以人工智能重塑金融风控 ，用钱宝获1.56亿元B+轮融资 | 融资首发

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近日，用钱宝向 i黑马 透露已于今年6月份获得1.56 亿元B+轮融资，由光信资本、 源码资本、洪泰资本、创新工场、晨兴资本及51信用卡等投资机构共同投资，这是用钱宝在一年之内的第二轮融资。

见到用钱宝的创始人焦可时是在一天上午，他身着格子衬衫，带着一副黑框眼镜，目光温和笃定，说话慢条斯理却逻辑严谨，看起来更像是一位大学老师，很难和互联网金融、人工智能这些时下创业者正疯狂抢占的热门领域联系在一起。

事实上，焦可已经在互联网领域经历了长达十余年的求索。从进入早期的百度做产品经理，到当时只有100人的赶集网负责用户、商家、手机全线产品，再到马可波罗担任产品副总裁，一路上焦可都在进行着新的蜕变。

“从我的职业路径来看，加入公司的状态越来越早期，业务领域越来越垂直。开句玩笑的话，这叫从大到小，从高到low 。”焦可对i黑马说。

而最后，焦可选择走上了创业之路。他起初的尝试是在2013年10月创立了贷小秘，主打结构化的贷款数据库及智能化推荐引擎。中间经过一年半摸索和市场检验，2015年6月，他带着团队转型做了用钱宝，以人工智能的风控模型解决方案，为用户提供小额短期借款。

焦可告诉i黑马，发展至今，用钱宝每月的放贷总量在40万笔左右，逾期率为行业平均的60%，每月发放贷款达到6亿元，全部审核都是机器完成。用钱宝从起步到取得这一业绩，仅用了15 个月。

创业准备：“ 从大到小 ，  从高到 low ”

焦可本科毕业于清华，研究生在中科院就读。计算机科班出身的他第一份工作选择到了当时只有400多人的百度，并且一待就是五年。在此期间，焦可负责过MP3、视频、地图等产品的技术开发，也参与了百度知道、贴吧等重点产品的运营推广。不过，对于焦可来说，在百度最核心的并不是技能的提高，而在于在变化中迅速感知与成长。

焦可向i黑马形容：“百度用十年时间干了一个传统公司三、四十年要做的事，而要跟上公司的增速，自身的成长也就特别快。处在当时的百度创业阶段，你会很刺激，很兴奋，基本上每天中饭、晚饭都在讨论各种各样的产品。”在这种环境的熏染下，创业的想法在焦可心中萌发。

2010年焦可选择离开百度，但并没有直接出来创业，他考虑的是用大公司的方法来创业，有可能水土不服，不够接地气。

“我想先去一个稍微早期一点的公司，看看这个公司怎么从0到1。”因此，焦可加入了当时更早期、业务也更垂直的赶集网。在赶集网的两年，焦可几乎做过to C到to B的各种产品。带着“从大到小，从高到low”的思路，2012年，焦可加入了更为“接地气”的马可波罗，担任产品副总裁，从事B2B业务，要跟实体经济打交道。

但相比于在马可波罗做2B的金融，焦可认为2C金融市场更大。“拿一组数据来说，国内个人负债率跟美国相比，大概是40：87，而企业负债率的对比上已经达到171：71，说明TO C这块还基本处于一个萌芽期，很多用户的需求并没有满足。”

看准这个趋势后，焦可觉得无需再等待，于2014年创立了面向个人的金融服务的项目——贷小秘。

首次试水的三个教训

当时，贷小秘认准的痛点是贷款用户与银行之间存在着巨大的信息不对称，想通过搜索与推荐引擎机制，把银行产品和用户结构化，以此提高双方的信息匹配程度。

但是很多创业项目逻辑上可以理顺，事实上并不一定能够行得通。焦可在项目运行中发现，如果将100个要贷款的用户推给传统金融机构，只能做成5个，转化率极低。这背后的原因并不是说贷小秘本身做的不好，而在于国内的金融机构不能够提供对应的服务。

“国外金融机构能够服务到的个人基本在70%以上，国内只有15%，也就是说你想做搜索引擎，并没有那么不同的网站和产品可供搜索，市场还没成熟到那个地步。”焦可说。

从贷小秘的小败局中，焦可也向i黑马总结出了几点教训：

第一，作为一个平台方，光认清楚需求不够，只有同时满足需求和供给，才能较好地存活。

第二，有的商业模式听起来很好，逻辑很严谨，但问题在于整个链条太长，类似于“我想达到A，得先做好B；想达到B，得先有C”，这对于创业项目来说过于艰难。

第三，创业者有时会太“爱”之前的付出，不愿转型。从长线来讲，如果创业者面临的不是临时性问题，那就应该快速转型。另外一点就是，哪儿跌倒哪儿爬起来，跌倒是有原因的，而这个原因很可能就是机会。

以人工智能为支点撬动 风控

贷小秘团队在失利后，并没有解散或者转向其他非金融业务，而是继续深入分析原有市场，寻找可切入点。

经过对上一个项目的深入反思，焦可认为，国内金融机构不能为贷款用户提供对应的服务，很大程度跟银行风控逻辑有关。

银行风控的主要依据是几条具有强特征的数据，比如有无房产、工资流水、社保证明等，而事实上大部分人都不具备这些强特征，通不过筛选，这就将他们排除在银行服务体系之外。

银行看到的数据只是冰山一角，冰山下面还存在着大量弱特征数据。虽然无法凭借几条弱特征数据来做出借贷决定，但是当这些数据积累到上百项时，最后得到的是经过综合评估的定量结果，服务人群将大大增加。

值得一提的是，对于海量弱特征数据的处理并非是银行所擅长的，这种业务非常适合机器处理。基于在人工智能和大数据处理上的人才优势，贷小秘团队转型做了用钱宝项目。

简单来说，用钱宝建立的是一套新型风控系统，它通过柯南特征工程系统 、D-AI 机器学习模型以及 Anubis 大数据计算架构等人工智能技术，以海量弱特征为条件来对用户进行建模，并借助不断积累的用户还款样本来进行系统优化。

焦可告诉i黑马，相比于此前的人工审核，人工智能审核具有多方面的优势：

机器更适合处理海量数据，通过样本快速学习，使得审核过程不会受到个人经验、体力及道德的限制，同时可以为用户提供全年无休的 7×24 服务。

经过多次迭代后，现在用钱宝的机器模型的审批通过率已经达到了同业水平的两倍，且逾期率低于同业水平 40% ，9月的通过笔数总量在40万笔左右，发放贷款达到6亿元。在这些不断增长的数据中，贷款数额并不是焦可最为关心的，他看重的是小额、短期贷款给风控模型带来的样本数量，这对于模型的迭代优化，以及对未来市场的把控与判断至关重要。

对于小额短期贷款这块市场，不少人认为用户使用频度不高，规模有限，谈及这个问题，焦可认为，现在85%以上的用户都没有被银行服务到，但借贷需求自古以来就有，所以具有这个需求的人群数量非常庞大。另外，国家政策趋向于拉动内需，刺激消费，国内用户习惯会很快向美国的方向发展，个体的负债不断增加。用钱宝所做的就是培养年轻人在享受消费的同时，学会尊重信用的价值，培育良好的信用观念。

经过近一年的市场检验，焦可称，用钱宝在今年2月份已经营收平衡，现在每个月都有规模化的盈利。在盈利上，用钱宝的模式比较简单，它本身并不放贷，采取的是一种助贷的模式，就是将系统获得的用户推给合作银行或消费金融机构，由它们作为主体来对用户放款，用钱宝从中收取服务费。

某种意义上来讲，这种模式是属于薄利多销型的，但好处在于用钱宝依靠自身的风控能力，能够获取足够多的量。

1.56亿元B + 轮融资之后，还要做什么？

今年6月份，用钱宝获得了光信资本、源码资本、洪泰资本、创新工场、晨兴资本及51信用卡等投资机构的1.56亿元B+轮融资。那在盈利之后，用钱宝的本次融资是出于什么考虑的呢？

焦可坦言，人工智能是用钱宝的核心竞争力之一，所以引入创新工场等战略投资方，可以加快提升团队在人工智能领域的优势与并引进相关资源。同时，随着公司的不断壮大，也会展开更多的合作，所以增大主体信用，也有利于更好地进行后期业务的拓展。

在具体用途上，用钱宝将围绕“人工智能”为核心研发更多的新金融技术，用以进行效率革新。此外，也将投入更多的资金来招收产品、研发和金融等领域的优秀人才，推进技术与业务的深入结合。

人工智能开始改变了许多行业,可以预见的是,未来将有更多行业因其而发生更深层次的变革。用钱宝在这条路上已经迈出了第一步。但是一项新技术对于某一个行业要产生实际价值，往往跟业务和行业固有规律紧密相关。

“一旦这种新技术在某一个领域非常适合，那么它将对该领域产生革命性的变化，而非改良性变化。”焦可说。

目前，用钱宝正与多家行业内拥有数据的公司做深度合作，试图在数据的标准化和数据的商业化领域开拓更多的发展空间。