新版用钱宝终于放款了,新版用钱宝怎么样

发表自话题：2020年用钱宝下款

用钱宝最大的特点之一，便是具备浓厚的技术色彩，这在其团队身上可以得到充分体现。其CEO焦可、CTO齐鹏，均百度，而团队中核心研发工程师占比超过70%。

从一开始，互联网出身的焦可便决定以技术为导向，用科技做智慧的金融。实际上，焦可的第一个创业项目并不是用钱宝，而是“贷小秘”，寓意为“贷款的小秘书”。

贷小秘是一款信贷产品搜索推荐引擎，于2013年11月上线，通过智能化的贷款数据库和推荐引擎，连接金融机构和借款者，为用户提供精准的贷款产品推荐，同时帮机构找到用户。贷小秘推出后便小有名气，甚至还被新闻联播报道过。

该业务开展将近一年半后，焦可发现产品表现并未达到预期，各机构产品并没有明显的差异化，导致信贷服务同质化。

同时，焦可认为银行采取的是基于强特征的风控系统，使得国内有大约85%的人群无法享受到金融的服务。而在欧美等发达国家，传统金融机构可覆盖的人群比例为70%

这就意味存在着一个巨大的市场机会，因此，焦可和他的团队迅速转型，于去年7月推出全新的产品——用钱宝。

服务非银行人群的产品

用钱宝是服务于非信用卡人群的一款产品，通过人工智能的风控解决方案，进行线上授信。

用钱宝所服务的人群，是乐于享受超前消费、又缺乏理财计划的年轻人。这类群体大多具有短期资金周转的需求，但是，他们又很难申请到信用卡，缺乏借款渠道。

针对这种需求，用钱宝设计了额度在500-5000元，借款时间则是7-30天的产品。对于用户来说，从申请、审核到放款均在线上完成。

显然，这种产品满足了用户的需求，近年来受到了热捧，这在用钱宝的发展速度上可以一见端倪。其月交易笔数从上线第一个月的93单，上涨至今年9月的40万笔，呈现指数级的发展态势。

注重挖掘弱特征

对于贷前风控，银行往往是基于对用户还款能力进行信用评估，因此，这类群体很难从银行等传统金融机构那里得到服务。

与银行不同的是，用钱宝在贷前风控环节，并不以用户的还款能力进行评判，而是评估用户的还款意愿。因为在焦可看来，没有人会还不起一千元，只有愿意和不愿意的区别。

另外，这类人群在风控数据上的表现，往往不具备银行所需要的强特征变量，例如车、房子、金融交易等维度的数据。

所以用钱宝针对还款意愿所建立的风控体系，则是注重弱特征。焦可认为，弱特征和强特征的区别就在于，强特征是非0即1的；而单独的某一项弱特征，对于用户的信用评估和逾期率，没有绝对性的指导意义，需要很多弱特征在一起，才能对用户进行准确的评估。

因此，用钱宝会通过挖掘海量弱特征来进行建模。另外，不断积累的用户还款样本，对模型进行更迭和优化，让模型趋于精准、稳定。

基于机器学习的风控模型

当前，人工智能是最火热的领域之一。用钱宝的核心竞争力则是将人工智能应用到小额借贷的领域，来实现基于大数据的风控。

在焦可看来，人工智能非常适合这个领域，原因是机器学习不受道德、体力和经验等因素的影响，比人更适合进行大规模数据处理的定量分析，相对来说审批效率更高，效果更加稳定、可靠，反作弊能力也更强。

同时，人工智能还可根据数据表现进行快速迭代，从而自动优化模型。用钱宝的产品恰好具有小额、高频的特点，所以同样数量级的贷款金额，在用钱宝的平台上会带来大量的样本，这样就可以不断进行模型的迭代和训练，从而形成马太效应。

例如，用钱宝9月所通过的40万笔申请，意味着一个月后将收获40万的样本数据，用于优化同时在运转的20多个风控模型。

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