调研乐信后的思考：技术和风控才是FinTech的核心竞争力(2)
不难发现，三大产品都解决了金融机构的风险定价问题，而这正是金融机构的核心痛点，缺乏风险定价，使传统金融机构定价范围窄，无法满足多元的用户需求，导致通过率变低，即不利于吸引新用户，也不利于存量用户运营。
也正是对风险定价这一问题的解决，乐信三大产品也取得了不错的成果，使用乐图的金融机构超过6家，平均每家通过率提升1.69倍；乐图pro的日均调用量超过8万次；负熵使合作银行的业务量提高一倍。
从长期来看银行最终要与Fintech 公司合作，持续更新金融科技方面的能力，确保业务的可持续性。
2.技术能力的强弱决定未来金融业务能力的强弱
乐信技术能力的赋能并不仅仅体现在风控环节，而是体现在金融科技业务贷前、贷中、贷后的全业务流程赋能，最终乐信的运营效率也有所改善。
在贷前环节，以获客为例，乐信获客成本低于行业竞对，以销售费用/新增用户数量计算，二季度，乐信获客成本为291.2元/人，信也科技为400元/人。（注：360数科为批露新增用户数）
一方面，乐信通过机器学习平台建立的学习模型，可以帮助公司更好的做广告投放计划，规避高成本流量，找出ROI最高的获客渠道。
另一方面，公司获取用户后，公司通过联邦学习算法，也可以从更多维度了解用户，联邦学习可以根据现有数据，对人群特征进行深入挖掘，既能为用户提供更适合的产品，也能通过数据驱动对用户进行二次营销。
在贷中环节，以资金接入为例，乐信接入时间金融机构资金的时间，由两周缩短为几分钟。背后得益于乐信通过Toplink系统，对贷前，流程编排，自动校验等接入环节，进行AI驱动的自动配置，免去了大概60%-70%人工。
当然，资金方接入后，也需要和金融机构做资产报表，结清证明，尽调工序，等大量测试，公司通过鲁班系统将上述测试环节进行标准化处理，可以实现数据自动测试。
在贷后环节，以账款回收为例，乐信历史不良资产回收率较去年提高了30%，不良资产实现账款回收的提升，正是得益于公司通过算法，分析出客户画像，从而针对每个客户，找到更适合的回款手段。
除了对业务流程的赋能，技术也能使公司更好的应对外部环境的变化，始终在发展中保持确定性。
我举个例子，监管加强「数据治理」已经是大势所趋。一方面，以往违规收集大量用户金融数据以及非金融类替代性数据的粗旷式做法，将受到限制。另一方面，过往公司之间可直接交换数据，但目前这种情况也被禁止。
随着数据采集、传导和使用机制等发生变化，曾经的大数据、厚数据时代将逐步进入小数据和薄数据时代。
在上述背景下，如何弱化小数据和薄数据对业务的负面影响，成为FinTech必须解决的问题，这时候，乐信的技术能力至少起到了两点作用：
1）通过新技术的应用，将数据“由小变大”。比如，乐信通过联邦学习建模，即多个实体间在不交换原始数据的情况下交换机器学习，从而达成双方模型的共同提升，最终做到在不交换用户原始数据的情况下，只交换数据训练的中间结果，就可获取到集合多家数据后的用户分析结果。
2）加强数据深挖，将数据“由薄变厚”，在过往，数据广度较多，导致行业数据挖掘的深度不足，当在市场环境倒逼下，乐信通过技术优势可以对数据进行深入挖掘，弱化数据变少后的影响。
在交流会中，乐信CTO陆勇提到下一步工作的核心就是通过技术提高企业的运营效率，精耕细作——以乐信目前一年2000多亿的促成借款额算，千分之一的效率优化就就将影响到2个亿的金额。
回到FinTech行业的发展逻辑，行业发展早期，行业内公司即使粗旷式发展，也能取得不错增长。但当下，行业发展成熟，利率下行，获客成本上升是大势所趋，行业内公司必须向精细化运营求增长。这时候，通过风控降低业务风险，通过技术对业务降本增效就成为必然之举。
从这个角度看，风控和科技是FinTech的核心竞争力，未来科技和风控领先的玩家，将是行业内最具确定性的企业。
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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