作者：王煒 李睿

調(diào)研觀察：

網(wǎng)商銀行攜數(shù)字基因而生，是一家“技數(shù)”推動的銀行（技—科技，數(shù)—數(shù)據(jù)），創(chuàng)新“310”貸款模式、用大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)改變傳統(tǒng)金融服務(wù)模式，將每筆貸款的平均運營成本降到2.3元。成立3年多，網(wǎng)商銀行及前身阿里小貸累計為超過1170萬小微客戶提供經(jīng)營性貸款。

不論是從企業(yè)內(nèi)部管理，還是業(yè)務(wù)拓展，技數(shù)驅(qū)動深入到網(wǎng)商銀行的方方面面，發(fā)展過程中一直都在借助技術(shù)推動業(yè)務(wù)的創(chuàng)新發(fā)展。業(yè)務(wù)上，充分利用大數(shù)據(jù)，實現(xiàn)全程數(shù)據(jù)驅(qū)動，從一開始的營銷、到客戶篩選、到業(yè)務(wù)執(zhí)行（貸款審批、放款跟蹤等），實現(xiàn)高效的智能化操作。實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動，部門間的打通和聯(lián)合是關(guān)鍵，各部門的數(shù)據(jù)聯(lián)合起來，才能更好的挖掘和實現(xiàn)數(shù)據(jù)的價值。

從客戶群體看，網(wǎng)商銀行關(guān)注于小微、“三農(nóng)”，所提供金融服務(wù)的特點是小、急、短、頻；從業(yè)務(wù)形態(tài)看，所有業(yè)務(wù)都是在線業(yè)務(wù)，同時因為金融業(yè)務(wù)不是一個高頻業(yè)務(wù)，所以并不追求客戶端的活躍度，而更關(guān)注于通過場景觸達(dá)客戶（外賣、網(wǎng)購等）；從業(yè)務(wù)規(guī)劃看，更關(guān)注于協(xié)作共贏，希望通過技術(shù)輸出與更多金融機(jī)合作，充分發(fā)揮網(wǎng)商銀行的技術(shù)優(yōu)勢和金融機(jī)構(gòu)的業(yè)務(wù)、市場優(yōu)勢，共同更好地服務(wù)客戶。

在營銷創(chuàng)新領(lǐng)域，充分利用大數(shù)據(jù)、AI等技術(shù)，創(chuàng)新服務(wù)、精準(zhǔn)定位目標(biāo)客群，以“大促貸”的投放為例，是基于大數(shù)據(jù)、用戶畫像的精準(zhǔn)營銷，從產(chǎn)品的設(shè)計到投放都體現(xiàn)出了技術(shù)驅(qū)動，產(chǎn)品是針對于特定的時間（雙11大促等），針對特定的客群和需求（賣家在大促期間備貨和營銷的資金需求）制定的產(chǎn)品，其背后是對于這一特定時間、場景下特定客群的個性化需求的準(zhǔn)確把握。

在風(fēng)險管理領(lǐng)域，擁有EB級的數(shù)據(jù)，可以真正實現(xiàn)基于大數(shù)據(jù)的自動化風(fēng)險控制；區(qū)別于傳統(tǒng)的指標(biāo)式風(fēng)險控制，真正構(gòu)建了相對全面的風(fēng)控模型，除了對于客群本身行為的關(guān)注，還會關(guān)注到行業(yè)的走勢等時間維度的完全性（對于季節(jié)性商品會綜合考慮到旺淡季的差異等）；“310”模式背后的風(fēng)控模型和風(fēng)控體系。

在信息系統(tǒng)建設(shè)方面，成立之初就整體采用了云架構(gòu)搭建業(yè)務(wù)系統(tǒng)，一方面，這種分布式開放的架構(gòu)為產(chǎn)品創(chuàng)新及研發(fā)效率的提升提供了助力，業(yè)務(wù)系統(tǒng)基本達(dá)到了2周一次迭代，更快更好的響應(yīng)客戶需求和市場環(huán)境的變化；另一方面，作為一家純線上銀行，對于業(yè)務(wù)的持續(xù)性、穩(wěn)定性和快速響應(yīng)有很高的要求，云架構(gòu)提供了高可用和穩(wěn)定性的能力，高并發(fā)處理能力強(qiáng)；從開業(yè)之初的兩地雙活數(shù)據(jù)中心到目前的異地多活數(shù)據(jù)中心，通過分流將災(zāi)備資源充分利用起來，而不像傳統(tǒng)架構(gòu)下災(zāi)備中心平時只用于備份，不承擔(dān)業(yè)務(wù)，提升了資源利用效率；企業(yè)內(nèi)部管理充分利用技術(shù)工具，從系統(tǒng)建設(shè)到系統(tǒng)運維使用了幾十套應(yīng)用系統(tǒng)協(xié)助管理，有效提升了管理效率。

對于數(shù)字化，網(wǎng)商銀行CIO唐家才的觀點是：數(shù)字化為業(yè)務(wù)的發(fā)展提供助力，網(wǎng)商銀行的目標(biāo)是為小微、“三農(nóng)”等過去不受重視的群體帶來更多平等的機(jī)會，數(shù)字化的目標(biāo)是服務(wù)這些客戶——普，通過技術(shù)降低成本——惠，真正的實現(xiàn)普惠金融，從而逐步實現(xiàn)為世界帶來微小和美好變化的愿景。

“310”模式的背后：風(fēng)控創(chuàng)新

網(wǎng)商銀行立足于服務(wù)小微企業(yè)，基于創(chuàng)新的微貸技術(shù)，客戶可以獲得7*24小時金融服務(wù)，實現(xiàn)3分鐘申貸，1秒鐘放款，全程0人工介入，即“310”模式。“310”背后是長期積累的風(fēng)控技術(shù)能力，包括10萬項以上的指標(biāo)體系，100多個預(yù)測模型和3000多種風(fēng)控策略。這些技術(shù)，一方面可以讓小微企業(yè)和經(jīng)營者不用擔(dān)保和抵押，憑借信用就能進(jìn)行貸款；另一方面，將不良率控制在1%左右。

之前受惠于“310”模式的主要是網(wǎng)上的賣家和中小企業(yè)，如何讓新金融惠及線下數(shù)量更廣的小攤小販，一直是無法破解的難題。2017年6月，網(wǎng)商銀行聯(lián)合支付寶收錢碼推出“多收多貸”，率先開始了這場沒有先例的探路之旅。

開始風(fēng)控專家們心里也沒底，但隨著不斷探索，他們發(fā)現(xiàn)線下小微經(jīng)營者用上移動支付之后，沉淀下來的部分?jǐn)?shù)據(jù)維度甚至比線上電商還要豐富，再結(jié)合風(fēng)控能力和創(chuàng)新的模型算法，為線下小微經(jīng)營者提供貸款服務(wù)就有了基礎(chǔ)。

首先，識別出真正的商家——毛線球vs蒲公英。怎樣才能給真正有需要的線下小商家最合理的授信額度？首要解決的問題，是如何從海量使用收錢碼的用戶中識別出哪些是商家，哪些是個人。網(wǎng)商銀行研究發(fā)現(xiàn)，這個問題可以通過分析人與人之間的資金關(guān)系網(wǎng)來解決。如果是個人，與他發(fā)生資金聯(lián)系的人，互相之間多少是有聯(lián)系的，他們的關(guān)系圖就像一個毛線團(tuán)。而如果是個人經(jīng)營者，與之發(fā)生資金關(guān)系的人會更多，而且彼此之間沒有什么聯(lián)系，關(guān)系圖像一個蒲公英。這個邏輯雖然簡單，但是要對幾千萬戶的商家在幾秒鐘內(nèi)做出判斷，對模型的精準(zhǔn)度要求非常高，需要非常強(qiáng)的人工智能計算能力。

其次，要了解商家的經(jīng)營狀況和潛力。為線下小微經(jīng)營者提供貸款服務(wù)，最重要的是評估其信用情況，但他們往往沒有車、房等固定資產(chǎn)，也缺乏信用記錄和積累，如果僅僅通過已有的交易授信，很難還原他們的經(jīng)營全貌。所以，在經(jīng)營預(yù)測上，網(wǎng)商銀行會更多考慮線下小微經(jīng)營者的實際情況，來預(yù)測店鋪未來的經(jīng)營潛力和經(jīng)營風(fēng)險。

比如沿街的門店在遇到修地鐵、鋪設(shè)管道等市政變化時，通常會影響未來幾個月的經(jīng)營情況，所以將店鋪的地理位置與地圖數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配，結(jié)合周邊的市政信息、地標(biāo)建筑、人流情況、買家結(jié)構(gòu)、同類商家情況等，通過商圈聚類和行業(yè)識別，結(jié)合檢索算法的優(yōu)化處理，數(shù)十億LBS節(jié)點快速匹配，能夠在幾秒鐘內(nèi)計算出店鋪在未來6個月的經(jīng)營潛力和經(jīng)營風(fēng)險。舉個例子，同樣是賣包子的兩家店，口味、客群、每天的流水、老板的勤勞程度等所有的經(jīng)營狀況都相同，其中一家店所在的馬路很快要開始修地鐵了，那么這家店老板能夠從網(wǎng)商銀行貸的款，就會比另一家少。

同時，還要反欺詐防范風(fēng)險——把套現(xiàn)苗頭“扼殺”在萌芽狀態(tài)。網(wǎng)商銀行行長黃浩曾經(jīng)說過，“傳統(tǒng)的信貸風(fēng)控理念往往先把人預(yù)設(shè)為壞人，但網(wǎng)商銀行從不預(yù)設(shè)任何一個壞人，我們把每個人首先看成是好人，然后用大數(shù)據(jù)的風(fēng)控技術(shù)把其中少數(shù)的‘壞人’挑出去。”

套現(xiàn)模式變化多樣，套現(xiàn)是個攻防博斗的過程，套現(xiàn)本質(zhì)上會在交易上具有短時間的集中性，因此，基于同個虛擬群體中套現(xiàn)黑產(chǎn)在交易上表現(xiàn)出的短時間的聚集性，網(wǎng)商銀行通過時序交易關(guān)系網(wǎng)，運用LPC算法識別出了上萬個套現(xiàn)虛擬社區(qū)、幾百萬套現(xiàn)買家，在新套現(xiàn)模式剛剛冒頭的時候，就能實現(xiàn)對套現(xiàn)模式的覆蓋和防控。

此外，對風(fēng)控技術(shù)進(jìn)行創(chuàng)新嘗試。在網(wǎng)商銀行，風(fēng)控不只是后臺技術(shù)，還與為小微經(jīng)營者提供服務(wù)的產(chǎn)品更多聯(lián)動起來。比如，將風(fēng)控技術(shù)與產(chǎn)品設(shè)計相結(jié)合，在“多收多貸”的頁面，商家能夠看到，用支付寶二維碼向有效顧客收款，顧客越多，自己能夠貸款的額度越高。有的商家收一筆款就能在提額日提升50元額度，直至達(dá)到提額上限，讓商家做到心中有數(shù)。

除了產(chǎn)品創(chuàng)新外，在技術(shù)應(yīng)用上不斷創(chuàng)新。傳統(tǒng)的風(fēng)險預(yù)測模型通常采用回歸、決策樹等算法，通過固定時間截面的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測，而忽略各種行為在發(fā)生時間上的連續(xù)性，網(wǎng)商銀行將最新的Dynamic Structure2Vec算法應(yīng)用在了多頭借貸的識別上，不僅整合了靜態(tài)的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)信息，還增加時間維度，將原來立體的算法上升到四維空間，從而把上一個時間點的狀態(tài)傳導(dǎo)到當(dāng)前，是一個流式的自我學(xué)習(xí)的圖深度學(xué)習(xí)工具，可以挖掘出潛在的行為模式。

在一系列風(fēng)控技術(shù)的助力下，服務(wù)線下小微商家不僅成為了可能，成本也大幅降低，網(wǎng)商銀行每筆貸款的平均運營成本僅為2.3元。截至目前，已經(jīng)有超過300萬線下小微經(jīng)營者獲得了網(wǎng)商銀行的貸款，筆均貸款金額僅7615元，平均資金使用時長50天，6個月內(nèi)貸款超過3次的經(jīng)營者達(dá)到35%。

助力“碼商”搭上數(shù)字化快車

2003年，中國出現(xiàn)了“網(wǎng)商”群體。由于移動支付的普及和金融科技的發(fā)展，2017年成為了“碼商”崛起元年。路邊的包子鋪、菜市場的小攤主……這些線下的小微經(jīng)營者，規(guī)模小、底子薄、缺乏信用記錄和積累，一張二維碼讓他們零門檻開始了“數(shù)字化經(jīng)營”的第一步。

27歲的肖冕在成都市開了家水果店，由于要供應(yīng)附近十多家酒店的水果，常常不能及時回款，而進(jìn)貨又等著要用錢，他嘗試過使用小貸公司的貸款，但利息太高吃不消；銀行貸款周期長、手續(xù)繁瑣讓他感到遠(yuǎn)水救不了近火。2017年他使用支付寶的收錢碼后，這個問題解決了。

水果店支付寶賬戶里每天流水穩(wěn)定，肖冕試著用了下貸款功能，發(fā)現(xiàn)需要用的錢時候點下手機(jī)資金很快就到賬了，不需要復(fù)雜的手續(xù)，而且貸款利息較低，“貸款10萬，每天利息最多不到50元”。這解決了他的大問題。其他果農(nóng)、批發(fā)商聽說他用支付寶收錢、貸款“很溜”，都來請教，肖冕很樂意分享經(jīng)驗，“一來交易走賬會更方便，二來也能維護(hù)好客戶關(guān)系”。他在水果批發(fā)市場的人緣越來越好，很多批發(fā)商都愿意優(yōu)先把質(zhì)量最好的水果供給他。現(xiàn)在，肖冕再不用為資金不足發(fā)愁了。

從行業(yè)看，網(wǎng)商銀行服務(wù)的“碼商”主要以服務(wù)行業(yè)的經(jīng)營者為主，其中服裝店、超市便利店、煙酒雜貨等零售商家占19%，餐飲、教育、美容、維修、家政等純服務(wù)性商家達(dá)81%。

用大數(shù)據(jù)技術(shù)服務(wù)“三農(nóng)”

網(wǎng)商銀行正積極探索用互聯(lián)網(wǎng)的手段沉淀數(shù)據(jù)，運用大數(shù)據(jù)等技術(shù)創(chuàng)新，逐步建立農(nóng)村信用體系，消除農(nóng)村信用鴻溝，降低金融服務(wù)的成本和信息不對稱性。實踐證明，大數(shù)據(jù)技術(shù)讓普通農(nóng)戶、小微涉農(nóng)企業(yè)等農(nóng)村用戶，得以享受與城市用戶無差別、平等便捷的普惠金融服務(wù)。

徐州農(nóng)民徐峰與國內(nèi)大型農(nóng)牧食品集團(tuán)益客合作，供應(yīng)肉鴨，存欄將近15萬只，因鴨苗和飼料的采購量大，他自己的資金承擔(dān)不了，期間也向銀行貸過款。今年2月份，益客告訴徐鋒網(wǎng)商銀行可以為農(nóng)民提供資金，扶持農(nóng)戶擴(kuò)大經(jīng)營，徐鋒詳細(xì)了解了貸款產(chǎn)品，當(dāng)?shù)弥J款可以隨借隨還，立即提出了貸款申請?！半m然網(wǎng)商銀行給我的額度沒有銀行高，但是能夠隨借隨還，而且利息低，每次要買多少飼料，就支用相應(yīng)的額度，多余的錢不支用不會產(chǎn)生利息，降低了成本。我每次賣了肉鴨收回資金后，第一時間還貸款，不會造成資金浪費?！?/p>

徐鋒開始貸款的3個月時間里，支用25次，最低1萬元最高5.4萬元，總共30萬元的授信按隨借隨還使用，到目前為止實際資金使用已經(jīng)遠(yuǎn)超30萬元。

截至2018年9月底，網(wǎng)商銀行及前身阿里小貸累計為1171萬小微企業(yè)和個人經(jīng)營者提供了近2.14萬億元經(jīng)營性貸款。其中，服務(wù)了467.4萬家農(nóng)村小微企業(yè)、農(nóng)村個體工商戶、農(nóng)村種養(yǎng)殖戶。

除了服務(wù)線上的“網(wǎng)商”和線下的“碼商”，網(wǎng)商銀行還基于大數(shù)據(jù)和風(fēng)控模型，打通線上線下、實現(xiàn)數(shù)據(jù)一體化，圍繞品牌核心商家提供綜合金融服務(wù)方案，幫助符合條件的上游供應(yīng)商或下游經(jīng)銷商更快、更高額地獲得信貸支持，將金融服務(wù)延伸到新零售產(chǎn)業(yè)鏈上下游的小微企業(yè)。

數(shù)據(jù)顯示，今年雙11，一共有343萬商家從網(wǎng)商銀行獲得了2020億元的資金支持，貸款金額較去年同期增長37.4％，網(wǎng)商銀行累計投入3000萬元補(bǔ)貼幫助降低商家融資成本，其中，部分產(chǎn)品甚至給到商家最低8.5折的利率折扣，為小微企業(yè)注入增長信心。

今年6月，網(wǎng)商銀行在成立三周年之際推出“凡星計劃”，向行業(yè)開放所有能力和技術(shù)，與金融機(jī)構(gòu)共享“310”模式，希望未來三年與1000家金融機(jī)構(gòu)一起，共同為3000萬小微經(jīng)營者提供金融服務(wù)。

當(dāng)前，銀行紛紛投入巨大的資源進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，移動化、智能化、數(shù)據(jù)化在更高效地獲客、活客、留客的同時，給客戶帶來更便捷的服務(wù)、更低廉的價格、更友好的體驗。《銀行家》雜志特推出《銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型》欄目，旨在聚焦業(yè)內(nèi)關(guān)注話題，分享銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型實踐案例，預(yù)測銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型趨勢、分析衡量轉(zhuǎn)型效果、探討數(shù)字化競爭力評價等等。敬請關(guān)注業(yè)內(nèi)經(jīng)典案例并分享您的觀點。

——《銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型》課題組