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消费金融风控:大数据和人工智能缺一不可

本文共2021字,预计阅读时间40

近年来,消费金融行业在政策的支持下得到了全面、快速的发展,成为我国经济转型升级的新风口,吸引各路社会资本纷纷涌入,发展空间巨大。

据统计,2010年到2015年,消费性贷款每年增速维持在15%~20%左右。进入2016年,消费金融市场规模呈爆发性增长。来自银监会数据显示,截至2016年三季度末,消费金融行业资产总额1077.23亿元,累计发放贷款2084.36亿元,贷款余额970.29亿元。

业内人士预计,2017年下半年,险资和传统金融机构或进入消费金融行业,随着参与者的增多,中国消费金融市场正加速由“蓝海”转向“红海”,在各路资本逐鹿中各家打法大同小异,竞争逐步升级。

增量市场已结束,迎来存量市场阶段,而场景和产品已成为角力关键,但最终消费金融必将是风险管理之争。

竞争之激烈

消费金融公司具有“无抵押、无担保”、“小额分散”、面向中低收入者的特点。随着监管对消费金融公司试点转向常态化的放开,银行、电商、P2P网贷公司、第三方支付公司等多类主体纷纷开始申请消费金融公司牌照,抢夺万亿元级的市场蛋糕。

2016年,银监会积极推动消费金融公司设立常态化。中国银监会非银部主任毛宛苑此前透露,目前国内已批准开业的消费金融公司共有16家。

另外,大型电商平台以及互联网巨头利用其线上场景、用户资源以及数据优势,自建消费金融业务线,互联网消费金融增速飞快。

截至目前,国内持牌消费金融公司仅有23家,但市场参与者众多,可以说是群雄逐鹿。

虽然拥有巨大的市场前景,但参与者众多也让消费金融领域的竞争愈发激烈。根据《2016中国消费金融行业报告》显示,目前在中国消费金融领域主要的参与者分为八类,包括消费金融公司、互联网消费金融产品、银行消费贷款、汽车金融分期、信用卡分期、小贷公司、典当融资和P2P。

然而,这只是消费金融市场竞争激烈的一个横截面,快速更迭的竞争阶段才是消费金融领域竞争激烈的真实写照。

升维进化三阶段

任何消费金融企业一开始都是从获客入手,通过降低获客成本争取盈利空间。随着竞争压力增大,消费金融企业要瞬时应对来自线上线下、个体群体的海量需求,这些可以归结到场景的比拼。

近年来,消费金融机构的业务场景已经从传统的零售业务逐步拓展到教育、旅游、健康等新兴消费领域,并且爆发了激烈的价格战。

但场景的争夺最终还是要回到产品上。那么,如何在产品差异化竞争阶段脱颖而出?可以预见的是在未来的消费金融领域,放款速度、放款金额、利率以及用户体验、增值服务、品牌影响力等方面,都会存在竞争。而在众多维度中,放款速度是借款人较为看重的因素。因为对于借款人来说,消费信贷额度小、周期短,因此利率的高低对用户的影响不大。

存量阶段的战火刚刚打响,就有不少企业放远眼光,思考消费金融的最后阶段——风险管理的竞争。

众多消费金融平台所面对的是不断缩短的放款时间,甚至有不少平台喊出了“秒批”的口号。但消费金融机构能否做到“秒批”,与其自身的风控水平息息相关。

《2016消费金融生态报告》显示,我国的征信制度等金融基础设施建设极度匮乏,造成消费金融公司不得不用自己的资金进行模型试错,这在短期内可能造成消费金融公司坏账率较高、无法盈利、增加公司运营风险,从而影响风投和资本进入。

此外,目前征信市场还面临着一个巨大的难题,就是每个贷款机构都是一个信息孤岛,都想获取对方的黑名单、多头借贷等数据,但是不同机构之间的数据之间应该如何融合,依然没有很好的解决方案。

风险管理的把控直接决定企业的走向与存活,在众多消费金融企业竞争的过程中,谁能在把握住风险质量,谁就能走的长远。

消费金融风控:大数据和人工智能缺一不可

有人猜测,未来消费金融将变成快消品,服务重心将由产品本身迁移到用户体验和资金成本。而要做到这一点,消费金融机构最终会走向风控优劣比拼的道路。

大数据时代悄然而至,平台采用何种风控手段将对我们的投资有很大影响。大数据通过采集多维度征信数据,进行全方位数据分析,计算出可信的欺诈风险等级及信用风险等级,并给出合理的额度期限建议是大数据风控的基础流程。

采用大数据方式可以验证借款人身份、分析提交的信息来识别欺诈、分析客户线上申请行为来识别欺诈、利用移动设备数据识别欺诈、参考社会关系来评估信用情况等。但是纯粹的数据不能证明其有效性,这是大数据风控目前存在的主要问题。

另外,人工智能在消费金融领域的应用广泛,目前集中在金融服务自动化、产品个性化、降低欺诈、智能客服、质量管理、贷后管理等多个方面。作为金融业务核心的风控领域,人工智能发挥的作用也至关重要。

消费金融的技术驱动特征将会愈加显著,在资本逐鹿的消费金融领域,玩转金融科技是大势所趋。金融科技实力的强大与否,将直接影响一家消费金融服务机构的综合竞争力。


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