购买
下载掌阅APP,畅读海量书库
立即打开
畅读海量书库
扫码下载掌阅APP

第三节
消费金融的内在驱动

依据我国消费金融发展的历史阶段、参与主体及其核心竞争力的不同,可以把不同机构从事消费金融的内在驱动力和优势划分为资金驱动、场景驱动和技术驱动三种模式。

一、传统消费金融的资金驱动模式

商业银行是我国最早开展消费金融业务的机构,其突出特点是资金成本低,风险容忍度低,内部流程严格,运营模式较重,业务成本高。有效运用低资金成本和高信用度客户的优势,提升放贷量,获取利差(或手续费)收入是商业银行从事消费金融业务的主要驱动力。

1.资金驱动模式的分类

以商业银行为代表,传统消费金融业务主要包括以下两大类。

(1)信用卡 信用卡包含信用支付和消费信贷双重功能,采取的是“一次授信,循环使用”的模式,如图1-15所示。

图1-15 信用卡的功能和模式

根据不同用户的信用水平,给予不同的授信额度。持卡人可以在信用卡额度内进行消费,还可以对产生的账单选择分期还款。

数据平台

剔除住房贷款,信用卡是目前我国规模最大的消费金融产品。截至2016年年末,全国银行卡在用发卡数量61.25亿张,其中借记卡在用发卡数量56.60亿张,信用卡和借贷合一卡在用发卡数量共计4.65亿张,人均持有信用卡0.31张。

(2)个人消费贷款 商业银行个人消费贷款主要是针对消费者的耐用消费品、购车、教育、装修、旅游等消费需求而发放的贷款,如图1-16所示。

图1-16 个人消费贷款的种类

个人消费贷款以有担保的消费贷款为主。无担保的纯信用贷款一般额度较小或者只针对银行的高端和优质用户。

2.资金驱动模式的优劣势

资金驱动模式以银行主导的消费金融业务为代表,这种模式既有优点,也有不足之处。

(1)优势 资金驱动模式的优势如图1-17所示。

图1-17 资金驱动模式的优势

(2)劣势 资金驱动模式的劣势如图1-18所示。

图1-18 资金驱动模式的劣势

二、电商消费金融的场景驱动模式

电商消费金融的场景驱动模式,其特点是金融产品与消费场景高度融合,从场景获客,并依托场景提高风控能力和用户体验。

1.场景驱动模式的分类

电商消费金融产品包括代付类消费贷款和现金贷两种,其中代付类产品能够与场景有效结合,是电商消费金融最典型的产品类型。

(1)代付类消费贷款 代付类消费贷款是指消费者不接触资金,资金由消费金融服务商直接支付给供应商,包括图1-19所示的两类。

图1-19 代付类消费贷款的种类

数据平台

目前,代付类产品是互联网消费金融最主要的产品形式,特别是在大型电商的带动下,这类业务呈现爆发式增长。2015年11月首次参与双11的蚂蚁花呗,在前半小时交易额就达到了45亿元,全天交易总笔数6048万笔,占支付宝整体交易的8.5%;2016年京东“6.18”店庆当天,白条交易额8分钟破亿元。

(2)现金贷 在代付类消费贷款的基础上,一些大型电商平台还推出了现金贷款产品,例如京东金融的金条、蚂蚁金服的借呗等。如表1-1所示。

表1-1 电商平台典型现金贷产品

电商消费金融的现金贷产品与循环授信类产品的开通流程相似,由系统进行综合评估,邀请部分用户测试后逐步扩大用户覆盖率,现金贷产品对用户信用水平要求更高。

2.场景驱动模式的优劣势

与资金驱动模式相比,电商消费金融的场景驱动模式也有自己的特点。

(1)优势 场景驱动模式的优势如图1-20所示。

图1-20 场景驱动模式的优势

(2)劣势 场景驱动模式的劣势如图1-21所示。

图1-21 场景驱动模式的劣势

三、第三方消费金融服务技术驱动模式

随着综合电商平台依托自身场景建立起数据化、自动化的消费金融风控及运营系统并尝试向外输出,以及部分技术实力较强的消费金融服务机构着力打造智能信贷决策引擎,广泛开展第三方合作,消费金融的技术驱动模式蓄势待发。

比如,2015年2月,众安保险联合赶集网推出“租呗”。

2015年4月,京东白条走出京东。

2015年4月,百度金融推出“百度有钱花”。

2015年6月,智能信贷产品“读秒”上线。

2016年3月,泰康在线推出消费金融云。

2016年5月,阳光信保联合寺库推出库支票。

1.电商平台的风控技术扩展与输出

电商平台大多依靠场景驱动获得消费信贷的首批用户,迅速利用自身的大数据优势和技术优势进行大数据风控实验,构建起基于大数据的消费信贷风控系统,把场景驱动升级为技术驱动,并向内部和外部两个维度延伸。

(1)内部延伸 内部延伸是把大数据风控经验向交易和支付环节推广,其典型代表是蚂蚁金服的CTU系统。CTU的核心功能就是判断交易是否由账户的主人在操作,对可疑交易进行验证,继而拦截。

(2)外部延伸 外部延伸是把大数据风控能力向平台之外的机构输出,其典型代表是京东金融“白条”和京东“金条”。前者走出京东商城的生态圈,通过与旅游、装修、租房、汽车、教育等行业平台对接,为该行业的消费者提供信贷服务,并与银行联名发布信用卡,进行联合风控;后者则于2016年6月开放给银行,与银行联合授信。如表1-2所示。

表1-2 京东金融消费金融产品与技术输出

电商平台把消费金融产品和风控能力向外输出,一方面有助于打破外界对其封闭生态能力的质疑,融合外部数据和用户;另一方面,电商平台在此过程中成为“第三方”,为其他机构提供金融技术服务,有助于提高整个行业的技术应用水平。

2.独立第三方的技术方案输出

在电商平台把自己的金融能力向外输出的同时,涌现了一批既不依赖资金,又不依赖场景、甚至自身并不进行任何放贷业务的独立第三方消费金融技术服务商,其核心能力为全流程的自动化消费信贷解决方案。典型代表如表1-3所示。

表1-3 典型的第三方消费金融技术服务商

比如众安在线的“千单”系统,它以信用数据为基础,连接消费场景端和用户端。线上,作为连接器和信用枢纽,其他机构可以快速实现账户的体系搭建、流量变现、消费应用等功能,同时还能让众安信用保险服务用户实现跨场景消费;线下,则可用于连接用户端和场景端,完成信用账户和消费场景的对接,用户可以到所有加盟“千单”的实体门店和商业场所进行信用消费。

独立第三方消费金融技术服务商专注于广泛用户需求发掘和通用型技术研发,与合作伙伴没有商业利益上的潜在冲突,决策系统也不依赖单一体系的数据源,可以方便地与各类企业展开合作。从其业务合作伙伴的量级和应用效果来看,这类公司的技术水平即使与互联网巨头相比也并不逊色。

3.消费金融技术驱动模式的特点

消费金融技术驱动模式具体有图1-22所示的特点。

图1-22 消费金融技术驱动模式的特点

(1)数据化 数据化是消费金融技术驱动的基础,对数据特别是大数据的运用是技术驱动模式与传统模式的关键区别。消费金融数据化又包括两方面的内容,如图1-23所示。

图1-23 消费金融技术驱动数据化

其中,数据化信用评估主要是利用大数据及相关技术解决图1-24所示的几个问题。

图1-24 数据化信用评估解决的问题

而数据化精准运营是以数据为基础,通过对各类用户数据的挖掘和分析,提高消费金融业务运营的科学性、精准性和精细化程度。具体如图1-25所示。

图1-25 数据化精准运营解决的问题

(2)自动化 自动化是消费金融技术驱动提升效率的关键,它使用机器学习、数据挖掘等技术建立审贷模型,在用户提交申请资料后使用模型自动进行审批,从而用机器和算法代替人工,极大地节省了人工成本,并大大加快了信贷审批速度,实现分钟级乃至秒级的授信决策,达到“无感化”的用户体验。

与此同时,自动化不仅仅体现在审贷环节,还贯穿于消费与信贷的始终,包括交叉营销、贷后管理等。

比如,在对用户授信之后,技术驱动系统可以实时监控用户动向,自动生成还款提醒、逾期催收等方案,继续节省消费信贷的人力成本。

(3)柔性化 消费金融技术驱动不依赖于场景,但又可以与场景相结合,获得更好的风控效果和用户体验。具体如图1-26所示。

图1-26 消费金融技术驱动柔性化 xiAqDguJsqWxO1BA8ChN3utiWi2umk33acN+WjcmCqAxWMoULGHda9AR7pvP5JFl

点击中间区域
呼出菜单
上一章
目录
下一章
×