场景细分下的消费金融

文/中关村互联网金融研究院

场景细分下的消费金融

文/中关村互联网金融研究院

做消费金融一定要抓对细分领域，搭建好征信系统、信用体系、担保体系、借贷体系和催收体系，而互金风控数据是最重要的来源。

随着电子商务的崛起，互联网消费金融越来越为社会大众所了解和使用。在当前的时代背景下，互联网消费金融正呈现飞速发展的态势。据艾瑞咨询数据显示，2013年中国互联网消费金融市场交易规模达60亿元，2014年交易规模达183.2亿元，增速超过200%。2014至2017年中国消费信贷规模将维持20%以上的复合增长率，预计2017年消费信贷规模将超过27万亿元，发展空间巨大。对于这片万亿级别的蓝海，目前互联网巨头们都在布局，那么对于各金融机构、初创型企业该如何进入呢？

消费金融是蓝海，也是黑海？

目前消费金融公司有四大类：一是传统金融，他们有完善的客户和专业系统，目前在大力发展个人的消费金融；二是有牌照的消费金融公司，他们的资金也是比较便宜的，可以通过ABS发产品，还和一些大型的消费商户有捆绑关系；三是电商类，像京东、蚂蚁金服等，他们的优势是在细分市场、垂直市场有很多的优势，他们自己也做得非常好；第四就是从业者。“想要在这样的环境下切入消费金融场景就要做他们目前不愿意做的、还没有做的东西，比如和农产品相关的，比如批发店以及一些商场柜台的租户，基于一定的场景，我们去做，跟这些场景的服务商结成联盟，他们推荐客户，然后参与管理，利益共享、风险公担，这是我们可以做的。”新新贷副总裁杨军则认为，消费金融既是蓝海，也是黑海。

做好消费金融必须做好五点，分别是征信系统、信用体系、担保体系、借贷体系和催收体系。要把这几个体系都做好，将来的消费金融前景才真正美好。虽然目前说消费金融是一片蓝海，但是对我们这些从业者来讲，还是一个黑海。

做消费金融一定要抓对细分领域

微贷网副总裁汪鹏飞认为，做消费金融一定要抓对细分领域，把握好四个点：第一、资金成本一定要低，消费金融机构一定要有大量的资金，而且这些资金的成本要非常低；第二、数据和技术能力是消费金融的基础，互联网时代，更多数据信息来自于互联网端，我们平时在网上的一言一行，都可以成为对一个人进行征信的依据。随着互联网时代的进一步发展，这些数据的获取能力越来越强，对未来提供信贷征信决策依据的能力也会越来越强；第三、品牌和体验度，要注重品牌美誉度和体验度；第四、以低成本大量获客，例如以交易场景为低成本的快速获客方式等。

“目前消费金融细分领域做得比较多的是医美领域、教育培训领域、租房领域等，这些领域空间都非常大，但是竞争也非常激烈。创业型公司做细分领域，一定要选择一些别人没做的，不仅是银行没做，包括现在互联网金融公司都没做的领域。这里面都是有机会的，只要抓对了一个细分领域，机会就非常大。”汪鹏飞特别强调道。

放开眼界，场景化领域做到更细

一个新的消费金融公司，资产端的定位和一些原始的东西，在平台成立之前就已经开始改动了。怎么样把细分的东西做得更好，这是很重要的。创客金融CEO周洋认为，目前，新的消费金融和传统金融有一些区别，传统老牌做互联网消费金融和现在的做法会有不一样的地方，就在于我们的获客和风控会更多地通过大数据和云计算的方式完善，提高更多的效率。

周洋表示，在这个时代进入消费金融是最坏的时代也是最好的时代。比如，当你看到一个领域还不错的时候想进入做场景，可是突然一些大的企业也进去了，这个时候就会考虑做与不做。针对这个方面，你可以考虑这个行业还可以再细分。“很多平台现在做房租领域的细分，大多数是租客，你要租房子，以前付三押一，我们再细分，付一押一，让你的生活更便捷、资金压力更小一点。还有人做二房东，有人做商品房的，有人做非商品房的，再往下还可以继续分，只要大家愿意想，其实这个不同的行业总能找到很多细分的东西，有人一直往下钻，发现了这个东西没有人做，但是做了以后发现没有市场，我们还是要掌握一个度在哪里。实际上我们眼界放开以后，一旦在一个领域大家有一些专长，关键还是做细。”

互金风控数据是最重要的来源

近几年，互联网金融发展得非常迅速，而在信用这块，人民银行有征信体系，但是本身的覆盖面是非常有限的，如何在这个互联网消费金融的环境中支持消费金融的发展，征信这一块还是有非常大的发展潜力。

万达征信模型研发部副总经理乔保强指出，征信是等于数据加模型加应用场景，其实征信不但用在消费金融领域，衣食住行都可以服务于这些场景，而互金风控数据是最重要的来源。“现在的风控不一定是基于数据+建模的方式。一般来说数据有三个来源，第一个是自己的系统里面，会搜集到很多的交易数据，客户的信息数据。相对说，这部分的数据，我认为量是有限的，但是价值密度非常高；第二个数据来源，就是第三方合作的数据，比如说运营商的数据，三家大的运营商，占据了市场的大部分份额，但是没有一家运营商说我可以全部拿下来，但是在做风控的时候，我们是从一个全局、一个整体，或者360度来看一个人的行为，我们尽可能搜集到全的数据；还有一个是最大的来源，就是互联网数据。这部分的数据确实非常多，但是这部分的数据价值非常低，而且这部分的数据要想利用好，技术要求非常高，比如现在说的文本挖掘、结构化的数据、非结构化的数据等。”

在乔保强看来，从这三大数据中可以做出一个数据模型，这个模型和方法有一定的适用范围，在这种大数据的环境下，围绕着一个客户的数据非常多，但是可能非常稀疏，这个方法还是否适合，或者说有没有更好的方法做好风控。比如说人工智能、机器学习，这都是未来可以做深做透的方向。