金融科技在借貸業務場景的應用研究
【序言】隨著科技技術的不斷發展，科技在金融領域的應用日趨深入，金融科技一時間成為各行業爭相發展的寵兒，金融科技的應用為金融業務的發展帶來無限的可能。本文通過研究分析總結金融科技在信貸領域的應用及其帶來的效果進而為企業金融科技業務發展帶來一些啟示。
一、金融科技的定義
目前，巴塞爾銀行監督委員會根據金融科技技術及技術的應用將金融科技分成了四大板塊，分別是支付結算、存貸款與資本籌集、投資管理和市場設施。
本文主要探索金融科技在借貸領域的成熟應用。
二、金融科技發展現狀
隨著金融科技技術在金融業務場景應用程度不斷加深，金融科技的應用由原來的以渠道拓展為主的科技發展轉變為金融業務場景與科技強強聯合，縱深發展的技術變革階段。
在互聯網時代，金融與互聯網結合形成互聯網金融，互聯網金融通過客戶引流、移動終端拓展、線上線下相結合（O2O）等方式增強了金融產品及服務的營銷渠道變革，實現了客戶規模和業務覆蓋範圍的大幅提升。隨著大數據、雲計算、人工智慧等新技術的廣泛應用，線上、線下協同一體，以大數據分析實現客戶分層及以此為基礎提供智能化、多樣化、針對性強的金融服務將趨於主流，渠道變革將逐漸轉向金融技術變革。
三、金融科技在信貸領域的應用
信貸業務作為金融業務應用場景之一，金融科技對帶來的業務發展的改變值得探討。
整體來看，金融科技實現信貸業務價值鏈條中核心流程和支持流程的覆蓋。
1. 金融科技能夠提高線上獲客的整體效率
（1）提升線上獲客轉化率，降低獲客成本
在獲客環節，金融科技的應用主要集中在線上獲客應用，金融科技利用大數據和人工智慧技術能夠更清晰描述用戶畫像，實現客戶信息獲取分析及目標客戶精準投放，從而提高轉化率，降低獲客成本。
以凡普金科為例，凡普金科在獲客環節，利用大數據和AI技術對客戶數據進行分析尋找目標客戶，針對目標客戶設置不同的營銷方案，能夠提高目標客戶的轉換率和線上借款比例。
在獲客環節開發了智能獲客技術，利用 AI 模型對人群進行智能化判別，找到近期迸發出強烈金融服務需求的目標客群，然後施行差異化激勵措施；根據用戶信息、APP行為、邀請人信息等綜合建模形成針對該用戶的智能電銷方案等針對營銷方案，提升轉化率。
金融科技的應用使愛錢進在線借款人比例逐年增長。由於愛錢進已建立規模並通過技術驅動型精準營銷加大營銷及品牌推廣力度自主運營生成的在線借款人流量由二零一五年的5.8%增至二零一六年的38.0%及二零一七年的81.2%,減輕了對第三方推介渠道的依賴。
在線渠道主要包括官方網站及應用程序，凡普金科的在線借款人獲取工作由大數據分析能力支持，技術驅動型的精準營銷主要面向搜索引擎營銷和搜索引擎優化以及提供還款獎勵等各類營銷活動，透過提供新借款人獎勵(以介紹激勵方式)以吸引在線借款人。
（2）在客戶運營環節，提高復借率降低成本拉高收益
在運營環節，利用科技手段對已經轉化的用戶進行客戶畫像描繪，從而進行差異化推送，提高復借率。
針對優質客戶提升授信額度、引導循環多次借貸、適當延長借款期限，可拉低平均獲客成本，拉高收益。
2. 金融科技應用提高了線上風控技術水平
從借款審核的流程來看，貸前的審核採用線上和線下雙重審核的形式，綜合判斷分析借款人的資質。網路借貸通過線上風控系統識別客戶的身份信息和進行信用評估，對於通過的人員再通過線下門店審核進行審核把關，綜合審核通過之後才會授信發標。
整體來看線上風控系統成為網路借貸的核心，而金融科技在線上風控領域的應用給信貸業務的發展帶來了質的飛躍。目前線上風控系統的主要包含身份驗證、反欺詐、信用評分、貸後管理等四個環節。
以凡普金科風控系統「雲圖」系統為例，凡普金科雲圖風控系統-金融科技技術應用在風險管理業務的全流程，全面覆蓋貸前、貸中、貸後等業務環節，充分識別和把控業務風險。
凡普金科在貸前有反欺詐和風控模型進行評估，在貸中有借款跟蹤模型進行動態管理，在貸後有催收管理模型進行處理，從而實現了一套完整的鏈式風控管理體系，貸後管理模型將貸後催收工作的每一步打分量化，形成新的量化數據，並通過量化模型的方式預測出借款人的還款行為。與此同時，貸後管理模型產生的真實數據將有助於進一步優化貸前的反欺詐和風控模型，以此形成一個暢順的環形體系。
凡普金科還建設自動建模機器人水滴來提高風控及其他核心業務運營水平。自動建模機器人水滴全方位滲透服務從獲客、運營、風控到貸後整個流程，在風控領域應用人工智慧，可以大幅度提高風控效率，減少時間成本和人工成本。
建模機器人-水滴
建模機器人的應用能夠減少風控系統建設時間成本。水滴是一款全自動的端到端的大數據建模工具，採用了基於深度學習、機器學習的理念自主研發的演算法，可以實現特徵工程、特徵選取、模型建立、效果評估、新風控系統上線預測全流程的自動化，能夠將原本一個建模團隊2到3個月的工作量壓縮至6分鐘到10個小時（取決於數據量大小）。
風控技術和建模機器人的應用能夠減少業務運營人工成本。儘管凡普金科的業務體量呈指數趨勢上漲，不過團隊人員增加數目卻是非常有限的。儘管業務量有了成倍的增長，可是在這背後，團隊的人數只從120漲到了150，很多決策工作都是由機器完成的。運營開支比例佔比相比不斷下降，從2015年的19.8%下降到2017年的8.2%。
開支比率=經營開支總額/期內撮合及提供借款量計算
3. 金融科技在反欺詐業務上能識別潛在的欺詐風險，提高反欺詐的精準度
通過機器學習和知識圖譜的應用，風控系統能夠較為精準地識別潛在的欺詐風險，從而提高用戶體驗。凡普金科的「FinUp雲圖」，是在大數據、人工智慧等新技術之上的大數據動態風控系統，能夠通過將知識圖譜和深度學習相結合，模仿人類大腦行為，自動發現隱藏在複雜關係里的風險點，挖掘潛在欺詐行為。
錢站APP作為凡普金科業務條線之一，已累計為1832.79萬用戶提供了金融信息處事，優化了用戶體驗，從而惠及更多傳統金融難以惠及的群體是金融處奇蹟的肯定成長趨勢。
4.金融科技在信用評估業務上能夠精準評估借款人信用風險，提供差異化服務費率和信用額度
當平台收到消費借款服務申請時，平台不僅需要基於信用資料判定申請者是否為真實借款人，還要衡量申請者的信用還款能力，並根據不同的信用風險制定不同的批核借款額度。金融科技應用在信用評估系統可更加全面及準確地評估潛在借款人的信用風險，從而為潛在借款人提供差異的服務費率和授信額度。
（1）選優排劣，吸引更多優質借款人
借款人申請借款時，信貸平台方依據用戶資信狀況進行評價，實現差異化定價，讓信用良好、違約風險較低的優質用戶能以較少的成本獲得融資借款服務，而信用相對一般、違約風險較高的用戶則享受不了信用溢價帶來的優惠，對公司來說可以選優排劣，以更低的服務費率和更高的授信額度吸引優質借款人。
（2）借款服務費率和授信額度的個性化
除最開始設置不同的服務費率和授信額度外，用戶在信貸平台每正常完成一次借還款的閉環，借款利率都會相應地調低。當每個人的徵信畫像越來越全面和完善以後，可以實現個性化的借款利率和授信額度。平台可以查詢到借款用戶的三方數據表現，並利用這些數據讓AI 參與決策是否為消費借款用戶提供提額服務。
（3）將風險控制在公司所希望的偏好水平
公司可以根據在風險可控的基礎上，利用金融科技技術，將風險水平控制在公司及投資人所偏好的基礎上，兼顧規模與效益。
5. 金融科技在貸後催收業務上能夠動態持續監控借款人回款狀態，提高借款的回收率
通過使用技術手段實現貸後借款人員的持續監控，動態判斷還款意願和能力，並制定提供不同的催收方案，提高借款的回收率。客戶使用貸後監控產品，自定義配置完規則策略，就會按設置的監控頻率，持續關注借款人的新增風險。一旦發現借款人有新增的其他平台借款、新增逾期不還、新增法院失信記錄、新增法院執行記錄、新增助學借款逾期、新增等記錄，系統就會自動預警，並通過郵件推送、API調用等方式及時通知貸後管理人員。
對於逾期借款，能夠分析借款人的數據以識別及評估行為模式，以及還款能力和意願。這樣能夠使得催收團隊將資源用於優先處理收回款項機會較高的違約借款人個案,從而提高我們收款工作的效率。 我們自有的技術亦讓我們能夠利用債務人最近期的聯絡數據自動致電及發出信息。
四、對於企業發展的啟示
綜上來看，從事信貸業務的企業以金融科技在風控系統的成熟應用為切入口，形成企業的核心風險管理能力，構建立體的用戶群體畫像，探索風控在不同細分實體業務場景中的應用。
1. 培養核心科技研發能力應對未來發展的要求
掌握核心風控技術和客戶分析能力，提高產品研發能力，形成自己端到端的差異化產品所對應的風控系統的開發能力；利用金融科技技術，構建全面立體的客戶畫像，提高客戶畫像在業務運營環節的應用能力，真正形成以客戶為中心的業務發展模式；形成市場快速反應能力，形成對市場新的風險點的快速應對，快速進行風控系統和模型行快速迭代。
2. 發展金融科技技術達到的預期效果
拓展業務條線，提高優質資產獲得水平。制定差異化的服務費率和授信額度策略，吸引優質資產。通過掌握風控技術核心優勢，不斷深入實體應用場景，進行新的業務拓展，從C端到B端，從信貸業務到實體經濟業務拓展。
擴大用戶客群。通過利用先進的風控技術手段，也可以在風險整體可控的基礎上實現擴大不同風險群體的客戶群體，擴大用戶規模。
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