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主頁  > 專欄  > 陸叔開CHAT 2018 年 02 月 17 日

陳永陸

生活是很個人化的態度,人稱「陸叔」的著名財經股評家、兼投資策略顧問,用輕鬆心態,與跨界別嘉賓及以時事專題,去打開財經及以外的話匣子。

問機械人借錢

今時今日智能產品應用普及,唔少企業將營運實體店嘅資源投放喺開發網絡平台上,除慳番租金等高昂嘅營運成本,更可以輕易收集用戶數據進行分析。WeLab創辧人暨行政總裁龍沛智(Simon)旗下嘅WeLend,就係捉住年輕人唔鍾意露面嘅特點,開創「零分行、純Online」貸款批核服務,利用金融科技(Fintech)發展業務,成為香港第一間將人工智能及機器學習技術應用喺貸款行業嘅金融機構。

早前好高興向Simon了解WeLend嘅營運方式,傾吓新金融領域嘅機遇。昔日貸款模式,依賴實體店及人手處理申請人審批,人手覆核需時,但WeLend聲稱可以一分鐘批核,究竟點樣可以為客人省時而又保障到公司利益呢?Simon認為利用良好嘅數據風險管理,可以做到低利率、省時、低風險嘅安全審批,保障雙方同時增加市場競爭力。數據風險管理手法大致有兩種。

第一,利用大數據(Big Data)分析貸款人嘅可靠程度及用戶習慣。Simon舉咗一個有趣嘅例子,就係以借貸申請人輸入資料嘅過程評估壞帳風險高低,假設申請人輸入個人資料時間長、填寫中文地址,又或英文大細楷用法混亂,反映貸款者學歷程度可能較低,甚或推斷壞賬率會較高。最重要嘅係整理以上數據全部毋須經人手,只依靠人工智能(AI)及機器學習(Machine Learning)技術,而自家研發風險管理系統,可以日積月累地收集各項數據進行分析,提高貸款回收率。

第二,就係利用第三方資料庫,檢視借貸人嘅背景資料,令批核更快更準確。例如香港市場就可運用環聯TransUnion等信貸資料機構,翻查借貸人嘅信譽報告及評分。內地市場龐大,又欠缺此類第三方資料,則必須依靠自家數據庫,以及結合內地合作夥伴嘅數據計算還款比例,達至雙重數據管理風險。

WeLend於五年前創立,積極發展金融科技,除自行研發技術,亦引入如Linkedin、facebook等賬戶驗證技術,加強審核用戶,並在二○一六年榮登畢馬威「全球FinTech 100強」榜,去年更加聯同電訊商合作推出手機貸款應用程式。Simon話公司業績近年增長唔錯,過去五年已累計處理逾二千億港元貸款,足以反映運用互聯網及AI人工智能作為行業發展方向可行。

更難得嘅係,WeLab旗下平台嘅三十天逾期率低於1%,參考香港的信貸資料庫數據,表現好過同行整體水平。事實上,除咗貸款行業,發展金融科技以及利用大數據來提升服務品質、增加管理效率、幫助決策,絕對係現今各行各業嘅大勢所趨。而講到借貸,我都要奉勸一句,唔好因為借錢方便就過度借貸,借錢用嚟花費或者投機炒作,我絕對唔贊成。

WeLab創辦人暨行政總裁龍沛智(左)利用金融科技將人工智能及機器學習技術應用在貸款行業。