只重技术不重金融,美国这些大牌互联网金融公司都倒下了

作者：信而富CEO王征宇

王征宇，美国芝加哥伊利诺伊州大学毕业，在美国长期从事消费信贷管理，负责控制信贷风险，提高信贷价值的综合策略的制订，曾担任具有900万客户的美国西尔斯公司信用卡高级管理经理等，先后在花旗银行等国际著名的金融机构提供咨询服务，并为国内多家机构提供信贷咨询服务。2010年他成立了信而富咨询公司。

首先，我想说几句题外话，互联网和金融是两个纬度上的，我的想法是互联网金融也许更偏重于金融，因为按照汉语的习惯，任何事情放在前面了，都没有后面的重要。英文里第一句话是重要的，汉语里后面的一句话才是重要的。这个是定位。

第二个定位，大家提到风险管理的额度，信而富公司的额度是非常低的，银行体系里面很难有一个机会使得做几千、几万块钱的贷款与做几十万，甚至几百万、上千万在一个会议室里开会。这个事情非常有意思。

国际通行的5级分类，在我们行业是指企业贷款。在非常小的额度下，我们讲的是概率论，讲的都是概征。

以这个东西来开头，说一下信而富，这是美国注册的公司，值得说的是两件事情，第一件事情，我们这个公司是全中国唯一的，可能是行业中唯一一家被哈佛商学院列为中国互联网金融的教案，连续三年作为哈佛商学院的教案来分析，这个是具体的案例。我们公司写过一本书叫做《美国的个人征信》，这里面就说到了风险服务，是研究个人的风险评估。

我们是做什么的？主要是做P2P服务。主要业务是在几个中心城市做财富管理，然后辐射到全国的二三线城市，从资金发达地区移到不发达地区。

我们主要做的工作大概有几项，为银行提供风险管理服务，为整个P2P行业也做了一些推动的工作，其实我们比较引以为豪的是，每个季度的运营数据都通过第三方机构对外披露，这一点我们比较看中，我觉得目前P2P行业的发展，除了风险控制之外，我们觉得为了使行业健康发展，还要公开透明，，给出资客户信心，给整个投资界信心。

P2P、民间借贷，或者是民间次级借贷，是馅饼还是陷阱？我们看行业的情况，这个数字来自于麦肯锡公司对于中国市场的分析，可以看到，中国的整个无抵押消费类贷款占GDP的比例是2%，美国的这一数字20%，我们周边所有地区的比例都比我们高，这就是我们看到的机会。还有一个增长率，2005、2010年的数据之后，估计2015年，很少有行业有这样的差距和这样的增长率。

我们再看一下中国的小额贷款，，1000美元以下叫做小额，美国通常小额贷款的定义是指5000美元之下，我们现在的额度水平平均是差不多5000美元的水平。按照这样的比例，这个恰恰是中国信用卡的人群，我们看了中国信用卡持卡人群和美国相比，中国是20%，美国是60%。然后是循环透支余额，中国和美国的差距巨大。整个发卡机构的盈利水平、年度营收，可以看得出市场的差别巨大。

值得关注的是，中国P2P和美国相比，大家都在争论价格、风险水平，实际上，离开了具体的上下游环境，说风险水平是没有意义的。如果我说我的风险水平是20%，你的风险水平是5%，那我的风险水平比你高，但我收40%的费率，你收8%的费率，也许我的生意比你的好。

因此，我们看一下中国和美国的动态环境。在美国的环境下，信用卡的平均利率在美国是15%，银行的资金成本大概是4.7%。美国的P2P行业分为ABC三级，不同级别，借款人支付的费率不同，获得的费率也不同。中国的信用卡收费比美国人收的高，成本比美国人低，中国信用卡行业挣的钱比美国挣的少。这说明了我们的收益不行。看一下P2P行业，除了借款人的平均收益，我不算平台收益，纯粹算利息，我们目前的风险水平大概是4.5%，比美国同行并不高，比信用卡的风险水平稍微高一些，中国同行承担着的一块巨大成本是额外的征信成本，是其他行业都没有的，由于这块成本，中国的P2P必须要征收平台服务费，而这块费用是我国P2P行业特点所决定的，如何在这个环境下挣钱，是各家机构的能力和各家机构的核心竞争力。

我们看一下中国民间所谓的次级市场机会在哪里，或者是风险在哪里。和美国相比，中国目前的P2P贷款余额市场是更大的，美国现在整个市场大概是20多亿美元，中国现在的市场已经远超过100亿美元，这个是一年的数字，中国的规模比美国更大，而且目前的发展速度和美国相比，是全世界最热门的、最大的热点。

问题在哪里？大额的资金对征信局影响不大，而我们现在说的是普通人群，对于普通人群来说，全中国有15亿人，有7亿人在征信局外面，，有2.9亿有信贷记录，有5亿人没有任何信贷记录。这些没有任何信贷记录的人的服务靠谁？征信局外的7亿人服务靠谁？我想从这些数字来看的话，P2P在中国所要解决什么问题应该是很清楚的。

很多人提到，互联网技术可以解决很多问题。到今天，我想我们不能否定一个基本事实，全世界所有互联网技术前沿阵地在美国，任何一家互联网金融机构和投资机构谈，投资机构问的第一个问题是，你这个模式，说出一个美国公司，如果可以说出美国公司，那就可以知道你是干什么的了。从这个角度上看，互联网技术能不能自然而然技术上进步，能不能自然而然解决所谓的互联网金融。

我这里列了一些著名的机构，都是美国的公司，这些机构是在一个拥有完整的征信环境、完整技术前沿的环境。第一个值得说的是NextCard，这是第一家在美国发放信用卡的公司，技术先进，有互联网，有一帮创业梦想的人来操作这个事情，最终由于科技创始人缺乏对信用卡的理解，这帮人纯粹技术背景理解互联网，他们是和雅虎、亚马逊这样的公司一起起来的，但是这家公司却破产了，理由就是别的行业靠互联网因素、靠技术可以走得很远，互联网金融和钱相关，说到底要有风险管理意识，要有金融的概念，因此，这是一家失败的机构。

另外一家公司叫做Metrs，一帮技术人员找了一个Fingerhut，他们的技术很先进，资金也没有问题，控制风险也有，但是在市场运作中竞争不过别人，最后失败了，竞争的是瞄准了一流的超级机构，他们认为，花旗银行不堪一击，事实证明花旗银行作为百年老店，干什么都厉害。

AT&T，相当于中国移动，它认为靠电信的讯息，美国所有人打电话都经过他的网络，在全国铺各种各样的通信网络，在这些的基础上发信用卡，用这样的网络，用高技术手段，什么都有，而且有自然而然的技术，AT&T金融产品推出的时候，一夜之间所有打电话的人都看到了他们的市场营销信息，所有人都用他们的服务。但是由于信用风险控制不行，最终退出市场了。这个公司还在，但是金融服务业务退出了。

ADVANTA是一家非常著名的发行卡的机构，曾经规模做得很大，用高技术、数据驱动，最终也失败了。

MBNA，这家机构是被美洲银行收购的，MBNA做的工作是找各种各样的合作渠道，各种各样的律师、学生会，各种各样的专业协会、专业组织，和他们合作，找各种各样的数据源，所以找来的客户群体都很好，通过各种渠道来发行他的金融服务产品，这是他的独创模式。技术上、数据上、分析上都先进，但是这家机构今天还在，之所以存在，是因为美洲银行把它收购了，因为收购了，它的牌子还在，但是竞争上早就退出市场了。

Providian最后也是退出了市场。

所有这些都是曾经引领过市场，都引领过潮流，但是无一例外最后都退出了。那么，在这些环节之中出了什么问题，应该怎么样才能成功呢？还得说互联网金融，在过去一百年当中，不要说过去十年、二十年，过去若干年中，互联网公司成长为全世界受追捧的公司有很多很多，比如说刚上市的阿里，美国有更多世界一级的机构，很多在互联网都发展起来了，但是在金融服务领域，不管你是什么，只要和金融两个字沾边的，过去一百年当中，只有一家机构作为新兴机构排在世界前十的，就是Capital One，它的成功是基于其在信贷服务领域的创新和其在价值链上的整合。靠的是什么？靠的是客户获取、授信技术、反欺诈、风险管理、催收、征信评分。

中国互联网发展的特殊挑战来自于小额度，不是大额度的问题，因为这个问题不一样，线上采集，没有被征信局全面覆盖的数据，这是一个挑战。防范中国特色的申请欺诈，要求有完整而具有针对性的整合解决方案。当然现在都在说大数据，大数据不是简单的数据堆积，小的机构完全可以应用大数据的技术方法和思维方式，来解决我们所面临的风险控制的问题。这里需要说的是，一切同概念出发，而且一切从实际出发。互联网金融当中经常讨论线上线下，讨论很多概念，大数据、互联网金融还是金融互联网，这些概念上的讨论，我们认为更实际的做法，是落实到一切从实际出发，最终通过你的数据来证明什么操作是合适的，通过测试和比较的分析。

我认为，在目前的数据环境领域之中，如果不算征信局的数据的话，你会有交易数据，比如说你在电商、网络上的交易数据，或者说你通过互联网可以收集到各种各样的社交数据，聊天数据、社区数据，然后加上信用数据，比如说你可以查到征信局的报告，加上黑名单和反欺诈数据，把这些数据有效整合起来，形成风险防范的机制，这是对于小额度的，而大额度的不是这种技术。对于这些操作来说，任何概念，所谓的名称、说法，都不足以解决具体的数据分析问题。

我们认为，数据驱动决策机制，现在中国整个行业，包括银行在内，主要用的还是辅助决策，比如说CRM系统和OLAP系统，这些是用各种各样的报告来帮助你做决策，这是所谓的辅助决策。而我们说的是自动决策，自动决策是决策本身不需要人拿着报告自动来讲这个事情该怎么办，是自动通过策略开发，通过策略决策的决策引擎来完成这样的工作。这里面包括的要点有决策逻辑、中间变量、客户分类、风险评分，以及授信政策。

信而富公司目前的决策引擎的操作流程大致如下，申请表进来，经过一个申请处理系统，变化所有的数字化的信息，在数字化的信息之中，我们有一个临信的评分卡和授信策略产品参数，在各种验证队列中提供各种各样的验证机制和验证问题，针对每一个申请人的问题都不同，而这些决策问题的来源来自于决策引擎。这是第一步决策。

第二步决策是完成数据采集之后，最终在审批之前，包括有申请评分值、授信策略、核准额度、产品参数，决策自动给出授信。我们的业务量和我们的审批人员是不成比例的，我们的审批人员是个位数，几个人就可以了，几个人的审批中心负责全国几十个地方的操作。而这样的操作使得我们的审批效率非常高，审批标准化程度非常强。

干这个行业的都可以问一下自己，从事审批的人有几个，取决于你干什么，取决你的额度是多少。我问一个问题，审批人到你这边，让审批人单独做审批，可以得出一致决定的有多少。门口来两个人，审批人有两个以上，让每个人单独做一个审批，也许有的人说，单独做不出审批，要一审二审三审，还要总经理开会，这个是额度大的。而问题在于，保证人进来之后，审多少结果都是一样的。这个是人工和自动审批的区别。我们使得操作标准化，最终进入我们的放贷系统。最后由自动决策引擎自动来调整。全世界做决策引擎的有两家，他们的很多分析师都出自我们这里。我们为银行提供这样的服务，大家会说小额度的管理风险也许会比较高，这个相当于对于不会开车的人在高速公路上飙车，你会觉得非常危险，但是对于高速公路上有很多驾龄的人说，在高速公路上飙车比在小路上安全，问题不在于速度和放款额度，关键是方法。我们看它的故事、上下游和供货情况等等，而对于小额度的方式看的是这些。我们有各种各样的评分模型，在不同阶段来评估一个申请人的各种行为，在任何一个决策点上，我们看的都是这个人给他一种处理之后，他会做成什么样的。比如说申请模型、欺诈模型、响应模型等等，在我们体系之中，一切都是通过分析评估来说话的。

给大家看一个例子，大家知道中国建设银行的信用卡，我们为建设银行做了一个项目，这个项目的目标是建设银行找到我们，希望我们帮他们来提高申请评分审批自动化的体系，我们做了这个项目之后看结果，审批通过率提高了12.3%，风险调整后的收益率提高了35%，违约率降低了2.48%，审批成本降低了52.9%，同时申请欺诈发生率降低了33%。用更少的人，更高的收益率，这就是在自动化审批、决策引擎、评分管理水平体系之下，我们所进行管理的基本手段。在这种情况之下，我们认为对于小额度的、无担保、无抵押的风险，也是可以控制的。

我们看一下大家提到的大数据，在这个行业之中，所谓大数据的环境、大数据的应用，业务决策之中面临很多问题，这些都是小额度的，这些问题当中面临的基本数据问题是，这个人的还款意愿怎么样，这个人的还款能力怎么样，还款的资金量怎么样，抵押物的水平，社会经济生活状况，他的还款稳定性，所有的这些参数，每个字头都是C，最后一个自头是S，这些是基本要回答的问题，用征信局的报告可以回答的问题是这3个，还款意愿、还款能力、还款的稳定性，这三类问题的回答基本上就可以做出信贷的决定，对于国内信用卡行业，对于美国的P2P同行，基本上用的都是这些数据。在美国大数据最领先的机构，大的公司有太好的数据，可以到美国征信局抓数据，大数据之所以起来，是因为在互联网金融征信的数据对我们来说存取不够。所以大数据可以回答的问题不是这三个，大家说大数据可不可以取代征信局，这个问题本身就错了，他们解决的问题不一样，大数据解决的是身份验证问题、职业归属问题、社会属性问题，大数据必须要和其他问题结合在一起，才能进行有效的预测。

目前在数据发展行业，我们讲互联网金融，讲今天中国是馅饼还是陷阱，取决于我们对技术的把握程度。在技术发展行业当中，从40年之前到今天，我们的整个数据分析的体系，从数据到信用评分现在已经到了解决方案，已经到了决策系统，不再是简单的评分，评分柔和在业务之中，通过决策引擎的方式自动的实施。数据也已经从基于行业的数据，比如说借款、还款，进入到了基于整个社会网络的数据，这是今天的现状。技术手段、分析手段已经从基本的评分模型进入到了决策数、神经网络、进入到了大数据，特别是弱相关分析，弱相关分析是目前在互联网金融之中最前沿的几个领域基地，当然还有图形识别等等。弱相关分析可以帮助我们在更多的变量，更大的数据之中抽提出对于申请人情况分析评分的手段，这些是前沿机构所要赛跑的主战场。大家看最终谁的评分最好，最终看的是谁的评分更精准，谁的决策速度更快，谁的技术更先进，这个是整个发展趋势在P2P行业，在小额贷款领域之中最终决胜负的主战场。

对于信而富公司，我们相信的不是简单的你的风险防范能力有多大，你的注册资本有多少，你有多少钱可以承担什么。对于我们来说，核心的理念是测试和学习，不断的测试、不断的学习，递推式的发展。由于中国特定的数据挑战要求具备更多中国独特性的解决方案，目前信用评分的实施和开发能力，是来解决中国数据挑战的重点方式，就是怎么样通过弱相关数据，通过别人容易忽视的数据之中采集到你认为相关的数据，获得有效的信息。

，可惜这些数据很少，20%的覆盖人群，80%没有数据，对于这些没有数据的人，只能获取碎片式的非信用数据，用这些所谓的弱相关数据来进行风险评分没有那么有效。问题是能不能站在信用的前沿，找到相应的方法建立这一套东西。我们在这方面正在积极的探索，这方面的工作最终取决于你这个行业到底能走多快，你能规避陷阱，获得发展的关键。通过信用评分的开发，通过技术手段，不断通过你的信贷实践进行测试，通过结果来改善你的评分，你这个周期转的次数越多，改善的越充分，调整的周期越快，你的技术进步就越快，你在市场上的竞争，和你的行业竞争，和其他的机构相比，就可以绕开暗礁，绕开陷阱。

最后，给大家分享几个重要的数字。美国Lending Club的数据，这个是坏账曲线，我们看一下美国这家公司的三年数据，看逾期率，2008年的时候，3年的水平大概是14%，每年大概是百分四点几，就是每年风险损失。风险损失怎么比，在个人小额的领域，不用5级分类，就用180天，在180天指标之中，这家公司的年化比率5%不到，3年大概是14%，他们从2008、2009年之后改变策略了，过去是用技术手段获取相关，最后发现这个风险水平控制不住，2009年之后，回归本原，和美国信用卡公司干一样的事情，到美国征信局买数据，通过买数据获得人群之后，给那些老百姓发信，注意不是发电子邮件，是发美国邮局的信，这个方法一点都没有先进性，到美国征信局买信，通过数据筛选，找到合适的人，给他们发信。这个使得风险可以控制，任何干P2P行业的人喜欢这个图，因为可控、可预测、稳定，几年的数字都在这个曲线上，说明三年的违约率大概是8%，当年大概是2.3%，这个风险水平低于美国信用卡行业的水平，美国信用卡行业的平均水平是3.5%到4%，他们是2.3%，3年是8%，由于2.3%的风险率，所以可以比美国信用卡行业收的费率更低，由此可以告诉美国的借款人，你不是欠了信用卡公司的钱吗？可以来我们这里借钱，把信用卡账单还掉，全美国的所有的老百姓，每个人平均欠信用卡公司的钱7500美元。在这样的社会之中，这样的技术手段，所有美国公司都认可，所以他们公司获得了高估值。

信而富公司每个季度都会公布这样的数字，我们2001年3年的风险水平大概是11%，在中国的水平之上，我们的费用水平和信用卡类似，我们认为卡的太严了，因为我们的费率水平比信用卡高很多。所以2012年开始，我们进行了调整，大家可以看到风险水平在上升，我们认为差不多两年的时间大概是10%，所以每年的水平是5%，这个是合适的水平。2013年数字是绿颜色的，刚刚才起来，我提请大家注意，如果信而富公司是一家2013年刚刚开始进入业务操作的公司，我们的风险水平一年之后大概是1%，如果我告诉你，我们的风险水平是1%，大家会觉得我们干得不错，在这个行业你如果没有拿不出多年的三年以上的风险组合的曲线，你告诉我你的风险水平是几的话，我给大家的建议是基本上不要看，没有意义的。就像左下角绿颜色的线，一年的风险水平是1%，这几条线几年都是1%，但是3年之后会到10%。按照这样的比例来算，第一千万不要被早期的低风险所迷惑，早期的风险干我们这个行业，这个行业早期的风险率如果是到了5%的话，那说明你的风险主管真的得下课。快速增长需要有有效的销售管理，严格的风险管理，清晰的财务管理为基础。

决策应该是三个方面的结合，销售、风险、财务三方面的优化。美国公司根据账龄产生的风险曲线，对于我们认识P2P的风险特征非常有帮助。可以看一下它的早期风险，在前面12个月，风险水平都不会超过1%，但是后面的增长率会到8%或者是9%，或者是10%。对于我们来说是有研究的。还有一点特别的重要，中国P2P的风险率应该显著高于美国的风险率，为什么这样说？因为中国的P2P行业收费水平高于信用卡同行，我们的客户是拿不到信用卡，或者是信用卡上有困难的人。由于这些人的信用卡有困难，所以我们的费率比信用卡高，所以如果任何一家机构说，你的风险水平比银行报告的信用卡的风险水平低的话，我不会相信的。中国的信用卡风险水平目前年化是3%，任何低于3%的年化风险水平的，就说明要么你的曲线没有到时间，要么你自己的账没有算对，你的标准不对。借款人支付的借款成本实际比美国的借款人，或者是信用卡时借款人高，在中国P2P行业借款人支付的小额借款成本相对比较高，所以我们可以基于风险定价的原则，从这个角度来说，网络借贷应该有非常广阔的前景。

刚才我们说的增长率、定价权、市场的机会，我们这里看的都是非常小额的，大额的我没有什么发言权。我认为P2P这个行业还是蛮凶险的，因为风险是滞后的，就像陷阱，不是那么明显，踩在上面不是一下子往上掉，而一旦掉的时候，你坚持不住。在今天中国P2P行业，任何干过3年以上，拿得出这样风险曲线的机构，都会说话比较沉重，也会说明比较沉稳，而行业刚刚进入的机构都觉得没有什么，哪有那么天花乱坠，没有那么高科技，不就是放钱嘛。所以通过我们自己的体会，我们认为在小的额度里面，必须通过技术手段来控制好风险，而且当你对自己的风险控制有信心的时候，你是不怕披露风险曲线、风险数据和同行，和业界一起来分享，一起来交流。

总结来看，与美国的P2P市场相比，国内的P2P市场处于高速的发展，拥有非常大的市场容量，中国的P2P，我们认为小额度的主要是服务于普惠金融，英美是服务于信用优化，所谓的信用优化是可以获得更低的借款和融资成本，而中国主要解决普惠和覆盖问题，所以中国市场空间更大，中国目前市场环境很积极，管理层对互联网金融的容忍度特别高，在鼓励创新，所以我认为都非常好。