量化派或已重启IPO，金融科技外衣下的现金贷和爬虫技术能撑多久

11月12日，北京量科邦信息技术有限公司（下简称“量化派”）的全资子公司北京量化派科技有限公司在猎聘发布CFO（首席财务官）的招聘启事。

镭射财经注意到，CFO的任职资格明确要求，10年以上财务管理工作经验，有上市公司工作经验并成功经历美股或港股上市流程。

▲来源：猎聘网

镭射财经查询BOSS直聘发现，北京量化派科技有限公司在今年3月19日发布了CFO招聘启事，对CFO的任职资格同样包括，有上市公司财务运作经验，美股最佳。

▲来源：BOSS直聘

招聘“成功经历美股或港股上市流程”、“有上市公司财务运作经验”的首席财务官，是否意味着量化派要赴美上市？

其实，早在2017年，量化派就曾传出向美国证监会提交申请的消息。

当年8月29日，彭博社报道称，据知情人士透露，中国金融科技公司量化派选中摩根大通和摩根士丹利担任美国首次公开募股（IPO）计划的顾问，募资规模或达2亿美元左右。

然而，此后两年内，量化派IPO的消息便销声匿迹。这不仅意味着其与17年这一最佳互金上市时期擦肩而过，也让背后的投资方错失了最好的退出时机。

两则招聘启事的背后，是量化派在沉寂两年多后，或已重启赴美IPO进程。

公开资料显示，量邦信息成立于2014年1月，共有过四轮融资：天使轮融资为华创资本，金额为100万元；A轮融资为高榕资本、复兴锐正资本、华创资本，金额为2059万元；B轮融资为将门资本、SVC、东方富海、必海资本、新知资本，金额为1000万元；C轮融资为复星集团、国信证券、阳光创投、赛点资本，金额为5亿元。

官网信息显示，量化派的主营业务有智能营销、数字化解决方案、技术支持三个方面，主要依靠公司对于大数据、人工智能、机器学习等科技的耕耘。

▲来源：量化派官网

量化派在官网上，自称“利用人工智能、机器学习、大数据技术为金融、电商、旅游、出行、汽车等多个领域的合作伙伴提供定制化的策略和模型，帮助提升行业效率。量化派已与国内外超过300家机构和公司达成深度合作。”

▲来源：量化派官网

然而，对于量化派来说，支撑光鲜亮丽的投资身份与数据驱动的科技实力，却是现金贷业务。

镭射财经了解到，量化派旗下现金贷产品名为“信用钱包”，由量邦信息的全资子公司北京众信利民信息技术有限公司（下简称：众信利民）运营。

▲来源：信用钱包官网

其合作伙伴包括众邦银行、拍拍贷、58金融、拉卡拉、北银消费金融、前海征信、去哪儿、随手记、宜信、齐商银行、融360、京东金融、点融网等。

随后，镭射财经深度体验了“信用钱包”这款产品。镭射财经发现，在该平台借款2万元，选择12期还款，前11期每期还款2266.67元，第12期还款2266.63元。

经镭射财经计算，“信用钱包”借款年化利率为36%整，若按照IRR计算方式其利率为年化61%。

此外，镭射财经注意到，对于那些审核不通过的用户，信用钱包会将其推荐给其它现金贷平台及贷款超市，包括借钱能手、融360、趣花、小赢卡贷、借东风等平台。

除了信用钱包，众信利民还运营着一款名为真享花的APP，其中上线了享花卡产品。

据介绍，享花卡是真享花与上海银行合作推出的一款信用支付产品，用户激活享花卡后可以在支付宝支付、微信支付、银联手机支付时预支享花卡的信用额度。

享花卡，与虚拟信用卡有诸多相似之处。而与信用卡不同的是，享花卡可以通过微信支付、支付宝支付进行发红包和AA收款。

值得关注的是，量化派还在爬虫抓取方面进行了深度研发。

企查查显示，量邦信息公布的专利包括了“一种基于i的爬虫抓取方法及系统”、“一种保持会话并且抓取会话中持续更新数据的方法”、“一种众包网络爬虫抓取数据的检测方法及系统”、“一种突破IP限制的爬虫实现方法及系统”等，量化派创始人周灏均为第一顺序发明人。

▲来源：企查查

另据财新报道，一些大数据公司还会专门向一些小公司出租34或定制化爬取，比如融360天机、拍拍贷、聚信立、量化派等。

镭射财经发现，上述爬虫相关专利中，“一种众包网络爬取数据的检测方法及系统”已经进行对外授权。

过去，企业习惯利用爬虫技术爬取数据，这一做法始终游走在监管的灰色地带。

然而，今年以来涉及爬虫技术的企业风云突变，监管部门开始逐渐加强对于数据的监管力度，多家市场知名APP遭监管点名。

9月份开始，包括公信宝、魔蝎科技、新颜科技等在内的多家金融大数据公司因违规爬取用户数据相继被监管部门清理。

此外，近期央行也在紧急调研银行与大数据公司合作情况。

排查的主要内容涉及数据采集、信用欺诈、信用评分、风控建模等，另外央行要求上报第三方公司的名称、股东背景、是否涉及爬虫等内容。

镭射财经认为，在国家严打“套路贷”时期，现金贷业务和爬虫技术对于量化派来说存在着双重风险。

与此同时，诸多美股互金上市公司股价和股票成交量呈现出萎靡的态势。在错过2017年最佳上市时期后，量化派若是在此时重启IPO，流血上市将会是大概率事件。

卸下“科技”属性后，量化派还剩什么？

11月2日，中国联通与腾讯“联姻”的消息在资本市场炸开了锅。

国家市场监管总局官网发布的《2022年10月17日-10月23日无条件批准经营者集中案件列表》显示，联通创新创业投资有限公司与深圳市腾讯产业创投有限公司新设合营企业案获无条件批准。对此，中国联通回应称，这是挺进数字经济战略需要。

的确，在当前疫情等诸多不确定因素的冲击下，更多企业数字化转型的脚步正在加快。据第三方机构调研显示，2021年全球数字经济同比增长15.6%，采取数字化转型战略的企业相比2年前增加42%，企业用于数字化转型的直接投资复合增长率达到16.5%。

据中国信通院《2021全球数字经济白皮书》数据显示，全球产业数字化规模达27.52万亿美元，产业数字化占数字经济比重高达84.4%。中国数字经济规模稳居全球第二，同比增长9.6%，位居全球第一。

一个不争的事实，目前世界已经全面进入数字经济时代。

顺应时代潮流，作为数字化升级的赋能者，量化派科技有限公司（以下简称“量化派”）也于今年6月29日在港交所递交招股书，拟在香港主板挂牌上市，联席保荐人是中金公司、中信证券。

资料来源：量化派招股说明书。

根据弗若斯特沙利文的资料显示，按2021年的收入来看，量化派在中国场景化数字解决方案提供商中排名第八，并在按效果付费场景化数字解决方案提供商中排名第一。

能实现如此成绩，与量化派所采取的差异化竞争战略不无关系。

有别于传统大多数按项目或订阅付费的场景化数字解决方案提供商，量化派按效果付费基础运营提供解决方案。这种业务模式将收费与解决方案的绩效挂钩，并提供了具有吸引力的商业主张，进一步吸引场景合作方至闭环价值链。

但遗憾的是，近年来量化派业绩增长疲软，甚至有种一夜回到解放前的感觉。

据招股说明书显示，2019年至2021年量化派实现总收入分别为3.72亿元、1.97亿元和3.51亿元，实现净利润分别为0.63亿元、0.22亿元和0.54亿元。

数据是最好的证明，无论是营收，还是净利润，量化派都倒退到2019年。

量化派营收与净利润情况数据来源：量化派招股说明书。

受线上金融服务合规要求提高的影响，量化派若干金融机构的数字化解决方案需求下降，部分大客户的收入锐减，最终对量化派经营业绩产生了重大不利影响。

财报是“果”，总是“滞后”的，我们需要寻找“因”——而量化派造成这种局面的原因不外乎业务收入单一、科技属性薄弱及合规成本高。

这么看来，效果付费行业老大量化派其实过得并不好，也只不过是在三座大山中“夹缝求生”。

收入单一难题待解，转型前景不明朗

量化派创始人兼CEO周灏表示，量化派致力于成为构建智能社会的重要科技引擎之一，从创立起，量化派结合人工智能、大数据、机器学习等技术，成功为电商、出行、旅游、汽车等多场景的合作者，提供高效的数据驱动智能解决方案，同时结合场景，提供精确的流量聚合输出，实现了多行业的业务升级。

据公开资料显示，量化派成立于2014年，是一家中国领先的场景化数字解决方案提供商，以AI技术为驱动，在BS业务模式下运营，构建及运营各种数字化场景，透过促进消费支出连接场景合作方与其终端用户，帮助其维系、拓展及活跃终端用户群。

而所谓BS业务模式，就是将场景化解决方案与统一AI赋能数字技术平台量星球（自量子魔方升级）集成，使能够按效果付费基础向场景合作方交付一站式解决方案。

资料来源：量化派招股说明书。

受益于先发优势、具吸引力的商业模式及强大的竞争优势，量化派业务规模实现增长。

据招股书显示，量化派拥有高质量的场景合作方群，并与其建立了长期关系，场景合作方数目自2019年的80名增至2021年的214名，并进一步扩充至截至2022年6月21日的超600名。自成立以来，量化派透过服务场景合作方及交付专有数字化场景，已服务4600万名注册终端用户，三年间赋能交易量合计136亿元。

目前BS业务模式又包括数字化营销及数字化交易赋能，这也决定了不同的定价模式。具体来看：数字化营销按照产生的交易量的一定比例提成收费；数字化交易赋能则是在交易的每种商品或服务加成收费。简单来说，就是在线上打广告，吸引用户使用自家信用钱包“羊小咩”贷款，并从中赚取分成。

2020年下半年，互联网金融监管趋严之后，量化派将“羊小咩”转型为电商平台，开始卖货，自此拓展了数字化交易赋能板块，收入结构有所变动：2019年实现总收入3.72亿元，全部来自数字化营销；2020年实现总收入1.97亿元，虽新增数字化交易赋能收入，但占比仅为0.6%，绝大部分收入仍来自数字化营销；2021年实现总收入3.51亿元，其中数字化交易赋能板块加速拓展，占比23.2%。

资料来源：量化派招股说明书。

从总收入来看，2020年除了新冠疫情的“黑天鹅”之外，量化派与第二大客户终止合作，且因贵州整治网络借贷风险使得来自金融机构客户的收入减少，业绩下滑明显。而2020年下半年，由于新产品的推出，场景合作方与数字化交易赋能数量双双上升，叠加疫情后复苏，使得2021年业绩出现回暖，但仍低于2019年水平。

从收入结构来看，“一条腿走路”的量化派深知自身短板，并积极寻找第二增长极，但从目前来看效果仍不佳，收入来源单一难题仍待解。

2021年下半年，量化派又开始布局消费金融领域。虽然发展模式不断变化，但客户过于集中，主要收入一直依赖金融机构。2019年至2021年前五大客户分别占总收入的94.2%、93.5%及74.0%，均是金融担保、金融科技、消费贷款等金融类公司，其中对最大客户的销售额分别占同期总收入的53.8%、43.3%及37.8%。

在互联网流量红利见顶、竞争越来越激烈的整体环境下，量化派转型前景尚不明朗。

名不副实，“科技”属性薄弱

在市场看来，互联网公司向来都是以“高增长、高毛利”见长，但从量化派招股说明书来看，这家自诩“场景化数字解决方案行业的资深专家”的公司貌似并非如此，“科技”属性薄弱。

据招股说明书显示，2019年至2021年量化派实现经营溢利分别为0.68亿元、0.23亿元和0.55亿元，净利润分别为0.63亿元、0.22亿元和0.54亿元；毛利率分别为82.8%、76.9%及75.9%。

资料来源：量化派招股说明书。

乍一看，只有毛利率数据勉强能看的过去，但也因受金融机构客户减少影响而持续下滑。净利润指标更是不忍直视，而这背后与成本和销售费用快速增长不无关系。

因拓展了新的数字化营销及数字化交易业务，2021年量化派技术及外包服务成本大幅增加225.6%，薪金及福利、数据服务成本也有所上升，同时销售成本也由2019年的6380.5万元增加至2021年的8472.7万元，目前约占营收的24%，对利润造成侵蚀。

作为一家科技公司，原本要在研发投入下功夫，但量化派研发投入却始终不高，2019年至2021年分别为3079.3万元、2905.6万元和4441.5万元，每年的研发开支占总收入的比例不足15%，与“AI四小龙”商汤、旷视、云从和依图相比相差甚远。就拿商汤为例，近年来研发投入均在20亿元左右，占营收的比例在60%以上。

研发中，最贵的是人才，研发人员占比也是衡量技术实力的维度之一。

截至2021年底，量化派员工超300人，其中科研人员占比达48%以上。但相较于旷视、云从和依图的50%以上以及商汤的70%，仍有小幅差距。

对研发的态度，商汤科技联合创始人、首席科学家王晓刚表示，“过去4年累计研发投入超80亿人民币。持续的研发投入，让商汤在这一领域积累了众多原创技术能力，并能够更好地预判并抓住市场机遇。”的确，科技才是激活高质量发展的“源动力”。

深知“科技”属性不足的量化派也在积极补短，拟将此次IPO所募资金用于：提高研发能力及改善技术设施；建立及扩大本地生态圈场景，并推广B业务模式；潜在收购机构；运营资金及一般公司用户。

核心产品投诉率居高不下，合规成本高

技术进步的同时，消费者的需求也在发生变化，人们需要更加智能化、方便快捷的生活服务平台，场景化数字解决方案市场快速崛起。

根据弗若斯特沙利文数据显示，中国场景化数字解决方案市场规模自2017年的164亿元增至2021年的647亿元，复合年增长率为40.9%，并预计在电商商品及服务在内的第三产业快速增长、云计算等支撑技术的发展等推动下，将自2022年的702亿元增至2026年的1892亿元，复合年增长率为28.1%，市场前景广阔。

资料来源：弗若斯特沙利文。

其中，中国场景化数字解决方案市场供应商又可分为按效果付费场景化数字解决方案提供商和非按效果付费场景化数字解决方案提供商，前者对智能算法、数据积累及分析有更高的技术要求。

2021年，按效果付费场景化数字解决方案的市场规模自2017年的6亿元快速增长至2021年的49亿元，复合年增长率为65.9%，受智能算法进步及企业转向专注于服务质量所驱动，同期市场份额由3.9%增至7.5%，并预计将自2022年的54亿元增至2026年的161亿元，复合年增长率为31.3%。随着按效果付费场景化数字解决方案需求的增加，预计2026年市场份额将达到8.5%。

资料来源：弗若斯特沙利文。

为此，已经有众多企业开始积极布局，借助先进的科技支撑，打造出新型智能化消费服务平台。量化派旗下“羊小咩”就是这样应运而生，这个以人工智能、云计算等最新技术为支撑的服务平台，在精细化运营基础上，实现了全场景生活消费模式覆盖，将消费者的购物体验提高到一个全新高度，有效降低购物成本、时间、精力等决策成本。

据招股说明书显示，2021年羊小咩帮助终端用户分销商品，为场景合作方赋能交易量超过12亿元的交易；截至2021年年底，付费羊小咩用户数目达到64.5万名，并拥有7500多个商品品牌覆盖。

然而好景不长，2020年猝不及防的疫情导致网贷大量逾期，同时在网贷监管趋严的环境下，“羊小咩”这样的网贷平台越来越难以获取新增用户。

不仅如此，“羊小咩”大量投诉情况不断。

截至11月3日，通过在新浪旗下消费者投诉平台黑猫投诉中检索“羊小咩”，共计5188条投诉量，其中近30天投诉量371条，已完成166条。消费者投诉问题主要集中在暴力催收、恶意骚扰等。

资料来源：黑猫投诉。

其中一位名为“杨新泽”的消费者表示，“因为疫情暂时还不了钱，我们这边被封了，羊小咩暴力催收，在我本人电话能打通的情况下。未经我同意，联系我通讯录朋友。说我欠款。”针对这种情况，这名消费者要求停止暴力催收。

无独有偶，还有消费者反映，“我在羊小咩上购物先付后用有1000多逾期，因为生病住院导致收入不稳定，现在逾期第五天羊小咩就暴力违规催收，还把我的欠款情况发送信息给我的联系人及以外的人，还把我的信息泄露给他人”该消费者同样要求立即停止违规催收。

针对这类情况，据“港湾商业观察”报道，上海市锦天城律师事务所资深律师候朝辉表示，“如果暴力催收已经发生，此时我们可以通过报警解决。及时报警，维护自己的合法权益。”

此外，“羊小咩”作为电商平台，还被投诉存在商品虚假发货、所买货物存在质量问题、退款退货困难等问题。据一位消费者反映，“在平台购物长期不发货，催了好几次，让申请退款可是申请了也不处理，马上自动收货了”。

总之，这都会增加量化派的合规成本。

总结

在数字化、网络化大发展背景下，人工智能高速增长态势不会减弱，未来量化派所处的中国场景化数字解决方案市场与人工智能融合已成为发展大趋势，无数创新企业正在集结，这其中就有商汤、旷视、量化派等一批领头者，不断乘风破浪，增加发展筹码。

面对未来，创新和人才是人工智能最重要的双效驱动力，人才作为发展的第一资源，创新作为发展的首要强心剂，二者相辅相成，缺一不可。量化派要继续秉承“数字驱动世界，智能点亮生活”的使命，在“人才+创新”双轮驱动下不断巩固护城河，才有可能给市场讲好未来的故事。

文：恒远/数据猿

由渠道资产转向自营，洋钱罐果断入场线上小额贷款｜爱分析调研

调研张扬吴云

撰写吴云

洋钱罐定位为互联网理财平台，于2015年10月上线。目前，洋钱罐给理财用户提供的产品有两类，活期和定期，其中活期占大部分。洋钱罐并没有给用户提供直投的散标，而是采用自动投标的方式，为用户分散配置资金。

洋钱罐CMO严峻认为，对一些理财小白，或者不愿意花太多时间在资产选择上的用户来说，洋钱罐能很好地满足需求。截至2017年7月底，洋钱罐累计交易额为348亿元。

洋钱罐的底层资产都是消费金融资产，供应链金融资产将逐步淡化。其中消费信贷是主要资产构成，消费分期主要针对3C产品。

在合规的路上，洋钱罐一直在努力奔跑。2017年6月，洋钱罐率先加入国家互联网金融安全技术专家委员会发起的全国互联网金融阳光计划，将平台数据上传系统，接受投资者核验。此外，银行存管也正在对接中。

线上小额贷款盈利好，洋钱罐果断入场

洋钱罐上线初期，主要通过与外部渠道方合作获取资产。资产类型除了小额短期借款之外，还有大额长期的抵质押贷款和供应链金融资产等，之后考虑到合规问题，逐渐降低大额资产比重。

在与资产方合作中，洋钱罐看到了线上小额信贷的巨大市场需求和盈利空间，加上彼时针对P2P的各类监管尚未出台，洋钱罐果断入场，于2016年5月推出线上小额信贷APP“现金借款”。

“现金借款”的授信额度为500-2,000元，借款期限为20-60天。目前，每月促成额达二十多亿。

王剑认为，未来五年，消费信贷可能会翻五倍，这其实是一个很大的趋势，洋钱罐肯定要跟着趋势走。

随着端“现金借款”的贷款量快速上升，自营资产将在洋钱罐投资用户配置的底层资产中占绝大部分，目标是在贷款余额中占比达到80%。

王剑表示，“自营和外部资产的比例调整过程不会特别快，因为洋钱罐在团队、技术上都需要调整和积累的时间。另外那些已经配置的外部资产，资金回流需要时间。”

自营资产端有助于渠道资产质量控制

洋钱罐以自营模式去做资产端，在风控层面能够帮助洋钱罐更好地判断渠道资产质量，对风险定价和贷后管理都是利好。

在做自营资产之前，洋钱罐判断渠道方的底层资产质量的经验相对较少。有自营资产端之后，洋钱罐搭建起了一整套风控模型，积累了风控数据和经验，能对渠道资产做更细化的风险计量。

王剑表示，“我们原来以为，比起线下消费分期，线上借贷风险更大，实践之后发现线上的不良其实要小于线下。原因是线上渠道的用户数据都在我们手里，能做更好的风险控制。而线下涉及到渠道和运营的各个环节，其中的任何一个环节出了问题都会对最终的资产质量产生很大的影响。”

洋钱罐另一个风控优势体现在渠道资产合作方的数量不多，能进行精细化风险管理。根据洋钱罐2017年二季度运营报告，资产合作方包括：分期乐，拍拍贷，买单侠，闪银，量化派等。此外，资产合作方本身实力强大，能给资产质量提供保障。

获客效率提升值得期待

当前，洋钱罐累计注册用户121万，由于相对稳健的市场营销策略，注册用户增速有所放缓。

随着监管层对大额资产发布的逐渐规范，预计洋钱罐小额分散资产对用户的吸引力将增大，对活跃用户数量和单客价值的提升值得期待。

近期，爱分析对洋钱罐的管理层进行了专访，就洋钱罐的战略和公司运营进行了交流。现摘取部分内容与读者分享。

王剑，资产端合伙人风险管理负责人，曾在汇丰银行担任亚太区副总裁，在大数据科技公司OSi（纽约）任高级咨询顾问，有丰富的资产开发和风控经验。

严峻，洋钱罐CMO，曾任昆仑万维市场VP，有丰富的市场营销经验。

线上小额借款的快速增长时间就这两年

爱分析：洋钱罐线上小额借款的用户画像如何？

王剑：客群年龄普遍在20-35岁，男性为主，活跃在三到七线城市，月收入在2000-5000元之间，有稳定收入，主要是蓝领。

爱分析：对于线上小额借款的市场空间有什么判断？

王剑：两年前，大家判断线上借贷就500万人，现在可能一家平台的用户就500万人了。如果按照非银行覆盖的客群为基数，刨去年龄过小和过大的人群等，应该是在4-6亿人口空间，再刨除可能有30%是线下的，他们更多是去捷信、买单侠这类平台寻求金融服务，线上的还是应该大概至少有两三亿。

我觉得快速增长的时间窗口可能就两年，到顶之前的市场格局可能会发生很大变化，第一是政策可能会有些变动，第二是市场竞争格局可能会变化，导致定价各方面就会不太一样。

爱分析：对接外部资产的利差是是什么水平？

王剑：我们给理财用户提供的投资收益是6-9%，给底层资产的风险定价在10-15%，中间的利差包括风险成本、运营成本、获客成本等。对于外部资产方，如果不想自建理财平台，他们愿意付出这个溢价。

爱分析：怎么确认收入？

王剑：平台提供居间服务，在撮合的同时确认服务费收入，并按照资产的期限确认管理费收入。

爱分析：对供应链资产有什么布局？

王剑：洋钱罐现在基本上已经不再合作供应链资产了，主要专注于小额消费信贷和消费分期。早期配置了很多供应链资产，是因为那时我们的投资标的以短期为主，而类似保理和过桥贷款的期限很短，所以很符合我们的期限需求。

洋钱罐逐渐放弃供应链资产，还有两个重要原因，一是它的金额比较大，比如一些农业商户的单笔借款额已经超过100万，在合规上有一定风险；其次，对这类资产的风控体系和小额消费信贷、消费分期的差别很大，如果要做这一块就需要重新搭建团队，在供应链上深挖，这对我们不太适合。

爱分析：大额供应链资产的出路有哪些？

王剑：它们的资金渠道其实一直在收缩，现在金交所这条路已经不好走了，很多大额资产都在找信托批发资金。对于那些相对优质的大额资产，可能更容易得到金融机构的认可，所以银行是最好的选择。

线上小额贷款定价区间将收窄

爱分析：线上小额贷款的定价区间很大，未来是否会像线下一样，聚焦在某个窄的利率区间？

王剑：现在基本上除了几家相对靠谱的，80%都是在做监管套利，就是在管制出现之前抓紧赚钱。现在做线上小额贷款的平台很多，鱼龙混杂，很多平台并没有长期经营的打算。

我们对线上小额现金借款的定价相对较低，利率为36%，外加一部分服务费。平均期限在1个月左右，所以实际的利息不会很多，但是市场上很多平台定价300-600%，还是会有人借。

我判断在一两年之内，那些做监管套利的平台一定会被政策和竞争者淘汰。因为如果它们的利率从600%下降到100%，就会被迫跟我们一样做精细化运营，完善风控模型。

所以，未来的定价区间不会像现在这样60-600%，而是会压缩到一个比较小的区间，比如60-100%。

爱分析：线上小额贷款的模型是短期内快速迭代，还是会像长期借款那样逐渐趋于稳定？

王剑：创业平台的环境跟银行不太一样，比如美国的银行经过50年竞争，产品高度同质化，定价非常稳定，所以其实大家是在一个非常窄的空间里面去精雕细刻。

它们的风控模型非常稳定，其实是在95%不变的基础上，在剩下5%的空间里去寻找要变化的点。国内线上小额贷款不一样，可能不变的成分就20%，80%是要不断变化的，这就导致在巨大的变化区间里去调一个长期稳定的模型，其实是调不出来的。模型只能是不断的调整，以适应客群特征、欺诈特征等的变化。

这里面80%的变化，不是说风控模型在这个月是年龄、收入很重要，下个月就变成性别很重要。在这些模型的因素中，可能有80%的核心因素是相对比较稳定的，但是这些因素的动态关系变得很快，比如各个因素的权重系数不一样。

爱分析：不同平台风控模型的核心差异是什么？

王剑：其实数据的竞争壁垒是有限的，市场上主流竞品没有哪家有特别核心的数据源。我能接到的数据，其它平台也能接得了。真正核心的差异是数据衍生，就是在数据基础上，怎么衍生出新的变量。

模型迭代包括两部分，一是现有变量的贡献率调整；二是随着风控数据和经验的积累，衍生变量的变化，后者是核心竞争点。

模型已经比较规范化了，各家的建模能力差异不大。我们的风控系统是两头进行，一是传统的专家经验，就是找专家去看各种案例，不断挑选、尝试新变量，辨别变量的有效性；二是依靠机器自动生成的变量，现在后者在我们的模型中越来越重要，前10个变量中，有三大核心变量都是机器生成的。

爱分析：美国线上小额贷款的风控模型也是依靠神经网络，而不是传统的逻辑回归？

王剑：美国不一样，资产获取很多是在线下，所以美国很多小额贷款平台是按银行传统思路去做的。

爱分析：对AI在风控中的应用有何判断？

王剑：引用一些行业专家的看法，AI有两个维度，一个叫深度AI，另一个叫广度AI。深度AI指的是计算机视觉、语音识别等，现在AI做得比人要好，比如AhG战胜人类，原因就是过去十年，卷积神经网络的算法本身和计算能力有了突飞猛进的进展。

广度AI的算法其实没有变化，很多算法十年前就有，最近两年发挥效能主要是因为数据环境变化了。十年前没那么多数据，今天的数据是爆发性增长。我们的现金借款风控模型，每个借款人都有2万多个维度，然后机器又衍生出1万多个维度。在这种数据量的背景下，一些传统算法也会非常强大。

爱分析：比起逻辑回归，神经网络更适合反欺诈？

王剑：我们目前对用户的信用额度做得还比较糙，比如用户借1000块钱，那就不需要什么计算。但反欺诈是比较动态的，可能中间有一些隐性的关系，用传统的方法很难做。

逻辑回归也有好处，回归的结果不一定要直接使用，但是可以很容易帮你筛选出一些备选因子。我们的反欺诈是规则和模型并行的，可以先用逻辑回归跑出一些因子，然后加以挑选和分析，制定比较灵活的规则，然后再不断地迭代，不断降低不良率。