创新驱动为本,商业模式为王--美国八大互联网龙头调研和投资研讨会报告(下)

6 CloudFlare:闪耀在云端的保护神

基本情况:

  CloudFlare(中文意思:云闪)是硅谷诞生的一家早期企业代表,成立于2009 年,过去三年复合增速超过 350%。在 CloudFlare 保护的 200 万家网站中,绝大部分都使用其免费的基础服务,约4%至5%的客户每月支付20至5,000美元,以便获得加强版的功能,例如加密、防火墙和更强大的 DDoS 防御能力,有些客户每年甚至支付超过 100 多万美元。到目前为止,CloudFlare 已累计募集到超过 7,200 万美元的融资(投资者包括 NEA 等美国最顶尖的风险投资),目前对该公司的估值约为 10 亿美元。今年营收预计为 4,000 万美元左右,同比增长 450%。

  CloudFlare 是基于云的安全公司,帮助网站免受恶意软件和 DDoS 攻击的威胁。其产品可以部署在任何网站上,站长所要做的就是简单地修改一下 DNS设置。由于恶意机器人和爬虫会消耗带宽和服务器资源,该公司的产品还可以给网站加速。该公司的路由器和服务器分布于世界各地的 28 座数据中心,会把客户的访问者重新定向到最近的 CloudFlare 服务器,被视为威胁的流量将被拒之门外。

 调研对象:

  CloudFlare 的特别项目主管 Joshua Motta。

调研内容:

  Cloudfare 的页面访问量已超过千亿/月,过去 4 年的年化复合增速达到450%,月度活跃用户超过 16 亿,订阅用户 120 万户。大家访问的网站都可能通过 CloudFlare 来访问,超过 150 个国家、150 万个面向互联网的应用程序使用 Cloudfare 的服务,每天新增用户超过 3500 个,而且注册非常 4 分钟即可注册使用,年费从免费到 150 万美元。Cloudfare 在 20 个国家有28 个数据中心,大多建立在 Equinix 的数据中心之上,提供等更高层次的服务。运作原理:任何网站,经由数据库(如,数据库在 Equinix 的大楼),再通过 CloudFlare 这一中层即代理来进行杀毒处理、也屏蔽恶意流量,达到无害、快速访问网站的目的,也提高网站性能,实时 24 小时可访问。

为客户提供的具体服务包括:

  1、安全:基于信誉的安全;缓解 DDoS(分布式拒绝服务)的攻击;提供防火墙、减少恶意攻击;安全套接层(SSL);监测恶意软件。目前是拒绝访问、恶意攻击最大的公司。例如,近期为香港一家公司防御了网络攻击,该网站访问量高达 500G/秒

  2、性能:传递性能时提高效率,具体包括以下方面:内容传递(CDN);授权域名服务器(DNS);网页内容优化(WCO);前端/移动端优化;广域网(WAN)优化;

  3、可达到性;提供加载平衡的服务,不需购买新的设备;实时 24 小时可访问;

  4、标准/平台:分析功能;公司与百度、微软、亚马逊等 4000 多家公司合作。在中国,与百度合作。未来,在中国和美国都会增加数据中心,其中,在中国将建 13 个数据中心,甚至将超过美国。如果客户采用 ISP,CloudFlare 可以提供更快的速度,帮助互联网服务商接入时,ISP 会免费让它铺设网络。

对未来市场的预测:

  以前花费主要在硬件上,慢慢会转移为购买服务、软件、应用程序等。互联网行业趋势:以前的 IT 生态环境由底层的硬件提供商、中间层的平台提供商、上层的软件提供商构成,未来将由底层的存储和计算(云为主,如阿里云、亚马逊 AWS、微软 Azure)、中间层的应用软件(apps)、上层的网络服务(如 CloudFlare)组成。

  1、最底层:存储计算,以前是 EMC、联想等硬件厂商,以后将是云厂商。

  2、应用层面,以前是甲骨文、微软主导,现在已非常分化,很多公司做应用。

  3、网络层面:以前硬件层面提供的内容,现在可以通过网络端来解决;应用层面,通过整合,可以达到 1+1=3 的功效。在应用层面有大量人在做,而底层和网络层则要有具有网络效应的公司来进行。以前要有防火墙。

  未来的趋势是往云端转移,这将使产品突破数据存储的限制,拓展产品范围和广度,将造就下一代成功者。而下一代成功者需要规模效应和网络灵活性,规模效应是扩大服务量来发挥网络效应,降息成本并提高竞争力的护城河;而网络灵活性是指在同一平台传递多元化服务的能力,相比之下,传统CDN 网络(内容分发网络)搭建在过时、不灵活的架构上,限制其增加新服务的能力,而未来趋势是用云端的方式来整合不同的边缘服务,把不同体系的东西汇聚到同一平台,那么接入不同服务的时间会大大缩短。

  比较而言,网络端与平台端、硬件端其实 98%是类似的,但 2%决定其差别。过去,客户应用在数据中心,而网络应用可能放在 Equinix 的房间、通过思科的设备接入。目前,企业的服务和应用已在云端,如企业管理在Netsuite,CRM 在 Salesforce,云端服务在亚马逊,而通过思科、cloudflare实现控制功能。好的控制不但是数据中心,而也要在云端进行控制。要具有强大网络,还要有好的应用。

  Akamai 建立了很大的网络,但只能在 CDM 领域。亚马逊是 CloudFlare 目前最大的竞争对手,提供了比 Akamai 更廉价的服务,也在向云端发展,但缺点是没有网络防护功能。Cloudfare 实现灵活的服务,目前要扩大规模效应。

Q&A:

Q:clod 灵活性为什么比亚马逊更强?

  A:亚马逊提供的服务仅限于亚马逊网络,而 Cloudflare 跨网络。谷歌也尝试过做 CloudFlare 的业务,但最终放弃了,而选择和 CloudFlare 合作,当时合作的挑战在于,谷歌的规模很大,但只能为谷歌去做,问题在于融合将其它公司接入进来。例如,对于某些潜在的香港客户,谷歌和亚马逊要求其如果要使用服务,要先用 Cloudfare,不然可能会影响 google 和 Amazon 网络性能和速度。Facebook 的防御能力也不及 cloudfare。还有一个区别是:谷歌和亚马逊主要为大企业服务,而CloudFlare 面向广大市场,因为小用户提供的数据很重要。百度也是这样,用爬虫搜集信息,其实很难。CloudFlare也开始进军大数据等数据分析,如高盛会花费几百万美元用于建设。

Q:公司和百度的合作模式如何?

  A:百度从客户得到数据,搜集数据;和百度的合作在于,百度会上市”云加速“,百度用户可以通过百度来进行网络安全和加速,也可以用CloudFlare 做国外的服务。而 cloudfare 客户可以利用百度进行中国的服务。

Q:公司相对优势在哪?

  A:通过服务来和公众。比 Akamai 相比,规模更大,有 200 万客户,提供更多服务,设置更简单。

Q:公司目前规模多大?

  A:公司处于初期,确实需要很多投入,但我们用相对较低的成本实现了较高质量的服务。今年营业收入预计为 4000 万美元,明年有望增至 7000 万美元,目前公司的毛利率为 75%。

7 Ripple:支付清算体系的颠覆者

基本情况

  Ripple 创建于 2012 年(前身为OpenCoin)。公司的两位创始人均为互联网金融的鼻祖级人物。克里斯•拉森(Chris Larsen)是全球第一家 P2P 信贷公司Prosper和互联网银行E-Loan的创始人,杰德•迈克卡勒伯(Jed McCaleb)则是全球最大的比特币交易平台 Mt.Gox 以及电驴的创始人。公司其它员工也均为业内顶尖的密码专家、安全专家、硅谷和华尔街资深人士构成。Ripple Labs 开发设计了 Ripple 协议,该协议是一个在比特币去中心化思路的基础上被创造起来的开源、分布式的支付清算协议。它类似于 SWIFT,但被称为“SWIFT 2.0”,因为 Ripple 面向范围更广,它不仅可以处理现有的各国法定货币,同时可以处理包括比特币在内的虚拟货币,甚至可以处理商户积分、电话分钟数等有价物,搭建一个完全自由流通转换的“价值网络”,而且在该协议下,交易费用几乎为零,没有跨行、异地及跨国支付费用。由于使用 Ripple 协议没有交易费用,所以 Ripple Labs 的盈利模式是销售和持有 XRP(Ripple 币)。XRP 和比特币一样都是基于数学和密码学的数字货币,但是与比特币没有真正的用途不同,XRP 在 Ripple 系统中有主要桥梁货币和保障安全的功能,其中保障安全的功能是不可或缺的,这要求参与这个协议的网关都必须持有少量 XRP。如果 Ripple 协议能够成为全球主流的支付协议,网关们对于 XRP 的需求就会更为广泛,而 XRP的数量在不断减少,Ripple Labs 持有的大量 XRP 就会升值,为 Ripple Labs 带来大量收益。

  Ripple Labs 正积极寻求同银行的合作,通过 Ripple 先进的技术建立更加简单有效的银行间支付网络,让支付的执行和资金的结算瞬时完成。2014年三季度开始,德国 Fidor 银行将在其交易基础设施中部分采用 Ripple 协议,允许其顾客通过其汇款产品以任何货币、任何金额实时地发送货币。接下来RippleLabs 会很快与几家美国中小型银行签约,处理境内转账和跨境汇兑业务。首席财务官 Kidd 认为,银行和 Ripple 的合作应当循序渐进,在经历了学习和磨合后,在监管条件允许的情况下,可以彻底接入 Ripple。而在此之前,可以先用 Ripple 做信用卡应收账款的清结算,或者在银行内部用 Ripple做货币流动工具。

  Ripple Labs 于 2013 年 11 月获得新一轮融资共 350 万美元,投资人中包括上一轮的投资人 IDG 资本,至此,Ripple Labs 共获得 900 万美元的融资。

调研对象:

  Karen,Ripple 合规和监管部主管。律师出身,纽约美联储工作 8 年,对美联储监管体系非常熟悉。在咨询公司为全球大银行提供服务,在合规、反洗钱、尽职调查做了大量工作。她是经由另一个美联储支付体系的人引荐加入 Ripple。

  Jsutin,Ripple 中国区负责人。

调研内容:

  为了看清楚 Ripple 的历史和商业模式,首先介绍一下比特币:2009 年,日本人中本聪发明比特币,与 Q 币对比,两者有很大的不同,最大区别在于 Q 币由一个集中度额清算中心完成,而比特币是去中心化的,是一个分布式结构完成。

  Q 币有账号系统,转账都是由腾讯公司的清算来完成,并且 Q 必的发行数量是无限的。比特币是分布式,不同电脑运行,每一个电脑都参与全网清算,全网所有电脑,都是通过工作清算机制来完成对账和修改。写账本的权利是分布式的,最大的好处在于没有一个中心节点能修改,很难被任意修改账本。分布式节点是任意人都可以运行,各地都有节点。想毁灭比特币也很难。

  比特币的分布式特点使得其具有如下三个优势:(1)流通速度快,全球流转的平均速度为 1 个小时,发到全球任何一个角落;(2)方便,7 乘 24 小时服务,营业时间的限制;(3)流通成本低,手续费几乎为 0。

  同时比特币在当前也具有如下缺点:(1)币值波动太大,由于受到炒作的影响,比特币的价格波动很大;(2)匿名性太强,光明市场很难使用,倒是在赌博、洗钱、贩毒等黑色市场很容易发达起来;(3)被盗后取不回来。Ripple 即是利用比特币的原理,充分继承和发扬比特币在货币流通,尤其是跨境流通的优势,同时规避比特币的劣势,而建立起的一套资金流通系统,具有如下好处:(1)资金跨境流通速度更快,由比特币的 1 小时变成 3秒,达到瞬间流通的目的;(2)Ripple货币流通没有任何费用,彻底为 0;(3)也是 7 乘 24 小时服务。

Ripple 支付系统的用处:

  1、国际:进行跨境支付(如中美),汇款非常方便。对于商家和发起支付的人,不用忍受国际电汇的煎熬,速度快,手续费为 0。2、国内:进行国内快地区快速转账。美国目前采用 ACH 支付系统,手续费最低的传送时同州要 3 天,如果加急,需要支付较高的费用。使用 Ripple系统可以 0 费用快速实现转账功能。3、其它个人、企业发行的“货币”:一国发行的货币,如美元,Ripple为国家货币服务。同理,如果企业发行的价值物,如积分,也相当于是企业发行的货币,只是这个货币函数的有效期限是有限的,而国家货币的期限是无穷大。从支付系统来讲,只是货币函数的参数略有不同。因此该系统还可以更好实现企业发行“货币”;甚至可以实现个人发行的“货币”,如明星发行粉丝币,老婆对老公发行洗碗币,专属个人的积分奖励计划。

应用实现:

  SMTP 把每个邮件提供商联系起来、HTTP 把每个网站联系起来。RIPPLE协议把每个金融机构联系起来。遵守同一协议的网络可以相互连接。Ripple 协议希望用一套协议把全球金融机构联系起来。接入 Ripple 的必须是合法的金融机构。非法的机构进入时不具有竞争力。用户使用节点必须给节点认证。如果所有 Ripple 用户不给节点认证,节点骗不到人。每个节点是资金进出的闸口,注入价值,进出自由。货币在 Ripple 系统的转账就像发 email 一样,快速、低成本。

最新进展

  欧洲方面,今年 5 月 5 日,德国 Fidor 银行成为首家接入 Ripple 协议的银行,开始在其交易基础设施中部分采用 Ripple 协议;美国方面,9 月 24 日,宣布与 2 家银行签约——独立交易银行 Cross River Bank 和 CBW Bank,预计今年年底 4-5 家美国银行加入。与南美覆盖七个国家的支付宝在接触,并和中国 1-2 个金融机构在测试。

盈利模式

  目前还在烧钱阶段,没什么盈利模式。先建网络,加入更多金融机构。目前平均每天清算 300 万、400 万美元。粗略来看,Ripple的估值等于运行的价值物的价值总和。致力于网络建设,希望 ripple 节点遍布全球,由于 Ripple是分布式的,即使总部没了也能正常运营。年底前就希望 Ripple 总部不是一个关键节点。

  XRP(即 Ripple 币)是两个交易商(dealer)之间的货币,即桥梁货币。仅有两个功能:每笔交易销毁 1/100000 个 XRP,作为低流动性货币交易的中介角色,总量 1000 亿个 XRP。

  分配规则:XRP 分成 800 亿和 200 亿。200 亿按 4.5:4.5:1 分给三个创始人(CEO 占90亿,另外两个创始人分别为90 亿和20 亿);800 亿归公司所有,其中250 亿是公司财产,550 亿免费发向全世界,已发 90 亿,还剩 460亿。目前,市面流通的是 120 亿,由做市商和网关持有。目前的市价来看,1XRP=3 分人民币=0.05 美元

Q:中国监管的底线是不能个人或私营部门不能创造信用和货币。

  A: Ripple 和一些支付机构的目的不是要产生替代政府发行货币,有些机构在发行货币,但替代不太现实。Ripple 的技术虽然有一些电子货币的意味,但没有交换价值,而是提高支付效率的作用。虽然有些有积点、积分的意味,承担部分支付的功能。

Q:电子货币在美国是否受认可?

  A:要看这个认可的含义。从一个层面上来看,美国已有一些电子货币的法规;另一方面,电子货币并不等同于美元,不是那种认可。

Q:冲击 XRP 币值的因素有哪些?

  A:冲击 ripple 币的因素有供求关系、中间人价差等。例如,某高管离职抛售 ripple。Ripple 币有专门的交易网站做交易,主要在美国,中国交易量小,交易总额为 100 万个 Ripple 币,价值仅3 万元,如如 rippleCN、rippletrade.com,至少不会有跑路等情况出现,通过汇款进行开户。

Q:是否会担心有土豪垄断已发行 XRP 的90%?

  A:邪恶的土豪买不到,因为 ceo 可以释放储备的 XRP。

Q:是否可以修改契约,增加 XRP 的发行量?

  A:某种程度上可以修改,要全网投票修改。各机构权重差不多。

8 Lending Club:最大的 P2P 网贷平台是如何铸成的?

基本情况

  Lending Club 是一个能为有信用的借款人提供融资机会和为潜在投资人提供投资机会的线上金融平台。LendingClub 公司于 2006 年 10 月在特拉华州以“SocBank”的名字成立,之后于 2006 年 11 月更名为 Lending Club。截至 2014 年 6 月 30 日,Lending Club 累计贷款金额超过 50 亿美元,支付给投资人的利息超过 4.9 亿美元,以及员工 628 人,是现在美国最大的 P2P 网贷平台。自 2007 年成立以来,Lending Club 每年的贷款金额的增长率都在100%以上,贷款数量的增长率(除 2011 年为 70%以外)均大于 100%。

  美国 P2P 研究机构 Lend Academy 预计 2014 年 Lending Club 的贷款成交量将达到 47 亿美元,Prosper 将达13 亿美元,其它平台在 2.5 亿美元以内,LendingClub 的市场份额将达 75%。

  Lending Club 的目标是改变银行和消费金融行业的经营模式,并使其更有效率、更透明。公司使用互联网技术和一个更为有效的筹资方式,打造了一个线上平台来代替传统银行的经营模式,以此达到降低运营成本和给予借款人和投资人更好体验的目的。自 2008 年 10 月 14 日 Lending Club 成功向SEC 注册后,Lending Club 就开始通过发行会员支付凭证来向借款人贷款。LendingClub 通过与美国联邦存款保险公司(FDIC)担保的犹他州特许银行WebBank 合作,由 WebBank 向通过审核的借款用户放贷,WebBank 再将贷款以票据形式卖给 Lending Club,并获得由 Lending Club 发行会员支付凭证的资金。

  作为最重要的一环¬----定价,Lending Club 通过市场基准利率、借款人信用风险、借款金额和借款年限来决定借款利率。Lending Club 通过对借款人的 FICO 信用分数、信用记录以及收入情况的审核,得到借款人的初始评分等级,再综合借款金额和年限,将借款人的贷款等级归入 35 个最终子级中,并根据最终子级来确定借款利率。借款利率的范围为6.03%-26.06%。

  Lending Club 的营业收入主要来源于向借款人收取的借款手续费、向投资人收取的服务费和催款费、以及子公司LCA 为合格投资人服务收取的管理费。根据贷款等级的不同,Lending Club 向借款人收取的手续费费率有所不同,介于 1.11%-5%之间;向投资人收取的服务费为借款人还款金额的 1%;催款费按返还金额的 30%-35%收取;管理费按每月资本余额的一定比例收取,年化费率最高为 1.25%。

  自 2007 年以来,Lending Club 一直处于亏损的状态,2013 年才开始实现盈利,净利润为 730.8 万美元,而 2014 年上半年再次处于亏损状态,净亏损1648.6 万美元。

  Lending Club 正积极采取并购和合作的方式扩宽在线借贷业务。2014 年4 月 Lending Club 斥资1.4 亿美元收购 Springstone Financial 公司,该公司面向个人消费者提供贷款和支付计划,帮助其获得可自选医疗待遇,并向为人父母者发放贷款,帮助他们为子女的私人教育课程付款。2014 年 5 月,Lending Club宣布与 Union Bank 进行战略合作,UnionBank 可以购买 LendingClub 平台上的个人贷款,并且两家公司将开发更多的信用产品。

调研对象:

  John Steward, Lending Club 公共关系主管。Hao Zou,LendingClub 运营总监。

调研内容:

  公司作为全球最大的 P2P 平台,主要为借贷双方提供有价值的投融资服务。公司利用技术优势和成本控制,将借贷双方的息差从 17%降低到 4-5%。在成本控制方面,一般银行的操作费用比率在 5%-7%,而 Lending Club 的费用率低于 2%,且每个季度还在不断下降。Lending Club 主要借款人是:个人与中小客户。

Q:公司是否为客户资金提供担保?

  公司只是根据搜集的信息给出供投资人参考的信用等级,具体的 P2P 贷款由投资人自行决定是否借出,如果出现损失也由客户自行承担。在美国,由于法律的限制,公司在做评估时使用的信息集比投资者更少,如家庭、性别、所属区域等信息不能使用,而投资人可以使用这些信息。

Q:坏账率如何?

  坏账率方面,公司目前为 3.5%。对比来看,尽管富国银行的综合坏账率只有 2%,但其无抵押贷款的坏账率率要高得多。Lending Club 坏账率较低的原因是 1、借款人的 FICO 评分高,且借款多用于信用卡还款;2、LC 的定价能力更强,能够寻找到传统银行定价错误的客

户。

Q:公司所在行业的市场规模和公司的竞争优势?

  于市场潜力的判断,符合公司定位的市场规模大概有 4000 亿规模。而现在才做了 400 亿美元的规模,目前是客户群分散、三分天下的格局。LC 的竞争优势体现在:1、对借款人来说,LC 可以提供比传统机构更有竞争力的借款利率,借款人可以方便快捷地完成借款流程,省去传统金融机构审核的繁琐过程;2、对投资人来说,投资 LC 上的项目不仅可以获得较高的收益率还可以分散投资人现有投资组合的风险。而且公司对于 P2P 交易只收取 1%的手续率,对于机构投资人可以有折扣,让其自行挑选项目。

Q:二级市场交易平台(FOLIOfn)的运作情况?

  FOLIOfn:第三方开发的交易平台。公司没有很有意去开发这一块业务,未来可能会有别的公司进来开发,公司更想专注于建立投融资的生态圈。流动性:目前投资者对流动性不是很在意,LC 的项目一般期限为 3-5 年,以长期投资者为主,如养老金、学校等,对冲基金很少,个人投资者也还可以接受,目前都没有太多转让需求,如果确有需要可以开发专门的基金来提高流动性。

Q:LC 的盈利来源?

  LC 的盈利主要来源于手续费收入,其中向借款人收取 1.11%-5%的贷款手续费,向投资人收取 1%的服务费。LC 会不断自动调整手续费,平衡借贷双方利益分配。

Q:LC 平台上的投资者有哪几类?

  LC 平台上的投资者一般有机构投资者和个人投资者,大多数的项目都是同时面向机构投资者和个人投资者的,由于机构投资者更具有竞争力,为了保证公平原则,公司会随机保留一部分项目给个人投资者,希望保持个人投资者的粘性。一部分高风险的贷款只会开放给机构投资者。

  除此之外,LC 的子公司 LC Advisor 和第三方机构也是 LC 平台上的投资者。LC Advisor 专门为合格投资人服务,它作为普通合伙人成立了五个私人投资基金,通过不同的投资策略来购买 LC 上的贷款。第三方机构也是帮助投资者在 LC 上打理投资,是整个投融资生态链的上层。

Q:公司对项目的审核?

  公司致力于开发新的评分机制,相比于传统的 FICO 分数更容易挖掘市场机会。新的评分机制采用算法运算和信息调查的方式。数据多来源于历史积累,也有部分信息来自于及时的外部收集(征信系统),通过机器自动判断用户信息的可靠性,在不同的数据来源间进行交叉验证。公司会使用自动化模型对申请贷款的项目进行审核,不一定会需要所有的信息,可能对信息进行抽样来降低成本,但所有信息会让投资者看到。

9 ZestFinance:用大数据改革信用评估

基本情况

  ZestFinance 是信用评估和小额贷款提供商。它由提供直接贷款业务的ZestCash 更名而来,成立于 2010 年,公司总部位于加州洛杉矶,团队成员由前 Google 和 Capital One 员工组成,共 100 人,核心成员共有 6 位,其中,创始人兼 CEO:DouglasMerrill,曾在嘉信理财担任高级副总裁,之后的 5年在Google 任职,并担任 CIO 和工程部的副总裁,公司在运营过程中从CapitalOne 得到很多帮助,即利用大数据做信贷分析,公司也有很多员工来自CapitalOne,公司吸取了 Google 和CapitalOne 各自的优势进行互补。ZestFinance 通过对借款人更多信息的计算、分析和逻辑,更准确地评估信用风险,使得个人信用不良或者不满足银行贷款资格的人能够以较低利率获得贷款。

  2010-2013 年,ZestFinance 所在的消费信用评估行业以每年 5%的速度增长。2010-2013 年美国消费信用评估行业的收入分别为 94 亿、98 亿、103 亿、109 亿,年均增长在 5%左右。行业中市场份额前三位的是美国三大征信局Experian、Equifax、TransUnion,而 FICO 位列第四且近几年市场份额持续下降,其它公司的市场份额稳定在 20%。

  ZestFinance 公开的合作伙伴只有 SpotLoan,该公司为传统的发薪日贷款(Payday Loan,发薪日贷款指的是一至两周的短期贷款,借款人承诺在自己发薪水后即偿还贷款,如果到期无法还清贷款本金和利息,可以提出延期。)提供在线替代产品。通过使用 ZestFinance 的服务,SpotLoan 的定价低于发薪日贷款,大约可为借款人节约 50%的利息支出,而每年美国人对发薪日贷款的需求在 74 亿美元,平均每笔贷款的规模在 400 美元。公司还有许多其它类似的合作关系,只是这些合作伙伴还不能被公开。

  传统的信用评估模式是采取逻辑回归法或决策树法,但是逻辑回归只能包含 10-15 个变量并且每个变量必须有现有的、正确的数据,而且决策树法要求能够将申请人划分到互斥的类别中。与传统的信用评估模型不同的是,ZestFinance 将 Google 式机器学习方法与 Capital One 式信用评分方法结合起来,可以同时分析 7 万个变量(申请人所有的信息都可以成为信用信息)进行分析从而更加了解借款人的信用状况,以便贷款人给出更合理的利率水平。借助 ZestFinance 模型的分析,借款人的信用分数平均提高了 40%,贷款人可以做出更准确的贷款决策,同时违约率下降了 54%,能获得银行信用的借款人的贷款偿还提高 90%以上。

  ZestFinance 也面临着监管风险,国会定期会勒紧已经将次级信贷市场绑得很紧的缰绳。而消费者保护法规也是利用大数据进行信用评估的初创公司的红线。例如,将社交数据用于信用评估所面临的一个严峻挑战来自消费者保护法规。

  ZestFinance 共获得三次融资:1、2011 年 7 月获得 1100 万美元 A 轮融资和 800 万美元债务融资;2、2012 年 1 月获得 2300 万美元 B 轮融资和 5000 万美元债务融资,包括光速创投(Lightspeed),Matrix 和其它风投;3、2013年 8 月获得 2000 万美元 C 轮融资,投资人主要来自旧金山,包括 facebook等著名企业的早期投资人。

调研对象:

  Mike Armstrong, ZestFinance 首席运营官。Merick,ZestFinance建模的总监,统计学博士,负责建模、承销。李建月,ZestFinance 风险管理和信贷模型的工程师,卡耐基梅隆博士。

调研内容:

ZestFinance(以下简称“ZF“)的商业模式:

  公司主要利用多个复杂模型,充分利用所获得的数据,挖掘筛选能够还款的客户,对信用等级不高的,银行不一定接受的借款人进行放贷。这些借款人的需求大,但因各种原因无法拿到银行贷款。由于美国普通人的消费习惯和中国不一样,信用等级不高的人平时不存款,尽量消费,有20%-30%的人不断借钱,借新还旧。

  他们作为 ZF 的目标客户,由于信用状况良莠不齐,对 ZF 的风险管理有很大挑战。ZF 给借款人的贷款额度比较小,300-800 美元,一般在 600 美元左右,目前,ZF 有 20 万客户,今年至少贷出几千万美元,明年有望翻一番,实现盈利。

目前有两个产品:

  ZESTCASH:向 FICO 评分为 500-600 的美国次贷消费者,提供比发薪日贷款便宜 50%的产品MainStreet:使用比 FICO 更好的评估模型,为信用更好的人提供额度更大和期限更长的贷款。

  另一个商业模式是 B2B,帮助融资平台做模型,使其获得信用较好的客户。这种模式在中国有很大潜力,ZF 希望在中国寻找合作伙伴。与已上市的 6、7 家贷款平台(发薪日贷款平台)相比,ZF 不是贷款平台,贷款数额比贷款平台小,利率也比贷款平台低。贷款平台会在借款人发放工资时从工资中扣款。贷款平台近年来受到很多监管限制,不少已倒闭。联邦

政府更倾向于 ZF 这种不太严格、但能帮助有紧急需求的人提供短期贷款的公司。

ZF 的使命:

  ZF 的使命是确保为客户提供公平和透明的信用,ZestFinance 通过在线模型来解冻不能获得传统金融机构贷款的借款人的信用,使这些借款人获得没有抵押或担保的贷款。

ZestFinance 的模型:

  传统金融行业都是用线性回归(部分分段式)来形成网络,但由于数据量太少,不能做评测。而 ZF 用完全不一样的方法,利用机器学习能够获得很多数据。

  传统银行拿到初始数据后,从 500 个变量中筛选出 50 个来做评测,形成1 个模型,最终得出 1 个结论;而ZF 能对几千个变量进行转换、投影得到几万个有用的变量,结合起来形成 10 个模型,通过线性叠加 10 个不同模型合成最终的评估模型,得到一个评估系数,从而决定是否给申请者放款。

  数据的交叉对比是有意义的。举例来说明投影:如果借款人给不同网站的生日不一样,信用就会降低,即从要素的不一致中得到借款人较低的信用级别。

  ZF 所使用的变量投影,是将低维的变量变成高维的变量,通过自定维度的方式,在准确率和速度之间做一个平衡。这么做的好处在于,不同维度的变量可以交叉、也可以不交叉。相比而言,通常变量从高维到低维是线性的变化,通过曲面分成不同组,进而获得更精确的分类。

  例如:从收入和贷款额度的联系来看,如果收入低但要求贷款高,则代表不好的变量。又如,在一维平面,无法区分“好坏好”(即无法用一根线将好与坏区分开来);但在二维平面的 x-y 轴上就可以区分(一个截面能区分三个点)。机器学习,可以通过改变行为来提高信用,即自适应,因此想要刻意造假很难,但可以根据模型实际表现返回的效果来进行调整。

 大数据技术:

  传统行业一般只使用 1-2 个模型。ZF 为了增加模型的多样性,让不同团队做不同的模型,再尽可能地做交叉验证。ZF 的团队应用了多种技术(10-20个模型的技术),以及不同的算法(包括随机预测、支持向量机器、多元适应性回归 splines,boosted Trees 等),来得到评估借款人返回度、违约和还款额的模型。返回度方面的市场模型主要是预测某人是否会申请贷款;违约模型是预测借款人会否还钱、会否跑路;还款额模型是预测借款人还多少钱(因为有些贷款人只会还一部分钱)。ZF 还使用了异方差机器学习 Ensemble,虽然不如人智能,但和人的步骤相近。银行不使用这种方式,是因为银行追求稳定,不愿意维护这么大的技术团队,而 ZF 这么做能够实现对目标客户一一评级。

  目前 ZF 审批通过的贷款率低于 20%,相信未来通过不断自学习以及模型的改进,审批通过率可以提高。

ZF 的不同数据来源:

  评级需要获得更多的数据。由于没有更多自创的数据来源,ZF 只能基于能找到的已有数据来评级,因此 ZF 会使用任何可得的信息,如传统信用数据、另类信用数据、造假数据中介、监管和公开数据,包括:人口调查、社会调查、区域情况等。大部分数据需要购买才能获得,其中前三种数据可能要向银行购买,部分也可直接导入。而传统金融机构很难处理这么多数据,也就不需要这么多数据。

成本:

  主要是获取数据的成本。有些数据商是一条一条收费,购买的数据越多,就能获得越多的折扣。对于传统银行来讲,为了达到控制成本的目的,数据成本越低越好,但对于 ZesFinance 而言,数据是一个投资,投资得越多未来拿回的收益越大。

  ZF 现有的市场模型包括:明信片、平信、广告、催款模型。催款模型包括:学生贷款催款模型、法律催款模型、次贷汽车贷款模型。ZF的模型不断改善,主要通过搜集更多数据,开发更多新的数据来源,并发展新的算法。

原文发布于微信公众号 - PPV课数据科学社区(ppvke123)

原文发表时间:2014-10-22

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