2016年8月24日，一则《网络借贷信息中介机构业务活动管理暂行办法》的下达，终结了互联网金融近十年野蛮征战的乱象，而其中对于最高借款限额的规定，却将小额现金贷推向发展新风口。

　　现金贷横霸市场，却难掩风控漏洞

　　伴随人口红利与消费升级的驱动，现金贷作为消费金融的一个分支逐渐兴起，成为上市公司、互联网巨头、垂直创业与金融科技等力量的新阵地。

　　如今，现金巴士、贷上钱、闪电贷、来分期、手机贷等多达数百款名称不一、形式趋同的小额现金贷产品横霸市场，为大量无法从传统金融机构获得信贷服务的群体，打开了一扇接触金融服务的窗。

　　而这种充斥中国市场的借贷形式，概念来自于美国的Payday Loan(发薪日贷款)，金额多为0-1000美元不等，期限以7-30天居多，其灵活、短期、小额的特征，恰好解决了工薪阶层与年轻人群发薪日前资金短缺的需求，因而现金贷一经推出便深受人们喜爱。

　　我们知道，作为全球信用卡持卡率最高的国家，美国的征信体系与监管政策都十分完善，这就为现金贷提供了非常重要的风控条件与发展土壤。但进入中国之后，现金贷却面临种种尴尬和发展困境，最为主要的即是深藏其中的巨大风控漏洞。

　　一方面，中国征信体系不完善使得场景真实性难以辨别，无形之中增加了欺诈、骗贷的可能。另一方面，监管政策暂缺失导致现金贷畸形发展，部分平台隐藏的服务费、超高的年化率，让许多铤而走险的用户以多头借贷的形式弥补窟窿，而新的平台倘若没有强大的风控支撑，极有可能沦为坏账接盘侠。

　　有报告称，或因风控薄弱，或因本身就不注重风控，整个现金贷行业坏账率普遍在20%以上。

　　贷上钱CTO胡亮指出，如不尽快遏制现金贷目前这种发展态势，任其恶性下去或将导致劣币驱逐良币现象发生，进而加大系统性风险，使得整个行业遭受重创，以致最后崩盘。

　　贷上钱以数据建模，扼住风控喉门

　　为此，身为科学家级工程师与资深金融科技从业者的胡亮，针对行业当前现状，尝试运用数据建模技术扭转现金贷风控薄弱的局面。

　　从产品受众群出发，根据贷上钱主要服务于城市年轻人群的特征，胡亮带领着他的团队从85后及90后聚集的网络阵地入手，通过收集大量互联网用户数据，并在此基础之上进行建模和画像，以快速、高效的识别用户欺诈可能，判定信用等级与资金实力。

　　这种理念驱动之下，胡亮和他的团队通过与腾讯云“天御”反欺诈系统协作，共同研发了一款集海量数据与科技建模为一体的智能云风控系统——元方风控。

　　据介绍，元方风控不仅接入了腾讯近20年所建立的海量社交用户数据，还与电商、消费、搜索、通信等各大领域机构达成合作，并打通了与前海征信、芝麻信用、中国银联以及通盾科技的数据命门，实现彼此之间数据共享。

　　而在获得的海量互联网用户数据基础之上，贷上钱的数据科学家们则对基础信息进行筛选，并以“人”为核心，从200多个不同维度进行数据挖掘、清洗与建模，最终运用机器学习与深度学习方式，结合场景与人群标签，实施借款用户信用评估及打分，将风控喉门牢牢扼制，大大降低了贷上钱风险概率。

　　不过，贷上钱这种对数据建模能力要求极高的风控模式，需要大量优秀数据工程师来完成，而放眼整个中国，能够胜任此项任务的技术大牛多聚集在BATJ等巨头机构，尽管贷上钱已有不少科技人才，但面临庞大的工作量与高精尖工作需要，此类人才依旧十分稀缺。

　　为此，胡亮一面继续从国内互联网巨头公司寻觅人才，一面则拓展海外市场，通过从硅谷以及国外知名机构引进高端人才的方式弥补科技人才缺口。据了解，月初前往美国参加LendIt峰会之时，胡亮就已展开海外人才招聘布局，面向硅谷及纽约当地名企招聘数据科学家。

　　尽管件均仅500-2000元，贷上钱却投入大量人力与建模于贷前风控之上。笔者认为，正是这种难能可贵的态度，一方面使得贷上钱真正实现了为年轻人群提供信贷服务的发展目标而备受青睐，另一方面也促使贷上钱在自我发展基础上，为整个行业注入了正能量，引领着现金贷业务逐渐走向正轨。