借钱给月光族,做这门生意的用钱宝说自己是一家机器学习公司?

目前,用钱宝团队规模达50人左右,技术人员占到近70%。根据公开的数字,用钱宝实际注册用户数达到400万,实际业务量9月份已突破40万笔,发放贷款达6亿元。

 |  何惊涛

“提前消费”早已不是一个新鲜名词,银行信用卡、蚂蚁花呗、京东白条,越来越多的工具正在帮助年轻人养成这一习惯。有一家名为“用钱宝”的创业公司,将眼光也瞄向了这一领域,不过它的重心是借钱——最早的提前消费方式。

用钱宝上线于2015年6月,是一款面向年轻人的小额贷款工具。在用钱宝上,用户可以借贷的金额最低500元,最高1000元,而还款期限最低7天,最高30天。

相较之下,在支付宝旗下的“蚂蚁借呗”上,用户根据自己的芝麻信用分可拥有几千至上万元的借贷额度,还款期限是6个月和12个月两种选择。

二者相比,有很明显的差异。用钱宝创始人焦可解释称:“用钱宝和蚂蚁借呗等产品不太一样,它们面向的是大额消费需求借贷,用钱宝是小额借贷。”

通常情况下,1000元的额度不能用来购买电脑、手机等3C大件——这也是分期消费、借贷消费的主要标的物。用焦可的话说,借1000元就是用来过日子的。

这决定了用钱宝的用户群,焦可说,“用钱宝的用户可能就在我们身边。小区物业人员、餐厅服务员、公司文员、房产中介、导购、厨师,以及工厂工人等等。他们都有一个共同点,消费计划性不强,也就是常说的月光族。”

借钱给月光族,从中收取服务费,表面上来看,用钱宝就是这样一家公司。但焦可表示,用钱宝其实是一家技术公司,它最核心的东西是人工智能和机器学习。

毕业于清华大学的焦可,第一份工作选择了当时只有400人的百度。在百度的五年时间里,焦可负责过MP3、视频、地图等产品的技术开发。离开百度,辗转赶集、马可波罗两家公司后,2013年10月,焦可选择了创业。第一款产品名叫“贷小秘”,可以将其理解成“贷款领域的搜索引擎”——帮助想要贷款的人找到适合的金融机构,帮助金融机构找到符合他要求的客户。

贷小秘失败了。但焦可发现,传统银行贷款业务能服务的客户群非常有限,差不多只有15%;然而,国外银行能服务70%普通老百姓。这其中55%用户的差别,就是用钱宝的机会所在。

与传统银行密切交往后,焦可还发现,所有银行的风控体系同质化严重,无非就是工资流水、房产证明、社保证明等几项。他将这些证明定义为“强特征”,在此之外,他认为有更多“弱特征”。用钱宝的风控体系的重点就在于关注的是用户的弱特征,而非强特征。

和强特征非0即1的定性判断不同,弱特征是一个定量判断。它与判定信贷业务最重要的一项指标——逾期率——相关,但并非只有0、1两种相关系数,而可能是0.x—1.x的浮动相关系数。

具体来讲,用户在用钱宝填写信息后,用钱宝会根据填写的数据、填写过程中产生的行为数据,以及运营商、银联、黑名单机构等提供的第三方数据,来使用机器学习的方式建立模型,判断是否给予这个用户授信,以及授信额度是多少。

“收集用户数据、整理出弱特征、建立计算模型、机器学习演化分析”,这就是用钱宝的最核心之处,也是用钱宝是一家技术公司的理由所在。

事实上,用钱宝并不负责用户的放款,它选择与传统金融机构合作,由它们提供贷款。用钱宝在其中扮演的角色是,通过机器学习的技术获取目标客户并进行风险控制。焦可介绍说,使用机器学习的方式,用钱宝逾期率低于同业水平40%。

目前,用钱宝团队规模达50人左右,技术人员占到近70%。根据公开的数字,用钱宝实际注册用户数达到400万,实际业务量9月份已突破40万笔,发放贷款达6亿元。

实际上,贷款数额并非焦可最为关心的,他看重的是小额贷款的样本数量。每一笔贷款就意味着一个样本,每个月40万笔的样本,对于用钱宝风控模型的验证、迭代、优化是至关重要的。焦可认为,这也是用钱宝和传统银行相比最大的优势所在。传统银行5万元一笔贷款,最短半年一期,1亿元一年最多4000笔贷款数据,而在用钱宝,1亿元则可以产生120万笔数据。

凭借着人工智能和机器学习,用钱宝在资本市场上也得到了青睐。焦可告诉界面记者,用钱宝已于今年6月份获得1.56亿元B+轮融资,由晨兴资本、源码资本、洪泰资本、光信资本、创新工场等机构共同投资。其中,刚刚募集45亿元的创新工场,下一阶段的投资重心正是人工智能。