在銀行核心風控不外包的監(jiān)管要求下，助貸機構(gòu)向銀行提供服務，是不是就得采取一錘子買賣式的咨詢模式？

大數(shù)金融總裁王海龍顯然不這么認為。

“因為在小微信貸上，銀行從過去不熟悉這套技術(shù)，到逐漸掌握，并且能積累到足夠多的數(shù)據(jù)，這中間需要一個過程。作為助貸機構(gòu)你要在這個過程中持續(xù)去幫助銀行，讓他逐漸具備獨立的小微信貸業(yè)務能力，所以我們提出‘信貸科技開放共享’模式來滿足銀行建立這種能力的需求。”

“通俗來講，就是共建產(chǎn)品、聯(lián)合風控、聯(lián)合運營，幫助銀行去構(gòu)建一整套獨立的信貸業(yè)務系統(tǒng)，把我們在過去五年里打磨出來的經(jīng)驗成果結(jié)合銀行自身情況復制一遍?！?/p>

值得注意的是，在這背后，助貸機構(gòu)的角色定位也正從輔助者向賦能者轉(zhuǎn)變，在看清小微助貸本質(zhì)的前提下，通過在技術(shù)進化、定位調(diào)整和壁壘搭建三方面修煉內(nèi)功而一步步走上了風口位置。

小微助貸走向風口

長期以來，小微金融都是政府關(guān)注的民生焦點，尤其今年，這種關(guān)注與重視正在加速落地。

年初政府工作報告指出，2019年將加大對中小銀行定向降準力度，釋放的資金全部用于民營和小微企業(yè)貸款；國有大型商業(yè)銀行小微企業(yè)貸款要增長30%以上。

同時，銀保監(jiān)會在3月印發(fā)《關(guān)于2019年進一步提升小微企業(yè)金融服務質(zhì)效的通知》，強調(diào)對普惠型小微企業(yè)貸款2019年要實現(xiàn)“貸款增速不低于各項貸款增速、貸款戶數(shù)不低于上年同期”的“兩增”目標。

這樣的政策背景下，本就不善于小微信貸的銀行難免感到壓力山大。信貸規(guī)模基數(shù)本就龐大，在此基礎上增長30%以上是一個不小的挑戰(zhàn)。

據(jù)銀保監(jiān)會相關(guān)數(shù)據(jù)，截至2018年四季度末，大型商業(yè)銀行用于小微企業(yè)貸款的余額為71022億元。照此測算，貸款余額增長30%，整體規(guī)模至少將擴張2萬億以上。

這還不包括數(shù)量更多的股份行、城商行和農(nóng)商行，在大行的帶頭作用下，他們在發(fā)展小微信貸上同樣存在巨大需求。而這些都為小微助貸公司提供了蓬勃進發(fā)的市場環(huán)境和政策機遇，一時間，大批小微助貸玩家涌到了聚光燈下。

簡單來說，助貸主要涉及資金方和助貸方兩端，就是助貸方利用自己在某一個領域里的優(yōu)勢流量和技術(shù)等，協(xié)助資金方去發(fā)放貸款，包括面向C端的消費金融助貸和面向B端的小微助貸。

在資金方，銀行資金的占比最大，是最重要的放貸主體，此外還有保險、信托、財務公司、小貸公司、消費金融公司等，都可以是資金的來源方。

助貸方則分為持牌機構(gòu)和非持牌機構(gòu)，前者包括互聯(lián)網(wǎng)銀行如網(wǎng)商銀行、微眾銀行、新網(wǎng)銀行等和部分擁有小貸、網(wǎng)絡小貸、融資擔保等牌照的金融科技公司；后者包括一些無小貸、網(wǎng)絡小貸、融資擔保等牌照的金融科技公司、P2P平臺、數(shù)據(jù)公司等。

而針對小微助貸業(yè)務，從助貸機構(gòu)為銀行提供的價值來看，目前市場上主要有三類玩家：

• 第一類玩家是手上有流量的互聯(lián)網(wǎng)巨頭或平臺，他們的競爭能力是流量和流量背后的數(shù)據(jù)，如三大互聯(lián)網(wǎng)銀行；

• 第二類玩家的主要角色是增信為主，以保險公司為主要代表；

• 第三類玩家是純信貸技術(shù)公司，核心產(chǎn)品為風控技術(shù)方案，在風控技術(shù)持續(xù)創(chuàng)新上有非常大的動力。

在王海龍看來，包括小微助貸在內(nèi)的助貸模式是中國信貸行業(yè)專業(yè)化分工不斷發(fā)展的一個產(chǎn)物，同時也是數(shù)字風控技術(shù)商業(yè)化的土壤。

 “一項新技術(shù)從誕生到發(fā)展壯大，一定要有一個商業(yè)化的載體，使其能夠在所應用的領域里得到發(fā)展。小微數(shù)字風控技術(shù)對于銀行而言就是一項新技術(shù)，這樣一項新技術(shù)實際上是通過助貸的方式，逐漸被銀行所認識、接納和再發(fā)展的?！?他表示。

的確，目前銀行在小微信貸方面還存在內(nèi)部供給不足的情況，一時間既沒那么多人才，也沒有深厚的技術(shù)沉淀，這就給了助貸一個得以存在和生長的空間。

數(shù)據(jù)風控技術(shù)成“硬核”指標

實際上，技術(shù)已成為當下小微助貸的“硬核”指標，也是信貸行業(yè)專業(yè)化分工中對小微助貸角色的根本定位。

雷鋒網(wǎng)AI金融評論了解到，過去國內(nèi)傳統(tǒng)銀行普遍采用抵押貸款模式、德國IPC技術(shù)或“圈鏈會”技術(shù)開展小微金融業(yè)務，本質(zhì)上是靠“人”，始終存在一定局限性，要么“惠而不普”，要么容易形成集中、批量風險。

事實上，采用傳統(tǒng)技術(shù)的銀行在小微貸款領域經(jīng)歷了十年的探索，終未能找到一套“風險可控、成本可控、可規(guī)?；\作”的小微貸款技術(shù)，“風險、規(guī)模、成本”三個目標無法同時取得也成為小微信貸的“不可能三角”。

不同于第一第二代靠“人”開展的信貸技術(shù)，如今小微貸款技術(shù)已進入第三代，即以數(shù)據(jù)驅(qū)動風險管理的數(shù)字風控階段，其關(guān)鍵在于對模型工具的高級使用。

大數(shù)金融首席風險官漆瑾聲認為，“模型就像一把刀，功夫好的人不是靠一把好刀就行，還要看怎么用這把刀，怎么用就是策略。但是策略不是一蹴而就的，需要不斷打磨?！?/p>

在他看來，至今為止，“策略”的發(fā)展經(jīng)歷了三個階段：簡單使用階段、復雜使用階段、高級使用階段。

用“一張評分卡一刀切”的方式做風控這屬于簡單使用階段，再復雜一些的是幾個模型、幾張評分卡一起使用，而目前最先進的方法是在評分卡的技術(shù)上疊加決策樹，即運用“政策+評分模型+策略”的組合方案來進行風險管理。

雷鋒網(wǎng)AI金融評論了解到，決策樹的門檻看起來不高，但能做對的很少。客戶好壞表現(xiàn)數(shù)據(jù)，常用于風險模型的Y值。缺乏Y值得模型，屬于無監(jiān)督模型，有效的決策樹應該是基于有監(jiān)督的算法。

并且就算在有監(jiān)督的基礎上，決策樹的水平還會非常取決于數(shù)據(jù)質(zhì)量和開發(fā)人員的技術(shù)水平。

舉例來說，評分卡乍看上去門檻很高，比如需要會統(tǒng)計、懂算法、知道如何用等，但一個公司只要把這些東西按照業(yè)務需求摸索出來后，去培訓一個人員，基本一兩個月就能做得像模像樣，因為模型整個的開發(fā)、訓練是標準化流程，所以錯不到哪兒去，就算做錯了也能被馬上發(fā)現(xiàn)。

但決策樹不一樣，它不是一個非常標準的東西，而是一個需要技術(shù)人員根據(jù)經(jīng)驗去發(fā)揮的東西，于是就形成了決策樹誰都可以做、但很少能做對的局面。

“就像我告訴你規(guī)則，馬走日，象走田，但你還是無法一朝一夕就變成一位象棋大師。” 漆瑾聲表示，回到小微領域來說，做決策樹很大的困境是樣本量不足，這時候就非常依賴做決策樹的人員，需要他能夠在樣本不足的時候腦補一些可能產(chǎn)生的情況，實則要求這個人具備豐富經(jīng)驗和透徹的業(yè)務理解能力。

據(jù)了解，數(shù)據(jù)驅(qū)動的風險管理方法過去常見于金額較小、面向C端的信用卡和消費信貸業(yè)務，將其應用于大金額純信用的經(jīng)營性貸款領域的案例，目前還屬少見。

究其原因，相較于消費信貸，小微信貸客群的風險識別更難、用于經(jīng)營的貸款額度需求更高、經(jīng)濟周期對貸款質(zhì)量的影響更大。

在大金額（戶均25萬左右）、長周期（2-3年）、純信用、經(jīng)營性用途的小微信貸領域，龐大的試錯成本風險、長期數(shù)據(jù)積累形成的有監(jiān)督風險模型、經(jīng)歷十年經(jīng)濟周期考驗的整體技術(shù)等，都成為大數(shù)金融在小微助貸賽道上的技術(shù)優(yōu)勢。

教會徒弟餓死師傅？

實際上，隨著各地監(jiān)管層對銀行核心風控環(huán)節(jié)不得外包等相關(guān)政策的出臺，包括小微助貸在內(nèi)助貸方的角色正在發(fā)生變化，從此前導流獲客和數(shù)據(jù)風控的輔助角色，逐漸開始向技術(shù)賦能者角色轉(zhuǎn)變，開始更多幫助銀行去搭建一整套小微信貸流程和風控管理系統(tǒng)。

那等到銀行積累了足夠多的數(shù)據(jù)、熟練掌握了一整套小微風控技術(shù)之后，大數(shù)等純技術(shù)公司會面臨“ 教會徒弟餓死師傅”的窘境嗎？

“那倒不會?！痹谕鹾｝埧磥恚嬲玫男∥⑿刨J技術(shù)方案，都是在攢了足夠多的數(shù)據(jù)后試出來的方法。舉例來說，只有積累了足夠多的數(shù)據(jù)，特別是壞樣本，才能建立有監(jiān)督的模型，也能在與對方數(shù)據(jù)匹配的時候馬上識別出對方模型里是否有壞樣本、是否是有監(jiān)督的模型。

“壞樣本意味著什么？意味著要損失錢，因此做小微信貸還有一個特點就是試錯成本高。比如對于筆均8000的消費類貸款，花20億能積攢足夠的壞樣本的話，那在筆均25萬的小微領域可能就要花600億才能攢夠樣本。我們看到市面上絕大多數(shù)公司都在做消費信貸，而做小微信貸的很少，也能說明這個門檻確實很高了?！?nbsp;漆瑾聲補充道。 

通常來講，第三方科技公司由于服務幾十家銀行，積累的數(shù)據(jù)與應用經(jīng)驗一定會多過某一家銀行，龐大的數(shù)據(jù)量與數(shù)據(jù)處理經(jīng)驗也會反過來讓技術(shù)更精湛，因此在技術(shù)方面會一直有增值的部分可以提供給銀行。

據(jù)了解，大數(shù)金融成立5年來已幫助40多家銀行改善了小微信貸服務的滲透率和普及率，發(fā)放信用貸款近400億，新增小微客戶近15萬。這些數(shù)字背后的沉淀形成了其在短時間內(nèi)難以被超越的壁壘。雷鋒網(wǎng)雷鋒網(wǎng)

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