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量化派周灝：將來中國的數據模型必然比美國好

司如其名，在美國華爾街工作多年的周灝對量化的數據有著狂熱的追逐。在他看來，當前的互聯網金融公司沒能像他們所標榜的那樣，真正對金融行業產生本質上革命性的改變。“只是把融資渠道搬到了線上，而所有與金融本質相關的內容，包括用戶調查，貸中貸後都在線下完成。”周灝決定通過數據與互聯網來觸碰這些核心問題，把金融機構里面傳統的征信維度打掉，建立一個新的分析定價體系。

不碰資金

周灝的量化派做的事情簡單明了：幫助個人和小微企業快速獲得低成本貸款。把消費者的信貸需求與銀行等金融機構的風控需求對接起來，解決風控和資產定價的難題。

與P2P網貸平臺最核心的不同在於，量化派並不直接與錢打交道，“資金其實很簡單，就是提供錢，沒有太複雜的事情。”周灝表示，單純的現金模式抗風險能力脆弱，一筆壞賬的出現往往意味著整個公司的危機。早在2014年11月，P2P公司貸幫網曝出1280萬元的資金逾期，陷入尷尬和危機，該公司CEO明確表示不“兜底”，這讓其陷入巨大的輿論漩渦和經濟矛盾糾紛。“（我們現在做的是）技術驅動，小額分散，從現金到支付場景都會有，就不會說一個人出現問題沖擊到整個體系。”

不直接與錢打交道之外，周灝更為關註的是資產本身的安全。這是一個悖論，如果資產本身足夠安全，能夠帶來足夠的回報，並不愁貸來資金，而尋求貸款的資產本身良莠不齊。所以如何保證資產的安全顯然比提供資金更有難度。當前的互聯網金融公司的通常做法是將金融機構的產品放到平臺上，賺取通道費。“我覺得我們公司的定位還是金融大數據公司，而不是市場營銷的渠道公司。”

“三年五年之後，誰能夠真正把這個體系里面成本最高的部分切掉，誰就有最大的競爭優勢。”周灝判斷。

而數據被他認為是天然的能夠把人的成本切掉的那部分。“我可能不是在單個的用戶上面比你準，但我在大樣本上，成本比你低的情況下做的結果跟你一樣，這個是核心的能力。” 消費金融與企業的信貸服務存在很大差異，企業的信貸服務需要數據加人工的形式，而在小額、數量龐大的消費領域，更多的還是倚賴數據。

征信維度發生改變

傳統的金融機構漫長的流程和低下的效率歷來為人詬病。原因在於，首先是收入與成本的矛盾，獲取數據和征信報告依然停留在傳統階段，通過線下的人力推進。這導致了征信成本在偏遠城市或者小額貸款時變得相當高昂。另一方面是數據的缺失，征信維度停留在征信報告，而擁有征信報告的用戶所占比例只有10%。其它采集數據的方式也異常繁瑣，用戶甚至無法提供，再加上需要走漫長的審批流程，這些都導致了傳統金融機構的效率低下。

如果對於大額信貸可以不在乎的話，小額的信貸服務顯然異常敏感。

以消費金融為主的小額信貸主要通過互聯網的方式獲客，一個小城市和一個大城市的獲客成本將不再有差異。目前量化派獲得一個註冊用戶的成本為3-4元，轉化為實際用戶的成本在百元以內。再者是對數據源的利用，這部分需要用戶自己提供，維度包括過往的信用歷史，信用卡消費、通信消費以及在淘寶京東等電商平臺購物的情況，通過系統的交叉驗證來核實信息的可信度。

“我們能通過數據判斷一個人違約的概率是多少，欺詐的概率是多少。”據了解，量化派平臺上出現違約的概率在3%左右，而這3%包括了尚未催收的部分。

量化派給C端用戶提供兩方面的內容：一方面是部分資金，另一方面是與消費場景的機構合作，幫助消費者獲得一定的信用額度，錢由銀行和金融機構提供，作為中間的橋梁，量化派提供信息的通道。據了解，目前已經有超過60家的銀行與量化派達成相關協議。這也是其盈利模式所在，交易撮合成功之後從金融機構收取傭金和服務費，目前這部分的營收最新一個月已經達到百萬級別。

國內市場具有先天優勢

與銀行等傳統金融機構的合作常常被互聯網公司拿來吹捧。不過與單純的資金托管不同的是，量化派與銀行的合作更為深入，它拿到的是定價業務，這里考驗的正是其強大的數據分析和處理能力。作為公司創始人，周灝與王倪的背景都相當深厚，畢業於萊斯大學的周灝曾在摩根士丹利、Capital One（第一資本銀行）工作，王倪則在Google研究院工作了七年，研發用戶模型和信用模型。目前量化派的團隊超過80人，技術、數據分析、建模加在一起的人數在50人左右。

“我覺得將來中國的數據模型必然比美國好”，周灝的判斷源自於中國的國情：一是數據更開放，獲取更簡單；二是人口基數大，這也意味著樣本量足夠龐大，Capital One做了六七年，其用戶數量才達到千萬級別。量化派旗下面對C端消費者的產品“信用錢包”於去年11月份上線，在其提供的授信維度里包括淘寶京東數據、信用卡、學信信息、征信等。不難發現，體量龐大的樣本數給了數據建模和的提供了先天優勢。

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