萨摩耶数科 能够穿越周期才是具备风险管理能力的优秀企业

《大时代》中有一句经典台词：股票是人的游戏。但你能否想象：有一天金融会变成机器人的游戏？

生活中机器取代基础人力的案例已经无处不在：比如2017年京东就已经使用的全流程无人仓；比如各大超市正在尝试的无人付款机；再比如百度、滴滴重金研究的自动驾驶系统。

当下被机器取代的已经不只是这些简单的人力工作，你能否想象机器人在金融领域的“业绩”会和金融机构培养数年的员工一样？

萨摩耶数科在风险识别模型应用上，独创了审件机器人Alpha-S，可将自动审件率的理论水平提升至90%以上，过件率和过件后风险水平与三到五年经验的授信人员相当。

金融被称为万业之母，更是“科技重镇”，BATJ等互联网巨头率先起航、中工农建等有实力的大行也纷纷设立金融科技子公司，这一切都与零售金融的崛起有关。

金融科技让传统金融机构有了涉足零售金融的能力，零售金融的发展为金融科技的发展提供了土壤。

1、金融科技与零售金融

金融科技与零售金融市场是一个相互催化的关系。

一个金额上亿元的信贷业务，能否靠机器完成整个业务？当下，是不可能的，更是没必要的；但对于一个金额几千元的信贷业务来说，机器的力量变得无比重要，因为这类小额信贷业务的利润无法覆盖人力的成本。

当智能手机普及之后，金融业务随之普及，移动互联网时代金融的主角不再是那些“大客户”，而是每一个普通人。近几年中国零售银行市场规模稳步成长。自2009年起，中国零售银行业务收入以每年23%的速度递增，预计到2020年整体规模将达到3.2万亿人民币，成为仅次于美国的全球第二大零售银行市场。

国内金融机构早已意识到格局的变化，不少银行零售收入占比在过去几年中逐年提高。以招行、平安为代表的银行纷纷提出构建“大零售”战略，由产品导向过渡为客户导向，重构业务格局。

零售金融给传统金融机构出了很多难题，如何通过互联网高效获客，如何完成这些客户的风险定价，如何剔除零售客户中的“黑产”？在移动互联网时代初期，传统金融机构面对零售金融业务显得有些乏力。

在市场需求的推动下，金融机构越来越主动地寻求同金融科技企业合作。

被各大金融机构追捧的金融科技，究竟具备怎样的力量？全球最大的独角兽企业蚂蚁集团在招股书中给出了明确的答案。

2019年全年营收1206亿元（净利润超180亿元），同比增幅超过40%；此外，蚂蚁集团的数字金融科技服务收入，2019年占营收的比例为56.2%。2020上半年，这一数字更是升至63.4%。”

2020上半年微贷科技平台为蚂蚁集团贡献了近40%的营收，该平台促成的消费信贷和小微经营者信贷余额2.1万亿元。在整个蚂蚁集团的整个体系内都是绝对的“印钞机”。

在金融行业做一家赚钱的公司，并不困难，但金融与生俱来的风险性往往会让企业的想象空间受到巨大限制，金融科技公司的优势在于：它是金融风险的经营参与者，但不是金融风险的承担者；它的价值在于降本增效，这也是萨摩耶数科的价值。

2、穿越周期的力量

2020年，新冠疫情对整个信贷行业的发展带来了巨大挑战，危机的气息弥漫，尤其是在零售金融这一细分领域。

危机一词常常被解读为“危中有机”，然而多家互金上市公司业绩折戟说明，这个解读只针对少数企业。

正在谋划上市的蚂蚁集团给出了一份不错的答卷：在新冠疫情影响下的2020年上半年，蚂蚁集团营收依然高达725亿元，同比增幅超过38%。

同样，萨摩耶数科也在疫情的压力下取得了不错的成绩。“2020年4月以来，随着复工复产节奏的逐渐恢复，消费需求正在逐步释放，用户贷款需求随之增长，交易量在逐渐恢复正常。截至目前，公司上半年业绩及交易量已达到历史最高峰”萨摩耶数科董事长林建明在接受时代周报采访时表示。

萨摩耶数科是一家提供集“产品设计包装、获客引流、风险初筛、定价建议”为一体的金融科技服务平台，它的核心团队几乎都来自金融体系，平均金融从业经验超10年，他们不但懂金融科技，而且也更了解金融机构，截至2020年7月，累计为持牌金融机构输出用户超过5500万，累计交易超过500亿，累计合作的持牌金融机构近80余家。

林建明认为：能够穿越周期的企业，才是真正具备风险管理能力的优秀企业。

人总是会在顺境下过于乐观，逆境中过于悲观，一旦我们忽略了周期，自然无法抵御和迎合周期，相比于新冠疫情，民间借贷利率上限的大幅下调才是零售金融行业真正的王炸，过于悲观的论调又开始了，却忽视了一个事实。

4倍LPR利率上限的时代背景下，金融机构更加需要金融科技公司赋能，来让他们降低成本的同时，更加高效的获客、精准的识别风险，金融科技公司的大时代已经到来。

因为，金融科技是金融行业穿越周期的力量。

3、科技无域

科技会为金融带来什么？

除了上文提到的风险识别应用外，萨摩耶数科自主建立的设备指纹技术在设计和实施标准可以将欺诈识别的漏网率降低到PPM级别；社交图谱技术应用上，在亿级数据量下可以实现数据毫秒级查询；“千人千面”的风险审批技术，可根据不同用户所在客群情况，进行实时资质预测；在计算机视觉技术应用上，萨摩耶数科将外部先进的深度学习算法成功应用到自身的业务场景，审核精准度达到98%以上，某些情况下甚至可以超过人眼所能的水平。

此外，萨摩耶数科自主研发了一套使用机器学习技术和规则引擎，以适配金融机构指标最优化为目标的量化风险决策系统。这套系统可实现自动化风险样本更新、自动模型更新、自动根据风险和收益来选择最优的量化风险决策。在风险水平基本不变的情况下，实现了贷前核准大幅提升。

此系统颠覆了传统信贷行业以统计学逻辑回归为基础、以决策树规则为核心的信贷审批系统，大幅减少对风险政策人员、策略迭代技术人员的依赖。在核心审批逻辑方面，由传统统计学拟合转变为大数据机器学习，实现数据样本、决策模型和决策逻辑的自动迭代；在整体审批流程方面，系统综合调用了规则引擎、工作流引擎和外部资信系统，实现上百种审批路径的自动化计算，无需人工干预。