“十四五”強調了金融服務實體經濟發展的作用,要求科技創新驅動金融普惠性,解決鄉村振興金融供給。《綱要》中對金融業明確指出,要穩妥發展金融科技,加快金融機構數字化轉型。

逐浪數字經濟,消費金融仍大有可為

在“十四五”期間,云計算、大數據、物聯網、工業互聯網、區塊鏈、人工智能、虛擬現實和增強現實列為數字經濟重點產業發展。這些技術深刻地變革、顛覆了許多傳統行業,金融業也不例外。

在《金融科技(FinTech)發展規劃(2019-2021年)》中,金融科技定義為技術驅動的金融創新。相關資料顯示,近年來,金融科技在我國得到快速普及,消費者金融科技采納率達到87%,中小企業金融科技采納率達到61%,均居世界前列。

消費金融作為服務實體經濟、助力普惠金融發展、促進消費合理增長的加速器,已經成為金融科技創新發展應用的重點領域之一。

盡管央行在《2020年第四季度中國貨幣政策執行報告》中表示,不宜靠發展消費金融來擴大消費,但這并不影響消費金融行業未來的發展空間和前景,而是促使消費金融規范發展,回歸服務實體經濟和普惠金融本質,滿足“人民對美好生活的向往”的初心。

這意味著,消費金融行業要優化供給結構,與場景緊密融合,加快數字化轉型升級,增強金融科技競爭力,圍繞需求側提供高質量服務,助力實體經濟高質量發展。

大數據風控引領消費金融數字化轉型

數字化時代,大數據在金融領域的創新影響力巨大,大數據風控應用也最為普遍。維度全面、積累豐厚的大數據,加以云計算和人工智能進行運算,通過開發風控模型可對用戶進行信用評分和欺詐風險防控。

風險管理的過程主要經過數據、模型、應用、落地。在國內數字經濟、智慧經濟等新業態、新模式加速發展的背景下,消費金融要想在未來的競爭中占據一席之地,實現全流程自主風險管理,就需要打通底層數據、自主大數據建模,實現決策應用批量化和標準化,落地實現系統化、流程化。

海爾消費金融相關人士認為,當前市場環境、經濟形勢、用戶需求無時無刻不在變化之中,這對風控模型的靈活性提出了更高要求。堅持科技場景化、風控數字化轉型,把風險管理系統覆蓋業務全鏈路及產品全生命周期,統一數倉,構建大數據統一服務平臺,聚焦搭建自有模型,應用至反欺詐、授信、貸前、貸中、貸后管理是關鍵。

海爾消費金融場景業務主要通過B2B2C模式提供金融服務,即平臺與線上線下購物平臺或商戶機構合作,將資金支付給購物平臺或商戶機構,購物平臺或商戶機構向用戶提供商品和服務后,由用戶最終分期償還貸款。

這種業務模式的風險主要來源機構風險和用戶風險。機構端的主要風險為合作機構經營風險、交易真實性風險、欺詐風險、客群偏差風險等風險。而用戶端風險主要集中于用戶還款能力和信用風險。

對于機構風險,海爾消費金融根據經營規模、用戶質量、資金流動性等維度對合作機構進行ABC三級分類,針對不同機構實施差異化風險管理措施和預警體系。從產品設計、定價策略、退換貨條款、保證金條款等和差異化預警措施,基于數據表現不斷優化監控策略、合作模式。通過機構經營及資金流等情況監測,交易數據、用戶畫像與細分市場匹配度監測,輿情投訴監測和AI智能回訪共同構建差異化預警措施,提前對風險進行預警。

在用戶端風險管理上,海爾消費金融同樣基于大數據服務平臺的多維數據分析,識別個人信用風險。從四個變量評分進行信用評估方面,征信信息變量評分,從工作單位、公積金水平等多維數據來判斷個人還款能力。交易信息變量評分,通過用戶在其他金融機構貸款信息判斷個人負債情況以及是否為多頭貸款。行為信息變量評分,可通過用戶在其他金融機構的還款行為、是否收到疑似催收電話短信來判斷個人還款能力及還款意愿。以及其他信息變量評分,如通過家庭住址判斷個人居住水平、社會關系圖譜來判斷個人社交圈等等。

在欺詐評估方面,海爾消費金融黑名單擁有自有百萬級名單庫,同時鏈接外部黑名單庫,通過活體識別技術、設備信息、GPS定位、多筆申請、知識圖譜來判斷欺詐。

“我們的大數據統一服務平臺可以實施監控各個環節數據、異常數據實時預警,在量化分析、模型開發和驗證、核心策略、指標迭代等方面需要風險和技術共同協助讓平臺更高效地進行管理和調優,為用戶提供合理適度的授信。”海爾消費金融相關人士表示。

科技拓寬應用場景提升用戶體驗

“十四五”期間,金融科技要進一步發揮勢能,通過大數據、云計算、人工智能等新技術提升金融普惠性、便利性的重要作用,服務實體經濟。而消費金融只有融入場景,深入到人民日常生活消費的方方面面,把金融服務下沉到全國各級市場,才能讓金融血液真正流入到實體經濟的毛細血管。

海爾消費金融經過六年發展,深耕家電、家居、教育、醫美等場景領域。其中家電分期業務板塊,圍繞海爾智家體驗云生態大戰略,鏈接集團各平臺入口,提供優質金融分期服務,推動了冰箱、空調、廚電等七大產業積極融合。

在教育分期業務板塊,基于細分市場需求,除了鏈接一線頭部教育機構外,還開發上線了“安心學”產品,用來更好服務二三線中小教育機構,為更多用戶提供更安心、更便利的教育分期產品,通過金融普惠性助力教育普惠性,截至2020年底已合作教育機構突破200家。

在醫美分期業務板塊,為進一步提升產品盈利性和市場占有率,結合各合作機構的差異化,推進落地了聯營模式和自營模式,截至2020年底已合作醫美機構突破6000家。

對于消費金融行業來說,用戶體驗是對場景金融運營能力的最大考驗,需要科技整合風控、資金成本及用戶運營能力,最終為用戶帶來極致消費體驗。

為加強商戶管理,海爾消費金融自主開發商戶網鏡平臺,采用EXPECT交互式開發工具,實現非免密條件下的跨系統應用調用,調度平臺對多服務器應用的調用,以及應用和數據存儲的分布式。商戶網鏡平臺結合公司家電、教育、醫美等各場景業務的商戶管理需求,提供商戶準入管理、信息管理、額度管理、預警管理、門店管理、銷售代表管理等功能。

同時有商戶共創共享平臺對現有商戶門店對賬報表、貸款退回處理、退費管理、保證金管理進行數據匯總,最終達到實現數據共享、加強業務協作、提升用戶體驗的目的。

例如教育分期用戶通過 H5 在線提交產品分期申請后,由機器代替人工實現快速秒批。售后服務環節用戶只要與教育機構協商一致發起退課,退課全流程系統可實現 T+1自動化退課處理。“用戶體驗0延誤,才能增強用戶滿意度,提升用戶的粘度與體驗價值,而極致的體驗都離不開金融科技在背后的支撐。”海爾消費金融業務相關人員介紹道。

數據驅動精細化運營

受疫情影響,用戶的消費行為數據大幅向線上化遷移,線上場景用戶成為流量獲取和轉化的主要來源,這對消費金融數字化獲客能力也提出了更高的要求。隨著消費金融政策紅利與流量紅利消失,出色的數據運營能力能夠幫助新用戶的精準獲取和存量用戶的差異化營銷。

海爾消費金融開發的主動營銷控制系統,包括受限客戶管理、營銷名單管理、短信營銷管理、外呼名單抽取、自動網銷、交叉營銷等模塊,打通多源數據、統一用戶數據管理,對存量用戶進行數據處理與分析,通過數據中臺產品構建面向業務的用戶標簽體系,實現精準分層。

業務端通過數據中臺篩選目標人群,基于用戶行為數據可開展觸發式營銷,實現用戶生命周期關鍵節點的促動轉化。同時可深入家電、家居、教育、醫美等場景業務,鏈接全觸點數據采集和打通,通過個性化規則配置識別場景存量交叉營銷用戶,并向目標用戶發起主動營銷。

“科技賦能需要轉變思維、配套機制、人才培養以及資金長期投入,考驗著金融機構數字化轉型的定力和魄力,是一場和自己不得不打的硬仗。”海爾消費金融相關人士如是說,“公司自成立以來就堅定以“場景”為重要抓手,未來仍將致力打造“科技+風控”為根本,以大額場景為切入點,以用戶為中心的科技金融平臺,助力實體經濟高質量發展。”

免責聲明：市場有風險，選擇需謹慎！此文僅供參考，不作買賣依據。

關鍵詞：