“拍分期”想实现月交易3亿，年交易12亿

“我们之前的经验都在线上，所以这次线下地推的环节，包括地推人员的管理和其工作效率的提升，都花了很多精力。”拍分期联合创始人兼CEO李铁铮说。

李铁铮是网络借贷平台拍拍贷的联合创始人。2015年8月拍拍贷开始做消费金融业务，成立拍分期——基于场景的借款。这个场景主要面向于蓝领阶层（以90后为主），为他们购买3C类的产品提供借款。

拍分期这次主要是线下获客，线上资料获取、审核和风控相结合的方式，整个流程都通过手机微信或者App线上完成，20分钟便可完成整个流程。

拍分期成立快一年的时间，已入驻北京、上海、江浙、东北等20多个城市，累计交易额3亿，涉及到的交易用户有十几万。

“与行业相比，这个速度谈不上快，主要是因为我们前期更多的还是在这些城市进行试点，跑通业务，把控风险。风险最终能做到什么程度是我们比较在意的。”

摸索完整个流程（包括前面提到的，对地推团队的管理）之后，李铁铮觉得现在正是发力的好时候，他的目标是全年交易额达到12亿，月交易额破3亿。

贷前、贷中和贷后的风控措施

拍拍贷从成立到现在已有9年时间，期间积累了2300多万用户，以及一些黑名单和灰名单数据。因拍拍贷的主要人群是无信用卡人群，所以，拍拍贷的人群和拍分期的用户有重合。“利用拍拍贷曾经建立的数据，可为拍分期的反欺诈评估提供一定依据。”

也就是说，在贷前，拍分期会根据用户的购买意向和行为数据，对用户进行分析，看其是否存在欺诈行为。

“比如说，当用户在填写基础其信息时，我们就可能看出他所填写的信息是否与其实际情况相符。比如他的位置信息，看这个信息是否出现在他经常活动的地方。”

初步反欺诈评估之后，接下来就是通过拍拍贷之前建立的“魔镜”系统，对用户进行大数据风险评级。

所谓的魔镜系统就是，拍拍贷建立的一套系统化的大数据风控评级评级，里面包含了拍拍贷通过各种渠道获得的各种变量，比如用户的消费行为变量。然后根据变量和违约之间的相关性，把弱相关性变量剔除，并根据条件的变化，不断调整数据模型中变量的比重。确保最终对用户的风险评级精准。

拍分期通过数据建模对用户的基础信息（包括姓名、性别、联系方式等基础信息）进行分析，对用户个人进行风险等级评估，按照3A级到F级依次排列，每个级别用户的审批策略不一样。高等级用户直接通过，中间等级用户有部分需要人工核实，而低等级用户则直接拒绝。

据悉，拍分期建立的模型，会有各种各样的因子和2000多个维度去反映用户的整体情况，当用户输入信息，后台便可得到对其的分析结果。

            “模型的价值在于，我可以通过模型找到与A用户类似的人群，并做对比。就算不能够知道A的全部信息，但我也可以从他所属人群的表现，推测A用户的行为表现。”

在这个过程中，就需要积累相当多的坏样本，这样才有可能把现有用户的数据和历史上数据进行对比映射。所以，除了拍拍贷自身积累的数据之外，他们也会和一些数据公司合作。

当借贷行为发生之后，拍分期会与用户建立一个持续联系，当用户每还一次款，其信用信息就会更加完善。而用户的信用额度和优惠区间也可得到明显的调整。

“当用户还了几次账款之后，我们的风控模型可以做的更加明显，差异化也就更加凸显。”

拍分期将逾期时间分为三个节点：M1：0—30天；M2：30—60天；M3：60—90天。当用户出现逾期天数在这三个阶段之内，拍分期会动用自己的催收团队，而一旦超过这个期限，则会将催收外包到其他公司。

先标品，后按需推荐

拍分期此次主要标准化的3C产品为主，但是3C产品并不属于高频产品，为何要做这个品类呢？

“我们前期主要是通过3C产品获取用户，之后，再挖掘用户更多潜在需求，拓展更多品类，为用户提供更多金融服务。”

（责任编辑：晨鸿）