提起俄罗斯， 你的第一印象是什么呢？伏特加？俄罗斯套娃？俄罗斯方块？但，你可知道战斗民族在数学领域也颇有建树呢？

最近，俄罗斯金融科技创业团队Scorista入驻成都天府软件园创业场。凭借在数学建模、数据分析领域的优势，这支团队为中小微金融机构提供风险决策支持，帮助他们降低逾期、提高盈利。

Scorista创始人&CEO Maria Veikhman

作为这支大数据风控团队的创始人，CEO Maria Veikhman是位优雅的女士，商业头脑敏锐，爱运动也爱四川的火锅、冒菜、大熊猫。她与虎哥分享了她的创业故事。

游历多国的连续创业者

Maria金发碧眼，高高瘦瘦的，少女感十足。但实际上，她已经在金融科技、风控领域积累了15年的经验，也是一位多次创业者。

Maria告诉虎哥，她的家乡在那“遥远的地方”——俄罗斯彼尔姆市（Perm），是一座工业城市，距离莫斯科都有1000多公里。在彼尔姆市长大的Maria也在家乡读了大学，主修计算机专业。因成绩优异，特别是在数学、技术方面表现突出，先后获得在土耳其、美国学习与交流的机会。

毕业后，作为联合创始人，Maria在美国成立了一个在线券商项目AcclaimDomains，进入信贷风控领域。2010年，她出售了自己的股份，成功退出。回到俄罗斯之后，她加入了一家提供小微金融服务的公司——Platiza，出任风控总监。

期间她发现，提供小额信贷和无抵押贷款的小微金融公司，服务的人群往往违约率比较高，对风险控制有很高的要求，却并不适用传统银行的金融风控系统。因为，小微金融公司的目标客户往往个人信用低，是银行眼中的“劣质”客户，银行的风控系统并不能完全覆盖这部分人群，但根据统计，这部分人群的数量大约占到了俄罗斯总人口的30%。

抓住这个机会，2014年2月，Maria成立了Scorista，专注于风控和数学算法领域，通过在数学建模、人工智能领域的优势，为中小微金融服务企业提供风险管理服务。更为重要的是，Scorista采取按效果收费的模式，足见他们对自己模型的信心。

在俄罗斯中小微金融机构大概有2500多家，Scorista用2年时间在这个领域的风控建模细分市场做到第一，甚至比一些国际知名公司在这一领域做的还要好，比如FICO。Scorista的发展也获得了俄罗斯产业基金SKOLKOVO的支持。

Scorista俄罗斯核心团队

在俄罗斯，Scorista已经组建了一支15人左右的团队，团队成员均拥有数学、统计或物理学硕士学位，都有5年以上的行业经验。

Scorista已有70家俄罗斯客户，并为100万借款人做出信贷评估并反馈给合作公司以便他们做出信贷决策，在俄罗斯的市场份额已达到了12.5%，目前通过Scorista系统放出去的贷款，已达到每个月近200万美元。

在中国找到好伙伴

在俄罗斯站稳脚跟后，Maria把眼光投向了拥有更广阔市场的中国。在她看来，Scorista的俄罗斯团队在数学建模、统计分析上有很大的优势，且在俄罗斯市场积累了丰富经验。中国在这一细分市场还有许多空白，风控系统技术研发成本高、数据分析人才相对匮乏···因此，她决定进入中国。

与此同时，在APP的开发与应用上，中国市场非常成熟，通过APP就可以申请小额信贷，这与俄罗斯在小额信贷申请方面还主要用网页端有很大不同，因此，Scorista也是来学习的，希望能够把APP研发的经验输送回俄罗斯。

Maria与陈磊

为了扎根中国市场，Maria也通过朋友介绍，在成都找到了一位好搭档——陈磊，负责国内市场业务。陈磊曾先后在宜信、恒昌、冠群等公司从事风控工作，在金融风控领域也是一位老兵。目前，两人正在全力推动Scorista在国内的发展。

Maria告诉虎哥，在进入中国市场之前，他们也对北京、上海等一线城市做了考察、比较。在她看来，北京太大，自然环境不友好，上海像全世界所有的港口城市一样商业化浓厚，但人情味儿不够。

最终，她接纳了公司中一位香港投资人的建议，将公司地址选择了成都。这位投资人曾在成都、深圳等多个地方有过商业和投资经历，认为无论从创业氛围、生活环境、政策还是人才基础来说，成都都具有优势。

近期Scorista还将在成都招兵买马，欢迎在数据挖掘、数据清洗及数据分析领域内有丰富经验的技术人才加入。

Scorista的风控逻辑

那么，Scorista要如何在国内市场取得一席之地呢？

Maria一直在强调一个逻辑：银行并不是Scorista的目标用户，Scorista面向的是提供小额无抵押、无担保贷款的中小微金融机构。对于这类金融机构来说，用户逾期还贷产生的违约金才是它们的利润来源之一，技术上需要精准找出这部分可能违约的客户。

Scorista要做的就是通过数据建模、分析，提供借款人信用评估服务，从而降低信贷企业的坏账率，同时增加信贷企业的收入。

据Maria介绍，Scorista的风控数学模型可以引入20多万个维度，由她和一位在统计、经济建模领域有丰富经验的俄罗斯专家一起研发。在俄罗斯，平均一周的时间即可完成客户建模，但在国内，由于语言限制和征信体系不同，预计建模将花费一个月左右的时间，而风控数学模型可以引入更多的维度。

国内征信数据体系不太完善，Scorista的做法是，从合作的小微金融机构客户那里获得脱敏、无法复原的数据，再基于用户需求来提供定制化的数据模型。在建模完成后，利用在数据模型、算法领域的优势，Scorista可以在1分钟内分析某客户资料给出评分，给予小微金融机构通过还是拒绝的建议，以作为金融机构在风险评估时的重要参考。

基于大数据的风控，将大大降低小微金融机构的人力成本，并提高资金使用效率。国内也有一些做大数据风控的服务商。但Maria表示，与国内竞争对手相比，Scorista的优势体现在两方面。一方面，除了提供常规的数据分析模型，Scorista还可以依据强大的俄罗斯数学建模团队，为用户提供定制化、个性化的数据分析服务。另一方面，其商业模型也不一样，小微金融机构前期可以免费使用其建模，但在效果达到预期后，会按查询次数付费。

她已融入成都创业环境

来中国创业之前，Maria做了很详尽的规划，项目通过路演评审后，2016年底落户天府软件园。天府软件园创业场提供了免费的办公场所以及其他的政策支持。

目前，国内已经有几家消费金融机构正在与Scorista洽谈合作，预计到下个月，针对中国市场的模型就可以初步看到。租住在天府软件园公寓里的Maria，像周围的“码农”们一样习惯了加班。她每周只有周五晚上到周六可以休息。

虽然来成都不久，但Maria却对成都这座城市的气质很感兴趣。忙碌了一周，她喜欢周五晚去酒吧小酌一杯的夜生活，也喜欢周六去大慈寺感悟成都慢生活。虽然目前还不会说中文，但她喜欢开着电视看中文节目，虽然基本听不懂，但她也能从一点一滴中感受中国味道。

她与丈夫一起在附近的公园跑步，一起去看大熊猫，一起在成都的小巷子里寻找美食。她最爱“一个人的火锅”——冒菜。Maria如数家珍的向虎哥展示她手机里的照片。点点滴滴，都记录着她对人生中又一座新城市的感悟。

她今年的目标是踏踏实实做好中国国内市场，争取到几家客户。由于在模型效果验证后，Scorista是按照搜索次数付费，这将是一笔可观的收入，所以Scorista并不会一味追求用户数量的增长。在中国市场验证了这一商业模式后，她计划再引入有中国中小微金融机构资源的产业投资。

天虎科技 杨梦婷 罗曙驰