柳博团队创业:细分信贷工厂(图)

柳博团队创业:细分信贷工厂导读
柳博介绍,大数金融目前放款规模接近30亿元。从数据来看,这套标准化的信贷工厂流程效果不错,截至去年10月底,20亿的贷款中,逾期15天以上业务笔数占总体业务的0.8%,远低于同类无担保信用贷款的不良率。

本报记者 黄杰 深圳报道

过去很长一段时间来,当我们讨论小微金融时,更多被谈及的是富国银行、民生银行,以及平安银行“新一贷”等产品。当经济周期真正来到眼前时,信贷业务去留和生存问题,却从未如此严峻过。

即便从银行离职创业,柳博仍然选择了信贷业务。创立“大数金融”前,柳博和他的团队曾在平安银行、南粤银行零售条线留下诸多经典产品和业绩。但柳博认为,“商业银行专业化分工时代已经到了”,然后毅然转身。

柳博曾任平安银行总行零售总监,深圳发展银行零售银行负责人等职,是国内知名个人信贷专家。就在一年多前,他正式告别从业二十年的银行业,投身到互联网金融的创业大潮中。

一年零两个月,“数据化信贷工厂”大数金融已经完成了两轮融资。刚刚完成的B轮融资近5亿元由PAG(太盟投资集团)领投,A轮投资方红杉资本跟投,最新估值已达到20亿元。

专业化分工时代“最重要的是这个行业发展到了这一步了。”柳博在解释离职创业的原因时说。

柳博的依据来源于其在美国的12年经历,比照中美银行业的发展路径,对公业务在利率市场化、巴塞尔协议等影响下占比逐渐下降,零售业务、资产证券化产品开始越来越被公众和机构所接受的历史。

“专业化分工是未来必然趋势,而现在国内无论大小银行,几乎一揽子业务都做。”柳博说,这种大而全的银行业务体系,在经历一个完整经济周期时,快速扩张后难以收缩、平移,而借助外部的专业化团队则可以快速上量、快速收缩。

专业化分工的理念,也在被越来越多的银行所接受,目前与大数金融合作的机构包括北京银行、华兴银行等九家银行和消费金融公司。

2014年底开始运营的大数金融,定位于全国性的专业化信贷工厂,采用数据化的风控技术,生产中大金额的个人无担保贷款。一头是个贷客户,一头是各类金融机构,实际上是一家B2B的资产生产平台。

对于大数金融的市场定位,柳博认为其客户主要是在传统银行小微业务、小贷公司之间的夹层。这一客群是金额在20万之间,利率在20%左右的细分市场,柳博认为,机构这样的定位,这是一个蓝海,除了他曾供职的平安银行,并没有太多机构在此领域有较好的技术积累。

大数金融在前段的获客,主要来自于贷款、寿险和房地产中介。为什么敢用中介,柳博认为中介的模式,需要简单且标准化的产品模式,另一点则是数据化,这使客户无法被包装。而这些中介背后的客户,与房屋、车辆、保单紧密相关。

在谈论风控和授信时,柳博言必及数据,而依据数据、评分卡等风控模型,才能真正做到对客户评价和判断的真正客观。

据柳博介绍,大数金融目前放款规模接近30亿元。从数据来看,这套标准化的信贷工厂流程效果不错,截至去年10月底,20亿的贷款中,逾期15天以上业务笔数占总体业务的0.8%,远低于同类无担保信用贷款的不良率。

信用贷款靠什么?

谈及银行业务风险时,市场更为关注的往往是合规、产品设计等问题,而华南一位股份行中层人士则认为,商业银行的业务风险,更多来自于管理,及不标准化。

这与柳博专业化分工,客观数据和标准化产品的信贷管理思路不谋而合。在经济下行周期选择信贷细分市场创业,保证资金端银行资金安全的前提,是大数金融本身的信贷管理能力。

而大数金融的“护城河”,似乎只是平淡无奇的细分市场、简单且标准化的产品设计、多渠道的批量销售管理。

抛开柳博及其团队过往在零售条线的业绩,重新回到信用贷款如何做的本质问题。柳博认为,大数金融的诀窍就是利用数据。而数据的核心是客观,数据不能造假,权衡其效果的标准来自于基于统计学的信贷模型。

大数金融的授信过程有一条写道:“各岗位严格依据规则,对客户进行评价和判断,避免人为尺度松紧不一。”这就又回到了标准化、管理风险的问题当中,也是柳博手下简单规则成为护城河的核心逻辑。

人为和管理因素的影响,除了对客户的判断、技术的传递,另一方面也来自于管理团队的稳定性,在大数金融的团队中,联合创始人、资深副总裁陈志坚、王海龙、徐约可,以及副总裁佟晶、王亚峰、朱建华都是从业十多年的银行老兵,并跟随柳博从深发展、平安银行、南粤银行一路打拼至今。

柳博认为,做信用贷款最重要的是对信贷的理解,对具体客户的风险评判,需要重新回归信用本身。

柳博及其团队希望利用互联网技术,更深刻的改造商业银行业务流程和模式,并拓宽产品线。在其规划中,大数金融希望通过两到三年的努力,逐步实现资产评级、风险定价。

作者:黄杰
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