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P2P平台尋求轉型:消費金融成突破口 規模或超房貸業務

合規化進程推動,消費金融成為網貸平台的重要轉型突破口。

5月24日,網貸之家研究中心發布統計數據顯示,截至2017年4月底,涉及消費金融的正常運營平台數量有300家,占同期P2P網貸行業正常運營平台數量的比例約為13.55%。2017年4月P2P網貸消費金融標的成交量約為108.45億元,占同期P2P網貸行業成交量的比例約為4.82%。從去年8月開始,消費金融標的成交量總體呈現上升走勢。

轉型所需

在合規化大潮中,網貸機構尋找轉型出路。

上海地區一家網貸平台負責人對《國際金融報》記者指出,自去年8月發布《網路借貸信息中介機構暫行管理辦法》開始,我們就一直在尋求合適的轉型辦法,大額標的資產不能繼續進行,「小額分散」是監管層的要求。也正是這個階段越來越多的平台看中消費分期這塊業務。

根據網貸之家研究中心的報告,隨著房貸業務規模進一步收縮后,預計消費金融的規模將超過房貸業務。

雖然消費金融體量在逐步上升,但它與車貸、房貸、行業一致,綜合收益率總體呈現下降的走勢,4月消費金融標的綜合收益率下降至9.66%,相比同期網貸行業的綜合收益率高了36個基點,與同期的車貸、房貸綜合收益率比較接近。

而根據4月300家消費金融標的P2P網貸平台為分析樣本,主要分為3C、裝修、車貸(購車分期、購車墊資等業務)、培訓、旅遊、租房、其他七大類,部分借款用途不明的歸類為其他。其中,以手機為代表的3C類成交量佔比最大,佔比達到了37.64%,緊隨其後的為裝修。

三大挑戰

雖然近兩年來消費金融發展非常迅速,但發展過程中不斷出現新的挑戰。

秦蒼科技聯合創始人兼首席技術官李炫熠對《國際金融報》記者指出,首先是「薄文件人群」的風險識別。

什麼是「薄文件人群」?

李炫熠稱,所有的人口中,在央行有徵信記錄的人只有3.5億,個人徵信滲透率只有20%多。而剩下的那超過70%的沒有徵信記錄的人群,我們稱之為「薄文件人群」。「薄文件人群」並非信用差,而是從來沒有過信貸歷史。但他們對信貸有強烈的需求,而且絕大部分是潛在的優質人群。所以,在沒有傳統的徵信數據支持的情況下,如何識別「薄文件人群」的信用和欺詐風險,並提供好優質的信貸服務,是目前消費金融業務面臨的最重要的挑戰。

其次,在消費場景的信貸服務,要提供一流的用戶體驗。李炫熠認為,好的消費金融服務應該讓金融完全融入消費過程,通過金融服務的加持來提高用戶的消費體驗。整個用戶體驗當中,有兩個非常關鍵的環節會影響用戶體驗:第一是用戶填寫申請信息的複雜度,第二是審核時長。填寫的信息越少,審核時間越短,用戶體驗就越好,從而就可以吸引更加優質的客戶。在風險可控的前提下,如何用更少的客戶信息,快速完成審核,是挑戰之二。

「由於消費金融的每單金額較低,對審核成本控制的要求高。我們手機3C消費場景的單均在2000至3000元,每單的絕對利息收入有限。對於單均低的業務來說,成本就變得非常敏感,如何在風險可控的前提下,有效控制審核成本,這是另一個挑戰。」他說。

大數據來幫忙

李炫熠認為,在消費金融業務中,最重要的就是風險管理。

「大數據風險模型的應用,可以不斷提高消費金融機構風險識別、計量能力,從而不斷完善徵信信息體系架構,為精細化風險定價提供必要的基礎和土壤。」馬上消費金融高級數據決策總監李屆悅對《國際金融報》記者表示。

李屆悅稱,對消費金融持牌機構而言,央行徵信在數據時效性、全面性和層次性上存在不足。因此,深度挖掘互聯網大數據信息,開發大數據風控模型,彌補央行個人徵信信息的短板,在互聯網金融蓬勃發展的今天尤為重要。

李屆悅也談到了數據分析的難度,「消費金融持牌機構除了直聯央行徵信外,更多的數據獲得是與第三方合作,在用戶授權的情況下獲得其他維度的數據,然後進行數據解析。但是消費金融跟傳統金融機構用簡單線性邏輯回歸,建立信用判別評分不一樣,消費金融的數據大多數是用非線性的,這就導致了大數據交叉判斷之後,『好人』可能就成為了『壞人』。」

「海量的數據和好的演算法離不開強大的計算能力。」李炫熠指出,面對一個新的客戶,實時採集海量數據,快速抽取複雜特徵,平均2.8分鐘內作出決策;每天利用海量歷史數據更新最新的演算法模型。這些都需要強大的計算能力做支撐。比如,在基於社交圖譜的抱團欺詐檢測中,對每一個客戶,我們都需要將他放入上千萬甚至上億個節點的社交圖譜中進行實時的抱團計算,這對於傳統的技術架構挑戰非常大。

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