周浩：拍拍貸的貸款靠信用數據處理

拍拍貸怎么做P2P和互聯網金融的？我在不同場合講了很多次，就說明一點在美國和中國做互聯網金融和P2P土壤不一樣，我們做出來的產品多少有差別，美國是信用非常成熟的基礎上做這件事，而中國是非常缺乏底層數據的基礎上做事，我們面臨的數據和人群都不同的。即使是這樣，不管是美國還是中國，我們處理的核心問題是一樣，還是我剛剛提到的，一個是風控，一個是成本管理，你有沒有有效的反欺詐和信用識別的能力，有沒有有效的風險定價的能力，從成本的管控來講，剛才也說了，你高效的風險管理做得好不好，你高效的服務運營能力做得好不好，這兩個東西其實是所有的互聯網金融公司每天都應該思考、每天都在這個基礎上要多做一些創新和積累的領域。保證這個東西，我說技術的創新其實是非常重要的一環，那么我可以給大家一個概念，拍拍貸現在做的，其實我們不光是做信用貸款，還是在做信貸工廠底層數據的處理，某種意義上是副產品，當年我們是想做信貸這件事，但是做著、做著，我們處理了大量信用數據，我們積累了大量信用數據。整個流程給大家一個概念，基本上整個從前端到最后端大概有40多個環節的流程，差不多每三天都有一次流程的微調整，這個事情非常困難，因為有一個流程發生了變化，對應的流程不能及時更新發生變化，其實這個業務就會出現問題，這其實也是高效成本運營系統在做的非常重要的事。

最后跟大家稍微分享一下我們的數據，在拍拍貸來說，這些數據從哪里過來？第三方數據來源，比如剛才說的公安部、法院、征信數據等等系統，教育部有教育部的系統，電子商務平臺有電子商務平臺的系統。還有個人資料，在我們的貸款下面要上傳資料。三是社交網絡和搜索引擎的信息，一方面是我們識別的用戶，另外做貸后管理的時候也發生很重要的作用。我們曾經有一個教師在我們平臺上發生了逾期，因為他逾期額度很少，催收難度很大，有一天他過來還錢了，他告訴我們不良信息在被我們曝光之后，他的學生看到了，學生想老師怎么這樣？老師知道后非常擔心。他會認為這點錢和他的名譽相比是微不足道的，所以很快還了款。用戶的行為處理，填寫資料在里面，什么時候填寫，填寫的狀態是什么，這些東西其實大量的數據是我們通過技術手段可以獲取的，也可以做一些分析。有了這些數據基礎我們建了模，通過大量運營不斷微調這些數據，最終形成現有的數據系統。

最后和大家一起展望一下，我覺得在中國做互聯網金融市場非常大，但是難度也非常高，一旦我們做好這件事，未來我們的價值就是所有的公司加在一起的價值。大家一起努力，為中國4000多萬的小微企業和5億沒有被普惠金融覆蓋到的互聯網網民這樣的人群個人消費信用服務。謝謝大家！