信而富王峻：服务5亿无信用纪录群体
信而富是一家致力于国内消费信贷服务的金融科技公司，今年三月，他们推出了自己基于数据及技术驱动的消费信贷战略。
刚参加了2016年Lendit峰会归来的信而富首席战略官王峻在接受《陆家嘴(600663,股吧)》记者采访时表示，中国当前消费信贷市场和美国还有很大的差距，美国消费信贷覆盖率是中国的好几倍。
“可以说，美国基本上有劳动能力、在社会上有正常工作的人都已经获得了消费信贷的覆盖，中国要达到这样的水平任重道远。”他说道。
大数据+人工智能
王峻毕业于沃顿商学院，毕业后先后在美国多家传统保险公司和银行做管理咨询。在传统金融行业工作的数年间，看到科技一步步应用到金融行业，他对Fintech(金融科技)的兴趣也与日俱增。2009年，王峻回国后加入平安金科，负责平安金科的战略发展。加入信而富之后，王峻希望可以专注于互联网金融，充分地发挥大数据等金融科技的作用。
虽然中国经济的增速开始下滑，不过根据艾瑞咨询的数据，近3年内中国消费信贷规模依然将维持19.5%的复合增长率，预计2019年将达到37.4万亿元，是2010年的5倍。从消费信贷占GDP比重来看，我国消费信贷占GDP比重仅为5%，而美国消费信贷占GDP比重高达约19%，信而富正是瞄准了这个未来有巨大提升空间的市场。
为了服务更多消费信贷的用户，信而富在硅谷建立了一个大数据创新实验室。王峻表示，之所以选择硅谷是因为大数据运算，无论学术界以MIT、斯坦福为首，还是商界以Google、Facebook为首，目前来说都比中国要先进。创新实验室建在硅谷，目的是让来自世界各地最好的工程师和数据科学家们聚集在一起，共同探讨如何利用中国大量的传统和非传统数据来做更好的信用决策，把当下热门的AI人工智能也运用于信而富的技术当中。
王峻说，信而富公司的性质决定了公司需要机器学习技术。一些传统的学习方法，比如回归分析、决策树和判别方法，这些虽然在金融行业中一直使用至今，但都不能提供所有的预判价值。而新的机器学习方法，诸如学习森林等，已经在金融科技和信用决策上被证明和广泛使用，不仅能显著提升模型的精确度，也能解决信息过度的问题。
“正是利用人工智能、机器学习、预测筛选(PST)、自动决策(ADT)等方法，对成千上万个变量进行多维度、多层次的分析做出一系列决策模型，形成对客户和潜在客户的风险评估、授信决策、贷后管理等业务处理的系统决策，从而找到合格的目标用户。”王峻告诉《陆家嘴》记者。
瞄准EMMA族
王峻告诉《陆家嘴》记者，信而富瞄准的客群叫做EMMA族(爱码族)。这里的EMMA不是一个女孩的名字，它代表的是一个独立群体，全称是Emerging Middle-Class Mobile Active Consumers(新兴中产阶层移动端活跃用户)。EMMA族是成长中的新兴一族。
王峻解释道，EMMA族正处于人生上升阶段，消费和信贷需求不断提升。信而富对EMMA族群做过调研，大体得出的EMMA族特征是：职业稳定、互联网重度依赖 、爱网购、各种消费和信贷需求。他们大多居住在二、三线城市，没有个人征信记录也未被传统金融服务所覆盖，超过50%的人为大专或以上学历，他们的借款用途通常是网络购物、娱乐餐饮以及购买生活用品。
王峻表示，对于EMMA族来说，信贷消费的需求是“刚需”，但国内的征信体系不够完善。近些年在央行大力推动下，央行的征信数据所覆盖的人数不断增加，截至去年10月的报告覆盖到全国8.5亿自然人，其中3.7亿有个人信贷记录，5亿有个人信息但缺少征信记录，而剩下的5.3亿人群没有任何信息报告。信而富所定位的EMMA族群，绝大多数是在没有征信数据的5亿大军中。有别于父母辈，EMMA族的消费理念和行为是：先消费再还款。他们有强烈的消费信贷需求，但是无法从传统金融机构获得贷款。面对相当于美国总人口1.5倍的近5亿EMMA族客群，信而富在消费信贷市场上找到了一片蓝海。
谈及多家机构面对这个市场为何没有采取跑马圈地的做法，王峻表示，为这样一群在中国没有被金融体系覆盖到的人群服务，需要面临诸多挑战，首先就得解决获客成本高的问题。
今天整个消费信贷行业面临的关键问题是信息不充分，特别是信贷数据缺失，导致获取这些信贷数据和信贷行为的预测成本非常高，从而导致一系列的扭曲，如价格扭曲、费率扭曲造成风险突显，而这样一连串的问题，使得中国的传统金融体系无法涉足这5亿人的市场。信而富的想法是依靠大数据，利用技术手段解决这一难题。王峻介绍，信而富从非常小的额度开始大批量获取客户，让客户在信而富建立自己的信用历史，并通过在平台上的信用提升轨迹去增加信贷额度，逐步满足EMMA客群的信贷需求。
对信而富来说，除了技术，多渠道的数据整合也是信而富的另一降低获客成本的优势。据王峻介绍，信而富的渠道合作伙伴目前主要分两类：一是电商，由于客群是EMMA族，提供的是小额信贷，所以电商合作是信而富的合作渠道之一。这种模式相对简单，信而富给电商提供无抵押贷款，可以增加电商的交易量，且不用承担任何资金和信贷成本，电商自然愿意合作。二是UGC平台，他们寻求合作是看重信而富的数据价值，因为在这些平台上活跃的客户，大多不需要实名制验证。信而富的每一位客户都需要姓名、身份证、手机、账号四项信息，合作后的平台能够得到信而富的信息反馈，可以自动与平台上的账号相关联。
王峻透露，今年的业务发展重点就是EMMA客群，下一步将与更多的合作方合作，从数据和获客渠道扩展，通过不同的渠道去触达5亿的EMMA客群，尽量用更短的时间获客。
刚参加了2016年Lendit峰会归来的信而富首席战略官王峻在接受《陆家嘴(600663,股吧)》记者采访时表示，中国当前消费信贷市场和美国还有很大的差距，美国消费信贷覆盖率是中国的好几倍。
“可以说，美国基本上有劳动能力、在社会上有正常工作的人都已经获得了消费信贷的覆盖，中国要达到这样的水平任重道远。”他说道。
大数据+人工智能
王峻毕业于沃顿商学院，毕业后先后在美国多家传统保险公司和银行做管理咨询。在传统金融行业工作的数年间，看到科技一步步应用到金融行业，他对Fintech(金融科技)的兴趣也与日俱增。2009年，王峻回国后加入平安金科，负责平安金科的战略发展。加入信而富之后，王峻希望可以专注于互联网金融，充分地发挥大数据等金融科技的作用。
虽然中国经济的增速开始下滑，不过根据艾瑞咨询的数据，近3年内中国消费信贷规模依然将维持19.5%的复合增长率，预计2019年将达到37.4万亿元，是2010年的5倍。从消费信贷占GDP比重来看，我国消费信贷占GDP比重仅为5%，而美国消费信贷占GDP比重高达约19%，信而富正是瞄准了这个未来有巨大提升空间的市场。
为了服务更多消费信贷的用户，信而富在硅谷建立了一个大数据创新实验室。王峻表示，之所以选择硅谷是因为大数据运算，无论学术界以MIT、斯坦福为首，还是商界以Google、Facebook为首，目前来说都比中国要先进。创新实验室建在硅谷，目的是让来自世界各地最好的工程师和数据科学家们聚集在一起，共同探讨如何利用中国大量的传统和非传统数据来做更好的信用决策，把当下热门的AI人工智能也运用于信而富的技术当中。
王峻说，信而富公司的性质决定了公司需要机器学习技术。一些传统的学习方法，比如回归分析、决策树和判别方法，这些虽然在金融行业中一直使用至今，但都不能提供所有的预判价值。而新的机器学习方法，诸如学习森林等，已经在金融科技和信用决策上被证明和广泛使用，不仅能显著提升模型的精确度，也能解决信息过度的问题。
“正是利用人工智能、机器学习、预测筛选(PST)、自动决策(ADT)等方法，对成千上万个变量进行多维度、多层次的分析做出一系列决策模型，形成对客户和潜在客户的风险评估、授信决策、贷后管理等业务处理的系统决策，从而找到合格的目标用户。”王峻告诉《陆家嘴》记者。
瞄准EMMA族
王峻告诉《陆家嘴》记者，信而富瞄准的客群叫做EMMA族(爱码族)。这里的EMMA不是一个女孩的名字，它代表的是一个独立群体，全称是Emerging Middle-Class Mobile Active Consumers(新兴中产阶层移动端活跃用户)。EMMA族是成长中的新兴一族。
王峻解释道，EMMA族正处于人生上升阶段，消费和信贷需求不断提升。信而富对EMMA族群做过调研，大体得出的EMMA族特征是：职业稳定、互联网重度依赖 、爱网购、各种消费和信贷需求。他们大多居住在二、三线城市，没有个人征信记录也未被传统金融服务所覆盖，超过50%的人为大专或以上学历，他们的借款用途通常是网络购物、娱乐餐饮以及购买生活用品。
王峻表示，对于EMMA族来说，信贷消费的需求是“刚需”，但国内的征信体系不够完善。近些年在央行大力推动下，央行的征信数据所覆盖的人数不断增加，截至去年10月的报告覆盖到全国8.5亿自然人，其中3.7亿有个人信贷记录，5亿有个人信息但缺少征信记录，而剩下的5.3亿人群没有任何信息报告。信而富所定位的EMMA族群，绝大多数是在没有征信数据的5亿大军中。有别于父母辈，EMMA族的消费理念和行为是：先消费再还款。他们有强烈的消费信贷需求，但是无法从传统金融机构获得贷款。面对相当于美国总人口1.5倍的近5亿EMMA族客群，信而富在消费信贷市场上找到了一片蓝海。
谈及多家机构面对这个市场为何没有采取跑马圈地的做法，王峻表示，为这样一群在中国没有被金融体系覆盖到的人群服务，需要面临诸多挑战，首先就得解决获客成本高的问题。
今天整个消费信贷行业面临的关键问题是信息不充分，特别是信贷数据缺失，导致获取这些信贷数据和信贷行为的预测成本非常高，从而导致一系列的扭曲，如价格扭曲、费率扭曲造成风险突显，而这样一连串的问题，使得中国的传统金融体系无法涉足这5亿人的市场。信而富的想法是依靠大数据，利用技术手段解决这一难题。王峻介绍，信而富从非常小的额度开始大批量获取客户，让客户在信而富建立自己的信用历史，并通过在平台上的信用提升轨迹去增加信贷额度，逐步满足EMMA客群的信贷需求。
对信而富来说，除了技术，多渠道的数据整合也是信而富的另一降低获客成本的优势。据王峻介绍，信而富的渠道合作伙伴目前主要分两类：一是电商，由于客群是EMMA族，提供的是小额信贷，所以电商合作是信而富的合作渠道之一。这种模式相对简单，信而富给电商提供无抵押贷款，可以增加电商的交易量，且不用承担任何资金和信贷成本，电商自然愿意合作。二是UGC平台，他们寻求合作是看重信而富的数据价值，因为在这些平台上活跃的客户，大多不需要实名制验证。信而富的每一位客户都需要姓名、身份证、手机、账号四项信息，合作后的平台能够得到信而富的信息反馈，可以自动与平台上的账号相关联。
王峻透露，今年的业务发展重点就是EMMA客群，下一步将与更多的合作方合作，从数据和获客渠道扩展，通过不同的渠道去触达5亿的EMMA客群，尽量用更短的时间获客。
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