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现在P2P网贷行业内最需要关注和回答的就是这个问题。结合我们团队在这个行业的经验来说下看法。

P2P是一种跳过银行间接贷款融资模式的一种在借款人和出借人之间直接发生借贷关系的业务模式，那么理解P2P的风险是什么就很简单，就是借款人不能偿还借款的风险。但是无论哪个借款人总会有偿付不了借款的可能性（或者叫概率），所有金融类公司的业务模式都是建立在会发生坏账的前提下来运营的，只要收取的借款利差（即向借款人收取的利率减去出借人收取的利率）高于员工和办公成本加上坏账的成本，这个公司或者P2P平台就能持续运营下去。有坏账并不可怕，只要你对于借款人群有风险定价能力。打个简单的比方，借给1000个人每人1万的借款，这1000个人里面有2%（20个人）坏账了，那么你的坏账成本就是20万，如果问这1000个人收了10%的利差，利差收入是100万，除去员工和办公成本后，还是能够盈利的，但是如果你审批通过放款的这1000人里面有10%的坏账（100个人），那坏账成本就是100万，显然利差收入是覆盖不了公司所有成本，那么长此以往这个平台就会倒闭。

但是如果P2P公司在审批通过这1000人借款请求的时候，当时就能判断这批人群的坏账概率在10%，那么你也可以定更高的利差（比如15%，而且这些人由于在其他更低利率的银行那个得不到借款，因此能够接受这更高的借款成本），那么150万的收入也能够覆盖坏账和其他成本了，这就是说明这个业务模式的核心在于，对这些借款人群的违约概率判断非常重要，也就是我一再强调过的这个业务模式中团队自身的风险定价能力是最重要的，只要这个做的好，其他都是次要的。

因此题主的问题非常好，其实这才是目前P2P投资人最需要关注的问题，而不是其他一些什么有没有担保公司担保，或者借款有没有抵押物等等。最近有一家深圳担保公司旗下的旺旺贷跑路，更是验证了这一点。

结合我们团队在这个行业的经验，我来谈一下我们认为这类小额无抵押借款审核到低应该采用什么样的风控模式。

首先，坚持“小额分散”。先说一下”分散“在风险控制方面的好处，是能够保证借款主体还款概率的独立性，即借款的客户分散在不同的地域、从事行业、年龄和学历等等，这些分散独立的个体之间发生违约的概率能够相互之间保持独立性，那么同时发生违约的概率就会非常小。比如100个独立个人的违约概率都是20%，那么随机挑选出其中2个人同时违约的概率为4%（20%×20%=4%），3个人同时违约的概率为0.8%（20%^3），四个人都发生违约的概率为0.016%（20%^4）。如果这100个人的违约存在相关性，比如在A违约的时候B也会违约的概率是50%，那么随机挑出来这两个人的同时违约概率就会上升到10%（20%×50%=10%，而不是4%）。因此保持不同借款主体之间的独立性非常重要。前几年金融危机的时候，浙江外贸企业都亏损，那么在这类企业的员工借款能力就受到影响，但是不会影响到在贵州的白酒类企业员工的还款能力。但是如果借款客户都集中在某个行业或者某个区域，就很容易受到一些事件的共同影响，比如借款主体都房地产企业，那么在房地产价格下行的时候，不同房地产公司的还款能力都会受到影响，虽然他们自身的违约概率还是20%，但是2个或者3个主体同时违约的概率可能会上升到20%。这也是为什么我们不做抵押类大额借款的原因，因为抵押物一般都是房产或者土地，这样在房地产价格下行的时候会面临很大的系统性风险（并且，虽然许多抵押物具有“价值”，但其“价值”很难处置转为现金（比如房屋有租赁协议，法律上讲买卖不破租赁，就很难拍卖，或者根本没人买），也就是为什么那么多业主宁愿跑路也不会卖厂、卖库存来抵债）。美国前几年的金融风暴，其根源也是房贷客户之间违约概率存在很高的相关性，因此在房价下跌的时候，其同时违约的概率远超历史数据，也远超了投资这些房贷为基础的次级贷款债券的投资者的预计（这也是所有金融市场涨涨跌跌的原因，即真实情况超过了大家的预计，而投资者在前期没有争取更高的回报要求来做到风险补偿）。

再谈谈“小额”在控制风险方面的重要性，就是能够避免“小样本偏差”。举个例子，如果一个平台一共做了10个亿的借款，如果借款人平均每个借3万，那么是3.3万个借款客户，如果借款单笔是1000万的话，那就是100个客户，大家知道统计学意义上的“大数定律”法则，是需要在样本个数数量够大的情况下（超过几万个以后），才能越来越符合正态分布定律，统计学上才有意义。这样如果坏账率都是2%的话，那么放款给3.3万个客户，其坏账率为2%的可能性要远高于仅放款给100个客户的可能性，因为有可能这100个客户存在小样本偏差，而导致坏账比较集中达到10%甚至更高，这就是统计学意义上的”小样本偏差“的风险，对应到p2p网贷上，那些做单笔较大规模的借款的网站风险更大。

其次，用数据分析方式建立风控模型和决策引擎。因为上面提到的要将借款做成平均单笔10万以下的小额借款，那么借款客户数量会非常多，如果用和银行类似的实地考察、模拟还原企业现金流量表、盘点企业存货等方式，那么做一笔小额业务的成本会非常高，也会导致这个业务不能持续（因此很多P2P网贷平台做大额借款，因为做一笔1000万的大额借款的审核成本和做一笔10万小额借款类似，但是前者收入是后者的100倍，但是做大额借款的问题如前所述），因此需要另一种审核模式，即采用类似国外信贷工厂的模式，利用风险模型的指引建立审批的决策引擎和评分卡体系，根据客户的行为特征等各方面数据来判断借款客户的违约风险。

客户的违约风险包括两个：还款意愿和还款能力。还款能力审核主要通过可验证的个人可支配收入和每月还款金额的比较来进行，还款意愿的影响因素包括年龄、从事行业、婚否还是离异、租房还是自有房、学历等等因素，甚至不同星座、血型的人，其还款意愿都是不一样的，如何根据个人的不同行为特征等数据来建立评分卡，判断其还款概率，是风控的核心内容。决定还款意愿的主要因素是客户的违约成本，举个例子，你借给一个客户10万块钱，他可能不会因为这10万块钱而跑路，因为他的跑路成本，从新建立生活圈子，从新找工作的成本不止10万。但如果你贷给他100万或500万，他可能就真的跑掉了。另外，大家可能觉得收入高的人还款可能性也大，其实实际情况刚好相反。因此风控的核心方法在于，通过研究分析不同个人特征数据（这就有点类似大数据分析，因为一个人可以分析的维度超过5-600个，而美国的ZestFinance甚至称其分析维度超过4000个）相对应的违约率，通过非线性逻辑回归、决策树分析、神经网络建模等方法来建立数据风控模型和评分卡体系，来掌握不同个人特征对应影响到违约率的程度，并将其固化到风控审批的决策引擎和业务流程中，来指导风控审批业务的开展。

大数据分析的例子在很多行业已经开始应用，比如Google搜索根据你浏览以往网页的习惯和偏好，会在右边摆放可能会吸引你点击的广告页面，淘宝也在用，每个人上淘宝页面看见的内容都是不一样的（这个你可能还不知道吧），因为他们会根据你以往购买商品的类别来摆放你可能会购买的内容。在金融业内，美国的CapitalOne是最早利用大数据分析来判断个人借款还款概率的公司（没有之一哦，CapitalOne被誉为金融行业的Google。因此在金融海啸中，CapitalOne公司得以存活并趁机壮大起来，现在已经发展成为美国第七大银行）。

通过数据分析来建立风控模型，固化到决策引擎和评分卡系统，建立信贷工厂模式的风控审核系统，对于小额信用无抵押借款类业务的好处包括两个方面

1.决策自动化程度的提高，降低依靠人工审核造成的高成本

2.解决人工实地审核和判断所带来审核标准的不一致性问题

可能有人要问，前面提到的”小额分散”的风控原则有那么多好处，那么为什么目前类似积木盒子、爱投资等P2P网贷公司做的都是超过几百万和几千万规模的大额抵押类借款呢？主要是因为目前国内绝大多数的P2P公司都没有掌握建立大数据风控的能力，因为一群没有吃过猪肉，没见过猪跑的人，是画不出猪来的。大额借款的爱投资等P2P公司，使用小贷和担保公司传统的类似于银行贷款风控的靠人工审核、实地调查、判断存货的审核方法，只能够适用于几百万以上的借款，如果单笔借款规模太小，在成本上是没有办法做到持续经营的。但是另外一方面，由于这类业务和风控手段和银行类似，优质的企业客户已被银行获取，剩下的企业客户其风险相对较高，资质也相对较差，因此如果P2P公司开展的如果是银行类似的抵押类业务，和银行在同类业务上竞争，长期来讲，由于银行的低资金成本，规模经济优势，国家隐形信用担保等因素，是很难竞争过银行业务的。

除了上面提到的风控审核成本影响以外，依靠人工实地审核的小微借款模式还存在一个问题就是在各个地区审核标准会不一样，因为如果风控过程中过多依赖人来判断，那么就会因为每个风控人员的技能、经验、理解等因素不一致而造成坏账，香港有一家财务公司在中国各个地区开了40多家小贷公司，采用各地公司风控人员当地审核模式，后来发现坏账难以控制，因为一套标准化的审核模式，在各地落地执行的时候会由于人员素质、每个地区的不同情况（中国不同地区企业的差异非常大）等发生很大的扭曲变形，因此不得已后来逐渐转变成总公司总部审批的模式。

2013年P2P网贷的业务量超过了1000亿，但其中很大一部分还是单笔在100万以上的抵押类借款，其中真正坚持做小微借款（单笔10万以下）的P2P公司还是不多，我们很庆幸站在这个时代的起点上，相信能够打造一个在中国专注服务于小微借款客户人群的百年老店。

以上发布于2014年7月31日

谨幻：

经常会有关注P2P的朋友问我，网贷平台经常说自身的风控水平十分先进，但是谈到风险控制，银行在这方面的经验明显应该更加丰富，那为什么银行坏账率那么高，网贷平台却都宣称比银行低呢?事实上，由于优质项目的资金对接渠道不同、内部机制的不同。网贷平台对于风险管控的力度其实远比银行来的大，这也是为什么在一些主流大平台，逾期率或者坏账率都要明显低于银行数据的真正原因。那么如何去理解风控，特别是P2P行业的风控呢，结合搜集到的资料，稍微谈谈自己的想法。

为什么要做风控，你可以说出无数的理由。

但对于以盈利为目的的公司来讲，无非就是在风险与收益之间寻找平衡。

现实中，风险和收益总是形影相随的，收益是以风险作为代价，而风险则用收益来做补偿。投资经营的目的是为了得到收益，但不可避免地，必须面临风险。

那什么是风险？

风险就是不确定性。

比如说，喝一杯烈酒有的人会觉得舒服，但也有人难受。喝半瓶大多数人都受不了，有的还会因此住院。只有少数人觉得舒畅。喝三五瓶基本都扛不住的，但也会有人能抗下来。这就是不确定性。这里涉及到一个问题，大家喝的都是酒，但有的人能喝，有的不能，这是讲的是风险收益。

但，如果你喝的是敌敌畏而不是烈酒呢？

你必死无疑。

到底喝死了的几率有多大？怎么喝酒会喝的多又舒服？具体到小额信用借款领域来说，如果你借钱给有稳定工作的人，他逾期坏账的几率很小。但如果你敢借钱给一个无赖，基本上就不需要风险管理了，因为他99%会还不起钱。

在这个角度上看，喝酒多少还是次要的。重点在于，不要喝翻了。

更重要的是，不要喝敌敌畏。

风控管理说到底：其实就是对不同的风险进行评估。

我们要管理一件事情，通常要能够做到一定程度的评估，就是说需要做一个衡量。很多人其实不清楚一件事：风险管理与风险控制是不同的。当有人跟你说需要你控制风险，其实他是希望风险都不要发生；但风险管理就不一样了，它是指需要你在风险与收益之间寻找一个平衡点，让盈利最大化。

那么，问题来了，风控一般怎么做？

关于风控是怎么一个流程呢？

1、线上数据审核

客户找到P2P，当然是希望能够成功获得借款，那么从公司的角度来说，就需要通过信贷政策来审核客户信息。大公司通常会根据积累的客户数据和经验开发他们自己的信用评分系统，常见的有蚂蚁金服的大数据（主要是淘宝商户数据）、FICO信用分、央行的信征、银行自有信用评价记录（陆金所）、线下信贷信用记录（宜信）。普遍来说，互联网的P2P公司，除了比较特殊关系拥有较好的数据源（比如陆金所和平安、蚂蚁金服和阿里、宜人贷和宜信）其他的都做的比较一般，特别是纯线上的P2P，数据这一块比较虚。

2、信用审批

对于信贷审批，一般流程是这样的：先是在反欺诈的系统中进行一次过滤，对客户信息进行核查，并进行预筛选，然后审批人员再次对客户的身份信息、收入及工作信息进行核查。这一步恰恰是目前许多网络P2P公司的死穴，因为许多的线上P2P公司是没有专门的信审部门的。特别是做纯线上的信用借贷，这个环节非常薄弱。这里，最忌讳的是对所有客户的一视同仁，分类分级尤为重要。比如一个客户如果上周才完成借贷，由于还没有完成一个完整的还款周期，是不可能有坏账的；但如果客户已经有5年信用记录没有出现逾期，就证明他拥有非常好的信用资质。谈到这里，不得不承认，信用审核事实上很难完全被自动审核取代，这里涉及到许多的人工干预环节，反欺诈的判断，需要大量的行业积累和规则经验的积累。这是许多纯线上的P2P公司无法逾越的技术壁垒。

3、账户管理、逾期催收等

信贷业务不可避免会有一部分客户出现逾期及坏账，这就需要催收。

催收有不同的策略。采取不同的催收策略，能保证总休的风控水平。每月追踪，若有任何凤险信号出现，立刻调整信贷政策。催收这块行业内做得好的一般都有自己的催收团队（楚商、宜信），还有一种模式就是把催收业务整个打包出去（人人贷、拍拍贷）。

以上三个环节就是一个大致的风控流程，涉及到贷前、贷中、贷后三个阶段。

具体到风控规则的细节，还有一些结合移动互联网在征集客户的信息及资料时进行一些规则判断，比如基于LBS的安全规则判断，基于追踪cookies的行为逻辑分析。当然，用户信息并非越多越复杂才越好。试想一下，真正条件好的客户，其实多半不会刻意准备的特别完备和细致。相反，那些信用记录不是很好或本身有问题的客户，才会拼命收集资料来满足申请贷款条件，这就会造成反向的选择。更多的风控流程和原则，欢迎参考我的回复。

总而言之，既要保证喝酒舒畅，不会翻船。又要保证喝不到敌敌畏。作为优秀的风控，其实都有一套自己的判断逻辑。

以上发布于2014年11月18日

李小翀：

转6条宜信风控的干货

信贷工场与信贷周期管理

什么是风险？风险就是不确定性。

比如说，从一楼往下面跳，有没有风险？当然有，可能会没事，也可能摔断腿，如果头着地还可能会脑震荡。从二楼跳也有二楼跳的风险，这就是不确定性。如果从二十楼往下面跳呢？那就没有风险了，因为必死无疑。

风险管理其实就是对不同的风险进行评估，到底从一楼、二楼跳有什么样的结果，这些结果的几率有多大？具体到小额信用借款领域来说，如果你敢借钱给一个刚破产的人，基本上就不需要风险管理了，因为他99%会还不起钱。

在风险与收益之间寻找平衡

我们要管理一件事情，通常要能够做所谓的评估，也就是说需要衡量。做金融行业的风险管理，一定要有量化的数据。其实很多客户都不清楚一件事：风险管理与风险控制是不同的。当有人跟你说需要你控制风险，其实他是希望风险都不要发生；但风险管理就不一样了，它是指需要你在风险与收益之间寻找一个平衡点，让盈利最大化。

除了信用风险，小额信贷更加需要关注的是欺诈风险。如果说借款申请人冒用了他人身份来借钱，基本上可以判定他不大可能还钱，因为他没有债权债务上的责任。还有一种欺诈是申请材料上的虚假，比如原本申请人的月收入只有3000元，但他提供了一个虚假的收入证明，将收入扩增到了8000元。在授信过程中，如果我们无法识别这样的欺诈风险，就会导致借给他的额度过高，进而导致他最终无法还款。

做过信贷或投资的朋友都知道，一般金融机构的倒闭往往都是因为风险管理失当引起的，从来没有哪家金融机构倒闭会归究于销售不努力。韩国、香港、泰国、阿根廷等国家或地区都发生过金融危机，但没有根本上的区别。美国历史上也发生过很多次，例如2008年的金融危机，美国的花旗银行、AIG等国际大型金融机构出现的问题都出在风险管理上。花旗银行对它购买产品的风险不了解，AIG的股价瞬间从50美元跌到1美元，也是因为它对保险债券风险的不了解。

如何防范风险失控？

在过去8年里，宜信吸收借鉴国际领先的信用管理体系与金融实践经验，将其与专业的风险控制流程和高效集中的运营平台优势相结合，形成国内领先的“信贷工场风控模式”。其中，对信贷周期的管理是宜信小额信用借款风险控制的重点内容。

信用借款的周期管理

其实，客户在接受宜信的服务时就经历了信贷周期管理，可参看一个图表。

1.信贷政策：每个客户都有一个评分卡

客户来找我们，当然是希望能够成功获得信贷，那么从宜信公司的角度来说，就需要通过信贷政策来审核客户信息。我们会持续追踪客户信息情况及其行为变化，并运用“评分卡”对客户进行分析，这个过程就是信用评分。

国际化公司通常会根据积累的客户数据和经验开发他们自己的信用评分系统，目前，宜信是国内所有从事小额信贷业务的机构中为数不多拥有信用评分的机构。使用这种“评分卡”能够使许多审批操作流程自动化及科学化，它能运用数据统计的方法来判定每份信贷申请的风险等级，帮助我们在风险和回报之间做出一个最优的决策。

2.信用审批：能不能授信，授信额度是多少

对于信贷审批过程恐怕很多客户都有一些了解，我们会严格遵循信贷政策对客户信息进行核查，并进行预筛选，然后总部专业审批人员再次对客户的身份信息、收入及工作信息进行核查。为此审批人员会联系客户本人、其工作单位以及客户的其他联系人，反欺诈系统在审批中也起到重要作用。

3.账户管理、逾期催收等

小额信贷业务不可避免会有一部分客户出现逾期及坏账，这就需要催收。催收有不同的策略，比如进行债务重组，宜信从2012年开始使用国际领先的债务管理系统，用来管理各逾期段的催收表现和活动，称为前期、中期、后期，并采取不同的催收策略，以保证总体的风控水平。

这部分工作也是风控的重要内容，我们有一些专业指标，每月按各城市、门店、客户段对这些指标进行追踪，若有任何风险信号出现，立刻调整信贷政策。

简单、方便、快捷

小额信贷的风险管理最忌讳的是一视同仁，比如需要有账龄的观念。当你有两瓶红酒，一瓶是去年的红酒，另一瓶是20年前的红酒，它们的风味绝对不一样。按照账龄分析，客户如果上周才成为我们的客户，由于表现期还没到，是不可能有坏账的；如果这群客户已经有5年账龄了，还没有出现逾期，那就证明拥有非常好的信用资质。

此外，在征集客户的信息及资料时也不是越多、越复杂才越好。有的同业机构为了授信的严谨，需要客户提供很复杂的资料，乍看之下这样的操作是对的，但试想一下，真正条件好的客户会选择收集资料比较简单的同业机构，然而，那些信用记录不是很好或本身有问题的客户，他会拼命收集资料来满足你的申请贷款条件，这就会造成反向的选择。所以，宜信运用出色的风控体系，形成了我们服务的特点就是简单、方便、快捷。

8年耕耘，宜信收获的不仅仅是信用技术上的突破，更可贵的是客户们经由我们的服务，得到了实实在在的生活帮助。

真实案例看小微“信贷员风控模式”

与城市个人信贷集约化、流程化的“信贷工场”风控模式不同，宜信普惠在面向城市周边的小微企业客户时，通常采用信贷员全程把控的风控模式。

小微企业信贷服务中心太原分中心的客户李先生的借款故事，代表了宜信普惠“信贷员风控模式”应用的典型场景——

李先生原本是铁路系统的一名职工，2006年他主动打破“铁饭碗”，带着自己的音乐梦想来到太原，开设了一家琴行，给当地年轻人做一些吉他培训。2013年，因为道路改造，他的琴行被拆除了，为了筹集新店面的房租，他到处找钱。没有银行流水和信用记录，也没有规范化的财务管理制度，李先生几乎跑遍了当地所有的银行，全都被拒绝。

宜信普惠在帮助他时，按照信贷工场风控模式，能够帮他筹集的资金也十分有限。我们改用“信贷员模式”对李先生的经营状况进行了细致的摸底：在他的保险柜里，安放着一份厚厚的学员名单，上面密密麻麻地记录着从2006年开始李先生服务过的所有学员的姓名、联系方式以及部分学员的工作单位等信息。凭借这个名单，宜信普惠小微企业信贷服务中心最终帮助李先生筹集到了令他满意的借款额度。

入户调查与“四眼法则”

宜信普惠小微企业信贷服务中心成立于2012年，是专门为城市个体户与小微企业主提供信贷及增值服务的部门，目前已在全国多地建立了60多家分支机构。

与“信贷工场”模式下客户经理的服务方式不完全相同，宜信普惠小微企业信贷服务中心的客户经理需要同时担任信贷员和风控师的双重角色。以客户李先生的服务过程为例，受理他的借款请求后，客户经理需要做入户调查和信用评估，查看李先生的琴行经营情况，确认其不存在欺诈嫌疑后，帮助他生成简易版的“资产负债表”和“购销损益账”，评估核算适合他的信贷额度。也就是说，信贷员要参与从受理客户申请到信用审核、风险评估到撮合借贷、款项回收、逾期催缴等全流程服务。

为了使评估结论不受主观因素干扰，在入户调查时我们还特别要求至少两名客户经理同时前往，两个人、四只眼睛同时审视小微企业客户的经营环境、言谈举止以及生活情况，也就是我们经常所说的“四眼调查法则”。通过双人联合调查，一方面可以更客观地评估客户信贷资质，另一方面也可以有效防范借款申请人提供伪造的虚假资料。

具体到对李先生的入户调查，我们的两位客户经理先是对琴行经营情况和吉他培训班每个学期的学员报名情况进行询问了解，得到李先生比较靠谱的回答后，又拿到那份密密麻麻的学员名单，基本上可以确认他借款需求的真实性。调查结束后回到公司，两位客户经理从随手记下的学员名单里挑出几个进行电话核实，验证了李先生提供资料的可靠性。

依靠入户调查与“四眼法则”，客户经理基本上可以做到将虚假借贷申请排除在外。有一次，两名客户经理在前往客户王先生的经营场所做入户调查，其中一人按照王先生的指引查看他的办公室的装饰、员工的工作状态，以及他们主动提供的各类经营数据和纳税申报材料。另一位客户经理找到工厂一角的另外几名员工，一聊才得知王先生的公司近期经营困难，已经欠了房东几个月的房租。最终，我们拒绝了王先生的借款申请。

贴近小微客户，做好风险管理

宜信普惠小微企业信贷服务中心的营业部通常设在靠近小微企业经营场所的区域。以太原地区为例，太原一营业部地址在五一广场，靠近柳巷商业区和太原服装城；太原二营业部地址在高新区，靠近长风商务区和学府街。这种社区化的运营策略给业务和风险管理带来了很多益处，因为客户经理最熟悉辖区内商户及行业的情况，降低了欺诈风险发生率。

在某服装城有这样一位客户，2013年11月曾经向宜信普惠申请借款咨询服务，但因信用记录不良未获批。2014年4月，该客户又向宜信普惠申请借款，并伪造了征信报告试图蒙混过关。客户经理经常在这个片区开展营销活动，对这位客户印象很深，果断拒绝了他。

在宜信普惠小微企业信贷服务中心成功办理过信贷业务的客户，在拿到借款后依然会经常与客户经理打交道，比如放款后的一周内，客户经理会上门落实借款用途，每个月至少会给借款客户打一次电话，提醒他们及时还款。这些都是贷后风险管理的重要工作。

另外，小微企业主的经营经常会遇到淡季、旺季以及城市拆迁改造等偶发因素，这对周期性定额还款带来了不小的挑战。宜信普惠小微企业信贷服务中心要求客户经理随时关注借款客户的经营情况，及时做到风险预判和防控，并通过变更还款方案等方式，尽可能地降低违约发生率。

客户郑先生在太原柳巷经营一家米粉店的同时，还在榆次经营着一家海鲜楼。客户经理在贷后回访的过程中发现，高端的海鲜楼受到季节和近期大环境的影响生意较差，仅凭米粉店的微薄收入难以承担原定的每月还款额，郑先生打算卖掉自己的一辆汽车偿还。了解到他的实际困难后，客户经理与营业部负责风险把控的业务经理帮助郑先生变更了还款方案，降低了他短期内的单月还款压力，与此同时，他们还积极帮助郑先生寻找二手车买家，通过共同努力，很快帮助郑先生度过了难关。事情解决后，郑先生对我们的客户经理大加赞赏，说宜信普惠真正帮助了他，解了他的燃眉之急。

需要特别说明的是，在宜信普惠小微企业信贷服务中心，超过60%的同事是本科生、硕士甚至博士，而且都是通过层层的选拔和考核，真正认同小微服务事业、具备相应学习能力的伙伴。在新入职同事的岗前培训中，核心内容就是风险评估技术，最后要综合考察员工对整套风险评估技术的理解，有没有能力客观评价客户的还款能力和还款意愿。正是这样严格的筛选和培训，保证了宜信普惠小微企业信贷服务中心对风险评估技术的掌握和传承。

财富管理如何筛选优质项目

Q：您在公开场合多次强调，风控是宜信财富管理的核心，原因是？

A：我觉得不是说风险管理是宜信财富管理的核心，而是说风险管理是每一个金融机构的核心能力和竞争力。就像唐宁讲的，我很认可，金融机构本身就是在经营风险。任何金融机构并不能说做到零风险，我们只是说，我们理解我们的风险，理解我们的回报，我们是风险和回报两个轴来看财富投资，而绝对不能仅仅盯着回报。总体的概念是，我们给客户筛选优质的资产配置，同时我们也要清楚客户的风险，这样可以做到把一个合适的理财服务推荐给合适的人。所以说，我们不能够保证每一项服务一定是绝对收益的，但可以保证每一项服务都是经过很严密筛选的。

Q：具体的服务项目筛选是如何进行的？

A：经过一段时间的发展，宜信财富管理在服务项目筛选方面已经形成了一套成熟的流程，我可以简单地介绍一下。目前在服务项目筛选阶段，我们是有多个部门来协同完成的。相关理财服务项目设计部门会把接收和遴选后的各类型投资服务进行初选，我们财富风险管理部是对初选后的服务项目进行第二次筛选，再由公司核心管理层组成的风险管理委员会对筛选后的服务项目进行最后一道风险把关。

通过这些部门的层层筛选，可以说，宜信财富为理财服务项目的遴选建立了多道防线。举一个房地产金融的例子，第一道防线放在相关的理财服务项目部门，部门内部设有一个立项委员会，产品经理拿到项目以后，会到立项委员会进行第一道筛选，这样一来，10个项目过来会筛掉5个；经过初次筛选后的产品，要经过第二道防线、也就是我们风险管理部，针对每个项目再进行独立的调研和风险评估；经过再次筛选后，最终决定是否接纳这款理财服务的是公司的投资决策层，包括CEO唐宁、我以及相关职能部门的负责人，我们对理财服务进行最后的审核，决定这个项目最终过还是不过，做还是不做。整体流程体现了非常好的check&balance（选择与平衡）和集体决策的精神。这里面要强调一个概念，金融里面很少碰见绝对是与非的情况，比如一款理财服务，即使我们选择了向客户推出这一款服务项目，我们也一定清楚这个项目我们能做多少，在什么条件下可以推出，更适合哪一些客户。

经过筛选后的服务项目再经过销售和产品相关部门预热上线、募钱，再到打款，整个又是一个流程。必须强调的一点是，宜信财富对于理财服务已经形成了一个很严密的流程，这个流程的根本目的，就是让服务项目从来、选、出整个过程是一个很精细化的管理，这是一个非常精细而严密的过程，不是某一个人来决定的，是一个法治而不是人治的概念。最近，我们在贷后管理方面有进一步要求，加强了文件的管理、公章的管理和财务的管理。

Q：这样的筛选，时间会不会很久？具体筛选中一般会关注哪些因素？

A：房地产投资项目筛选时间就比较长，因为从立项开始就要去现场看，然后风险管理进行专业的尽职调查又要去现场看。其他的服务项目筛选流程是一样的。

VC/PE和资本市场产品做尽职调查也是很重要的，我们主要会看投资团队、投资理念、投资流程和投资历史业绩。

风险管理在中国有一个特色，要花很多时间去判断人，因为人的风险往往是非常大的风险。在风控方面，宜信花了很多时间和精力在规避人的道德风险。

Q：听说您带领的团队还涉及香港和海外投资业务？

A：对，我们团队的业务涵盖了与房地产有关的固定收益投资、VC/PE和高成长企业债、二级资本市场投资业务等多种。其中高成长企业债是宜信财富的特色服务，这项服务做得非常好，整体回报率比较高。宜信财富2013年建立了香港团队，重点开拓海外投资业务。

Q：请您分析下目前国内投资者的投资偏好。

A：过去几年中国人的资产增长得很快，特别是房地产投资，现在客户很多投资集中在房地产上，每个人的资产中，房地产比例占到80-90%，如果不把房子看作是金融资产的话，不动产+金融资产，金融资产占比是很小的。

现在的趋势建议他应该卖掉一些房子，然后把这个钱投到资本市场去。金融资产里面，目前看到投资者选择第一是买信托，第二是买债券，第三是买股票，第四是买黄金，第五是买P2P，基本上是这样。

另外就是海外，去年美国市场很好，放在一个全球配置来讲，应该说10-20%的资产放在海外比较好。其实海外收益也是浮动的，去年很好，可能今年就不好，是波动的。

话说回来，我在做风险管理，不是在预测市场，我也没有一个水晶球说投这个、投那个。但我们卖给你的产品，包括房地产、VC/PE，都是经过严格筛选的，保证这个筛选的过程、筛选的品质是一样的，但不能保证这个结果是一样的。

Q：除了产品筛选，CEO唐宁提到宜信财富管理的风险控制，首先要做好客户的资产配置，您怎么看这个问题？

A：是的，客户的需求是最重要的。

中国的客户最早的时候做一些加工业、制造业来积累财富，现在到了管理财富和传承财富的阶段，一方面管理自己手里的钱，另外一方面考虑怎么把这个钱传给下一代，所以投资理念上从开始进攻为主到现在慢慢有些保守，这就更加要注重资产配置。

比如我们的客户有500万元，第一件事要问你的年龄有多大？20岁和60岁有500万是不一样的概念，你的风险承受能力有多强？你对现金流的要求是多少，是每个月需要拿现金，还是无所谓？你对税是怎么样理解的？这就是为什么要进行一个投资者的教育和投资者保护问题。

投资者可以分成三种人：第一种是专业投资者，不需要保护，他就是一个很有经验的玩家，他是职业的；第二种叫合格投资者，资产达到一定规模，需要宜信这样的专业机构来为他服务；第三种叫散户，要好好地去保护。所以我们讲，把合适的服务推荐给合适的客户，与客户共成长。我们的产品是有风险、有回报，我们选择的是优质的、投资回报高的，但也不适合所有的客户。

线上平台宜人贷对客户的细分和新技术运用

Q：如今P2P网贷太火了，国内对风控如何做的争议也比较多，您的看法是？

A：近两年新成立的P2P平台有上千家，但很多自称P2P网贷平台其实都不是真正的线上模式。他们大多是线下获取借款客户、与线上资金对接的模式，甚至一些网络平台自身并不直接做借款客户获取和风控，而是通过与小贷公司、担保公司合作。这类合作模式其实更难控制线下合作方状况，有些平台给出借人的利率很高，但是如果风险出现状况，出借人的资金是完全没有保障的。

做P2P网贷其实门槛不低，对风控能力的要求非常高。宜人贷是基于宜信8年对市场和客户的了解以及在风险管理上的积累，加上专注于客户细分和互联网高科技的运用，建立了自己独特的一套风控体系，力求长期、稳健的发展，为客户提供最好的服务。

Q：相比之下，宜人贷的核心竞争力有哪些？

A：虽然行业内风起云涌，竞争激烈，宜人贷这两年发展却非常喜人。我简单地介绍宜人贷的几个特点：

1.低费率的借款服务。宜人贷面对的是城市白领的消费需求，这类客户收入较高，金融活跃度高。他们大多在知名企业里有稳定的工作，经常用信用卡，很多客户有车有房。对于这些客户，他们有很多金融选择，非常有竞争力的费率常是他们选择宜人贷的首要原因。宜人贷采用等额本息还款的方式，综合下来，包含利息和服务费在内的月平均费率只有0.78%，实际上这比很多信用卡分期还款的费率低，也比大多数银行同类产品的费率低。正是因为宜人贷建立了高效的运营和风控体系，不断优化各个环节的效率，才能使得我们可以提供比大多金融机构更有竞争力的服务和费率。

2.极致的用户体验。宜人贷一直致力于打造安全、透明、个性化的服务和便捷的用户体验。宜人贷系统由非常专业的团队开发，安全性永远是我们考虑的首要因素。我们在各层面严格保护客户信息；另外，每一位客户在某一个时刻只能有一种身份：出借人或者借款人。这也是出于平台安全的考虑，我们只服务于有真正借款或投资需求的客户，杜绝某些客户在平台上进行游戏式的操作。

宜人贷平台是一个信息透明的平台，不管对于出借人还是借款人，所有的费率和条款都在平台上非常清楚的展示，没有任何隐藏费用。每一个借款标都来自一个真实的城市白领的借款需求。宜人贷的借款人都有稳定的收入来源，税后实际到账的工资都是在4000元以上，实际上我们平台上的借款人平均的税后打卡工资很多是在7000元以上，都是比较中高端的城市白领精英。并且宜人贷保证一定是先有借款需求，再有出借人投资，保证出借人的资金流向都是跟借款人直接一一匹配的。出借人的每一笔投资投给了什么样的人，什么时候还款，是否出现风险，平台对风险情况的处理，对出借人都非常清晰透明。

个性化服务是互联网应用的一大特点。通过对借款人的特征数据、用户行为、借款用途的分析，宜人贷正在打造更多适合不同类型借款客户的产品和服务。最近即将面市的基于IT人士的个性化服务、基于旅游产品的个性化服务、基于大企业员工的个性化服务等，都将给客户带来独特的体验。

轻松便捷是宜人贷深受客户喜爱的一个原因。宜人贷今年上半年推出的宜人贷手机借款App，是行业内第一款能够完成从注册申请到还款全流程的借款App。不仅仅是借款申请的优化，宜人贷App还提供状态查询、还款、客户服务等功能。目前，宜人贷借款App下载量已经破百万，通过App注册宜人贷的用户已经超过50万，而且我们发现越来越多的人开始关注我们的App，尤其是年轻用户。将来宜人贷将实现移动端（包括App客户端、WAP站、微信服务号）和网站端的无缝对接，客户可以在移动端和网站端之间随时转化，选取自己最便捷的方式。

3.先进的风控管理体系。宜人贷风控管理体系注重于客户细分，基于互联网数据的风控技术和创新一直以来都在持续探索。

Q：谈到风控，能否介绍一下宜人贷的风控措施？

A：我着重介绍三个方面：

1.对客户的了解及客户细分。做风控，非常重要的是对目标客户群的了解和客户细分。宜人贷基于一年多以来我们服务的数万名网络借款客户的了解，也借鉴于宜信8年积累的对各类客户的了解，对客户特征和行为有了比较深入和体系化的研究，其中包括各地域、各职业、各年龄段、多维度的、好的客户和风险相对高的客户。客户了解得越清楚，越能更好地细分我们的客户群，对各细分客户群采取不同的风险策略。宜人贷正是基于这些知识找到了纯线上贷款的“甜点”，服务于高端白领客户群且能提供非常有竞争力的费率。这项工作是持续进行的非常核心的工作，过程之中还会有很多新的客户群将被我们所了解，也将渐渐走上宜人贷的平台。

2.基于互联网数据的风控技术。宜人贷现阶段服务的是白领工薪阶层，他们与线下大多数客户所不同的，一是宜人贷用户是通过宜人贷网站或移动客户端本人自主申请贷款，二是宜人贷的客户大多活跃使用互联网和智能手机，在网络上有很多足迹。用户申请借款的行为数据和用户在网络上的足迹都可以用在我们的风控模型里。举个例子，我们自动搜集申请借款的客户电脑的IP地址，如果几个客户的IP地址相同，我们的风控系统就会自动报警，提示有欺诈风险；再比如我们利用客户社交网络的信息自动验证客户的很多信息，譬如年龄、地址、单位等等，省去了很多人工沟通的繁琐和错误。

3.风控技术的创新。有了互联网的数据，有了用户的行为数据，宜人贷在风控技术创新上正在做很多以前行业内没有想过的尝试。当别的平台还在忙于实地征信、抵押贷款，使用大量的人力来进行信用审核的时候，我们和宜信信用管理中心一起，推出了10分钟内自动批贷的“瞬时贷”。客户通过我们的网站、APP、微信或者合作伙伴申请贷款，只需要简单地提供个人信用卡账单及电商服务信息和运营商的信息，就可以非常便捷地完成申请全过程，10分钟自动批贷、2小时放款。“瞬时贷”推出才两个多月，收到了非常好的反响，从运营情况来看，客户的质量高，还款情况很好。最近我们还在做另外几个风控上非常创新的服务，其中包括前面提到的面对IT人士的个性化风控和用户体验，我非常期待。

Q：具体在风控工作中，特别需要注意的问题有哪些？

A：线上审核的反欺诈工作跟线下相比有不同的挑战，不仅要有丰富的线下审核经验作为参考依据，更要在网络反欺诈技术上不断优化升级，因为网络欺诈的成本低且不易识别，骗贷手段更多、技巧更高，这是很多P2P不愿意做线上获客和线上审核的原因。

宜人贷目前注册用户已经超过百万，有着比较庞大的线上客户数据作为分析基础，已经掌握了非常丰富的用户行为数据来判断和甄别。一方面，我们能够通过自动化信审系统，根据一些标准自动过滤掉条件明显不符的用户；另一方面，我们结合自动审核和人工审核，根据用户的特点，基于互联网技术，开发了很多智能化的工具，帮助人工审核上更加严谨审慎。

Q：您4月代表宜信和中国P2P行业出席了美国Lendit峰会，有没有印象特别深刻的地方跟大家分享？

A：有两点印象比较深刻，一个是今年大会官方在展示中国P2P行业发展现状时，介绍宜信是全球最大的P2P公司，宜信能够在国际上获得这样的认可，我感到非常欣慰，这是全体宜信人共同努力的成就。宜信“三多、四化”的战略，在会议中也有共鸣，国际上很多公司都是在多产品、多渠道、多服务和数据化、互联网化等方面的实践。

另一个印象是国际上数据和客户细分做得非常精细，每一个客户细分，包括客户获取、数据分析、风险控制、各个环节都有相关的公司在专注做。大多数参会者对中国情况的了解还停留在一个比较浅的层面，很多人认为根据数据征信在中国行不通。通过跟同行的沟通，他们更多了解到我们在风控技术、风控创新上的成就，相信明年大会的时候，宜信会令他们惊讶的。

Q：今年国内P2P市场有些乱，已有几十家P2P平台跑路，您对投资者（出借人）有哪些投资建议？

A：作为一个行业从业者，我们在做好宜人贷业务的同时，也有责任保护客户的权益，投资者教育方面也是我们将长期关注的。对出借人我有几个建议：

1.认清平台资质：网站的备案信息主体公司其实是可以通过工商局查到的，如果信息不匹配，一定是有问题的公司。很多跑路的公司连一个主体都没有，这样基础的调查没有做，就不建议进行投资。选择知名的，成立时间比较久的平台相对来说更安全一些。

2.不要被高利率迷惑：高利率背后的高风险来自借款人的还款能力，如果投资利率高，意味着借款人承担着非常大的还款压力，逾期坏账的风险随之就会提高。因此投资人应当保持理性，选择合理利率，来为自己的财富增值。

3.分散投资风险：宜人贷帮助出借人分散投资风险，要求客户分散投标资金，每笔投标金额不能超过这个标借款总额的20%。这样能够非常有效地降低投资风险。

4.提升风险防范意识和认知：建议出借人能够在投资之前，先全面了解一下行业情况，以及自身的风险承担能力，审慎投资。

如何用大数据技术信审、催收、在线授信和反欺诈

大数据具有“5Vs”特性，即Value（价值）、Veracity（真实性）、Variety（多样性）、Velocity（转化速度）、Volume（数量）。互联网时代，每天都有海量的信息数据产生。所谓金融大数据，必须要依靠相应的技术手段，加上对金融产品的深刻理解，两者结合，才能挖掘出真正的价值。

宜信正在建设中的大数据金融云平台，发挥了三方面的作用：提升获得客户的能力和效率；发挥大数据的风险控制能力；推进大数据驱动的个性化产品和售后服务。其中在风控方面，可用于客户身份认证、反欺诈、信用审核、贷后监控，提升风险控制能力。

大数据的数据从哪里来？就数据来源而言，首先要充分发掘宜信公司的业务数据。宜信做8年，到现在为止已经积累了上百万的客户。从数据的角度来讲，不光是我们服务过的上百万客户数据有价值，那些我们没批的申请数据同样有价值，加在一起量就非常大了。此外我们还有三个数据来源：一是网络上的公开数据，比如说社交数据，我们打造了宜信自己的一个大规模的爬虫系统，每时每刻从网上不间断地抓取公开数据；二是用户授权数据，如宜信获得客户授权，查阅其电商交易记录，并作为有效信用记录的一部分；三是第三方合作伙伴提供的数据。

大数据创新中心的同事除了来自风控部门，其他绝大部分都来自互联网领域。团队成立半年多来，同事们一直在尝试用自身熟练掌握的云计算、大数据等技术手段，把这些不同来源的数据整合起来，在风控全流程的每个重要节点上做一些非常有意思的尝试。

举个跟审核有关的例子。大家都知道百度，这是一个通用的搜索引擎，我们团队在做一个垂直的风控搜索引擎。我们把爬虫抓取的网上公开数据、第三方合作提供的数据加上宜信自己积累的几百万数据，所有这些结合起来，进行语意理解、关联、打标签，形成了跟风控相关的知识图谱。

通常，宜信做审核的同事拿到一个案子，要到百度、360去查，然后在一大堆搜索结果里判别哪些是有用的信息；同时可能要打114，要登陆人民法院网查看被执行人记录，再查一堆东西；还要再打电话与客户交谈。这一系列事情要花不少时间。我们做了垂直一站式搜索引擎之后，同事只要输入进件号，别的什么地方都不用去查，我们的搜索结果可以告诉他这个人在宜信是什么样的状况，在网上是什么样的状况，在社交网络上对他有什么样的判断，他的同事、前同事、家人或邻居等社会关系在网上又是什么样的状况。这是我们团队花很大精力在做的一件事情。

催收是风险管理整个流程中的一个重要环节。去年年底，有一个客户借款之后还了两个月就消失了。催收团队用了各种各样的手段就是找不到人：他搬家了，工作也辞了，电话也换了，小孩也转学了，完全销声匿迹，用传统的手段非常难找到这个人了。

我们通过分析爬虫抓取的在网上的公开信息，发现他的妻子在某个城市的一个业主论坛上发表了不少帖子，比如说“今天锁打不开了，物业也不来，物业的服务……”等等。我们据此可以分析，很可能这个人在这个小区有一处房产，或者他长期租住了一处房产。经过证实，的确如此。有了新的联系信息，我们的催收团队就可以重新启动流程，最后找到了这个客户，他也最终还了钱。从这个真实的案例看出，用各种各样传统的手段都已经找不到人的情况下，只要在互联网上留下过足迹，我们还是有办法找到你。

当然，大数据不是万能的。如果你从来不上网，你社交圈子里的人也从不上网，那技术手段确实会失效。所以大数据确实没有神奇到像福尔摩斯一样总是能解决所有的问题；但是我们关注的是新一代80后、90后对网络、移动互联网的依赖越来越深，日常生活很难不留下任何蛛丝马迹，所以今天我们就要开始做技术储备和能力储备。

再例如通过大数据实现实时在线授信。大家知道阿里小贷，因为有天猫、淘宝这样商家的数据，所以他们根据这个数据就可以授信。宜信没有这样一个电商平台，但是我们还是可以用技术手段去实现类似的事情。

比如说，宜信和一些做信用卡管家的移动应用进行合作，这些APP帮助用户管理各种信用卡账单，所以他们有用户过去一段时间的信用卡流水数据。这其中有一部分客户是有借款需求的，所以只要在APP里加一个功能“我要借款”，当用户发起借款请求，宜信就可以在后台利用用户的历史数据做实时在线授信。要知道，在银行贷款时，基本上做不到当时就告知“我给不给你贷款”，“我给你贷多少”；在宜信，我们有多个不同的借款服务，能做到三天之内授信、放款，甚至24小时之内，就已经很快了。那么上述实时授信是怎么做的？

其实是因为我们利用申请人过去几个月的信用卡流水，加上一些其他信息，在后台训练一系列机器学习的模型，利用这个模型就可以当即判定是放3万还是5万，或是拒贷。当然这些模型会持续地调整和改进，这样才能适应线上瞬息万变的形势。

风险控制还有一个要素是反欺诈。我们团队花了相当一部分精力在做反欺诈相关的实践。我们团队的一部分同事之前在互联网广告领域积累了clickanti-fraud,impressionanti-fraud（点击反欺诈和展示反欺诈，指用互联网手段追踪客户信息，进行反欺诈）丰富的经验和知识，做适当的改变，恰好可以用于在线借款反欺诈。除了在线反欺诈的工作，宜信有相当一部分借款是线下申请、线下审批的，所以我们还和信用管理中心的同事们密切合作，在尝试一些非常创新的反欺诈手段，可以嵌入到线下审核和审批的流程中。反欺诈的技术从来都是“魔高一尺，道高一丈”，细节就不透露了。

外籍专家用国际标准看宜信普惠农贷风控

在2013年加入宜信公司之前，我曾在非洲的加纳、肯尼亚、卢旺达、埃塞俄比亚、坦桑尼亚以及亚洲的菲律宾、巴基斯坦、印度、中国等10多个发展中国家的跨国公司任职顾问及信贷风控领域的高管，算起来，在国际农村小额信贷扶贫及微金融行业工作了20多年，很荣幸在过去一年里我在宜信普惠担当起农村金融信贷员模式的体系建设及风险控制的管理工作。

我清楚地记得第一次拜访甘肃一个农贷营业部时的情景。在那里，我见到了一些特别好、特别令人振奋的客户经理，他们是如此的敬业，为工作做出了很大的奉献，是我们所有人的楷模。但是，那时候我发现同事们普遍缺乏风险意识，比如营业部的管理层更关注于实现更大的销售业绩。当然这在某一个时期是合理的，因为其他客户经理甚至连这样的销售能力都没有，达不成销售业绩，大家也许会更消极。幸运的是，农贷很早就开始汲取教训，并很快做出了一些改变，现在基层客户经理和管理者的风险意识和风控工作水平都大幅提高了。

经过一年的努力，宜信普惠农贷业务的风控工作有了一定成效，那么到底成果如何？说起工作业绩基准或标准，风险借款率（PAR）是衡量小额信贷风险的国际标准。如果要评判我们在风险管理方面是否达到了优秀的标准，我们需要拿我们的风险借款率与国际基准做一个比较，即与国际上“大于等于30天的风险借款率”为5.0%这个标准进行比较，当然，还有一些其他有用的指标，但是“大于等于30天的风险借款率”是一个不可或缺的指标。

截至今年6月13日，宜信普惠农贷业务“大于等于30天的风险借款率”为1.64%，但是这个数据也经常会在2.0%-3.0%之间徘徊。所以，农贷达到优秀了吗？目前而言，答案是肯定的。但是，我更倾向于当这个水平能保持1年以后，再给出一个最终的判断。将风险借款率保持在一个健康的水平上，这对于所有的小额信贷机构来说都是一个持久的、常态的挑战。

目前而言，中国的农村经济是活跃的。但是众所周知，美好的事情不会永久的持续下去。我们需要有这样一批员工，即使在经济困难时期，仍然对组织机构的使命和价值观保持忠诚。宜信普惠的使命和价值观是恒久的，是不会随着这些变化而发生改变的。我们都应该朝着打造这种组织文化的方向而努力工作，因为只有这种文化才能保证使命和价值观的恒久。

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