錢牛牛6日宣佈其母公司與京東金融達成B+輪戰略融資，資產線品牌“恆業貸”攜IPC模式與京東金融達成全面合作。
早在2016年9月，錢牛牛自主研發的元方智能雲風控系統獨家將騰訊社交反欺詐模型與金融模型深度結合，將建模、反欺詐、信用評估、貸後催收等全線聯動的智能大數據風控體系。
在全球小額信貸風控體系中，有兩套完全對立的理念，一種稱之為“評分卡”，也就是 Fico 評分邏輯，另一種稱之為 IPC 邏輯。評分卡將個人的數據收集起來做集中化審批，在國內運用最多的就是信貸工廠模式，銷售、徵信、審核、催收由專人專職全部按照統一化標準的流程進行。
而 IPC 則是打散，每個信貸員集銷售、風控、催收為一體，核心技術是信貸分析和交叉驗證，對小微企業和個人的財務報表進行糾正加工，再通過審貸委員會進行三級雙人四眼交叉驗證，所得結果的偏差值不得超過5%。
與信貸工廠低成本、低門檻相比，IPC模式需要培養綜合型高精尖人才，對信貸員的風控能力要求非常高，培養1名成熟的信貸員至少1年時間，審核員需要2年以上，而門店經理則需要從信貸員做起，一般需要4-5年時間。
因此，投入大、週期長、複製慢可稱為IPC之重。在中國，只有國開行、包商銀行、中安信業等幾家銀行和傳統金融機構擁有這項技術，而在信貸泡沫蔓延的P2P行業，真正願意沉下心嚴肅做風控的機構更是少之又少，大家普遍更樂意採用信貸工廠這樣看起來輕巧又能快速放量的模式。
恆業貸宣佈品牌獨立後，鍾雲武堅定地認為流程化的評分卡是必然要被大數據算法所取代的，只有機器才符合評分的理性、冷靜和效率。錢牛牛的大數據建模技術已經將評分卡進行了機器化和自動化的變革，這也是所有信貸工廠模式未來的出路。
在中國的信用體制下，個人造假和違約的成本較低，機器可以通過一些強弱指標進行交叉驗證，判斷出真或偽的可能性，而人卻能夠比機器更感性地識別出問題。在5-10萬元的授信範圍內，大數據結合IPC的交叉驗證審核邏輯才能夠更準確地衡量個人和小微企業的財務報表與信用。
“信貸工廠追求的是規模效益，通過概率取勝，用資金流來抵消風險。而IPC模式追求的是精準投放，嚴把風控，能夠產生豐厚的利潤。”鍾雲武說，“但IPC一直以來遇到兩個瓶頸，一是信審效率低，二是人才複製慢。因此恆業貸根據IPC的劣勢進行二次改造，通過技術手段優化流程提高效率，降低對人的技術依賴實現快速複製。”(完)
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