【听杨姐说】
国庆节期间，恰好美国高创会正在硅谷举办——在全球顶尖科技企业云集的地方，听听各家的演讲，你会有个深刻的感觉：如果说15年来中国互联网是以抄袭的方式在复制美国互联网，那么随着移动时代的到来，中国公司在个别领域的一些突破正在让中国反超美国，成为移动时代创新的先行者：
例如支付宝在全球移动支付领域里带来的深刻改变，微信正在成为深刻改变每个人甚至手机行业的“操作系统”，滴滴出行在多种交通工具上的“梦想”其实早已超越uber的设想，以及对银行业的小微贷业务发生影响最深刻的飞贷——在美国，这简直不可思议。
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飞贷总裁曾旭晖
是的，尽管美国银民仍然优雅地生活着，但你会发现他们如果想从银行贷款出钱来，会比以前更麻烦。一位美国的朋友说，从2008年金融危机之后，美国银行对个人贷款开始变得分外谨慎……非常谨慎的那种！
尽管美国是个信用体系最为完善的国家，但如果你想跟银行借钱，恐怕也不再那么容易。
现在他们的审核复杂且严格，例如你是否有工作，而且是稳定的收入来源，不仅如此，甚至要查过去两三年是否有稳定的工作；目前的收入是否可靠，银行付款记录是否持续且良好；长期借债是否“不多”——比如贷款买车……整个流程下来，通畅要一两个星期。
是的，这一切都是源于那场最终导致全球金融危机的次级债……相比之下，在手机上三分钟之内就能拿到最高30万元贷款的飞贷，在美国人眼中成了一件不可思议的事。用美国沃顿商学院AMIT教授的话说：“飞贷走在了全球金融科技的最前沿”。
这让飞贷在硅谷的高创会上着实“牛”了一把，作为唯一受邀参加高创会并在开幕式演讲的中国金融科技公司，飞贷总裁曾旭晖演讲后，引发了包括《华尔街日报》在内的200多家美国媒体的广泛热议，就连更多的大学也开始研究学习飞贷的金融创新案例，例如康奈尔等大学。
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不知道为什么飞贷的美国同行似乎从来没有想过，要用技术的手段来解决银行贷款前的审核以及防止欺诈，又或许他们认为只有线下去你的住所看看、跟邻居攀谈几句才能真正放心借钱给你……无论如何，美国的银行个人贷款业务谨慎得不像个玩信用玩得最好的国家。
当然，飞贷也并不是不重视这些风控，而是他们不仅想到了用移动互联网来解决，且做到了拥有自己的“三大独门武功”！
1、第一板斧：比信用差更可怕的是欺诈，所以要先反欺诈
其实，比还不上贷款更可怕的是欺诈！所以飞贷的首先要采取的防范措施，是反欺诈。
曾旭晖认为，手机App贷款有两类非常典型的欺诈类型。身份欺诈和团伙欺诈。前者是申请人伪冒他人身份的欺诈，后者是欺诈分子有组织的仿冒或伪造资料来进行集中的申请，骗取贷款。
对于身份欺诈，飞贷采用了人脸识别技术作为主要防范手段之一。在客户申请的时候，会被要求扫描身份证正反面，同时也要求打开手机摄像头，根据系统的提示做出各种动作，如张张嘴，睁睁眼等小动作，用于记录个体的脸部属性，如两眼之间的距离，眼睛和鼻尖构成的三角区域的形态等等。
这在飞贷内部被称为“活体检测”——每个人的这些特征都是唯一的，独一无二的，从而可以用来识别身份。飞贷App会自动保存身份证照片和手机相机拍下的照片在后台进行程序运算比对，根据“活体检测”获得的特征来判断申请人手机拍摄的照片是否和身份证照片以及公安部后台数据中留存的高清照片一致。
对于团体申请，飞贷则采用了一种叫复杂网络的技术来识别欺诈分子。一旦发现欺诈分子，飞贷就会把这些欺诈分子作为种子：如果发现有的申请人在家庭地址、单位地址、手机设备号、 IP地址、邮箱号码、联系人手机号码等代表个人信息的数据上和已知的欺诈分子一致，飞贷就会在这些申请人和欺诈分子之间划一条线，把他们关联起来。
同样道理，正常申请之间如果存在相似的信息，飞贷也会把他们用连线关联起来。接着你会发现，有的欺诈分子周围可能聚合起一团这样的连接。通过运用图论的一些算法，飞贷可以把这种集中度的网络识别出来，曾旭晖把这些网络叫做社团(Community)，这个技术飞贷称之为“分团技术”——他们正是利用这样的复杂网络技术，有效的防范和侦测了团伙欺诈。
2、第二板斧：大数据和信用评分
飞贷的手机移动端贷款第二大武器是利用大数据和基于此的新一代信用评分体系。没错，在中国做贷款业务和在美国等发达国家做贷款业务有很大的不同：
在美国等发达国家，征信体系比较完善，只要个人在银行有借贷和业务往来，就会记录在征信报告中，个人拥有征信报告和评分的比例相当高。譬如在美国，基本上每个成年人都会有一个FICO评分，它基本上已经成为了银行放贷的基础，发放贷款的时候，都要去查询下FICO评分。
但在中国情况却截然不同。虽然中国人民银行在积极的推动征信体系的建设，但目前为止，也仅有30%不到的适龄人群有征信报告。央行目前虽然已完成了征信局评分的开发，但也还没有大面积的推广使用，还在测试中。
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基于这样的现状，飞贷的解决办法是和第三方的数据公司进行合作，通过数据公司提供的地理位置信息、手机通讯行为、银行卡交易信息，甚至电商交易信息、房车等资产信息，开发了被称之为“大数据评分”的信用评分模型——这个模型主要适用于没有征信记录的那一部分人群。
对于有征信记录的人群，飞贷当然接入央行的征信系统，调取他的个人征信报告。通常在征信报告中，飞贷就可以了解到申请人的年龄、性别、居住和工作地址等基本信息；信用卡、房贷和个人借款等贷款明细；申请人如有法庭裁决，严重逾期而被催收也可以在公共记录部分调取。同时，如果申请人在不同的银行申请借款，银行会接入央行的征信系统调取申请人的征信报告，这种查询记录也会记录下来。
飞贷正是利用了这一系列的信息，开发了自己的“金融信用评分”。这其实是飞贷自己的FICO 评分，其中技术框架和方法都和FICO评分是一致的。如果申请既有征信记录，又有上面罗列的大数据，飞贷会结合大数据评分和金融信用评分综合评价申请人的信用等级。这两部分评分的结合，被飞贷称之为“新一代个人信用评分”。
3、第三板斧：生命周期管理——“行为评分模型”
飞贷董事长唐侠曾经跟杨姐说过一句话：“最佳的风险管理不是控制风险损失最小，而是扣除了风险成本之后的利润最大！”
因此精细化的经营模式就要求飞贷关注客户生命周期的每一个环节——不仅是在审批环节要准确评估客户风险，给予合理定价和初始额度，随着用户使用飞贷产品次数的增加，还要动态评估其信用和欺诈风险，从而动态调整借钱额度和价格。
飞贷通过开发自己的“行为评分模型”，从客户的金融交易行为和非金融交易行为等方面衡量评估客户的风险。
那么哪些客户的金融交易行为是被飞贷非常重视的呢——主要是提现、还款、扣款等行为。非金融交易行为则是指客户的登录、信息修改、密码修改等行为。
举个例子，如果一个飞贷用户在短期内出现多次扣款失败的情况，系统提示是储蓄卡内还款余额不足，后来经过短信提醒，该用户增加了储蓄卡内的存款，这期的还款顺利进行，没有产生逾期——注意，即使如此，虽然客户没有逾期，但卡内余额不足的这种状况，将被记录下来，做为动态信用评估的一个依据。
而飞贷的“行为评分系统”有上百个类似的指标，从不同的维度审视客户的资信，从而给出一个正确的行为评分——基于这个行为评分，分数高的客户，即信用风险低的客户有机会得到更低价格的贷款和更高的额度。
杨姐点评：
尽管美国沃顿商学院给予飞贷了极高的荣誉，尽管很多人认为“这个idea我也能有”，尽管曾有读者鄙视地留言“飞贷利息高”……对此，我只能说，这些对飞贷的评价其实都不能算数：沃顿商学院的荣誉只能代表美国人对此的赞叹，“idea”多却啥也不做的人大把大把，飞贷的利息多少也不重要——重要的是，急用钱的人，时间就是痛点，得不到银行贷款的人，拿到钱就是痛点；用户是否接受、市场是否买单——“结果”才是检验飞贷的唯一标准！
飞贷推出后只用了5个月，且在只对部分市场开放、未做大规模推广的背景下，授信额度就已经超过100亿，用户数超300万——显而易见，对于飞贷来说这些都只是起步，2014年时中国小微企业贷款余额是15.46万亿，飞贷未来的市场前景也将是万亿级的！
你说他们有没有机会成为新一代巨无霸？
————我们要低成本进入太空————
【小白不菜】微信号：xiaobaibucai521
我们是小白，但我们不是菜鸟！
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