微额借款用户人品预测大赛」正在 DataCastle 如火如荼的进行中，比赛之余大家是否有想过本次比赛的意义在哪里？是否有其独特的社会价值？接下来，就由DC为大家讲述一番。

       本次比赛是由 DataCastle 与 CashBus 联合举办的，CashBus 作为国内“互联网微额借款”领域中的执牛耳者，在与DataCastle沟通时提出了两个愿望：1、通过本次比赛，能牵起一条人才交流的纽带。2、促进社会力量，共建普惠金融的个人信用体系。

       DataCastle专程约见了CashBus的CEO——唐阳，并进行了一次深度访谈，认真了解互联网金融背后的故事。

       总体来看，推动互联网金融最大的难点是“征信问题”。在国外，因为有非常发达的个人信用体系，使得互联网金融在推动的时候有非常好的基础数据支撑。然而在中国，征信普及就非常差了，一般情况下目前通用的征信模型是信用卡数据，但是全中国有信用卡的同志大概只有2亿，其他的普通人，大概有6个亿，8个亿，如何为这些人累积一些信用数据？这是一个非常大的挑战。但挑战的背后，也可以看成是一次社会性贡献的机会，为这些普通人建立征信数据库，意义是非常大的。

       我们先来说说互联网金融。2014年，在宝宝大军（余额宝等货币基金）带领下，互联网金融异军突起。相对于传统金融，互联网金融在产品形态上更加轻便，单位流量更大，获客成本更低。传统金融大部分在线下发展，但是线下是重资本的投入，一个门店一个坑，流量是有限的。互联网金融不同，好比在网上开了一个门店，但这样一个门店可接触的流量是无限大的。低成本，大流量，就使得资产投入能够更有效的运作。而资源的有效运作，再加上海量信息采集的辅助，造就的直接结果，就是让之前传统业务不愿触及的鸡肋业务（高风险，低利润），变得有价值。

       微额借款（金额在1000左右的借款），就是在这个背景下孕育而成的超级产物，也是互联网金融——借贷方向的一个细分领域。与同门师兄弟——P2P金融不同，其最大的特点就是「额度小」，「周期短」、「无抵押」。针对的人群主要是刚工作不久的白领、蓝领、在校大学生。这里提一下P2P，P2P共通点是借款均额超过1W，且借贷人群画像是高级白领，个体老板居多。但是，对于基数更大，风险更大的下层蓝领人群，很多P2P是不具备业务能力的。原因是P2P产品一开始就是为小额借款（单均1W以上）而设计的，小额借贷风控的主要元素是资产抵押，以及央行征信报告，大数据分析会有，但仅起到辅助作用。所以，对于那些基数大于6亿的蓝领人群——他们大多没有信用卡，没有央行征信，也很难拿出资产抵押。大多数P2P平台是束手无策的，于是干脆就跟传统银行一样，不给他们放款了。

       但是6亿人口的市场需求那么大，这生意还做不做，怎么做？于是，互联网金融——微额借款，孕育而生。与之前提到的传统银行、P2P，或者是线下钱庄都不同，微额借款在风控业务的时候，其“决策”因素是“大数据分析”。当大数据分析不再只是辅助工具，而是核心业务资产的时候，才能完全开发其真正的价值。大数据评分+快速迭代，是这个过程的引擎，因为微额借款用户归还时间仅为十几天，可以快速印证信用评分的结果，而评分结果又可以不断迭代优化大数据评分系统，周而复始正向发展。在这里，大数据风控的意义可以简单概括为：把有信用的好人留下来，把赖账、骗钱的坏人拒绝掉。

       这里我们分享一个国外的公司，叫做Kreditech，他被Forbes评为下一个独角兽企业。Kreditech的业务主要是在一些新兴市场（个人征信体系不完善的地区），利用大数据给普通人做用户画像和信用评分，方便其完成微额借款的申请。该公司已得到超过一亿美金的风险投资，成功的为数百万用户进行了大数据意义上的信用评分。Kreditech会采集哪些数据？电信运营商通讯数据，网络购物电商数据，地理位置数据，用户填写申请表的行为轨迹数据……是的，这些看似无效的沉淀数据，在Kreditech的操作下，变成了不限的价值。当然在国内，目前微额借款领域的佼佼者非现金巴士（Cashbus）莫属了，坊间传闻其核心技术团队是国外华尔街、硅谷，同业背景的归国人才组建，有非常资深的行业经验。

       当然在中国国情下，微额借款在完成征信模型时还有很多难点，“数据获取+隐私保护+技术能力”，如何将这些要素做好，真正地将数据：拿得到，拿得起，起作用，是非常关键的。一旦个人隐私泄露，会对申请人和从业企业造成巨大的伤害，也是从业者必须认真思考的问题。

       那么，对于一个企业而言，如何在微额借款领域脱颖而出呢？DataCastle归纳下来为以下三点：数据获得、技术能力、资金。

       数据获得：“拿得到，拿得起，起作用”这句话要展开去理解——在互联网发展的今天，其实各个既有平台都有海量的数据，它们如同一个个煤矿，就躺在那边，等待挖掘机开过去开采。所以我们需要思考的是，如何搞一辆靠谱，高效的挖掘机。首先，对于这些数据，要有能力去获取，比如利用一些爬虫、协议采购等方法；第二，成本承担，数据获得本身会产生一些成本，人力成本、硬件成本，以及数据批发成本都需要考虑在整体的业务范畴内；最后，我们还得让这些数据产生实用效果，比如假使我们能查到一个用户有车有驾照，但是这个数据对于信用评分有帮助么？在一开始获取数据的时候就需要一个明确的计划。 

       技术：数据采集过来后，大多数是碎片化的，重叠化的。如何清洗、处理和分析，如何因地制宜的设计产品，搭建风控模型并推动模型智能化学习和升级，这些都依赖于技术，或者说靠谱的技术团队，因此技术的维度的核心是人才和团队。在中国，微额借款是一个新兴的领域，未来也是可期待有非常大的人才需求和职位空缺，这次微额借款人品预测大赛也算是一种实战形式，让广大数据类人才深度探索大数据风控。

       资金：任何一项业务的背后，自然都需要厚实的资本支持。就如之前所述，互联网金融于2014年风起，两年间迅速成本资本热区。目前在国内领先的互联网平台，都被背景显赫的资本集团牢牢盯住，谁的技术能力更强，谁对业务的浸淫更深，谁就有更多的话语权，去议价最好的资本资源。而资本获得后，又会作用到数据处理、团队搭建、市场推广等各方面，以此做深市场份额。当然，在业务初期，模型质量较低，所以也确实需要一笔厚实的资金去对冲坏账。但总体来说，中国这个社会不缺热钱，缺的是好项目，只要把事儿给做好了，热钱也就来了。

       2015年互联网金融大家都在摸黑前行，是混沌的一年。然在大浪淘沙之后，2016年才是互联网金融真正蓬勃发展的盛年。而尤其是微额借款领域，因其人群基数极大，技术要求极高，将是最具挑战的战场。就如同电商，微额借款领域，中国会是全球最大市场，CashBus预测每年会超过5亿笔微额借款。而就如同前面我们所分析的，“大数据分析”将真正决策整体业务！

       最后，DataCastle应Cashbus邀请，号召大家一同加入到这波社会浪潮之中，将我们所学作用到普惠金融事业，帮助6亿人口建立个人信用体系，也让普惠金融真正光照到那些生活底层人群。是的，500，1000真的不多，但是对他们而言，却意义重大。

36氪对于 现金巴士(主办方) 的解读: http://36kr.com/p/5042310.html