中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的特殊挑戰(zhàn)來自于，主要是指小額度的，不是大額度的問題，因?yàn)檫@個(gè)問題不一樣。線上采集，沒有被征信局全面覆蓋的數(shù)據(jù)，這是一個(gè)挑戰(zhàn)。防范中國(guó)特色的申請(qǐng)欺詐，這些問題是中國(guó)特色的。要求有完整而具有針對(duì)性的整合解決方案，當(dāng)然現(xiàn)在都在說大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)不簡(jiǎn)單的是數(shù)據(jù)的堆積，小的機(jī)構(gòu)完全可以應(yīng)用大數(shù)據(jù)的技術(shù)方法和思維方式，來解決我們所面臨的風(fēng)險(xiǎn)控制的問題。這里需要說的是，一切同概念出發(fā)，而且一切從實(shí)際出發(fā)。互聯(lián)網(wǎng)金融當(dāng)中經(jīng)常討論線上線下，討論很多概念，大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)金融還是金融互聯(lián)網(wǎng)，這些概念上的討論，我們認(rèn)為更實(shí)際的做法，是落實(shí)到一切從實(shí)際出發(fā)，最終通過你的數(shù)據(jù)來證明什么操作是合適的，通過測(cè)試和比較的分析。我們認(rèn)為在目前的數(shù)據(jù)環(huán)境領(lǐng)域之中，如果不算征信局的數(shù)據(jù)的話，你會(huì)有交易數(shù)據(jù)，比如說你在電商、網(wǎng)絡(luò)上的交易數(shù)據(jù)，或者說你通過互聯(lián)網(wǎng)可以收集到各種各樣的社交數(shù)據(jù)，聊天數(shù)據(jù)、社區(qū)數(shù)據(jù)，然后加上信用數(shù)據(jù)，比如說你如果可以查到征信局的報(bào)告，加上黑名單和反欺詐數(shù)據(jù)，把這些數(shù)據(jù)有效的整合起來，形成你的風(fēng)險(xiǎn)防范的機(jī)制，這個(gè)是對(duì)于小額度的，我反復(fù)強(qiáng)調(diào)小額度，大額度的不是這種技術(shù)。對(duì)于這些操作來說，任何概念，所謂的名稱、說法，都不足以解決具體的數(shù)據(jù)分析問題。

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策機(jī)制，我們自己認(rèn)為，現(xiàn)在中國(guó)整個(gè)行業(yè)，包括銀行在內(nèi)，主要用的還是輔助決策，比如說CRM系統(tǒng)和OLAP系統(tǒng)，這些是用各種各樣的報(bào)告來幫助你做決策，這個(gè)是所謂的輔助決策。而我們這邊說的是自動(dòng)決策，自動(dòng)決策是決策本身不需要人拿著報(bào)告自動(dòng)來講這個(gè)事情該怎么辦，是自動(dòng)的通過策略開發(fā)，通過策略決策的決策引擎來完成這樣的工作。這里面包括的要點(diǎn)，包括決策邏輯、中間變量、客戶分類、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分，以及授信政策。

這個(gè)是信而富公司目前的決策引擎的操作流程圖，大家可以看一下，這個(gè)圖是我們目前實(shí)際在運(yùn)行的。申請(qǐng)表進(jìn)來，經(jīng)過一個(gè)申請(qǐng)?zhí)幚硐到y(tǒng)，變化所有的數(shù)字化的信息，在數(shù)字化的信息之中，我們有一個(gè)臨信的評(píng)分卡和授信策略產(chǎn)品參數(shù)，在各種驗(yàn)證隊(duì)列中提供各種各樣的驗(yàn)證機(jī)制和驗(yàn)證問題，針對(duì)每一個(gè)申請(qǐng)人的問題都不同，而這些決策問題的來源，來自于決策引擎。這是第一步?jīng)Q策。

第二步?jīng)Q策，是完成數(shù)據(jù)采集之后，最終在審批之前，包括有申請(qǐng)?jiān)u分值、授信策略、核準(zhǔn)額度、產(chǎn)品參數(shù)，決策自動(dòng)給出授信。我們的業(yè)務(wù)量和我們的審批人員是不成比例的，我們的審批人員是個(gè)位數(shù)，幾個(gè)人就可以了，幾個(gè)人的審批中心負(fù)責(zé)全國(guó)好幾十個(gè)地方的操作。而這樣的操作使得我們的審批效率非常高，審批標(biāo)準(zhǔn)化程度非常強(qiáng)，拿了一個(gè)單子。干這個(gè)行業(yè)的都可以問一下自己，從事審批的人有幾個(gè)，取決于你干什么的，取決你的額度是多少。我問一個(gè)問題，審批人到你這邊，讓審批人單獨(dú)做審批，可以得出一致決定的有多少。門口來兩個(gè)人，審批人有兩個(gè)以上，讓每個(gè)人單獨(dú)做一個(gè)審批，也許有的人說，單獨(dú)做不出審批，要一審二審三審，還要總經(jīng)理開會(huì)，這個(gè)是額度大的。而問題在于，保證人進(jìn)來之后，審多少結(jié)果都是一樣的。這個(gè)是人工和自動(dòng)審批的區(qū)別。我們這樣的操作，使得操作標(biāo)準(zhǔn)化，最終進(jìn)入我們的放貸系統(tǒng)。最后由自動(dòng)決策引擎自動(dòng)來調(diào)整。全世界做決策引擎的有兩家，他們的很多分析師都出自我們這里。我們做這個(gè)工作，我們?yōu)殂y行提供這樣的服務(wù)，我們給大家看一下，銀行提供這樣的服務(wù)，會(huì)有什么樣的模型體系，大家說用對(duì)小額度的管理方式，大家會(huì)說小額度的管理的風(fēng)險(xiǎn)也許會(huì)比較高，這個(gè)相當(dāng)于對(duì)于不會(huì)開車的人在高速公路上飆車你會(huì)覺得非常危險(xiǎn)，但是對(duì)于高速公路上有很多駕齡的人說，在高速公路上飆車比在小路上安全，問題不在于速度和放款額度，關(guān)鍵是方法。我們看它的故事、上下游和供貨情況等等，而對(duì)于小額度的方式，看的是這些，我們有各種各樣的評(píng)分模型，在不同階段來評(píng)估一個(gè)申請(qǐng)人的各種行為，在任何一個(gè)決策點(diǎn)上，我們看的都是這個(gè)人給他一種處理之后，他會(huì)做成什么樣的。比如說申請(qǐng)模型、欺詐模型、響應(yīng)模型等等，所有環(huán)節(jié)上，在我們體系之中，一切都是通過分析評(píng)估來說話的。