在金融科技行业被频繁质疑之时，这家公司做对了什么？

原标题：在金融科技行业被频繁质疑之时，这家公司做对了什么？

几百个年轻人，抱着赚一笔的想法，陆续在一个门店前，开始上传自己的身份信息，填写资料和刷脸。组织者告诉他们，他们得到贷款后，转给组织方，然后会得到提成，贷款会由组织方在资金周转之后还上，他们只需要提交资料验证通过，不需要任何代价，而之前已经来过的年轻人，告诉身边的熟人，的确，他们借的贷款已经被还上了。

不过他们不清楚的是，这一波的几百人，是最后的一批，短租的房子即将到期，组织者已经做好了跑路的准备，没有还贷款的必要了。

这样的中介诈骗，在史红哲看来并不新鲜，却也不好防御。网络借贷公司针对欺诈风险的手段，常见的是黑名单和专家规则，黑名单包括抓取自互联网的失信记录，外部获取的黑名单和自身的信贷记录，而专家规则是反欺诈专家的经验集合，不过，对于之前并不存在不良记录的「素人」，和针对性设计的「套路」，这些手段很容易失效。

乐信也曾经被这些问题困扰，这家 2013 年成立的公司，最初的授信审核还依赖地推人员的人工，2015 年时，负责批单和催收的风控团队，主要依靠专家规则，因欺诈而造成的不良资产曾高达几千万。现在，营收增长了数倍，这个数字却成倍下降。转变来自于人工智能的大规模应用，理论上，欺诈团伙不会只做一次就收手，那么连续作案的订单，在交易时间、地点、金额、行为序列等信息上一定存在某种特征。以往的积累的欺诈订单和交易，被乐信作为样本，用于 AI 模型的机器学习，在之后的机器审核中就可以将存在相应特征的订单筛选出。

对更进一步的欺诈手段，如果从单个订单完全看不出风险，那么就会对其「复杂网络」进行判断，乐信积累了超过一千多万的黑名单，以及更多的「灰名单」，形成了约有 5 亿个结点的复杂网络，每个节点可能是一名用户、一个 WiFi，或一部手机，史红哲用网络搜索引擎里 PageRank（网页排名）的概念作为类比，某个用户通过不同的节点，与黑、灰名单用户的连接越多，就意味着这个用户的风险越大，直到被机器自动拒绝。

乐信风控系统复杂网络的操作界面 | 图片来源：乐信

目前乐信每天会收到超过 100 万数量的订单，正是依靠大数据和人工智能技术，才可以在低风险的前提下，自动处理超过 98% 的订单。从绝对数量上来看，过去一年乐信规避了 2000 余起欺诈案件，平均月拦截金额约 3000 万。

乐信的这些变化，离不开从创业之初就对技术的不断投入，而现在研发人员超过三分之一的占比，也让这家金融科技公司的技术实力稳步提升。

「对上路」技术副总裁

2017 年 2 月，为了进一步提升乐信的金融科技水平，史红哲作为副总裁和技术负责人加入了乐信公司，乐信创始人肖文杰让人津津乐道的故事，是他大学毕业后花了两年时间，矢志不渝地要进入腾讯，并在 25 岁时如愿以偿，工号在 5000 之内。而史红哲进入腾讯的时间要早得多，他是腾讯的 74 号员工，之后又先后在百度和顺丰金融工作。当猎头最初找到他的时候，史红哲并没有太当回事，但之后他去了解乐信的时候，却发现不少腾讯的前同事，交流之后，乐信的氛围和工作方式，让他感觉熟悉而亲切，双方就「对上路」了。

乐信副总裁 史红哲 | 图片来源：乐信

虽然从事技术，但史红哲很看好金融行业，从百度离职去顺丰金融的时候，他就预感未来移动互联网技术，一定会切入到金融领域，而从分期乐商城起家的乐信，在用户体验和数字化的步伐上还要更进一步。但另一方面，仅用 4 年就完成上市，快速增长的同时，乐信的技术体系也有历史遗留的隐患。

在发展早期，乐信的研发人员一度严重不足，有限的技术资源用于支持业务快速发展，基础的系统架构优化就会有些落后，而每当电商大促日来临时，庞大的流量会猛烈冲击系统的稳定性，甚至冲垮容量的峰值。史红哲入职第一个周的时候，就赶上了一次电商大促，在会议室，高管们凑在一起，看着大屏投影上交易金额的动态显示，可刚上线两分钟，随着峰值快速到来，系统就崩掉了，所有人面面相觑——此时距上次大促扩容还没几个月，增长远超了预期。「这是我第一次参加大促，我就想，我的事情来了，我的压力可能也来了。」史红哲说。

当时乐信无论是在研发效率、质量上，还是 IT 的组织架构，都有优化调整的目标。但另一方面，交易每时每刻都在进行，IT 的调整不能影响到业务，就像是「在行驶的汽车上换轮胎」，人员、研发资源的调度都要谨慎。

史红哲做的第一件事情，是做系统间的解耦，乐信的研发团队分为平台和业务两大体系，前者更关注底层技术的研发，后者是分散在十一条业务线上，快速响应各自条线业务敏捷开发的需求。通过解耦，平台与业务、不同业务之间的界限更加清晰，史红哲解释，作为互联网金融公司，乐信每条业务线可能就十几名研发人员，但不同的业务线之间联系紧密，例如消费信贷业务，就连接着前端的获客、风控和后端消费金融资金匹配，每条业务线都是大的业务中的一个环节，体现在研发上，一方面业务团队要做到可以在本业务闭环内快速迭代，另一方面还需要顶层的协调设计，来避免不同业务线各自发展最终带来混乱。

对于业务端研发团队，史红哲选择放手，将管理权授权给每条业务线的负责人，自己主要关注每个团队的技术标准和研发流程，重点项目的跟进，以及跨业务的需求等。从创业期走来，追求速度已经成为业务研发团队的本能，史红哲还记得，原本业务线上几乎每天都会发布新版本，频率难免过高，他通过统筹协调，制定了更加清晰、规范的流程，甚至强制每周只能在固定的两天发布新版本。「随时随地、无时无刻都在想着要发版本的状态，其实不一定是最佳状态，就像人需要心跳一样，我们的研发也需要心跳。」

而他本身的精力更关注在平台研发团队。在来到乐信时，他曾和肖文杰聊之后的职责，肖文杰说，希望能够提升在人工智能领域的实力，这也是史红哲在思考的问题。消费信贷最核心的价值就在于风险判断，实际上，传统金融行业对小额的消费信贷毫无兴趣，一个重要原因就是授信的成本甚至高于交易额本身，只有用机器的方式来进行风控，才能压低成本保证盈利；另一方面，随着传统的风控手段逐渐失效，人工智能成了风控的必选项。在史红哲来之前，研发团队已经在业务迭代中用到了一些机器学习的算法，但并没有专门研究算法的团队。入职后不久，史红哲就成立了 AI 实验室：「从我个人的判断来看，一家金融科技公司，一定需要一个 AI 实力特别强的团队支撑这些东西——特别是在我们的风控，还有我们商品和广告推荐方面，没有这样一个强有力的 AI 团队去做一些基础研究、算法研究的话，单靠业务线的能力可能会做不好。」AI 实验室团队分为风控、运营和深度学习三个部分，前两者直接面对业务，深度学习团队则为其他业务和 AI 团队提供基础功能。据史红哲介绍，目前他正在将大数据和 AI 团队做进一步的整合，筹备成立新的大数据智能部团队。

乐信AI在全链条的应用 | 图片来源：乐信

技术做了商业的「排头兵」

2017 年乐信上市前夕，《关于规范整顿「现金贷」业务的通知》被正式下发，导致美国资本市场对中国金融科技公司产生疑虑，受此影响，乐信不得不更新招股书，将上市时间推迟到 12 月 21 日，并将融资金额缩减至 1.2 亿美元。

虽然乐信最终还是成功上市，但对整个中国金融科技市场来说，随着 P2P 备案一再推迟，阴霾始终笼罩。2018 年中国金融领域的融资虽然高达 1176 亿元，但投资项目已经从前几年的网贷、风控、用户体验和第三方支付等 2C 领域向 2B 领域迁移。对绝大多数 P2P 公司来说，没有网络小贷牌照，已经意味着出局，而即使有，受最多 3 倍杠杆的限制，资金很难充裕，转向助贷业务，向银行、消费金融机构寻找外部资金成了必然。

在国内金融科技上市企业中，来自外部资金的占比都在大幅提升，例如拍拍贷 2018 年四季度撮合贷款中金融机构资金来源占比达到 20.4%；微贷网 2018 年撮合贷款中机构资金来源占比达到 4.1%；去年 11 月，小赢科技宣布与中信信托签署战略合作协议等。而乐信到 2018 年 4 季度，却有将近 70% 的新增借款资金来自银行等金融机构，在过去一年多的时间中，如何承接好这件事情，成了乐信技术团队最需要突破的工作。

这一变化在乐信内部并不明显，无论是前端引流、风控等都没什么变化，但当资产请求形成时，如何将上百万笔订单和乐信目前合作的近百家金融机构进行最优化的匹配，就成了问题。实际上，作为资金方的金融机构会稍显强势，有着不同的资金要求，包括资产量级、成本利率、还款期限、贷款人群和风控等，甚至还会要求乐信对坏账保底，而这样复杂的计算和求最优解，必须依靠大数据和人工智能才能解决。

现在，每一笔来自分期乐的订单，会根据以往的历史订单，对应每一个资金方，形成相应的评分，来描述订单和资金方的匹配程度，最终按照评分做最优的调度。为了保证最优的组合能通过资金方的风控，这些订单会先被乐信的风控体系进行筛选，再交由资金方审核，目前通过率达到 93%，而大量的资金方除了保证资金的充裕外，还避免了流动性风险，史红哲表示，即使现在桔子理财或是某几家的资金收缩了，其实对乐信的业务也不存在任何影响。

显然，作为平台，连接的资金方越多，本身的实力就会越强，但连接的数据量越多，也会带来更多工程性的问题。在 IT 系统对接的过程，乐信的研发团队发现，有的银行甚至没有自己的 IT 团队，全部使用外包，很久都搞不定，需要他们飞过去手把手地做开发和对接；还有一些在贷后清、结算，对账的阶段，也提供不了相关的对账文件，需要乐信的团队自己去做。因此，乐信投入了较大的精力，建立包括前期的商务谈判、助贷产品的设计、IT 系统的对接等在被的清晰的流程，还有专门的门户去支持各个资金方自助查看一些数据。

对乐信和金融机构来说，这更是一种优势互补。史红哲看到一种趋势，目前国内除极个别的银行外，大多数银行缺乏 2C 的能力，有资金却无法做好小额海量的消费贷款，而乐信则需要合规性的资金来源，这给双方在未来新的金融生态中，提供了合作的机会。目前乐信服务的资金方，最快一个月，慢的两三个月就能够开展消费金融业务，对银行来说，能够开拓以往性价比过低的消费金融市场，吸引力是很大的，而双方的关系也能够从以往相对敌视的竞争关系转为分工合作关系。

吃汉堡这样的场景，显然是绝大多数传统金融机构无法触及的 | 图片来源：乐信

不同于以往互联网金融，业务模式发展远远快于技术，政策引导下，乐信向 2B 的转型，技术驱动的价值凸显。对史红哲来说，技术的本质没变，只是多了一个资金匹配的课题，可以更好地去服务后端 2B 的机构投资者，而在这些领域的探索也并非一次性的。史红哲透露，做 2B 端的金融科技输出，已经是乐信的战略方向之一，在下半年，他们将成立专门 2B 的虚拟团队，在互联网金融的充满不确定的关键时期，技术将成为乐信商业探索的「排头兵」。

2019年7月25日，乐信获得《亚洲银行家》中国最佳信贷技术项目大奖 | 图片来源：乐信

参考资料：

零壹智库发布《上市金融科技企业发展报告（2019）——科技价值的觉醒》（https://www.01caijing.com/article/39991.htm）