不是無法信任“風控外包”，而是這種信任的成本實在太高。
有數據，還是沒有數據？
就在上次採訪了位於新加坡的一家利用“元數據”提供徵信服務企業後，受訪企業希望小羅盤能為其推薦幾家可以對接的印尼現金貸企業。秉著要促進印尼金融科技市場健康發展的宗旨，小羅盤推薦了幾家有這方面需求的企業，有包括六個月現金分期到7天14天的現金貸。
這家數據徵信公司的服務特點是隻抓取用戶使用設備的習慣數據，然後為不同的金融產品進行客製化用戶信用評級打分，這種模式在沒有國家信用數據中心的地區很被看好。
數據是脫敏的，團隊是靠譜的，市場是吻合的，而且還能解決許多人提出的東南亞信用數據缺失的問題（畢竟只要用戶使用智能手機，都會產生評級所用的元數據），能看出來有很好的合作動因。
但只有一點讓人無法接受，這類企業需要接入現金貸公司的SDK，收集數據進行前期測試。合作意向從這裡開始產生分歧。
對於還在開發當地市場的現金貸企業們，已經獲得的樣本數據可能比什麼都重要，因為老客越多意味著復借率越高，而隨之而來就是獲客和風控（反欺詐）成本下降，而壞賬率也會一併好轉。
【因為沒有足夠數據，所以需要通過用戶習慣來判斷用戶信用等級】,這個故事在當地團隊那是能講通的，但是在中國現金貸從業者的眼中，可能會被認為是障眼法。
為什麼會這樣？
印尼本土互金從業者們部分還屬於強金融思維而弱互聯網思維，希望能有一個拿來就用的信用數據庫，像個被“富養“的小孩。數據一少就選擇求穩，可能會錯過先機。
而中國帶著強互聯網思維的“野孩子們”並不認命，印尼移動互聯網普及速度這麼快，沒數據完全是不成立的。無非是怎麼採集這個數據，以及數據怎麼評估還不是太成熟，但事在人為，且大有可為。
三個環節，少一個都不行
因此，中國團隊的現金貸們更傾向的合作方式是第三方自己帶著徵信數據，而不是寄生在他們的平臺做分析。這樣的SAAS服務是相當有市場的，因為現在很少印尼現金貸公司在 “數據+樣本+風控能力” 上是完備的，這三點幾乎代表了一家現金貸能不能長期高增長。
（1）數據意味著有可以量化的參考特徵變量。
針對數據來說，本土企業比較有優勢，畢竟在與當地其他行業機構或平臺談合作時更順暢。（當然爬蟲是一種方法，如同盾、Advance AI等，但爬蟲獲得的數據質量很難保證，而且未必都能爬到）；
（2）樣本意味可以對規則或者模型做效果評估及優化。
只有大玩家才有機會累計足夠的樣本，前期誰能付出更多的成本做量，或者找到更有效率的方法來積累樣本，才能在模型的效果評估上有突破。
（3）風控能力意味需要有對應的技術人才。
在這一點上，其實中國團隊是很有優勢的，也是7點5度之前寫文章提到的關於印尼現金貸裡面的中國力量。
現階段，幾乎沒有三者兼具的平臺。
怎樣才能解決風控之痛？
第一， 本地巨頭企業引進風控建模能力
大企業要解決這個問題是最有把握的，只是時間和資金消耗的問題。已經拿到合規註冊的幾家現在都在修煉“風控大法” ，常在河邊走，哪有不溼鞋？手裡有樣本和數據，趕緊將風控能力提高才是長久之計，現在印尼奇缺風控人才，所以大家可以留意一下東南亞互金的這個 “肥差” 。
第二， 出海企業更多和本土擁有數據場景的公司合作
沒有數據，只有自己平臺手機的樣本怎麼辦？解決方法就是要拼爹或者拼關係。東南亞數據隱私只會越來約嚴格，大的平臺願意分享數據的出發點在哪裡？找到一個突破口，很可能就成為東南亞的“趣店”，雖然只是成長期的。
第三， 出海互金企業結盟，共享數據
如果是什麼沒有的小玩家，那就大家抱團取暖。這個也許不是非常高效，但是企業之間在徵信數據上結盟並不算是非常罕見的事情。這中風險比直接外包風控要低一些，畢竟有聯盟的約束。
這樣的建議小羅盤聽到有現金貸企業負責人曾經提出來過，而且有幾家已經在共享這些數據。並非無法實現，畢竟眾人拾柴火焰高。市場還遠遠沒有定論，蛋糕還在做，沒到分蛋糕的時候。
在上次印尼政府放出消息要在6月出臺新監管政策之後，火了一年多的印尼消費金融（特別是現金貸）也應該迎來優勝劣汰的時代了。如果你說自己的路子野，提高利息，然後做好反欺詐防止黑產來襲，做什麼風控？那實在對不住，這種飲鴆止渴的方式在未來監管的大環境下，只能“猥瑣發育，小打小鬧”。印尼監管局發話了，說希望看到當地的貸款公司將利息降下去，你還不遵守嗎？
利息降下去還想掙錢的話，那就做好風控吧。
END
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