穿越行业起伏 合众e贷如何做到稳中前进

作者:蔚芮

审校:一条辉

来源:GPLP犀牛财经(ID:gplpcn)

2019年,互金行业迎来史上最严监管,监管部门除对严重违法违规平台进行大力打击,严惩失信行为,之外,还对网贷平台进行动态监测和穿透式监管,切实维护出借人合法权益。

当所有人都感觉行业步履维艰的时候,合众e贷却稳中前进。

2019年7月3日,合众e贷上市主体公司——合众国际(控股)有限公司再次向美国证券交易委员会(SEC)更新此前提交的招股书。

招股书显示,合众e贷2015年11月上线,2018财年实现了盈利的大幅增长,其中营业收入为3440万美元,同比增长3313%,净利润为427万美元,同比增长608%。

在行业低迷时企稳,合众e贷的秘密是什么?

“金融的核心是风控和合规”

作为金融相关行业的参与者,合众e贷对风险控制的认知要更深。

“金融最重要的是风控和合规。”

正是对风险和合规的认知及早期建设让合众e贷在后期严格监管当中能够顺利发展。

可以说,早期的自我认知是合众e贷稳健运营的关键。

合众e贷一直以谨慎的态度处理日常业务。

比如,在底层资产方面,相比行业内目,合众e贷则有几个不同:

一、借款信息的披露非常详细,包括借款人的居住地、月收入、从事职业、借款用途、在其他网贷平台的借款情况等,这可以看出每个借款人的还款能力和还款意愿,同时,合众e贷实时跟进借款人财务状况变化,大大降低了逾期风险。

二、平台通过点对点匹配借款人和出借人,即每一笔出借资金都对应单一的借款人,每笔借款均生成电子合同,资金流向清晰可查,这样的好处是避免了期限错配和资金池;

这让合众e贷积累了不错的底层资产,而这些优质的底层资产决定了平台的安全系数,当然,也基于稳健经营才让合众e贷在行业频爆雷的时候未受影响。

此外,合众e贷的平稳增长还与其高度重视合规建设密不可分。

据GPLP犀牛财经获悉,自从合众e贷创立伊始,就一直坚持高标准的合规要求,以相关法律法规及行业准则为标准,不断完善内部合规操作制度,积极响应最新监管政策且随时根据政策调整业务模块,引导员工掌握最新行业监管政策,并落实到经营管理之中,最终保证整个平台全流程合规管理。

2019年7月31日,合众e贷通过了深圳市互联网金融协会严格的审核,正式成为其监事单位——资料显示,深圳市互联网金融协会是在深圳市委市政府的支持下,在深圳市地方金融监督管理局、一行两会驻深机构的指导下,由深圳地区有代表性和影响力的金融机构、互联网企业、金融科技企业、互联网金融企业、以及相关配套服务机构组成的行业自律组织。

除了通过协会严格审核之外,合众e贷还获得了通过了律师事务所的法律认可——近期,从合众e贷在官网披露的法律意见书看(合众e贷法律意见书由广东融关律师事务所开具),合众e贷已上线银行存管,平台与投资资金完全隔离。合众e贷与其合作担保方深圳市大地信通担保有限公司无关联关系,没有关联担保和虚假增信行为,此外,合众e贷的工商登记信息、运营情况、基本运营设施都符合相关规定,股东及实际控制人、董监高的信用记录和从业资质都符合要求。

2019年7月25日,合众e贷公布了2019年年中运营报告,据该报告的数据显示,合众e贷上半年成交额达18.79亿元,累计成交额已达107.15亿元,累计用户人数为701.32万人,累计出借人数10.19万人,累计赚取3.66亿元,上半年人均每笔出借金额为2.31万元。

在行业一片低迷的时候,合众e贷让人看到了希望。

合众e贷的科技追求

据合众e贷最新招股书显示,合众e贷已将注册资本增加至5.5亿元人民币,普通股首次公开发行价格至少是每股4美元。

借助科技的力量崛起,这是合众e贷弯道超车的另一个原因。

其实,早在前两年,当人工智能(AI)、区块链(Blockchain)、云计算(Cloud Computing)、大数据及大数据分析(Data & Data Analytics)为代表的ABCD技术在金融行业开始蓬勃发展的时候,合众e贷就开始了技术创新的探索。

以风险管理为例。

在合众e贷的风控体系当中,风控团队基于大数据开发出了属于自己的风险控制系统——金睛风控系统,该系统根据来自不同的的数据,比如自身业务、数据公司和征信机构等,然后对借款人从网络行为、贷款行为、消费行为、社交圈子等维度进行风险评估,随后根据风控模型对借款人的信用情况、还款能力、还款意愿、收入稳定性等进行预测,再加上人工审核的辅助,从而将不合格的借款人挡在门外,保证借款人质量。

在下决策的时候,金睛风控系统风控系统通常基于有效的评分体系进行决策,下决策之前,其主决策评分模型将会根据算法对客群进行分类,同时对每一个借款人进行打分,从而估算出其合理授信,与此同时,对于该评分是否合理,放款之后还要继续通过KS值进行验证。

“借款人下载合众e贷APP后输入申请信息,然后进入决策系统,决策系统通过大数据分析,对借款人进行信用评分,同时以KS值判断风控模型是否有效,确定模型有效后再根据模型给出的分数进行决策,假设某一区间分数的人的逾期率是5%,那这个区间的人全部都不放款,逾期率5%以下的都进行放款。”2019年7月2日,在由中国经营报社主办、中国社会科学院提供学术指导的“数能,新引擎——2019(第四届)金融科技大会”当中,合众e贷CEO陈敏麟介绍说。

与此同时,针对大数据风控存在的各种风险,比如一些风险难以被数据察觉,合众e贷便将人的风控经验与数据表现关联起来,加强模型对业务的了解,当然,对于人的经验的学习,合众e贷还将风控人员的经验结合到机器学习模型当中,在人与企业之间不断验证,最终提高准确率,降低风险。

这系统性提升了合众e贷的风险管理水平及核心竞争力。

此外,合众e贷平台还建立了智能反欺诈和传统反欺诈技术相结合的联动防控机制,主要针对贷前和贷中环节的潜在欺诈风险进行早期预警、识别、评分和定性,能够及时挽回欺诈损失。

总而言之,作为金融科技的创新企业,合众e贷用于尝试各种创新科技,当然在实际执行的时候,合众e贷还会反复论证,配合人工团队进行验证,在确保无误的情况下会全面应用。

受益于科技所带来的改变,合众e贷还将在科技的道路上继续前进,进一步推动金融科技的变革。

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2019-08-26
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