加载中...请稍后..

中国消费金融洞察报告

发布日期:
2018-04-10
浏览量:
65940

一、互联网消费金融行业概述






互联网消费金融发展动力

年轻群体可支配收入少、超前消费意愿强烈


2016年,按照中国人均可支配收入能力划分,30岁以下的群体中75.3%的人每月可支配收入低于6000元。在40岁以下人群中,近4.5成人群曾使用过分期消费功能,超3成人群没有使用过分期消费,但对此很感兴趣。


以90后为代表的年轻群体,成长于互联网与移动互联网时代,便捷化、即时享乐是他们价值观的组成部分,加之支付便捷化使得他们的货币观念减弱,在消费受收入水平制约的背景下,超前消费意愿强烈。



互联网消费金融发展动力
信贷人口渗透率不足三成,传统金融机构服务能力有限

2015年,我国信贷人口渗透率仅为27.6%,而同时期美国信贷人口渗透率为82.0%。美国消费金融产业在历经了70余年的发展后,信贷人口渗透率高,这得益于消费观念的转变、法律监管和配套措施的成熟、科技进步等原因。相较于美国的渗透率水平,我国信贷人口渗透率明显不足,除了社会观念和顶层设计外,过去传统金融机构的服务能力有限也是造成这一现状的重要原因。

长期以来,我国传统金融受到政府过度保护,存在业务模式僵化、业务覆盖面有限、扩大业务动力不足、风险定价能力单一等问题。 








分析:看好互联网消费金融的未来

从大环境来看,我国经济在历经高速发展后,依靠投资驱动来拉动经济增长的模式进入了瓶颈,在大力引导依靠消费驱动来拉动经济增长的当下,政策向消费金融倾斜。与此同时,我国的信贷人口覆盖率相对于发达国家还有很大的上升空间,传统金融机构的缺位为互联网金融机构带来发展的契机。借助移动互联网和新兴科技,未来互联网消费金融机构还将有长足发展。




二、互联网消费金融行业发展现状




互联网消费金融市场规模

千亿级互联网消费金融市场


互联网消费金融从2013年开始到2016年,其交易规模从60亿增长到了4367.1亿,年均复合增长率达到了317.5%。艾瑞咨询认为,整体市场高速增长的原因主要包含以下几方面:首先,参与主体逐步丰富,从之前P2P为主导拓展到目前以电商生态和网络分期平台为基础,参与其中的企业数量和类型较2013年有明显突破;其次,新兴市场不断被开拓,大学生、蓝领等新兴消费金融市场被企业深耕,长期被压抑的消费金融需求爆发式释放;最后,我国政府对互联网消费金融的发展持鼓励扶持态度,这也是互联网消费金融市场得到高速发展的重要因素。








消费金融的场景化趋势

场景化一定程度上满足消费金融关键要素

 

场景化通过对消费中进行金融服务的嵌入,来刺激或促使消费者通过信贷的方式完成消费交易。促进作用体现在精准捕捉潜在信贷客户,以及对客户的需求启发两个方面,除此之外,场景化必然要求消费金融机构对消费产品、客户进行深入研究与刻画,基于这种刻画,消费金融机构得以根据产品特性提供针对性金融服务,风控得以更准确地定位风险点,使得风险定价更为准确。




三、秦苍科技案例分析


秦苍科技企业基本情况介绍

你的梦想,我来买单——中国年轻群体的“移动信用卡”

 

上海秦苍信息科技有限公司成立于2014年3月,以“你的梦想,我来买单”为宗旨,专注于为中国年轻群体提供小额消费分期付款和消费金融服务,是国内较为领先的金融科技公司。旗下App“买单侠”、“星计划”是消费分期技术产品,通过大数据算法模型和人工智能给年轻群体提供快速消费分期服务。


买单侠创始团队成员拥有高等学历,分别毕业于斯坦福、清华、南京大学、复旦、交大等知名学府,并曾经就职于红杉资本、微软、谷歌、Autodesk、硅谷顶级投资机构以及国内顶尖银行,在技术、风控、销售、财务等方面均积累了丰富的经验,为进入新领域奠定基础。截至目前,公司员工人数约1000人,其中技术研发和风控管理人员人数超过400人。




秦苍科技业务流程

坚持线下场景获客,注重精细化运营


客户在消费过程中通过扫描店员(面诊师)手机上的二维码进行分期操作,由于二维码具有唯一性、并有严格的申请时间限制,秦苍科技实现将获客途径限制在线下场景。

 

在业务流程中,秦苍科技注重精细化运营。在店员体验上,秦苍科技通过随机红包的方式,利用游戏心理增加店员对秦苍科技平台的使用。对于用户而言,通过快速放款、保障信息安全、合理的催促还款安排等方式,打造良好的用户体验。



秦苍科技客户群体

场景+主动营销=新优质人群

 

秦苍科技线下场景获客与主动营销的结合,使得其客户群体为新优质人群。新优质人群,指的是2.5亿年轻蓝领和初级白领中信用良好的人群,他们中有中国人民银行信用报告的不到20%。他们难以通过传统金融机构获得资信的原因并非因为不够守信,而是传统方式难以对他们进行风险定价。新优质人群具有共债低、杠杆较低、用户粘性高的特点。






秦苍科技风控体系

贷中风控:机器学习定义风控的未来

 

秦苍科技利用机器学习完成部分风控任务,机器学习在风控方面可以极大地释放人工,同时在理论上可以实现比人工识别更好的效果。具体应用过程中,秦苍科技利用冠军挑战者的方式不断优化模型,内置多个算法,且在业务的扩大过程中稳步渗入新的机器学习算法,在保证安全性的基础上推进风控的革新。





四、秦苍科技案例启示