贷款 贷款攻略 个人消费贷款 2016年消费金融仍处于政策红利期
2016年消费金融仍处于政策红利期

教育分期、旅游分期、数码分期...琳琅满目的分期产品也把消费金融从蓝海带入了红海。而最新报告表示,消费金融在我国仍属于新生事物,仍处于政策红利期,也是资本竞相涌入的新风口。

分期产品只是消费金融产品的一类,常见的产品包括汽车贷款、耐用品消费贷款、无抵押个人现金贷款以及房屋修缮贷款等等。目前消费金融的服务提供商,包括商业银行、小额贷款公司、消费金融公司、分期平台和汽车金融公司等多种类型。在2016年互联网金融合规化发展高峰论坛的“新动力,新供给,新蓝海——共建消费金融生态圈”分论坛上,融之家发布了《2016年消费金融生态报告》,对消费金融行业的发展进行梳理。

三大参与方:银行系、产业系、互联网系

报告介绍,我国消费金融的参与公司类型众多,各个系别优势不同,形成了百花齐放的局面。主要参与方分为银行系、产业系和互联网系,分别在资金获取成本、产业资源整合和用户覆盖上具有比较优势。

2009年7月,银监会公布《消费金融公司试点管理办法》,2010年1月,首批4家消费金融公司获准成立,分别是北京的北银消费金融有限公司、上海的中银消费金融有限公司、四川成都的锦程消费金融有限公司和天津的捷信消费金融有限公司。随后各家持牌消费金融公司相继成立。截止2016年11月23日,我国已经有获批持牌消费金融公司17家,分布在东部、中部、西部、东北等各个地区。这些持牌消费金融公司大多是银行系和产业系。

以互联网系,搜狐旗下的搜为例,今年三季度,搜推出消费金融产品小狐分期。小狐分期是搜围绕互联网技术和大数据风控模型打造的一款消费金融产品,包括现金贷和分期付款两个产品体系。已与教育、医美、租房、游戏等领域10余家机构合作,提供嵌入场景的消费分期服务。

业界:消费金融还是早期市场

都说消费金融过热,已处于红海,但在业界看来,消费金融还是早期阶段,追求风口并不是企业的目标。报告指出,消费金融仍处于政策红利期,决策层信心坚定,消费杠杆处于相对低位,待挖掘空间广阔。

融之家CEO张建梁认为,中国的消费金融的覆盖人群还有很多未覆盖人群,有很多人不知道可以在手机上借钱或者是手机购物分期。“我觉得时间窗口至少还有一年的时间,到2017年底的时候中国的大部分人群都知道,从普及教育、产品的覆盖面差不多全了,所以这个阶段属于获客阶段,所有的机构都在获客,让用户知道我们的产品,接下来就是竞争。”

回顾中国信用卡的发展阶段,从2002年开始大家办卡,信用卡很风险,到现在每个人手里大概有三四张卡,你面临的问题是刷哪一张,这些机构做的事就是诱导你刷他的卡,提供各种增值服务。未来在消费金融我把它类比为信用卡,他们一定会竞争,额度往上走,是不是可以给借款人提高更多的额度,然后是打利率低,看谁的利率更低。目前的阶段是获客阶段,但是中国的体量是这样的,每年的新增有限,很快所有人会知道,接下来他们拼额度,额度拼完拼利率。张建梁进一步表示。

传统上来讲,消费金融车、房以及资产相关的。比如说刚才说到医美之外,教育、家装、旅游,甚至婚庆这些都是比较典型的消费金融场景。宜人贷副总裁宋巍表示,“你说哪一个真的是会成为风口?其实追求风口也未必是每一个公司的一个目标了。还是要寻找最适合自己公司的客群定位、风险偏好,以及如果需要对外合作的话,那么适合你合作的伙伴,能够一起来共事的场景,才是适合你发展的场景。”

麦芽分期CEO陈展表示,消费金融现在还在早期市场,未来3到5年还是一个增量市场。场景要回归到风控,做好场景和风控的结合。

风控与征信:在数据开放和隐私保护间寻求平衡

消费金融是一种无抵押、无担保的信用贷款,信用贷款的风控在于模型化和收益覆盖损失,这些都需要精确的计量。而目前大多数消费金额平台极其缺少这方面的人才。

基于母公司的互联网资源,如搜依托搜狐的大数据、云计算优势,建立起了涵盖多个维度的立体化“风刃”风控系统。除了使用常规用户全景数据的大数据源外,搜还收集产业链上下游数据作为数据源,基于此构建多维度的规则引擎、智能评分模型。通过打破产业链金融服务中的信息孤岛,提高了风控效果和授信审批效率。另外,还在垂直产业金融模式下不断熟悉产业的业务和交易流程,明确资金用途,便于挑选优质的项目,有效控制风险。利用这套风控系统,搜平台的借贷逾期率控制在0.06%。

而另一些没有基础资源和人才储备的公司就需要借助外部风控和征信公司的力量,而大数据获取和分析则是这些外包服务商们的看家本领。

冰鉴科技CEO顾凌云表示,大数据的本质实际上是把监管机构禁止你使用的变量,通过层层影射,然后把它用起来。中国今后随着监管机构越来越趋于严厉的监管,所有今天可以自由使用的变量一定是不可以的。

华道征信常务副总裁童邗川认为征信实际上就是在数据开放和隐私保护之间不断地找平衡。信息安全是第一要务,不管有什么数据,多少数据,第一都是安全。

而在中国,独特的现象是风控需要受当地政策的影响。据搜介绍,例如,车贷业务中的车商贷,天津港和江阴港的政策不同,导致了两个地区的风控流程不一致,因此出现不同的模块和影响因子。那么该风控系统在车商贷审核过程中,系统将进行风险成本核算,识别这些因子并调整合适的风控模型,从而更智能化和精准地进行风险控制。

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