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2018朗迪美国峰会丨贷后管理难题何解?融之家借力FISCO“试水”区块链


来源:凤凰网财经WEMONEY

“中国是消费金融发展的天堂。”4月10日(旧金山当地时间),融之家CEO张建梁在2018年朗迪美国峰会上如是说。

凤凰网WEMONEY讯 “中国是消费金融发展的天堂。”4月10日(旧金山当地时间),融之家CEO张建梁在2018年朗迪美国峰会上如是说。

具体来看,美国消费支出总额(不包括购房)远高于中国,但自2012年以来,中国消费者支出一直在高速增长,2018年总消费支出(不包括购买)达到36.7万亿,占GDP的42.8%,而美国的住房消费支出占GDP的比重达到70%。与此同时,2018年中国的消费信贷(不包括贷款)达到8.59万亿,分别占GDP和消费支出(不包括购房)的10%和23.4%;而美国的消费信贷相应占比则为20%和29%。由此来看,中国的消费信贷每年都在增长,但仍有10%的上升空间。

公开资料显示,融之家成立于2015年,定位于消费金融领域的信息技术服务提供商。主要业务包括:向金融机构提供精准获客服务;大数据和风控服务;信息系统的开发及软件服务;行业咨询服务。截至目前,融之家已与1000多家贷款机构达成合作,旗下“借点钱”APP累计注册用户超3000万,日均借款笔数申请超50万次。

好的资产比资金更重要

基于消费金融行业的巨大发展潜力,融之家将自身定位为消费金融行业的信息技术服务提供商。这个定位从一开始,就决定了融之家做的是针对B端的生意。

张建梁透露,融之家的核心在于信息技术,如机器学习、云计算、大数据等。“利用自身大数据技术和个性化智能搜索引擎优势,通过机器学习技术进行建模,从大量历史数据和用户数据中构建贷款通过率预测模型,根据采集到的用户授权信息,同平台内多样化的金融产品进行匹配,实时为用户推荐个性化的精准贷款产品,也帮助金融机构以最少的获客成本寻找优质用户。”张建梁说。

具体以通过机器学习实现获客为例,其核心就是数据和算法。给机器“喂食”,当这些“食物”即数据的样本量足够大时,主要运用算法让流程跑得越来越精准。事实上,每个公司的机器学习能力差别主要在算法,赋予机器不同的算法,计算的效率和准确率会有很大不同。

通过机器学习等多种方式实现用户获取之后,如何保证用户的活跃度,让用户留在平台上,进行第二次、第三次的消费?张建梁直言,融之家的获客渠道分为两端,一端是外部渠道获客,一端是运营能力,即人们所说的“外功”和“内功”。

“内功比外功更重要,活客的本质是产品和运营能力的提升,通过给用户提供更好的体验,包括为用户建立更好的账户体系,帮助用户发现价值等等,进而留住用户。”张建梁强调。

精准获客的能力为融之家获取到了大量B端客户,截至目前,融之家的B端合作客户已达到上千家。在B端市场攻城略地的同时,融之家是否会开拓C端理财市场?张建梁给出了否定的答案。“好的资产比资金更重要,这是一个‘物以稀为贵’的时代,好的团队不差钱,好的资产也不差钱。对我们来说,是要帮助客户获取更好的资产。”

“试水”区块链

凤凰网WEMONEY注意到,除了发力机器学习、大数据等方面,融之家也开始“试水”区块链。

众所周知,借贷行业存在这样的问题,即用户逾期之后,机构使用司法手段对用户进行贷后管理的成本过高,行业存在信息不对称的问题。

基于此,融之家尝试应用区块链技术来解决。“我们在区块链上的发力集中在技术应用阶段,目前主要是基于腾讯的FISCO公链,把用户与金融机构的借贷关系平移到区块链上来。”据张建梁透露,融之家的区块链产品,底层技术是基于FISCO构建的联盟链,采用PBFT共识机制代替公链的POW/POS等共识机制,有更高的TPS,且不需要消耗大量计算资源和Gas。

公开资料显示,FISCO提供基于以太坊EVM的虚拟机机制,可以最大程度进行业务开发及应用。也就是说,通过FISCO技术,可以把用户的借款凭证存储在区块链上。熟人间借贷关系数据准实时上链,链上数据即代表借贷权证的交易转移,保证借贷信息的不可篡改和可溯源性。

另据张建梁透露,基于区块链2.0智能合约技术,融之家成立了20人左右的区块链创新研究实验室。“未来融之家将尝试在场景落地,包括电子借据平台、去中心化数据交易所等方面均会进行尝试。”张建梁说。(凤凰网WEMONEY 张颖馨/文)

[责任编辑:wemoney PF055]

责任编辑:wemoney PF055

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