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网络消费分期 得风控者得天下

时间:2017-05-25    09:44:13
作者:聂国春

  ■本报记者 聂国春
   “原来2500元的手机,现在每个月只要花200元就可以了。这样既减少了用户的资金压力、降低了用户的心理门槛,也促进了vivo手机的销售。”谈及“花呗+分期”的模式,vivo电商负责人表示,花呗对产品的销售影响明显,尤其是新品首发期间,花呗分期交易占比超过vivo线上销售量的50%。
   据统计,在中国近1.7亿90后中,开通花呗的人数超过了4500万,花呗分期也受到年轻人的喜爱,成为一种新时尚。以花呗上最受欢迎的商品类目“手机”为例,76.5%的年轻用户都会选择使用分期。
   事实上,随着我国消费群体年轻化以及消费观念的变化,互联网消费分期服务正在不断突破原有的发展瓶颈,消费金融市场开始迎来爆发式增长。艾瑞咨询日前发布的《2017消费金融洞察报告》显示,互联网消费金融交易规模从2013年的60亿元猛增至2016年的4367.1亿元,年均复合增长率达317.5%。
   不过,记者调查发现,在网络消费分期火热的背后,同质化困境已日益严重,而风险控制难题也亟待解决。
  市场成为“准红海”
  
 “消费金融是近两年互联网金融中最为火热的细分领域,其在2015年迅速崛起,2016年呈现爆发式增长。”网贷之家研究员王海梅说。
   根据wind资讯预测,2017年互联网消费金融交易规模将达到9983.4亿元,同比增长100%以上。
   巨大的市场前景吸引来众多公司抢滩布局。记者了解到,消费金融市场的参与者既包括金融机构体系内的商业银行、消费金融公司、汽车金融公司,也包括互联网类金融机构体系内的电商消费金融、P2P平台、互联网分期平台。可以说,消费金融市场主体已多如过江之鲫。
   苏宁金融研究院5月17日发布的《2017年中国互联网消费金融发展报告及展望》指出,随着生态圈的成熟,一方面,互联网消费金融创业变得很容易,表现为进入门槛大幅下降;另一方面,互联网消费金融的竞争也日趋激烈,正实现从蓝海到“准红海”的转变。
  产品同质化严重
  
 记者了解到,网络消费金融的主流模式主要有消费分期和现金贷两种。与现金贷直接从平台支付现金给消费者使用不同,消费分期涉及平台、商户和消费者三方,一般依托真实的消费场景。消费者在商户进行消费,申请贷款或分期,贷款资金支付给提供商品或服务的公司,消费者可以选择分期还款。
   目前网络消费分期平台分为电商系、网贷系和纯消费金融系三类。其中,电商系以京东白条、蚂蚁花呗、国美金融等为代表,拥有电商场景及大量的客户、数据积累;网贷系以惠人贷、拍拍贷等为代表,拥有一定的金融客户群及丰富的金融业务经验;纯消费金融系则以马上消费金融、分期乐等企业为代表,凭借较强的风控、场景把控和创新能力布局市场。
   在网购场景下,以阿里、京东为代表的电商系巨头在分期业务方面已经取得了较大突破,同时众多的消费分期平台已经遍布于3C、校园、租房、装修、旅游、教育等各个细分领域。尽管市场主体不同,但记者调查发现,这些平台开展的网络分期业务却大同小异,产品同质化严重。
   “在2015年之前几乎一家医美平台都没有。但从2015年年中开始,几乎每个月都有一家医美分期平台上线。”某分期平台从业者告诉记者,据统计,目前市场上做“医美”的平台已经有几十家之多,但模式大同小异,都是和机构合作,将自己的服务提供给机构。有的医院甚至接入了3家以上的“医美”分期平台。
  风控难题待解
  
 消费分期大多是与消费场景相结合,在一些人看来,就是场景为王。但随着信贷规模的不断扩大,消费金融风险正在不断显现,不良率逐渐提升。
   根据银监会披露的数据,截至2016年9月末,消费金融行业平均不良贷款率为4.11%,这一数据相较于去年同期平均2.85%的不良贷款率略有上升。同时,消费金融公司呈现出两极分化的趋势,像阿里、腾讯的网商银行、微众银行等充分利用其数据资源和技术手段,不良率基本已经保持在了1%以下,而许多中小平台仍使用比较粗放的信贷管理和信用审核方式,不良率不断提升,一些消费分期公司的不良率水平已经超过10%。
   在此背景下,行业各参与方已经逐渐意识到了风险控制的重要性,行业已经逐渐从重流量向重风控开始过渡。投之家CEO张建梁认为,场景能够激发需求,但是不能创造需求。大部分的消费者还是理性的,一定是先有消费意愿而后再去寻找金融的支撑。因此,对于平台来说,做好风控才是在消费分期市场长远发展的关键。
   马上消费金融相关负责人表示,消费金融因小额、分散、覆盖人群广的特点,决定了其目标客户群有很大一部分是传统征信覆盖不到的人群。面对个人信用体系不完善、恶意骗贷、客户违约成本低、债务收回成本较高等诸多挑战,要求消费金融公司必须大力发展人工智能,通过大数据为驱动的人工智能手段,丰富风控的数据纬度、算法和模型来实现快速识别借款人风险。

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