坏债仔多数半夜借钱？　WeLend将藉大数据分析加强风险管理

申请贷款时间与借贷人的信贷质素原来有关？香港金融科技企业WeLab（香港又名WeLend）早前透过分析手机行为大数据，发现在凌晨0时至6时申请借贷的人普遍是信贷质素较低的一群，而在午饭时间申请的则较高。WeLab创办人及行政总裁龙沛智表示，企业未来将继续投放资源在大数据及机器学习上，以求令业务在来年达至3至5倍的增长，亦希望真正做到“吸客”之余，又能确保借贷人可有借有还。

相关文章：更准更快颠覆金融业　FinTech“跑马仔”时代降临

香港有不少初创企业扮演平台角色，以直接联系放贷与借贷双方来赚取盈利，但龙沛智相信这种经营模式在今天已难再有突围，反是懂得善用大数据、人工智能及机器深度学习等技术的创新科技，才是下一波金融科技发展的浪潮。例如，企业于去年推出的测试版智能机械人顾问技术，能为参与测试计划的用户节省平均20%的利息成本，“在将来的日子，可能是通过人和机器对话进行讯息输入，减少人手审批和客户服务所需的人力资源，而目前能够做这项技术的公司少之又少。”他笑言，上述的“申请时间与信贷质素关系”只是企业收集得来的有趣数据，并不会成为他们审批贷款的唯一参考。然而，大数据分析确可助企业作出更精准及有效的风险管理及处理反欺诈程序，以更容易侦测欺诈申请，甚至可及早发现集体欺诈的情况。

WeLend/WeLab去年的网上贷款申请金额高达港币714亿元，成功批出比率约为20%，重点是借贷人30天逾期还款比率却只维持在2%至4%。龙沛智认为，香港的金融科技企业虽能翻查借贷人的信贷纪录，但却仍未能就私隐保障及开放数据取得平衡，是窒碍金融科技发展的因素之一；内地发展消费信贷（即小额、非抵押式信贷）则不仅有著庞大空间，政府也有较便利的政策刺激互联网金融公司发展。他举例指内地政府去年有就P2P借贷作出指引，将20万元人民币以上的借贷界定为大额借贷，鼓励互联网金融公司进行20万元以下小额信贷，清晰区隔巿场定位，加上内地巿场庞大这个先天因素，令消费金融行业已发展成完整的生态圈，例如当中有专门找借贷资金的公司、借贷平台公司、数据分析公司与风险管理公司等，令内地消费金融环境比香港的更为完善。

国内至今仍欠缺完整的信贷资料库，是企业在那里经营网贷的一大风险，因此WeLab有需要倚重大数据收集借贷人资料进行多方交叉认证，以降低坏帐风险，而手机行为、第3方交易数据及社交数据就是重点撷取分析的方向。龙沛智预期，随着本地及国内有更多监管政策出台，网贷的边际利润将会直接受影响，未来将会出现“马太效应”，巿场进入汰弱留强阶段，金融科技的发展亦会由商业模式创新转移到科技创新，而善用科技的企业除提高巿场竞争者的入场门槛外，亦能帮助传统银行转型，以在更能在激烈竞争中生存。

龙沛智指，香港借贷人平均月入为21,000元，较港人入息中位数15,000元为高，而借贷人在WeLend平台上的平均贷款额为7万元，并多分作24个月归还，证明使用网上借贷的一群并非一定是被传统银行拒诸门外的“次等客户”，反是是因年轻一代较注重快捷便利，对价格利息的敏感度不似上一代高，所以才造就了本地网贷的商机。