在被阿里和京东称霸的「白条生意」里,这家创业公司如何拿到了 5 亿融资?

摘要

一家「不需要过度依赖砸钱来获取流量」、「不需要过度依赖大量人力来进行风控」以及「随着规模扩大边际成本却在降低」的公司。

消费金融市场里的玩家数量在这一年里快速增长。

最早,消费金融领域内的玩家只有商业银行和持牌照的消费金融公司,前者的主阵地是「信用卡」,而后者则是可单笔直接申请的个人消费贷款,也包括分期服务。这些传统金融机构有着最低的资金成本,这就意味着,这是人们能够借到的最「便宜」的钱。但是,由于风控流程严格,很多用户的借款申请却又无法通过。

看到这个巨大不饱和的市场,阿里和京东相继进入。电商平台有着天然的消费场景,这就意味着平台拥有海量的用户数据和贴近用户需求的场景闭环。它们扮演了非常重要的「市场教育者」角色。在此之后,「场景驱动」成为了消费金融市场的基调,租房、装修、教育、旅游等等有着自身消费场景的公司都开始进入战场。

但是,如果没有自己的场景呢?这也引出了问题的另一面:大量的场景方想要接入消费金融服务却没有金融能力该怎么办?

于是,完全「技术驱动」型的公司入场了,并且像京东这样的电商平台也开始把自己逐步建立起来的风控技术和运营系统向外输出,成为「第三方」。它们并不着力于建立自己的场景,却在数字化信贷技术能力上有很强的团队和能力,为其它场景方提供技术输出,成为它们的「引擎」。量化派便是这其中一家,也是最早的一家。

近日,量化派宣布完成 5 亿人民币的 C 轮融资,领投方是阳光保险,跟投则包括复星创富、国信弘盛、赛点资本。在这之前,量化派还获得了 StarVC、知新资本等机构的 B 轮;复星昆仲、高榕资本、华创资本的 A 轮以及来自华创资本的天使。

互联网金融领域内技术驱动型的公司正越来越受资本追捧。这不仅仅是因为「Fintech 概念」在起势,资本也看到了技术驱动型公司一个更健康的商业模式。放在量化派身上,这便是一个「不需要过度依赖砸钱来获取流量」以及「不需要过度依赖大量人力来进行风控」的模式。当然,还有「Capital One + Google」的创始团队组合。

量化派的业务逻辑中连接了三种角色:为消费者提供现金贷服务以及具体消费场景下的白条服务;帮助消费场景端实现流量变现;帮助拥有大量资金的金融机构获取、形成资产。

由于整个业务体系对流量和人力的依赖很小,这种边际成本很低的商业模式将带来很高的利润率。据创始人周灏所说,公司的单月交易额已接近 10 亿,用户数过千万,并且在 2015 年底已经实现盈亏平衡,而这距离公司成立仅不到两年。

然而,风控在传统金融机构里一直是一个人力、资金、技术都投入很大的环节。毕竟,金融的核心就在于风险管理和定价。但在风险方面,中国基于个人的征信行业发展一直都大大落后于欧美国家。目前央行征信中心的数据覆盖只占到全国人数的 25% 左右,远低于美国征信体系对人口的 85% 的覆盖率。

即使是对于银行来说,在对那些没有征信记录的人进行风险审核时同样需要经过严格的风控流程,想想我们申请信用卡的流程和时间便知。而对于那些大量还无法接入央行征信系统的创业公司来说,信用评估则变得更难。事实上,行业在经历了 3 年左右的「P2P 时代」后,越来越多走到还款期限尽头的坏账正在陆续浮出水面。

另外,传统的信用评估方式是从线下采集信用数据,成本高且效率低,信用评估的思路也是用昨天的信用记录来判断今天的信用价值,这也未见得就是最合理的。

而技术真正进入到风控环节意味着我们开始可以利用大数据和相关数据处理技术解决以下几个问题:

  • 在对用户进行信用评估时,精确性以及速度都会得到提高;
  • 通过多维度数据的运用,改变传统消费金融完全依赖金融数据对用户进行信用评估的模式,缺乏信用记录的人也可以得到信用评估;
  • 增加动态数据,提高信用评估的实时性。

并且,这些在风控可操作性和效率层面上的提升不是依靠人力来完成的,而是通过数据挖掘、机器学习等技术建立风控模型,在收集到数据后使用模型自动进行审批,做出授信决策。这便意味着,随着业务量的增大,平台的边际成本会越来越低。

这些在风控技术上的进化都沉淀为量化派的后端,而它的前端则对接了各种各样的消费场景,比如旅游、租房、医疗等,通过自身的风控系统将风险定价的结果输出给前端,甚至帮它们对接资金,从而形成业务闭环。当然,这其中也包括量化派自己的流量入口,一个叫「信用钱包」的 app。这种 B2B2C 的模式正在被越来越多的 Fintech 类公司采用。

这意味着,这样一个技术驱动系统存在着标准模型,可针对无场景用户提供标准化的消费信贷服务;标准模型又是灵活的,可以快速根据具体场景进行调整和定制,为场景方提供超越标准模型的风控能力。

在数据上,量化派会跟具体场景内的服务提供商合作,比如对接租房分期业务时,就会跟线上租房中介合作。除此之外,还有来自合作金融机构(资金提供方)的数据、抓取的互联网上的公开数据以及用户在平台上自己提交的资料数据。据周灏所说,量化派的模型中包含的变量达到数千项,现已沉淀 4.5 亿互联网用户的关系图谱。

平台还会根据不同的场景来对用户的信息进行交叉验证,得出每个用户的信用分数,并在此基础上对其进行授信。随后,将授信结果匹配给相应的资金提供方,由资金提供方决定是否放贷。资金的差异在于成本和风险容忍度。当多家金融机构都能提供资金时,量化派会判断它们的响应速度、资金成本、风险容忍度、资金的人群偏好等,最终给出最匹配的结果。可以说,量化派是一个用户和金融机构之间的撮合平台,但它自己可以不需要拥有用户和资金。

当然,量化派的模式目前依然只适用于小额场景。如果额度逐渐增大,平台则会对场景做更具体的要求和限制,以通过对场景的掌控来限定风险。

有消费场景的大互联网公司做消费金融有着天然的优势,包括海量的用户和刚需场景,这是很多创业公司难以具备的,尤其是后者。然而,市场中依然涌现出大量垂直型的创业公司,分布在电商分期、租房分期、蓝领分期、学生分期、旅游分期、教育分期等多个细分市场。若是没有找到提高原有线下运营和风控效率的方法,前景并不乐观。

所以,技术驱动型的公司正是要避开大公司已经涉足的场景和业务,并且与这些垂直领域内的创业公司结盟。下一阶段,风控能力和整合行业资源的能力会成为创业公司涉足消费金融领域的核心竞争力。

头图来自:Pexels,编辑:Melody

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