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金融"第一黑帮"的归国者,如何带中国互金走出原罪?

姚心璐 来源:21世纪商业评论 2018-08-07
来自金融科技的鼻祖,构成了左右中国互金业走向的庞大势力。

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回中国的前一天,粘旻环伫立在美国的新宅内,这是2016年11月,房子5月刚买下,回国的决定做得坚决,仍有些猝不及防,新宅尚未装修完,而她即将启程。

一年前,李侃和章峰已经回国,因为李持有加拿大护照,回国工作要先办签证,他等了很久,签证一到手,周五即启程,抵达深圳已是周一凌晨,第二天,他出现在了新公司的办公室。

2017年,陈裕也做出了归国的决定,三四年前,他动过心思,只是忧心国内行业初创的不成熟和粗放,直到确认“中国已是全球互金发展最快的地区”,他终于下定决心加入 “国内的冒险”。

Capital One(下文简称CO),是四个人共同的标签。

章峰,CO工作12年,曾任高级总监、信用卡客户收益管理部门负责人,先后担任拍拍贷CRO和COO;李侃,在加拿大CO多伦多分部工作7年,加入小赢科技出任CRO,总裁成少勇同样来自CO;粘旻环,CO工作10年,曾任大数据应用与支付部门高级总监,现任量化派CRO;陈裕,CO待了11年,回国先后出任浅橙科技CRO、及贷COO。

他们只是CO归国者的缩影,过去四五年中,超过100名华人员工,从这家美国著名的信用卡公司离职,加入中国互联网金融的创业潮。度小满(百度金融)、蚂蚁金服、融360、拍拍贷……几乎所有知名互金企业的背后,都有出身CO的高管,充任CEO、COO、CRO或是创始人。

“20年前就做数据驱动的消费金融公司”,CO是业内超前、技术流、传奇的代名词,因为这个标签,聘请CO人的公司也“与有荣焉”:坊间传言,若能挖到CO背景的高管,公司估值可以翻倍,会有猎头远赴美国总部蹲守在CO总部,试图劝说一两名资深员工回国。即便媒体采访,也常收到友情提示,“××高管出自CO,可以重点关注”。

就传说中的CO人而言,他们并没这样神秘,同样曾是职场新人,遭遇过挫折和茫然,其中的多数,是第一代赴美华人,留学后就在当地求职工作、获取身份、组建家庭。华人身份,也限制了其职业前途的可能性,“留下来,绝不可能做到CRO、CEO”,而国内蓬勃的互金市场,恰给予了他们另一种机会。在CO工作的华人员工中,估计约有四分之一回到中国,更多人依然选择留在美国,或许如章峰所说,回归者“更愿去冒风险、喜欢挑战,愿意拥有一些不确定性”。

李侃记得,回国前一段时间,成少勇常给他打电话,每次都重复一句告诫:“我先告诉你,不成功的几率很大,我不是花言巧语骗你来,你要清楚中间的利弊。”——“有什么呢,先试一试,失败也没什么大不了”,他想,其他人也这样想。

偶尔,他们会有温情的流露,因为家庭。“和家人分别,有很多不舍,”粘旻环这样说,又笑道,“小朋友们快放暑假了,这个星期就过来”。

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初入江湖

要成为CO人,必须敏感数字。

2002年,学计算机的章峰从弗吉尼亚理工大学毕业,赶上互联网泡沫破灭,“我可以说我有各种人生远大理想规划,”他坦承,“实际情况是,当时很难找IT工作,Capital One刚好来学校招分析师,不限制专业,误打误撞进来了。”

说是专业不限,从结果看,CO工作的数百位华人,仍主要出身计算机、统计、计量等专业,对数字天然敏感。

微信图片_20180706170715拍拍贷COO章峰 

2006年,应用经济学专业的粘旻环撰写博士论文期间,由朋友内推到CO面试。甫一开始,她就感受到这家公司的严谨和专业,前往总部的第二天,密集接受了六场面试,由公共部门和各业务部门的总监担任面试官。

“每场面试都与数据相关,一天下来,直观感受是他们对业务、数据应用非常娴熟。”粘旻环回忆说,双方印象都很好,当天傍晚,她在机场候机时,朋友内部打探到,她可以拿到offer。

入职后的培训,是诸多CO人记忆中最难忘的内容之一。CO提供的培训分为两类,一类是以“第一资本大学”命名的方法论课程,由资深员工及管理层主讲,包括数据分析、数据建模、数据决策等,课程周期为6-12个月,部分岗位强制培训,其余则自愿参加。

陈裕最喜欢的课程,是由统计部资深总监刘志军主讲的“预测模型”,后者在加入CO前,曾在密西西比大学执教统计学10年,是个严谨的“学院派”。“这是金牌教程,”陈裕评价说,“我上过两次,从数据筛选、问题引导、建模过程直到最后上线的流程,讲得非常详细,受益匪浅。”

更具特色的一类,是名为“第一资本经验教训”的案例培训。很多公司会处罚犯错员工,在CO中,允许犯错,不允许“在同一个地方犯同样的错”,案例培训的目的,即是“不贰过”。

微信图片_20180706111204及贷COO陈裕

“经验教训”的案例均来自CO的真实失败经验,在一到两天的培训时间内,先由负责该项目的当事人任主讲,再将学员分成多个小组,分别提出想法和解决方案。“由犯错误的当事人主讲,这一点是最棒的,”粘旻环说,“他们真正经历过,了解案例细节和错误的过程。”

至今,她对一个车贷案例印象深刻。

当时,CO为推广一款车贷产品,线上制定了精细的模型和策略,线下则由合作的汽车4S店员协助推广,有意向的用户可向后台发起审核申请,由系统模型判断是否发放贷款。为激励店员推广,CO发放相应的返点佣金。

目标用户、模型构建、激励机制,上线前的一切预设很完美,项目运作一段时间后,真正进入审核后台的用户,与想象的人群大相径庭:目标人群本以中产为主,进入审核的用户,普遍信用很差,技术团队修正模型后再次上线,效果仍不理想。

无奈之下,业务团队去门店查看,意外发现症结出现在店员推广环节。

由于返点佣金高,起初,店员会热情推荐给认识的“优质客户”,事实上,阔绰人群并非车贷产品的目标用户,风控模型会将其直接判定为“不合格用户”。由于未做线下培训,店员对产品的客户倾向并不知情,优质客户频繁被否,使他们产生了一种困惑情绪,“推荐好的客户不行,就推荐差的吧”,走到了另一个极端。于是,只有当一个客户被其他机构都拒绝,店员才会推荐CO的产品。

这只是一个线下培训的小疏忽,由此导致的机会损失,高达数千万美金。在崇尚数据说话的CO,这成为一个难忘的教训。“我们常说要全面思考问题,培养复合型人才,在工作时,每个人仍会陷入自己的职能,片面想事情,”粘旻环总结说,“CO经验教训的培训,快速帮助员工养成全面思考的能力。”

在李侃看来,作为一家成熟的500强企业,CO可贵之处在于给予新人充分的发挥空间。以分析模型为例,初级员工也可以设计审批政策,只要提出完整的分析过程,并通过模型主管、信用主管审核,即可上线运行。

“Capital One之所以很有意思,在于形成了很好的机制,给员工引导,培养、发挥他们的能力。”李侃说。

微信图片_20180706111151小赢理财CRO李侃

学以致用

数据崇拜,是业内对CO最深刻的印象。

一位CO人评价前东家是“金融科技的鼻祖”,为人所不知的是, CO所处的数据竞争环境,比国内互联网金融公司更为严苛。“美国过于政治正确,金融业又非常保守,很多有用的数据,企业都不能采集,”章峰举例说,消费者的刷卡行为,本是CO从事信用卡业务的数据来源,比如,麦当劳在美国属于低端食品,实际数据和分析显示,其消费频率和用户信用风险相关,但是这个行为数据,出于合规风险考量,不允许在风险决策中使用。

在中国的互金市场,由于第三方数据丰富多样,除了比拼数据建模能力,各公司可以比拼“拿数据”的能力,有资源优势的公司起点更高,甚至无所顾忌;在美国,受限于政策法规,企业不得采集诸如种族、性别、婚姻状况等数据,基本以美国统一的征信数据为主,CO和其他企业站在一个起跑线上。

李侃用了一个形象的描述:在中国,如果一家公司对每位用户拥有500条数据,会花心思想拿1000条;在美国,一家企业若有500条数据,其他同行都一样,唯一可竞争的,是数据的运用效率。

所以,CO无时无刻不在强调数据能力,这种思维贯穿了陈裕10余年的职业生涯,“数据驱动不是一句口号,理解数据,既要懂得应用,也须懂得避免数据误区。”

他和李侃不约而同地提到了数据“相关性”和“因果性”的混淆误区。李侃为《21CBR》记者展示了一幅漫画:一组销售人员正开会,展板上有一幅折线图,其中,销售的光头数和销售额呈现正比的增长关系,主管指着折线图说,“每个销售都要剃成光头”。

“这个讽刺了什么?”李侃解释说,“两个数据貌似正相关,实际没有任何比较意义,建模中常出现这种问题,以为某项数据提高会促进销售额,其实毫无关联。”

“有相关性的数据未必有因果性,数据跑出来有相关性,可能是真实相关,如果只是偶然,基于此作出的结论大概率会犯错。”陈裕解释说,为避免偶然性造成失误,他会对模型总结的特征实时监控分析,将所有相关数据还原到“自然世界”中,分析其具有因果关系的可能性,“每一组相关数据,要‘可解释’,无法解释的就不用”。

举例来说,模型判断收入水平与风险指标相关,这个是“可解释”的,若是判断“鞋子尺寸”与“风险指标”相关,就要进一步解释,比如,鞋子尺寸是否与年龄性别相关,而后者与风险指标相关,如果因果关系不成立,可以认定“鞋子尺寸”与风险的相关只是偶然发生。

陈裕从CO学到的另一项本事,是建模前的数据挑选,“做模型,常常第一步挑数据就会错,模型是对未来的预测,选择的数据要基于未来的环境,从历史角度去选,就容易造成偏差。”

这种思维也作用于他现在的工作。2017年现金贷政策落地前,量化派的主要放贷目标人群为“互金平台使用者”,收入水平相对低、风险更高,建立风控模型时,纳入考虑的数据偏向互金平台使用记录、还款行为以及历史表现等;2018年后,为规避高风险,公司目标用户转为“类信用卡人群”,信用记录更完整,收入也更高。“这类用户,除了关注互金平台使用情况,更重要的是征信、收入能力和稳定性,不能再套去年的风险判断模型了,”陈裕说。

粘旻环从CO学到的,不止是数据思维,还有沟通能力。

数据是CO的核心,但不是全部,内部大量业务人员并非统计专家,他们与技术部门开会时,若沟通不畅,很容易产生“我知道你说得很对,但不知道你在说什么”的感觉。那段时光,粘旻环深刻意识到,如果业务部门不理解数据模型的含义,模型再精准,也不一定有理想的推广结果。“和业务部门讲KS、AUC这些统计术语,没有意义,”她说,“应该直接讲,维持4%的坏账率,你用我构建的模型,审核通过率将从10%提高到15%,他们就听得懂,乐于使用。”其实,车贷的失败案例,就是对外沟通缺失的后果。

CO人热衷将老东家的经验,带回到各自的公司,量化派创始人兼CEO周灏也来自CO,他和粘旻环一起组建了“量化派QG大学”,其中一项培训内容,即为“风控、产品、营销如何协调统一”的案例讨论。

“国内的行业趋势之一是场景化,必然涉及到线上线下融合,线下场景中,内外沟通是否成功,是一个决定性因素。”粘旻环说。

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危机意识

回国一段时间后,陈裕开始意识到,CO训练的数据技能尚在其次,更重要的是,身在其中曾经历的“危机”,以及随之养成的风险意识。

CO华人员工归国潮,大约从2011年开始,2015-2017年间达到巅峰。与美国业已成熟的消费金融市场相比,归国的CO人面对的,是一个稚嫩、蓬勃、野蛮生长的新兴行业,成长异常迅猛,用陈裕的话说,“战斗力特别强,一个模型,在国外做6个月很正常,国内可能只做两个星期。”

大部分互金公司,因为年轻,普遍感觉“危机”很遥远,建立的每一个模型,强调的都是增长和发展,对于危机后的风险应对,尤其缺乏认知。陈裕记得,2017年上半年,参加行业论坛交流时,到处洋溢着乐观情绪——创业者们热衷于讨论发展,交流增长、策略和预测模型,也关注人工智能与大数据的结合能力,但鲜少论及风控,偶尔提到,也仅是普通的风险预测。

“没有经历过危机的市场,风险只是一个概念。”陈裕总结说,而多数CO归国者,都切身体会过“风暴”。

2006年,陈裕进入CO,两年后,美国金融危机爆发,一夜之间,风险排山倒海袭来,“眼睁睁看着,风险指标每隔几天就翻一倍;每两三个星期,就有一家知名企业倒闭”。他清楚记得,2009年3月,美国银行的股价从49美元狂跌到4美元,花旗银行则从巅峰时的500美元跌至15美元。

陈裕记得入职时,团队开会讨论一项决策,会对多种情况提出假设:首先,未来六个月内,正常发展的盈利预期;其次,假设失业率上升一倍,该决策是盈是亏;最差的情况,一旦发生金融危机,决策的盈亏为何。

“那时感觉是一个练习,离现实很遥远,”他回忆说,“金融危机真正降临时,发现真的向预测的最坏情况发展了,这一刻突然明白,什么是敬畏风险。”

李侃进入CO加拿大多伦多分部时,刚巧是2008年9月,“公司制度是每月给员工配股,我第一次买,股价是49美元,很快就跌到7美元。”他记得,媒体一片唱衰,尤其一家商业模式相似的信用卡公司倒闭后,舆论一边倒:CO的破产指日可待。

由于创始人兼CEO理查?费尔班克的远见,早于危机两三年前,CO即开始实施退出房贷市场、收购银行、调整风险模型等一系列举措,最终得以逃过一劫。李侃笃定公司不会破产,对他来说,危机中最困难的是,如何维持业务的正常运作。

2009年3月,李侃开始负责一款信用卡的前端获客工作。这款产品在危机前就已设计完成,目标客户是次贷人群,一直以来,CO服务他们的信用卡都以年费为主要收入,因卡片额度小、年费高而广受诟病。李侃负责的产品,特别为次贷人群设计了“免年费”,他的任务是做大客户量。

在次贷危机中面向次贷人群发卡,量要达标,风险要可控,工作挑战远大于平时。李侃的项目设置了专门团队,IT部门对业务支持的时间节点,也从每季度一次缩短到每月一次。那段时间,李侃笑谈“一边学习着Capital One的风险管理文化,一边切身体会着风险”,他尤其看重每月一次与IT部门的对接节点,将其形容为“和黄金一样宝贵”,每次提前准备策略、数据,及时调整模型。

5个月后,免年费卡的推广步入正轨,金融危机余波未平,发卡量维持了上升走势。

很多CO归国者,会将2017年底现金贷新政引发的行业动荡,类比2008年的金融危机。当时,监管部门为现金贷划出了三条红线:综合年利率36%以下、持牌经营和场景依托。消息一出,行业哗然。陈裕甚至认为,监管新规对行业的冲击程度,超过金融危机对美国的影响。

受益于在CO培养的危机意识,周灏和粘旻环在新政落地的前一个季度,就预感“山雨欲来”,捉手调整量化派的业务模型,“我们看到了很多行业乱象,知道监管层不会一直容忍,开始做预防措施。”

微信图片_20180706135751量化派CRO粘旻环

现金贷新政,对于年轻的互金行业,有着分水岭的意义,之前,行业从未经历过危机,真切体会到风险。而金融危机中的经历,塑造了李侃在不确定环境下坚持的淡定心态,“危机来了,不能说工作就不做了,公司要有新客户、员工有KPI,这些都会持续,行业也一定会继续发展。”

走出原罪

CO工作的华人员工,组成了500人的微信大群,无论已经归国的或留守美国的,常常在群里交流行业动态、个人职业信息,以及发布内部招聘需求。

2017年12月的一天,因为现金贷新政,微信群里开始热烈讨论起了吴晓波的《大败局》,以期寻找互金企业的可借鉴之处,关注点最终落在“原罪”——向《21CBR》记者描述这次讨论时,这是陈裕选择的词。

这次交流,有CO人总结了《大败局》中的一类失败规律:在行业爆发初期,企业借力飞速发展,也常埋下人文关怀与道德缺失的隐患,进入行业拐点后,道德隐患爆出,最终企业失败。

“最后讨论到,许多失败源自未能及时摆脱最初的原罪阶段,互金行业现在有同样的思考。”陈裕坦承,在最开始的阶段,互金行业粗放经营,有原罪“是不可避免”,关键要在发展中逐渐“摆脱原罪”,尤其是道德上的。

陈裕和章峰都敏感意识到,归国前的2013-2014年间,素来“锱铢必较”的CO开始发生变化,首先提出了“Change Banking for Good”的口号,“不止Capital One,美国其它银行,也开始强调这个口号,”陈裕举例说,“如果一款金融产品,我不愿意推荐给我的孩子,那它就不合理。”

CO开始更强调客户体验,章峰亲身经历了一个逾期时间调整的案例。

CO拥有庞大的信用卡业务,一大利润来源是信用卡逾期滞纳金,过去制度规定,如果客户未能还款日当天的17点前递送支票,需缴纳19美金的滞纳金。美国东西部有3个小时的时差,精明的CO统一按东部时间计时,如果西部客户在还款日当天14点后还款,即为逾期。

由于公司日益重视客户价值,章峰负责的团队决定,将还款时间延后至东部时间20点,西部用户也可享受17点的还款时点。“我们做过测算,延后3小时,每年会损失几千万美金,”他回忆说,“这件事仍然值得做,公司要生存,重视客户体验才是长久之计。”。

粘旻环记得,有段时间,60多岁的CEO理查.费尔班常和员工进行经验分享,有时甚至从早上8点一直忙到下午5点。这些场合,比起数据驱动,费尔班克更强调CO的经营理念和情怀,如何为客户、为社会创造价值,“每次演讲会以一个帮助客户的故事结尾,有时候他会热泪盈眶。”

“长期思维”正盛行于全球的消费金融行业,2016年,有一部流行于美国银行业的公益短片,名为“It’s time to change banking for good”,开头这样说道:你如何去定义成功?是用户量、是利润,还是你为这个世界做了什么积极的改变?

“中国互金行业也是一样,”陈裕这样感慨,“去年这么多负面新闻、今年P2P平台频繁暴雷,一个金融企业,只有长期事业的思维,才有社会价值、企业价值和客户价值,只关注短期利益,很容易重蹈《大败局》中的覆辙。”

在归国前,陈裕一直密切观察国内的互金环境,直到2016年,看到中国互金的态势超过美国,他才彻底下定决心,要回国工作。如今,中国互金行业技术和规模发展,均已居于世界前列,行业脱离粗放发展,走向成熟,是这些CO归国者的迫切期待。

而他们更期待的是,迎来一个消费者成熟的“信用社会”。

接受《21CBR》记者采访时,多位CO人提到了“反欺诈”的例子。“反欺诈”是风控系统重点防范的一种行为,而中美反欺诈有着不同的特点:美国市场主要防范第一方欺诈和第三方欺诈,前者是用户自己伪造身份,后者则是第三方公司在用户不知情的情况下,盗窃其身份。

中国市场会频繁出现“第二方欺诈”。举例来说,甲、乙两人相识,甲向乙支付一定费用后,即可使用乙的身份进行欺诈贷款,乙对该欺诈行为知情且同意。“国内信用成本较低,很多人认为,只要能赚钱,拿自己真实身份申请也可以,根本不在乎。”粘旻环说。

“这就是信用社会的缺失,大家意识不到信用有多重要。”陈裕告诉《21CBR》记者,整个互金行业,若能共同推进信用教育和征信体系,建立一个真正的信用社会,“这对行业、企业、消费者都是共赢的局面。”

如今,互金行业再次迎来“至暗时刻”,网贷备案延期,唐小僧、联璧金融等100余个平台频繁暴雷,很多投资人风声鹤唳,提款量激增。所有CO归国者,都面临着一个更为复杂的局面,但是,并没有人后悔当初“参与冒险”的选择。

“我们曾经亲历过Capital One的发展,见到市场发展10年、20年应该是什么样子,”粘旻环说,“行业一定能坚持走下去,我们有这个信心。”

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