編輯導語：互聯網金融行業即將進入平穩發展期，目前《征信業務管理辦法》出臺，必將直接重構數據產品的在各金融機構的引入和使用。本文作者從自身視角出發，聚焦個人信貸這一方面，記錄了互聯網金融行業的變遷史，推薦感興趣的朋友們閱讀。

人逃避的本能是很嚇人的。一想到還欠著N個大作業，不知道為什么反而特別想把之前想寫的東西寫完。

在剛剛從業之時，特別想找到一個大佬，就O2O的發展史，從PC互聯網到移動互聯網的變遷，從四大門戶再到社交工具，從BT下載到視頻網站，從人工信審再到大數據風控的歷史，模仿《激蕩三十年》的路子，給我講講。但是找來找去，總歸是只鱗片爪，非常遺憾。后來就個人貸款業務，多多少少有了些心得，面對新的小朋友的問題，偶爾給他們講講，后來想想還不如寫成文章。

各類數據產品確實在風險識別、定價等方面有其重要性，目前《征信業務管理辦法》的出臺，必將直接重構數據產品的在各金融機構的引入和使用。無數家數據公司基于私心的努力，最終形成了整個信用數據的基礎設施。

自部分催收機構唱上了鐵窗淚，17,18年P2P機構均自稱可以獲得備案后來全線撤退，甚至再到某些互金向的自媒體刀槍入庫，馬放南山。個人信息數據，乃至整個行業，自以為也將在最新的立法施行后從塵囂甚上進入一段平穩的運行期間。

近期金融機構的風險產品/策略們，應當都在逐步忙于簽署合同及接口開發等事宜。自畢業后，歷經三家公司，也算見識過互金或稱普惠或稱P2P的產品營銷，客戶分析，催收，風險識別。特別想在自以為行業即將進入平穩發展期的這個關口，恬不知恥的就個人信貸，主要是我視角中的互聯網金融的變遷史做個記錄。

前前后后，寫寫改改，中間穿插著房子裝修和學校上課，額外要處理的工作，其實寫了近兩個星期。其實我也不太確認這篇冗長的碎碎念是否適合發在這里。只是動筆寫了寫，感覺不寫完又有些沉默成本。可能是給新入行的人一個歷史故事講述。也可能是給馬上會消失的不合規公司的墓志銘。

一、遠古不可考的階段，個人信貸的用戶教育

毋庸諱言，80,90年代出生的人，及我們的父輩，非常小的時候是不存在’普惠貸款’這個業務的，談論起借貸，只有三種選項。

1. 可能部分國企會為自己員工提供的貸款
2. 在民間賭場外面，或者在路口的當鋪處提供的貸款
3. 在北方縣城只聽過但是沒見過的，宗族或抬會借款

個人戲謔一點的說法，沒有真正的“無抵押”貸款；國企抵押的是之后的工資，其他的民間借貸，抵押的是有價值的物體，或者是不被威脅、打擾的權力，不過不得不說， 民間借貸是貫穿始終，甚至到現在的。 原始生長期，沒有借助互聯網加滿杠桿，也沒有占據主流媒體太多，更多來自于坊間傳聞和酒后故事。

目前能查到的時間線中，93年上海就有類似于官方的征信機構，但是似乎截止00年，也僅有幾百萬人的征信數據。那時候絕大部分的我的上一輩們，當然不考慮福利分房的情況，即使是買房，也不知道自己其實可以向銀行借貸。金融服務僅僅限制在極少部分人手里。

好接下來是在諸多P2P公司乃至普惠金融機構的宣傳材料中，反復提到的尤努斯“農民銀行”實驗。在宣傳中，尤努斯的98%還款率，似乎是因為相信了農業從業者的純樸，才引致的極佳的還款率。

但是在網上流傳的故事的全貌中，可以看到兩個很有意思的點。

一是尤努斯的測試中，其實做的是一個類似于連坐或風險分攤制的辦法，由農業從業者組成小組，如果小組成員中有人不還款，則須由其他組員承擔。類似于擔保制。有時候甚至會在想之后部分催收公司給聯系人打催收電話，是否來源于這個思路。

第二是，不得不說，農業這個產業收自然及國家產業等級的影響過大， 在之后的尤努斯的測試中，因為相關地區的水災，導致某個階段的放款，顆粒無收。當然，以上種種都來自于網上的故事，確實是沒有調查也沒有發言權，但是話又說回來，寫宣傳材料的人怕是也不知道尤努斯在哪里做的測試。

風險識別是不相信人性的，或者是篤信性惡論的。風險控制是反人性的，是反對同情的?；谟扰沟墓适拢膊坏貌徽f，早期基于民眾討厭’借錢’的字眼，基于農業生產的不穩定性，可以想到，在那個時期，個人普惠貸款，覆蓋率是有限的。

此外，目前能查詢到的，改革開放后的第一筆房貸，應該是92年由建設銀行上海分行放出的。之所以將這個階段單獨列出來，是總覺得在“大家拒絕貸款” 和“貸款唾手可得”之間，總歸有個中間地帶。

想來想去，利用互聯網黑話中的“占領用戶心智”句，覺得總歸有一個橋段，在某些事件下，普通人對于貸款不再那么排斥。個人還是想將這個功勞歸給城市化發展階段房貸的出現，及99年試點的，個人覺得功德無量的助學貸款，再者，其實應該是要感謝信用卡的瘋狂發行。

個人理解，房貸和信用卡是對全民，尤其是北方非一二線城市民眾第一次完整的貸款業務教育。

那時候的風險判斷，據懂行的老銀行人告知，主要關注是否結婚、在哪里工作、及親屬中是否有值得信賴的人。用現在的說法，可能是“工作類型”、“婚否”、“聯系人”三個變量，有極佳的區分度吧。但更多的，可能就是看個關系和眼緣。

二、信用卡，征信中心，FICO

1987年前后第一張信用卡的發行，感覺更多是一個象征意義，但也宣示著此類新生事物的開始。自93年征信中心建設后，逐步累積的征信數據，也給信用卡及其他貸款的展業奠定了一定的基礎。

00到10之間，信用卡顯然是逐步在擴張的，但是擴張的量，在網上不同的文章中，有不同的答案。

自我的感受是，隨著開放的節奏不斷加強，文化的不斷當代化和重構，新一代人對信用卡的接受度不斷加強。相應而來的“套信用卡做首付”的故事至今可能時常上演。第一代”卡奴“，和目前因互金債務而寸步難行的人應該也類似。

類似于模型的冷啟動，個人理解FICO這一套東西，也是在風險識別沒有有效抓手時，風險控制甚至靠放貸人員面訪和經驗的時候，引入的行之有效的先進經驗。甚至覺得征信中心在設置采集數據的理念上，是參考了FICO的設置的。 個人信息，共債信息及金融機構查詢的記錄。

了解到，傳統的評分，就是經典的評分卡制度，主要的模型設置，主要使用的也是LR等經典算法。但是在那個大學擴招還沒有那么嚴重的年代，經典評分卡也足以讓人覺得非常先進。

但不得不說，在那個時間段，征信所覆蓋的人群，仍然是有限的，仍然有相當大的群體，無法享受到”加杠桿”的感覺。征信是唯一金標準，FICO是唯一思路。

在知乎及其他主流社交媒體搜索時，其實不難看到，部分老從業者當時的回答方式還是頗有些“櫻落神斧華盛頓”、“德國下水道”的風格和路子，大部分提到的是“水土不服”，“不夠重視”云云。

我相信五道口金融學院的專家們，即使是20年前，也比大部分主流社交媒體上的人更懂經濟。他們不可能不知道降低居民儲蓄率對于經濟發展的重要意義，也不可能不懂一個合理的評估體系對在控制風險敞口的同時對促進消費有多重要。

但征信基礎設施的建設是必須得有一定契機的。大學時期所所學的馬原一直在告訴我們需要基于歷史的局限性去看待問題。自認為在電商沒有塵囂甚上無孔不入之前，征信系統的建立缺乏天時，在人臉識別等技術成熟之前，征信系統的建立缺乏地利。

FICO所需要的主要數據，如個人信息，在二代身份證推廣，OCR識別成熟前，是難以保證真實性的。如借貸信息，即使現在也有非常多機構不愿意共享，并且當時是沒有那么多共債信息可以共享的，金融機構查詢記錄，這個倒是可以要求，但是數以億計的白戶，也就意味著諸多機構，他們查詢時，就是第一筆查詢。所謂巧婦難為，也不過如此。

這段時間的風控，與其說是數據起到了參考價值，不如說是客群的選擇起到了風控作用。至少在十幾年前，信用卡此類名詞，大都還是和“白領”，“新青年”掛鉤的。抵押以名譽，恐嚇以法律，提供收入證明，總歸會保證整體可控。

三、P2P變形史

這個部分大體有兩條主線，一是P2P的幾度變形。二是電商、文化工業、消費主義的蓬勃發展。

每次想到這個部分，總感嘆自己的筆力不濟，不足以模仿沖浪普拉斯將他總結成為一個中國P2P史。但是就P2P和電商的每個發展階段，每個或明或暗的手段，最終促成了十年內無人不借貸，無人不欠款的現狀。但是電商和文化工業、消費主義的發展完全可以另開一文，就不贅述了。就簡單說說P2P的，我個人視角下的變形史。

為了在暴論中攻擊除了正確模式之外的所有模式，先引入幾個自己認為不需要證明的定律，貫穿“借貸”這個業務始終。

個人的借貸，從性質上面，其實可以分為用于企業擴大再生產的經營性質貸款，以及用于個人消費的兩類借貸。但經營貸類的貸款，其實是不作為個人的需求而出現的。因此只討論“個人”借貸。

1) 真正優質的客戶是不會借款的，除非有房貸此類的土地財政的原因。

2) 就業務模式本身而言，最合理的業務原因是當期需要相對大量的資金，但手頭沒有，自己以之后的收入為抵押，以克服當期的困難?；蛘咴诮洕闲衅陂g，對自己之后的收入有正向的預估時，為了當前的消費者效用，進行的提前預支。

3) 絕大部分普通人一生的收入增長較為平緩，甚至隨著自己年齡增長略有下降。可以享受良好的收入水平的年限有限。借貸行為作為“個人”為數不多的“加杠桿”方式，在前期可能起到一定的效果，但是在之后，隨著“個人努力”的邊際效用遞減，借貸的利息會成為組織個人擴大再生產的巨大阻礙。也就是個人會變成借貸資本的佃農。

4) 每個公司都有天生的擴張的傾向，業務的進展，必先從最精妙的“好客戶”開始，走向“普通”客戶，再騎虎難下地接受不好的客戶，以維持業務擴張，以維持不良率可控。

5) 基于損失厭惡，如果沒有制裁手段，每個借款人都傾向于不還錢。所以風控是必須的。

1. 階段零：尤努斯之靈

某最早涉及P2P的公司在自己的《XX人的十年》中，也總會將公司的起家歸類為基于“農民銀行”的夢想，但是在上述的故事梳理中，可以看出，即使是農民銀行的故事，也不甚完美。

在這個階段，據《XX人的十年》自述，業務模式大體也是自有資金的小B，向個人放貸，與幾年前路邊的“金融公司”別無二致。風險識別，大都參考銀行的方式，面審，聊天，溝通，確認。效率極低，成單率極低，而且風險也難以控制。

非銀行及非信用卡機構，在沒有足夠強力的法律支持下，以民間借貸的身份去起訴還款，效率也極度低下。沒有早年間的數據，但是暴論隨便預估一下，可以想到早年間的還款率有多可怕。選擇非銀行非信用卡機構的貸款，在十幾年前，整體是怎么樣的客群，不用多論。

這個階段的風控，就是面審，聊天。

2. 階段一：借雞生蛋

不論起家的原因是什么，不論之前是互聯網公司、小貸公司、典當公司，早期的P2P發展，大體思路說白了就是非法集資的路子。

和非常多toVC的創業公司類似，既然風控非常難做，那么用別人的錢放貸就是很好的思路。既然有LendingClub/Capital One珠玉在前，那么模仿之，再冠以互聯網金融創新的名稱，就可以在不發ABS的情況下，給自己加上杠桿。

收集一部分想獲得’超額收益’的資金，尋找有’借貸’意向的客戶，將這部分人的錢借給他們，抽取一部分的通道費。這是最正派，最正統的思路。即美好的Peer to Peer.

這個階段的風控，已經有了利用技術做風控的苗頭，但整體業務的主體運轉，個人感覺得靠資金池來維持。

3. 階段二：資金池，期限錯配

錢的流轉是非常高效的，即使只是升斗小民的錢，也會在一定的信息下，流向利息更高的地方。在P2P機構群魔亂舞之時，我此類的升斗小民們， 肯定也會認識到錢的“機會成本”。Peer to Peer的模式，有一個不得不面對的問題，即期限錯配，大小錯配。

Lender想放出的錢，和borrower想借的錢，從金額和期限上來說是不一致的。假如A平臺，嚴格恪守Peer to Peer規范的，某個lender想借出2萬塊錢，但是因為borrower的客戶只愿意借1萬塊錢，則有1萬塊輪空，則借出者可能將這1萬塊錢提走。

有新增的borrwer時，則又因為不能及時借到錢，borrower又可能出走。長此以往，惡性循環會導致客戶越來越少。除此之外，這批borrower，可以說是肯定比常規的借貸客戶要劣質一些。

假如有這么一個公司，每當想借出的時候，可以借出，每當想借貸的時候，可以借貸，則會形成正向的飛輪效應。但是，理論上講是不可能的。因此，“資金池”和“錯配”，是不得不選擇的一條路徑。只有資金池，才能保證想要借錢的人即時能借到錢，借出的人能即時借出。加上根深蒂固的’兜底’思想，想要做事的P2P機構們，不得不自行銀行化。 即必須以高效率的方式，基于比銀行成本要高的錢，解決比銀行困難的風控問題，實現比銀行更快的周轉。

這是完全不可能的事情。

但是資金池，至少可以保證在暴雷之前，所有人開開心的舞照跳，馬照跑。這也是部分公司自稱良性退出后，最后還是走向暴雷的隱患。及被迫走向了銀行化，但是又無法做到銀行化的現金儲備管理，最終被擠兌而死。

這個階段的風控，就是資金池。

4. 階段三：假標，欺騙，自融，龐氏騙局

既然資金池是被迫的一個選擇，基于每個公司“降低成本”/”提高利潤率“的基礎“動因”，公司們很自然的會發現兩個問題。

1）被標的的利率迷惑的人，其實是完全不會關心標的的“基礎資產”的 ，而且大部分的人，對于標的的“基礎資產”，是沒有什么識別能力的。因此，尋找“借貸者”和“標的”的成本是可以省的。

2）其次，銀行和信用卡不要的客戶，才是P2P的借貸人主體 ，這些人，風控是非常難做的，大部分的人就借貸行為當時，本身就傾向于不還款，為了彌補這部分風險，為了提高利潤率，則這批客戶的借貸利率，是可以不斷試探的，比如年化利率100%。

基于以上兩個思考，平臺及公司很容易走向另一面，即虛假標的。既然龐氏騙局能完成賺錢的目的。為什么還要苦哈哈地做風控和挑選項目。而且個人風控都做不好的公司，是很難相信他們有完善的項目盡調能力的。這是又在要求P2P公司做到銀行也做不到的事情。坦白說，是不現實的。

風險控制沒有妖物。投資回報率也不存在妖物。風險、回報率、流動性是不可能三角。任何一個自稱創新打破了這個三角的公司，無一例外都在監獄的門口打轉。

這個階段的Peer to Peer,逐步走向了Peer to Air , Peer to Business,Peer to Stranger 等形式。大部分公司自有資金的積累，也是在這個階段。當流量足夠大，總歸會給平臺方積攢些資金。

也就是在這個時間段，在灰色階段實際上均涉嫌非法集資的公司，也走向了不同的道路。有些狂嫖濫賭的，最終走進了監獄；有些積累了足夠的自有資金，開始申請牌照；有些將穩準狠平快的高利息模式復制到了東南亞?？蛻袅髁?、貸后催收，整條線路上供養了無數的工作崗位。

誤入歧途走入這個階段的公司，是不存在風控的。

番外：在發展階段總會走進一些奇奇怪怪的路線。

走火入魔1：XX寶

既然對于陌生人的風控和審核非常難做，個人沒有能力去判斷熟識的人之外的風險狀況，則我們可能可以做一個產品，只服務于“熟人借貸”，解決了“熟人之間愛面子”的痛點。自P2P開始，某些其實也算很有進取精神的公司也做出了一些嘗試。但是個人看來，確實有點難處。信譽足以向朋友舉債的人不需要另補個欠條，即使遵守程序正義的人，可能也會手動自行補個欠條。所以產品的借款人主要使用方會被逆向選擇。但就嘗試來說無可厚非。

風控：理論上利用熟人情誼抵押，實際無法控制。

走火入魔2：714高炮

既然風控很難做，那么我就預想所有的借貸客戶主要都是為了騙貸。除了電商優選的還可以的小資和中產客戶外，其他的互聯網上非信用卡和非銀行客戶，基本都是缺乏識別能力、自保能力的客戶。既然如此，那就在法律的邊緣再去做嘗試，比如714高炮。實際年化接近3000%的利息，可以覆蓋一切風險。諸多惡劣的借款人及惡劣的放貸人，在這個階段均互相攻擊。

風控：騷擾催收。

走火入魔3：增信保險

既然客戶資信存在不確定性，既然風控做起來比較難。那么不如利用保險產品，來進行增信。增信這個產品，基于保險公司對資產包有充分認知的情況下，是可以稱為金融創新的。但是基于放貸公司自己對客戶都乏認知的情況下，增信保險有點難以推行。

走火入魔4：學生貸

伴隨著下面會說到的電商的發展和消費主義文化產品的入侵，部分公司可能會發現，新時代的大學生們是真的不能放棄的肥肉。不用為了家庭犧牲自己的年紀，正是消費能力最強的時候。在明知道大學生沒有自己賺錢的能力，還要將貸款放給他們，就是吃準了一個點，即大學生的還款，主要依靠父母給予。除了掩蓋自己學生身份外，除了助學貸款或者真正的低息普惠貸款外。為大學生放貸，私以為和714高炮一樣可恥。

風控：學生的家庭。

5. 階段四：最后盛宴，狗咬狗

自諸多P2P公司自融、非法集資、龐氏騙局、暴力催收，引發諸多事件之后。監管自然對互聯網金融的關注度陡然提升。私以為，為了避免一刀切導致的不可收場，監管還是通過逐步釋放：‘可以進行P2P備案’，‘需持有小貸牌照合規經營’，’不得吸納民間資金’，逐步收緊口袋，將可以合規化的公司逐步合規化的。

但是現在再回頭去看，基本上從“P2P備案”開始，小公司們基本上開始了最后的盛宴。本身客戶就是比較低質量的客戶，在客戶被掏空的邊緣，還愿意借貸給這些次級客戶。主要是靠狗咬狗之間的砍殺。

我可以上征信，那么你就要先還我的錢，不上征信的錢你慢點還。你還不上我的錢？嫌我暴力催收，那么我告訴你哪里有其他“口子“可以去借。實在還不上了？我還可以把你的債權賣給714高炮公司。

最后的最后，就是那些食物鏈末端的公司入獄，部分投資人投資款無法收回，部分客戶征信及大數據全部黑掉為結局。可以說，在這個階段，借款人只是一個擊鼓傳花的標的物。每個人都在賭會不會爛在自己手里。those violent feast must have violent ends.

By the way,居然有公眾號說要考慮將黑名單的客戶釋放出來，以作為拒量撈回的思路，感覺這個人既不了解借貸業務的本質，也不了解風控。這部分客戶當然有適配的金融產品可以去用，比如民間高利貸。當然在明面上，這些客戶全部被拒絕，是非常合理，并且有利于整個系統穩定的。

主動的宣稱需要將這些客戶從黑名單中釋放，要么蠢，要么壞。

6. 階段最后：慢就是快。

假如新的國資公司一來，其實不難感覺到。國資及傳統銀行帶來的審慎傾向，不折騰，不冒進，盡量維持良好的現金流及流轉。至少是可以維持業務進行和風險的。

某種意義上，即使不掛在嘴上，國資背景的公司大體是有除了“盈利”之外更高的站位的，當盈利和國家號召之間，此類公司可以選擇國家號召，將盈利放在身后。 不論是疫情關懷政策，還是在借貸利率上，國資的公司明顯是比市場上的公司要良善的多。

這也可能是有時候領導傳達的一種感覺，即所有國資的公司，或者機關事業單位，總歸會有足夠的底線思維，而市場公司沒有。

四、數據發展史

大體在P2P變形記的階段(2)和階段(3)，伴隨著海量的借貸需求和風險識別需求，諸多數據公司應運而生，在那個階段，如果是FICO和SAS“畢業”的人員，總能在市場上找到一個好的位置。 因為在摸索階段，總要基于前人的努力做嘗試。 DROOLS此類決策引擎的引入，也極大地提升了決策效率，使諸多P2P公司告別了傳統的人員電審，真正走向大數據風險識別。

金融數據不是一下子從天上掉下來的，如同模型冷啟動，得有交易行為，才會產生金融數據。因此思路會自然而然的走向弱金融或者非金融屬性的數據。

1. 國資入場

不同的文章和人員，總是會提到了數據本身的重要性。但在我的觀點看來，公安部一所及三所，提供的人民二代身份證驗證和其他公司提供的人臉識別的能力，才是反欺詐的基礎。

2. 市場、共債、欺詐

基于“我們都把數據貢獻出來，則壞人在整個市場上就可以無所遁形“的美好幻想，部分數據公司應運而生。資本、國資，民企、事業單位；大家總嘗試著在那個時代，通過某種意義上或者眾人均注資、利益均沾的方式，形成一個征信中心之外的數據的共享平臺。而事實無一例外地告訴所有人，這條道路走不通。唯一成功的走通了這條道路的，是部分為新興公司提供系統服務或者SDK的公司。

在提供系統服務的同時，可以拿到申請的信息，基于這些申請的數據，他們可以賣數據產品。在賣數據產品的同時，各家公司的查詢又變成了新的數據積淀。思路與征信中心一致，但歷史數據來源已不可考。

3. 爬蟲爬的好，牢飯吃到飽

監管和國資的反應當然是略微滯后的，因為形成分析和結論，需要時間。在移動互聯網、電商、消費主義、外賣、打車、買車、互聯網房屋中介突然疊加發展的幾年內，不同的APP、服務，均產生了難以置信的海量數據。

除此之外，還有一些官方的，比如社保、公積金等數據。究竟哪些數據有金融價值，哪些沒有，也沒有人知道。但是在官方和監管，將’數據就是資產’這句話喊出來前，有諸多公司已經認識到這一點。

互相爬蟲，互相反爬蟲，乃至于膽大到爬取政府機關的數據，都潛藏在水面下，即使這個數據可能沒用，我也要先拿到再說。因此，也送了不少人進去。

但是在某個階段開始，弱金融的數據對于風險識別確實產生了一些行之有效的影響。理論上是可以講通的，基于控制論的觀點，足夠的數據就可以描述這個人。 身高體重、健康、行為方式、APP使用時間、消費能力、債務狀況，就可以從側面描述這個人的金融價值。

所以個人感覺，在這個階段，FICO的思路加上各家移動互聯網公司的數據，行程了各家公司自己的SCORE。而這些SCORE，也成為了風險識別的重要參考。不能輕視FICO，也不能狠吹FICO。

新的移動互聯網發展，至少中外幾乎是同步的。與其迷信任何一家數據，倒不如關心一下公司提供的數據的KS值，是可以使用，還是可疑。因地制宜，因客制宜才是合理的。

4. 國資規范嘗試

有時候想想，至少在個人征信和使用金融服務方面，監管真是手里端著尿布的老媽子，總是害怕孩子摔死在泥水里。為了規范爬蟲、規范數據使用，《數據安全法》、《個人信息保護法》出臺，并且嚴格打擊非法爬蟲。

為了應對新形勢下的的，新型的‘個人征信’業務，2015年1月，中國人民銀行印發《關于做好個人征信業務準備工作的通知》(以下簡稱通知)，要求八家機構做好個人征信業務的準備工作，通知給了以上八家公司6個月的時間做好個人征信業務的準備工作。

再到百行、樸道，及《征信業務管理辦法》。監管爸爸總體來說，還是在理解新興的業務需求，并且控制其不要走向奇怪的方向的?；诿總€公司出于自己利益的嘗試，監管實際上完成了現代化的征信體系的建設的堅實的一步。再到后面，可能科幻小說中，沒有征信評級不提供服務的場景，早晚一天會到來。

五、最后的碎碎念

在和某人交流學生貸這個話題時，我自稱覺得學生貸非?？蓯u，但某人回復我，就如同我之前有時候說到的，存在即是合理的。所有的個人信貸也都只是一個工具。

兵者不祥，圣人不得以而用之。 工具永遠只是工具 ，也不乏看到確實有人借著杠桿和工具，投資自己，投資資產而不是負債，著實改善了自己的生活。有時候想來，這個行業永遠不會消失，即使所謂的元宇宙即VR超級加強版實現，也會有新的公司嘗試在那個環境下進行放貸。

但是作為個風險管理的新兵，還是希望和建議更多的人，保守乃至謹慎。

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本文由 @肥柴周 原創發布于人人都是產品經理。未經許可，禁止轉載

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