拍拍貸張?。旱牍鹊捉^境逢生 拿數(shù)千萬美元融資

成立于2007年6月的拍拍貸，是中國第一家P2P(個人對個人)網(wǎng)絡(luò)信用借貸平臺。

近日獲得光速安振中國創(chuàng)業(yè)投資(Lightspeed China Partners)，紅杉資本、紐交所上市公司諾亞財富的B輪投資,華興資本作為此輪融資的獨家財務(wù)顧問。。本輪融資金額達(dá)數(shù)千萬美元(坊間流傳為5000萬美金)，為此i黑馬獨家采訪了拍拍貸CEO張俊，為大家揭秘拍拍貸憑什么獲得幾千萬美金的融資。

張俊對拍拍貸的商業(yè)模式進(jìn)行了全面的解說，先從熟人業(yè)務(wù)起家，放棄線下審核制度，借助銀行信用體系，研發(fā)自己的風(fēng)控模型,保持每月20%的業(yè)務(wù)增長。張俊認(rèn)為自己背靠的是一個50萬億級的超級大市場。

以下為拍拍貸CEO張俊口述整理：

互聯(lián)網(wǎng)模式下的P2P是能夠解決社會痛點的商業(yè)模式，是它選擇了我們。

第一次創(chuàng)業(yè)，失敗的視頻搜索網(wǎng)站之旅

其實在創(chuàng)立拍拍貸之前，我跟我的合伙人做過一個視頻的項目，叫菠蘿網(wǎng)。因為2005、06年的時候，Web2.0概念很火，五花八門的網(wǎng)站到處都是，所以我們當(dāng)時就做了一個視頻搜索網(wǎng)站。可是我們后來放棄了。

主要原因有三點：一、社會價值和商業(yè)價值有限，沒有解決用戶和社會的真正需求。二、監(jiān)管嚴(yán)重，工商今天會來察看你，廣電會來察看你，宣傳部會找到你。三、做視頻搜索實在是太燒錢了。

但是搜索積累下來的經(jīng)驗，對于我們后來做互聯(lián)網(wǎng)金融的數(shù)據(jù)收集有所幫助。

8年前開始抓互聯(lián)網(wǎng)金融的“風(fēng)口”

2006年10月份，我看到一個報道，講的是中小企業(yè)融資難，我意識到這是一個機(jī)會。國內(nèi)有那么多需要錢的人，小企業(yè)融資成本太高，包括我們自己做小公司也覺得融錢不容易，我覺得這肯定有很大的市場。

看整個互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，我認(rèn)為互聯(lián)網(wǎng)是一個效率工具，就像當(dāng)年蒸汽機(jī)的發(fā)明一樣。未來的傳統(tǒng)行業(yè)，一定會發(fā)生傳統(tǒng)行業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)結(jié)合的奇妙化學(xué)反映。金融服務(wù)顯然是下一個風(fēng)口。

實體經(jīng)濟(jì)在線下?；ヂ?lián)網(wǎng)是虛擬經(jīng)濟(jì)，沒有實體的環(huán)節(jié)，所以我覺得這兩個領(lǐng)域會發(fā)生非常大的結(jié)合。2006年的時候我就希望通過互聯(lián)網(wǎng)實現(xiàn)類似小額貸款這樣的業(yè)務(wù)。

那時候國外P2P也起來了，2005年ZOPA在英國出現(xiàn)，通過P2P的方式解決小額貸款的問題，我們覺得國外有人先行了，這個事應(yīng)該靠譜，我們大概從2007年年初開始決定做這個事情。2007年6月18號，網(wǎng)站正式上線，一直做到現(xiàn)在。那個時候我們還沒有風(fēng)投，更多的是基于我們感覺互聯(lián)網(wǎng)和金融的結(jié)合是大的方向，是一個大的浪潮。如果真正懂金融的話未必見得做拍拍貸了。

所以，我總說是P2P這種模式選擇了我們。

拍拍貸的商業(yè)模式大起底

拍拍貸先從熟人起家，難點是風(fēng)控

互聯(lián)網(wǎng)金融真的難做，把錢借給誰很容易，特別容易，但是你真的能把錢按時收回來特別難——這個事情取決于你的風(fēng)險控制能力。

最初，我們靠熟人買賣完成平臺的風(fēng)控。我們網(wǎng)站一開始并不是對外開放的，而是一種邀請制。我們一開始想通過朋友之間的圈子，把錢借出去。比如說我要借錢，我的朋友把錢借給我，他也可以把他朋友的錢借給我，同樣我也把我的朋友拉到網(wǎng)站上借錢，這樣完成交易。換句話說最終發(fā)生借貸關(guān)系的兩個人，不管怎么樣都是通過一圈一圈朋友介紹加入的。我們一開始通過這種關(guān)系進(jìn)行風(fēng)險控制。

這樣做了幾個月后，我們發(fā)現(xiàn)熟人之間的借貸講究的是效率，說白了就是要快!沒有人愿意在網(wǎng)站上注冊，然后提交個信息，才能借到自己鄰居的錢，這逼著我們不得不開放，開放注冊，讓陌生人進(jìn)來。

后來，我們走了線下審核這條路。既然陌生人要進(jìn)來，為了風(fēng)控我們嘗試了線下核實。但是我們發(fā)現(xiàn)線下(審核)模式第一不經(jīng)濟(jì)，效率不高，一天死活跑跑四五個人了不起了，非常累。

第二個效果不是特別好，看上去特別好的用戶也不一定按時還錢。比如說我印象特別深刻的一位在上海圖書館工作，應(yīng)該說工作蠻穩(wěn)定的，因為在這樣一個知識的海洋里面工作，他的同事對他評價也不錯，我們?nèi)タ戳艘谎?，覺得挺好的，但是最后這個人一分錢沒還，后來再去找這個人的時候說這個人辭職了。

拍拍貸做P2P，堅定的放棄線下審核制度

所以，我們后來決定用數(shù)據(jù)說話。不過，我們不后悔有這一段“重”的歲月，因為那時候我們要核實一個人的身份，會要求用戶將自己的身份證、戶口這些資料拍下來上傳，我們?yōu)榇苏毅y行的專業(yè)人士培訓(xùn)，學(xué)習(xí)怎么看一個人身份證到底是真是假。這些知識龐雜，但是很有用，比如你現(xiàn)在要是拿一張假身份證給我，我可以憑借字體就識別是不是真的。

另外，我覺得那些大量依靠線下審核做業(yè)務(wù)的P2P網(wǎng)站長期來看會有一些問題，不可否認(rèn)它們中有令我們尊敬的同行。這些網(wǎng)站的模式的交易分為兩個部分，一個是線上交易，線下也有交易的部分，線下它采取高額的成本去審核。我們覺得最大的問題就是風(fēng)險控制的這個環(huán)境，它是通過線下的人員去跑的。當(dāng)然這些網(wǎng)站可以招比銀行更便宜的人進(jìn)來，但是整個環(huán)節(jié)有那么多人參與，而且是個案處理，所以它本身的效率有很大的問題，單個服務(wù)人員成本非常高，加上銷售人員的提成。

最終反映到結(jié)果是：

第一，這些網(wǎng)站的單筆金額比我們大好多倍，大幾十倍，我們平均單筆金額只有一萬，它可能是二三十萬，這是一個。

第二，用戶收了更高的費用。

所以對于采取這種模式的網(wǎng)站來說，第一，它服務(wù)的對象沒辦法進(jìn)一步下沉，它的客戶至少是借二三十萬的這個群體，金字塔頂尖外的客戶它是覆蓋不到的，另外它服務(wù)的費用是不可持續(xù)的，我聽說這些網(wǎng)站的一些機(jī)構(gòu)借款人甚至承擔(dān)了40%以上的借貸成本。

你想想看大家都做生意，什么生意能有這么好的利潤，用戶肯付出這么高的成本拿錢，多半是救命的錢。換句話說用戶沒辦法長期承擔(dān)，所以這些網(wǎng)站的用戶的重復(fù)率就會很低，這次借了我活過來了，下次不會再借，因為我的生意創(chuàng)造不了這么多利潤。因此這些P2P網(wǎng)站獲取客戶的成本過高 ，從效率，包括可持續(xù)發(fā)展上面來講，我覺得是會有一些問題。

所以，我們更加堅定地放棄了線下審核，我們就是要打造我們自己的風(fēng)控模型。

互聯(lián)網(wǎng)金融風(fēng)控，關(guān)鍵在于數(shù)據(jù)收集——做搜索的創(chuàng)業(yè)經(jīng)歷對此有幫助

理論上講任何人都有可能借貸不還，只是概率高低的問題。

我們建立風(fēng)控模型的目的，不是在60億的地球居民中找到一個永遠(yuǎn)不會逾期不還的人，而是我們要知道說這個人借多少錢的狀態(tài)下，他的違約概率是多少，我們解決的是這個問題。如借300萬，借貸不還風(fēng)險為80%，而借20萬，借貸不還風(fēng)險幾乎為0。風(fēng)控模型幫助投資人知道自己的風(fēng)險的邊界在哪里。

恰好2009年初的時候，有一個好事，我們聽到公安部下面專門做了一個信息平臺，居民的身份信息可以對外開放，可以商用了。換句話很多數(shù)據(jù)信息我們可以做驗證做比對，不用人工去看了，提高我們很大的效率。這很大程度上幫助我們，隨著我們積累的用戶越來越多，數(shù)據(jù)越來越多，有一些用戶會違約，有一些用戶會按時還，違約的客戶中有一些違約長有一些違約短，數(shù)據(jù)積累我們可以分析說到底什么樣子的用戶可以違約，就可以找出一些共同特征，這些共同的特征可以組成對一些人風(fēng)險評估、風(fēng)險評級的數(shù)據(jù)維度。后來，隨著我們數(shù)據(jù)分析能力的進(jìn)一步提高，我們關(guān)注的用戶數(shù)據(jù)不再局限于銀行的那七八十項(包括：工作收入、有無家庭、生育情況等)，而是400多個維度，有些用戶的考察維度高達(dá)數(shù)千個。

這些維度其實就是用戶在互聯(lián)網(wǎng)上留下的各種數(shù)據(jù)、行為軌跡等，比如用新浪微博有多少粉絲，粉絲數(shù)量，每天轉(zhuǎn)發(fā)什么樣的微博，關(guān)注什么樣的人，發(fā)表什么話題，這些都是我們看的數(shù)據(jù)。我舉個最簡單的例子，我們注冊頁面要填十幾條信息，正常人走下來大概三四分鐘，因為有的時候他會猶豫一下，對于那些注冊特別快，花一、兩分鐘完成，或者六、七鐘完成且不斷篡改的用戶，我們數(shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn)是高風(fēng)險群體。

換句話說我們不斷擴(kuò)展關(guān)于一個人的數(shù)據(jù)維度，不斷做邏輯分析。這些數(shù)據(jù)信息一旦進(jìn)入我們的風(fēng)控模型就將做為我們對用戶進(jìn)行信譽(yù)評級的參數(shù)。這些看似沒有關(guān)系的數(shù)據(jù)，其實背后蘊(yùn)藏反映借貸風(fēng)險的規(guī)律。

數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)之間在足夠動態(tài)和大量的條件下，會幫助我們找到規(guī)律。舉一個例子，在我們積累數(shù)據(jù)的早期，凡是有用戶違約，我們就會把這些用戶的數(shù)據(jù)放在互聯(lián)網(wǎng)上搜索(過去自身的搜索技術(shù)積累發(fā)揮了大作用)，我們會搜集這些用戶在網(wǎng)絡(luò)上的行為，比如我們會搜索到他在某些網(wǎng)站發(fā)表過的一些不良言論。

我們會由此得出互聯(lián)網(wǎng)上有這樣信息的人群可能是高危險人群。但是，僅僅是可能，需要我們后來不斷通過放貸，用戶還貸的情況，是否逾期等數(shù)據(jù)，來驗證這些信息與放貸風(fēng)險的關(guān)系。從而來不斷優(yōu)化我們的風(fēng)控模型，如今凡是要申請借貸的用戶，都必須授權(quán)我們?nèi)z索他的信息，而我們也從同尋求借款的用戶的合作，回收數(shù)據(jù)，從而優(yōu)化我們的風(fēng)控模型，每個星期我們都有新版本的風(fēng)控數(shù)據(jù)模型上線。

這個風(fēng)控數(shù)據(jù)模型可以保持投資人看到借款人的違約風(fēng)險，通過一個可視化的界面，投資人在判斷是否可以借錢給對方時，系統(tǒng)會給他提示，顯示對方在借多少錢時，違約風(fēng)險是多少?幫助他決策。我們的系統(tǒng)就像一個會說話的人工智能助手!

另外，出于風(fēng)險控制的需要，我們還會對投資者做一些建議。我們要求投資者的投資足夠分散，足夠分散將降低投資人的風(fēng)險，他的錢不會全部借給一個人，而是借給若干人。我們的壞賬率只有1.5%，一個投資人擁有17%~18%的收益率減去1.5%的壞賬，所以投資人至少有10%以上的高收益。

      拍拍貸是如何做催收的：借助銀行信用體系

另外，我們強(qiáng)化了自己催收這個環(huán)節(jié)，我們自己也建了一個類似社會征信體系一樣的東西，換句話說我跟借款人簽好協(xié)議，借款人不還我有權(quán)力把你的信息曝光到黑名單上，很多人由于自己的信息曝光之后，他的朋友看到了，會讓他遭受一些社會上的壓力，最終他也會來還錢。

跟央行征信體系有一點相似，比如說你在招商銀行信用卡的錢逾期不還，你到建設(shè)銀行肯定辦不到信用卡。為什么?你數(shù)據(jù)已經(jīng)有備案，建行肯定查得到，對我們也是一樣的道理。你不還，我們曝光了黑名單，你的朋友看到了你會有壓力。

我們之前就發(fā)生過一個案例，有一個逾期了1300多天的人，他是重慶的一個大學(xué)生，借了大概五千塊錢，后來再也沒還，打電話人消失了，找不到。差不多四年后，自己跑來還了。他把錢還了，留了一個聯(lián)系方式，我們就找他，打電話問他，你怎么把錢還了?

他向我們解釋說，他之前大學(xué)剛畢業(yè)借錢開淘寶店做生意，后來生意失敗了，失敗以后想反正在網(wǎng)上借的錢無所謂，就沒打算還，手機(jī)號一改就不還了。最近發(fā)現(xiàn)，他要結(jié)婚了，買房子到銀行辦按揭，到銀行辦按揭的時候按揭沒批下來。后來問銀行客戶經(jīng)理說怎么回事，經(jīng)理說你好像有在網(wǎng)上欠錢不還的污點信息。他后來一搜，果然搜到他的信息被我們曝光在黑名單上，他把錢給還了。這個事情對我們挺觸動的，我們驚訝于現(xiàn)在銀行也會到網(wǎng)上看一些人的信息。

這個風(fēng)控模型經(jīng)歷了這么多年的磨礪，已經(jīng)漸入佳境，我們正在為它申請專利。

拍拍貸為什么獲得投資?業(yè)務(wù)每個月增長20%，盈虧平衡

投資永遠(yuǎn)看未來的，我們業(yè)務(wù)模式已經(jīng)被證明是高效的業(yè)務(wù)模式，未來它的一個可持續(xù)性以及可擴(kuò)展性會有很好的方向，這是投資機(jī)構(gòu)投資我們的一個重要原因。

我們公司業(yè)務(wù)的增長還是發(fā)展很快，公司業(yè)務(wù)基本上每個月有20%左右的增長，可以換算一下基本上三個多月我們就翻一番，大概以這樣的速度在往上漲，整個業(yè)務(wù)在不斷發(fā)展不斷積累，我們大概2010年年底的時候，我們就做到了盈虧平衡，倒推到2009年我們又是一個快速的發(fā)展，所以從2010年開始到2012年我們完成A輪融資，基本上差不多三年的時間我們每個月保持高速的增長。

另外我們對于P2P的理解，通過線上通過技術(shù)通過創(chuàng)新這種高效力的方式解決借貸過程中信息不對稱的問題，這個受到資本市場很大的認(rèn)可。

因為大家都知道，做小額信貸還是用傳統(tǒng)高成本的方式，這個模式肯定不可持續(xù)的。所以效益的問題扮演關(guān)鍵的作用，成本結(jié)構(gòu)一定要足夠地優(yōu)化，這個是我們被資本市場看中認(rèn)可最主要的原因。

還有一個重要的原因這個潛在的市場確實足夠的大。我覺得大概在五十萬億吧，這個市場真的是非常大，大到不可想象。我們國家有幾千萬小微企業(yè)，這些企業(yè)很難從傳統(tǒng)信用體系或者是金融機(jī)構(gòu)借到錢;另一方面我們看到，2013年的時候我們有六億多的網(wǎng)民，信用卡只覆蓋到一億多，就是五億多網(wǎng)民連信用卡都沒有，這是多么可怕的數(shù)字，那個市場是吸引很多VC進(jìn)來的重要因素。

換句話說我們錢拿過來最主要是兩塊，一塊是繼續(xù)優(yōu)化我們核心能力，核心能力得到提升，讓我們更精準(zhǔn)判斷客戶，以及更高效處理大批量的用戶，這是一塊。第二塊是讓更多的用戶信任我們，比如說獲取用戶打造品牌，基本上就是這個。

投資人點評：紅杉胡丹：我們?yōu)槭裁赐顿Y拍拍貸?

我們投了很多互聯(lián)網(wǎng)金融中的創(chuàng)新企業(yè)。我們看互聯(lián)網(wǎng)金融有兩個杠桿，一是資金杠桿，二是運營效率杠桿，拍拍貸滿足了這兩個杠桿。如果看紅杉資本投資的科技企業(yè)，每個企業(yè)都擁有很好的技術(shù)，通過技術(shù)換取巨大的毛利。如果一個業(yè)務(wù)可以用一段程序和代碼解決問題，那么就沒有必要雇傭一支軍隊。我們在拍拍貸身上看到了這樣的影子。

另外，拍拍貸的風(fēng)控模型很有意思。第一，大數(shù)法則。第二，時間價值。拍拍貸已經(jīng)做了七年，貸款并不是今天借錢明天還，對于一筆貸款到底有沒有違約，起碼要看完貸款流程。貸款就像釀酒一樣，把釀酒的料放到酒壇子，三四年后酒成熟了，嘗一嘗才知道酒是否好。如果連開蓋的時間都沒有到，怎么看酒到底好不好呢。而拍拍貸，每一年我們都能夠清晰地看到他們的壞帳率和違約率。

對于大數(shù)法則。N個獨立事件，如果概率相同，那么它的風(fēng)險是單獨風(fēng)險的∑/N。1萬貸給1個人和1萬貸給100人，當(dāng)然貸給100人的風(fēng)險會比原來減少90%。拍拍貸在線上堅持做小面額、大數(shù)量的貸款，從貸款的資產(chǎn)構(gòu)成來說，他們天然的風(fēng)險要低。

很多人講大數(shù)據(jù)分析。說到大數(shù)據(jù)，那么前提是需要足夠的數(shù)據(jù)可供分析。拍拍貸目前有上百萬筆貸款，在這樣的情況下才能有足夠的數(shù)據(jù)做實驗。