1、現金貸云服務平臺策略小風險看得見市場熱度 一、主要客群：三線以下城市人群為主（多元化職業）二線以上城市進城務工人員（基礎服務業：餐飲從業快遞從業制造從業等）畢業三年內的學生（低收入白領/藍領等） 二、人群特點80%的客戶在生活中平均2個月借一次錢70%的客戶一年中超過3次遲發工資44%的客戶會提前主動還款70%的客戶連續兩個月有借款需求收入水平：80%=5000元，職業表現：多元職業化、藍領群體、服務員三、市場潛力：美國市場：6千萬中低端人群1000家現金貸機構中國市場：1、金字塔型收入結構，底層群體基數龐大，市場潛力巨大； 2、互聯網發展，互聯網金融市場被初步教育，存在基礎用戶群體； 3、P

2、2P消費金融業務轉型，對資產端需求強烈（資產荒）； 4、經濟業務周期調整，經濟下行，轉業/失業人群增多，容易產生短期資金壓力；怎么賺錢？ 利潤=收入-成本 收入新貸客戶通過借貸關系建立信用變成續貸客戶續貸客戶平均同機構年均借款6.5次 成本新貸客戶獲取成本高、數據成本高、信貸成本高續貸客戶建立信用后僅有信貸成本 利潤在特定條件下，上述達到平衡后產生正向收入下一頁附圖：業務風險曲線業務風險新貸客戶逾期水平高，續貸客戶逾期水平低續貸客戶成本變低但是收入不減自主上線的成本團隊建設：需要搭建產品、研發、風險專家、業務運營、財務、催收六大基礎模塊， 需要最快速度確認業務需求、風險策略、資金來路、支付實施

3、四大基礎方案，一般耗時15天至一個半月。系統建設：需要完成最基礎信貸系統建設或采購，完成APP研發、小貸系統測試、基礎的數據清洗工程（或付費選擇外部報告），一般耗時15天至一個半月業務啟動：需要研發規則引擎或者規則執行程序，進行第一批APP上線投放，獲得至少10000個好樣本（正常還款）及1000筆壞樣本（逾期10天至30天），需要1-2名催收人員，抽取特征做第一版模型準備，一般需要一個放款周期加一個月左右時間賬務平衡：需要1-2名業務運營人員，1名風險數據分析人員，1名結算管理人員進行賬務核驗，保證業務系統在出款及還款、逾期的處置等方面的賬務一致性，為下一步業務發展做最基礎準備按照自主研發并

4、發布產品完成第一批放款回收為目標成本測算成本測算01BDACE團隊建設經營測算需求確認系統研發數據對接支付對接規則引擎規則測試數據清洗業務啟動催收管理逾期表現基礎模型規則調整催收調整以上工序需要串行時間，這僅僅是一個開始以上工序需要串行時間，這僅僅是一個開始面臨什么樣的問題團隊搭建、系統建設、業務啟動、財務平衡1、時間成本 3-6個月2、人力成本 產品、研發、風險專家、業務運營、財務、催收模塊人力成本3、試錯成本 風控規則、模型調整、商業盈虧平衡風控模型支持、業務經營支持、其他軟性支持解決方案咨詢：全程實施支持單客經營模型業務經營模型模型定制化特征啟動規則集支持白名單及流量支持催收管理服務全程

5、實施支持全程實施支持+軟性服務軟性服務從明白“如何做”到“冷啟動”的全程支持業務經營支持業務經營支持風險管理支持風險管理支持流量流量/貸后管理支持貸后管理支持我們的服務目標：急速上線從咨詢到實施的全程服務支撐，最大化壓縮時間成本20天快速上線1萬訂單啟動最快實施：IOS及安卓客戶端申請借款信息采集貸后還款提供APP整合設計及實施實施：適應業務需要的整合支付綁卡還款銀聯還款線下還款服務由新浪支付獨家定制支持實施：決策數據采集活體檢測公安核驗運營商設備信息外部征信四要素實施：信貸管理平臺全套信貸管理平臺、涵蓋進件、風控、催收、反欺詐、賬務、結算、支付、報表、經營決策支持等模塊全套信貸管理平臺、涵蓋

6、進件、風控、催收、反欺詐、賬務、結算、支付、報表、經營決策支持等模塊實施：反欺詐及風險規則引擎近千風險數據點數百條規則集【反欺詐、高風險、準入等】選擇建議及應用建議可支持規則定制【非標準服務】350萬數據維度欺詐風險庫150萬數據維度高期逾期風險庫9000萬數據節點，4億關系網絡數據沉淀實施：多維風險可視化示例（一）客戶在一段時間內的作息時間及工作日的作息時間深度風險數據可視化：讓風險變得可見、打通風控專家與數據專家交流障礙深度風險數據可視化：讓風險變得可見、打通風控專家與數據專家交流障礙實施：多維風險可視化示例（二）客戶在一定時間內的社交連續性及通話異常實施：多維風險可視化示例（三）客戶在一

7、定時間內發生的金融咨詢、業務申請、疑似催收實施：多維風險可視化示例（四）客戶在一定時間內的移動位置遷徙情況實施：多維風險可視化示例（五）客戶的社交對象及行為信息在空間和行為上的分布實施：基于多維風險數據的機器學習模型超市模型超市：基于應用中的申請模型快速啟動數據工程及多維模型特征工程：2000特征變量定制一線專家機器學習模型：最快一周上線、周周迭代在這個人群里，傳統風控中強相關的變量都變成弱相關，同時他們幾乎沒有征信數據實施：復雜關系網絡及風險傳播動力學【非標】用戶共用手機號關聯用戶共用設備關聯團貸欺詐申請欺詐個體及團伙的快速查驗以及基于圖數據庫的圖算法，欺詐團伙能被數據團隊找到更能被風險專家

8、捕獲實施：催收管理及貸后反欺詐工程平臺整合催收服務、支持自建隊伍的同時亦提供無縫催收坐席外包、解決業務增長得快而人力跟不上的尷尬實施：系統深度整合現金貸業務報表基于成熟穩定的資產質量分析平臺對業務質量的監測及定價能力的監測對業務質量的回顧與研判基于業務表現的定價策略、模型切割、規則調試、成本控制深度整合現金貸統計及業務質量監測報表，降低早期業務賬務及統計分析不成熟導致后期風險賬務混亂的尷尬總結多維數據可視化提高風險專家效率，降低團隊成本機器學習模型超市脫敏建模、數據不外泄、快速啟動，最小成本用到最牛的團隊復雜關系網絡既能解決自身平臺反欺詐訴求，亦能選擇加入聯盟共享信息整合催收服務快速啟動上量，無縫對接外包坐席，降低早期冗余人力壓力整合報表平臺成熟的現金