“全线上化的获客和运营,是我们用技术降低成本创造利润的关键”,在一场出借人沟通会上,洋钱罐CTO耿博说。
随着互联网、大数据、云计算等技术发展和运用,企业在获客方式上也完成了从线下往线上的转变,传统金融机构的“万人地推大军”获取用户的方式盛况不在,取而代之是跨界合作、账户互通等方式。金融科技公司更多的采用线P为例,根据网贷天眼数据,2018年12月份网贷行业借款人数与投资人数分别为281.65万人和95.78万人。
据耿博介绍,洋钱罐目前员工不超过300人,现有主营的2条业务线分别是洋钱罐和洋钱罐借款,没有线下门店和线下销售人员,所有的流量来源全是线上转化,节约了大量人力成本。洋钱罐官网显示,截止到2019年2月28日,累计出借人数达325,616人,累积借款人数达9,327,112人。
在全线上获客过程中,洋钱罐会通过大数据技术对不同渠道进行甄别。此前一般情况下,企业更多考虑的是获客成本,但是因为金融产品具有时间周期较长、风险滞后等特征,洋钱罐在兼顾获客成本前提下,也会去挖掘渠道的借款情况、逾期率、出借金额、复投金额等体现客户质量的维度,而这些都需要通过大数据来进行挖掘、分析。
耿博说:“从不同广告渠道获取的用户进行全生命周期的跟踪,对产生的价值进行量化分析,从而轻松地获取到更优质的用户,同时依靠机器学习、海量数据、多维度的特征来对借款用户进行风险识别。”
以洋钱罐借款为例,实现了全线上获客后,也能实现全线上自动审批,在用户提交完相关资料后,系统20分钟审核,一旦借款需求被系统审核通过,则可以实时进行撮合放款。而这种全线上的审批,不但减少人工审核可能造成的误差,提高审核效率,同时也能够7x24小时不间断工作,极大地降低了获客的边际成本。
需要强调的是,实现了线上获客并没有放松对风控的追求,洋钱罐在用户提交了例如姓名、身份证号、住址、工作单位等强信息后,也会结合用户在互联网上海量的非结构化行为数据,对用户的社交关系、消费行为等进行分析,去判断借款人的还款意愿和还款能力,最终做出是否批贷的决定。
目前,洋钱罐的资产主要来自自营的小额消费信贷类资产,人均累计借款金额在5600元、期限是6-12个月,借款用途多集中在购物消费上面,对于这类资产的风控主要集中在还款意愿的评估,也就是反欺诈上。作为行业里比较早期的大规模应用大数据和机器学习算法来进行风控的平台,洋钱罐依托海量的数据,针对诚信、失联、关联聚类、信用等多个维度构建了若干个机器学习模型,能够精确判别用户的欺诈和信用风险等级。
2007年至今,网贷行业已经历了十余年的发展时期,从最初兴起的缓慢萌芽阶段,到民间借贷火爆的高速发展阶段,再到如今以规范为主旋律的稳定调整阶段,其发展模式一直随着时间的推移而不断改善。
如今,在P2P行业平稳发展的大环境下,依托科技力量对网贷产品及服务进行优化改革变得至关重要。一方面,平台通过互联网、大数据、机器学习等手段可以拓宽平台获客渠道,提高整体运营效率;另一方面,平台通过云计算、生物识别、人工智能等手段还可以改善服务质量,优化用户体验,随着技术发展、数据积累,除开线上化获客、风控下,Fintech在金融领域运用的场景将越来越广泛和下沉,而这也是在市场上竞争和角逐的关键所在。
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