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对话乐信CTO陆勇、CRO乔杨:八年时间,1.4亿用户,一艘「巨轮」的「内外兼修」

本文作者:周蕾 2021-08-30 14:41
导语:“这是大爆发的前夜,我们准备好战斗了。”

对话乐信CTO陆勇、CRO乔杨:八年时间,1.4亿用户,一艘「巨轮」的「内外兼修」

“能够生存下来的,一定是最能够适应变化的。”乔杨感慨道。

金融科技平台们已经不算年轻了。八年时间,互联网金融已惊涛骇浪一遍遍,顶住风浪远航的船只屈指可数。

乐信,是其中之一。

这家生于深圳的金融科技公司已经走到第八年,大船航行却越发稳健。上周乐信也发布了2021年二季度财报,简单看几组数据:

  • 截至今年二季度末,乐信的累计用户数已突破1.4亿;新消费生态商户数超1000万家,金融合作伙伴超100家,在贷余额为905亿,预计年内破千亿。

  • 目前,乐信1天以上的逾期率为4.92%,比去年同期降低39%,风险表现为近两年来最优;最新坏账回收实现回收率和回款金额也创下历史新高。

直到今年夏天,外界才了解到,首席技术官陆勇、首席风控官乔杨已经悄然入职乐信数月,执行着一个漫长且艰巨的任务:

对内,是一场数字化变革,让这艘大船的每个零部件运行更顺滑,把乐信近十年来经历的“风浪”更好地沉淀。

对外,是把厚实的经验和能力“家底”整合为产品体系,“集装箱”式地输出,抵达“纯科技服务模式”的目的地。

这当中没有哪桩是容易的,曾任平安寿险CIO的陆勇给我们粗略算了笔账:数字化转型,如平安、美的这样体量的企业,都花上了十年八年,斥资百亿。

同时,不断招兵买马、优化团队,提升人才密度,调整组织架构和协同机制。对B端业务的规划徐徐展开,新消费业务也正在成为乐信的第二增长曲线。

金融科技这片海域断不会就此平静,乐信的航线和作战计划无比清晰,“舰队”整兵齐将,亟待加速航行。

风控“升维”:策略、归因、自动化

一艘平稳远航的大船,风险管理必然是这艘船的“龙骨”。

受疫情影响,不少平台机构从2020年初开始都经历了逾期急升、坏账剧增,至今还没有缓过劲儿,但乐信的风控成绩斐然,二季度90天以上的逾期率为1.85%,资产质量却达到了近两年的最优水平。新增借款FPD30,已经连续12个月保持在1%以下。

(注:FPD30是指首个还款日后30天逾期案件GMV÷次月订单GMV)

与市面上不少信贷风控解决方案颇为不同,乐信在风险管理的“排兵布阵”并没有拘泥于贷前、贷中、贷后的全生命周期管理,而是分为两大维度的“双保险”。

先是基于前沿科技构建的全AI风险策略系统,以复杂网络、自动特征生成系统、无监督用户聚类、基于位置定位的风险评估体系等一系列“黑科技”为“建筑材料”,和过去八年的业务经验一道迭代优化出“地基”底层能力,包括坏账预测、利润追踪、营销策略等能力,支撑“上层建筑”策略体系。

对话乐信CTO陆勇、CRO乔杨:八年时间,1.4亿用户,一艘「巨轮」的「内外兼修」

策略体系则指向大家所熟悉的授信、额度、交易、资产配置等部分的决策,再向上全面灵活支持前端业务各个环节。

但风控不只是一瞬间的决策,乐信想到了要再建一套数字化管理系统,“升维”到更高屋建瓴的视角,用更长久耐心的观察,来管理风控本身。

新上任的CRO乔杨,曾先后任职于美国通用电气、Discover、京东数科,有着超过十五年的全球头部金融和科技公司风险管理经验。他来到乐信的第一件事,就是完善高质量的风险管理团队和体系。

他向雷锋网AI金融评论透露,他们搭建了一整套完善的风险监控预警和自动分析的系统,形成了按周、按月的追踪预警分析机制,可对核心指标完成自动化评估、复盘和走势预测,甚至能将策略体系的表现、模型价值、用户管理等一系列表现细化到每一天,按天追踪目标是否完成。

倘若实际情况与目标有偏差,算法将分析出哪些因素对偏差影响最大,他们再进行针对化地风险管控和拦截——这一部分,被称为自动化归因。

如果说全AI风险策略系统是一座稳固的摩天大厦逐步落成,内里复杂精密,日夜运转不停,那么这套监控预警和自动分析系统,就像是给大厦装上无数传感器和摄像头。

对话乐信CTO陆勇、CRO乔杨:八年时间,1.4亿用户,一艘「巨轮」的「内外兼修」

以往可能要每月末、季度末整栋楼检修,或者明显的投诉出现,才能查出漏洞,但在自动化、数字化的管控之下,风险管理人员可以及时精准定位问题、分析问题和解决问题。

“今年早期,我们发现入催率有一定上升。”乔杨讲起年初的一次经历,当时系统发现了这一上升趋势并预警,随后自动化归因系统对波动中的主要影响因素,以气泡图的方式展现出来,气泡大小代表影响程度——气泡之一,就是行业某头部平台用户。

“因为年初该平台对用户进行了一波降额和关帐户的操作,使得这批用户的流动性出现一定的压力,所以才会显示他们造成风险上升。再通过自动化检测和一键拆分,将这批用户精细到不同分组,对症下药,终于在一个月内让入催率恢复到正常水平。”

但风控不只在于“控”。风险管理是一门平衡的艺术,将谁放在天平两端,同样考验着管理者的战略目光。

乔杨表示,此前他们更在意GMV的提升,但如今要保证利润的前提下,同时针对乐信自身需求和用户要求,完成风险定价和额度体系的差异化。

对话乐信CTO陆勇、CRO乔杨:八年时间,1.4亿用户,一艘「巨轮」的「内外兼修」

就以定价为例,对有着强烈借贷需求的用户(借贷饥渴用户),定价上涨并不会严重影响到交易额,同时潜在利润率上升明显。

但对优质用户(即还款意愿和能力均优,但借贷需求不高的用户)而言,过高的定价没有带来大幅增加的利润,反而容易导致他们的交易量下降。

这样的策略精细化升级,不仅是为了业务增长,更为了在利率下行、监管趋严的大环境中,健康稳健地走得更远。

不过,乐信的风控建设绝不止步于此,长远规划已经出炉。乔杨向AI金融评论透露,在数据应用上,由于乐信并非纯信贷平台,交易、电商等多维度的数据积累更为丰富,让自有数据“物尽其用”会是首要任务;也将遵循监管要求,加强数据安全和隐私保护。

征信方面,乐信将与征信机构保持密切合作,并加大对人行报告的解读力度。

前文所述的监控预警自动化系统,不光聚焦C端业务的风险,将这套系统在B端业务持续完善,同时提升覆盖度和延展性,尽可能降低人工干预的操作风险,也是乐信今明两年的重点攻克方向。

风控以外的技术“百团大战”

AI与风控的结合,无疑是乐信的“拿手好菜”,但他们也意识到,风控以外的功夫,远远不能放松。

“整个业务链条,每一环都有巨大升华空间,这是我们未来2-3年内持续深耕投入的地方。”CTO陆勇曾是新浪移动CTO、平安寿险CIO,拥有超过20年技术研发和管理经验,他迅速排查出了乐信这艘大船未来可能出现的短板。

这场严密细致的技术升级,仿佛游戏通关打怪,一环扣一环。

第一环,精准获客,是陆勇最熟悉的课题之一。“投放广告或是渠道合作时,怎样精准找到我的客群,怎样用最合适的竞价让流量进来,怎样达到最高的转化率,这实际上是过去十年、二十年中非常经典的问题。”

如何迅速透彻地了解一个新用户,同时又不能踩到隐私保护的红线,更是乐信乃至各大互联网平台都绕不开的痛点。

为此,陆勇带领团队兵分两路,一路造“盾”,向联邦学习建模“进军”,在保证完全合规保护用户隐私的前提下,进行安全的数据共享;另一路造“矛”,不断深化用户全链路价值模型,充分挖掘人群属性、提升算力等等。

智能资产匹配,是乐信业务链条中承前启后的一环,“就算只有0.1%的改善,都是非常可观的净利润提升。”

陆勇定下的目标是,达到全局最优的匹配。

但这对所有互联网平台而言,都是极具挑战的命题:过程是多目标优化,约束条件也有多个,同时来自资金方或是乐信自身,还随时可能发生变化——可如果算法做不到动态优化,则牵一发而动全身。

他告诉雷锋网AI金融评论,攻关路线定在这三条:

“多目标的动态规划基础,这也是行业内比较经典的技术;接下来要做的,是强化学习以及多种深度神经网络算法和图算法,包括粒子群算法。正在尝试的进化算法类模型,也比较有效。”

助贷模式下,资金方的接入,是看似琐碎平常却大有优化空间的一环,也是颇具数字化转型色彩的一环。

由于资金方的需求、合规流程、内部系统往往千差万别,行业内通常要用1-2周时间完成接入。但在今年面世的Toplink系统帮助下,乐信接入资金方的时长缩短至分钟级;同时通过鲁班系统,完成接入流程的全自动化测试。

Toplink背后,是五大模块的优化贡献:贷前,流程编排,自动校验,规则器,元数据映射器。简而言之,是用机器配置计费、规则各种平台,让AI去理解合同,既免去了六至七成的人工操作,也达成了更精准的接入效果。

不只是Toplink和鲁班,陆勇表示,乐信内部有上百个这样的小型标准工具,将接入流程的每处细节加速打通,不仅可以释放人力,其他业务环节也能以此为“样板”优化工作效率。

而在乐信整体的技术大方向上,他透露,机器学习是投入最多的一环,团队也着重发力于机器学习平台2.0,达到深度学习、多模态学习、多目标学习等,期望AI和大数据未来能在业务全链条,甚至是企业内部的经营管理环节, 比如人员招聘、人才管理上,都能大展身手。

此外,中台建设、AI中心的加强、运维能力和安全能力的提升,也将是乐信后续的主要技术调整方向。

向外输出的“铁三角”

在对自营业务的管理精细化、自动化,加强“自体造血”“新陈代谢”能力的同时,乐信也已经形成了一套对外“献血”的成熟体系。

“很多人总觉得,传统金融机构的痛点就是缺流量、缺用户、缺乏科技风险管理能力等,但最核心的原因是,其实是缺乏风险定价能力。”乔杨说。

当机构面向多元的用户需求,没有“精耕细作”的风险定价能力就招架不住,旧用户留不下、新用户进不来,后续的信贷风控管理也就成了无根之木。

为此,乐信通过“乐图”“乐图Pro”“负熵”三个系列产品组成对外赋能的“铁三角”,面向不同的资产类型,向合作金融机构输出不断精进的风控能力。

据乔杨介绍,乐图和乐图Pro分别面向乐信站内和站外的资产,前者以助贷平台形式,帮助合作伙伴提升贷款通过率、守住资产风险。

当合作金融机构与其他互联网平台合作,乐信则通过乐图Pro输出标准化风控产品,加强传统金融机构对线上流量的判断力。

当前乐图合作机构超过6家,平均每家通过率提升1.69倍;服务于非乐信资产的乐图Pro,日均调用量超过8万次。

尽管乐图及乐图Pro数据亮眼,但负熵才是乐信最寄予厚望的“终极形态”

近年来,监管持续鼓励银行加强自营业务和自主风控能力,AI金融评论也多次报道中小银行的独立风控困境。乔杨预计,银行普遍独立完备风控的目标,需要五到十年时间才能达成。

有业内人士向我们强调,银行必须要从自己的土壤中“长出”这些能力,而不是依赖现成的方案。

负熵的定位,正与这一思路吻合,以深度绑定、联合运营的方式,拒量回捞,帮助银行搭建自营业务的闭环能力。不仅是单纯替银行获客,更要提供成套的定制化风险服务能力,所有服务交易环节在银行自身的账户和产品体系内完成,从而让银行做大业务规模。

今年一季度,负熵正式面世,上线首月即完成了约五千万的交易规模目标。

除此以外,乔杨还向雷锋网(公众号:雷锋网)AI金融评论表示,去年年初开始,乐信对催收就进行过大幅度智能化改造,包括智能语音机器人用于催收,用语音质检规范客服交流标准,催收案件的分类、分派和分析等——这一整套贷后催收的能力,也计划全部开放给合作机构。

结语

在与陆勇、乔杨的对话中,乐信的更多发展规划,也像那些被拆分、细化的气泡,呈现在航海图上。

例如在人员规划上,他们已经着手提高人才密度,搭建、优化团队,对组织架构进行一定调整。

同时,对存量业务和新业务进行组织化拆分,新业务的授信、交易、额度管理等体系都独立出来。

“新业务追求短期内的不断迭代优化,不能一套风险管理逻辑、同一批人马,既做线上又管线下,既做C端又做B端,对响应速度影响很大。”乔杨解释。

陆勇也盘算了详细的科技进化“四步走”,先是数据打通拉齐,再是数据分析治理,然后数据归因,最后形成一定的辅助决策、预测能力。

“把基础打牢,把过去没有做好的事情理顺,实际上我们的储备相当可观,最重要的就是开始落地。”

金融科技这片海域从未有过多少宁静,但总有人愿意驶入海中,偏向波涛汹涌处行。一切正有条不紊地开展着,陆勇也告诉我们:

“这是大爆发的前夜,我们准备好战斗了。”

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