—— 馨金融
林意/文
站在2017年的開頭，還能感覺到新金融行業(yè)在“資本寒冬”里凜冽的寒風(fēng)未退。新金融領(lǐng)域的項(xiàng)目退出難、盈利能力差等因素是令大多數(shù)投資人對(duì)漸行漸遠(yuǎn)的重要原因。不過，回顧過去的一年，資本似乎把最后僅存不多的一絲“溫暖”留給了一個(gè)極其細(xì)分的市場(chǎng)。
近兩年，除了螞蟻金服、騰訊、京東等國(guó)內(nèi)的新金融巨頭相繼上線了螞蟻借唄、微粒貸、京東金條等小額信貸產(chǎn)品。去年開始，包括手機(jī)貸、掌眾金融、現(xiàn)金巴士、用錢寶等線上小額信用貸款公司也發(fā)展迅猛。
對(duì)于投資人而言，迅速的市場(chǎng)增長(zhǎng)、良好的現(xiàn)金流和盈利能力以及新金融技術(shù)帶來的市場(chǎng)和業(yè)務(wù)拓展，是在線借貸區(qū)別于新金融項(xiàng)目最大“魅力”。而對(duì)于創(chuàng)業(yè)者而言，萬億級(jí)的市場(chǎng)體量、科技紅利的顯現(xiàn)，可能是巨頭陰影下他們能找到的為數(shù)不多的“舒適區(qū)”。
根據(jù)雅虎財(cái)經(jīng)的數(shù)據(jù)，2015年美國(guó)Payday Loan的放貸金額達(dá)到460億美金，美國(guó)約有1200萬payday loan活躍借款用戶，人均借款額達(dá)到3800美金/年。相比之下，中國(guó)的在線借貸的覆蓋人群和業(yè)務(wù)范圍更廣，市場(chǎng)的想象空間也更大。
即便國(guó)內(nèi)市場(chǎng)達(dá)到美國(guó)Payday Loan類似的滲透率和借款規(guī)模，預(yù)計(jì)市場(chǎng)規(guī)模也在4000億以上。而有數(shù)據(jù)顯示，我國(guó)目前有1000-1500萬活躍在線借貸用戶，人均借款約2000元/年，照此計(jì)算，我國(guó)目前在線借貸市場(chǎng)規(guī)模在300億人民幣左右。
01
在線借貸與Payday Loan
如果追溯在線借貸行業(yè)發(fā)展的起源，可能不得不提起美國(guó)Payday Loan行業(yè)。它其實(shí)是短期小額貸款的一個(gè)俗稱，借款人以個(gè)人信用做擔(dān)保，承諾在發(fā)薪水后即償還貸款，而信用的基礎(chǔ)來自借款人的工作和薪資記錄，因此得名Payday Loan。
由于美國(guó)的金融發(fā)展較為成熟，Payday Loan業(yè)務(wù)的客群也基本屬于還款意愿和還款能力“雙低”的一個(gè)群體。
之前看過一項(xiàng)調(diào)查顯示，美國(guó)典型的Payday Loan人群特征是：44歲以下已成家且家庭年均收入25,000-50,000美金。他們平均借款8次，大多有其他大額負(fù)債且授信額度緊張，一半的人有多頭負(fù)債情況。
由于國(guó)內(nèi)的在線借貸行業(yè)最早往往總與美國(guó)的Payday Loan劃上等號(hào)，所以在其市場(chǎng)迅速發(fā)展的同時(shí)，也引發(fā)了一些擔(dān)憂和討論。尤其是在美國(guó)Facebook和Google相繼下線了相關(guān)廣告之后，很多人都在擔(dān)心這個(gè)業(yè)務(wù)的商業(yè)前景。
但事實(shí)上，國(guó)內(nèi)的在線借貸與美國(guó)的Payday Loan在許多方面都有著很大差別。晨興資本合伙人程宇認(rèn)為，國(guó)內(nèi)的在線借貸只是從借款周期上看起來和發(fā)薪日借款有相似之處，兩者在市場(chǎng)背景、服務(wù)人群及風(fēng)控邏輯上都有本質(zhì)不同。
從覆蓋的人群來看，根據(jù)用錢寶提供的數(shù)據(jù)，國(guó)內(nèi)的在線借貸人群主要是18到35歲的年輕人，大多數(shù)是專業(yè)人士口中的“白戶”。
所謂“白戶”，其實(shí)是指在傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)中沒有留下征信記錄，因此難以在傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)獲得服務(wù)的人群。但是作為收入穩(wěn)定的藍(lán)領(lǐng)、白領(lǐng)群體，他們的還款意愿和還款能力都有著較好的保證。
02
科技紅利帶來的機(jī)會(huì)
除了覆蓋的人群和市場(chǎng)不同之外，兩者的風(fēng)控邏輯和風(fēng)控方式也有所差異。
與美國(guó)Payday Loan出現(xiàn)時(shí)的環(huán)境不同，中國(guó)在線借貸行業(yè)幾乎是伴隨著金融科技的發(fā)展而興起，因此從一開始就帶著“精耕細(xì)作”的風(fēng)格，與大數(shù)據(jù)、人工智能等關(guān)鍵詞捆綁在一起。
數(shù)據(jù)爆發(fā)的時(shí)代使得數(shù)據(jù)獲取成本大幅降低，業(yè)內(nèi)的朋友告訴我一個(gè)數(shù)據(jù)，由于單一樣本生命周期足夠短（一般7-30天）、樣本特征類似且離錢更近，使得在線借貸可以短時(shí)間積累大量科學(xué)系樣本。
大家都知道數(shù)據(jù)是新金融行業(yè)發(fā)展的一個(gè)重要基礎(chǔ)，而在不少細(xì)分領(lǐng)域，由于巨頭在積累數(shù)據(jù)資源上的絕對(duì)優(yōu)勢(shì)慢慢擠壓了中小創(chuàng)業(yè)公司的發(fā)展空間。但利用新金融技術(shù)帶來的紅利，在線借貸這個(gè)細(xì)分市場(chǎng)得以爆發(fā)。
以用錢寶為例，據(jù)說其單月成交筆數(shù)已經(jīng)突破100萬筆，其風(fēng)控模式的核心在于通過用戶數(shù)據(jù)的積累和機(jī)器的深度學(xué)習(xí)，通過弱特征的積累（目前已有1200個(gè)弱特征風(fēng)控維度）進(jìn)而提升人工智能信審的準(zhǔn)確率和效率。
有意思的是，在大多數(shù)人的印象當(dāng)中，金融是一個(gè)講求經(jīng)驗(yàn)的行業(yè)，風(fēng)控也是基于過往的數(shù)據(jù)對(duì)于未來做一個(gè)預(yù)判。但現(xiàn)在類似用錢寶這樣的的在線借貸機(jī)構(gòu)卻在全面的“去人工化”。在這個(gè)細(xì)分市場(chǎng)，“經(jīng)驗(yàn)”在某種程度上失效了。
剛好昨天參加了一個(gè)關(guān)于人工智能應(yīng)用在金融領(lǐng)域的分享會(huì)，創(chuàng)新工場(chǎng)技術(shù)副總裁、人工智能工程院王詠剛談到，金融是特別適合應(yīng)用人工智能的領(lǐng)域，金融領(lǐng)域就像搜索引擎一樣擁有海量的不同緯度的數(shù)據(jù)，它也像搜索引擎一樣有非常客觀的評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)。而隨著這些數(shù)據(jù)和模型有了明確落地的場(chǎng)所，他認(rèn)為，人工智能和深度學(xué)習(xí)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用價(jià)值將逐漸凸顯。
他舉了個(gè)例子，有銀行做過一組對(duì)比試驗(yàn)，一半的數(shù)據(jù)去跑原有的，人為制定標(biāo)準(zhǔn)的風(fēng)控風(fēng)行，另一半數(shù)據(jù)的風(fēng)控模型則完全用機(jī)器深度學(xué)習(xí)的方式來實(shí)現(xiàn)，最后對(duì)比數(shù)據(jù)，通過機(jī)器深度學(xué)習(xí)完成風(fēng)控的方式降低了35%的壞賬。
關(guān)于這個(gè)結(jié)果，不知道其它在線借貸平臺(tái)的情況，手邊拿到用錢寶披露的數(shù)據(jù)顯示，它們引入人工智能技術(shù)之后，目前其通過率可以達(dá)到行業(yè)水平的2倍，壞賬率要低于行業(yè)平均值40%以上。
03
這是新金融最大的創(chuàng)業(yè)機(jī)會(huì)？
之所以說在線借貸或許將成為新金融領(lǐng)域的最大一個(gè)創(chuàng)業(yè)機(jī)會(huì)，一方面是因?yàn)檫@個(gè)行業(yè)站在了技術(shù)紅利和市場(chǎng)爆發(fā)期交叉點(diǎn)上，兩種力量的匯集可能爆發(fā)出強(qiáng)大的能量。另一方面，這個(gè)細(xì)分市場(chǎng)可能也是新金融巨頭和傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)都不太會(huì)覆蓋的夾縫地帶。
最近跟程宇交流，他提到，隨著科技紅利的爆發(fā)，包括人工智能在內(nèi)的技術(shù)應(yīng)用愈發(fā)成熟之后，金融科技領(lǐng)域在很多方面都會(huì)有機(jī)會(huì)，但借貸這個(gè)細(xì)分市場(chǎng)中的機(jī)會(huì)仍是最大的。
不過，現(xiàn)在打開手機(jī)APP store或者微信搜索“在線借貸”可能出現(xiàn)幾百個(gè)搜索結(jié)果。據(jù)馨金融了解，業(yè)內(nèi)提供相關(guān)業(yè)務(wù)的公司有近千家。在如此激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中，創(chuàng)業(yè)公司想要活下來也并非易事。
中國(guó)的在線借貸行業(yè)在技術(shù)起點(diǎn)和市場(chǎng)增量上看，都遠(yuǎn)比美國(guó)的Payday Loan更有潛力，但是面對(duì)未來的發(fā)展，仍然有很多問題值得關(guān)注。
比如，那些散落在互聯(lián)網(wǎng)世界里的弱變量能不能在某種程度上替代傳統(tǒng)風(fēng)控模型中的那些變量和數(shù)據(jù)？完全依靠人工智能、深度學(xué)習(xí)而形成的風(fēng)控模型隨著覆蓋樣本變多、變復(fù)雜之后是否依然有效？除了風(fēng)控環(huán)節(jié)，科技對(duì)于前端獲客和貸后管理的改變又有多少？
此外還有資金成本問題，在線借貸規(guī)模不斷擴(kuò)大之后，平臺(tái)如何持續(xù)獲得大量更低成本的資金？傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)與在線借貸在資金端的合作比例越來越高，這種合作是否會(huì)成為一種趨勢(shì)？等等。
對(duì)于這些問題，或許我們現(xiàn)在都還沒有辦法給出一個(gè)答案。只希望這個(gè)行業(yè)向著一個(gè)更加高效和良性競(jìng)爭(zhēng)的方向發(fā)展，然后靜待時(shí)間的檢驗(yàn)，相信這個(gè)周期并不會(huì)太長(zhǎng)。
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