第一资本归国者

　　来自金融科技的鼻祖，构成了左右中国互金业走向的庞大势力。

　　回中国的前一天，粘旻环伫立在美国的新宅内，这是2016年11月，房子5月刚买下，回国的决定做得坚决，仍有些猝不及防，新宅尚未装修完，而她即将启程。

　　一年前，李侃和章峰已经回国，因为李持有加拿大护照，回国工作要先办签证，他等了很久，签证一到手，周五即启程，抵达深圳已是周一凌晨，第二天，他出现在了新公司的办公室。

　　2017年，陈裕也做出了归国的决定，三四年前，他动过心思，只是忧心国内行业初创的不成熟和粗放，直到确认“中国已是全球互金发展最快的地区”，他终于下定决心加入“国内的冒险”。

　　Capital One（下文简称CO），是四个人共同的标签。

　　章峰，CO工作12年，曾任高级总监、信用卡客户收益管理部门负责人，先后担任拍拍贷CRO和COO；李侃，在加拿大CO多伦多分部工作7年，加入小赢科技出任CRO，总裁成少勇同样来自CO；粘旻环，CO工作10年，曾任大数据应用与支付部门高级总监，现任量化派CRO；陈裕，CO待了11年，回国先后出任浅橙科技CRO、及贷COO。

　　他们只是CO归国者的缩影，过去四五年中，超过100名华人员工，从这家美国著名的信用卡公司离职，加入中国互联网金融的创业潮。度小满（百度金融）、蚂蚁金服、融360、拍拍贷……几乎所有知名互金企业的背后，都有出身CO的高管，充任CEO、COO、CRO或是创始人。

　　“20年前就做数据驱动的消费金融公司”，CO是业内超前、技术流、传奇的代名词，因为这个标签，聘请CO人的公司也“与有荣焉”：坊间传言，若能挖到CO背景的高管，公司估值可以翻倍，会有猎头远赴美国总部蹲守在CO总部，试图劝说一两名资深员工回国。即便媒体采访，也常收到友情提示，“××高管出自CO，可以重点关注”。

　　就传说中的CO人而言，他们并没这样神秘，同样曾是职场新人，遭遇过挫折和茫然，其中的多数，是第一代赴美华人，留学后就在当地求职工作、获取身份、组建家庭。华人身份，也限制了其职业前途的可能性，“留下来，绝不可能做到CRO、CEO”，而国内蓬勃的互金市场，恰给予了他们另一种机会。在CO工作的华人员工中，估计约有四分之一回到中国，更多人依然选择留在美国，或许如章峰所说，回归者“更愿去冒风险、喜欢挑战，愿意拥有一些不确定性”。

　　李侃记得，回国前一段时间，成少勇常给他打电话，每次都重复一句告诫：“我先告诉你，不成功的几率很大，我不是花言巧语骗你来，你要清楚中间的利弊。”——“有什么呢，先试一试，失败也没什么大不了”，他想，其他人也这样想。

　　偶尔，他们会有温情的流露，因为家庭。“和家人分别，有很多不舍，”粘旻环这样说，又笑道，“小朋友们快放暑假了，这个星期就过来”。

　　初入江湖

　　要成为CO人，必须敏感数字。

　　2002年，学计算机的章峰从弗吉尼亚理工大学毕业，赶上互联网泡沫破灭，“我可以说我有各种人生远大理想规划，”他坦承，“实际情况是，当时很难找IT工作，CapitalOne刚好来学校招分析师，不限制专业，误打误撞进来了。”

　　说是专业不限，从结果看，CO工作的数百位华人，仍主要出身计算机、统计、计量等专业，对数字天然敏感。

　　2006年，应用经济学专业的粘旻环撰写博士论文期间，由朋友内推到CO面试。甫一开始，她就感受到这家公司的严谨和专业，前往总部的第二天，密集接受了六场面试，由公共部门和各业务部门的总监担任面试官。

　　“每场面试都与数据相关，一天下来，直观感受是他们对业务、数据应用非常娴熟。”粘旻环回忆说，双方印象都很好，当天傍晚，她在机场候机时，朋友内部打探到，她可以拿到offer。

　　入职后的培训，是诸多CO人记忆中最难忘的内容之一。CO提供的培训分为两类，一类是以“第一资本大学”命名的方法论课程，由资深员工及管理层主讲，包括数据分析、数据建模、数据决策等，课程周期为6-12个月，部分岗位强制培训，其余则自愿参加。

　　陈裕最喜欢的课程，是由统计部资深总监刘志军主讲的“预测模型”，后者在加入CO前，曾在密西西比大学执教统计学10年，是个严谨的“学院派”。“这是金牌教程，”陈裕评价说，“我上过两次，从数据筛选、问题引导、建模过程直到最后上线的流程，讲得非常详细，受益匪浅。”

　　更具特色的一类，是名为“第一资本经验教训”的案例培训。很多公司会处罚犯错员工，在CO中，允许犯错，不允许“在同一个地方犯同样的错”，案例培训的目的，即是“不贰过”。

　　“经验教训”的案例均来自CO的真实失败经验，在一到两天的培训时间内，先由负责该项目的当事人任主讲，再将学员分成多个小组，分别提出想法和解决方案。“由犯错误的当事人主讲，这一点是最棒的，”粘旻环说，“他们真正经历过，了解案例细节和错误的过程。”

　　至今，她对一个车贷案例印象深刻。

　　当时，CO为推广一款车贷产品，线上制定了精细的模型和策略，线下则由合作的汽车4S店员协助推广，有意向的用户可向后台发起审核申请，由系统模型判断是否发放贷款。为激励店员推广，CO发放相应的返点佣金。

　　目标用户、模型构建、激励机制，上线前的一切预设很完美，项目运作一段时间后，真正进入审核后台的用户，与想象的人群大相径庭：目标人群本以中产为主，进入审核的用户，普遍信用很差，技术团队修正模型后再次上线，效果仍不理想。

　　无奈之下，业务团队去门店查看，意外发现症结出现在店员推广环节。

　　由于返点佣金高，起初，店员会热情推荐给认识的“优质客户”，事实上，阔绰人群并非车贷产品的目标用户，风控模型会将其直接判定为“不合格用户”。由于未做线下培训，店员对产品的客户倾向并不知情，优质客户频繁被否，使他们产生了一种困惑情绪，“推荐好的客户不行，就推荐差的吧”，走到了另一个极端。于是，只有当一个客户被其他机构都拒绝，店员才会推荐CO的产品。

　　这只是一个线下培训的小疏忽，由此导致的机会损失，高达数千万美金。在崇尚数据说话的CO，这成为一个难忘的教训。“我们常说要全面思考问题，培养复合型人才，在工作时，每个人仍会陷入自己的职能，片面想事情，”粘旻环总结说，“CO经验教训的培训，快速帮助员工养成全面思考的能力。”

　　在李侃看来，作为一家成熟的500强企业，CO可贵之处在于给予新人充分的发挥空间。以分析模型为例，初级员工也可以设计审批政策，只要提出完整的分析过程，并通过模型主管、信用主管审核，即可上线运行。

　　“Capital One之所以很有意思，在于形成了很好的机制，给员工引导，培养、发挥他们的能力。”李侃说。学以致用数据崇拜，是业内对CO最深刻的印象。

　　一位CO人评价前东家是“金融科技的鼻祖”，为人所不知的是，CO所处的数据竞争环境，比国内互联网金融公司更为严苛。“美国过于政治正确，金融业又非常保守，很多有用的数据，企业都不能采集，”章峰举例说，消费者的刷卡行为，本是CO从事信用卡业务的数据来源，比如，麦当劳在美国属于低端食品，实际数据和分析显示，其消费频率和用户信用风险相关，但是这个行为数据，出于合规风险考量，不允许在风险决策中使用。

　　在中国的互金市场，由于第三方数据丰富多样，除了比拼数据建模能力，各公司可以比拼“拿数据”的能力，有资源优势的公司起点更高，甚至无所顾忌；在美国，受限于政策法规，企业不得采集诸如种族、性别、婚姻状况等数据，基本以美国统一的征信数据为主，CO和其他企业站在一个起跑线上。

　　李侃用了一个形象的描述：在中国，如果一家公司对每位用户拥有500条数据，会花心思想拿1000条；在美国，一家企业若有500条数据，其他同行都一样，唯一可竞争的，是数据的运用效率。

　　所以，CO无时无刻不在强调数据能力，这种思维贯穿了陈裕10余年的职业生涯，“数据驱动不是一句口号，理解数据，既要懂得应用，也须懂得避免数据误区。”

　　他和李侃不约而同地提到了数据“相关性”和“因果性”的混淆误区。李侃为《21CBR》记者展示了一幅漫画：一组销售人员正开会，展板上有一幅折线图，其中，销售的光头数和销售额呈现正比的增长关系，主管指着折线图说，“每个销售都要剃成光头”。

　　“这个讽刺了什么？”李侃解释说，“两个数据貌似正相关，实际没有任何比较意义，建模中常出现这种问题，以为某项数据提高会促进销售额，其实毫无关联。”

　　“有相关性的数据未必有因果性，数据跑出来有相关性，可能是真实相关，如果只是偶然，基于此作出的结论大概率会犯错。”陈裕解释说，为避免偶然性造成失误，他会对模型总结的特征实时监控分析，将所有相关数据还原到“自然世界”中，分析其具有因果关系的可能性，“每一组相关数据，要‘可解释’，无法解释的就不用”。

　　举例来说，模型判断收入水平与风险指标相关，这个是“可解释”的，若是判断“鞋子尺寸”与“风险指标”相关，就要进一步解释，比如，鞋子尺寸是否与年龄性别相关，而后者与风险指标相关，如果因果关系不成立，可以认定“鞋子尺寸”与风险的相关只是偶然发生。

　　陈裕从CO学到的另一项本事，是建模前的数据挑选，“做模型，常常第一步挑数据就会错，模型是对未来的预测，选择的数据要基于未来的环境，从历史角度去选，就容易造成偏差。”

　　这种思维也作用于他现在的工作。2017年现金贷政策落地前，量化派的主要放贷目标人群为“互金平台使用者”，收入水平相对低、风险更高，建立风控模型时，纳入考虑的数据偏向互金平台使用记录、还款行为以及历史表现等；2018年后，为规避高风险，公司目标用户转为“类信用卡人群”，信用记录更完整，收入也更高。“这类用户，除了关注互金平台使用情况，更重要的是征信、收入能力和稳定性，不能再套去年的风险判断模型了，”陈裕说。

　　粘旻环从CO学到的，不止是数据思维，还有沟通能力。

　　数据是CO的核心，但不是全部，内部大量业务人员并非统计专家，他们与技术部门开会时，若沟通不畅，很容易产生“我知道你说得很对，但不知道你在说什么”的感觉。那段时光，粘旻环深刻意识到，如果业务部门不理解数据模型的含义，模型再精准，也不一定有理想的推广结果。“和业务部门讲KS、AUC这些统计术语，没有意义，”她说，“应该直接讲，维持4%的坏账率，你用我构建的模型，审核通过率将从10%提高到15%，他们就听得懂，乐于使用。”其实，车贷的失败案例，就是对外沟通缺失的后果。

　　CO人热衷将老东家的经验，带回到各自的公司，量化派创始人兼CEO周灏也来自CO，他和粘旻环一起组建了“量化派QG大学”，其中一项培训内容，即为“风控、产品、营销如何协调统一”的案例讨论。

　　“国内的行业趋势之一是场景化，必然涉及到线上线下融合，线下场景中，内外沟通是否成功，是一个决定性因素。”粘旻环说。

　　危机意识

　　回国一段时间后，陈裕开始意识到，CO训练的数据技能尚在其次，更重要的是，身在其中曾经历的“危机”，以及随之养成的风险意识。

　　CO华人员工归国潮，大约从2011年开始，2015-2017年间达到巅峰。与美国业已成熟的消费金融市场相比，归国的CO人面对的，是一个稚嫩、蓬勃、野蛮生长的新兴行业，成长异常迅猛，用陈裕的话说，“战斗力特别强，一个模型，在国外做6个月很正常，国内可能只做两个星期。”

　　大部分互金公司，因为年轻，普遍感觉“危机”很遥远，建立的每一个模型，强调的都是增长和发展，对于危机后的风险应对，尤其缺乏认知。陈裕记得，2017年上半年，参加行业论坛交流时，到处洋溢着乐观情绪——创业者们热衷于讨论发展，交流增长、策略和预测模型，也关注人工智能与大数据的结合能力，但鲜少论及风控，偶尔提到，也仅是普通的风险预测。“没有经历过危机的市场，风险只是一个概念。”陈裕总结说，而多数CO归国者，都切身体会过“风暴”。

　　2006年，陈裕进入CO，两年后，美国金融危机爆发，一夜之间，风险排山倒海袭来，“眼睁睁看着，风险指标每隔几天就翻一倍；每两三个星期，就有一家知名企业倒闭”。他清楚记得，2009年3月，美国银行的股价从49美元狂跌到4美元，花旗银行则从巅峰时的500美元跌至15美元。

　　陈裕记得入职时，团队开会讨论一项决策，会对多种情况提出假设：首先，未来六个月内，正常发展的盈利预期；其次，假设失业率上升一倍，该决策是盈是亏；最差的情况，一旦发生金融危机，决策的盈亏为何。

　　“那时感觉是一个练习，离现实很遥远，”他回忆说，“金融危机真正降临时，发现真的向预测的最坏情况发展了，这一刻突然明白，什么是敬畏风险。”

　　李侃进入CO加拿大多伦多分部时，刚巧是2008年9月，“公司制度是每月给员工配股，我第一次买，股价是49美元，很快就跌到7美元。”他记得，媒体一片唱衰，尤其一家商业模式相似的信用卡公司倒闭后，舆论一边倒：CO的破产指日可待。

　　由于创始人兼CEO理查.费尔班克的远见，早于危机两三年前，CO即开始实施退出房贷市场、收购银行、调整风险模型等一系列举措，最终得以逃过一劫。李侃笃定公司不会破产，对他来说，危机中最困难的是，如何维持业务的正常运作。

　　2009年3月，李侃开始负责一款信用卡的前端获客工作。这款产品在危机前就已设计完成，目标客户是次贷人群，一直以来，CO服务他们的信用卡都以年费为主要收入，因卡片额度小、年费高而广受诟病。李侃负责的产品，特别为次贷人群设计了“免年费”，他的任务是做大客户量。

　　在次贷危机中面向次贷人群发卡，量要达标，风险要可控，工作挑战远大于平时。李侃的项目设置了专门团队，IT部门对业务支持的时间节点，也从每季度一次缩短到每月一次。那段时间，李侃笑谈“一边学习着Capital One的风险管理文化，一边切身体会着风险”，他尤其看重每月一次与IT部门的对接节点，将其形容为“和黄金一样宝贵”，每次提前准备策略、数据，及时调整模型。

　　5个月后，免年费卡的推广步入正轨，金融危机余波未平，发卡量维持了上升走势。

　　很多CO归国者，会将2017年底现金贷新政引发的行业动荡，类比2008年的金融危机。当时，监管部门为现金贷划出了三条红线：综合年利率36%以下、持牌经营和场景依托。消息一出，行业哗然。陈裕甚至认为，监管新规对行业的冲击程度，超过金融危机对美国的影响。

　　受益于在CO培养的危机意识，周灏和粘旻环在新政落地的前一个季度，就预感“山雨欲来”，捉手调整量化派的业务模型，“我们看到了很多行业乱象，知道监管层不会一直容忍，开始做预防措施。”

　　现金贷新政，对于年轻的互金行业，有着分水岭的意义，之前，行业从未经历过危机，真切体会到风险。而金融危机中的经历，塑造了李侃在不确定环境下坚持的淡定心态，“危机来了，不能说工作就不做了，公司要有新客户、员工有KPI，这些都会持续，行业也一定会继续发展。”

　　走出原罪

　　CO工作的华人员工，组成了500人的微信大群，无论已经归国的或留守美国的，常常在群里交流行业动态、个人职业信息，以及发布内部招聘需求。

　　2017年12月的一天，因为现金贷新政，微信群里开始热烈讨论起了吴晓波的《大败局》，以期寻找互金企业的可借鉴之处，关注点最终落在“原罪”——向《21CBR》记者描述这次讨论时，这是陈裕选择的词。

　　这次交流，有CO人总结了《大败局》中的一类失败规律：在行业爆发初期，企业借力飞速发展，也常埋下人文关怀与道德缺失的隐患，进入行业拐点后，道德隐患爆出，最终企业失败。

　　“最后讨论到，许多失败源自未能及时摆脱最初的原罪阶段，互金行业现在有同样的思考。”陈裕坦承，在最开始的阶段，互金行业粗放经营，有原罪“是不可避免”，关键要在发展中逐渐“摆脱原罪”，尤其是道德上的。

　　陈裕和章峰都敏感意识到，归国前的2013-2014年间，素来“锱铢必较”的CO开始发生变化，首先提出了“Change Banking for Good”的口号，“不止Capital One，美国其它银行，也开始强调这个口号，”陈裕举例说，“如果一款金融产品，我不愿意推荐给我的孩子，那它就不合理。”

　　CO开始更强调客户体验，章峰亲身经历了一个逾期时间调整的案例。

　　CO拥有庞大的信用卡业务，一大利润来源是信用卡逾期滞纳金，过去制度规定，如果客户未能还款日当天的17点前递送支票，需缴纳19美金的滞纳金。美国东西部有3个小时的时差，精明的CO统一按东部时间计时，如果西部客户在还款日当天14点后还款，即为逾期。

　　由于公司日益重视客户价值，章峰负责的团队决定，将还款时间延后至东部时间20点，西部用户也可享受17点的还款时点。“我们做过测算，延后3小时，每年会损失几千万美金，”他回忆说，“这件事仍然值得做，公司要生存，重视客户体验才是长久之计。”。

　　粘旻环记得，有段时间，60多岁的CEO理查.费尔班常和员工进行经验分享，有时甚至从早上8点一直忙到下午5点。这些场合，比起数据驱动，费尔班克更强调CO的经营理念和情怀，如何为客户、为社会创造价值，“每次演讲会以一个帮助客户的故事结尾，有时候他会热泪盈眶。”

　　“长期思维”正盛行于全球的消费金融行业，2016年，有一部流行于美国银行业的公益短片，名为“It’s time to change banking for good”，开头这样说道：你如何去定义成功？是用户量、是利润，还是你为这个世界做了什么积极的改变？

　　“中国互金行业也是一样，”陈裕这样感慨，“去年这么多负面新闻、今年P2P平台频繁暴雷，一个金融企业，只有长期事业的思维，才有社会价值、企业价值和客户价值，只关注短期利益，很容易重蹈《大败局》中的覆辙。”

　　在归国前，陈裕一直密切观察国内的互金环境，直到2016年，看到中国互金的态势超过美国，他才彻底下定决心，要回国工作。如今，中国互金行业技术和规模发展，均已居于世界前列，行业脱离粗放发展，走向成熟，是这些CO归国者的迫切期待。

　　而他们更期待的是，迎来一个消费者成熟的“信用社会”。

　　接受《21CBR》记者采访时，多位CO人提到了“反欺诈”的例子。“反欺诈”是风控系统重点防范的一种行为，而中美反欺诈有着不同的特点：美国市场主要防范第一方欺诈和第三方欺诈，前者是用户自己伪造身份，后者则是第三方公司在用户不知情的情况下，盗窃其身份。

　　中国市场会频繁出现“第二方欺诈”。举例来说，甲、乙两人相识，甲向乙支付一定费用后，即可使用乙的身份进行欺诈贷款，乙对该欺诈行为知情且同意。“国内信用成本较低，很多人认为，只要能赚钱，拿自己真实身份申请也可以，根本不在乎。”粘旻环说。

　　“这就是信用社会的缺失，大家意识不到信用有多重要。”陈裕告诉《21CBR》记者，整个互金行业，若能共同推进信用教育和征信体系，建立一个真正的信用社会，“这对行业、企业、消费者都是共赢的局面。”

　　如今，互金行业再次迎来“至暗时刻”，网贷备案延期，唐小僧、联璧金融等100余个平台频繁暴雷，很多投资人风声鹤唳，提款量激增。所有CO归国者，都面临着一个更为复杂的局面，但是，并没有人后悔当初“参与冒险”的选择。

　　“我们曾经亲历过Capital One的发展，见到市场发展10年、20年应该是什么样子，”粘旻环说，“行业一定能坚持走下去，我们有这个信心。”

　　本刊记者 姚心璐