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北京時間5月21日，中國領先的金融科技公司360金融（Nasdaq:QFIN）發(fā)布未經(jīng)審計的2019年第一季度業(yè)績報告。財報顯示，2019年第一季度，360金融實現(xiàn)收入20.09億元人民幣，同比2018年1季度5.994億元增長235%；凈利潤7.199億元，同比2018年1季度1.636億元增長340%；在非美國會計準則（Non-GAAP）下，360金融第一季度凈利潤7.888億元，同比2018年第1季度1.636億元增長382%；凈利潤率為39.3%，去年同期為27.3%。

運營數(shù)據(jù)方面，360金融2019年第一季度促成貸款總額412億元，同比2018年第一季度147.7億元增長179%，環(huán)比增長25%。截至2019年3月31日，360金融在貸余額525.8億元，同比2018年3月31日173.3億增長203%，環(huán)比增長22%。

用戶數(shù)據(jù)顯示，截至2019年3月31日，360金融累計授信用戶數(shù)量1603萬人，較去年同期465萬人增長245%，環(huán)比增長28%；累計借款人達1043萬人，較去年同期316萬人增長230%，環(huán)比增長26%。

新增授信再創(chuàng)新高，資產(chǎn)質量保持穩(wěn)定

360金融CEO徐軍在會上宣布，“2019年1季度，新增授信用戶量首次突破350萬，創(chuàng)下單季度授信用戶增長記錄。”與再創(chuàng)新高的新增用戶數(shù)形成對比，360金融的資產(chǎn)質量仍然保持穩(wěn)定，逾期率仍控制在相對較低的水平。截至2019年3月31日，360金融促成貸款的M3+逾期率為0.94%。

源于數(shù)據(jù)和技術的雙重助力。在數(shù)據(jù)方面，360金融風控系統(tǒng)的底層關系網(wǎng)絡數(shù)據(jù)持續(xù)更新，關系節(jié)點數(shù)已達20億，關系邊數(shù)已達150億。一旦監(jiān)測到可疑用戶的風險觸發(fā)，計算能力可實現(xiàn)毫秒級響應，高效識別和預警欺詐風險。在技術方面，360金融開創(chuàng)性地將GBST算法運用于評估客戶在不同時段的違約概率分布。通過將模型輸出的生存曲線和客戶每個時間段的真實違約狀態(tài)進行對比，該算法可以更為精準地預測客戶發(fā)生借款后每期的違約概率，因此可以實現(xiàn)用最小的時間成本進行未來更長期的風險決策。

“隨著我們算法能力的優(yōu)化和風險管理水平的不斷提升，我們有能力在保障風險水平整體可控的前提下，服務更多的不同風險調整后收益水平的客群。”360金融副總裁鄭彥表示，依托強大的風控技術實力，將確保業(yè)務的穩(wěn)健和長足發(fā)展。

資金渠道多元化 資金成本持續(xù)降低

2019年1季度，360金融持續(xù)拓寬資金渠道，已與中國工商銀行等全國性國有銀行、中國光大銀行、渤海銀行等全國性股份制銀行、南京銀行等城商行、持牌消費金融公司、信托公司建立廣泛合作。以累計放款量口徑計算，360金融79%的資金來源于金融機構，較2018年全年的74.7%有顯著提升。在同類上市企業(yè)中，該比例遙遙領先。由于資金價格與資金規(guī)模息息相關，充裕的資金來源，保障了業(yè)務低成本的資金結構。

除繼續(xù)與傳統(tǒng)金融機構資金保持合作外，360金融在新的一年將嘗試探索更多的資金渠道。一季度，360金融獲上交所、深交易所各批50億儲架ABS（資產(chǎn)支持證券）。不同于其他債券，ABS依托于某一類特定資產(chǎn)產(chǎn)生的持續(xù)穩(wěn)定的現(xiàn)金流，對基礎資產(chǎn)的質量，現(xiàn)金流等都有極高的要求。同時ABS的資金成本顯著低于其他資金來源，亦有助于降低整體資金成本。

資金成本的降低，最終傳導至借款用戶端，使得360金融得以提供價格更優(yōu)的產(chǎn)品，帶來更好的用戶體驗。

科技輸出穩(wěn)步推進 助力金融機構轉型

在數(shù)字化經(jīng)濟時代，未來的金融將基于科技為用戶提供便捷、安全的服務，科技將從根本上重塑傳統(tǒng)金融行業(yè)的產(chǎn)業(yè)鏈，360金融作為金融機構的科技助手，始終堅定科技公司定位，加碼TO B技術輸出，助推金融機構向科技金融轉型升級。

360金融在深度理解客戶、理解金融機構需求的基礎上，將自身獲客能力、反欺詐能力、風控能力、以及貸后管理能力全面輸出，幫助更多的金融機構完成貸前、貸中、貸后的流程優(yōu)化，節(jié)約成本，提升效率。

目前，360金融的金融科技輸出主要圍繞以下幾個方面：5100萬+的黑/灰名單，及時預警潛在的針對客戶的欺詐風險，有利于金融機構根據(jù)自身業(yè)務需求定制相關風控策略；資金饑渴分，深度挖掘客戶信息并提煉有效數(shù)據(jù)構建預測模型，在信貸審批環(huán)節(jié)判斷貸款申請涉嫌欺詐的概率；統(tǒng)一信用分，通過整合各類風險信息，展示個人信息主體的綜合信用風險情況；借貸意愿分，展示個人信息主體的借貸意向，大大提升精準營銷效率；智能催收，解放人工催收工作約70％的產(chǎn)能，極大降低了金融機構的人力成本。