這家公司成立于2013年10月，2015年7月公司通過大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)開發(fā)的風(fēng)控系統(tǒng)正式上線，2015年10月單月貸款量突破千筆，2016年1月單月貸款量突破萬筆，4月單月突破10萬筆，12月單月貸款量超過100萬筆。這家公司并非互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的領(lǐng)軍者，也不是消費金融行業(yè)的老兵，公司成立之初的主營業(yè)務(wù)是信貸產(chǎn)品搜索引擎，后又變身為信貸產(chǎn)品的供應(yīng)商，專攻線上小額貸款；這家公司在一年多以前幾近資金枯竭而難以為繼，一年后卻華麗轉(zhuǎn)身，業(yè)務(wù)發(fā)展風(fēng)生水起。這家公司是用錢寶。

用錢寶最吸引業(yè)界眼球的是其高效的業(yè)務(wù)處理能力。單月線上貸款審批筆數(shù)超過100萬筆，意味著不論工作日還是非工作日，每天要處理3萬多筆業(yè)務(wù)，平均不到3秒就完成一筆貸款。這種業(yè)務(wù)處理效率是任何一家商業(yè)銀行可望而不可即的。

用錢寶的這種業(yè)務(wù)處理能力依托于其自主開發(fā)的風(fēng)控系統(tǒng)。由于用錢寶是一家提供線上小額貸款的互聯(lián)網(wǎng)公司，其面向的主要客戶是那些沒有信用卡，也沒有被傳統(tǒng)銀行金融服務(wù)所覆蓋的白領(lǐng)、職場新人、操作工人、服務(wù)行業(yè)從業(yè)者等。因此，用錢寶對客戶的甄別方式與傳統(tǒng)銀行業(yè)關(guān)注強特征信息，比如房產(chǎn)、收入、公積金、社保繳存、逾期記錄等，有很大不同。采用強特征信息進行授信審批的方式雖然對客戶的判斷更簡單，可靠度也較高，但能夠提供強特征信息的客戶人群畢竟很有限，而且用于驗證強特征信息的盡職調(diào)查成本也很高，因此，在仍采用依托強特征信息進行授信審批和風(fēng)險控制的銀行中，每月完成100萬筆貸款業(yè)務(wù)幾乎是不可能完成的任務(wù)。

但用錢寶的風(fēng)控體系基于大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)建立，通過申請人大量的弱特征信息，如通話時間、上網(wǎng)瀏覽頁面、手機電量、活動范圍等，對申請人進行風(fēng)險識別和貸款審批。弱特征信息的信息量很大，對于做搜索引擎起家的用錢寶來說，獲取大量的申請人個人信息（弱特征信息）并非難事。但這些弱特征信息最大的問題就是與客戶還款意愿、還款能力等潛在風(fēng)險的關(guān)聯(lián)度并不高。用錢寶的數(shù)據(jù)團隊在做數(shù)據(jù)挖掘時發(fā)現(xiàn)了很多數(shù)據(jù)特征，比如，表現(xiàn)出很強的手機單向通話特征的人，貸款違約的概率比通話方式呼入與呼出比較均衡的人高4%-5%；手機電量一般保持在50%以上的人，貸款違約的概率要比50%以下的人低2-3個百分點。雖然單一維度的弱特征信息對客戶判斷的意義不大，但如果這樣的數(shù)據(jù)維度有成千上萬個，綜合成千上萬個維度的特征得出的對客戶風(fēng)險的判斷，這樣的判斷的準(zhǔn)確性和可靠程度便遠超過傳統(tǒng)的基于幾個強特征信息對客戶進行風(fēng)險識別的準(zhǔn)確性和可靠程度。用錢寶的風(fēng)控系統(tǒng)便是大量的弱特征維度匯總使用的結(jié)果，而且隨著數(shù)據(jù)來源越來越多，用錢寶可挖掘的數(shù)據(jù)維度也越來越多，再加上隨著業(yè)務(wù)規(guī)模擴大對數(shù)據(jù)算法的不斷改進，用錢寶的風(fēng)控系統(tǒng)將不斷實現(xiàn)自我迭代，從而使系統(tǒng)效率和可靠性不斷提高。

當(dāng)然，用錢寶的未來也并非一片光明，這還要看用錢寶的數(shù)據(jù)挖掘和算法修正情況。隨著業(yè)務(wù)規(guī)模的擴大，基礎(chǔ)數(shù)據(jù)量越來越多，這一方面會增加用錢寶可以挖掘的數(shù)據(jù)維度，增加對貸款申請人的了解程度。但另一方面，更多的數(shù)據(jù)維度也同時意味著干擾因素也越來越多，不同數(shù)據(jù)維度的特征甚至存在互相矛盾之處。系統(tǒng)算法的修正進度能否跟上數(shù)據(jù)維度的增加速度，直接影響風(fēng)險系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和可靠程度。極端情況下，不當(dāng)算法導(dǎo)致的系統(tǒng)偏離甚至?xí)褂缅X寶的貸款違約率暴增。