随着基于科技金融的信贷工厂模式越来越普及，它究竟对互联网金融发展能带来多大促进作用，业内仍未有统一结论。
近日，国内金融科技企业夸客金融、点融网联合清华大学旗下学术机构《清华金融评论》共同发布了《信贷工厂2.0：数字普惠金融解决方案》白皮书（以下简称白皮书），分析了信贷工厂1.0模式向2.0模式（即信贷工场模式）的具体蜕变历程，以及其对互联网金融风控生态建设所带来的新促进作用。
清华大学副研究员张伟博士接受21世纪经济报道记者采访时表示，相对于传统信贷风控模式，信贷工厂1.0模式的优势，是能将很多规模小、数量多、频率高的信贷需求通过工厂流水线作业的方式进行覆盖，做到了像工厂一样处理信贷业务，初步实现流水线作业、产品标准化、运作规模化。但是，1.0模式更多是流程方面的优化，在技术方面并没有太多创新，在风险识别、身份识别、数据获取等方面存在着不小的挑战。
“比如美国有征信局，所以风控的成本就比较低，而中国的征信体系尚待完善，导致了互联网金融企业很难完全掌握全面的个人信用信息，这就是信贷工厂1.0模式必须向2.0模式升级的重要原因。”他直言。
所谓2.0模式（信贷工场模式），主要是通过技术创新与大数据分析，全面地挖掘用户各类社交、电商、日常生活行为，在线借款还款记录等数据，从多个维度上对个人信贷风险作出全面地判断，增加反欺诈风控能力同时更好地管理借款人的信用风险。
夸客金融创始人兼CEO郭震洲接受21世纪经济报道记者专访时直言，信贷工厂1.0模式与信贷工场2.0模式最大的不同，就是“厂”呈现出流水线化的特征；“场”则强调场景化，并引入大数据分析和机器学习等职能决策机制，不断优化风控模型。
“目前，在点融夸客的信贷工场模式里，根据不同消费场景与大数据分析的操作业态，对每个借款人进行风控审核的数千个数据参数点里，60%由机器处理；另有40%需要人工处理，但这40%工作量主要是机器系统识别为异常、且无法判别的信息。”郭震洲向记者分析说。
在他看来，国内的信贷工场模式还有很大技术升级空间。在美国，由于征信体系完善，对信用卡审贷的机器审批率能达到90%，人工手段仅占据10%左右。这意味着信贷工场2.0模式发展的好与坏，在于是否加大技术投入同时，做好成本与风险的平衡。
《白皮书》研究结论也显示，要解决成本与风控的平衡问题，路径之一就是加大技术创新，以降低运营成本，在机器操作和人工操作上达到最佳分配比例，最终提高风险管理效率、降低坏账率。
值得注意的是，针对近期市场传闻点融网有意收购夸客金融，郭震洲对此不予置评。但他强调，目前点融网与夸客金融的合作正日益紧密，包括此次共建信贷工场2.0模式。
在业内人士看来，点融网与夸客金融频频加深合作背后，更像是点融网为未来赴美上市营造良好的业务发展基础。毕竟，当前点融网在资金端拥有大量投资者，需要大量优质的个人信贷资产与之匹配，而夸客金融则在个人信贷资产获取方面有丰富的资源网络。
记者了解到，去年点融夸客合作共建的信贷工场放贷规模约在100亿元，今年的业务目标将超过200亿。
更多内容请下载21世纪经济报道APP