2B模式向2C模式转变

“我们的第一步棋下完了。”罗皓说。

罗皓是聚信立的创始人，确切地说，他做地第一款产品是聚信立，就是他说地第一步棋。而现在，推出的“快批”是他的第二步棋。

这两步棋其实一脉相承，他们采用的技术是一样的——利用机器学习和大数据分析的方式，采用社会网络、电子商务等大量消费者在互联网上的信息来评估个人信用资质。

只是，二者的运营策略不同。而且，在效用上，快批又更进了一步。

关于聚信立，快鲤鱼在之前做过介绍——为了能够拿到以上个人的公开或者相对隐私的信息，聚信立采用的是B2B2C的方式，也就是与小贷公司及渠道合作，进而向他们的个人借贷提供服务。比如金融机构要求分析这个人是否有不良嗜好、有什么支付偏好，聚信立平台会告诉用户，需要其哪类信息，会读取哪部分，然后用来分析什么，分析报告会提供给谁等等。这时，用户通过聚信立的系统，登录自己的譬如淘宝账号、社交网路账号、网上银行等，聚信立就可以读取用户账户中的信息。然后，生成相应的分析报告。由于聚信立的评估方式和结果已经得到小贷公司的认可，所以它提供的报告，就可以作为小贷公司处理贷款申请时的重要参考。对于消费者来说，聚信立可以将线下繁琐的开证明流程大大简化，同时也可以作为一个有效的增信手段。

经过近2年的运营，聚信立初步达成使命。用罗皓的话说，是“把我们的数据和围绕这个数据风控体系让各种经金融机构接受了。”现在，他觉得是时候往前走一步了。今年4月份，罗皓团队推出新产品“快批”，面向C端用户，对接金融机构的服务。

“我们的2C业务不会随便用原先2B业务积累的用户。”罗皓强调。

“贷款领域的‘去哪儿’要能撮合交易”

如果用一句话来介绍快批的作用，就是——让个人借款用户，快速找到能借到钱的金融机构，快速达成借贷交易。

对的，听起来与融360、好贷很相似。不同之处在于，“好贷和融360做不到在平台上实时撮合成交，他们只是贷款的搜索引擎。而我们是可以撮合贷款交易的。”罗皓说，“我们才是贷款领域的‘去哪儿’。”

罗皓说的实时撮合贷款交易有三个特点：一是实时得到报价。十五分钟之内，消费者就可以从快批合作的贷款机构那里得到报价反馈；二，用户从几个提供报价反馈的机构中选择一家，最后放款的成功率相对更高；三，用户从头到尾只需要跟一家金融机构打交道，因为快批在中间做了很多信息搜集、传递、撮合的事情。所以，不需要向搜索出的金融机构一家家提交材料和审批条件，经历等待每个金融机构不同的审批时长。

快批的定位是聚焦于五万块钱以下的微小贷，而且主要做两万以下。他们的做法是通过数据分析，把这类小额贷款做成一个标准化审批。与P2P平台及其他做消费金融的金融机构，而不是银行来合作。

合作的第一步，首先就是与这些金融机构的IT系统对接，实现：第一是数据的对接，帮助这些机构有能力收集这些互联网上的各种各样的交易信息；第二，整合数据，把一些脏数据变成干净数据；第三，对数据进行风险解读，建模评分，帮助这些金融机构建立一套围绕这个数据的风控跟审批的标准，这也是这整个过程中技术门槛最大的部分。

目前，快批已经与40多家金融机构实现了IT系统对接，与每一家金融机构的对接的时间平均两个月以上。“实际上我们已经帮助了很多家金融机构实现了这种实时审批能力，要实现这个能力对信息化的要求是非常高的，是难度所在。”罗皓说。

罗皓所指的“难度”，是他把快批称为“真正的贷款领域‘去哪儿’”的主要原因。

因为贷款跟订酒店机票不同，后者是基于现金和货币的流动来交易，相对来说对接IT是非常简单的。而贷款则必须是基于借款人的完整信息，还需要一个收集整合跟分析的过程。所以，“对接”就不仅仅是把两边的系统信息实现互通，只是输入一些条件搜索贷款就可以实现贷款那么简单。因此，在过去近两年时间，聚信立的使命就是，了解金融机构的需求特征，炼就数据收集整合跟分析的能力，让金融机构愿意合作。

目前，聚信立合作的金融机构已经在用聚信立收集的这套数据，并且围绕这套数据已经建立起来了一套风控体系。

这种深度对接的好处不仅是实时撮合交易，而且，还有两外亮点好处：借款人可以进行比价；得到个性化动态费率。系统把个人的信息整合后，完整分析和判断这个人的资信状况和还款能力，用数学的方式量化呈现，信用值高的用户借款利率会更低。

罗皓计划，在快批平台上还会入驻更大型、可以得到更低费率的金融机构。入驻的金融机构会围绕两个维度来选择，第一是机构提供的信贷产品，比如现金贷、消费金融等。另外，从定位的客户资质，比如京东金融。此外，用户可以自己来选择借款的金融机构。“年终会有接近十五到二十家入驻。”罗皓说。

目前，快批上的借款用户以18到30的男性用户相比较多。借款利率从年化7%到26%左右，但是也会有种特别低的比如像京东白条跟校园白条。

最终将不囿于贷款行业

但罗皓的计划远不止于此，在贷款领域，通过快批把从2B模式转到2C之后，他的目标是围绕用户数据，让使用场景会进入到非贷款领域，来帮助各种服务提供方用数据去获得客户，并从这些客户中识别高价值客户，最终达成交易。

“我们开始就想做2C，用C端用户自己的信息帮助他生活的很多方方面面的交易行为。但我们不能提供交易，而是通过B端比如贷款机构、保险公司、相亲机构等来实现。所以，我们必须让我们的数据和数据体系扎根到B端，在未来才能够帮助C端用户在运用这些B端服务的时候可以有很好的体验。”罗皓说。

之所以从贷款行业入手，一方面是因为贷款交易是非常有利的切入点。它最能够说明用户的队服务提供方的信任程度，更能建立品牌效应。另外，则是出于业务规模的考虑。因为贷款相对于生活中的其他交易，是比较低频的，用户粘度并不强。所以，无论是聚信立还是快批，平台要持续发展，并做大，解决用户黏度是个重要问题。这就回到一点——数据到底能帮客户带来多大价值，能把服务质量和交易速度提高多少？只有做好这两点，用户黏度就会提高，用户才会愿意回到平台上来持续使用。因此，罗皓的目标不能囿于贷款行业。

“可以想象，我们最终是让用户觉得自己的数据是跟钱一样的信用货币，用户把数据存到我们这儿，当他需要获得一种服务或者是达成一种交易的时候，只要这个交易或者服务的是由信息驱动，我们就可以成为帮用户提高交易效率，得到更好的体验的撮合商。”罗皓说。

当然，这个目标的实现，取决于关键的两点：如何收集到足够的信息，并把原始信息转换成各种各样行业需要的信息；如何对这个行业进行有效的商业拓展。