金融的核心是什么?

  嚴(yán)謹(jǐn)?shù)慕鹑趶臉I(yè)者,答案必是風(fēng)控。

  “中國目前互聯(lián)網(wǎng)金融的風(fēng)控從業(yè)者大概是十幾萬,真正懂風(fēng)控的,也就一兩千人”,催單俠CEO李曉煒稱。

  人才缺口巨大,還不是風(fēng)控行業(yè)面臨的最大危機(jī)。

  一本財經(jīng)通過調(diào)查發(fā)現(xiàn),很多毫無經(jīng)驗的風(fēng)控人員,只需要跳槽3次,就能升到總監(jiān)職位,年薪50萬起;除了渾水摸魚外,還有諸多監(jiān)守自盜者,他們內(nèi)外勾結(jié),幫助騙貸者繞過層層審核,再利潤分成。

  “風(fēng)控之痛,將成為互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)最大隱患”,中望金服的首席風(fēng)險官馬斌斌稱。

  風(fēng)控是金融的命脈,脈搏如此紊亂,誰來保障行業(yè)的血脈通暢?

  風(fēng)控亂象

  在一個風(fēng)控話題的論壇上,羅勁松(化名)作為演講嘉賓,在臺上眉飛色舞,講了15分鐘,探討風(fēng)控模型的搭建。

  羅勁松是某公司的風(fēng)控總監(jiān),年薪50萬,其實不過是一個88年的年輕小伙。

  他從一張白紙到“年輕有為的行業(yè)榜樣”,只用了兩年。感覺像一個勵志故事,但聽完他自己的描述,才發(fā)現(xiàn)這不過是一個鉆營的標(biāo)本。

  第一年,羅勁松在一家名氣很大的互聯(lián)網(wǎng)金融公司當(dāng)審核專員,工作就是對用戶提交的數(shù)據(jù),進(jìn)行簡單審核,“毫無含金量,但是,是第一步,入行”。

  半年后,他跳槽去一家互金公司,當(dāng)了風(fēng)控經(jīng)理,此時,他已能說上大段大段的風(fēng)控理論,“外行能唬住了”,這就是第二步,“鍍金”。

  一年后,他第三次跳槽,成功進(jìn)入一家規(guī)模不小的互金公司,此時他已是“風(fēng)控總監(jiān)”,年薪50萬了。

  也就是說,他用了兩年時間,就爬到了行業(yè)“頂峰”。

  中望金服的首席風(fēng)險官馬斌斌,曾經(jīng)在宜信負(fù)責(zé)風(fēng)控,算是中國最早進(jìn)入風(fēng)控行業(yè)的專家,他稱,目前中國有上萬家的小貸公司、幾千家的互聯(lián)網(wǎng)金融公司,加在一起的風(fēng)控人員,大概是十幾萬人。

  實際上,十幾萬的從業(yè)基數(shù),大部分只是濫竽充數(shù)者。

  馬斌斌稱,像羅勁松這樣的“三級跳”者,不在少數(shù),“對整個行業(yè)來說是一場災(zāi)難”。

  馬斌斌也會參加一些行業(yè)會議,在聊的過程中,他發(fā)現(xiàn)很多所謂的“風(fēng)控總監(jiān)”,甚至不會看報表,“這個事情挺可笑的,就像醫(yī)生不會看病歷一樣可笑”。

  整個行業(yè)還處在莽原階段,良莠不齊,除了濫竽充數(shù)之徒,還有大量的監(jiān)守自盜者。

  馬斌斌透露,整個市場出現(xiàn)了嚴(yán)重的“內(nèi)外勾結(jié)”,風(fēng)控人員和騙貸者一起操作騙貸。

  他舉例稱,雙方會聯(lián)手,在一些偏遠(yuǎn)地區(qū)尋找身份證騙貸,錢到手后,讓當(dāng)?shù)孛裾块_一個死亡證明,風(fēng)控就通知平臺,人死了,作為壞賬處理。

  更可怕的是,現(xiàn)在風(fēng)控人員開始主動找到騙貸者,讓他們填寫一些審核資料,就相互分錢。

  而風(fēng)控人員參與造假,已不是行業(yè)秘密。他們在淘寶上,花幾十塊錢,就能購買一份銀行流水,或者偽造一份房產(chǎn)證明,“風(fēng)控人員就是制定規(guī)則者,他很知道如何躲避規(guī)則”。

  人才缺口

  “行業(yè)的現(xiàn)狀是,風(fēng)控人員很吃香,獵頭到處挖人,供求關(guān)系決定了攀爬速度”,羅勁松稱。

  風(fēng)控行業(yè)確實如此。

  在智聯(lián)招聘、拉勾網(wǎng)等招聘平臺上,搜索“風(fēng)控”兩個字,總監(jiān)級別,大多年薪50萬起;風(fēng)控經(jīng)理,大多是年薪20-30萬。

  催單俠CEO李曉煒,曾在某大型消費(fèi)金融公司負(fù)責(zé)風(fēng)控,現(xiàn)在做貸后催收,對行業(yè)觀察多年。

  他雖離開風(fēng)控行業(yè)幾個月,可幾乎兩三天就能接到獵頭的電話,“可見行業(yè)有多缺人”。

  “業(yè)內(nèi)比較認(rèn)可的風(fēng)控從業(yè)者,主要分兩類,第一類,是捷信、宜信等老牌消費(fèi)金融公司出身,摸爬滾打多年;第二類,是銀行、金融機(jī)構(gòu)、小貸公司背景?!崩顣詿樂Q。

  老的從業(yè)者不多,而大學(xué)又沒有對口的專業(yè),新生力量供給不足,導(dǎo)致行業(yè)人才青黃不接。

  目前,風(fēng)控行業(yè)唯一較對口的專業(yè),是“信用管理”,可惜只有十幾所大學(xué)開了該課程。

  馬斌斌不得不從“數(shù)學(xué)”、“金融”等有聯(lián)系的專業(yè)找人。

  一邊是人才缺失,一邊是需求激增。

  這兩年,互聯(lián)網(wǎng)金融正在爆炸式增長,過了那個“流量為王”的年代后,大家對回歸金融的本質(zhì)開始無比渴求,很多互聯(lián)網(wǎng)公司不惜重金,給自己配置一個“風(fēng)控總監(jiān)”,打造一個風(fēng)控團(tuán)隊。

  本來是一個好的行業(yè)趨勢,卻成了鉆營者的漏洞,他們利用行業(yè)“求賢若渴”的心理,順桿而爬。

  “我在面試的過程中,和公司的人聊,發(fā)現(xiàn)沒有幾個人懂風(fēng)控”,羅勁松稱,他通常的招數(shù),就是先來一套高深的理論,“所有人聽暈后,就能談高薪了?!?/p>

  “很多人懂一些皮毛就去忽悠,搭建一個風(fēng)控模型開始運(yùn)轉(zhuǎn),但驗證模型是否靠譜,需要一兩年的時間,這個時候,人早就跳槽了”,馬斌斌稱,就是因為驗證一個人是否專業(yè),有延后性,才讓一些人有機(jī)可乘。

  風(fēng)控模型

  金融的核心是風(fēng)控,風(fēng)控的核心,是模型。

  “中國目前互聯(lián)網(wǎng)金融的風(fēng)控從業(yè)者大概是十幾萬,真正懂風(fēng)控的,也就一兩千人?!崩顣詿樂Q,如果按照這個比例來算,大部分公司的風(fēng)控模型,并不靠譜。

  “沒有哪個公司的風(fēng)控模型,可以拿來直接用,因為應(yīng)用場景、用戶群體、數(shù)據(jù)來源都會有差異?!崩顣詿樂Q,通常建立公司數(shù)據(jù)模型的第一步,就是先拿競爭對手的模型來“跑一跑”,再根據(jù)實際的運(yùn)轉(zhuǎn)情況進(jìn)行調(diào)整。

  通常還比較認(rèn)可的鑒別標(biāo)準(zhǔn)是,風(fēng)控模型的逾期率達(dá)到30%以上,模型失?。?0%以內(nèi),基本合格;5%以內(nèi),模型已相當(dāng)成功。

  而行業(yè)的實際情況是,“行業(yè)大部分風(fēng)控模型是無效的,或者說只能叫規(guī)則,不叫模型?!瘪R斌斌稱。

  比如,最簡單的規(guī)則是:年齡20歲以下、60歲以上的用戶不做。

  馬斌斌說,還有一些內(nèi)容模型評分卡,比如,按照年齡段,20—25歲的一個積分,25—30歲一個積分;按照工資高低,工資3000—3500元一個積分,3500—4500一個積分,幾個維度積分后,就做出來評分卡。

  “但是這個并沒有經(jīng)過測算,也沒有數(shù)據(jù)的驗證,就可以去和老板吹噓,已經(jīng)有模型和評分卡了?!瘪R斌斌稱。

  這也意味著,行業(yè)沒有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn),只能“因地制宜”。

  這種不確定性,也導(dǎo)致行業(yè)模型的紊亂和無序。

  據(jù)業(yè)內(nèi)資深從業(yè)人員透露,現(xiàn)在大部分風(fēng)控模型的雛形,都是通過違規(guī)獲取用戶數(shù)據(jù)做到。

  “比如,安裝這個App時,如果是蘋果手機(jī),就會提示要讀取用戶通訊錄,如果是安卓手機(jī),連提示都沒有?!痹搹臉I(yè)人員透露, 獲取通訊錄數(shù)據(jù),第一,是為了看是否認(rèn)識“老賴”朋友,如果認(rèn)識,風(fēng)險就高;第二,是為了在你逾期后,給你的親朋好友打電話,進(jìn)行催收。

  這些“違規(guī)”手段,成了大部分風(fēng)控模型的核心武器。

  馬斌斌稱,實際上,一個完整的風(fēng)控模型,需要兩個部分:2007年,互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)剛剛興起時,一個“信用模型”就可以應(yīng)對;而如今,欺詐越來越多,“羊毛黨”橫行,“欺詐模型”變得越來越重要。

  而大數(shù)據(jù)風(fēng)控,才是拯救風(fēng)控行業(yè)的最大想象力。

  “數(shù)據(jù)不是越多越好,數(shù)據(jù)需要匹配貼合的人群,才能產(chǎn)生價值”,馬斌斌稱。比如農(nóng)村群體,央行的征信數(shù)據(jù),可能是無效的,因為很多農(nóng)民都沒有信用卡;而淘寶和支付寶數(shù)據(jù),也可能無效的,因為他們可能電腦都沒有。

  對于農(nóng)民的風(fēng)控模型來說,可能婚姻子女、土地數(shù)據(jù),反而是最有效的。

  市場越亂,渾水摸魚者越多,風(fēng)控行業(yè)就像陷入了惡性循環(huán)。

  風(fēng)控之亂,已讓互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)感覺到了切膚之痛。

  正在陣痛期的互金行業(yè),是否意識到這才是惡疾根源?(新浪綜合)