從洋錢罐的全線上服務 看金融科技行業的“功守道”

　　“全線上化的獲客和運營，是我們用技術降低成本創造利潤的關鍵”，在一場出借人溝通會上，洋錢罐CTO耿博說。

　　隨著互聯網、大數據、云計算等技術發展和運用，企業在獲客方式上也完成了從線下往線上的轉變，傳統金融機構的“萬人地推大軍”獲取用戶的方式盛況不在，取而代之是跨界合作、賬戶互通等方式。金融科技公司更多的采用線上化方式獲客，以P2P為例，根據網貸天眼數據，2018年12月份網貸行業借款人數與投資人數分別為281.65萬人和95.78萬人。

　　據耿博介紹，洋錢罐目前員工不超過300人，現有主營的2條業務線分別是洋錢罐和洋錢罐借款，沒有線下門店和線下銷售人員，所有的流量來源全是線上轉化，節約了大量人力成本。洋錢罐官網顯示，截止到2019年2月28日，累計出借人數達325,616人，累積借款人數達9,327,112人。

　　在全線上獲客過程中，洋錢罐會通過大數據技術對不同渠道進行甄別。此前一般情況下，企業更多考慮的是獲客成本，但是因為金融產品具有時間周期較長、風險滯后等特征，洋錢罐在兼顧獲客成本前提下，也會去挖掘渠道的借款情況、逾期率、出借金額、復投金額等體現客戶質量的維度，而這些都需要通過大數據來進行挖掘、分析。

　　耿博說：“從不同廣告渠道獲取的用戶進行全生命周期的跟蹤，對產生的價值進行量化分析，從而輕松地獲取到更優質的用戶，同時依靠機器學習、海量數據、多維度的特征來對借款用戶進行風險識別。”

　　以洋錢罐借款為例，實現了全線上獲客后，也能實現全線上自動審批，在用戶提交完相關資料后，系統20分鐘審核，一旦借款需求被系統審核通過，則可以實時進行撮合放款。而這種全線上的審批，不但減少人工審核可能造成的誤差，提高審核效率，同時也能夠7x24小時不間斷工作，極大地降低了獲客的邊際成本。

　　需要強調的是，實現了線上獲客并沒有放松對風控的追求，洋錢罐在用戶提交了例如姓名、身份證號、住址、工作單位等強信息后，也會結合用戶在互聯網上海量的非結構化行為數據，對用戶的社交關系、消費行為等進行分析，去判斷借款人的還款意愿和還款能力，最終做出是否批貸的決定。

　　目前，洋錢罐的資產主要來自自營的小額消費信貸類資產，人均累計借款金額在5600元、期限是6-12個月，借款用途多集中在購物消費上面，對于這類資產的風控主要集中在還款意愿的評估，也就是反欺詐上。作為行業里比較早期的大規模應用大數據和機器學習算法來進行風控的平臺，洋錢罐依托海量的數據,針對誠信、失聯、關聯聚類、信用等多個維度構建了若干個機器學習模型,能夠精確判別用戶的欺詐和信用風險等級。

　　2007年至今，網貸行業已經歷了十余年的發展時期，從最初興起的緩慢萌芽階段，到民間借貸火爆的高速發展階段，再到如今以規范為主旋律的穩定調整階段，其發展模式一直隨著時間的推移而不斷改善。

　　如今，在P2P行業平穩發展的大環境下，依托科技力量對網貸產品及服務進行優化改革變得至關重要。一方面，平臺通過互聯網、大數據、機器學習等手段可以拓寬平臺獲客渠道，提高整體運營效率；另一方面，平臺通過云計算、生物識別、人工智能等手段還可以改善服務質量，優化用戶體驗，隨著技術發展、數據積累，除開線上化獲客、風控下，Fintech在金融領域運用的場景將越來越廣泛和下沉，而這也是在市場上競爭和角逐的關鍵所在。

　　轉自：北國網

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