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行動貸款公司WeLab估值破10億美元,台灣人才露頭角

香港起家的行動貸款平台WeLab,一月宣布拿到10億元人民幣的B輪融資,不但是中國行動貸款平台最大的B輪融資案,也是全球最大金融科技B輪融資之一。根據香港業內人士表示,WeLab估值已經高達10億美元,成為香港第一隻科技獨角獸。此輪融資資金來源非常國際化。由馬來西亞主權基金,也就是馬來西亞國庫控股公司(Khazanah Nasional Berhad)領投,香港南豐集團與荷蘭銀行集團(ING)跟投。

WeLab在2015年1月才完成A輪2000萬美元融資,李嘉誠旗下TOM集團、矽谷紅杉資本以及DST為投資者。《數位時代》特別專訪創辦人龍沛智,請他與我們分享WeLab的經營經驗。

(圖說:WeLab創辦人暨執行長龍沛智來自金融圈,有12年花旗與4年的渣打銀行任職經驗,管理香港、中國與台灣私人貸款與信用卡等業務。圖片來源:WeLab。)

挖角銀行總行副行長,台灣人才展露頭角

WeLab 2013年在香港創立,是一個行動貸款平台,使用者在WeLab所推出的App「我來貸」註冊後,免出門在家裡滑手機就可快速拿到貸款,最大特點在於,WeLab身份審核時間非常短,最長僅需24小時,最短甚至3小時。

「如果沒有出國留學,就不會出來創業了,以前生活圈侷限在銀行界的人,但出國唸書讓我接觸各行各業的人才,眼界變得寬廣,也較容易接受創業生活。」龍沛智說。WeLab創辦人暨執行長龍沛智(Simon Loong)是香港人,1977年出生,來自金融圈,有12年花旗與4年的渣打銀行任職經驗,曾任渣打銀行東北亞地區主管,管理香港、中國與台灣私人貸款與信用卡等業務。因為覺得工作遇到瓶頸,想要自我突破,出國唸書,2012年回國後決定離開金融圈,踏上創業旅途。

龍沛智從銀行圈挖角出自台灣,曾任中國華潤銀行總行副行長的資深經理人陳俊仁,擔任WeLab大中華區總經理。陳俊仁是中國銀行圈加入金融科技創業團隊最高層人才之一,讓外界對WeLab更感好奇,為此中國媒體還以《華潤銀行總行副行長空降我來貸,互聯網金融再度逆襲銀行業》為標題形容。

「銀行做一筆貸款要三天才能下來,可是我們追求的絕對不是三天,互聯網時代等三天太久了,我們希望是三小時,甚至是三分鐘。」2015年一場演講中陳俊仁提到。陳俊仁有23年金融圈經歷,曾擔任Visa大中華區與台灣區總經理以及中國信託銀行支付金融處處長暨資深副總,2011年轉戰中國任職華潤銀行總行副行長。

商業模式

WeLab的貸款者多為25-35歲,大學生與上班族各占五成。「對銀行來說,大學生與剛出社會的年輕人貸款金額比較小,沒有財產證明,也找不到証信資料,也沒有貸款經驗,這些傳統銀行做不來的族群,是我們最主要客群。」龍沛智說。由此可見,WeLab的商業模式和銀行是魚幫水,水幫魚的關係,銀行提供資金給WeLab,WeLab幫銀行借錢給過去無法碰觸的族群。

WeLab的資金來源是中國的銀行,WeLab對接銀行資金,藉由WeLab平台放款給需要借錢的人,WeLab再與銀行分潤。由於平台背後都是領有執照的銀行,免除大眾對平台違法吸金的疑慮,與中國盛行的P2P模式不同。

WeLab雖從香港起家,但中國才是主要市場,總用戶300萬人,99%都來自中國。「男性的比例高達7成,這是很有趣的數字,可能25-35歲的男性經歷結婚與生子等階段,有比較大的資金需求。」龍沛智說。三年來,WeLab使用者的申請總金額為100億元人民幣,而貸款通過率為10%-20%,也就是說總貸款額度在10億到20億元人民幣間。

不做實體門市,建百人風控團隊

中國的P2P產業或網路貸款業者中,除了線上平台之外,也有遍佈中國一二線城市的實體門市與銷售人員,注重線上與線下資源「O2O整合」,例如主打大學生線上分期付款平台「趣分期」。「但WeLab以線上平台為主,未來也不會做實體門市。」龍沛智強調。WeLab不和這些平台比拼實體門市與人員,把焦點放在純線上貸款。

WeLab沒有實體門市,沒辦法透過面對面識別個人身份,也不收取財產證明,使用者也沒有貸款記錄,但WeLab卻可以在短時間內,搜集可靠有效的數據,利用數據準確識別使用者身份,並且給予適當的信用評分與貸款額度,這個核心競爭力就在於優秀的風控技術研發團隊。

「WeLab員工200人中有7成從事網路風控技術研發,在同業中比例是最高的。」龍沛智說。這個龐大的技術團隊打造了一套WeDefend風控系統,而這個系統是WeLab的運作核心,讓WeLab的貸款逾期率與詐欺損失低於同業,獲取銀行圈的信任感,讓WeLab有足夠的資金借給貸款人。

人臉辨識系統:別想冒用身份借款!

「每一個網際網路金融產品的出現,多少伴隨假冒身份的嘗試,甚至有貸款中介商。」騰訊徵信總經理吳丹在2015年一場演講中說到。金融科技為使用者提供便捷的服務,欺詐成本也降低,因此使用者的身份越來越重要,反詐欺技術的研發成為純網路貸款業者發展重心。

WeLab研發人臉辨識技術讓WeLab能準確且效地識別用戶身份,因此沒發生過有人冒用、假造身份而成功借款的案例。「WeLab反詐欺技術做得很好,相比同業的詐欺損失20%-50%(詐欺損失總金額/風控損失+詐欺損失總金額),WeLab目前還沒有發生詐欺損失,比例為0%。」「除了使用者清晰自拍的照片外,也需要給WeLab清晰的身份證照片,加上WeLab外部購買的第三方照片,三者數據交叉比對。」龍沛智強調。

手機GPS與社交資訊都是信用評分依據

除了避免假冒身份的詐欺損失,降低貸款者逾期不還款的損失,也是WeLab的研發核心。WeLab貸款者的貸款逾期率相當低。「WeLab的30天逾期率為1%,相比一般銀行信用卡業務的2%-5%的與網路貸款同業的5%-10%低許多。」龍沛智強調。

在WeDefend風控系統中,一個人就有800個維度,龍沛智並沒有透露詳細的維度類型。陳俊仁在演講中說,「過去銀行的信用評分卡(Credit Scorcard)是10-12個變量,比較多一點的可能是16-18個變量,但重點是信用評分卡的來源是哪裡?這些變量來源還是要靠數據收集,WeLab用了40幾個變量在我們的模型裡面,其中有強相關和弱相關的權重。」而龍沛智則表示,「手機是最好的數據來源。」WeLab經由使用者授權同意後,取得貸款人的手機型號、SIM卡與GPS等行為與交易與社交數據,成為貸款者信用評分重要依據。

英文地址第一個字母大寫者,還款率高

「通常放一筆貸款不是簡單的看這個人有沒有借過錢,而是要從多維度的角度去分析。譬如說這個人在社群訊息裡面說『我跑路了』,最近很辛苦,這個人是不是風險很大?有些人在社交訊息裡說『加油加油』,意思就是鼓勵別人,從人格特性上他可能是非常正面的,這種人就可以給他多一點分數。」陳俊仁舉例。「香港用戶,在輸入地址寫城市與街道名稱的時候,第一個英文字母大寫的貸款者,比全都小寫或全都大寫的貸款者,還款率還高。」龍沛智舉例。

「資料一致性(Data Consistence)非常重要。」龍沛智強調,「例如某個使用者填寫資料時說自己在北京工作,但手機GPS卻顯示幾乎在上海活動,我們對他的警覺性就會提高。」

此外,除貸款者的手機數據,WeLab也串接人民銀行旗下的証信資料庫,但這樣並不足夠,人民銀行僅涵蓋中國兩成人口的資料,因此WeLab也與第三方徵信機構合作。累積反詐欺科技和黑名單資料庫,再加上深度學習與機器學習建立起來的模型,審核使用者的身份與額度。

有了WeDefend風控技術作為保障,和WeLab合作的銀行敢把資金借給過去不能借,也不敢借的族群。在WeLab不斷完善風控系統的同時,有越來越多銀行找上WeLab,希望兩者合作創造雙贏局面。

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