壞債仔多數半夜借錢？　WeLend將藉大數據分析加強風險管理

申請貸款時間與借貸人的信貸質素原來有關？香港金融科技企業WeLab（香港又名WeLend）早前透過分析手機行為大數據，發現在凌晨0時至6時申請借貸的人普遍是信貸質素較低的一群，而在午飯時間申請的則較高。WeLab創辦人及行政總裁龍沛智表示，企業未來將繼續投放資源在大數據及機器學習上，以求令業務在來年達至3至5倍的增長，亦希望真正做到「吸客」之餘，又能確保借貸人可有借有還。

相關文章：更準更快顛覆金融業　FinTech「跑馬仔」時代降臨

香港有不少初創企業扮演平台角色，以直接聯系放貸與借貸雙方來賺取盈利，但龍沛智相信這種經營模式在今天已難再有突圍，反是懂得善用大數據、人工智能及機器深度學習等技術的創新科技，才是下一波金融科技發展的浪潮。例如，企業於去年推出的測試版智能機械人顧問技術，能為參與測試計劃的用戶節省平均20%的利息成本，「在將來的日子，可能是通過人和機器對話進行訊息輸入，減少人手審批和客戶服務所需的人力資源，而目前能夠做這項技術的公司少之又少。」他笑言，上述的「申請時間與信貸質素關係」只是企業收集得來的有趣數據，並不會成為他們審批貸款的唯一參考。然而，大數據分析確可助企業作出更精準及有效的風險管理及處理反欺詐程序，以更容易偵測欺詐申請，甚至可及早發現集體欺詐的情況。

WeLend/WeLab去年的網上貸款申請金額高達港幣714億元，成功批出比率約為20%，重點是借貸人30天逾期還款比率卻只維持在2%至4%。龍沛智認為，香港的金融科技企業雖能翻查借貸人的信貸紀錄，但卻仍未能就私隱保障及開放數據取得平衡，是窒礙金融科技發展的因素之一；內地發展消費信貸（即小額、非抵押式信貸）則不僅有著龐大空間，政府也有較便利的政策刺激互聯網金融公司發展。他舉例指內地政府去年有就P2P借貸作出指引，將20萬元人民幣以上的借貸界定為大額借貸，鼓勵互聯網金融公司進行20萬元以下小額信貸，清晰區隔巿場定位，加上內地巿場龐大這個先天因素，令消費金融行業已發展成完整的生態圈，例如當中有專門找借貸資金的公司、借貸平台公司、數據分析公司與風險管理公司等，令內地消費金融環境比香港的更為完善。

國內至今仍欠缺完整的信貸資料庫，是企業在那裏經營網貸的一大風險，因此WeLab有需要倚重大數據收集借貸人資料進行多方交叉認證，以降低壞帳風險，而手機行為、第3方交易數據及社交數據就是重點擷取分析的方向。龍沛智預期，隨着本地及國內有更多監管政策出台，網貸的邊際利潤將會直接受影響，未來將會出現「馬太效應」，巿場進入汰弱留強階段，金融科技的發展亦會由商業模式創新轉移到科技創新，而善用科技的企業除提高巿場競爭者的入場門檻外，亦能幫助傳統銀行轉型，以在更能在激烈競爭中生存。

龍沛智指，香港借貸人平均月入為21,000元，較港人入息中位數15,000元為高，而借貸人在WeLend平台上的平均貸款額為7萬元，並多分作24個月歸還，證明使用網上借貸的一群並非一定是被傳統銀行拒諸門外的「次等客戶」，反是是因年輕一代較注重快捷便利，對價格利息的敏感度不似上一代高，所以才造就了本地網貸的商機。