「小产权房可以贷款吗」大数据风控下的消费金融

摘 要

消费金融

 

继P2P之后,消费金融已经成为下一个风口。从互联网巨头到新兴创业公司都开始布局消费金融,当前市场就有630家银行,2500家左右的P2P,近9000家小贷公司,15家持牌消费金融公司,以及蚂蚁金服、百度金融等互联网巨头,在发力消费金融市场。

中国的消费金融正处于爆发时代。2013年,中国互联网消费金融市场交易规模仅为60.0亿元,2014年交易规模则突破183.2亿元,增速超过200%,2015年,整体市场突破两千亿元,较上年增长约十倍。2016年,交易规模可望突破八千亿大关。消费金融将成为未来5-10年中国互联网金融领域最大的机会之一。

而随着居民的消费升级、消费人口结构的变化,以及利好政策的出台,消费金融市场将逐步扩大。2009年政府颁布《消费金融公司试点管理办法》,并推行4家试点,到2015年放开市场准入,将试点范围扩大至全国。今年3月,央行及银监会又联合印发了《关于加大对新消费领域金融支持的指导意见》,提出了一系列金融支持新消费领域的细化政策措施。

在消费结构转型、国家提出供给侧改革大背景下,2015年中国个人消费贷款余额是19万亿,75%是住房贷款,3%是汽车消费贷款,15%是信用卡贷款。剩下的1.33万亿是真正的消费贷款。到2017年底,互联网消费金融市场预测增加到两万亿,这两万亿会超过金融机构狭义意义上的消费信贷。

尽管消费金融市场蛋糕足够大,但是,如何切入这个巨大的市场,抓住痛点才是关键。消费金融关键的四个要素——场景、产品、获客和风控,这四个要素中风控是重中之中,而反欺诈是突破的难点。

在中国,18~59岁的人口近9亿,而拥有信用记录的人数约3.8亿,无信用记录的人数达4~5亿。这3.8亿人中绝大部分已成为各大银行的目标客户,然而,其中仍有近20%信用记录薄弱或者信用记录很少,这一部分人群可能是刚刚申请到信用卡、或者刚刚申请完房贷,人民银行中心还无法对其进行信用评分。

这部分人群加上部分实际信用较好、但无信用记录的白户人群,数量上亿,其中相当一部分有强资金需求,是消费信贷行业锁定的目标市场。传统数据模型通常根据信用历史、信用需求、信用使用、还款记录、债务水平、人生阶段6个维度进行风险评分,然而新的群体无法得到这些数据。对于这一群体,传统的数据风控很难准确评估,而新型的风控方式则在成本可控的前提下可以利用大数据做出有效风险判断。

新型风控是基于海量大数据,以数据为驱动,采用动态的、主动的、以点代线的连续方式,实时监控客户信用特征变动情况。金融企业是立足互联网数据产生的,基于海量用户的大数据风控是横亘在互联网金融企业脚下的门槛。如何迈过这道坎?
企业应在风控体系中花心思,引入大量先进风控技术,创建符合消费金融业务发展的较为完善的大数据交叉验证风控体系。同时,接入各类消费场景,形成以大数据和周边技术为代表的金融信用评估体系和场景化的产品开拓模式。通过场景化、数据化的线上平台结合,给用户提供更为方便、快捷的消费金融体验。由于场景的特性,能快速获取“客户在哪”的信息,并且知道客户要干什么,需要什么。

信贷风控模型需要三个支柱,数据模型技术、流程自动化和决策引擎、运营监控和优化能力。底层基础需要大数据基础平台,前端用量化数据完成,后期持续加大在风险监控、优化上的投入,如此便形成新型大数据风控的机制。

随着消费金融的蓬勃发展,大数据风控已呈现不可逆的趋势。大数据风控涵盖了政府数据、国企类如运营商数据、大型互联网企业数据、业务渠道场景数据、第三方数据、爬虫数据等,国内数据行业对于解决市场上信息不对称的问题非常有价值。但哪些数据能用、哪些手段能用,是各家平台各有千秋。在互联网金融2.0时代,消费金融机构如何实现风险“控制”,改善风控效率,减少逾期,降级坏账率,是统一的行动目标。

此外,消费金融额度越来越低,成本是一个非常关键的因素,如果按照传统征信,通过数据接入的手段,压力将会越来越大,所以如何降低成本提高效率,很可能是大数据风控未来的一个主要方向。

消费金融行业产业链正在逐步完善,消费升级使得消费金融迎来爆发时刻。到2020年,中国大众消费支出将达到43万亿,按消费金融提升的负债消费比2%来粗算,对应的市场规模就有8600亿,这将是一个万亿级的新蓝海。