专访 | 买单侠朱君：我们如何做蓝领消费金融风控？

9月22日，在2016零壹财经·中国消费金融论坛召开期间，零壹财经专访了买单侠首席风控官朱君（相关资料见下），访谈话题主要围绕着买单侠的风控展开。 

受访人所在公司买单侠（上海秦苍信息科技有限公司）概况： 
——成立于2014年3月，目前主要推出了3C和电动车分期付款服务，以及基于移动App的现金借贷等业务；另外，使用买单侠手机分期购买服务，消费者需扫描手机店店员提供的二维码才能下载APP。 

——今年2月宣布完成大额C轮融资，顺为资本、京东金融领投，晨兴创投、人人公司等跟投。至此，买单侠已完成8697万美元融资（买单侠历次融资见下表）； 

——目前已与4万多家商户客户，每月新增10万借款人，借款人人均借款2500元/笔，买单侠每月助贷2亿-3亿元。 

受访人个人简介： 
——加入买单侠前历任交通银行信用卡中心风险部反欺诈经理和携程信息安全部数据分析高级经理，拥有超过8年的反欺诈、信用评级和运营管理等岗位经验； 
——拥有上海华东师范大学工学学士学位。

一、行业 

"传统银行的运营效率和规模化已经难以跟上消费金融的发展" 

我们观察到很多消费金融服务机构的创始人都来自银行信用卡中心，朱君说因为消费信贷比较小额、分散，跟银行传统贷款业务不同，派人逐笔审批性价比低，必须使用技术来预测借款人违约概率，这跟信用卡逻辑相似。 

"信用卡是一个非常技术密集、系统密集性的行业，早期中国信用卡中心没有相关系统、技术和方法论，都是由外资合作伙伴引入的，比如浦发和花旗有合作，汇丰和交通银行有合作。现在的消费金融服务比信用卡服务的人群基数更大、金额更小，因此更需要规模化效应，更依赖技术。2004-2005年的时候，信用卡刚起来。现在上海做消费金融的有'招行帮'和'交行帮'等等。" 

说着，朱君还展示了他微信里一个早已满员的交行离职人员群，他说，"现在这些人基本都来互联网金融机构了，比如P2P啊，理财类公司啊，消费金融服务公司啊。" 

朱君认为，现在传统银行业务的运营效率和规模化也难以跟上信用卡的发展了，信用卡也已经在用批量化的方法在做了，现在再用"老专家"方法、单纯运用人工审核来做风控已经没有机会了，只不过互联网消费金融将技术支持业务发展这一点发挥到了极致。 

"消费信贷的利率一定会下降" 

8月24日，银监会联合四部委发布了《网络借贷信息中介机构业务活动管理暂行办法》（下称《办法》），鼓励网贷朝着"小额分散"的方向发展。这与买单侠的业务特点不谋而合，如此一来，在面临更多竞争的局面下，买单侠的借款利率是否会下降？ 

朱君认为网贷借款利率一定会下降，但《办法》出台导致一些习惯发"大标"的平台加入小额分散的个人无抵押消费信贷领域只是间接原因，直接原因是互联网消费金融机构为了获取竞争优势、运营效率提升。 

二、客群 

洞察蓝领 

买单侠最为外人所知的是专注于蓝领3C分期购物场景。朱君说，消费金融的场景是获客用的，是为了规避逆向选择。如果没有场景，直接在网络上挂出借款服务，一定会吸引很多人来，但是这些人会有比较大的风险。买单侠手机分期客户只能在手机专卖店店员处下载获得买单侠分期服务二维码，就是为了规避这种风险。 

值得注意的是，"买单侠"在手机之外新推出了电脑和电动车的分期服务。据朱君介绍，电脑手机这类产品对蓝领来说是一种可以用来炫耀又"跳一跳就能买到"的产品，具有"轻奢"属性，这从iPhone客户占买单侠客户总数的一半以上可以窥见一斑，而电动车对蓝领来说是具有高度实用性的产品，因为他们工作的厂区一般很大，电动车是其出行的最佳选择。 

电动车分期产品的上线来自于对蓝领人群需求的洞察，能有这种洞察源于买单侠定期拜访工厂的工作安排。朱君说，"我们的同事由于经常跟蓝领在一起已经快变成蓝领了。" 

这些年买单侠除了积累了对蓝领需求的洞察，还对其违约行为有较深理解。例如，过年时蓝领的违约率较高，原因是过年后部分蓝领不会再回到原来的工厂，甚至会在年后选择一个新的城市工作，朱君称。 

三、风控 

深入了解“反欺诈规则引擎V.S.信用模型" 

所谓风控，即是控制风险。 

金融服务面临两种风险：欺诈风险和信用风险，前者是故意违约，分为个人欺诈和团体欺诈两类，后者是还款能力下降导致的非故意违约和还款意愿改变导致的故意违约。 

针对这两种风险，消费金融服务公司会分别建立基于规则的反欺诈引擎和信用模型。 

所谓规则，即是将疑似欺诈的行为固化下来，下次与该规则类似的行为如果触犯到了规则，引擎会做出响应，例如拉黑或者人工介入。 

而信用模型一般通过聚合有区分度的变量形成分数来建立。例如，在申请环节会建立申请卡（Application/Acquisition Card，通常称为A卡），贷中有行为卡（Behavior Card，通常称为B卡），贷后有催收卡（Collection Card，通常称为C卡），贷后管理上还有交叉销售卡、促活卡等等。 

在申请人首次申请时，买单侠方面会获知申请人所填的信息、行为数据、营业员所在门店的风险表现、外部合作机构的数据（如共债情况和黑名单）、申请人社交抱团信息、各种外部数据爬虫等等。 

在获取申请人的上述信息后，买单侠会使用反欺诈规则引擎和信用评分模型来评估申请人的风险状况。朱君透露，买单侠服务首次申请的通过率是在70%左右。 

"什么是反欺诈规则引擎？" 

朱君说，欺诈毕竟是少数，一般来说用基于概率的评分卡，较难捕捉准头部的异常欺诈人群，所以事件触发的行为捕捉更为准确。 

"有用模型来做反欺诈的，比如在银行卡交易反欺诈领域，通常会用神经网络模型来捕捉离异值。举例来说，如果我们发现你的常驻地址是北京，但是在北京的一次交易之后没过几分钟你在纽约又做了POS交易，我们会怀疑你的信用卡是不是被盗刷了。 

在消费金融领域，通常只有申请端的借贷，还暂时不适用这样的模型，不过我们也在探索一些无监督学习的模型，用来捕获申请过程中的离异值，这对我们防范集中性的欺诈非常有帮助。" 

关于反欺诈的规则，朱君举例说买单侠会将申请人上传自己照片时手机内传感器--陀螺仪的变动设置为规则，比如，没有欺诈倾向的申请人可能基本上现场拍照片，那么陀螺仪会有变动，但是有欺诈倾向、冒用他人身份的人可能并不会将手机举起来现场拍照片，此时陀螺仪不会变动。比起客户填的申请信息，用不会撒谎的行为数据来做反欺诈会更可靠。 

其实，之前朱君在携程时，就一直在做反欺诈相关的工作，比如甄别礼品卡冒用和冒用的真实意图等。 

"什么是信用模型？" 

朱君说，买单侠会将A卡、B卡、C卡拆分为很多小卡。例如，将A卡拆分为A1、A2、A3卡等等，包括特征、行为、共债等信息，我们会把这几张卡合起来，这个相当于银行的A卡（以反映人行报告的信息为主）。 

"其实建立信用评分卡已经是业内熟知的方法论，变量也是很多的，但关键是针对目标客群找到强变量、或者以后会成为强变量的变量。有些变量就不是强变量。比如对于白领来说，看收入和学历是有用的，但是对蓝领没用。首先，蓝领的收入和学历没有区分度，没有本科、硕士和博士的分别，基本上都是中专大专及以下；其次，这些信息在蓝领身上不可验证，没法在学信网之类的网站确认。"朱君说。 

寻找强变量的路途中会发现一些有意思的变量，朱君举例说，"比如在借款申请服务的页面上放置查询信用评分的入口，一般只有信用状况不好的人才会真的点击查看。也就是说，这个查询行为会成为识别逆向选择的很强的标签。这种变量是跟业务流程非常相关，需要深入定制的。" 

在这里，零壹财经提出了一个疑问，"信用好的人也有可能查啊。"朱君再次提出了"概率"一词，他说，"我们讲的是概率，不是绝对的。信用好的可能10个人会有3个去查，信用不好的人可能会有8个去查。" 

能不能说消费金融的风控缺的不是数据，而是识别强变量的能力？朱君认为一是需要有识别能力，二更需要有流程定制的能力来采集到有价值的数据，这是现阶段很多消费金融服务商客群没有足够多的历史借贷数据和人行征信报告的情况下大家面临的共同挑战。不过，朱君说，挑战也意味着机遇，希望买单侠成为第一批吃到螃蟹的机构。 

四、其他业务 

买单侠会将什么业务流程外包出去？ 

朱君表示，买单侠会将两大类业务外包： 

第一类是信息采集类。例如，录入身份证明细信息、记录申请人外貌信息，记录其是否戴眼镜、戴戒指、微笑等信息，这些会是风控需要用到的衍生变量； 

第二类是信息核实类。例如，向借款人打电话，记录是否打通了，是否本人接听等； 

这些业务都已经流程化，并有相应的SOP标准（Standard Operation Procedure）和质检团队。该流程具有高可复制性，经过培训，买单侠外包人员的动作准确度能达到99.5%，他们就像流水线上的工人一样，朱君介绍道。可以看出，买单侠已经将此类不需要过多思考的流程标准化、流程化，进一步讲，这些业务流程被工业化，以在不外泄买单侠核心商业机密的同时提高运营效率和实现规模化经济。 

五、新动向 

上线现金贷 

朱君表示，如果已经借过款，可以在了解其还款习惯的基础上上线现金贷。买单侠已经在小范围内上线现金贷。朱君透露，从买单侠其他产品转化为现金贷产品客户的转化率是20%。 

六、花絮 

在正式采访开始前的聊天中，回复着手机里的诸多新信息，朱君说，"现在手机 跟以前用法完全不一样了。工作上的交流特别频繁……和及时。"我说，"以前在银行时不是这样吗？"他说，"当然不是。在银行的时候，下班就下班了。" 

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