联系方式：15001380073 随着互联网金融热潮的掀起，互联网金融蓬勃发展，传统的信贷审核由于效率低、速度慢、准确性差等问题并不适用于互联网信贷的审核模式。而信用卡对大众来说所能支配的信用额度又过于有限。因此，现有金融领域产品实际上并不能满足大众对金额、时效等的细化需求。那么，如何利用互联网海量的信息，对信贷申请人进行全面评估，最准确获得贷款人的真实信用信息，这既是问题，也是机遇。许多家公司都也在这个方向上进行不断的探索和尝试，Wecash就是其中代表之一。
优化审核流程，降低资金成本
在传统的信贷业务中，额度比较高，以生产经营为主。由于存在极大的信息不对称，只能通过不断的提高门槛及抬高费率，来保证业务的可持续性。另外由于传统的审核大多依赖于大量的人工审核，导致业务扩张的边际成本很大，这一系列的成本，最终转嫁到了客户身上。
举个简单的例子，市场上的小微贷款中借款人承受的利率在2分左右(高达年化36%)，其中正常的资金成本约为12%，营销与审核成本约为12%，坏账分摊成本约6%，剩余6%为出借方收益。Wecash通过大数据分析技术及机器学习，极大的降低人工成本及坏账率，让借款人得到更便宜的资金。
信用评估更全面、综合、准确
破除财务报表崇拜，破除传统模型崇拜，是互联网金融产品由线下到线上的蜕变过程。以美国费埃哲公司开发的FICO信用评分模型为例， FICO信用评分的基本逻辑是把借款人历史信用信息与数据库中的全体借款人的信用习惯相比较，从而评测借款人是否有不良的发展趋势。其中评分指标通常包含15-20个变量，信用报告是非常重要的依据。但这样做的问题在于标准过于单一，缺乏全面评估的情况下做出的判断过于武断，若信用记录不好或缺乏记录，很可能直接会被拒之门外。
Wecash则采用了全新的模型，对每位信贷申请人的超过5000条原始信息数据进行分析，与传统出借人仅使用的数十条数据相比，更精准评估信用风险。
利用机器学习的办法对个人数据进行计算、分析，团队开发15个基于机器学习的分析模型，成立大型人工智能系统，任何互联网上被挖掘的个人数据都将被用来做欺诈侦查、身份认证和评分。比如社交数据，在传统的信贷模型中这是几乎不会被考虑到得因素。但对于Wecash而言，这是一个很有价值的额外数据源，对某个人的信用行为具极强的预测性。尤其是在其他可利用的数据比较，是，社交数据会展示其独特的价值。成千上万的信息数据联系起来，包罗万象纵横交错，就可以勾画出有血有肉精确完整的画面，显著降低了通过传统的评分指标进行评估的违约率，从而获得更准确的个人信用信息。
比信用卡更实惠，白领一族的备用钱包
Wecash作为一个信用评估平台，它同时提供授信服务，从功能层面来说，这点与信用卡比较相像。根据信用评估，聚合成个人信用码(包含评分等级、额度、利率、期限等因素)，用户可在额度内及时提现。无需再去网点、无需等待邮递、拿到的是真金白银、消费畅通无阻，相对于信用卡开卡阶段的漫长审核过程，Wecash更加便捷，更加迅速。当然，Wecash与信用卡不完全是竞争的关系，他们更多的是互补的功能，用信用卡消费，用Wecash提现，甚至可以用来信用卡还款，降低长期账单分期和，还款所带来的费率成本。
随着越来越多的资金涌入这一领域，各类互联网公司和传统金融机构之间的竞争会日趋白热化。谁是，的赢家，现在还无法定论，但不可否认的是，随着互联网金融逐渐渗入到传统行业，通过大数据分析和人工干预的结合，类似于Wecash的互联网产品必将对传统金融行业产生一次，的冲击，让我们拭目以待。
