穩(wěn)定,肖冕試著用了下貸款功能,發(fā)現(xiàn)需要用錢的時候點下手機資金很快就到賬了,不需要復雜的手續(xù),而且貸款利息較低,“貸款10萬,每天利息最多不到50元”。這解決了他的大問題。其他果農、批發(fā)商聽說他用支付寶收錢、貸款“很溜”,都來請教,肖冕很樂意分享經(jīng)驗,“一來交易走賬會更方便,二來也能維護好客戶關系”。他在水果批發(fā)市場的人緣越來越好,很多批發(fā)商都愿意優(yōu)先把質量最好的水果供給他?,F(xiàn)在,肖冕再也不用為資金不足發(fā)愁了。

    從行業(yè)看,網(wǎng)商銀行服務的“碼商”主要以服務行業(yè)的經(jīng)營者為主,其中服裝店、超市便利店、煙酒雜貨等零售商家占19%,餐飲、教育、美容、維修、家政等純服務性商家達81%。

    用大數(shù)據(jù)技術服務三農

    網(wǎng)商銀行正積極探索用互聯(lián)網(wǎng)的手段沉淀數(shù)據(jù),運用大數(shù)據(jù)等技術創(chuàng)新,逐步建立農村信用體系,消除農村信用鴻溝,降低金融服務的成本和信息不對稱性。實踐證明,大數(shù)據(jù)技術讓普通農戶、小微涉農企業(yè)等農村用戶得以享受與城市用戶無差別、平等便捷的普惠金融服務。

    徐州農民徐峰與國內大型農牧食品集團益客合作,供應肉鴨,存欄將近15萬只,因鴨苗和飼料的采購量大,他自己的資金承擔不了,期間也向銀行貸過款。2018年2月份,益客告訴徐鋒網(wǎng)商銀行可以為農民提供資金,扶持農戶擴大經(jīng)營,徐鋒詳細了解了貸款產品,得知貸款可以隨借隨還后,立即提出了貸款申請。“雖然網(wǎng)商銀行給我的額度沒有銀行高,但是能夠隨借隨還,而且利息低,每次要買多少飼料,就支用相應的額度,多余的錢不支用不會產生利息,降低了成本。我每次賣了肉鴨收回資金后,第一時間還貸款,不會造成資金浪費?!?/p>

    徐鋒開始貸款的3個月時間里,支用25次,最低1萬元最高5.4萬元,總共30萬元的授信按隨借隨還使用,到目前為止實際資金使用已經(jīng)遠超30萬元。

    截至2018年9月底,網(wǎng)商銀行及前身阿里小貸累計為1171萬小微企業(yè)和個人經(jīng)營者提供了近2.14萬億元經(jīng)營性貸款。其中,服務了467.4萬家農村小微企業(yè)、農村個體工商戶、農村種養(yǎng)殖戶。

    除了服務線上的“網(wǎng)商”和線下的“碼商”,網(wǎng)商銀行還基于大數(shù)據(jù)和風控模型,打通線上線下、實現(xiàn)數(shù)據(jù)一體化,圍繞品牌核心商家提供綜合金融服務方案,幫助符合條件的上游供應商或下游經(jīng)銷商更快、更高額地獲得信貸支持,將金融服務延伸到新零售產業(yè)鏈上下游的小微企業(yè)。

    數(shù)據(jù)顯示,2018年“雙11”,一共有343萬商家從網(wǎng)商銀行獲得了2020億元的資金支持,貸款金額較去年同期增長37.4%,網(wǎng)商銀行累計投入3000萬元補貼幫助降低商家融資成本,其中,部分產品甚至給到商家最低8.5折的利率折扣,為小微企業(yè)注入增長信心。

    2018年6月,網(wǎng)商銀行在成立三周年之際推出“凡星計劃”,向行業(yè)開放所有能力和技術,與金融機構共享“310”模式,希望未來三年與1000家金融機構一起,共同為3000萬小微經(jīng)營者提供金融服務。_

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