美國CapitalOne,這兩年在P2P理財行業聲名日隆。不僅因為這家公司向LendingClub等公司輸出過很多人才，更因為其獨特且領先的風控技術。

CapitalOne被譽為美國金融科技行業黃埔軍校，這次和我們一同出席Lendit峰會的很多知名Fintech公司、創業公司、投資機構高管，比如LendingClub的CRO等都曾在CapitalOne任職。

別樣的美國消費金融

不得不說，國內的消費金融和美國相比，并不僅僅只是隔了一個太平洋。比如我們會面的地點很有趣，是位于舊金山市中心的CapitalOne360café。這是CapitalOne提供銀行服務的咖啡館，或者叫提供咖啡館的銀行。

和國內P2P理財平臺一本正經的形象不同，CapitalOne和其他美國的金融機構用各種方式和用戶互動，人們可以輕松愜意地享受各種定制化的金融服務，也包括咖啡。

關于美國的消費金融市場，和大家多聊幾句。

信用卡的使用在美國十分普遍，就算小店上買一兩塊錢的咖啡、礦泉水，也都是刷卡解決。很多美國年輕人的錢包里幾乎沒有鈔票，只有一張張名目繁多的信用卡。

美國的信用卡市場競爭非常激烈而且已經趨于同質化，因此各發卡機構也不斷推陳出新，提供更多樣化的服務。為了鼓勵大家刷卡消費，籠絡忠實客戶，用美國信用卡，開卡就有現金獎勵，刷卡消費不光有折扣還有返現，花錢的同時有種掙錢的感覺。這就是消費型的美國社會，是不是與儲蓄型的中國社會大相徑庭呢?

美國不同的發卡機構有各自的賣點，比如美國運通就主打高端服務，以及跟航空公司等合作的一些高端卡產品和服務。比如著名的“卡中之王”美國運通百夫長卡，不但有無限額度，而且承諾“只要在地球上合法的事”，都會想辦法滿足客戶。這個“卡中之王”不接受申請，只對極少的頂級客戶發出邀請，一卡在手，絕對是身份的象征。

我們在紐約也參觀了位于華爾街的美國運通總部。美國運通的盈利主要來自商戶返傭。獨特的盈利模式來自于其所營造的卡生態。通過發卡獲取了高凈值的客戶，然后通過商戶的資源，給予前者可觀的優惠和促銷，促使其高消費，這些客戶的消費能力又成為與商戶議價談判的籌碼，進而獲得更高的客戶實惠，也獲得更高的銷售返點。

而CapitalOne的信用卡服務非常全面。申請服務的用戶幾乎都可以在CapitalOne拿到借款，CapitalOne會從300美金的小額借款開始，用一兩年時間培養出一個良好信用的借款人。

CapitalOne原來只是美國弗吉尼亞一家小銀行Signet的信用卡部門。它最初從次貸業務做起，不斷地尋求技術創新，并堅持采取多樣化策略，業務范圍已經涉及信用卡、汽車貸款、家庭貸款、儲蓄、個人信貸、保險等。演繹了一家名不見經傳的小公司躍升為美國全美前十大銀行、紐約排名前三位的零售金融機構的傳奇。

比P2P理財平臺還注重大數據的CapitalOne

自1988年創立之初，CapitalOne就堅信銀行的競爭力是對金融信息的收集與處理能力，應該運用信息科技與高頻測試來開發最適合客戶需求的金融產品。這一信條幫助CapitalOne成為一家“互聯網時代之前的大數據公司”，并成功躋身全球財富五百強。

CapitalOne完全是數據驅動的公司。目前美國銀行業也在加速線上化，不少銀行在關閉營業網點，在哪里開店更加能夠滿足目前用戶的需求，哪些店應該關門，都是基于數據分析來做決策的。用戶營銷也是同樣道理，通過分析交易記錄，提供高的信用額度，根據消費記錄，可以提供精準營銷的服務，比如一個用戶最近刷卡變少了，但其信用比較好，那么使用其他銀行服務的可能性很大，這時就可以提供更高的額度，提供一些基于用戶交易場景的營銷優惠活動來提升用戶活躍度。

CapitalOne現在也非常重視移動金融生態。位于舊金山的CapitalOneLab是一個有著開放思維精神的團隊，負責美國在線銀行業務APP的開發，為在線客戶提供簡便有效的應用軟件。

大數據風控發揮巨大的威力

CapitalOne現在仍然以個人信用卡業務為主。小企業和個人借款的需求有比較大的不同，個人用戶喜歡有多張卡可以使用，小企業只要一兩張卡就夠了。小企業重視的是增值服務，比如銀行提供小企業現金流管理系統，分析同類型客戶現金流管理，提供企業優化的方案。企業客戶如果在一家銀行獲得滿意服務，留存率比個人會更高。美國銀行小企業借款一般2年以上，最多10年，多為一個月一還，非銀行的最短可以做到6個月，最短有做到一天一還的產品。

CapitalOne能夠從一家小銀行發展成消費金融的巨頭，其優勢就在于通過信息技術和大數據研究防控風險。打造一流的風控系統不是光靠數據分析師團隊能夠做到的，整個風控已經融入公司的DNA里面。CapitalOne的風控系統是通過多年的積累和演變而形成的。不僅僅是分析師專注的做模型，做風控的用模型進行大數據分析。所有的決策都會有大量的數據分析、模型策略做支撐。

美國的法律明確規定，風險識別模型不允許使用人種、性別、學歷等含有歧視性的數據作為模型變量，這是跟中國非常不同的一點。在美國信用數據全面、真實的條件下，銀行和非銀行機構不采用這些信息，也可以建立先進的風險識別模型。

CapitalOne的風控專家告訴我們，CapitalOne根據大量征信局的數據、自身平臺上沉淀的用戶數據、用戶以往的個人行為和違約記錄——建立起用戶風險決策模型對用戶進行評估，模型的效果會比單純看FICO分數更好。CapitalOne每個季度驗證模型，好的風險人群和壞的風險人群，并沒有絕對的做與不做，要綜合風險與盈利性制定策略，底線是不給公司帶來虧損。

CapitalOne可以進行循環貸款，借款人需要重新進行風險評估。如果風險低就直接自動處理，再放款，風險高會讓借款人提供最近的信用資料，再評估進行放款。風險評分會看在CapitalOne的表現并結合其他公司的信用行為，借款不僅看借貸行為，也要看現金流。

從CapitalOne的經驗可以看出，面向個人消費的風控體系搭建是一個長期的、系統的工程。而從中國市場的現狀看，互聯網金融在高速發展的同時，常常忽略了風險管控體系的建設。CapitalOne的成功案例證明了大數據在風控應用方面的巨大威力，這也給中國金融業尤其是互聯網金融行業提供了一個啟示：金融科技發展并沒有什么捷徑，踏踏實實做好數據運營和風控，才是常勝之道。