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夸客金融郭震洲:信贷工场2.0时代,将美国经验与本土智慧融合

2018-03-30
当前中国正处于L型经济新常态,在新的经济周期中,消费将成为未来中国经济发展的主要引擎,而消费金融则是推动消费的助燃剂。过去中国以银行为主导的金融服务体系以及社会征信体系渗透率有限,使得大量无信用记录、低信用记录的人群无法获得金融服务。不过,正因为传统金融服务体系的不均衡,才为创新提供了发展空间。

在2013、2014年的互联网+的创新浪潮中,夸客金融是第一批抓住市场机遇的创业公司。郭震洲拥有20年的风控管理和个人信贷业务经验,曾于美国国际集团、美国摩根大通银行等金融机构担任高管,推动个人信贷业务的发展。2014年创办夸客金融,也是郭震洲将美国消费信贷风控经验迁移到中国的一个创新。

近日,中国财富管理行业垂直自媒体顾问云,派出“中外独立三方财富管理行业实务分析项目组”,对郭震洲博士进行了专访,就当前网贷行业的现状、个人信贷行业的风控经验展开探讨。

关于网贷行业

顾问云:网贷之家统计数据显示,2017年四季度网贷新增平台出现“翘尾”现象,您如何看待?

郭震洲:2017年初,由于监管逐渐落地,许多专业能力有限的平台开始转型,甚至离开市场,因此数量出现了一定幅度的下降。而年底平台数量增加,则是因为监管落地以后,市场的方向较为明确,一些有实力、有资本、有资源的人进入这个市场,使其更具活力。

顾问云:有观点认为,2018年6月监管大限到期后,行业将洗牌剩下数百家机构,您是否认同?

郭震洲:认同。的确会有许多专业能力不足的平台退出市场,但同时我们也应该看到,正是这样严监管的环境,会给那些坚持合规经营和走专业化、透明化、科技化之路的企业营造公平竞争的氛围,让企业的精力专注于发展自身实力上。在这些具有实力的平台不断深耕下,整个行业也会有序前行。

顾问云:监管压力下,无法达到监管要求的网贷机构出路有哪些?您认为什么转型方向更有突破机会?

郭震洲:我们认为,首先要夯实平台自身的核心竞争力,并以此为基础进行优化和转型。在具体执行环节,平台改变过去几年大而全的操作模式,进行更细致的精细化作业,根据自身的竞争力优势和资源优势等,在细分市场进行拓展,聚焦定位,针对某些细分市场进行深耕,从而形成局部优势,做出自己的特色。

顾问云:行业内部分人认为由于社会信用体系不完善、风控系统不够有效,导致共债现象越来越严重,个人小微债权的质量也在急剧下降,您认同该观点吗?

郭震洲:目前,由于社会信用体系覆盖有限,行业内确实存在共债现象,这种现象导致消费者负债率上升,对资产的质量形成一定的冲击。

但是,中国的信用体系正处于越来越完善的过程中。从2015年央行批准8家机构开展个人征信业务的相关准备工作到2018年2月,央行正式下发首张个人征信牌照(百行征信),这是社会信用体系逐步完善的标志。过去,传统的人行征信主要覆盖群体为持牌金融机构客户,该群体在中国处于信用资质顶部,占人口基数30%左右。而大部分民众则因为缺乏征信记录覆盖,难以获得金融服务或金融服务定价奇高。持牌个人征信公司正式建立,对中国的普惠金融业有划时代的意义。

随着信用体系的健全,借款人的违约成本将会上升,他们会意识到违约的危害和损失。而在这样的背景下,供给方会变得越来越理性,个人小微债权的质量也将有所提升。

因此,未来的债权质量会形成良性循环,正向上升。

顾问云:网贷平台往往会拓展多样化的资产端,您个人看好哪些资产?

郭震洲:整体一定是普惠领域,具体落地则是以供应链、区块链技术为代表的新兴技术,在普惠领域运用后,在信用管理上突破创新。举例来说,过去在一些大型产业中,处于三级及以下的供应链环节的小微企业,由于数据传导不足、数据模糊等原因,难以获得融资,但结合区块链等新技术后,可以比较完整地判断其信用全貌,从而提升风险定价的准确率,提升其融资能力。平台则通过新技术的运用,增厚优质资产打造能力。

关于信贷工场

信贷工场是一个数据流和工作流相结合的风险管理体系,它不完全是百分之百数据化的,而是人机结合的产物,从数据的采集、录入到初审、终审,到帐户的跟踪,一直到逾期帐户的管理,每一个环节都有智能模块,系统里面有模块可以操作。

顾问云:请您介绍下信贷工场的风控理念与体系?

郭震洲:信贷工场是夸客金融借鉴银行信用卡业务的传统信贷工场经验,结合大数据和人工智能,自主开发的流程式风险管理方案。通过信贷工场强大的量化系统,可以做到风险管理流程标准化,操作自动化,并形成充分的人机结合。

通过科学的风控模型,可以做到针对每一笔借款给出一个相应的风险评级,系统再依据风险评级形成风险定价。

信贷工场引入互联网数据采集技术,实现了通过手机授权即可直接获得结构化数据,极大地提升了客户体验,减少了平台运营环节和成本,同时又规避了人工操作风险,结构化数据能更好地支持风控决策,实现风险成本和运营成本的双降。

顾问云:信贷工场的风控模式与淡马锡富登担保的「信贷工厂」模式有何不同?

郭震洲:淡马锡的「信贷工厂」是1.0模式,我们的信贷工场是2.0模式。淡马锡的信贷工厂1.0模式与过去的金融模式相比,用流程化的方法,在传统金融领域实现了小微金融的规模化。而信贷工场则更注重大数据应用、智能化和动态迭代。信贷工场融入数据技术、决策科学、场景元素,以数据模型的决策流优化人工操作的工作流,提升智能信审比例并降低单笔业务成本,实现数字普惠规模化风控。

信贷工场相对信贷工厂虽然表面上看只有一字之差,但是内涵大不一样,信贷工场的业务更注重场景、模型,数据。信贷工场是当下技术发展的产物,是一个全链条的、智能的、动态的风控体系。

关于风控理念

顾问云:对比中美两国的金融机构,就信用风控理念来说,您认为显著差异在哪?美国经验移植到中国水土不服的情况多吗?

郭震洲:美国由于金融体系历史积淀雄厚,经过了多年的变迁以后,金融体系基本覆盖了大部分的人群,为他们提供服务。因此,各种创新(包括网贷),是在原有基础上的精细化和增值。中国则由于金融体系覆盖度尚未饱和,因此大量的创新被运用在长尾市场(未覆盖人群),创新的市场更大。

另一方面,在具体运用层面,美国的征信数据更健全,因此其模式大量的基于FICO数据。美国商业化的数据风险定价比较充分和精准。在美国风控能力较强的金融机构,他们借助完善的数据环境,对于风险的认知度较高,包括多头负债、负债收入比等,从而可以较为全面地判断风险高低,确定风险的波动性,并通过定价覆盖风险。举例来说,当金融危机接近的时候,很多金融机构就会发现,个人的负债已经到了一个惊人的地步。在中国,则引入了更多的场景数据,实现多维数据的立体覆盖。

美国经验引入中国以后,不可简单复制,而是与本土智慧融合以后,形成更贴近当地的模式,从而为客户提供更贴身的服务。

顾问云:您认为算法、模型在特定场景中够完全取代专家经验做风控吗?怎么看待部分Payday Loan企业中CTO=CRO的现象?

郭震洲:算法和模型会越来越多地将专家的经验量化,但不可能完全取代。首先是有大量的模糊地带,这部分需要专家的能力。其次,算法和模型本身就是风控专家结合数据工程师、技术高手一起开发的,经验不会一成不变,需要专家去挖掘。此外,算法和模型在小额、高频等领域的占比会比较大,但在一些大额度的、有抵押物的金融领域,算法必须和专家的资源相结合,形成充分的人机互动。

CTO=CRO,可能是行业发展的一个过程。任何公司都需要开放的、互动的环境,技术可能不仅仅是技术,还需要了解产品,而产品负责人也需要了解技术知道技术能否实现产品,这种现象本身就是公司团队越来越默契的一个过程。

顾问云:如何去平衡金融创新与风险的边界?

郭震洲:我们应该保持一种开放的心态,不断提升技术创新和资源整合的能力,针对日益个性化的服务需求,不断地开发多元化的产品和服务。同时,加强合作,共享资源,打破传统意义上的思维定式,把这些新技术运用好。

尽管当前网贷行业在监管压力下,整体业务规模正在缩减,但郭震洲对行业前景仍然保持乐观,他认为虽然有波折和起伏,但最终的目标是扩大服务面,让更多的人能够以合理的价格,有尊严地获得服务,这是一个为中国经济注入活力的正能量过程。

郭震洲表示,未来还将继续坚持普惠服务的战略,不会随意转型。在普惠的领域进行深耕,不断优化和夯实核心竞争力,推动数字普惠方面业务的可持续性发展,让更多的人享受更加便捷、更加可负担的服务和产品。

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文章来源:顾问云

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