回望2013年至2015年上半年， 網貸行業進入瘋狂爆發期， 市場年均增速為2.8倍。 網貸行業整個市場規模從數億級崛起到千億級， 只用了短短4年。 在李開複、經緯中國張穎、華興包凡等創投圈大佬警告的“資本寒冬”來臨之前， 網貸行業一片繁榮。 然而， 當時看似晴空萬里的網貸行業， 也仍然盤旋著兩朵“揮不去的烏雲”：①大量的創業者湧入造成的產業泡沫 ; ②新興市場不規範， 風險事件頻發。 最終， 這兩朵烏雲轉化為網貸行業的暴風雨， 資本寒冬加上監管規範讓網貸行業進入下半場“洗牌期”， 許多網貸公司被淘汰。 然而有趣的是，
在北京金融客咖啡“陸羽廳”， 成立於2011年的恒昌公司CRO(首席風控官)陳以平博士和韋物主義聊起了網貸行業的未來。 這位喬治華盛頓大學運籌學博士， 是有著十幾年金融風控經驗的資深專家， 他認為：“網貸行業在中國是傳統銀行的重要補充， 中國的銀行基本很少給中小企業、個人做小額貸款， 網貸行業則很好的補充了這一點。 ”然而， 網貸行業發展也進入了“深水區”。 網貸行業野蠻生長期的風險事件， 影響了行業的健康發展。 “降低風險”這簡單的四個字關係著網貸行業的未來，
恒昌首席風控官陳以平博士
作為傳統銀行的有益補充， 互聯網金融的優勢顯而易見， 在助力實體經濟發展和實現金融的普惠性過程中起到了不可替代的作用。 在加強監管和行業逐漸回歸理性的過程中， 網貸行業已經回歸本質， 考慮的主要問題是：一、平臺如何平衡風險與收益， 給予投資人合理的回報;二、如何實現債權的安全匹配， 讓出借資金風險最小化。
在上周“綠公司年會”上， 馬雲首次發表了對於網貸行業的看法， 他認為社會首先要打造一個真正扎實靠得住的信用體系。 只有建立這個信用體系， 網貸行業才能健康有序發展。 馬雲認為互聯網金融有三個必備要素：資料、信用體系和基於大資料的風控體系。
而在與恒昌CRO陳以平博士訪談中， 韋物主義發現恒昌正在建立具有特色的網貸行業風控體系。
① 大資料來預測使用者行為
“美國有3億5千萬的人口， 在美國大概有80%的人口能夠被征信公司非常好的覆蓋， 國外金融系統可以依賴征信系統來做信用的評估， 而中國13億人口80%的人是沒有信用記錄的， 許多信用評估是殘缺的”， 陳以平博士認為， 現在中國用做征信最難的是使用者資料都不足， 而恒昌的風控定位就是由“大資料驅動”。
為此， 恒昌採用授權、合作等方式從社交網路、電商網站等平臺收集大量資料， 建立完整的使用者信用資料庫， 從大資料來分析使用者的行為， 判斷借款人的風險。
恒昌CTO(首席技術官)薛正華補充說，
② 用“黑科技”， 建立“棱鏡”風控體系
作為普惠型金融公司， 恒昌客戶多而散(服務100萬以上貸款使用者， 嚴格遵守小額借貸原則)， 意味著恒昌必須能對海量用戶快速進行信用評級。
與大額貸款對一個個營收過億的企業進行具體分析不同， 恒昌每天必須面對成千上萬的貸款申請， 如果用傳統方式進行人工一對一細緻審核， 那麼這個成本是無法想像， 也無法達成的， 這也是為什麼中國傳統銀行一直不能做小貸的主要原因。
陳以平博士說， 由於中國特殊環境， 中國的貸款詐騙人數可能占整個貸款人數比例的50%(國外往往低於5%)，十分驚人，而且有很多羊毛党，要高效的杜絕，必須借助於科技的力量。
如何面對海量貸款用戶，如何以低成本高效的方式去控制風險呢?陳以平博士介紹了具有恆昌特色的 “棱鏡風控體系”。恒昌內部把這個體系闡釋為“四化”，即數位化、系統化、模型化跟自動化。在海量資料基礎之上，“棱鏡”就成為了恒昌的風控大腦。
恒昌CTO薛正華接著介紹到：“恒昌在大資料收集、整理、分析的過程中，260多條風控應用規則在使用中。語音辨識系統，人臉識別，知識圖譜等這些先進的金融科技的應用，形成強大的大資料風控系統，利用這種高科技的手段能夠有效地去防止金融的欺詐行為。”
③ 線上線下結合：人機合作，全民風控
矽谷傳奇投資人、創業者彼得·泰爾( Peter Thiel)旗下的Palantir Technologie公司，為政府和金融公司提供服務，搜查恐怖分子和金融詐騙罪犯，而他們用的正是人機結合的方式。彼得認為，人和機器目前都有其局限性，機器可以從海量樣本中搜尋到可疑樣本，而人類可以在小範圍可疑樣本中精准找到罪犯。
在強大的資料收集與黑科技之外，恒昌還以人機合作，全民風控的方式來建立最終的大風控閉環。恒昌明白，網貸行業風控是第一優先順序，因此採用全員參與風控的方式。直接觸達數百萬貸款客戶進行信審的員工不但承擔審核用戶信用的任務，還承擔著風險評判的任務，通過資料審核以及走訪很多相關人員，綜合去判斷借款人是否可靠，讓人工判斷與機器判斷結合成為一個更可靠的體系，線上線下結合，防止採用單一體系而形成的風口盲點。
陳以平博士說：“恒昌專職做風控的就達到上千人，是一個非常專業、非常龐大的團隊，但是在恒昌我們提倡的是人人做風控，因為風控不光是風控人員的職責，也不光是風控人員自己就可以做好的，每一個人，不管你是在前沿跟客戶接觸，還是你在後臺做技術，你都要有這個風控的’一根筋‘，雖然不是風控人員，但是我們對你的風控是有考核的。”
寫在最後
網貸行業已經進入了發展“深水區”，而行業如何回歸本質，實現風控標準化，贏得公眾的信任，遠比生造各種“科技金融”、“智慧金融”性感概念更為重要。網貸行業在關鍵節點上，那些具有強大風控能力的公司，才是這個行業最終的贏家。
中國的貸款詐騙人數可能占整個貸款人數比例的50%(國外往往低於5%)，十分驚人，而且有很多羊毛党，要高效的杜絕，必須借助於科技的力量。如何面對海量貸款用戶，如何以低成本高效的方式去控制風險呢?陳以平博士介紹了具有恆昌特色的 “棱鏡風控體系”。恒昌內部把這個體系闡釋為“四化”，即數位化、系統化、模型化跟自動化。在海量資料基礎之上，“棱鏡”就成為了恒昌的風控大腦。
恒昌CTO薛正華接著介紹到：“恒昌在大資料收集、整理、分析的過程中，260多條風控應用規則在使用中。語音辨識系統，人臉識別，知識圖譜等這些先進的金融科技的應用，形成強大的大資料風控系統，利用這種高科技的手段能夠有效地去防止金融的欺詐行為。”
③ 線上線下結合：人機合作，全民風控
矽谷傳奇投資人、創業者彼得·泰爾( Peter Thiel)旗下的Palantir Technologie公司，為政府和金融公司提供服務，搜查恐怖分子和金融詐騙罪犯，而他們用的正是人機結合的方式。彼得認為，人和機器目前都有其局限性，機器可以從海量樣本中搜尋到可疑樣本，而人類可以在小範圍可疑樣本中精准找到罪犯。
在強大的資料收集與黑科技之外，恒昌還以人機合作，全民風控的方式來建立最終的大風控閉環。恒昌明白，網貸行業風控是第一優先順序，因此採用全員參與風控的方式。直接觸達數百萬貸款客戶進行信審的員工不但承擔審核用戶信用的任務，還承擔著風險評判的任務，通過資料審核以及走訪很多相關人員，綜合去判斷借款人是否可靠，讓人工判斷與機器判斷結合成為一個更可靠的體系，線上線下結合，防止採用單一體系而形成的風口盲點。
陳以平博士說：“恒昌專職做風控的就達到上千人，是一個非常專業、非常龐大的團隊，但是在恒昌我們提倡的是人人做風控，因為風控不光是風控人員的職責，也不光是風控人員自己就可以做好的，每一個人，不管你是在前沿跟客戶接觸，還是你在後臺做技術，你都要有這個風控的’一根筋‘，雖然不是風控人員，但是我們對你的風控是有考核的。”
寫在最後
網貸行業已經進入了發展“深水區”，而行業如何回歸本質，實現風控標準化，贏得公眾的信任，遠比生造各種“科技金融”、“智慧金融”性感概念更為重要。網貸行業在關鍵節點上，那些具有強大風控能力的公司，才是這個行業最終的贏家。