买单侠 CTO 李炫熠:我在买单侠的创业经历

导读：李炫熠，EGO 上海分会会员、买单侠联合创始人兼 CTO。从 0 开始构建了买单侠的产品、研发、数据团队，目前产品研发团队超过 300 人，分布在上海、南京和成都研发中心。

李炫熠，EGO 上海分会会员、买单侠联合创始人兼 CTO。从 0 开始构建了买单侠的产品、研发、数据团队，目前产品研发团队超过 300 人，分布在上海、南京和成都研发中心。团队发布超过 30 款产品，服务数百万借款客户，处理数十亿贷款金额；并从 0 开始创建了秦苍科技独有的“八爪鱼”智能信贷平台。曾任微软研发工程师 ，Autodesk SaaS、云计算及移动产品研发经理。

今天给大家分享的主题是《我在买单侠的创业经历》，很荣幸能借这个机会跟大家聊一聊。

我是李炫熠，毕业于南京大学计算机系，毕业后加入微软，在微软 MSN ——后来叫Windows Live 部门从事研发，之后到 Autodesk 从事 Autodesk SaaS相关产品的研发和研发团队管理。我从事的技术一直是Web、移动以及云计算，在 2008 年、2009 年就已经在 AWS 从事 SaaS 软件的研发。我在 2013 年和创始人胡丹一起筹备创业，项目就是现在的公司秦苍科技-买单侠。

秦苍科技是一家从事消费金融业务的公司，有买单侠和星计划两个品牌。我们和线下的消费场景进行合作，为线下走进消费场景的消费者提供消费分期的服务。消费者可以从我们这里获得商品分期，支付部分首付就可以把商品拿走，未来每个月还给我们部分消费还款。我们现在和线下的手机、电动车、医美行业都有着密切的合作，合作城市超过 200 个。

和传统的消费金融公司重线下的业务实质不太一样的地方是，用户一旦开始申请我们的消费金融业务，所有的操作都在线上完成，包括信息填写、风险审核以及放款。

专注于蓝领和初级白领

当初为什么选择创立这家公司？在 2013 年，我们对金融信贷行业做了调研，我们发现可以把整个人群分为以下几大类。

- 第一类是白领和自雇人群。他们大概在两亿左右，这群人有征信报告，而且已经被很多传统的银行或者冉冉升起的互联网金融巨头服务着。

- 第二部分是蓝领和初级白领。他们的人群数量超过2.5亿，没有信贷历史，所以没有征信记录。

- 剩下的是学生和农民。学生人口基数较小，而且有政策风险，农民群体存在互联网化和智能手机普及化的问题。当时我们没有选择这两个客群作为目标客户。

蓝领和初级白领的群体非常年轻，有着非常强烈的消费欲望，甚至是超前消费的欲望，他们对互联网、对手机、对移动互联网非常熟悉，这刚好给我们的展业和科技创新提供了非常大的空间。

在服务这群客户的过程中，技术可以非常有效的改变传统金融行业，真正为这群消费者提供不同以往的便捷和高效的服务。这也是我为什么选择创立这家公司。

当然，对一个创业公司来讲，技术只是一方面。我自己的观点是，技术的价值体现在商业价值的创造上。技术只有更好的结合业务，，才能将技术的价值最大化。

所以今天我分享主要结合业务和技术两个方面来讲。最后我也会和大家分享下在创业的过程当中管理方面的心得和体会。

消费分期业务的两大挑战

首要的挑战，我们服务的蓝领和初级白领这类客群，之前没有多少金融机构服务过他们，所以没有太多的信贷记录可以参考。所以如何判断客户风险和防范欺诈，就成为业务中最重要的问题。

第二个挑战是我们的客户进入到消费场景的时候，他并不是来借钱的，他是来购物的。我们提供金融服务，只有提升了用户的整体购物体验，才能说是好的金融服务。否则，好的客户会因为体验差而流失。但是坏的客户，因为他更渴望借到钱，或者说没有其他的地方能够借到钱，所以可以忍受差的体验，才会留下来，但是这样会增加整个业务的风险。这是典型的逆向选择问题。

传统的消费金融公司通过店员在线下协助识别用户风险，以及帮助用户完成申请流程。我们选择的是另外一条路，用技术手段降低风险、提升体验。

上图是一个非常典型的中国特色的欺诈例子。欺诈团伙在互联网上招揽白户——就是没有信贷记录的人——并且包装他的联系人、包装他的工作、包装他的家庭住址。在传统的审核看来，消金公司去审核用户的联系人、审核用户的工作单位，背后都会对应到欺诈团伙，欺诈团伙在那边接电话或者协助核实，这时候传统的人工审核方式很难识别用户风险。

如何做到运用技术手段降低风险，识别欺诈？我们自己研制了一套基于图论的抱团模型，每个用户进来的时候，我们会把用户和他的联系人放进图中，构建用户和他人的社交关系。通过识别人和人之间的关系，判断是否有团伙欺诈的特征。

从欺诈团伙的成本角度来看，他不可能为每一个申请人伪造一份独立的联系人，他一定会重复使用这些联系人，很有可能这个用户的父亲就是那个用户的姐姐，而这个用户的弟弟就是那个用户的妈妈。我们可以从逻辑估计、从集中性、从团的大小、从团队客户的逾期率、从团队客户的性别分布等等特征很好的识别风险。

这只是利用技术手段识别风险的其中一个例子。

事实上我们让用户填写的信息是非常有限的，仅仅集中在耳熟能详的一些字段上，比如说身份证号、手机、银行卡、联系人、工作单位、工作地址、家庭地址等等。但通过这些信息，我们可以挖掘到背后非常多的有价值的数据，例如客户在APP中拖动借款金额滚动条时的停留时间，改动次数；究竟是一次性拖到最大，还是会在中间过程中犹豫停留多次等，反应了客户的不同心理，对应最终不同的违约率。类似的数据我们都会捕捉，通过数据分析和特征提取，抽象成上万个特征，用来训练机器模型，从而有效地衡量风险、预防欺诈。

现在我们能够做到在风险完全可控的情况下，平均每个客户的审核时长是2.8分钟。

创业团队管理心得

跟大家分享一下在创业团队管理心得。

第一个是团队搭建。如何从头搭建一支有战斗力的团队，对于创业公司来说是普遍面临的问题。在 2014年 3 月份公司刚刚创建的时候，我们公司只有我们三个联合创始人。我们在网上发布招聘广告，很少有人来投简历，投了简历又通过筛选的，看了我们的办公室都会以为我们是个皮包公司。虽然条件和大公司有天壤之别，我们一直坚持的，也是做的特别好的，就是不降低对人才质量的把控。我们虽然可能很难吸引到非常有经验又非常优秀的人，但是我们招到了一些很有潜力、很年轻、非常聪明的人。

第二个是人才培养，我们早期的这些聪明、年轻、有潜力的优秀应届生或者刚毕业不久的社招生，在经历的2-3年左右的创业时间后，快速成长为技术团队核心，我们目前团队已经发展到几百号人，在 2014、2015年招聘的几十号员工无一例外都成为了整个团队的顶梁柱。所以，有潜力+核心人才培养，这些为我们的团队打造了坚实的地基。

但是在业务的快速发展过程当中，为了快速的满足业务的需求，有时候不得不加速团队的招聘，在这个时候，我认为是可以根据业务的需求微调招聘策略的，但一定要不忘初心。在团队扩张到一定阶段的时候，还是要回头审视一下目前的团队和自己当时制定的人才标准是不是有所妥协。如果有的话，要尽快作出调整，以便确保团队质量。

产品研发团队的考核

接下来分享关于产品研发团队考核的心得体会。

在团队规模非常小，特别是在 100 号人以下的时候，事实上管理层对整个团队每个人都会比较熟悉，也对其他团队的工作内容比较了解。但是团队规模一旦变大，比如说 300 人，可能就不一定对团队有比较多的了解，这个时候，有一个相对公平的考核机制就会变得相对比较重要。

我们对团队的考核是跟职能和职位相关的，第一个类型是产品经理，第二是研发团队负责人，第三是一线工程师。

第一，对于产品经理，我们鼓励产品经理能够站在业务的视角去设计产品，站在用户的视角去设计产品，所以我们更多的会要求产品经理的考核指标和业务指标挂钩，至少有50%是和业务挂钩的。

第二，对于研发团队负责人，我们更加重视按时交付和质量。所以和产品经理一样实行KPI考核。

第三，对于一线员工，我们实行OKR制度，保证工程师的文化得以延续，让工程师有更加宽松的氛围，可以发挥他们的技术能力。

总而言之，对于产品经理，团队负责人，以及一线员工，不管是KPI还是OKR，都只是考核的一种工具，在适当的场景选择适当的工具，从而对员工进行综合评判。