蓝领信贷领跑者&“买单侠”用信贷流水线形式做小额借款
买单侠是专门针对18-35岁之间的年轻蓝领人群的消费分期借款产品。单笔借款金额在2000元左右，借款周期一般是12个月。目前，买单侠主要在蓝领人群消费3C产品时提供手机分期等服务。经过一段时间的摸索，胡丹对买单侠针对的蓝领人群有了非常具体的描述：密集地分布在二三线城市，来自农村和周边城镇，从事诸如制造业、服务业等行业。
　　买单侠定位蓝领信贷，专注于18-35岁的蓝领人群，是胡丹和团队用排除法推断出来的对公信贷中，中小企业受宏观经济影响太大，胡丹觉得不适合创业公司去做;在对私信贷中，当时他们的目标就是针对能产生长期的生命周期价值的用户，同时能与避免与现有的成熟产品的竞争。排除掉了银行服务的白领信用卡用户、宜信等P2P公司服务的四五十岁人群、众多大学生分期公司服务的学生群体，他们把目标锁定在了蓝领人群上首先，人群足够大，中国大概有三亿多蓝领。另外，虽然他们在银行有征信报告的大概只有不到20%，看起来是个先天不足，但这也说明，这些人从来没有从银行办过贷款，身上很少有债务负担。同时，从收入角度，他们的收入比学生更稳定，有自己造血的能力。而且，他们的消费冲动非常强，赚了钱基本上储蓄很少，大多会用来消费，这几乎是这一代蓝领人群的消费文化。
　　环顾整个市场，目前还少有人做这个群体的借贷，但买单侠CEO胡丹觉得他们不是信用不好，是没有信用记录而已。如果能控制其中的风险，这就是一个蓝海市场。他们决定试试啃啃这块难啃的骨头，看看到底能不能做下来。
　　经过多方面的分析和权衡，买单侠CEO胡丹和团队把目光锁定在产品标准化程度高，年轻蓝领人群最常出现的消费场景——手机、平板等3C产品卖场。
　　经过实践，买单侠的场景从刚开始的上海通讯城到转向制造业比较发达的江苏，并进一步向二三线城市下沉。因为在这些地方，买单侠选择产品更有保障、靠近工厂的当地连锁通讯卖场合作。根据双方的需求程度，有的以带来更多消费转化为回报，有的进行分成。最初，与卖场老板、分店店长和店员的分成占到买单侠整体交易额的4%左右。现在，买单侠给店员的返佣是通过红包实现的，一个店员推荐的借款人被批核，这个店员就会拿到一个红包，金额随即，高200块钱，少的大概10几20块钱。
　　买单侠目前的单笔借款额度不超过3000元。胡丹解释，这个额度设定，首先是考虑到买单侠目前切入的主要是购买手机的场景。结合蓝领人群的收入情况，借款3000元，是可以买一个不错的手机的。同时，考虑到蓝领人群的月还款能力要不超过其收入水平。
　　在借款期限上，买单侠设定为分期12个月，“尽量不要太长，否则总体利息就非常高了。再加上如果期限太长，对帐户的观察周期也就长了，根据坏账率快速迭代就变得不太可能了。此外，如果经济危机来了，整个信贷行业变差，期限短的话，可以比较快地采取应对措施。“胡丹说。
　　据买单侠给出的数据，目前，已经覆盖全国近140个县市、10000多个销售点，申请通过率70%左右，已经成功获得借款的用户有20几万，每月借款交易额达到1.5亿。“我们上个月还是1亿多一点儿。”胡丹说。
　　借款周期是12个月，上线1年多时间，买单侠目前仅少量开放了复借，只是在部分用户里提供这项服务。“还清12个月分期借款之前，用户还是欠着一些本金的。如果在12月之内给一笔复借，就很有可能把借款本金提高了。可在12个月之内，这个借款人的还款能力可能并没有相应提高。”胡丹解释。
　　“死磕风控”内部多套风控系统PK
　　获客的问题解决了，紧接着就是风控。
　　“如果让我再做一次，我肯定从头开始就不要人工审核。”胡丹说。
　　从成立开始，买单侠内部在风控方面都是几套系统在运行，优胜劣汰。从最初的人工审核和机器审核，到后来风控模型之间的“冠军挑战者模型”。
　　但最前期的人工审核，让买单侠成立的第一年里“经历了痛苦的半年时间，2014年就没有好过过。”
　　那时，为了让业务能早点推进，在审核系统还没有开发完成的情况下，买单侠先采用人工审核。这类似与很多P2P公司在前期采用的方法，买单侠用十几个专家组成审核组在上海总部的办公室，对收集上来的借款申请者信息做确认和判断。
　　可这样的做法最直观的结果就是“慢”，“一单的审核要一个多小时。”胡丹说。这是线下等着买手机的用户是不能被接受的。用户转身就走了，卖手机的也受损失。
　　而且，人工审核的准确率低。尽管买单侠会总结制定风控手册给审核员，但审核仍然容易受审核人主观因素的影响，或者因为审核人对风控手册有理解差异，或者是其审核状态不同等等。总之，状况百出，对审核人的审核水准很难控制。这种状况随着借款规模化还会越加严重，要保证审核质量的不波动就更难。
　　另外，蓝领人群本身的审核难度更大。人能够判断的数据量和维度不会太多，并且都是基于人的常理逻辑，但太复杂和抽象的数据和关系，人是操作不过来的。而蓝领人群的信用记录缺失等特点，恰恰使得审核是非常复杂的。
　　“多维度的数据，各种审核方式，如果用人去审核，人是承受不过来的。”买单侠首席风控官朱君说，“比如说，我们现在有一种机器审核方式叫抱团，一个借款人填的联系人是A，A又被另一个借款人在申请时也填过，这三个人很可能是认识的，这就是一个团。在审核这个团的信息时，它背后可能会关联出另一个团，而这个团中有4个人曾经被黑名单拒绝过，这些信息需要立即吐出来。但如果是人做判断就很难做到了。”
　　那时，买单侠的借款逾期率最高时有20%多，但最让他们着急的不是坏账率高，而是坏账率高却找不出原因。一个个去问审核员，这单当时是怎么审的。可审核员都回忆不出当时的情况。重新印刷一版风控手册交给审核员，结果发现审核效果可能更差了，可是又不知道是因为审核员不理解这些内容，还是审核员今天状态不好，还是风控模型建的不好。
　　更最要命的是，本来最初设想的是，先用人工审核一段时间，同时用人工审核的数据结果促使机器审核引擎的快速优化，结果事与愿违，由于人工操作里有误差，所以对于风控模型的更新，就不能很快适应。而且不能准确测量风控模型的运算结果。
　　于是，“下了狠劲”，胡丹决定要把人工审核部门全砍掉，完全用机器来替代。买单侠有着逐渐成熟的风控体系，2015年初买单侠开始用自动化的审批，用机器进行批量化处理信息，再对接决策引擎和反欺诈引擎。“2015年初，整个逾期率就一下降下来到5%。然后就是持续改良，一点点往下走。”胡丹说，“现在最慢10分钟就能给出审核反馈。”胡丹说，“用人审核的时候肯定是亏的。改用机器做审核，做出的第一单就赚钱了。”
　　在买单侠系统里，借款是哪个店的哪个店员营销的，都是可追溯的。根据其推荐人的欺诈率计算结果，对每个渠道和具体的营业员进行实时打分。这个打分的过程也全部是由机器自动执行。对渠道的打分评级，最终会用到对其推荐人的风控上，渠道作为风控模型中的参数，不同的渠道具有不同的权重的，会影响到后续推荐人的批核率。最终，营业员作为获客渠道实际上也会进行优胜劣汰。
　　在借款利率上，买单侠也计划针对不同借款人收取不同借款利率。“我们下一步就是要去做风险定价，有些客户违约率比另外一些客户要高一点，借款利率相应就会相对高一些，另外的人就会低一些。”买单侠CEO胡丹说。
　　同时，目前买单侠针对部分借款有较长还款历史的用户开始提供现金借款服务。但这更像是买单侠针对不同客户提供的不同生命周期产品，就像信用卡给用户提高涨额度一样。“随着机器更加智能，以后直接提供现金贷是有可能的，但是我们会非常小心，因为现金贷的风险要比消费场景贷款要高很多。”胡丹强调。
　　在布点城市上，买单侠CEO胡丹制定了清晰的扩张计划，主要的依据就是当地手机销量，当地蓝领人群占全部居民比例，以及信用卡在当地的风控表现绘制的地图上。扩张的目标是，2016年达到100万借款用户。
　　“单笔的借款额度小，人数非常多，要消化数据等压力其实是更大一些。所以，既要保证快又要保证准。在这里面，技术是非常重要的。每个月处理10万笔贷款的时候，技术上的一点点进步，就可以降低很多成本，提高很多收益。金融不会因为大而变得很强。规模做的很大很大，不会导致风控能力就很强、资产质量就很好，反而可能导致虚胖。金融肯定是因强而大，如果把销售管理、风控管理、生命周期管理都做得很强，大会是一个必然的结果。”胡丹说。
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买单侠会上征信系统吗&
买单侠会上征信系统吗
提问者：REN***
城市：全国
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买单侠老是发信息说要立案，还要上人民银行征信 ，会上吗 他们年利息太高，都到本金百分之五十五了
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