王征宇：中国P2P行业有非常大的市场容量

中国互联网发展的特殊挑战来自于，主要是指小额度的，不是大额度的问题，因为这个问题不一样。线上采集，没有被征信局全面覆盖的数据，这是一个挑战。防范中国特色的申请欺诈，这些问题是中国特色的。要求有完整而具有针对性的整合解决方案，当然现在都在说大数据，大数据不简单的是数据的堆积，小的机构完全可以应用大数据的技术方法和思维方式，来解决我们所面临的风险控制的问题。这里需要说的是，一切同概念出发，而且一切从实际出发。互联网金融当中经常讨论线上线下，讨论很多概念，大数据、互联网金融还是金融互联网，这些概念上的讨论，我们认为更实际的做法，是落实到一切从实际出发，最终通过你的数据来证明什么操作是合适的，通过测试和比较的分析。我们认为在目前的数据环境领域之中，如果不算征信局的数据的话，你会有交易数据，比如说你在电商、网络上的交易数据，或者说你通过互联网可以收集到各种各样的社交数据，聊天数据、社区数据，然后加上信用数据，比如说你如果可以查到征信局的报告，加上黑名单和反欺诈数据，把这些数据有效的整合起来，形成你的风险防范的机制，这个是对于小额度的，我反复强调小额度，大额度的不是这种技术。对于这些操作来说，任何概念，所谓的名称、说法，都不足以解决具体的数据分析问题。

数据驱动的决策机制，我们自己认为，现在中国整个行业，包括银行在内，主要用的还是辅助决策，比如说CRM系统和OLAP系统，这些是用各种各样的报告来帮助你做决策，这个是所谓的辅助决策。而我们这边说的是自动决策，自动决策是决策本身不需要人拿着报告自动来讲这个事情该怎么办，是自动的通过策略开发，通过策略决策的决策引擎来完成这样的工作。这里面包括的要点，包括决策逻辑、中间变量、客户分类、风险评分，以及授信政策。

这个是信而富公司目前的决策引擎的操作流程图，大家可以看一下，这个图是我们目前实际在运行的。申请表进来，经过一个申请处理系统，变化所有的数字化的信息，在数字化的信息之中，我们有一个临信的评分卡和授信策略产品参数，在各种验证队列中提供各种各样的验证机制和验证问题，针对每一个申请人的问题都不同，而这些决策问题的来源，来自于决策引擎。这是第一步决策。

第二步决策，是完成数据采集之后，最终在审批之前，包括有申请评分值、授信策略、核准额度、产品参数，决策自动给出授信。我们的业务量和我们的审批人员是不成比例的，我们的审批人员是个位数，几个人就可以了，几个人的审批中心负责全国好几十个地方的操作。而这样的操作使得我们的审批效率非常高，审批标准化程度非常强，拿了一个单子。干这个行业的都可以问一下自己，从事审批的人有几个，取决于你干什么的，取决你的额度是多少。我问一个问题，审批人到你这边，让审批人单独做审批，可以得出一致决定的有多少。门口来两个人，审批人有两个以上，让每个人单独做一个审批，也许有的人说，单独做不出审批，要一审二审三审，还要总经理开会，这个是额度大的。而问题在于，保证人进来之后，审多少结果都是一样的。这个是人工和自动审批的区别。我们这样的操作，使得操作标准化，最终进入我们的放贷系统。最后由自动决策引擎自动来调整。全世界做决策引擎的有两家，他们的很多分析师都出自我们这里。我们做这个工作，我们为银行提供这样的服务，我们给大家看一下，银行提供这样的服务，会有什么样的模型体系，大家说用对小额度的管理方式，大家会说小额度的管理的风险也许会比较高，这个相当于对于不会开车的人在高速公路上飙车你会觉得非常危险，但是对于高速公路上有很多驾龄的人说，在高速公路上飙车比在小路上安全，问题不在于速度和放款额度，关键是方法。我们看它的故事、上下游和供货情况等等，而对于小额度的方式，看的是这些，我们有各种各样的评分模型，在不同阶段来评估一个申请人的各种行为，在任何一个决策点上，我们看的都是这个人给他一种处理之后，他会做成什么样的。比如说申请模型、欺诈模型、响应模型等等，所有环节上，在我们体系之中，一切都是通过分析评估来说话的。