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站在风口与风险中的消费金融,未来如何发展| MobData

站在风口与风险中的消费金融,未来如何发展| MobData

Xtecher原创 丨 行业洞察

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2018-04-11

MobData

Xtecher特稿作者

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随着“互联网+”模式的深入应用,传统金融已然无法满足人们更理想化的金融需求,促使传统金融与科技相互融合,产生出一种新型金融模式,这便是消费金融。

MBA智库中,对消费金融有这样的定义:消费金融是指企业向各阶层消费者提供消费贷款的现代金融服务方式,具有单笔授信额度小、审批速度快、无需抵押担保、服务方式灵活、贷款期限短等优势。

消费金融新模式的诞生,立即引来了传统银行、互联网金融平台、电商巨头等各个领域企业的目光,瞬间成为互联网经济的新风口,新蓝海。政府也同时看到了消费金融对经济的巨大利好,在全国开展消费金融公司试点,鼓励金融行业的创新型升级。

但在走过一段爆发式增长后,市场中的不确定因素也凸显出来,一方面资本市场持续看好,持牌企业增资扩张显著;另一方面,风控管理不够成熟,欺诈、坏账事件不断发生,精细化管理的缺乏,导致获客成本持续走高等等一系列问题,都是消金企业所面临的巨大痛点,企业整体的转型升级迫在眉睫。

就在这机遇和挑战并存的时候,聆听新的监管思路、思索新的战略布局、寻求新的合作伙伴、探索新的技术应用、最终实现新的利润增长点,将成为消费金融企业求生存、求发展的必由之路。

就在不久之前所召开的“第三届中国消费金融峰会”上,作为全球领先的第三方全景数据服务平台——MobData的联合创始人兼 COO兰旭,便以“科技让金融更温暖”为主题,为在场嘉宾深度剖析:在新经济常态下,消费金融行业要如何应对未来的市场挑战。

消费金融与大数据密不可分

随着大数据、人工智能等技术的发展,利用科技创新实现对金融业的赋能,已经成为金融行业普遍的发展方向,其中具有代表性的领域之一就是消费金融。很显然,消费金融对大数据的依赖是天然形成的。

对于“互联网+”深入渗透的世界,人们的消费需求通过手机、APP、网上直销、电子商务平台等渠道发出,众多消费场景中天然产生并记录了用户的大数据。这些数据涵盖了用户行为、位置迁移、交易记录等等方面,而消费金融正是根植于不同消费者多场景下的金融需求进行精细服务。如此一来,消费金融要了解更多的用户需求,寻找优质用户,必须要在无数的消费数据当中,利用大数据挖掘、分析、探求用户偏好,并且还要利用大数据技术进行风险控制。

反之,消费金融的火爆也同时推动着大数据技术的发展,在线上消费数据量级动辄以百兆或千兆为单位计算下,AI学习、神经网络算法、知识图谱、决策树等大数据建模方法开始涌现。与传统的用十几个、几十个变量来分析数据的方法不同,这些方法通常用上千个维度来考察用户,综合运用各方面信息来达到最优的判断结果。

大数据影响下消金行业痛点凸显

可正是在大数据的影响下,数据量和应用技术在很大程度上控制着消费金融行业的风控和获客效率,而国内的消费金融市场仍然在探索阶段,在消费金融与大数据的碰撞当中,往往衍生出诸多艰难问题与市场挑战。

1.客群碎片化,无法精准营销

很多企业面临这种问题时,都会采取广告营销或者活动福利等方式来吸引新用户,留住老用户。但没有一个庞大且精准的数据库支持,企业对于用户的理解力依然不足,营销模式往往收效甚微,浪费企业资源。

2.风控能力差,金融欺诈多发

互联网以及移动互联网的发展,出现了一系列新的消费场景,传统老的业务场景也逐步在向线上方式转化,使得传统的风控手段已无法支撑消金企业的风控需求。借助互联网交互可匿性,利用网络虚假信息进行消费金融欺诈的手段层出不穷,全球每年因欺诈事件而产生的损失几千亿元,有些消费金融公司的坏账率甚至已达到了20%。

产生这样的严重问题,其实都是企业风控系统不完善的结果,在庞大的数据量级下,要维持合理的用户通过率和坏账率,对于风险控制系统的要求将会更高,换而言之,对大数据应用技术的要求也会更高。

解决消金痛点,全流程优化升级

面对消费金融的各项突出痛点,想要良好解决,必须要在全流程对消金企业进行大数据智能化升级。比如MobData的金融行业大数据智能解决方案,便是站在企业产品全流程的高度,帮助企业整体性解决大数据痛点。

MobData金融行业解决方案有机整合用户、场景、第三方合作伙伴及合作金融机构等多方数据,依靠实时、海量、多维、高质量的数据,帮助企业解决消金产品的产品销售,用户申请,业务审批,售后跟踪…整个生命周期中的大数据需求,帮助消金企业精准营销,完善风控管理,降低获客成本,提升工作效率,最终实现更好的发展。

1、洞察客群需求 助力精准营销

在产品销售阶段,MobData可对消金企业提供一站式营销服务方案,依托海量多维度大数据,为企业360o呈现客群画像,全方位洞察分析客群偏好,深度挖掘用户金融需求。

企业可以根据对用户需求的分析结果来制定产品方向,优化现有产品,加强用户运营,降低流失率;还可以在高质量数据的支持下,挖掘出潜在用户信息,帮助企业实现精准营销,节约产品推广成本,扩大品牌影响力。

2、深度识别用户 深度防控欺诈

在用户与消金企业达成业务前,MobData可根据最前沿的智能化数据识别技术,快速判断用户申请设备的合法性,随即开始多维度关联用户数据,采集移动设备数据、行为数据、业务数据、账户数据等相关数据,通过智能神经网络与专家规则相结合的方式,检测用户在全网中是否存在异常信息,有效防止用户使用虚假信息。

MobData还会结合内部数据,挑选优质客户进入白名单通道,自动过滤已知欺诈者,提高用户分析效率。还会通过已知信息作弊方式对企业原有系统进行检测,辅助企业优化风控识别系统。

3、信用评分建模 多头负债评估

在与用户进行信贷申请后,MobData会再次整合各类数据,以专家规则+AI学习并重的混合式体系进行联合建模,构建整个信用评分体系,有效评估用户的偿贷能力和还贷意愿。为企业放贷金额,是否放贷提供参考。

4、贷后实时跟踪 智能优化迭代

钱款放出后,MobData会借助用户线上行为数据以及联防联控数据,持续对用户进行监控如果用户在完成借贷业务后,还有其他金融机构大量新借款,系统将立即进行预警,并重新评估用户借贷风险;若发现用户有线上异常行为,如信息失联,金融纠纷,其他借款逾期多头借贷等现象,也将立即预警。

如此一来,MobData金融行业解决方案,便可以帮助企业搭建成贷前识别、贷中管理预警、贷后逾期的统合迭代,实现风控闭环,协助企业实时有效的把控用户借贷类风险,及时发现新的欺诈威胁。

在消费升级大趋势下,消费金融必然会成为未来经济的主流方向,新经济常态也将催发出消费金融再次生长。但同时,处于机遇与挑战并存市场当中,消金企业更要静下来沉思未来的发展道路,就像兰旭先生在演讲时所说:“消费金融与传统金融相比,更加有活力、更加贴近大众,而进一步的与大数据结合,将能帮助消金企业从最深层次了解我们的受众,进而得到受众的喜爱,企业和受众也将获得双赢的结果。在未来,最理想的状态是,我们的消费金融好似有了生命、有了温度一般,使企业和受众同时得到了最温暖的阳光。”

>>更多内容在 MobData:http://mobdata.mob.com

 

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