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关于信贷论文范文 智能信贷1到N相关论文写作参考文献

分类:专科论文 原创主题:信贷论文 更新时间:2024-03-08

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互联网给了消费金融施展空间,但智能信贷仍需走出单一,向全概念发展外延,透过 E“补缺”、to B“类赋能”,智能信贷的蛋糕可以更大.

在O2O、P 风潮刮过后,消费金融近年来成了科技金融最大的风口,不但吹来了银行系、产业系、互联网电商系、网贷系等各类玩家,也吸纳了大量资本.

市场的交易数据直接佐证了这一点.过去四年,互联网消费金融交易规模从60亿元增长到了4367.1亿元,年均复合增长率达317.5%.

事实上,在Fintech浪潮下,借助技术东风快速发展的互联网消费金融已经成为智能信贷业务的主要表现形式.并且,这一形式在2017年继续深入,然而,市场的发展也可发现,面向个人的消费金融以其风控信息全、起步容易某种程度上已经成为“大众门槛业务”.

我们可以清晰看到的是,智能信贷的格局正在走出单一的模式,向着全局更多元化发展,尤其是to E(小微企业)和to B等精细化业务开始登上舞台.在普惠金融大势下,这种精细化业务既给了智能信贷更全面的反正,也代表了未来经济金融的深化需求.

场景,从突破点到限制域

诚然,消费金融飞速发展之下,一方面带来了风控科技的快速发展和引入,另一方面互联网也带来了线下无法便捷触及的场景及流量.但是,互联网消费金融仅仅是智能信贷的一小部分,在促进技术进步和普惠金融发展上并不是全方位的.

最典型的莫过于“场景+流量”的互联网普遍模式,在互联网消费金融方面的应用,能够极大促进消费金融的纵深发展,但也限制了智能信贷的技术和业务发展空间.

这些场景,例如处于电商环境的消费分期、白条等,依靠平台流量使得消费金融迅速渗透,“站在巨人的肩膀上”快速发展,这也是消费金融得以爆发的主要动因.但随着互联网消费金融的日益成熟化,门槛变低,出现了以下的几个问题.

首当其冲的是场景同质化的问题.在“场景+流量”的模式下,互联网消费金融选择场景的依据必然是流量的大小,那些流量大的场景往往人头攒动,智能信贷高度集中在众多场景中的某一个或几个场景中.其后果就是竞争点单一,技术难以多点开花,对行业整体的成熟并不利.

再者,技术竞争愈发不明显.风控技术的提升是金融发展的核心,尽管智能信贷集中在某些场景中,但决定商业成败的核心并不在于技术的精深和否,而在于这些场景承载的平台能否带来更多的流量,场景把智能信贷玩成了纯“商业模式”,流量大就获益多.风控技术提升的内驱力日渐不足.

最后,普惠理念存疑.在场景为上的模式下,平台往往采用“准入制”模式,对信用人群进行筛选,只有金字塔尖约10%的高信用人群才可享受消费金融服务,且局限在平台内用户范围,智能信贷普惠人群的特性并未落实.

所以,真正强大的线上大数据风控一定要突破场景限制,在互联网消费金融继续深化发展的同时,智能信贷的发展需要寻找更多的落脚点.

E补普惠金融企业端“肥缺”

在国内鼓励消费的大环境下,不少公司在入门阶段都看到to C消费金融“量大、额小、风险分散”的特点,纷纷追逐to C风口.

但是,随着基于大数据风控的智能信贷持续深化,越来越多的来自B端的信贷需求或技术需求被业内重视,to E和to B的智能信贷服务异军突起,to C的消费金融不再被集中标榜,市场玩家纷纷涉足to E/to B,行业在整体朝向精细化迈进的同时,找到了更多机会.

普惠金融的对象包括个人和小微企业,即传统金融环境难以满足金融服务的群体.当下,我国个人贷款只占总贷款额的20%,距离美国这样的个人信贷发达国度的60%还有很大差距,to C的消费金融面临几十万亿的市场规模,空间很大.

同样的,在消费金融之外, E市场也有着类似的发展潜力.在互联网消费金融如火如荼的同时, E市场一直是信贷难点,它们既不能达到银行信贷门槛,又缺乏线上金额数据,却有着十分频繁而迫切的信贷需求,作为普惠金融的另一个对象, E业务某种程度上是智能信贷作为Fintech的重要成员必须履行的职责.

传统金融背景下,小微企业往往受到对比大中型企业的贷款歧视.而细看 E行业内部,类似的歧视依然存在,体现在三个方面:

第一个是规模.小微企业再被分级,“较大小微企业”比“小小微企业”更受金融市场的欢迎,这是最主要的歧视;第二个是地域.二三线城市受限于业务集约化程度低、金融机构布点不足的影响,小微企业所受待遇明显不如一二线城市;第三个是行业.因为业务惯性和风控难度,制造业仍然是金融在小微金融市场上的偏好.

E业务和消费金融在风控技术上有类似之处,但小微企业的风险特质又给风控思维和方法提出了新的要求,突破了“场景+流量”模式下技术对象的局限性. E的企业主个人特质、行业属性、欺诈手段等都是新的风控考虑要素,智能信贷的技术进步由增量跃迁到了新的领域.

我国7000万家小微企业贷款余额达到27.80万亿元,但2017年一季度小微企业贷款余额户数只有1362.95万户,占小微企业总数(即贷款的覆盖率)不到20%, E市场有着不逊于To C消费金融的市场潜力,智能信贷通过规模、地域及行业的全面下沉,涉足 E蓝海市场补了“肥缺”,成为行业趋势也就理所当然了.

技术提升由增量式到几何式

在金融科技成为生活方式的今天,消费分期这样的金融服务已经成为用户的标准需求,越来越多的互联网企业存在着体系内自有智能信贷业务的渴望,但除非从事专业的技术研发,否则智能信贷这样的金融科技对B端企业都有着一定的门槛.

在信贷这样的局部业务上,这些流量平台急需要外部的解决方案协作,实现某种程度上的“赋能”.由此,在面向 E之外,to B的智能信贷形态应运而生,不少公司开始提供获客、风控、模型、贷后等模块.

整体来看,to B业务有两个优势.一来,Fintech成为互联网业务精细化分工的一個环节,被服务对象更加专业和专注于商业开发和运营,智能信贷技术服务商则专注于技术本身;再者,服务B端时候,流量规模不再是唯一的KPI,市场潜力随互联网而增长,同时渗透业务流程的方式灵活多变,想象空间很大.

目前市场上to B的合作方式在贷前、贷中、贷后都有所涉猎,并开始有联合建模、共创实验室等深层次合作形态,未来还可能开发出进一步深度协作方式.读秒也逐渐研发了端到端的全流程智能信贷技术模块,可以为互联网平台提供全流程服务,并根据该平台写作化打造消费金融业务.

智能信贷技术的进步,在消费金融形态下是增量式的,在不断的to C实践中凭借对固定用户群体的数据积累和算法迭代,实现技术进步.to B模式对技术的提升则更为明显.智能信贷公司单独面对C端消费金融的情形(to C),变成了技术裂变服务至多家平台面对C端消费金融(to B to C),实现多点开花.在服务深化的过程中,技术的发展不再依托于一家公司的固定用户群体,而是有了几何式的倍数提升,增量式的技术进步由此变成了几何式的提升,这种提升速率下的技术最终又投入到所有服务案例中,实现良性循环.

总之,智能信贷市场在不断进步,在消费金融之外,不少公司已经摸索出适应自己的模式和长处.未来行业划分将更加精细和明确.

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参考文献:

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