第二届中国金融科技大会主题论坛三：互联网消费金融的前景与风险
和讯互联网金融消息 9月17日，由大学五道口金融学院、大学国家金融研究院主办的“第二届中国金融科技大会”在大学召开。在第三场主题论坛“互联网消费金融的前景与风险”中，几位背景不同的嘉宾从消费金融创业者的角度各自阐述了行业的前景与风险。
主持人马宁：感谢大学的邀请，也感谢大学国家研究院互联网金融实验室对于本场主题论坛的学术支持。
消费升级一直是中国经济发展的长期重点，中国的国内经济正处于结构转型与产业升级的大背景，投资驱动的时代已经过去。作为拉动P增长的三驾马车，过去主要是投资，现在投资和出口在未来的成长过程中间都是有限的，只有消费的长期增长值得期待。国家统计局显示。2016年消费类P的贡献已经为65%左右（成为推动经济发展的第一驱动力），当然，这里面也有各位在座的消费金融创业者的努力了。
在此背景之下，传统金融机构以及传统金融机构的模式，已经难以覆盖大量的个人的消费金融需求，加上中国电子商务、移动互联及政策的大力支持。从2015年起，国家的最高层面也出巨大的积极信号与政策红利，推动消费金融市场的发展。
所以我们看到，从2016年开始，中国的消费金融市场开始大爆发，甚至于已经赶超了世界上许多在消费金融领域起步较早，且具有一定规模的发达国家。
同时，我们也注意到，在行业快速发展的过程当中也存在不少的风险，如何实现行业健康可持续的发展，用新的科技来提高风险管理效率，也是我们需要思考的问题。
因此，我们邀请了这六位业界的嘉宾及领先的创新者来共同探讨互联网消费金融的前景与风险。所以首先有请恒昌公司的创始人，首席执行官秦洪涛先生发表。
恒昌公司创始人，首席执行官秦洪涛：我本人是训练营早期的，同时也是五道口金融学院EMBA六期的学生。
下面，我也就恒昌过去6年的发展，在这个过程当中，金融科技给我们带来的一些变化，以及在这个行业中所存在的一些风险，我跟大家做一个简单的分享。
随着移动互联网和大数据的发展，实际上，我们知道对于中国来讲，现在的普惠金融是最好的一个时期，中国也有我们做普惠金融和消费金融最好的一个土壤。
恒昌在过去六年，我们一直普惠金融，恒昌在过去的六年，我们服务了大概130万客户。对于企业的发展来讲，实际上我们不仅是有这种先进的金融科技和技术，实际上一个公司的建设是一个基础，以上是我们的一些企业、企业愿景和企业的文化。
对于互联网金融、普惠金融、消费金融来讲，今天我们分享的也是左手风控、右手科技。科技如何在风控中进行运用、使用，以及贷前、贷中、贷后的这种不同阶段的应用，实际上也降低了，中国不仅有最好的市场，刚才，有一位同仁也分享了，中国也有160万的人在做一些欺诈类的风险。
我们如何通过金融科技、通过大数据的手段，把这些欺诈的客户（尤其是通过内外欺诈）所带来的风险给规避掉。恒昌的业务模式不仅是响应国家的政策要求，小额分散，同时我们也是线上、线下的一个有机、有效的结合,也有全流程的一个风控。在贷前来讲，实际上我们今天也上了基于大数据的一个产品的设计，给予客户各种属性。贷前的管理中，一个是身份证的识别、人脸识别、声纹的识别，这些新的技术，实际上现在也都陆陆续续地应用在我们的一些贷前的风控管理中。
在贷中，更多的是一些数据的修复，因为小额信贷的特点，一般是逾期的风险是失联，失联的基础，就需要我们有强的数据修复的能力。在过去的几年中我们也建立了大数据的修复能力，今天恒昌已经有了2.7亿的一些实体的数据。基于知识图谱的借贷链的数据库，恒昌的数据量已经达到了30亿的数据量，这个是贷中、贷后的一些管理的应用。
贷中、贷后的管理应用，不仅仅是应用在客户的这种数据的修复上、客户的管理上，同时我们也应用于我们的员工管理上。因为恒昌的特点是线上线下结合的特色，我们对于员工的提报的业务、数据，我们对它有、监测，同时我们也把大数据的反欺诈管理，也应用于员工的管理中。小额信贷、消费金融如何能做好？实际上有两个出发点和方向：
一：通过大数据、通过风控，如何把中国的14亿人口这样一个客户群体，变成了10亿、5亿、2亿，这是一个方向，如何寻找更好的客户。
今天来讲，我们以往的这种历史数据分析，更多的这种逾期的、欺诈的客户。更多的是来源于团伙作案、内外导致欺诈，就是这种真正的欺诈的客户，这个数据量实际上常低的。
实际上，对于风控的领域来讲，我们不仅是说有我刚才讲的这些大数据的应用，包括在风控的过程当中，我们也应用了人工智能。在大数据的应用方面，我们不仅是对外有很多家的合作，同时更多的还是依赖于我们600人的技术团队，基本上都是爬取了一手的数据，来建立我们反欺诈的应用。
区块链的应用目前对于我们的应用来讲是比较少的，这些是我们具体的数据，这个是我们的一些技术的方向、决策引擎、语音系统、活体人脸识别、反欺诈的规则模型，知识图谱、高风险的客户，以及欺诈客户的这种识别和定位。这是撮合的金额。
主持人：感谢秦总的精彩分享。下面，有请智融集团首席执行官焦可先生上台，智融集团也是在国内首先用AI进行风险管控的一个非常领先的科技公司，欢迎！
非常高兴回到母校，我就是的学生，我是98届计算机系的学生。所以，我还是一个蛮理工科、技术的背景，我不知道在座有多少是学技术或者学理工出身的，能举下手吗？我看还是不少的。所以，今天我的分享更多来自于从技术角度我们怎么看待这一次新消费金融，包括金融科技大的机会。
在看到这个标题的时候，其实新金融模式背后的技术变革，我不知道从大家的角度看，哪个词是最重要的，因为每个人的视角不同。有人说，金融一定是最重要的，有人说技术变革一定是最重要的。
其实坦率来讲，从我们实践来看，最重要的一件事情是在背后，技术是什么？技术是一个锤子，如果没有金融这个钉子的话实际上技术是没有太多用武之地的。对于我们这个业务来讲，必须做到一件事情，事先深入的了解金融、了解实际的产业是怎样的运作方式。
这页PPT，左边讲的是中国消费金融、消费信贷市场的增速，这个增速坦率的讲实际从我们的感受来讲比这个还要更快，因为我毕业的时候大家还经常会讲要储蓄、存钱买房，但现在好像存钱也买不起房了，所以现在的年轻人很多都变成了月光族，但是很多年轻人消费没有计划性，所以变成了“月光也不够族”。所以，这个趋势在我们看来常快速的在增长。
右边这张图体现了什么呢？右边这张图体现了我们整个金融信贷里面跟美国结构性的差异。在美国我们可以看到，他的家庭负债率常高的，是国内的家庭负债率一倍以上。但是，可以看到中国的企业负债率常高的。这意味着什么呢？意味着其实中国的家庭、中国的个人信贷里面有非常大的加杠杆的空间。这页PPT告诉我们什么呢？告诉我们在整个消费金融市场里面，有一种非常健康而且增速非常快的需求。
但是，我们再看下一张图，这是供给，欧美这样的发达金融国家，他的整个金融覆盖度，特别是信贷覆盖度，可以达到非常高的水平，可以达到70-80%以上，而且剩下的20-30%里面也有些其它的金融服务为他们服务。但是国内的情况显然要比他们差很多，我们看到中国的银行、小贷公司能够服务到的整个的个人信贷需求，只占所有的信贷需求和所有人口里面的15-20%，这意味着什么？
1、意味着有很多人应该被服务没有被服务到，其实我们可以想像，传统金融领域更多的是什么样的金融呢？更多的是挑肥拣瘦的金融、是个锦上添花的金融，但是真正的应该金融做的事情，我们想达到普惠的话，应该做到什么？雪中送炭。所以，中国有很多人是处在雪中的。
2、我们也跟很多欧美的金融科技公司交流，真正交流起来你们会发现他们非常羡慕我们，因为中国有个巨大的市场可以让我们去挖掘、训练我们的模型，这是在欧美、界任何一个角度里面，除了东南亚，其它角落里面我们看不到的一些机会。
这页讲的是需求旺盛、供给不足，背后的原因是什么？为什么传统金融不符合？这里面我们画了一座冰山，如果大家有人去过信用卡或者做过传统信贷的话，大家可以了解这个手续，一般情况下都会让你提交几个或者十几个材料，比如说工资流水、工明、社保、人民银行的征信报告，等等。但是我们知道，中国有多人是没有这些材料的，比如私企他们发现金，他们可能没有社保，比如年轻人在银行的征信报告是白户，是没有记录的，这些人基本就不符合传统金融机构的审美。
但是我们相信什么？我们相信每个人就像一座冰山一样，有的人水面上的部分多一些，这样我们看的很清楚。但是一定有些人水面下还是有很大的一些数据。面对我们的课题就是，我能否去挖掘这些水面之下的价值？然后我从而为他们提供服务，这就是摆在我们面前实际的钉子。
我们接下来要讲，在我们的公司、在我们的业务里面，是怎么解决这个问题的。我可以先做个倒叙，先剧透一下我们现在的情况。现在，我们每个月会审核通过超过200万笔的消费信贷，也就意味着我们每个月会服务200万人的信贷需求。大家可以想像，传统的金融是什么概念？传统的一个银行网点，可能一个月下来服务几百个人，几百笔需求，但是通过我们一个月可以达到200万的量级，但更美妙的一点是我们在整个200万过程当中是没有任何人的，不需要人工接入。
而比这个更美妙的一件事情是，我们所有的这些东西不依赖传统金融的经验，不依赖老司机告诉我们什么是好用户、什么是坏用户，我们整个的这个模型全是由一帮来自BAT或者一些其它互联网公司的高级工程师研发出来的模型。
讲到这个问题，可能大家有点儿晕，讲到人工智能，我估计有一半以上还不是技术背景的。我先讲一个最简单的问题，如果大家能理解这个问题的话就能理解我们是怎么做的。传统的图像学里面有一个很大的问题，就是说怎么样在一堆动物的图片里面找到猫的图片。传统的，如果我在大学时期解决这个问题的话，我一定会写一个规则引擎，就是这个纹理的东西是猫，尖耳朵、长尾巴，它头上没有一个字说就是猫。但是我们知道，这样写下来的话整个引擎的效果会非常差。就像我们传统的金融风控是一样的，我们在写一个规则引擎，但实际上Google在解决这个问题的时候不是这样做的，它实际上使用的是我不再告诉模型库什么特征决定了这是猫或者不是猫，而是说我把几百万张猫的图片和几百万张不是猫的图片绕扔到我的模型里面去训练，让机器自己去学习。
这些问题跟我们实际在风控里面所碰到的问题是一样的，我们也把我们这个月产生的200万笔的放款，在下个月的表现带回到我们的模型里，这时候有人还了、有人没有还，这是猫和非猫，我们解决的问题是同样的方法。
我们自己打造了一个风控引擎，就是我们的I.C.E.风控引擎，这个引擎就是由人工智能的三个最主要的部分组成的。它可以做到什么？传统银行我们用十几个特征来判断一个人的信用，而我们用1200个基础特征，加入组合特征最后超过10万的量级。我们传统的模型可能一年或者半年才迭代一次，而我们每个月模型的迭代次数会超过100次，而且我们同时会有100多个模型在线上跑。
我们常规去审核一个申请的速度只需要8秒钟，同时我们在做一个全量的特征样本优化的时候，现在只需要15分钟，这是一个完全不同于传统金融风控的逻辑。
我们实际发现，在机器跟人比起来，机器更适合做大规模数据定量的计算。同时发现，计算比人更加稳定、更加受主观因素的影响，机器学习的速度远快于人，而且机器更容易抵御反欺诈，因为人会有风险，它会猜你的模型，会知道你是怎么做的，会买通你的人，或者他会试你。而当你用1200份的时候，你比如一张桌子，它有四条腿，切掉一条会倒掉，当你有1200条腿的时候，切掉一条腿对它没有任何影响。而且，机器毋庸置疑它的审核速度会更快，所以我们的业务是春节、十一都可以放假回家，但是机器在正常的运作。
所以，实际上我们可以看到在这个业务里面，机器的效果比人的效果，我们做过一个横向的对比，我们的审核通过率大概是人工（有人介入）模型的一倍，但是我们的逾期率仅仅是行业平均水平的60%。也就是说，机器跑的又快、又好，这是很难得的一个事情。
最后一页我想讲的是，我在这里有个，互联网进走了很长时间，但是其实我们感觉之前的事情更多的是我们在解决渠道的问题、效率的问题，就像任何一个行业一样，最开始进入的时候，往往都是通过渠道、效率解决，但我们认正的金融下半场才刚刚开始，金融下半场真正重要的一定是技术，要通过技术去赋能，通过技术解决传统金融所无决的问题，这样新的金融才有机会，这样我觉得技术流才能找到和钉子碰到那一刻产生的火花。
主持人：感谢焦总。下面，有请明特量化联合创始人、首席执行官浩。浩先生是从传统金融机构出来的，在CapitalOne、广发的信用卡等等，都做过顾问，同时，也是创办了金融科技公司。我们也想听听他，从传统金融人士创办金融科技公司的角度，来讲一下他的创业思。
明特量化联合创始人、首席执行官浩：我本人做金融风控、做金融量化已经很长时间了，我第一份儿工作我在2001年是在CapitalOne。当时处在美国发展非常快的一个阶段，是当时美国做得最好的一家金融科技公司。是在有互联网时代之前的一家具备互联网基因的金融科技公司，我的第一份儿工作就是做Data Scientist，虽然当时那个时代还没有很多的互联网数据，但是CapitalOne已经用了很多的先进算法和模型，对客户进行挖掘，对营销、对风险进行精准的计算。
其次，随着近些年互联网和移动互联网的普及，我们有更多的大数据可以进行分析。我在17年前刚进入CapitalOne的时候，我们能够分析的数据其实相当有限，包括有传统征信的数据，有刷卡行为数据，有客户的社交信息，但是和现在相比，我们当时的数据量是相当有限的。
我觉得，算法和模型并没有实质上改变，现在所有的在我们领先的金融科技的算法，其实都是在10多年前、20年前已经发明了，但是数据量在这些年有了非常大的一个增长，使得我们这些传统的算法有更好的发挥空间的余地。
今天，下午这个议题我不谈我们公司，我们主要谈我对这个行业的一个看法，对中国现在金融科技在国际上的地位的看法。因为明特量化实际上是相对比较独特的一家公司，我们在美国、中国、东南亚这三个市场和地区都有业务。我们对不同的国家的观察、对不同国家的金融科技的发展，也有一些独特的见解，所以在这个下午跟大家进行一个分享。
现在，金融科技里面我觉得最热的一块儿就是在线信贷，毫无疑问，今天下午很多公司都是做线上信贷的。为什么在线信贷在这一两年中有一个长足的发展、有一个爆发性的增长。我觉得根本原因还是它从商业核心的角度，解决了传统金融机构运营成本过高的问题。LendingClub在三年前上市之后做演的一张PPT，非常生动地向大家展示了线上放贷机构和线下放贷机构相比，在运营成本上的节约，节约的不是一点点，节约的是三到五个点的利差。
大家知道，在传统金融机构的利润空间只有2个点的情况下，每一个点的额外的成本的节约，都可以使一个金融机构。
在线信贷是从美国开始的，像LendingClub、Prosper将近十年前就已经开始了。现在我们放眼看去，美国还是一个在线放贷领域非常创新的一个国家，在各个行业都有很多的新型公司，虽然人们发展的可能没有中国快、市场没有中国大，但是他们的技术还常领先的。
我们回到中国，我们现在整个消费金融发展的阶段，我觉得跟美国比还相差很远，我们从数据来看，从这些行业的发展阶段来看，中国现在只是停留于第一个阶段，我们大部分的金融机构还只能提供像信用卡这种消费金融产品给他的客户。我们这些新兴的互联网金融公司、新兴的金融科技公司，实际上是弥补了这些传统金融机构服务的不足。
但是，传统金融机构在这方面发展非常快，9月13号华尔街日报(博客微博)上有一篇文章，提到了中国在第二季度信用卡贷款的余额的增长，难以想象，一个季度增加了30%。余额达到了4.69万亿，在第二季度中国银行601988股吧)发了3000万张信用卡，但是既使是这样，中国的人均信用卡只有0.3张，而在美国是3张。我们还有很大的空间，我认为中国进入第二阶段常快的事情。
第二阶段，我们可以看到会以银行为核心的传统金融机构，在消费金融领域会有一些明显的增长。相比于银行我们这些非持牌的金融机构有很多不足，我们的资金、资本都处于明显的不足。我们很多金融机构现在没有牌照，但是我们有的是一个非常灵活的机制，我们有比银行更先进的技术，我们有比银行更好的一个激励机制。所以，我觉得未来中国的传统金融机构和我们现在这些新兴的金融科技公司，还有非常多的竞争可以去做。
大家可以看到，从去年下半年开始，中国的在线信贷形成了爆发性的增长。在各个领域都有很多公司出现。我们今天在场的只是一些行业代表性的公司，但是在很多细分领域，中国有非常多的公司涌现，而且做得非常成功。这也是和中国这两年金融科技这个行业的基础设施完善是有很大关系的。
我们可以看到中国的互联网和移动互联网的发展，经历了很多阶段，最早是从资讯、游戏再到O2O、电商。最终才进入了金融领域，因为金融是一个很复杂的行业。金融需要很多基础设施到位才能成功。
我们看到随着去年很多行业基础设施的完善，无论是从支付、反欺诈、大数据等等，数据累积起来，让中国的现在线上信贷有一个完全可以去爆发的基础。
中国的金融机构和互联网公司，也经历了从最早的只以互联网为获客手段的这么一个阶段，到通过互联网来进行获客加上风控，到后面进行互联网的最终全流程的管理，我觉得这个进展的速度也常惊人的。
我们再看一下中国金融科技在全球的地位，和在其他国家发展的空间，最近讲得比较火的是东南亚市场，东南亚市场确实常好的市场。从一些基础的数据来看，包括人口数、互联网人群的使用率、移动手机的普及率等等，我认为会在两年内超越中国，有非常好的一个前景。
我们这些在中国已经发展起来的金融科技公司，是否有可能去服务这些市场、服务这些国家呢？我觉得完全可以。我们可以采取一种叫做Copy From China的模式，以中国本地为运营、技术、风控和大数据的核心。把我们的获客、前端的资金、监管、牌照在当地进行布局，我认为这种商业模式会很快发展起来。
东南亚市场相当于中国三四年前的市场，我认为随着中国的这些智能手机的普及，随着中国现在这些先进的互联网公司，像猎豹、茄子快传这些公司，在这些国家的迅速增长，我们这些互联网金融公司，金融科技公司也会找到这些国家去，大家如果去东南亚这些国家，像菲律宾、印尼，你可以发现当地市场最好的手机品牌不是苹果、三星，而是OPPO、VIVO，这些国产的手机品牌。随着手机的渗透、流量的渗透、人群入口的渗透，我们的金融科技公司也会迅速走到这些国家去，这是我个人的一个判断。
最后，我再讲一下我们明特量化是在美国、中国和东南亚三个市场同时有布局的一家公司，相对是一个比较独特的地位，我们的技术也是在行业里面处于相对比较领先的地位，我们是全流程是一个通过人工智能和机器学习为驱动的一个风控和获客模式，我们有自己打造的量子风控引擎。
主持人：感谢李总给我们详细分享了中美金融科技和消费金融的区别，以及中美市场和东南亚消费金融的机会。下面，有请51信用卡的首席执行官孙海涛先生上台。
51信用卡首席执行官孙海涛：大家好！很荣幸来到五道口金融学院论坛跟大家分享一下我们51信用卡和我自己在金融科技行业创业五年对消费金融的一点看法和我的观点。
我们现在知道，消费金融是当下很热的，除了中国的人口结构导致我们的各种消费升级、各种的用户广泛参与、电商，所以我们发现最早的消费金融可能体现在线下，比如超市里面，或者4S店买车的时候，你在埋单的时候，可能会出现一个场景，你要不要去办一张信用卡，要不要做个分期，但今天很多环节已经出现在在线了，比如说淘宝推出了花呗，你在购物的时候有可能就买，京东推出了白条，它的客单价可能会更高，用户在支付结算的时候可能会使用白条业务，今天我们在各种各样的场景中都会在支付环节做，甚至在线买机票。
所以我们看出，为什么这个很好呢？除了你在支付一笔越大金额的时候，你选择的金融服务，比如分期、信贷，你的概率越大。像淘宝，其实单笔的消费金额不大，之所以能产生很多花呗的业务，还是因为它的用户量巨大，虽然占比低，但它的是高的。
现金贷，它跟消费金融的区别是什么？我想重要的一个区别应该来自于，消费金融还是来自于场景，就是用户的来源本来是买个东西付的钱，如果一个用户你不知道他是什么来源，他可能是匿名的，就是敲一下你的门，来到你的网站或者APP，就是去做一笔信用贷款的申请，这时候你往往没有这个场景支撑，你会认为这个客户未来有风险的概率也会比较大，可能他是消费过度了，可能走投无了，才到你这儿发生一笔业务。
其实，这就是今天我们所说的消费场景在信贷中的重要性。在中国的互联网金融里有另外一个特点，今天在下午很多做的非常好的公司里，他们都是深入场景的，为什么这样的公司也做的非常好？而我们现在还在追求各种消费金融的入口呢？这个观点我简单的分一下，从最早我们做51信用卡账单管理工具的时候，现在我们用户已经超过1亿了，我就发现一个什么特点呢？信用卡其实是个很神奇的东西，每个国家信用卡的标准都是一样的，每个月可以用信用卡刷卡，日积月累，每次消费有可能很少，可能就几十块钱、几百块钱，但是当一个月3千以后，账单出现的时候，你的金额可能达到5千、8千、1万块钱以上了，这时候它会多给你一个账单提醒你哪天还款，暗示你要不要分期还款，或者做一笔现金的分期业务。
这就是信用卡所创建出来的场景，它很聪明，积少成多，把很小金额的支付做成了一个账单，你的金额更大，既具有了还款的场景，同时金额大消费分期的意愿又会大幅提高，这是信用卡一种场景的模式。
其次，我们自己做的业务中发现一个什么突破口呢？我做了那个发现，信用卡是账单的管理，我们的51信用卡把用户多张信用卡账单放在APP里管理，其实是账单的账单，用户打开APP的时候不是因为今天要还款，而是要考虑这周或者下周还款的钱自己够不够。所以，这时候他是另外一个我们所创造出来的负债管理的场景，就是你在思考自己的钱够不够用的时候，你想起来原来我可以借一笔，这是我们做的一个实践。
另外，用户缺钱去贷款的频率实际上是最低的，支付频率最高，所以所有传统做信贷业务的公司，要获得一个客户的成本常高的。所以，在线下经营的信贷公司，可能获得一个客户要3千甚至1万多块钱。你之所以管理用户的负债，或者之所以取得某一个支付场景的入口，可能更多在获客成本方面取得很大的突破。所以，我们51信用卡在管理用户负债的时候，天然思考的就是我这笔钱能不能在里面发生。所以，他可能会想起其中某一家公司的广告。
另外一个现象是什么？这讲的是消费金融负债管理的场景业务模式。还有一种，今天没有消费金融场景的公司，发展的非常快，我想这里有个很重要的现象，可能是由于今天中国信用卡的用户只有2亿不到的人群，中国的人均信用卡持卡量可能一张卡都不到。所以，大量的没有信用卡的人群，他们不但没有信用卡，甚至他在央行里面都没有征信数据，可能还没有买房、买车、做按揭的业务。所以，这样的人群今天所有做互联网在线信贷的公司，都没法给他提供很高额度，因为没有他的数据。所以，这样的公司都只能提供1千、2千、3千的额度。他们没有征信数据，所以每家公司只敢借这样的额度。而对于一个正常的1-3千在城市生活的年轻人，其实无论什么情况，他1、2千额度其实不够他某一个缺钱的场景的。这就是为什么今天这些公司能够在线快速的发展，还是由于在这个领域的动机还是不够的，他们在互联网上主动搜索，哪里有平台可以给我提供1千块、哪里能提供第二个1千块，所以借三五个就够了。
这时候会出现，在这个在线清单里面获得一个客户的交易用户成本，可能100多块钱。再加上今天的供给是稀缺的，所以一个不做的定价，远覆盖他的风险和获客成本，我觉得这是在今天中国的在线信贷高速成长和发展的原因，也是我的一个个人观点。
下面，顺便分享一下我们51信用卡创业最初的一个工具，因为2012年我们因为自己有需求，我有4张信用卡，我就创建了一个APP进行账单自动化管理。所以，在做这个工具的时候是没有盈利模式的，后面包括我们管理用户的公积金数据，管理用户的各种综合消费流水数据，积累了一些他财力和信用的数据。
2014年我们尝试性和宜信、宜人贷，有一些业务的合作，因为当时我们没有自己的金融团队，可能更多是IT的力量。所以，我们会发现在APP里面根据用户的账单数据来做在线的授信是个强需求，当然当年也引入了很多银行在我们平台里面发行信用卡。
到2015年的时候，我们尝试性的去构建自己的金融团队，从200多号人变成500多号人，吸引了大量的信用卡中心做模型的数据分析。
差不多这样的闭环形成一般，一部分用户在我这里借款，一部分用于投资，还有一部分资金是城商行和互联网小贷公司他们来提供信贷服务，这样的业务在当年就成交了100多亿的生意，包括今年我们能做到3-5倍的增长，所以在2017年我们51信用卡又成立了自己的产业基金，又投资布局了很多没有信用卡或者信用卡很少的人，也有做征信数据的，也有做流量上游的，形成了我们的信用卡生态链。这是我们在做的事情，公司的愿景就是“让有信用的人过得更好”。
主持人：感谢孙总的分享！51信用卡实际上创建了一个借款的金融场景。下面，有请闪银创始人和首席执行官支正春先生。闪银也是互联网和消费金融的创业头部公司，他们公司最大的特点是连接了非常多的消费场景，同时闪银也常好的一个流量入口。
我们当时搭建闪银的平台，最初的梦想是一个非常小的想法。就是我们希望把客户（customer）、场景（scene）、银行（banks）用一个三角把它们连起来。所以，在我们当时创立之初，我们不断地去连接客户、连接金融机构、连接消费场景。到今天为止，我们已经连接了包括现金贷款、消费分期，手机分期、医疗美容分期、养猪和猪饲料分期、养鸡和鸡苗分期。
所以，到今天为止，你会看到闪银，你也可能看不到闪银，因为在全国有上万家不同的门店、不同的商业体型、不同的商业销售场景，其实它背后的SaaS服务是闪银。
所以，今天我想跟大家分享的不再是How We Use Machine Learning and Deep Learning to Change The World。我想跟大家分享的是，我们怎么样走出中国的。因为闪银是最早一家进入到海外的公司。我们在一年之前就已经在印尼和巴西设立了我们的分部。那边和我们今天的商业模式是一模一样的，我们在巴西帮助全球五大银行做Online Credit，帮他们做Online Lending。当然我们以后也会帮他们做手机分期。巴西人的美容是全球除韩国以外最大的，因为巴西人特别爱美。
WeCash是一家提供Enable，我们是一家赋能的公司，我们希望各种现金贷、消费分期，各种场景的生态伙伴，都玩儿得越来越好，让我们愿意成为他们的Surport。
全球大概有超过20亿的人拥有智能手机，但是他没有Credit在Central Bank，所以这个庞大的人群，都会成为我们闪银将来和现在正在提供服务的目标人群。闪银在过去的4年已经为超过1亿的人提供过信用评估。我们在今年的上半年，用闪银的评估发放的贷款超过900万笔。
所以，我们在不断地输出自己的技术和能力。大家也看到，因为我刚好是隔壁学物理的，所以在科学技术上和自然科学上，我们其实跟美国相比在基础科学上常落后的。中国今天的实力其实在自然科学上约等于美国的15%，但是在金融科技上我敢说，我们中国绝对在全球都是领先的。因为我跑过很多的国家，包括印尼、美国、欧洲、巴西等等，你发现他们无论在支付、信用、Online Lending上根本是不如我们中国的，因为我们有庞大的市场，我们有庞大的创业者不断地在这方面投入。Online Lending这个生意，甚至说消费金融，在中国这个市场，我们用短短的时间已经超越了美国50年、60年积累的，因为我们有庞大的和庞大的客户。
所以，大家会看到把消费金融、金融科技输出到海外和东南亚，甚至到巴西、到南美，已经成为了中国所谓一带一真正输出的东西。我们之前的输出更多的是钢筋、水泥、港口，但是今天我们可以输出资本、技术、钱，输出我们的商业模式，这就是我认为在金融科技，一定会成为中国超越甚至说赶超欧美一条非常好的径。
今天我想跟大家分享的核心思维是说，WeCash正在用自己的力量，把中国的技术、中国的资本、中国的商业模式输出到海外，这是我们在印尼这一年内，我们帮助银行发放贷款的其中三个客户的例子，我想今天大家也听了很多的，我就给大家来一个感性的，让大家来观察一下，这些客户真的用这些钱去干嘛了。
这是真实的三个故事，虽然我们找了演员来演，分别解决了印尼的三位客户：第一位客户，女朋友回来了；第二位客户，小孩儿要上学；第三位客户，家人。
所以，WeCash一直致力于帮助当地的银行金融机构，为了让他们向他们的人民提供更好的金融服务。这是我们在全球的Product。
Wecash希望用自己的技术、SaaS、Credit去连接场景、客户，这是我们的商业模式。我们希望用自己的技术重新去帮助中国世界，谢谢。
浅橙科技CEO朱永敏：首先，感谢各位老师和各位同行给我这个机会跟大家分享互联网消费金融的前景和风险。我想讲讲我为什么要做这个领域，这个领域到底怎么样，因为我创业嘛，肯定需要很多领域都可选的。这个领域我应该怎么做？做什么东西是合适的？在哪个时间点做比较合理？最后我们可以看到这个领域到底存在什么样的风险，因为任何领域一定存在风险的，这个风险我们到底怎么规避或者合理的对冲，这是我们要做的。
首先，我是2014年出来创业的，2014年之前我在腾讯待了6年，腾讯之前在外企待了6年，出来创业之后一直在互联网金融这个行业做，从最早的理财端到后面的资产端，其实整个闭环我都做过。从2014年最兴起浪潮的互联网金融，做各种理财平台移现在回落到低谷，包括后面资产的兴起，从2015年、2016年各种线上的放贷平台和配对领域的各种兴起，包括现在回归到算是后期的市场。
我觉得，我当时在选这个领域的时候在想，在中国到底这个行业的前景是什么样的前景？当时我们做研究的时候在想，中国是个发展中国家，其实发展中国家跟发达国家很大的区别在于，你的金融服务覆盖率到底有多少？其实可以看到在发达国家的金融覆盖率起码达到70%左右，在中国的金融覆盖率按之前的数据，其实我这里写的20-30%，可能还是偏多了，其实大部分有卡人群，像刚刚说的中国拥有信用卡人群才1亿多，而中国有14亿人口，所以中国远远没有被金融服务所覆盖的人群是很大很大的，这个市场巨大到可以容纳好几个BAT级别的公司。
我们这么大的市场，未来我们一定是要做的，未来我们产业经过30年的发展，中国的产业一定是多元化的未来，原来在中国发展的30年中国经济其实是两极化的，包括我们的金融也是两极化的，包括了体制内标准的利率和体制外的民间利率，因为我是浙江人，所以对民间借贷还常了解的，这套利率其实是不标准、不规则的，就意味着有空间去做，怎么做到标准？
所以说，我们整个市场金融的需求未来一定是多元化的，但我们原来是两极化，到现在要做多元化，多元化之后，社会的产品才会多样化，因为你服务的群体、用户群体，这意味着你在这个变革中，到底以时间样的手段，在多元化当中你能不能占领一元？这一元你凭什么占领？我们分析我们这个市场，其实我们看我们的金融体系分体制内、体制外。体制内的服务对象一般是大型的企业，各种的商业地产抵押或者国营企业，这部分其实金融服务是过剩的，这个问题我2014年在做互联网金融的时候一直在，那时候以后我没有资产可以做，那时候很多都是做商业地产抵押，其实我也做过，后来发现这是个很错误的决定，因为如果你能做大型的商业地产，那现在传统金融机构到底干什么，它为什么不做？其实传统的金融机构对传统的金融服务体系常完善的，它的风控体系常健全的，但是他们不能做的地方是哪个地方？不能做的是我们市场进行多元化的时候，会出来很多分层金融服务，因为传统的金融机构面临着几个问题在于它的创新力一定是被的，因为金融本身一定是严谨、保守、不够创新的，所以只能服务优质群体，不敢服务于次级、最差的用户，因为那个诈骗太严重了。
第二个问题在于它的成本偏高，因为它喜欢做的是额度大的，额度大的足够覆盖它的客单价成本，所以它愿意做额度大的，愿意给当地的大型。所以，总的来说起来克服这个客单价的问题。
这是传统机构面临的问题，但这其实不是它的缺点，而是它的体制和运营模式决定了这样。我们在科技兴起特别是移动互联网兴起的时候，我们移动互联网起来应该是2012年左右的时候，我当时在腾讯做电商，因为我负责的是移动团队，所以我对移动团队的迁移特别有印象，整个移动从最初的1%到过一年20%，再过一年50%，整个人员移动端的手机普及率在翻天覆地的变化，3-4年移动应该说完全普及了。到2015年、2016年的时候你会发现一个现象，每个人都用上智能手机了，用的时间也已经很久了，其实你可以从智能手机上获得很多很多数据，这个时候我们才会有下个东西--科技金融、科技数据。
我们基于科技和数据才能解决成本的问题，为什么科技金融说可以解决传统金融解决不了的问题？很大的原因在于我们应用了数据，当数据积累到一定程度的时候，可以用互联网的手段去获客，降低成本。另外，海量数据的积累，获取数据的模式跟建模，来完成你风控模型边际成本的无限降低。这个成本降低之后，我们就可以服务于客单价比较低的客户。
其实，没有这个基础之前我们是无法做这些应用的，所以我们这个行业，包括整个在线年做这个业务是做不了的，因为任何数据你都获取不了。2015年、2016年你能做的大部分应该都是抵押。
我们基本上在线上做一些放贷，其实跟前面几个同事是差不多的，其实都是线下的原理，我们把客单价做到最低。其实我每个获客的成本，服务于10万用户跟服务于100万的用户边际成本是无限降低的。只是符合互联网的，才能服务于长尾的用户，你只有把你的获客成本和风控成本无限的降低，才能服务于这个长尾用户，如果没有达到这个基础是无法服务这个用户的。
1、基于你的用户，我觉得中国的用户比外国用户要复杂，因为中国的征信体系比国外的不健全，所以我们用户有可能分成优质的、次优质的、差的，所以你的产品一定是分层的，不能说用一个产品服务于所有的用户，那应该说是不现实的。
2、风险，我觉得既然做金融一定是有风险的，没有说金融没有风险最主要的风险我讲一个过度负债的问题，因为中国是没有一个完整的信用体系去提交你全部信息的，对民间来说审核有个共享的信息，只是民间的组织无法完全的获取这个人当前的负债情况。
只有明白他的收入和负债才能给他授信多少，但现在第二个问题是没有彻底解决的，没有彻底的解决看他的收入是多少、负债是多少，这可能是我们这个行业未来存在的一个很大的问题。
我们的旨是，我们是给一些小而美的信用助力，还不是自己去完成，我们希望搭配我们的优势，我们的优势在于发挥我们的流量，我们的优势在于我们的流量和数据，发挥我们流量和数据的科技属性，来解决现在的信用问题，帮助传统机构完成它不能服务的人群。
主持人：朱总分享了从电商创业到金融科技创业，同时也指出中国的消费金融的风险，等等。咱们金融科技大会到目前接近尾声，主办方要求我们承办方天沨资本代表我做一个三分钟的总结陈词。
2014年我在高盛的时候，写了高盛全球第一份儿的金融科技报告，那时候我们的结论是中国的消费金融、中小企业的金融可能潜力非常地大（因为渗透率非常低），消费金融占P低于30%，相比于发达国家是80%到90%。但是它的底层的技术（或者说大数据、AI等等）还是落后于美国。经过两年半到三年的努力，我们非常欣喜地看到，中国不仅是市场潜力非常大、毛利率非常高，而且因为毛利率和市场潜力比较大，有非常多的科学家和金融专家，从美国回来创业，Capital One和硅谷等等。中国目前的金融科技底层技术（包括大数据、AI、区块链等等方面）已经不输于美国，所以一个巨大的市场，再加上技术的进步，使得中国的金融科技已经成为世界上的强国和世界上的大国。
这也是为什么我们天沨资本是专注于消费品投资的天图和专注于金融科技投资的领沨资本共同合资的一个基金，我们基本上是AllIn投了中国非常多的金融科技企业，像京东金融、51信用卡管家、闪银等等，这些企业，同时，还有很多大数据的风控企业，也是希望通过资本推动事业的发展。也是希望中国的中小企业和消费者获得更便宜、更多的钱，能够使得中国的经济转型。
所以，刚才也提到，其实2016年、2017年消费已经成为中国经济推动的唯一增长力，也是最大的增长力。
从我们的分类来看，金融科技可以涵盖消费信贷、保险科技、支付及聚合支付，大数据、征信以及AI、区块链等等行业。其实量常大的，我们信贷可以有房子有关的信贷，新车、旧车，信用卡、3C、医美、教育，实际上已经渗透了中国老百姓603883股吧)的方方面面。随着创业公司的发展以及金融科技的发展，中国老百姓现在的生活越来越方便了。
虽然说现在由于供给不足，老百姓借钱的利率还是比较高的，但是我们也看到随着金融科技这些创业公司的发展，客户越来越分层，好的客户能够获得更多的贷款、更低利率的贷款。
我个人认为顾虑还是多虑了，举个例子来讲，信用卡是上世纪最著名的金融科技（金融创新），因为过去都是用现金，后来形成了信用卡，用信用卡来代替现金和支票，同时又有一个小额的信贷全部在一起。但是，也没有引起金融方面的危机。而我们金融科技目前看到很多创业者，他们实际上是用大数据、AI这些手段，来提高这个风控的水平，甚至于比现在的银行做得更好。由于金融科技的发展（包括蚂蚁金服、京东金融和在座的各位创业者的发展），也促进了中国银行业，我们看到大数据的应用也越来越多，用AI做精准营销、做风险管控，这方面提升也非常快。
目前我们看到的保险公司在AI和大数据的应用，相对来讲还比较落后。所以其实保险科技、监管科技等等还有非常多的发展。
还有一点当然我们需要强调的这个金融科技，它的本质还是姓金。所以科技赋能是为了更好地进行风险管理、更好地进行风险定价，更好地能够去分摊客户，让有信用的人过得更好。或者是，有需要金融服务的人，能够有更便宜的钱去获得金融服务。
所以我们是对中国的金融科技的发展，还常地充满信心。作为大会的承办人之一，我们和主办方一起，也是希望金融科技大会能够成为中国乃至世界上最好的金融科技大会，也是成为中国金融科技创新企业，来展现自己的一个很好的平台。
最后，感谢主办单位，大学五道口金融学院、大学国家金融研究院这些学校的老师们，为了主办这次大会倾注了大量的精力和时间，我们用热烈的掌声感谢这些老师们。
同时，也感谢承办单位，五道口金融学院，互联网金融实验室，天沨资本，以及协办单位——冰鉴科技、水滴、聚爱财等等，本次大会的相关详细报道，和本次大会的未央网和金融评论都有报道，大家也可以去看。
我代表主办方和承办方，宣布第二届中国金融科技大会到此结束，感谢各位来宾、感谢你们的参与和贡献。我明年再见，谢谢大家。
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