大数据背景下互联网消费金融模式与发展

洪鹏飞

一、前言：

互联网消费金融日前在我国高速发展，其以长尾小额贷款用户为主，用户基数大，服务于学生、农民、蓝领等收入中低端用户，其单笔授信额度小，贷款期限短，线上放贷收款，放贷迅速，消费场景定制化等特点，与传统消费金融贷款服务于高净值人员，放款额度大，审核缓慢，有明显区别。在大数据背景下，有效利用机器学习、人工智能等算法建立起优良的现代化风控体系，并运用于贷前、贷中以及贷后阶段，已然成为日前阶段互联网消费金融领域的新模式。

二、传统与互联网消费金融的概述

所谓消费金融，就是以消费为主要目的信用消费贷款，以短期消费小额贷款为主，一般周期为1到12个月，其中既包括住房、汽车等大额消费贷款，又包括日常消费电子产品、租房、日常消耗品的短期借贷行为。互联网消费金融，2007年左右开始兴起，其主要依托于互联网大数据，机器学习、人工智能等先进的技术，而发展起来的现在化的新型消费金融模式。其主要借助于互联网，在线上进行相关的审核、放贷、还款等整个流程，其有单笔额度小，放款迅速，贷款周期短以及服务多种，申请简便，方式灵活等优势，与传统消费大额房贷以及车贷等大额消费金融贷款相比而言，其面向的消费群体有很大的区别。传统消费金融，主要面向的优质客户，以高净值客户，中高端白领，以及稳定的中产工资阶层为主，而互联网消费金融，面向的是被传统消费金融所抛弃的用户，其有用户基数大，带有长尾分布，用户相对而言风险较高，常以学生、蓝领、农民等收入较低的人群为主。而其面向的消費场景也有较大的区别，相对于传统的消费贷款业务，贷款额度大，放贷审核严格，放贷慢，互联网消费金融，主要贷款是以小型消费为主，还款迅速，主要以服务费和预期还款为利润，更注重的是贷款者的还贷意愿而非还款能力，这与传统消费金融注重优质客户的还款能力有一定的区别。

三、政策助力互联网消费金融发展

在2009到2016年之间，政府发布多项有利于互联网消费金融的政策，为了促进发展消费金融行业，中国银行监督管理委员会在2009年7月发布了《消费金融公司试点办法》，规定并设定了消费金融公司设立、变更与终止的条件，业务范围及经营规则以及相关的监督管理条例，并在天津、成都、上海、北京分别设立四个试点公司。在2013年11月，在党的十八届三中全会上，提出了“发展普惠金融，鼓励金融创新，丰富金融市场层次和产品的发”的方针，并把消费金融试点公司扩增至16家。2014年1月，国务院会议中，提出了“助推消费升级，创新金融服务，大宗耐用消费品等信贷需求“，进一步推进消费金融的发展。15年6月，国务院常务会议中，提出鼓励民间资本、国内外银行机构和互联网企业成立消费金融公司。到2016年，在《推进普惠金融发展规划（2016-2020年）》中，从国家层面确定了普惠金融的实施战略，明确指出要促进消费金融公司发展，消费金融进入发展新时期。之后陆续在《关于加大对新消费领域金融支持的知道意见》、《两会期间政府工作报告》、《中国人民银行关于信用卡业务有关事项的通知》、《关于促进消费带动转型升级的行动方案》以及《G20数字普惠金融高级原则》中，分别对消费金融推进产品创新，改进金融发展环境，促进消费快速升级以及加大数字化技术的运用。

四、互联网消费金融的市场潜力

从信贷市场来看，我国行带人口渗透率不足三分之一，而与此相比，美国信贷人口渗透率则高达百分之八十以上，这说明我国信贷市场还有巨大的用户潜力。随着互联网消费金融越来越重视，信贷人口规模稳步增长，由2007年1亿左右的人口规模，扩大到2016年的4.1亿左右，同比翻了两翻。与此同时，金融信贷的创新，以及互联网方便快捷的方式，使得现代化用户信用体系越来越完善，而传统银行机构，对于广大的相对于短期小额贷款，成本过高，而互联网能有效运用其边际效益的优势，成功降低成本，覆盖更大的用户群。

从超前消费意愿以及可支配收入而言，作为成长于PC互联网和移动互联网时代的新生代，便捷、超前消费、网上购物支付已经成为一大部分年轻青年人的生活常态，从2016年中国人群超前消费画像来看，18-25岁用户而言，使用过分期消费的占一半左右，而对其有很有兴趣的占比三分之一以上，而25-30用户，同比使用分期消费的用户占比略高，31-36岁以及36-40岁的用户，使用过分期消费的用户相对占比在40%-42%左右，而想尝试的用户都在三分之一以上。从用户可支配收入上看，30岁以下人群，有75%左右的用户月可支配收入低于6000元，说明用户收入普遍不高。大概有10%左右的人群在1000元以下，而在1000-2000左右的用户占比16%左右，收入在2000-4000元的用户在32%左右，占比比较大，4000-6000左右的用户占比18%左右，6000-8000左右的用户占比8%左右。整体可以看出，我在国，消费金融服务人群而言，有基数大，用户收入相对较低等特征，有效运用互联网风控技术，有效挖掘，市场潜力巨大。

从体量上看，消费金融市场已于2011年6.8亿的规模，扩大到目前的19877亿，预计2018年可能突破3.8万亿的市场规模。从数据上看，由于鼓励民间资本、国内外银行机构以及互联网企业的进入，15年增长最为强势，同比增长了1186%，于去年同期相比，增长了12倍左右。而在未来几年，随着国家对消费金融市场的逐步加大开放程度，消费金融市场会进一步提高，在未来互联网消费金融公司会有长足的发展。

五、大数据带动金融风控现代化

相对比传统银行等大型金融机构而言，互联网消费金融用户有明显的区别，长尾的用户群，为互联网消费金融的风险控制和成本定价带来了极大的挑战，大数据的发展，逐步积累消费金融数据，并运用机器学习和人工智能等现代化算法，有效构建稳定的风控和定价体系已成为现代互联网风控的首选。

互联网金融风控存在数据获取难，杂，获得成本高，而且较难获取，而成熟的获取数据的方案是建立有效互联网金融风控以及定价模型的前提。

一般可以从公开数据源，获得用户基本属性信息，与用户基本信用数据，建立起基本用户信息画像；同时可以通过用户授权的方式，爬取用户的各个场景之下的消费行为，浏览行为、操作行为以及产品选择行为等各种行为数据；与之同时，尽量可能收集用户的社交、通信数据以及位置信息等数据；还有就是第三方的信用分等对外开放的信用或者安全风控评分等数据，尽可能多的收集相关数据，为之后建模带来便利，同时数据之间存在缺失，覆盖率不全等问题，所以数据质量也必须考虑清楚。

在获取到了足够多的用户行为数据之后，以及相关自身放贷是否违约的样本之后，对其进行特征化处理，前期采用人工挖取相关特征，模型建立完毕之后采用自动化流程。期间，需要先运用统计分析相关知识，合理拆解问题，根据问题的特殊性，建立针对性的建模流程，同时设立相关准确以及合理评价指标，以及有效的对照实验组，之后采用机器学习，深度学习等算法，合理对相关的目标进行有效的预测。模型在线下稳定性以及模型预测效果达到预期之后，就可以采用上线ABtest進行测试，并对测试结果进行分析。如果模型线下线上出现不一致，要及时进行有效的分析，找到问题所在，然后重新设立对照组线下以及线上试验。直到模型稳定预测，达到线上使用标准，进行自动化审批、定价、有效提醒等工作。

以上是互联网消费金融的建模通用方式的其中一种，针对不同的建模场景，存在不同的建模方式，所以有必要对不同的业务目标建立不同的模型，使整个从客户获取、客户服务、风险定价，再到信贷回收，整个流程更加智能化，自动化，使得整个体系成本和利润最大化。

在客户获取阶段，精准的获客，以及需求匹配成为消费金融的关键，其为来源所在，没有有效的用户群也就没有有用的产品。对于不同类型的客户，可以设计不同的业务模式、业务场景，比如，有的业务场景专门针对家用蓝领客户，有的专门针对刚毕业的年轻人，有的面向的租客等等，这些都需要根据特定的业务场景，针对不同的方面，提出不同的解决方案。

在确定了客户用户群定位之后，便可以针对业务场景进行精细化处理，比如，消费场景为线下到店消费信用支付，在线下用户到店选购、准备结账时，店长可以推荐相应产品的app，结合给予一定力度的优惠，并使其有效成为自己的用户，并进行信用放款，在期间，需要店长进行细心讲解，以及使顾客填写一定量的资料信息，保证客户资料的真实性，同时尽量引导优质用户群，这样有利于降低大量违约带来的风险。

用户申请信用借款之后，便是贷前审核阶段，这个阶段主要对用户各种信用历史记录，以及各种行为进行建模，预判用户逾期的概率，如果预测用户的逾期率过高，直接停止对其放款，对于逾期率很低的用户快速通过，保证用户的使用便捷。

在贷款还款期间，对用户还款次数，还款时间，以及每次还款金额等行为进行建模，判断用户在后续还款中，是否会出现不还，以及逾期的情况，对于有可能不还和逾期的用户，采用一定方式，对其进行相关提醒。

对于产生逾期，或者用户不还的情况，贷后风控就开始发挥作用了，在一定成本的条件下，如何使催收效果最好，是一个策略优化问题。通过相关统计，和试验设计，确定有效的催收策略，同时建立有效的线上及线下催收体系，及时进行催收处理，有效回收本金。

互联网消费金融会越来越针对特定的场景进行细化处理，采用不同的方式对其进行分析、挖掘，并建立特定的模型和模式，未来，互联网消费金融想必会朝着越来越精细化，高效的方面发展。

六、互联网消费金融未来的展望

在未来，互联网消费金融会遍布在生活消费的各种场景之后，各大互联网消费金融公司产品也会有越来越多的多样性，针对不同场景采用不同的金融解决方案，同时，面向的客户群里也会越来越精细化，审核放款更加高效，与此同时，有效利用机器学习和人工智能等方法，建立有效的现代化风控体系，有利于降低逾期带来的资金以及成本压力，通过流程化的贷中以及贷后流程，使得贷中提醒以及贷后催收更加有力。相信在未来，互联网消费金融会越来越好。（作者单位为浙江财经大学）