传统银行消费金融的发展与互联网金融冲击的分析Word下载.docx

传统银行消费金融的发展与互联网金融冲击的分析Word下载.docx

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最优融资方案

我国消费金融市场发展潜力巨大，据相关数据显示，2015年我国消费金融市场规模已超过9万亿元，预计2019年将超过37万亿元。

国家将开放消费金融市场和鼓励产品创新作为撬动国民经济发展的重要杠杆，在2015年政府工作报告中指出“在全国开展消费金融公司试点，鼓励金融机构创新消费信贷产品”。

以阿里巴巴、腾讯、京东为首的互联网公司大量涌入消费金融市场，凭借各自的技术和数据优势为用户提供快捷、高效的产品和服务，极大地提升了用户体验，“花呗”、“微粒贷”等消费信贷产品上线不到1个月，用户就已突破百万人，这不但显示了“互联网+消费金融”的强大活力，而且对传统银行也造成了巨大的冲击和挑战。

一、互联网金融的优势

（一）降低了资金在供需两端流通的成本

首先，降低获客成本。

借助于互联网渠道的传播和扩散优势，互联网金融从根本上改变了传统银行主要以人工获客为主的方式，互联网金融企业可以通过建立综合应用平台或与第三方平台合作，实现批量获客和精准营销客户，同时获得资金供求两端客户，节省时间、资金和人工成本。

其次，优化资金融通环节。

为“短、小、频、急”的零售业务设计标准化产品，借助大数据、云计算等技术，建立风险审批模型，实现机器自动批量审批和客户筛选，通过电子化、规模化、流水化作业，提高效率的同时，最大限度地减少人工服务成本。

最后，减少交易成本。

相较于传统网点，互联网渠道的边际交易成本几乎为零。

随着人脸识别、信息安全等技术的应用，物理网点的作用正在被电子终端所取代，客户可以随时在网上进行申请、提款、交易等操作，并通过社交网络等线上方式进行催收。

（二）利用大数据技术控制风险

伴随着互联网技术的兴起，互联网金融企业的数据采集能力和挖掘能力较之前有了巨大的进步，这极大地扩展了申请人信息的采集范围，信息来源不只局限于传统的征信数据，而且包括借贷人的行为方式、社交、兴趣爱好等非结构化数据。

庞大的、碎片的、种类繁多的信息全面、动态地反映了客户的信用和履约能力，而且互联网金融企业可通过网络人际爬虫等技术，整合借款人人际关系信息，对借款人资质进行交叉核验，以蚂蚁金服为首的大型互联网金融平台已基于客户行为数据建立了个人征信体系。

同时，互联网金融企业借助机器学习技术，构建大数据风控模型，不但可以在贷款申请时对客户进行审核，而且可以对客户在还款过程中的行为进行监控，强化贷后管理，对可能发生的坏账提前干预。

由于所涉及的数据极为丰富，借款人基本没有造假的可能，大数据技术基本上解决了融资过程中信息不对称问题，使放款机构较为准确地甄别借款人资质。

（三）融资需求与场景相结合

由于专业化和集约化的需要，金融业逐渐从商业场景中独立，借贷业务主要在银行网点完成，无法和商业场景联接。

客户在商业场景中产生融资需求后，必须去银行网点融资后才能回到商业场景完成交易，这不但增加了交易流程，而且银行需要花费大量人力和时间成本对客户需求进行核实和调查。

但随着互联网技术的应用，互联网企业将商业模块和金融模块对接，一方面客户通过电子商务平台直接将资金支付给卖方，互联网金融机构可以掌握借款人真实的借贷资金用途，降低了客户挪用资金和过度授信的风险，减少了调查和核实成本，提高了客户体验；

另一方面互联网企业可以将海量“场景”客户转化为金融客户，增加客户黏性，使金融和商业平台实现良性互动。

以支付宝为例，2015年“双十一”促销活动当天，“花呗”交易6048万笔，其中超过60%的用户过去没有接触过消费金融。

与此同时，“花呗”促进了中低消费用户在淘宝平台的消费，据淘宝网统计，月均网购支付金额1000元以下的用户在用了“花呗”后，月均交易金额提升了50%以上。

（四）挖掘长尾客户价值

出于成本、技术和风险的考虑，传统银行主要面对中高端客户，针对学生、农民、城市低收入者等低端客户的融资服务缺失，众多长尾客户得不到充分的金融服务，而金融机构对长尾客户的议价能力远高于中高端客户。

鉴于渠道触达、数据搜集和分析以及技术上的优势，传统银行所忽略的海量长尾恰恰成为互联网金融的典型客户。

一方面，互联网金融通过手机银行、网上银行等渠道创新，使过去长期困扰我国贫困地区和低收入群体获取金融服务的高成本和规模不经济问题得到根本缓解。

另一方面，目前我国央行征信数据覆盖人口仅有8亿人，另外缺少征信数据的6亿人以长尾客户为主，互联网金融通过收集和挖掘客户行为的大数据建立征信体系，有效缓解了长尾客户征信缺失的问题，提升了消费金融的包容性和普惠性。

二、互联网金融对传统信贷模式的改变

（一）以移动终端代替物理网点

随着网银和手机银行等电子渠道的建立，消费金融的主要服务载体由物理网点向虚拟媒介转变，服务方式呈现线上化、移动化和社交化的特征。

客户可以通过手机APP和电脑客户端等随时随地获取服务，不再囿于时间和空间的限制。

金融机构的前台无限贴近客户，为客户提供无形的服务，并打造贴身的“金融服务管家”。

作为互联网银行的代表，微众银行通过QQ钱包和微信钱包线上发放贷款，上线一年来，其主推的小额信贷产品“微粒贷”，已累计发放贷款超过400亿元，主动授信客户超过3000万人。

（二）以数据化运营代替粗放式管理数字化运营是以海量数据收集、存储以及数据挖掘和应用为核心，以精准、细分和精细化为特点的运营模式。

金融业已经进入“数据为王”的时代，金融机构可以通过数据挖掘，提炼核心信息，分析客户群体和行为，为金融机构在客户管理、产品研发、渠道拓展、流程优化等方面提供决策支撑；

科学监控各流程环节，对不合理流程进行改造；

建立经营行为与效果的关系模型，不断调整经营行为达到最优的经营效果。

例如，意大利UniCredit集团的手机钱包在后台运营着近1000个应用，通过搜集、存储和分析海量的客户数据，可以对各流程进行实时监控和事件排查，客户事件发生率降低了40%，处理时间降低了70%以上。

以金融机构为中心变为以客户为中心。

随着以Zopa和LendingClub为代表的P2P平台的出现，金融脱媒的趋势更加明显。

金融机构已经由经营产品转变为经营客户，以客户为中心已成为其经营的重要目标。

一是服务前端无限“贴近”客户，为用户提供简单、便捷的服务。

金融机构由被动获取需求变为主动融入生活场景，通过社交互动、嵌入购物场景、推出优惠活动等手段，实现多维度服务，提高客户使用频率，增加客户黏性。

二是为客户提供特色化服务。

传统银行仅对高端客户提供了个性化的服务，“小而美”的互联网金融企业可以对客户类型进一步细分，根据不同类型客户的需求偏好，为其提供专属金融产品，增加产品附加值和客户忠诚度；

利用社交、购物和金融平台，在各自领域为客户提供专业化和特色化服务。

三是为客户提供附加服务。

互联网金融通过汇聚流量和积累数据，对客户行为进行分析，一方面可以为商户提供咨询服务、产品推广、财务管理等服务，通过客户交易信息分析客户人群和行为，为商户提供潜在目标客户，针对不同客户推出优惠活动，提高商户精准营销能力；

另一方面可以根据消费者偏好推送相应产品，为用户提供定制化产品。

三、传统银行在消费金融领域的作用难以替代

（一）理性看待互联网金融的冲击

互联网金融虽然来势汹汹，但在实际运营中，互联网金融很难取代银行在消费金融中的地位。

一是贷款对象限制。

互联网金融主要是要依靠客户的线上数据进行风险控制，所以要求客户不但是平台会员，而且还要积累模型分析所必须的数据。

对于客户的线下信息或是其他平台的数据，单个互联网金融机构无法收集和核实。

二是贷款利率较高。

相对于传统银行，互联网金融由于缺少存款功能，自有资金很难满足大量融资需求，资金来源有限且成本较高。

以一年期个人消费信用贷款为例，在4.35%的基准利率下，银行平均利率大致在9%，而互联网金融的利率普遍在15%以上，这使得有大额消费需求的客户将首先选择银行贷款。

三是产品单一。

互联网金融更倾向于利用掌握的数据资源为客户提供一款或两款标准化的产品，这虽然提高了审批效率和降低了成本，对于用户来说并不是最优的解决方案。

（二）传统银行消费金融业务的发力点面对互联网金融的竞争，传统银行要“化繁为简”，不应定位为客户提供单一的产品，而是根据客户需求和条件，为客户量身打造“最优的融资方案”，即发挥负债业务、资产业务、中间业务综合优势，打通线上和线下渠道，全面收集客户信息，利用机器学习为客户寻找最优的产品组合。

银行要实现这一定位，必须从四个方面入手：

1.利用大数据技术收集和挖掘客户信息。

金融机构的核心竞争力是风险甄别、定价和控制的能力，而金融机构的风险甄别能力，归根到底是信息的搜集、分析和判断能力。

虽然互联网金融具有海量的客户交易和社交信息，但银行也掌握着重要的客户信息。

一是资产信息，作为消费金融的主体，中低收入者的大部分资产都与银行有关。

银行通过对存款、理财、房贷、车贷等信息的分析，可以大致了解其资产情况。

二是个人信息，银行可通过信用卡、房贷等业务，收集客户学历、家庭成员、家庭住址等信息。

三是收入信息，通过工资卡的流水可以核实用户的收入，推断其还款能力。

四是工作单位信息，通过代发工资业务和每月缴纳医保信息，可以确定客户的工作单位，同时核实用户的收入信息。

五是消费信息，根据银联和银行pos刷卡信息，可以分析用户消费行为和消费习惯，挖掘用户消费需求。

同时，银行还可与第三方支付机构、电子商务平台、公积金中心等政府部门合作，在完善客户信息的同时，从多维度对客户信息进行交叉核验，建立借款人“画像”，降低信息的不对称。

2.充分发挥线下业务优势。

由于互联网金融大多依赖互联网渠道，缺少物理网点和人员，所以大多只能通过互联网为客户提供信用贷款，无法为客户办理抵押、质押等相对复杂的贷款业务，而抵质押贷款不但风险和利率都要远低于信用贷款，而且可以大幅提高客户的可贷金额，通过与信用贷款相结合，可以更大范围地覆盖客户的融资需求。

银行应将线下业务与线上渠道实现对接，客户仅需要线上申请和授权后，银行即安排工作人员上门服务并代办抵质押手续，同时通过押品系统随时监控押品价值，进而控制客户授信额度，控制风险。

3.通过机器学习建立最优的解决方案。

随着竞争不断深入，金融机构分工将更加专业和细化，而客户没有耐心也没有精力去了解每款产品。

在这一趋势下，银行各部门应建立合作、共享机制，利用掌握的数据资源，建立客户管理模型，通过后台强大的筛选和整合系统，为客户选择最优的贷款方案。

客户管理模型主要由四个子模型组成，分别是：

营销模型、申请模型、定价模型和贷后管理模型。

营销模型可以精确筛选客户群体，降低营销成本，提高营销成功率。

申请模型是根据客户表现，为客户提供综合的评分。

普通信用评分模型主要是针对单一的信贷产品的，这里的申请模型是考虑客户收入、资产、负债等综合信息，综合管理客户的授信额度。

定价模型需要考虑资金成本、风险损失、客户贡献率等方面因素，为客户提供抵质押和信用贷款组合定价。

最后，贷后管理模型根据客户的还款行为，制定贷后管理方案。

4.建立场景支付渠道。

消费金融最终要为客户的消费行为服务，银行必须为客户打造场景支付渠道，才能保持账户活性，避免资金向第三方平台搬家。

传统银行应“取长补短”，不但要与互联网平台合作，保持必要的“流量