我亲历的小额贷款行业最后时代

2020年8月，一向沉默的梁小青在朋友圈一连转发了好几篇文章，评论说“一个行业的结束”，“是时候转行了”。

2017年，我还在小贷（小额贷款）行业里摸爬滚打，梁小青是我的同事。那时候我们同属于一个业务组，负责贷款申请人的短信分析工作。梁小青的代码功底很强，尤其是对于NLP（自然语言处理，一门旨在让计算机能够“理解”人类语言的技术）的技术更是手到拈来。虽说工作是我们共同负责，但一直是他出力更多。没多久，我就离开了这个行业，而梁小青则一直留在这个行业，直到这一天。

我在微信上和他寒暄了几句，很快他便向我诉起苦来——

就在两天之前，最高法下文件，民间资本借贷利率司法保护上限不得超过4倍LPR（贷款市场报价利率：指有代表性的报价行，根据本行对最优质客户的贷款利率以公开市场操作利率加点形成的方式报价），按现在的利率报价来算的话，年利率仅有15.4%。

这样的一个数字，对于一直奉行36%顶格年利率的民间借贷资本而言，基本相当于断绝了最后的一线生机，“不过我技术还在。反正机器学习方向也好就业，大不了换个行业就是。”

“换了也好，反正按照我们那时候的玩法，这一行也玩不长。”我说。

“玩得长就有鬼了。其实我本来也没指望玩得长，那时候也就想着小贷风控好歹是个能落地的技术前沿，本来就是准备做个一两年就走的。”

“那为什么一直留下来了呢？”我问。

“因为工资高啊！”他回复得飞快，同时回复了我好几个“捂脸”的表情。

1

2017年3月，因为被之前供职的比特币交易所裁员而又一次失业的我，不得不再次进入到找工作的行列之中。

老实说，在接到这家名叫“诚平贷”（化名）的公司的面试邀请的时候，我手里已经有了两个offer，但它们都不能令我满意：一家P2P公司只愿意在试用期期间支付80%的薪酬；而另一家技术公司为我提供的则是技术派遣的工作——这让我想起当年在美国做技术派遣时，开着车四处赴职的颠沛和浮浪。

“诚平贷”的办公室在上海的西头，靠近虹桥火车站。负责面试我的是风控部门的郑总。尽管带着一个十几个人的团队，但他却丝毫没有一个“总”的样子——穿得朴素，一眼看去年龄不超过三十岁，说起话来也是慢声细语。我原本有些紧张的情绪便也放平了几分。

不过面试刚刚开始不久，我刚放下的心又立刻提了起来。郑总虽然说话不快，但问的问题却一个赶着一个。最开始的几个，我凭着之前在数字货币交易所闲暇时自学的数据分析知识，还勉强能够回答；但到了后面，问题就越来越难了，“LSTM”、“条件随机场”、“池化层”之类我此前从未听闻的新词连续抛来，令我手足无措。

郑总似乎也觉察出了我的局促，很快就结束了这场面试。令我有些意外的是，郑总告诉我说，面试的总体感觉还不错，当场就下了offer。

按照惯例，技术面试结束之后，是HR的谈话时间。HR向我介绍说，公司已平稳运营了将近半年的时间，贷款业务也在最近开始“起量”，生意好的时候，平均每天要放出去一千多万。也正是因为放款量日增，因此，公司急切需要一个更健全的风控团队来给公司的贷款业务“把关”。

HR还说，目前公司对于这个风控团队非常重视，计划中的团队规模也很大，“目标是组建一个40人左右的团队”。她一面说，一面带着我走进了工作区，伸手指向一片新装修出来的明亮区域，七八排座位上零零落落地坐着几个人。“如果顺利的话，不出一个月，这边就会被你们的部门填满。”

我正式入职那天，郑总正好不在，负责向我介绍具体业务的是一个名叫李政的男生，他个子不高，但说话速度很快，谈起技术来滔滔不绝，颇有些极客风范。他告诉我，他读书的时候学的是计算机视觉方向，而如今改做了金融风控，虽然技术不尽相同，但完全能够对付。“我们现在的算法还比较基础，主模型就是一套XGBoost（一种基于决策树的集成机器学习算法，是当前机器学习领域的最主流算法之一），没什么难度，你稍微看看就一定能跟得上。”

我连连答应，心下却惴惴不安起来——我的编程基础并不好，仅有的一点点代码能力都是迫于找工作的压力才不得已自学而来的，真能应付金融风控这么“硬核”的工作吗？

2

入职几周后，风控部的规模果然迅速扩大，几乎每天都有新的面孔加入到我身边的空位里来。郑总每周都会召开整个部门周会，会议室里的人群从最开始的稀稀拉拉，到满满当当。最后，一张大会议桌周围已经坐不下了，一群人就围着站在后面。也就是到了这时候，我们的工作才正式开始。

小贷行业的风控这一行，技术上基本靠机器学习来完成。虽然算法多且复杂，但原理解释起来却很简单。公司有一大批客户的数据，包括收支状况、银行流水、短信往来、手机通讯等等，再综合上贷款表现，打成一个大的数据包，塞进我们写的数学模型里；再根据数学模型从这批数据中“学习”到的经验，来判断每一个新用户的逾期概率。而如何保证这个数学模型的判断准确，就是我们风控部的工作了。

我们部门按照业务的偏重不同，又细分成三个组：模型组、特征组和BI（商业智能）组，三个组共同负责开发和维护一套风控系统，并形成商业报表定时送交管理层。根据小额现金贷行业的运作逻辑，风控部门只负责贷前风控，因此郑总从一开始，就反复提醒我们，贷款的放款量和逾期率，都是和我们的KPI息息相关的指标。

在三个组中，模型组是最核心的部门，整个风控系统中的模型算法都由该组负责开发，业务也被盯得最紧。我刚刚入职那一个月左右的时间里，模型组新上线的降额模型表现不佳，因此在那一段时间里，每周的例会上总是弥漫着令人难以忍受的低气压。

“你们最近这个降额模型怎么回事？”果然，这周的例会刚刚开始，郑总就迫不及待地开始向模型组“发难”了。

所谓“降额模型”，就是为了平衡因为降低门槛而可能产生的坏账所采取的补救手段。这个东西，其实根本不在风控部的工作范围内，但公司管理层认为当前的贷款通过率太低，不利于推广和“起量”，因此要求风控部降低风控门槛。

李政的回答倒是从容，“原先的逻辑回归参数感觉不太好用了，我们还在做参数的调整，如果还不行就换一种回归算法再看看。”

“参数不对就赶快调参，算法不行就换算法，特征不好就追着特征组的人重新出新的特征。一个最普通的降额模型，都快一个月了，你们到底能不能做，不能做我就换人！”郑总语气严厉，我们吓得大气都不敢出。

“最近新接了特征，老模型的参数没调好，表现不好是很正常的事情呀，”好不容易挨到散会，我向同组的梁小青小声抱怨，“这有什么值得生气的？”

“你说的事情老郑当然知道了，”梁小青对我耸耸肩，“业务就是这样的，需求总会带给我们工作很多额外的限制。所以，有时候可能熟悉业务比掌握算法还要重要。”

尽管郑总几乎从不对模型组外的同事发火，但每每模型表现不尽如人意，我也提心吊胆。

我所在的特征组工作流程是模型组的上游，负责把大量的原始数据清洗、分类、处理并挑选出相关性强的特征交给模型组。

机器学习业界中有句行话，叫“特征决定模型的下限”，也就是说如果特征工程做得不过关，再技术精湛的机器学习工程师都无法做出表现良好的模型。因此那段时间，我总害怕自己的工作不到位，拖累他们白白挨骂。

而BI组的工作主要是管理、维护数据库并且定时生成商业报表，维持风控部和管理层之间的沟通和运转。

回想起来，虽然那段时间里郑总表现得颇为严厉，但其实对于我们风控团队的总体表现，他还是颇为满意的。没多久，郑总就愉快地告诉我们，为了庆祝团队组建，带我们一起去嵊泗列岛团建一次。

轮船从沈家湾码头轰鸣着起航，仲春时节，海天一碧万顷，不时有海鸥向船前麇集而过，头也不回地飞向远方，像是在为我们指引着一条无风无浪的漫漫坦途。

3

一个多月后，曾让我们紧张不已的降额模型几经波折，总算如期上线。而我们也算是在磕磕绊绊中完成了整个团队的磨合，开始正式投入到按部就班的日常工作之中。

我也想起以前在数字货币交易所工作时，前领导对我“无论做什么，一定要尽快熟悉产品”的谆谆告诫。于是，在日常的算法学习之余，我决定自己也在公司的平台上“撸一把”，熟悉一下整套系统的业务逻辑与流程。

“诚平贷”提供1000-5000元数额不等的小额贷款，而贷款的期限只能选择7天和14天两种。我并没有借贷的需求，自然选择了7天1000元的最低期限，因为这种搭配利息最低。

提交申请和放款的流程设计得非常便利，简单地填完注册信息，留下了身份证号和电话号码后不到2分钟，手机的短信提示音就“叮”地响起了——银行发来短信提示，我的银行卡已经成功入账880元。

我有点愣神，明明是1000元的借贷，剩下的120元去哪了？我又打开APP，才发现在贷款页面上，有一个小小的、毫不起眼的蓝色感叹号。点了一下，跳出来的窗口里列着一张“借贷费用明细”表格，我大概扫了一眼，除了不多的十几块钱的“利息”之外，其他都是诸如“注册费”、“风险审查费”、“资金保管费”之类的名目，几项费用林林总总加在一起，正好是那神秘“消失”的120元。

直到这时候，我才反应过来，原来我们APP里所谓的“借款低利率”仅仅只是一个宣传噱头，而真实的利息，都已被折算进了各式各样“巧立名目”的其他收费项目中去了。如果按照真实情况计算的话，仅仅7天的“利息”就达120元，而且还是所有借贷业务中最蛮横苛刻的“砍头息”。

而另一件让我没想到的事情是，尽管这笔账务我很快就还清了，但“麻烦”却并未结束——在此后将近一年的日子里，我的手机总是不时地收到来自各个小贷平台的推广短信，甚至于连广告词也大同小异：“低息”、“智能风控”、“秒下款”。

毫无疑问，即使是作为内部员工，我也没有逃过被当成“客户”的命运——我的身份信息，应该早已被公司打包出卖了，不知道躺在了多少小贷平台的数据库里。

尽管对公司的一些做法颇有微词，但那时候，我仍没有任何离开的想法。一来我们都认为，小贷行业的大数据风控业务，是机器学习在工业界为数不多的落地场景之一，不如多学习一些技术再考虑跳槽；而更重要的原因是，在之前的面试中，因“工作变动频繁”而颇受到质疑的我，急切地需要一段相对稳定的履历。

步入正轨后，我和梁小青被分配到了“手机短信分析”的模块中，这是一份颇为艰难而又有些机械的工作——“诚平贷”APP在安卓端初次运行的时候，会向客户索要包括手机短信在内的所有授权，并自动抓取客户手机中的所有短信。随后，将全部文字内容进行处理，分词、语法分析、语素提取，再在模型中反复训练和调参。

相比于其他的监测数据，短信的数据量大，加上自然语言的灵活性和多样性、方言和错别字的干扰，数据清洗和语义分辨也格外困难。模型训练时，大量的额外耗时必不可少。

模型训练的时间漫长而无聊，我也偶尔会留意到那些短信里的只言片语。尽管在这个时代，绝大多数人的聊天已经转移到了QQ、微信之类的聊天工具上，但仍然有小部分的人保持着用短信交流的习惯。

那天，就在我有点犯困的时候，一条短信突然跳出来：“求求你，再跟我见一面好不好，我已经把你喜欢的东西都给你买了，再见一面行不行？”前后类似的信息还有很多，翻来覆去地都是哀求着对方的原谅，但对方始终没有任何的回音。

男方似乎是因为怀疑两人之间有第三者插足，但没有找到证据，便情急之下动手打了女友，姑娘立刻拉黑了几乎所有的联系方式。男方后悔不迭，想道歉似乎也苦于找不到门路，自己经济又拮据，只能靠着从小贷借到的钱把之前姑娘喜欢的东西全部买了下来，希望借此挽回两人的关系。

但这个故事终究没有结局——姑娘似乎再也没有回复过他的短信。但作为一个遥远的窥测者，我才忽然意识到，APP另一端的“客户”们不只是特征数据，而是一个个日常擦肩而过的真实的人。

4

在2017年的夏天即将过去的时候，我们突然得到一个消息，我们整个部门的职能即将发生大的调整——风控部将升格成为整个集团公司的风控中心，负责全集团的小贷平台的风险控制策略。

也就是在这个时候，我才得知，“诚平贷”不过仅仅是公司好几个小贷平台中的一个。而公司除了小贷业务之外，还同时运营着好几个P2P理财平台。这个发现也同时解开了我之前“公司放贷的钱从哪里来”的疑问——通过P2P平台吸收进来的资金，转手就通过小额贷款的方式放出去；之后再用贷款的高利息来维持公司的运作，并偿还P2P端的投资人的收益。

在那时候，尽管P2P金融业务仍处在一个野蛮生长、欣欣向荣的格局中，但由于其商业逻辑本身的缺陷性，同业因资金链断裂而“爆雷”的新闻仍时有耳闻。

我也曾一度有些担心我是否会再一次因为公司“爆雷”而失去工作，但每次上下班的时候，看到地铁2号线里公司的巨幅灯箱广告中，作为代言人的著名女演员充满自信的笑容，我的不安感又随之烟消云散。

没多久，郑总突然向公司提了离职，带走了团队大约1/5的同事，但李政和梁小青都选择留了下来。很快，负责整个风控中心的陆总也正式和我们见了面。

和郑总给我的印象截然不同，陆总的面相清癯而严厉，脸颊的线条硬直得像被砍刀一劈到底。即使是在光线不那么明亮的室内，仍旧戴着一副深色的眼镜。不知如何，我总觉得他的目光过于锋锐，让我始终不太敢于正面相接。

也就是那个时候，国家开始收紧对小额现金贷款业务的政策监管。而“收紧监管”的第一步，便是全国性的停止批设和发放互联网小贷的经营牌照。

业界一时风声鹤唳，我也感到颇有些紧张。新闻媒体很快放出了“目前持有小贷牌照的249家企业”的名单，但我看了又看，却总也无法在这张长长的名单上找到我们这家公司的名字。我一度想再次离职，进入一个更加安全稳定的行业，但很快又被迫打消了这个念头——因为这段工作至今为止也不过半年，要是写在简历上，不过是给它又新增上另一道“硬伤”而已。

现在回想起来，“停止继续批设小贷牌照”的监管令像是第一张被推倒的多米诺骨牌，引发了2017年冬天的P2P“爆雷”潮。在那段时间里，我们同事之间的小群里开始时不时地刷出同业因为“爆雷”而倒闭、并“接受经侦调查”的传言或新闻。

或许是作为一个P2P“爆雷”事件的亲身见证者的原因，每每看到新闻里那些维权的投资者，他们或悲痛、或愤怒、或疲惫的表情总能引起我的回想。

那是2016年年末，我当时公司的隔壁就是一家P2P金融理财公司，总是有白发苍苍的老人从那间办公室里进进出出。那时，同事有时闲聊，也会偶尔提到，对他们的具体业务也总是语焉不详，说来说去，似乎就是卖给老年人的什么理财产品。

我记得那原本只是一个再寻常不过的午后，门外突然传来一声尖厉的玻璃炸响，跟着是一个女人歇斯底里的吼叫声。强烈的情绪让她的声音整个变了调，以至于根本没办法听出她究竟在叫喊些什么。我们面面相觑，却没有人敢出门看热闹。直到走廊里平静了好一会之后，才有胆大的同事悄悄溜了出去。过了好一会才回来告诉我们，是隔壁的那家P2P被砸了，“欠钱，还不出来，办公室就被人砸了。”

又过了几天，公司门口突然传来轻轻的敲门声，一个我们不认识的瘦弱老人佝偻着站在门口，一头白发像厚厚的霜雪，压得人抬不起头。老人从手提的破口袋里抖抖索索地掏出一张纸条，一点一点地展开，小心翼翼地问：“请问这里是不是……”

老人报出隔壁公司的名字，我们整间办公室霎时一片死寂。愣了好一会，才有客服部的女孩急忙跑出门，将老人搀扶到一边。几分钟之后她低着头进来，回到工位上一言不发，我们也没人再说话。

因为我们都知道，自那天之后，隔壁便被物业强行停了电，紧锁玻璃门扉后面，只有一片漆黑。

5

尽管那时业界不良新闻时有发生，但在我们公司内部，却仍然是一副运转如常、岁月静好的样子。

等到临近过年，不知道是不是为了故意展示公司仍旧在正常运营，我们接到通知，说今年的年会被安排在了无锡的一家豪华酒店里，时间也被延长到了整整两天。

酒店最大的一间宴会厅里，满满当当地坐了好几千人。公司高层一桌一桌地敬酒，推杯换盏之间喜气洋洋；同部门的同事抽中了2万元的最高奖，部门的工作群里一时红包飞舞。只有李政的情绪有些不太对，没喝多少酒，也不怎么和我们讲话，和气氛有些格格不入。

“我最近可能要准备离职了。”从年会回来之后不久，李政突然对我说，“按照目前的形势来看，感觉小贷这一行做不长久了，不如早做打算吧。你呢？”

“我暂时还没有完整计划，可能年后看看机会吧。”我含糊其辞地回答。

其实在那时候，我自己也动了想要离开的念头，并不仅仅是小贷行业已经开始风雨飘摇，更重要的是我自己的工作遇到了瓶颈——在风控部门升格之后，我和梁小青每天需要处理的便不仅仅只是“诚平贷”，而是整个公司所有产品所收集到的短信语料库。

新语料库极尽庞大，短信存储量有八亿条之多，光是在服务器上梳理数据就让我精疲力竭，根本就不可能还有时间去做技术上的学习和改进。我深感这样的工作不过是浪费时间，但每次我想离开的时候，心底都有一个声音在对我说：“还是多撑一会吧，再多撑一下就好。”

2018年的春节过得匆忙而仓促。等到春节过后，气氛便突然变得有些紧张。节后复工不久，陆总就突然召集了一次部门紧急会议。会议上，他显出一种一反常态的焦虑感，直言“主模型强度不够”，并且直截了当地提到准备进行“风控技术升级”，“把人工神经网络的内容也加入进去”。

会议结束之后，我开始在心里犯起了嘀咕：其一，陆总口中的“主模型强度不够”对我们来说是一个极其危险的信号，因为这预示着小贷端放出去的钱回款率正在走低，而低回款率很可能导致P2P端的违约风险；其二，就是人工神经网络也未必也是解决问题的“万灵药”——我和梁小青曾经在试验算法的时候尝试性地引入过它，但测试结果却一塌糊涂。

作为模型组经验最丰富、资格最老的人，李政原本是模型和特征这两个组都颇为依赖的成员。但他已经离职了。

到了开春时节，眼看着我在公司供职的时间接近一年，离职的想法再一次变得强烈起来。而几乎就在同时，一个偶然的新闻坚定了我的想法：4月中下旬的时候，P2P行业的一家头部企业“善林金融”的负责人向警方自首，而其下属一系列“善林系”公司也随即宣告爆雷。而我在浏览新闻的时候，才惊觉在一年之前，曾经向我发过offer的那家金融公司，便正是“善林系”中的一员。

曾经和一家如今涉嫌“集资诈骗”的公司走得如此之近这件事，令我当场惊出了一身冷汗。我几乎立刻就做了决定：等现在手上的这个模块结束，就立刻向公司提请离职。而唯一令我有一些没想到的是，我离开的速度，比原本想象中的还要更快。

没过几天，陆总突然找我谈话。这次他姿态颇为严厉，直接批评我所做的模块“一直不出成果”，并且直言在最近一次的绩效中给我打了最低分，“感觉你和我们不是很适合，我们其实也不想让你的履历变得太难看，所以建议你还是自己提辞职比较好”。

面对再一次被公司辞退的命运，尽管我心里还是有一些委屈——虽然说我们模块的工作一直是梁小青承担得多，但我其实也并非什么成果都没有，毕竟清洗八亿条数据也并非一件简单的事情。但不知道为什么，当这一次被劝退的时候，我心里竟然没有多少难过，而取而代之的，是一种久违的轻松。

尾声

也许是因为这次工作相对还算稳定的缘故，很快，我就成功地找到了一份工作。

梁小青告诉我，在我离开后不久，风控中心就有不少同事相继离职了，但新招进来的人却似乎不足以填上这个空缺。到了2018年夏秋之间，小额现金贷业务环境越来越严苛，于是他便也借机提交了辞呈，但很快入职了另一家小贷公司。

后来听说公司也一度谋划过转型求生，试图将自己改头换面成“金融科技公司”，但最终也没有成功。

“那现在呢？”

“不知道了，后来我们那一批人就都走了。现在那公司恐怕连在不在都不好说。”

那天晚上，我下班的时候，不知怎的突然又想起了这件事。我掏出手机，在应用市场里搜了搜。果然，无论我输入“诚平贷”还是P2P相关的其他APP的名字，都一无所获。看来那家公司终究还是“爆雷”了。

我这么想着，抬头看向窗外，那天云层很厚，看不见太阳，只有天边最后一丝青白正在被夜色吞没。

我想，就像这个草台班子的最后一批演员，我们虽然不曾见证过盛大开幕，但始终算是看到了潦草收场的那一刻。

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