Upstart作為一個創(chuàng)業(yè)的P2P公司，給傳統(tǒng)金融體系之外的消費者提供定制化和垂直服務，定位細分人群，利用創(chuàng)新的大數據信用評估模型在激烈的在線信貸市場競爭中，樹立自己獨特的商業(yè)模式
從國際范圍來看，年輕的消費者都是信貸需求比較強烈的人群，但是因為傳統(tǒng)銀行要求借款者數年的信用和從業(yè)記錄，這一群體的信貸服務并不是很通暢。如果一個人很年輕并且沒有很多信用交易經歷，那么他將可能經歷一段痛苦的申請個人貸款之路。國內外傳統(tǒng)銀行之外的新興金融機構對這一活躍人群充滿了興趣，針對傳統(tǒng)信用評估數據不足的情況提出大數據信用評估的方法，紛紛嘗試對這一人群開展金融信貸服務。
美國的P2P信貸機構UpStart就是其中的一家。戴夫·吉魯（Upstart首席執(zhí)行官，前谷歌的負責人）認為目前的信貸體系存在漏洞。他表示說，年輕人，特別是千禧一代，需要一個更好的審查過程來提前預測他們的可信程度，即使他們目前沒有足夠的信貸經歷。他的公司Upstart，由一批前谷歌的數據科學家運作，通過創(chuàng)新的大數據征信的手段致力于解決年輕消費者的信貸難題，認為傳統(tǒng)的信用評分并不能很好地描述年輕消費者的未來還款狀況，相反，這些年輕人的教育程度和背景以及工作經歷和這些消費者的未來金融狀況密切相關。
Upstart于2014年5月上線，2014年促成了超過8700筆貸款共計1億250萬美元，良好的運營業(yè)績使之成為P2P行業(yè)新參與者中的佼佼者。該平臺的借款對象專注于千禧一代（1984-1995年出生），即80后、90初的年輕群體。借款人平均年收入將近10萬美元，平均FICO信用分數為692分。將近97%的借款人擁有大學學位，而71%的借款人申請貸款的主要用途為信用卡債務再融資。考慮到其定位于22-34歲的千禧一代，更多的貸款額度在35000美元以下，Upstart的申請貸款利率在6%到17.5%，需要付給Upstart的中介服務費是1%到6%。
資本市場的投資者也對Upstart的概念十分青睞。近期，Upstart宣布了由Third Point Ventures引領350萬的系列C輪融資，這家華爾街上的企業(yè)由丹·羅卜建立，他因雇傭瑪麗莎·梅耶爾為雅虎CEO而聞名。其他的投資人包括科斯拉風投、第一輪資本、聯(lián)合基金和谷歌執(zhí)行主席埃里克·施密特和Salesforce的CEO馬克·夏卡爾。
目前美國消費信貸評估的一個重要的依據是FICO信用評分。傳統(tǒng)的FICO評分模型的基本思想是比較借款人信用歷史資料與數據庫中的全體借款人的信用習慣，檢查借款人的發(fā)展趨勢跟經常違約、隨意透支，甚至申請破產等各種陷入財務困境的借款人的發(fā)展趨勢是否相似。如圖1所示，它主要從五個方面考察用戶的信貸資質，往往只考察貸款者的過去：有多少個銀行戶口、有多少存款、償還了多少貸款等。但隨著信貸業(yè)務的進一步開展，F(xiàn)ICO信用評分由于單一的標準、嚴苛的門檻和片面的評估結果而飽受詬病。年輕的消費者由于信貸歷史比較短，信用記錄比較少，所以一般信用評分分數比較低，影響了他們享受信貸服務的機會。
圖一傳統(tǒng)FICO評分的參考要素
不像大多數依賴FICO評分和信貸記錄的傳統(tǒng)銀行，Upstart通過一系列其它維度的消費者信息（例如畢業(yè)學校、GPA、SAT得分、所在公司的狀況）來量化借款人償付貸款的能力，如圖2 所示，在信審上，Upstart平臺除了關注傳統(tǒng)信用數據外，認為就業(yè)能力、收入潛力和教育程度和未來消費者的未來還款的可能性相關很強。基于這個思路，Upstart可以得到關于消費者的新的信用評估，在該平臺上將借款者和投資人進行鏈接。Upstart公司給予消費者客戶比FICO評分更合理的信用評級，并為其提供更加合理的貸款，利率比其他貸款低30%或更多。往往只用幾分鐘的時間，消費者就可以知道能獲得多少貸款，第一天申請貸款，第二天便可以得到貸款。
圖二 Upstart的信用評估思路
Upstart成立于2012年，最初的宗旨是構建年輕企業(yè)家和投資人的連接。2014年，Upstart認識到對消費者的未來分析將被更好地運用于個人貸款市場的趨勢，就轉向到了目前所處的在線借款平臺，并且在看到LendingClub的迅猛增長，發(fā)現(xiàn)有這么多人的借貸請求時無法通過傳統(tǒng)的銀行來滿足，開始產生了面向大學畢業(yè)生提供P2P貸款的商業(yè)思路。
Upstart目標的是識別未來合格的借款人，新的信用評估模型真正關注的不是消費者過去的行為，而是消費者的未來狀況。目標客戶在未來具有發(fā)展?jié)摿Γ瑢嵈箦X，成為財富的創(chuàng)造者。在Upstart的人群中，這并不意味著有了良好的教育背景，博士和常春藤名校的畢業(yè)生不一定就會在Upstart得到優(yōu)先權。Upstart認為年輕消費者的職業(yè)狀況和教育背景一樣重要，哈佛文科畢業(yè)生并不一定會比從事專業(yè)工作（如護士）的人得到更多的信用評分，雖然護士不是世界上收入最多的人，但他們的工作是可預測的，總是社會需要的。不論從何處畢業(yè)，如果有護士資格，在Upstart的平臺上就可能有一個相當不錯的借款資格。
一般來說個人消費者在20-30歲之間，還沒有得到高質量的信用，只有在40-50歲時才會享受信貸成本的降低。在未來的發(fā)展中，一旦當前Upstart的消費者客成為忠誠的客戶，則Upstart將會拓張進入其他領域，例如可以開展按揭貸款。
Upstart開展業(yè)務的基礎就是其強大的智能數據管理和分析技術。Upstart的信用評估和傳統(tǒng)的FICO信用評分模型的思路有一些差異。FICO信用評分的理念是基于消費者的信用模式的一致性：過去消費者的信用狀況差，未來消費者的信用狀況也差。而Upstart的分析模型類似于風投理念的成長模型，消費者的教育背景越好，成績越好，職業(yè)前景越好的人，未來就會有較好的還款能力，越有可能在Upstart獲得低息貸款。Upstart不拘泥于現(xiàn)實和過去，著眼于消費者未來，認為年輕的消費者過去信用狀況差，未來的信用狀況可能比較好。
由于這些年輕的消費者缺乏傳統(tǒng)的信用信息，Upstart就尋找可靠的代替信息來進行信用預測，例如Upstart認為GPA最好的衡量信用分數的標準之一，通過分析發(fā)現(xiàn)，獲得高GPA的年輕消費者，往往有良好的自我管理能力，而且很有可能找到好的工作，獲得不錯的收入，此外，消費者在學校想要獲得高GPA，畢業(yè)后就更可能想要獲得好的信用分數。這樣的人，就是高質量的貸款者。Upstart的研發(fā)團隊創(chuàng)建了一個基于這些替代數據的很先進的分析模型。這些模型的輸入依賴于信貸申請者的一個3頁左右的申請文件，需要填寫的內容包括教育背景、工作經歷、考試分數、GPA、受教育年數等內容，此外還有一些其他傳統(tǒng)的問題。
Upstart會把這些信息綜合到一起，通過模型來決定對方是否可以通過，而如果可以，利率將會是多少。現(xiàn)在，Upstart提供的都是3年為周期的貸款，單筆規(guī)模平均在1.5萬美元左右，年利率在6.5%到22.5%之間。由于每個人經歷的差異，所以利率幾乎都不一樣。Upstart會對候選人進行背景調查，除此之外，他們還在開發(fā)一個自助定價引擎，該引擎能夠通過政府、私人以及大學內的數據對候選人進行盈利潛力評估。
Upstart在評估借款人屬于哪個信用等級時，對于不同的借款人，最關注的因素也不同。如果一個人沒有信用史或信用史很短，那么他的受教育程度就變得非常重要，因為可以通過教育程度評估借款人償還貸款的可能性。如果消費者的信用史很長，而且信用記錄非常良好，那么教育程度便不那么重要了，因為信用得到了證明。消費者的工作經歷也很重要，因為根本上放款人總是關心借款人是否有償還能力。
在未來，Upstart將處于競爭十分激烈的市場中。在線貸款創(chuàng)造了最有價值的開始，諸如Lending Club在內去年上市的企業(yè)、目前的估值大于19億的prosper以及主要目標是千禧代的在線支付服務平臺affirm和digit等都參與了進來。與其它P2P網站的比較：Upstart的設計、體驗和都更貼近年輕人。其他的P2P網貸機構主要還是根據信用報告以及FICO信用評分來決定，如果消費者從來沒使用過信用卡或者沒有其它信貸記錄，則不太可能獲得信用額度。Upstart的目標群體與Lending Club和Prosper十分不同，運營模式也有差異，其中一個主要差異是，Upstart不向投資者收取任何費用，只向借款人收取貸款的發(fā)放費。此外，如果借款人違約，Upstart將會把貸款發(fā)放費支付給投資者。也就是說，如果貸款違約的話，Upstart將不能賺取任何收入。此外和2015年計劃上市的P2P公司SocialFinance (簡稱Sofi)相比，Upstart和其一樣都是面向垂直領域—年輕消費者，但是兩者的服務對象截然不同，SocialFinance提供學生貸款，針對的是大學在校生，而Upstart則是針對大學畢業(yè)生。
和另外一家在國際上非常出名，在美國本土卻默默無聞的大數據信用評估公司ZestFinance比較而言，兩個公司的創(chuàng)始人都來自于互聯(lián)網巨頭Google，都采用迥于FICO信用評估的大數據信用評估的思想。但是兩者面向的對象、商業(yè)理念以及運營方式都不同。從服務人群商來說，ZestFinance面向的是具有特定金融需求的發(fā)薪日貸款（Pay-day loan）人群，而Upstart面向的是年輕消費者。就商業(yè)理念而言，ZestFinance是從中消費者身上盡量挖掘傳統(tǒng)信用評估方法無法發(fā)現(xiàn)的信用（All data is credit data）；Upstart則是秉承風投的理念，預測年輕消費者的未來潛力。在運營方式方面，ZestFinance是用自有平臺ZestCash放貸，Upstart則采用P2P的方式。
來自于Upstart的高層最擔心的問題是：目前Upstart的商業(yè)模式太新，無法預知今后會面臨什么樣的法律和監(jiān)管問題以及這項服務的真正價值。
Upstart作為一個創(chuàng)業(yè)的P2P公司，利用靈活的商業(yè)策略，給傳統(tǒng)金融體系之外的消費者提供定制化和垂直服務，定位細分人群，利用創(chuàng)新的大數據信用評估模型在激烈的在線信貸市場競爭中，樹立自己獨特的商業(yè)模式，對于國內快速發(fā)展的P2P公司如何解決信用評估問題，提供垂直服務和避免同質化競爭開辟了一個新的思路。
在互聯(lián)網金融時代，國內也有龐大的年輕消費者群體，他們有著旺盛的金融服務需求。圖三列出近15年全國大學生畢業(yè)的人數，僅2015年全國高校畢業(yè)生總數將達到749萬人，比2014年增加22萬人，創(chuàng)下歷史新高。這些年輕的消費者步入社會，一方面要改善自己的生活，另外一方面也要面臨著創(chuàng)業(yè)和發(fā)展，對信貸需求比較迫切。國內的目前狀況是，一方面國內征信體系還不夠完善，通用的信用評分還沒有出現(xiàn)，對這類年輕消費者人群進行信用評估的需求比較迫切；同時這些消費者的學歷、學習成績、職業(yè)狀況等數據比較容易獲得，成本較低，因此Upstart的商業(yè)模式在中國大有市場。
本文提供了一個針對年輕消費者的大數據征信的思路，但是不是唯一的思路。除了Upstart的信用評估方法，還有很多針對年輕消費者的其它風險評估模式，例如本文提到的2015年籌備上市的SocialFinance；以及沃頓商學院的一些畢業(yè)生，利用校友網絡發(fā)放信貸的新嘗試；國內一些信用評估公司利用電商數據、電信數據、支付數據等其它可替代數據對年輕消費者進行審貸，這些探索在不同的應用場景下取得了不同的效果。
圖三歷年全國大學畢業(yè)生人數（圖片來源于互聯(lián)網）
Upstart的基本商業(yè)模式是用類似風投的思想來來對年輕消費者進行信用評估，這種基于年輕消費者的發(fā)展?jié)摿︻A測模型的構造成功與否依賴于對未來相對精準的判斷，建模技術要求比較高。Upstart的信用評估模型能夠解決一部分年輕消費者的信貸問題，例如受過高等教育和職業(yè)教育的年輕人，但在中國還有很多沒有受過高等教育和職業(yè)教育的年輕人，例如青年農民工，情況比較復雜，需要探索其他新的方法。同時，該方法發(fā)放的貸款屬于小額貸款，無法滿足年輕消費者迫切苛求的按揭房貸需求，對此還需要探索新的信貸評估方式。
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