錢牛牛針對弱特征變量進行建模

山容如翼

　　長期以來，中國金融服務業(yè)態(tài)的廣度和深度嚴重不足。隨著90后超前消費觀念的崛起，傳統(tǒng)信貸體系已無法滿足年輕人日益升高的消費和負債需求。2019年中國消費信貸市場規(guī)模預計將達到41.1萬億元，約4億初級白領、藍領用戶的信貸需求亟待支持。
　　錢牛牛通過對人的授信作為切入點，基于不同人群、場景、額度的不同需求提供豐富多樣的信貸產(chǎn)品。在集團未來的戰(zhàn)略布局中，每條業(yè)務線都是整個大戰(zhàn)略中的板塊之一，包含了千元級的微額信貸，萬元級的消費信貸及十萬元以內的經(jīng)營性信貸。
　　錢牛牛倪抒音表示：“中國在過去十年以及未來的十年之內，正在面臨著爆發(fā)的人口紅利期，這一人口紅利并沒有在過去的幾十年里被消耗殆盡，而是發(fā)生了轉變。對比美國，中國金融服務在下沉的滲透率以及覆蓋的頻率這兩個層面上遠遠落后于發(fā)達國家，在中國，還有大量的普通年輕人沒有享受到信貸服務�！�
　　我國傳統(tǒng)金融機構一直以來所采用的金融數(shù)據(jù)算法是一個可見的、清晰的、可辨別的、因果關系的數(shù)據(jù)算法——過去在我們的行為數(shù)據(jù)體系里面，只能掌握一個人的基本特征：收入、支出、負債、身份、資產(chǎn)結構等，但今天，有大量的年輕人是不具備這些特征的。
　　與傳統(tǒng)金融通過強特征來捕捉一個人的行為記錄不同，錢牛�？茖W家團隊自研的風控模型捕捉了數(shù)百萬年輕人在線上的行為特征，在合作伙伴的數(shù)據(jù)庫中對數(shù)百萬人群的弱變量特征進行建模，再用上百萬的用戶行為來進行驗證，針對這些弱特征變量進行數(shù)據(jù)清洗、捕捉、抽樣分析和最終建模。
　　錢牛牛倪抒音認為，金融的本質并不是完全基于某一個場景來劃分金融服務，更多的是基于“人”來進行授信。這個人有什么樣的特征，才決定了最終對這個人進行信用評估和授信行為的根本。