从美国Fintech平台中，国内的网贷平台能学到什么？

自从美国的Fintech平台LeadingClub高频率出现在国内各大金融媒体以来，Fintech一词就掀起了一股热潮。无论是网络投资者、借贷者还是相关从业者，如果不知道Fintech，就好像追星族不知道强尼·戴普，脑补一下画面都会觉得尴尬不已。

话到这里，笔者先科普一下Fintech到底是什么？

Fintech一词其实是Financialtechnology的缩略词，中文意为科技金融，根据维基百科的解释，所谓的Fintech就是运用高科技来促使金融服务更加富有效率的一种商业模式。说细致一点就是互联网公司或者高科技公司利用云计算、大数据、人工智能、机器运作，自然语言处理、移动互联等新兴科技手段提供低门槛金融服务，解决金融问题的一种手段。广义上来讲，Fintech具有多重内涵，包括但不限于P2P网贷、第三方支付、大数据征信、众筹、互联网银行、互联网保险、互联网券商、互联网基金销售、互联网资产管理、智能投顾、在线投资社交、金融产品搜索、在线金融教育、个人信用管理等。

Fintech起源美国，在美国的线上金融市场Fintech平台大放异彩。

目前，美国大大小小的Fintech平台有1300多家，真正成长良好的平台大致有50多家，比如2005年成立的第一家Fintech平台Prosper；美国最大规模的Fintech平台LendingClub；全球最大的在线财富管理平台Wealthfront；成立于2006年，专注于中小企业贷款的平台Ondeck；社交金融平台典型代表Sofi；开创“领投＋跟投”的股权众筹平台Angellist；小而美的学生贷款平台Commonbond；在线智能投资管理平台Betterment、Motifinvesting等等，其中，LendingClub和Ondeck已在纽交所上市。

目前国内的网贷平台规模为2300多家，在数量上是有优势的，但就整体发展而言，美国的Fintech平台却有许多值得我们学习的地方，具体的来看是哪些方面？他们的优势到底在哪儿？

科技驱动金融创新

从Fintech科技金融的字面意思来看，Fintec平台更加偏重技术属性，与国内互联网金融强调互联网技术不同的是，Fintech所涵盖技术范围要广泛很多，上述所说的云计算、大数据、人工智能、机器运作，自然语言处理、移动互联等技术接都包括在其中。而大部分中国的网贷平台目前还停留在金融业务信息化的第一阶段，也就是互联网的普及以及金融机构核心系统的应用阶段。纵观美国的Fintech平台，不少平台已经具备相对成熟的大数据风控以及智能投顾的创新模式。

由于征信体系成熟，美国的Fintech平台能够很好地利用大数据构建模型的方法来控制金融业务风险并进行风险提示，这也是为什么大多数Fintech平台借款逾期率以及坏账率远低于国内网贷平台的根本原因。不过可喜的是，国内的个人征信体系正伴随着高度信息化时代的到来快速发展、完善。

近期非常受国内大型网贷平台推崇的智能投顾模式对科技创新要求更高。所谓的智能投顾是指虚拟机器人基于客户自身的理财需求，通过大数据识别用户风险偏好，并在马科维茨提出的投资组合理论基础上（这个理论已在发达证券市场实践中被证明是行之有效的，并且助力其提出者马科维茨获得1990年诺贝尔经济学奖），通过算法和产品搭建一个技术模型，实现理财规划师才能够提供的智能理财顾问服务，上文提到的Wealthfront、Betterment、Motifinvesting就是智能投顾平台的典例。智能投顾模式在最优资产配置，无情绪化工作，快速提供理财方案，降低服务门槛以及交易成本这四大方面都显示出巨大的优势。

除了大数据风控以及智能投顾，人工智能这一项最前沿的科技在Fintech领域的应用范围也很广泛。包括语音识别、图像识别、活体识别、手写签名等技术在内的身份识别认证；应用于量化投资的决策系统（通过海量大数据和基于大数据的预测技术，将影响投资结果的变量、行为动态如网民情绪等都进行捕捉，再进行实时运算，进而形成量化投资方案）等。目前国内顶尖的互联网公司如百度、阿里已经已经在这一领域取得了突破性的进展。

不断完善自身的征信体系，拓展征信渠道

前文我们也提到国外的Fintech平台有天然的征信体系优势，那么对于国内的网贷平台，在征信体系并不完善的大环境下，又该怎样做？关于这一点，笔者认为可以参考Prosper的做法。Prosper根据已有的征信数据对贷款用户进行分类，并形成一个基于预估损失率（estimatedlossrate）专有的“Prosper分级”，该评级由两个分数决定，一个是信用评分，从外部征信体机构中获得，一个是根据用户在平台内的借款还款等行为进行评分，评级由风险最低到风险最高依次被标记为AA,A,B,C,D,E,和HR(高风险)，具体情况如下图表1所示。

Prosper对借款人内部评级的做法对国内网贷平台的风控体系建设具有参考意义。在征信渠道上，可以从已有的线下个人征信企业中获取数据，也可以与部分线上的征信企业如芝麻信用、腾讯征信等进行合作，当然如果可行，还可以使银行信用卡消费的一整套体系线上化，或者还可以从搜索社交数据、O2O消费数据、LBS（基于位置的服务）数据等角度挖掘，完成外部征信体系的评分。

根据平台内外的征信数据，对信用等级越高的用户提供更优惠的借款利率，对信用等级越低的用户不贷款或者提升借款利率。而对平台的投资者，则要保证他们对借款者信用等级评分的知情权。

采用更加成熟的商业模式

我们知道一个平台商业模式的好坏以及是否具有可盈利性直接决定了一个平台的生死。在美国的Fintech平台中，笔者总结了两种值得国内网贷平台学习的商业模式。

第一种，通过B端合作获取精准的C端客户或者通过智能算法获取客户

在国内网贷平台获客成本高居不下的今天，如果能够通过B端合作批量导入精准客户，那么平台能够节省大量的人力物力成本。因为一般来说B端已经实现了对用户的筛选，平台获得有效客户或者有相应服务需求的客户概率能够大幅提升。比如网贷平台与消费分期平台合作，那么它就能获得大部分经过筛选的高质量借款人，完成从资产端到资金端的对接。第三方支付平台如果能够与大型连锁超市或者大型的交通服务公司合作，那么它就能快速地积累C端支付客户。

对于有一定实力的平台还可以通过智能算法获取客户，简称智能获客。这一理念目前还不够成熟，但在未来这也是科技金融平台发展的一个趋势。想必我们都有这样的一种相似感觉，当我们在某一个网站上看到一件商品后，接下来你换一个网站，你也可以看到这个商品的弹幕广告，即便你已经在上一个网站购买，它依旧让你看。这就说明，在科技金融领域，智能获客的做法也是可行的。而要做到如此，平台需要足够多的数据精准地刻画用户画像，捕捉用户产生金融服务需求的那一瞬间并即时展示自己可以提供的金融服务，当然这也都需要巨大的流量去触达这些客户。

第二种，专注细分领域，提供相关的增值服务

这种模式在整体市场相对饱和后，优势便会逐渐显露出来。本身国内网贷平台的客户群体大都是传统金融未覆盖到的群体，在资质上没有优势，但数量却十分庞大，能够产生巨大的长尾效应，尤其是广大的中小平台能够在细分领域找到突破口，提供更加专业化的投融服务。目前，国内的网贷平台已经有不少平台尝试，涉及的细分领域包括农业金融、能源金融、社交金融、消费分期、供应链金融等。

在增值服务方面，跨界营销是网贷平台推广营销值得思考的一个点。比如某某平台与某某连锁店合作或者某某平台与某某打车软件公司合作，平台为扩充连锁店提供资金或者为司机提供贷款，这又回到我们上文所说的通过B端合作获取精准的C端客户的商业模式中去了，但最终都能达到互惠共赢的效果。

以上就是笔者的一点薄见以及整理出来的可从前沿Fintech平台中可以参考的点，希望对您有用。

本文系作者宝点君授权零壹财经发布，文章仅代表作者立场。

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