买单侠的消费信贷风控之道

在消费信贷领域混战的现在，买单侠用风控敲开了蓝领消费信贷的大门。买单侠是是一个具有金融科技基因的金融科技公司。

上海秦苍信息科技有限公司（简称Omni Prime）,以“你的梦想，我来买单”为宗旨，是国内领先的消费金融科技服务公司。旗下APP“买单侠”是一款面向年轻人群的移动信用金融服务产品。

买单侠的POS贷产品，扎根于二三线城市的线下手机店，提供3C产品的小额分期服务。一笔业务，下载买单侠APP填写用户信息，当平台智能审核通过后，用户银行卡可以马上收到贷款。用户在商户刷卡，便可拿到心意的产品。整个流程耗时15分钟左右，而资质好的用户，常常会“秒批”做出决断。

买单侠的风控模式可谓别树一帜。除了收集借款人的资料核实身份信息之外，借鉴传统金融机构的优秀风控经验之外，还会从10000多个维度来“观察”借款人，主要包括社交行为维度以及渠道维度。 经过大量实践验证，买单侠团队发现社交关系是至关重要的影响因素。“2000多元的贷款额，每笔贷款会采集1万多个数据点，所以200万贷款会有约1千万个数据点左右。借款人还款与否，都会展现出不同的行为特征。”买单侠CEO胡丹举例说，比如，欺诈借款人的朋友圈或者通讯录中那些联系人，要向买单侠借款就会难得多。

买单侠采集了很多维度的数据，对用户进行刻画和描述。举个例子，如申请时输入的用户信息，手机型号，和用户的行为数据。行为数据指用户在填写信息的时候，用户在每个页面填写的时间和点击的频率，借款的时候滑动的节奏。除此之外，买单侠还会采用第三方征信机构的数据，还有工作人员人工采集的数据。比如买单侠工作人员电话核实用户的信息，采集到的音频数据。

而在渠道维度方面，借款人的贷款行为发生在线下场景，他在哪个省市、哪家门店购买，也具备参考价值。总而言之，这些“蛛丝马迹”集合起来，具备非凡的指导意义。此外，多维度审核在反欺诈中也能发挥作用。 有人会疑惑，假如模型错判了怎么办？系统模型怎么改进？为了减少误判的出现，买单侠会通过持续实践不同的系统来进行调整，在内部被称为“冠军挑战者”制度。

比如，A模型偏宽松，B模型偏保守，两个模型同时审核借款人的信用状况，假如通过A模型的借款人比B模型多出2位，那么在把握风险敞口的前提下，通过该2人的申请，追踪他们的还款情况，以审视AB模型之间哪个更优。

“每天都会尝试不同的实验，一天大约做两次这样的实验。”这些模型全部由买单侠内部技术团队搭建调整，这也是买单侠的核心竞争力所在。“金融是和科技分不开的，在科技和工程上的投入非常重要。”胡丹说。