劉天時團隊還無法松一口氣，雖然由他領導創建的沐金農的天沐大數據風控系統已經完成2.0版本開發，但是系統處于使用前的測試階段，還存在諸多變量。
沐金農在最近一年中極速發展，員工超過4000人、單月放款額6億、月放款額增速超過60%……這樣的發展速度需要更加具有科技含量的風控系統出現。為了撐起如此快的發展速度，劉天時團隊幾乎沒有安穩的度過一個周末，他們虧欠自己、虧欠了家人太多太多。
【大勢】做消費金融的金融科技公司有很多，但……
金融的核心是控制住風險，這是金融行業的生存法則。目前，沐金農的天沐大數據風控系統，通過沐金農和拿下分期產品不斷深入和下沉，相比市場其他的風控系統更“懂”市場、更符合行業發展規律。
消費金融行業短短兩年的發展，就已成為一片紅海。從目前各消費金融公司風控系統使用情況看，受業務規模、細分領域、運營模式不同，大致可分為兩類：
一是自主研發風控系統。劉天時強調，市面上比較出名的消費金融公司基本都在自主研發風控系統，風控的作用猶如人體的心臟，它首先是生存的基礎，其次它會感知到身體的一些變化。
二是外部接入風控系統。這樣做的公司大多數為中小公司，受到技術、資金等條件的制約無法開展風控系統自主研發，為開展業務只得對接科技公司購買風控系統。但市場中的現實情況卻是，對外輸出商業版風控系統的大多數為致力于技術研發的科技公司，如沐金農這樣經受實際業務考驗過，同時進行對外技術輸出的風控系統少之又少。
劉天時判斷，消費金融的發展會如同當年的網貸P2P一般，快速發展的同時快速遇到瓶頸。而這個瓶頸就是風控技術，消費金融的特點恰恰也是小額、分散、量大、快速，這就要更要求風控系統的實時性、穩定性和兼容性，這些都是傳統風控方式無法滿足的。
因此，劉天時意識到消費金融領域風控技術逐漸科技化的大勢。沐金農風控戰略上，形成以科技水平帶動業務進展，業務為風控第一服務目標的打法。金融科技在技術上還需要變革，現在很多概念性的東西都會實現，包括區塊鏈、人工智能，這些技術并沒有達到應用層面的成熟，但是未來會達到。
【邏輯】搭建風控閉環
無論使用自主研發的風控系統還是與第三方合作的風控系統，其技術重新都放在貸中環節，以期待最大限度的減少逾期發生。而劉天時則說，建立風控系統需要搭建風控閉環。
對于任何的金融公司，風險帶來的逾期和壞賬都是無法回避的事情。如果用更直白一點的語言說，金融公司的利潤是基于風險打折后的。所以，公司能賺多少錢，不僅僅依靠貸中環節減少逾期，還需要貸后管理和催收環節。
與做人工風控或簡單風控系統的消費金融公司，重心放在借款個體的催收和成功率不同，沐金農的天沐風控系統更加在乎逾期背后的原因。劉天時的思考方式是：凡事都有因為所以，逾期只是一個最終結果，其原因可能多之又多。
一個逾期案例需要經過多重的貸前、貸中審核流程，與之相關的每一個參數都有可能是這個案例的薄弱項，同時與這個參數有關系的參數也可能有潛在問題，這之后就必須對相關模型進行調整、迭代，以保證相似逾期場景不再發生。
金融科技的進入，也使催收的色彩不再是暴力。暴力催收就像消費金融行業中的頑疾，對其痛惡有對其以來;伴隨著行業發展又是外人最大的談資，當然，這種談資都是負面的。改變這種局面，需要金融科技改變催收策略，對逾期行為進行交叉分析，推斷其逾期根本原因，判定其沒有還款意愿還是沒有還款能力，對癥下藥，采用不同的催收方式，直擊痛點，為公司盡可能的挽回損失，這是傳統方式無法比擬呢。換句話說，科技的力量能催回更多的錢，公司就能賺得越多。
公司能賺多少，決定著每個人能賺多少，這是個職場中最基本的邏輯。劉天時認為，這個基本邏輯的背后還有一個信仰，叫做“這件事是誰的事”。搭建風控閉環是公司的事?還是沐金農創始人兼CEO王曾的事?還是沐金農CTO楊維的事?
劉天時認為這是自己的事，每位員工把公司的事情看作是自己的事情，公司才可以可持續性發展，大家才有錢賺。劉天時將精力分配給貸后管理環節，目的正是如此，他的團隊在做技術研發時，心里裝著沐金農每一分利益和沐金農每位伙伴的利益。
【壁壘】利用金融科技的正確姿勢
金融科技這一概念自出現，即被廣泛布局，尤其在互聯網金融領域快速響應。但是金融科技一方面是概念上的火熱，另一方面卻是在應用層面的技術不成熟。如果把金融科技比喻成一場馬拉松賽，那么現階段剛剛前進了100米。
在金融科技的生命周期里，傳統金融行業與新型金融科技企業，比鄰而居，但殊途同歸，在這一全新的領域既沒有先天優勢也沒有后發優勢，就算監管也是平行開展。
消費金融領域是一片紅海，而金融科技卻是史前混沌。當消費金融公司希望利用金融科技構筑壁壘的時候，卻發現消費金融的發展太容易沖垮剛剛構建起的壁壘。
面對消費金融這片紅海，劉天時團隊為沐金農構筑起的壁壘并不復雜，看起來就像是傳統的鋼筋混凝土：
一是永遠處在監管的紅線之下。自今年5月份央行成立金融科技委員會之后，標志著金融科技將伴隨著監管前行。金融科技技術的應用中，會涉及到非常多數據，而這些數據就是公民的個人信息，如何保護這些個人信息不被泄露、不被不法人員應用，將是長期關注和防范的重點基礎，也是沐金農始終扼守的咽喉。這是壁壘的水泥。
二是切入發展現狀進行的技術發展。大數據、人工智能、區塊鏈……金融科技衍生出眾多創新科技，但有一點不可否認，除去大數據之外，其他方面均發展平平無法達到應用水平。劉天時團隊清醒的意識到這一點，將大數據作為天沐大數據風控的后發優勢，將機器學習作為現階段發力點。
機器學習分為全自主學習和半自主學習，劉天時道出其中玄機，目前還沒有哪家風控系統可以達到完全自主學習的水平，這既是現階段發展的瓶頸，也是可以形成壁壘的機會。
天沐大數據風控系統的2.0版本，將解決現行半自主機器學習模式，變為全機器學習模式。機器的運算速度永遠比人腦要快，最重要的是機器沒有主觀意識，它不會出現主觀錯誤。
機器學習是一個復雜的過程，這比決策引擎系統需要處理的數據多幾何倍數。機器學習是風控模型不停歇迭代的過程，它讓整個風控閉環有了自我更新和輸出新風控參數的能力，在一定程度上，人也可以向機器學習。這是壁壘的鋼筋。
劉天時團隊之于沐金農，如同金子之于世界。但是劉天時團隊價值絕不是金子本身的價值，而是金子的韌性。
(新聞稿 2017-08-03)