数据化风控：与乐信CRO对话的一点分享(2)

3. 高增长下的优化逻辑

当然数据风控极大增加了效率，提高了通过率，也降低了坏账率，这些我认为都是创新之于金融业的效率的提升；而更多的人能享受到普惠金融，也可以说是一种公平的提升。效率与公平都得到了照顾。

当然我们也要注意，过往这个行业增速非常快，所以也就是分母增长非常快，坏账率自然比较低。信用卡的不良率为什么会相对比较高（不良率定义为M3+，远超1%），且长期降不下来？就是因为信用卡整个行业发展停滞，分母增长极慢。所以互金在增速下降后是否还能维持现在的坏账率，能够解决信用卡一直解决不了的问题，是行业的挑战。

在整个监管趋严和利率下沉的趋势下，各家互金平台的风控管理能力，需要更高的要求。乐信之前在搭建整个风险定价和额度体系的时候，或许在意的是怎么去提升GMV；但现在，尤其是利率下行的市场环境下，管理层会更在乎，在风控技术架构以及系统完善后，能够通过精细化运营，兼顾各方面的影响因素，来实现针对不同人群进行不同定价（额度、利率等），以保证利润和整个业务能健康增长。

结语

达尔文有句话，叫不是最强的物种，也不是最聪明的物种能够生存下来，而是那些最能适应变化的。我认为拥抱数据化风控互金有这方面的潜质，没有最强的模型，没有最聪明的算法，只有适应于现在的风控系统；而对于未来的不确定性，我们也仍然要有敬畏之心。

我们永远都不要忘了，数据只反映过去，因为它们是来自于过去，它们对未来有一定的预见力、洞见力，但是它们不能100%准确预言未来，甚至90%也做不到。金融风险，债务危机，我们几乎能说，无论我们怎么预防，都难以避免；本来在模型里趋于完美的借款人，理性经济人，他们在可能会黑化变身，导致坏账。总之人是一个复杂的因素，你将其简化成一串串数字、一行行代码、一个个算法，在效率上确实有效，但也肯定不是万全之举。

人类有个毛病就是急于求成，常常锤子还没研究透，就开始到处找钉子。这个问题，整个数字化创新的行业都要面对。而对于信用行业、金融行业而言，所有风控从业者都应该认识到，没有百分百完美的模型，只有相对适应于当下的模型。对于未来的不确定性，我们都应该保守地留有余地。知识的僭妄永远是高悬在人类头顶的一把剑，我们不可不察。

在这种清醒下，我们来看乐信的风控，或者我们说的数字化大风控，给整个行业带来的重塑，就更有意义；我保持审慎乐观，我也相信乐信这样的互金公司在数字化风控上的迭代，是一个可以长期投资的方向。

正好昨天乐信也发了财报，数字来看依然保持稳步高速的增长，而多项核心指标也继续创历史新高。我在文章最后简单帖下数据吧，有兴趣的可以交流。

Q2营收33亿, 息税前利润10.01亿元（Non—GAAP），同比增长85%；

促成借款额达到606亿元，同比增长47.6%；

注册用户数达到1.44亿，连续8个季度增长超千万；

授信用户达到3290万元，同比增长45.2%；

90天以上的逾期率为1.85%，新增借款FDP30连续12个月小于1%。

市场有风险，选择需谨慎！此文仅供参考，不作买卖依据。

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