审贷流程自动化有两个好处，一是不会受到生产力的制约。在人工审核中，往往需要审核员具有一定审核经验。但人工审核是有极限的，当业务规模做大以后，又很难找到量足够大的成熟审核人员，这往往会限制规模的增长。所以审贷是必须自动化的。

另一方面，机器比人更客观，机器学习能够把最优秀的审贷人的经验和他避免的错误系统化，降低审核过程中的不确定性。对稳定地控制放贷风险、放款金额、放款利率，识别出贷款人的还款能力和信用程度，有很大帮助。

除了贷款环节外，信也科技还分别在各个环节都采用了类似的功能。

比如，基于自然语言处理和声音情绪识别等技术研发了智能客服机器人和智能质检机器人。在资金端应用了自主研发的自动化营销系统，协助营销人员对市场营销活动进行有效地计划、执行、监视和分析，优化营销流程，使部分共同的任务和过程自动化，做到精准营销。

信也科技的运营效率，过去几年一直在优化。运营成本占放款量的比例在过去4年不断优化，2016年占比为4.92%，今年前三季度优化至3.55%。

（2）更精确的风险定价。

通过技术帮助银行进行风控，并不是信也科技第一个干的。过去一级市场，有很多创业公司都打着科技赋能金融的旗号，金融科技一度成为一个风口。但最后，其实真正能跑出来的玩家屈指可数。

很重要的原因是，金融有自己的逻辑，没有纯粹的金融，也没有纯粹的科技。尤其金融又是一个典型风险后置的业务，一时放得爽，回过头看都是学费的情况也不少见。

要识别一家金融科技公司有没有风险定价能力，唯一的标准是在风险周期内的历史数据。传统银行的一个金融业务周期可能需要跑几年，对消费金融来说就几个月。这种情况下，风险定价能力高低一目了然。而这往往是单纯科技公司所不具备的。

放在信也科技上看，过去P2P业务的逾期率，就是其最好的风控表现。上文对其风控能力已经有过讨论，这个不再赘述。

四、从金融中介服务到技术服务，信也科技的估值逻辑有望重塑