在「網絡上借錢給大學生」這個概念，聽起來並不厲害，竟能夠馬來西亞國家主權基金、荷蘭最大金融集團 ING、亞洲首富李嘉誠等青睞，獲得港幣逾 11 億元的投資？
這家公司叫「我來貸」（WeLab），一個直白到近乎市井的名字。2013 年在香港成立，短短 3 年已有超過 250 萬活躍用戶，申請貸款金額逾 110 億港元，比成立 12 年、英國最大網絡借貸公司 Zopa 還要高。
2015 年堪稱中國互聯網金融災難性的一年，因為經濟成長放緩，銀行不良貸款率飆升，壞帳連連爆發。根據官方統計，全中國逾 3,600 家 P2P（peer-to-peer，點對點）網絡借貸公司中，有 1,000 多家倒閉，平均每天倒掉三家，倒閉率高達三分之一，呆帳金額高達人民幣 1,500 億元。
WeLab 不僅沒有問題，業務量反而逆勢增長，還吸引了政府基金、大型銀行等投資者搶著入股，創下中國互聯網金融新創公司 B 輪融資的新高紀錄。業界對它的估值更高達 10 億美元。
更令人驚訝的是，創辦人暨執行長龍沛智沒有矽谷的理工背景。他出身香港，曾任台灣花旗信用卡行銷主管，2006 年帶領團隊順利度過卡債風暴與金融海嘯。憑藉著在台灣信用卡市場的經驗，他深知傳統金融的商品設計與缺陷所在，以此為根柢，再想辦法用網絡科技解決，與一般 Fintech 新創公司從科技切入金融完全不同。
「借貸最困難的地方，就是 10 個人坐在你的面前，裡面有好人、也有壞人，但你不知道誰是會還錢的那個人。」龍沛智說。
WeLab 的能耐，就是擁有一個獨門武器：一套能用大數據模型，計算出貸款者還款能力的信用評分機制。
傳統銀行做法，是要求貸款者填寫一堆書面問卷，查閱其身家背景、職業、財力證明、信用紀錄等資料，並經過多次面談，據此判定放款與否及金額大小。不僅曠日廢時，搜集到的資料，也未必能證明借款者的還款能力。
舉例來說，一個在灣仔賣雞蛋仔的攤販，他可能連中學都沒有畢業，從未有過正職工作，做生意都是用現金，沒有信用往來紀錄或報稅資料。即使月收入超過 30 萬，擁有優良的還款能力，一般銀行還是不願意借錢給他。
P2P 的興起，正是要解決這個問題。業者在網絡上架設平台，把有錢的人與缺錢的人抓在一起，雖然省去銀行繁複的手續，也能觸及到更多族群，索取資料的流程卻如同民間借款般粗糙。
有的平台只要求上傳照片、資料，卻無法驗證借貸者的真實性，更多是連擔保都不做，要求雙方風險自負。這就造成了整體弊端叢生，甚至讓 P2P 金融淪為洗黑錢、非法吸金的代名詞，中國這波倒閉潮正反映了這個狀況。
WeLab 剛好能彌補這兩種方式的缺陷，它不需要查閱一堆紀錄，借貸者只要花三分鐘填完基本資料，最慢一天內就能完成審核，即時提取現金。
關鍵，就在它取得的資料。借貸者下載 App 的同時，必須同意授權給程式抓取手機內部各種資料，例如通訊錄、簡訊內容、社交網站訊息紀錄等。WeLab 研發出的程式，會自動交叉比對資料相互間的真實性，最後算出一個信用評等分數，做為放款與否及金額大小的判斷依據。
WeLab 還能從手機裡的通話紀錄、簡訊內容，分析出借貸者的信用評等。手機中如果經常接到 DVD 出租店的電話、電話費催繳等簡訊，分數當然不可能高；反之，若從無相關訊息，「代表他借東西都會準時還，費用會準時繳，信用當然好囉，」龍沛智說。
透過這種用程式解讀大量非結構化數據的方式，WeLab 大幅降低了借貸風險。龍沛智表示，不僅至今尚未出現被詐欺的案件，呆帳率低到僅 0.5％，比一般銀行的 1-2% 好上許多。
之所以能有這種準確度，是龍沛智與其團隊花了一年的時間，分析兩億多筆大數據的結果。「我們把借錢這件事，拆解成許多細小環節，一個個用數據去對應、定義、分析，這是一般銀行做不到的，」龍沛智解釋。
相較於一般 Fintech 業者都想著要取代銀行，WeLab 反而與銀行合作。他們從銀行取得資金來源，再放款給大學生與社會新鮮人等沒有特別信貸紀錄的族群，等於是幫銀行開拓了新的客源，包含 ING、中國郵儲銀行等，都是他們的資金合作夥伴。
目前 WeLab 最高貸款額度是人民幣兩萬元，期限最長為一年。「我們的目標是小額，但大量的那一端，不會去跟銀行搶企業或大客戶的生意，」WeLab 大中華區總經理陳俊仁說。
「他們在進行的是一場革命，完全顛覆了傳統的風險評估方式！」在風控領域深耕 20 年的勤業眾信風險諮詢公司總經理萬幼筠，在看到 WeLab 模式時驚呼：「銀行業者多年來想做卻做不到的事情，他們做到了！」
萬幼筠觀察，WeLab 走的是像螞蟻金服、微眾銀行那樣小額大量的路線。雖然成立時間尚短，無法確認其大數據計算模型，是否真的這麼厲害，但就目前的成績看來：「這幾乎是去跟銀行要錢，借給一群一定會還的人！」
- 龍沛智講解其業務。
