微课实录 | 独角兽公司身后，消费金融领域创业公司还有什么机会？
在中国，借记卡和信用卡的持卡比例约为3：1，而在美国这个比例为1：1左右。按照人民银行的统计，信用卡的覆盖人群大约在5亿人左右。这意味着什么？ 这意味着在超过13亿的中国人中，只有不到一半的人能够享受到消费信贷服务。
那么，创业公司角度的增量的机会在哪里？
拥有13年国有大型银行经验。2002年进入中国建设银行总行工作，2009年任产品创新实验室副处长，在消费金融、供应链金融、社交金融等领域具有丰富产品设计、研发和运营经验。
为移动时代互联网金融的巨大潜力所吸引，2015年加入掌众金融出任首席战略官。
谭淳拥有北京航空航天大学学士和硕士学位
课程实录
PART 1 创业公司布局互联网消费金融还有哪些机会？
跟银行一样，消费金融在过去一年提的最多的几类公司就通过差异化竞争，分别在消费金融市场占据了一席之地。这几类公司分别是什么呢？
一类是我们现在看到线上的电商平台，如蚂蚁金服、京东金融。其业务特点依托于消费场景，从支付环节切入，在支付上叠加一个信用支付。有天然的竞争优势，阿里京东有电商闭环，有广阔的客户基础。做消费金融都是“捎带手儿”，无需像传统金融机构一样“上街拉客”，根本不需要再去主动出击，就已经拥有了与客户更紧密的联系。
还有一类是线下能够产生消费金融需求的场景，例如租房、用车，不是从金融切入，但是掌控着交易闭环的场景，可能在里面会形成一类O2O消费金融产品。租房分期，用车分期，购买3C产品分期等等。
第三类公司则被看作是银行消费信贷的直接补充，用小额、分散的消费金融现金贷模式“专注于年轻人贷款”和“纯线上的网络借贷”，经营这类业务的公司如拍拍贷、掌众金融旗下闪电借款、手机贷都已拿到融资。
创业公司角度来讲更多看到增量的机会，增量机会首先要看清楚自己服务什么样人群，用互联网手段精细描绘你的消费金融用户。其次要利用互联网、移动互联网、大数据、云计算技术建立产品、服务、和风控体系。再次要看是否能赚明天的钱而不是满足于赚今天的钱。
KEY1：用互联网手段精准定位服务客群
要做到从更精准的细分人群把他们的用户画像描绘得越来越准，这是一个更适合创业公司的机会。
闪电借款在发放了10万笔借款之后，这样描述自己的用户画像：银行信贷满足不了的或者没有被银行所覆盖的三四五线城市蓝领和新白领，他们当中的大部分是介于22-30岁之间的年轻人，男性居多。
创业公司未来最大的价值，就是能够清楚地说出，你所服务的用户到底是什么样的一群人，并运用技术手段认识他们每一个人。
KEY2：用技术手段支撑精准产品和服务
大多数时候，用户画像精准描绘的结果与我们预想的差不多: 信用空白用户多，普通人的信用记录往往是缺失的，即使去央行征信中心查询，很可能也没有信用记录。如何在不见面的情况下快速判断借款人的还款能力和还款可能性？对于现金贷产品来说是一个巨大的挑战。
这件事的门槛首先是技术。国外同类公司有数量庞大的高水平IT、风险计算、系统管理的技术专家，通过大数据算法来做这件事。国内这方面的技术人才几乎都来自银行、百度、腾讯等公司。掌众金融找到了华夏银行、建设银行、百度手机移动技术系统开发团队成员，用三个月的时间开发出的风控引擎平台上，每天要处理上万笔借款申请，完成3000笔以上借款交易，每笔申请涵盖上百个数据维度。庞大的用户数据去检验模型算法，先选择放款，再把数据输入给引擎学习，逐渐实现引擎自动化计算。
现金贷产品提供了借款交易平台，背后是大数据、云计算技术。通过反欺诈技术、大数据风控、机器学习快速完成授信和放款
PART 2 “免费”借钱不是天方夜谭，除了利差，创业公司还能从哪里赚钱？
现在创业的人越来越多，互联网金融行业剩下的配置机会可能会越来越少，但是还要关注BAT和传统金融机构的机会在哪里。未来借钱可能是免费的，不赚传统金融机构的“旧钱”，能够做到这一点，才有可能在竞争中享有一席之地。
传统金融机构赚的是利差，但在消费金融链条中还有两个机会。一个是小微企业和商户的钱，这是To B的业务；一个是资产管理的钱，也就是To B的业务。
PART 3 新兴消费金融创业公司要抓住几个关键点？
第一，创业者一定要做边界非常清晰的事情，就是聚焦，做重度垂直平台，深刻理解服务的用户，认识他们每一个人。
第二，做银行和BAT的补充，服务他们没有照顾好的用户。
第三，做好长期的准备，这样组建自己的团队，构建你的体系，寻找合作伙伴和对标公司都会更加清晰。
PART 4 群友互动分享
Q1 大数据做消费金融，数据和算法哪一个更难突破？现在很多消费金融公司一直发展缓慢，是因为他们要在可控的交易规模内不断试错去积累大数据，还是在改善计算模型？
掌众金融@谭淳 ：大数据做消费金融，难不在数据，在算法。因为数据好拿，专业的风控人才难找。
前元基金@张强说：其实数据和算法是配套的。数据源的采集对于消费金融而言 主要是个人信息，但这种信息一般是受到相关法规约束的。而算法，一定是基于一定的数据基础、数据维度而言。 比方说 能拿到飞机、火车等等数据以及地理位置信息等，这样的数据某种程度上是可以证明客户的群体特征，可是这些算法算出的结论对于现实放贷业务的意义又有多大呢？这是很明显的。为什么银行不愿意服务某些客户群体 就是在综合了种种情况之后，得出一个残酷的结论：不赚钱。当然这也和银行不能承担过多风险有关系。
京东金融@思静说：数据孤岛还是比较多。主要还是根据开展的业务而来，差距太大的数据也没多大意义。
Q2：人工最大优势就是能够标识一些欺诈风险，处理判断方式更复杂，完全用机器代替人工目前是否可行？你们现在机器人工的工作比例是多少？机器分析的成功率有多高？
夸客金融@陈曦 ：能否用数据模型自动化还是看两方面。一方面要看客户在平台上的历史行为数据是否够丰富使得模型有较大把握直接下决策。另一方面一般自动化决策程度与件均成反比。金额小的适合自动化，金额大的一般都人工核实一下。以前我在paypal的时候门槛是1000美元.
掌众金融@谭淳：我们现在百分百机器审批,就是要逼自己从一开始就撇开”拐棍”。一万Y元以下适合自动化。
掌众金融@李兆强：:机器审批主要是提高效率。风控体系的建立需要各个维度支撑。标准化的风控体系难以适合所有目标客群。在机器审批前肯定要把适合自己客群的风控模型做好。
Q3：小微企业和商户已经被BAT京东等占据，创业公司的用户还能来自于哪里？ 资产管理业务机会具体在哪些方面？
掌众金融@李兆强：对BAT而言，容易获得小微和商户基本数据，但更细分化的客群他们难以获取，这也是类似掌众这样的其他企业的优势所在。其实也就像当年09，10年京东自建物流体系一样。苦活，累活，bat未必愿意干。掌众金融目前主要针对三四线城市毕业工作的工薪阶层。我们的模式跟拍拍贷类似。只是额度，时间，客群不太一样。
Q4 ：为什么闪电理财不做iOS版本？要知道，iOS的渠道客源是非常优质的？
掌众金融@李兆强：闪电理财面向的一二线城市的白领阶层，有强烈的理财需要。闪电借款主要是三四线城市的工薪阶层，有短期借款的需求。目前做的是轻应用场景，微信关注了1分钟就可以完成交易，跟悟空理财一样。
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