调研乐信后的思考：技术和风控才是FinTech的核心竞争力
今年以来，虽然FinTech在资本市场的表现起起伏伏，但大体，股价呈上升趋势。
促成这一变化的因素有很多，一方面，FinTech在金融业的整体分工中占据了助贷这一技术和服务驱动的新分工，难以替代，对于现有金融机构，这是必要的外部助力；另一方面，他们正在以新的姿态捕获更多的用户，重新构建自身的护城河。
从监管层面看，今年以来，行业虽然也曾经出现断直连、限制最高贷款利率等政策调整，但本质上都是为了规范行业，不会影响行业的长期发展逻辑。而且行业开展的小微业务和消费业务也受到监管鼓励。
综合上述因素，虽然FinTech出现了较大涨幅，但相对来说，还是非常的低估。市场上，大多从业绩增长、估值对比等角度说明FinTech 如何被低估，本文不在赘述。
要从根本上理解FinTech的价值，还是要回到行业发展的底层逻辑-FinTech 是如何在传统金融机构所占据铁板一块的市场中，撕开一道口子？靠的是金融为表技术为核的科技能力。投资人要意识到FinTech 的价值，清楚其技术和风控能力对业务的驱动是少不了的一节课。
昨天乐信刚发布了2季度财报，多项指标都创了新高，前段时间我也参加了它组织的一场交流活动，正好以乐信为样本，说下FinTech 的科技是如何驱动业务的。
1、风控：FinTech制胜的核心
风控是FinTech公司这一轮真正制胜的核心，也是个人认为被低估的底层逻辑。过去几个季度，乐信整体信贷规模逐季增速，截至今年二季度为905亿，较去年同期增长了46.2%。
信贷规模高速增长的情况下，乐信做到了较好的风险控制，逾期率呈现稳步下降趋势，今年二季度，M3逾期率较去年同期下降了1.14个百分点。
M3逾期率受历史借款影响，不能很好的反映新增借款逾期率变化。在财报中，公司提到新增借款的FPD30已经连续12个月保持在1%以下，6月底，乐信一天以上的逾期率同比降低40%。
风控能力的提升，得益于公司的风控系统，公司以复杂网络、自动特征生成、LBS风险识别评估等“黑科技”作为底层，构建了一套风险策略管理系统。
通过风险管理策略系统，乐信可以对用户的坏帐，用户生命周期利润进行跟踪和预测。有了上述跟踪和预测能力，公司搭建了一套风险管理体系，形成按日、按周、按月的追踪预警分析机制，并把用户特征、催收运营等指标拆分为若干维度。
当用户风险出现偏差后，风险监控预警机制可快速监测到业务异常，自动化算法，又对造成偏差影响力最大的因素总结出来，进行针对性的风险管控和拦截。
这样说比较抽象，举一个公司提到的案例。
今年早期乐信入催率有一定上升，自动化预警系统做出预警后，自动化归因系统从用户特征的若干维度中发现，使用某类其它金融产业的用户是造成异常的最大因素，之后系统将这部分用户进一步拆分，细分到年龄、地域等更精细化的维度，从而对用户进行针对性的策略拦截和管控，公司入催率也很快恢复了正常。
当然风控不只存在于获客后的监测，在贷前对用户进行风险定价以及反欺诈同样重要。在风险定价方面，公司通过用户定价体系，基于不同人群在一定利率期间内的风险表现，为客户进行差异化定价，推出针对性产品。
乐信基于用户定价体系，将用户分为价格敏感类、信贷饥渴类、优质用户，针对不同用户对价格的交易敏感度、单位交易收益率，采取更灵活和更精准的价格策略。举个例子，优质用户定价越高，潜在的交易量越小，但单位交易量潜在的利润率越高，公司会找到交易量与利润的最优解进行定价。
在反欺诈方面，公司建立了超过23亿节点和千亿级联接的核心多实体关系图谱，针对高风险交易行为TOP5的预测准确率提升10倍。
这样说有点抽象，不好理解乐信反欺诈是怎么做的，我用大白话说明一下，公司通过LBS网格化技术，将中国版图按照100×100米的画工方式切成了无数个网格，公司基于每个网格内的用户体征、所在街区、影象解析等做风险管控。例如，公司从街区图象识别中发现，某类街区有大量含金融字眼的商铺，意味着街区有很多线下中介，风险相对较高，公司就会减少该地区的业务量。
在自身风控有稳定表现后，乐信正将风控能力对外输出。乐信风控能力对外输出有一定的产业逻辑可循：
一方面，区域性银行无法承受巨额成本构建完善的团队来提升长尾客户贷款能力，另一方面，对于风险的定价需要持续的数据积累和模型优化，而且需要持续迭代相应的反欺诈和风险预警能力，这是服务亿级用户之后的宝贵实践，并非区域小样本客户可以习得。
基于此，乐信正将风控能力对外输出，推出了三大产品：
• 乐图：对接乐信资产，金融机构可通过借助乐图提升通过率的同时，保证资产的风险并不上升。
• 乐图PRO：对接乐信外的互联网资产，如金融机构在今日头条等巨头上获取的流量，金融机构通过乐图PRO，在提升通过率同时，保证资产的风险并不上升。
• 负熵：针对银行自营资产开展资产有效“回捞”，可帮助资放精细化运营自营资产，实现降本增效。
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