一个Lending Club前架构师眼中的中美Fintech对比

这是一个金融科技架构师所见证的Fintech进化史。

2014年初，Lending Club的高级架构师方亮主导设计完成了新一代核心系统架构的工作，以及个人贷款和小微企业贷款项目等，参与并见证了这家P2P鼻祖的上市；2015年他回到中国继续加入了Fintech浪潮。

方亮在美国生活十几年，读完计算机科学博士学位，研究主攻分布式和云计算方向，先后就职于BEA、Cisco、Nexant等科技公司，从事软件和互联网技术管理，以及金融、保险、能源等跨领域和地域文化的全球合作。

他最直接的感受是，美国金融业已经成熟稳固，几乎覆盖了每个美国人金融需求，这让新兴Fintech行业发展的市场空间变得十分有限。美国intech企业和银行服务类似的人群和需求，并不能形成差异化发展。

“Lending Club是通过技术手段，提升效率、减少中间成本，降低借贷利率以吸引借款者。从去年的数据来看，美国银行平均信用借款利率是21.7%，而Lending Club则提供14.9%的平均借款利率。”方亮向钛媒体记者提供了几个数据。在他看来，美国传统金融业与Fintech行业一直存在微妙的竞争关系，Fintech的崛起对传统金融业牟利的基石——“中心化”和“信息不对称”带来了潜在挑战。

今年上半年，Lending Club爆出的负面事件，引发了Fintech行业危机；与此同时，美国Fintech监管政策收缩，我们可以看到美国传统金融的影响力，而监管态度也正在向传统倾斜。

去年，方亮回国加入“普惠金融”公司担任首席技术官，国内和美国是完全不同的景象。

从大环境来看，国内金融服务渗透率非常低。征信体系的不完善直接导致了中小企业及信用“无痕”个人难以从银行等传统金融机构获得相应的金融服务，特别是在二线以下城镇和农村。

单单是信用卡借贷业务，中国农村信用卡持卡比例仅有5%，信用卡在农村消费中的构成只有1%。小微企业和信用“无痕”人群的融资市场存在巨大的需求缺口。

“Fintech在中国的发展，可以改善金融活动中效率问题，更实现了闲置资金的有效分配，满足小微企业和信用空白人群的融资需求，不与传统金融业形成直接竞争。”方亮告诉钛媒体，与美国相比，中国Fintech市场空间更为巨大。

方亮认为，与美国相比，中国Fintech市场空间更为巨大。

大数据塑造征信体系

在美国，三大征信局几乎覆盖了所有人和公司的信用数据，已经构建了一个足够完善的信用体系。

传统金融机构和Fintech企业拿到的征信数据差别不大，Lending Club等Fintech企业的业务都是基于征信局的征信体系建立的，美国Fintech行业缺乏改造征信垄断局面的意愿和能力，在征信领域也很难有创新。

而国内征信体系尚不完善，银行拥有最多的征信数据，但数据的量、深度、广度都不够，人民银行征信系统能覆盖的用户仅仅为1亿多。从主观意愿来看，银行也不愿全力推进征信数据的深度和多样性进程，不会向Fintech等非持牌机构开放数据。

中国Fintech企业不得不利用创新技术手段，去收集借款人更多元的信息，深度分析并应用这些多元化的数据，定制自身的信用模型。

在当前这一波以信息技术为主导的Fintech革命中，大数据被众多业内人士认为是基础。经过用户授权、互联网爬取，以及商业购买和交换，中国Fintech企业可以获得数量庞大、类型多样的个人数据，涉及个人社会行为的方方面面。方亮说：

“优秀的中国Fintech企业普遍都在基于数以万级数据维度，根据自身不同的业务需求，结合云计算、机器学习、知识图谱等技术构建独特的信用模型，并可以不断进行算法技术在Fintech领域的创新、完善和再创新。”

由于美国法律对个人隐私的保护较为严格，美国Fintech企业难以获得庞大的数据，不得不借助传统征信体系，难以通过大数据驱动技术的革命性创新，创新空间不及中国同行。

方亮介绍：现在“普惠金融”积累了80亿条数据，Fitech公司之间的竞争，关键在于能不能把这么大的数据量保存下来，建立一个好的架构，用于模型分析，还要把这些数据再返回到模型里，优化模型，再做出更好的模型控制风险。

数据模型像人脑一样，不断学习坏帐的特点，归纳优质用户的特点，所以需要不断优化模型，判断下一步评分的标准。

机器学习是一个算法。方亮的团队里有南加州大学机器学习博士，在亚马逊做过深入学习和解决算法。“机器学习需要专业人才，这是一个很复杂理论体系，都是在学校里研究逐渐成型，经过几十年才用到业界。”他认为中国的Fintech企业是有机会塑造一个更高效、更庞大、更智能的征信体系的。

中国在移动端的优势

除了算法、人工智能等技术以外，中国Fintech企业在移动互联网领域的拓展也领先于美国同行。有数据显示，94%的中国网民使用智能手机，其中19%的人只依靠移动互联终端，而这两个数据在美国则是70%和5%。

国内fintech企业对移动互联网非常重视，方亮说：Lending Club到现在也没有开发手机App，普惠金融的App已经发展到六款，这意味着数据来源也不太一样，美国没有移动App，大家很难从App里的交易和行为数据里抓取数据。

中国人用移动端更多，判断风险时候，用的数据更多来自于移动互联网的数据，中国消费者行为习惯不断促使中国Fintech企业不断深耕移动互联网端的服务。（本文首发钛媒体，记者/孙骋）