賀佳雯
對于消費金融而言,數據和技術在一定程度上正在改變著風控和獲客效率。
當“大數據”開始進入各行各業的視線,互聯網消費金融公司也開始利用手中的大數據謀求更廣闊的業務布局。
年輕群體因收入與消費的矛盾產生信貸需求,傳統金融機構的部分缺席為互聯網金融創造了發展空間。移動端可以隨時隨地對消費者的消費需求產生回應,科技發展重塑風控,這些與未被滿足的需求產生碰撞,于是2013年互聯網消費金融應運而生。
如今,經過四年的發展,互聯網消費金融呈現爆發式增長的趨勢,艾瑞咨詢發布的《2017消費金融洞察報告》顯示,互聯網消費金融從2013年開始到2016年,其交易規模從60億增長到了4367.1億,年均復合增長率達到了317.5%。如此累積下來的大量數據將被如何運用呢?
數據驅動
對于消費金融而言,數據和技術在一定程度上正在改變著風控和獲客效率。大數據風控,通過運用大數據構建模型的方法對借款人進行風險控制和風險提示,避開傳統風控的劣勢,發揮最大優勢更精準地對業務進行支持和維護。
隨著互聯網技術不斷發展,傳統的風控手段已逐漸不能支撐機構的業務擴展;而依托于大數據的風控技術對多維度、大量數據的智能處理,批量標準化的執行流程,更能貼合信息發展時代風控業務的發展要求?!芭c原有借款主體進行經驗式風控不同,通過采集大量借款人或借款企業的各項指標進行數據建模的大數據風控更為科學有效。”中央財經大學金融學院教授劉向麗對《中國經濟信息》記者分析。
數據驅動下的風險定價是消費金融企業的核心能力之一。京東金融消費者金融事業部總經理區力在接受《中國經濟信息》采訪時回顧,過去三年中,京東金融做了大量的數據、研發和系統的投入,這些投入是固定成本,每一單金融服務的操作成本則是變動成本?!氨热纭讞l業務,我們沒有一筆是通過人工審核,都是機器決策,這樣子每單的變動成本近乎為零,我們的后臺系統1秒鐘可以處理幾十萬筆交易,這在過去的金融服務模式中是不可想像的?!眳^力說?,F在“白條”信用風險評估模型覆蓋了兩億多個京東用戶,而且每一個數據模型體系中都有上百個子模型,幾萬個變量。
區力向《中國經濟信息》記者表示,京東金融目前已經構建了自身的核心壁壘,即數據驅動下的風險定價能力,具備了獲取各種不同維度數據源能力,以及數據技術能力和數據模型產品能力。
與此同時,京東金融憑借在數據領域進行廣泛的投資以快速占位。公開資料顯示,京東金融已經投資了ZestFinance、聚合數據、數庫、聚信力等多個數據公司,這其中包括數據銀行、數據挖掘、機器學習等不同的類型公司。
趙國慶則對自己創立的馬上消費金融公司冠以“典型的大數據公司”的頭銜。
目前,馬上消費金融擁有的技術和大數據團隊人員占據公司總人數的2/3,體現了鮮明的新型金融機構特征。通過采用多種機器學習方法,建立了面對不同業務場景和不同需求的幾十個大數據模型,擁有超過10W個數據維度。
區力還透露,依據京東金融2017年確定的“堅持技術持續投入不動搖”戰略,下一步京東金融將對于自身數據技術基礎方面進行布局。
舉例來說,根據京東集團的電商業務的一些用戶購物數據,基于相應的模型產品,可以在消費金融業務上為消費者提供相匹配的“白條”額度,或者為其提供專業的針對性理財服務,甚至在眾籌業務方面。
當下,互聯網消費金融借力大數據大勢所趨,業內人士翹首以盼的是,利用大數據將各條業務線的服務、產品、用戶打通,為用戶提供更加人性化、合理化、科學化服務。
數據共享
4月25日,國家金融與發展實驗室銀行研究中心發布的《中國消費金融創新報告》(下稱《報告》)顯示,至2016年底,我國金融機構人民幣信貸收支表中住戶部門的短期消費貸款余額達到5.3萬億元,再加上非金融機構消費金融平臺的貸款,我國當前消費金融市場規模(不含房貸)估計接近6萬億元(含房貸規模在25萬億元左右)。如果按照20%的增速預測,我國消費信貸的規模到2020年可超過12萬億元。
“中國的按揭占絕對主導,25萬億元當中,大概有19萬億元是住房按揭,剩下的大概6萬億元金融機構的錢,加上目前新興起的互聯網消費金融的錢,中國差不多6萬億元左右的消費信貸當中,信用卡的規模大概是4萬億元左右,剩下的都是分期。”國家金融與發展實驗室銀行研究中心主任曾剛在《報告》發布會上說。
目前,進軍數據、技術支持解決方案是不少已經具有一定發展規模的消費金融平臺的一條“開放合作”之路。
“這幾年,京東金融在數據和技術輸出方面做了一些嘗試,包括和金融機構合作聯名信用卡,幫助發卡銀行提高批核率?,F在,我們的現金貸款產品背后大部分都是對接的銀行資金,幫助金融機構降低風險提高收益率。”區力表示,今后,京東金融依然會沿著開放的路徑,對外輸出數據技術能力,幫助推動整個普惠金融生態的良性循環。
不久前,米么金服還與奢侈品分期平臺奢分期達成戰略合作。對于“專業金融+電商場景”這種嘗試,米么金服創始人宋夢郊此前接受媒體采訪時曾指出,分工化協作將成為未來趨勢所在,越來越多的專業服務機構將會填充進入電商的整體行業鏈,降低系統成本,提升行業整體效率。而消費金融公司自身具備的數據分析能力,可以捕獲用戶多維度互聯網信息,為商戶描繪出用戶潛在畫像,實現精準營銷。
事實上,普惠金融實踐的背后歸根結底是對風險的把控能力。相比于傳統消費金融風控模式,互聯網金融消費風控系統以大數據風控是為基礎,融入“數據+風控模型+算法”的思想,真正有效地將風控系統量化衡量。在劉向麗看來,基于大數據風控,可將傳統消費金融前端銷售依靠大量的人工推薦、后臺依賴人工作業的重人力模式,升級為依賴系統和數據自動決策的在線實時自動信貸工廠模式。