錢牛牛用大數(shù)據(jù)對人進(jìn)行精準(zhǔn)建模

云舟凌冬

　　長期以來，中國金融服務(wù)業(yè)態(tài)的廣度和深度嚴(yán)重不足。隨著90后超前消費(fèi)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(fèi)和負(fù)債需求。2019年中國消費(fèi)信貸市場規(guī)模預(yù)計(jì)將達(dá)到41.1萬億元，約4億初級白領(lǐng)、藍(lán)領(lǐng)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(diǎn)，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(tuán)未來的戰(zhàn)略布局中，每條業(yè)務(wù)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(fèi)信貸及十萬元以內(nèi)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(nèi)，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(zhuǎn)變。對比美國，中國金融服務(wù)在下沉的滲透率以及覆蓋的頻率這兩個層面上遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于發(fā)達(dá)國家，在中國，還有大量的普通年輕人沒有享受到信貸服務(wù)�！�

　　我國傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)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(guān)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(fù)債、身份、資產(chǎn)結(jié)構(gòu)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(qiáng)特征來捕捉一個人的行為記錄不同，錢牛�？茖W(xué)家團(tuán)隊(duì)自研的風(fēng)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(jìn)行建模，再用上百萬的用戶行為來進(jìn)行驗(yàn)證，針對這些弱特征變量進(jìn)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(rèn)為，金融的本質(zhì)并不是完全基于某一個場景來劃分金融服務(wù)，更多的是基于“人”來進(jìn)行授信。這個人有什么樣的特征，才決定了最終對這個人進(jìn)行信用評估和授信行為的根本。