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假设你点开一家线上信贷平台借款，发现不管自己信用有多良好，平台都不买账，还是在你们相遇之初做出恶人假设，并甩出年化500%的利率，你是不是要气的关掉页面？

如果答案为是，那祝贺你，你作为一个信用良好、财力过关的人，不用承受发薪日贷款高息的烦恼。但如果答案为否，即使知道利率昂贵，你也要咬着牙继续申请，那么，你一定是走投无路了。这时，Lendup是个不错的选择，你得准备好和Lendup来一场恋爱了。

什么？恋爱？对象是谁？

Lendup是一家2012年在美国旧金山创立的线上放贷平台，主要向用户提供1000美元以内，期限在7到30天不等的短期贷款，贷款利率介于30%-500%／年。 成立三年多的时间里，Lendup的累计贷款规模已经达到35亿美元，在竞争激烈的发薪日贷款领域闯出了一片天地。

那为什么说，从Lendup上借贷是一场恋爱呢？

随着互相了解，你与Lendup的沟通交易成本会逐渐降低：

先忘记Lendup，让我们回想一下和陌生人相识相知的过程吧：刚认识的时候，由于彼此相当陌生，两个人不但防范心理极强，而且沟通成本很大，容易产生摩擦和不信任感；但随着慢慢了解，大家逐渐熟悉，信任逐渐累积；最后，大家达成了深度信任，建立了长期的、稳定的关系。

Lendup正是沿用这样的思路，设计了Lendup阶梯（Lendup Ladder）。阶梯根据用户积分不同分为白银、黄金、铂金、VIP用户四个级别，象征着用户与Lendup之间的信任逐步加深，交易成本不断下降：级别较低的白银用户，年化利率依然高达300%，而级别最高的VIP用户，年化贷款利率只有30%。两位数的年化利率，是平日里发薪日贷款的用户很难拿到的利率。

而如何增进你与Lendup之间的关系呢？首先，增信的核心还是依靠良好的还款行为。所谓"有借有还，再借不难"，而且越借越划算，多借一次就能摊薄一次成本，想想就觉得激动。第二，就是基于Lendup的平台，用户进行金融课程的学习。就像在恋爱中人通过各种各样的方式来提升自己一样，Lendup作为贷款的提供者，不仅希望自己提供的贷款产品能够解决用户的生活问题，更重要的是希望能够提升发薪日贷款用户的金融通识水平，让用户对自己的财务状况更加了解，增强自己按时还贷的责任感。最后一个增加积分的方式，蕴含着Lendup的一点私心：将Lendup介绍给自己的朋友。如果能够推荐朋友使用Lendup，每人都能享受500点积分。

表：Lendup不同等级对应借贷利率

其实用户是在与机器人谈恋爱

其实，在Lendup还款模式学习这样独特的信用鼓励机制背后，蕴藏的核心就是机器学习。也就是说，其实你一直在和一个机器人谈恋爱。

机器学习是研究如何使用机器来模拟人类学习活动的一门学科。这是一项复杂的智能活动，学习过程与推理过程紧密相连，按照学习中使用推理的多少，机器学习所采用的策略大体上可分为4种--机械学习、通过传授学习、类比学习和通过事例学习。学习中所用的推理越多，系统的能力越强。

你可能想说：啊，听起来有点复杂。我只想知道，机器人能不能保证整个Lendup的风控水平，会不会有坏人把机器人给骗过呢？

我们并不知道Lendup背后机器人的核心算法。但是，机器学习确实存在着挺多问题，尤其是初期。比如，Lendup对自己的机器学习很自信，所以也没有花太多精力来调取其他数据（毕竟，人家想从一开始去认识你嘛），但是独立积累数据的过程相对缓慢，而为了能够每次都给用户惊喜，把利率给降下来，Lendup就势必要在摸索规律的过程中试错。再比如，Lendup初始的恶人假设，就会使得平台面临着一定的逆向选择困境。所以，Lendup虽然拒绝透露自己的坏账率，但我们可以猜测，这个数字不可能是0，还是有用户骗过了机器人。

但是，行业现有的机器学习水平已经能够应付路数不高的欺诈风险。 举个最简单的例子，人总是觉得机器学习是线性的。那么，我们就可以来训练机器，通过小额贷款的有借有还迅速地训练机器对自己产生信任。这时候，我们突然借贷一笔大额资金，然后欠债不还。但是，机器学习并非针对个人，而是会根据大数法则对每个人借贷金额有所控制。一旦你借贷金额与平时差异巨大，那么就会介入人工审批，或者直接拒绝。此外，机器学习的特点是进步速度迅速，初期发生过的问题经过修补后，再犯错的可能性就很小了。所以，不要随便欺负机器人哦。

Lendup不但见证成长 还分享成长

对所有人来说，我们虽然生为一个自然人，但随着年龄增长，我们逐渐成为一个社会人，一个经济人。在与钱打交道的过程中，我们也会发现，"个人信用记录"就如同我们的第二张身份证一样重要。因此，及早学会与金融打交道，开始建立和经营自己的信用，才能在金融体系日益完善、金融产品及服务日益丰富的现代社会充分享受金融带来的实惠和便利，跟上时代的步伐。

对美国的年轻人来说，由于社会整体信用体系相对成熟，社会群体对建立"个人信用记录"的重要性有比较充分的认识，因此他们在立信之初，普遍都会借助小额信贷来"刷分"，来提高自己的信用分数。Lendup看到了这样的需要，选择做一个“占有欲”不强的伙伴，将自己的客户信息与外部机构分享。虽然Lendup面临着优质用户流失的风险，但是用户在Lendup上积累的借贷记录和累积的信用分数则会被传统征信机构所采纳。用户有了一个陪伴自己成长，分享自己成长的伙伴。

因此，和Lendup谈恋爱，你准备好了吗？

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