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借呗、金条纷纷来袭,银行系信用贷款如何生存?

发布于2016-04-15 20:57

众所周知,阿里和京东此前纷纷推出了自身的消费信贷产品(花呗、白条),其业务特色是可以结合具体的场景,如电商、O2O甚至一些日常的需求场景等,通过消费分期的方式来促进消费意愿,提高移动支付的普及率。对很多用户而言,这种花呗和白条的信用分期类产品实际上起到了一定的银行信用卡的替代性作用。至少在线上的阿里系和京东系的电商生态,以花呗和白条为产品支付渠道的商品也越来越多。

对于传统银行而言,这种C端的消费信用分期产品的出现,刚开始是在线上的一些消费生态中有效地排挤了银行信用卡的刷单市场份额,另一方面也在逐步培育用户的线上分期消费行为习惯。随着线上消费、支付场景的逐步丰富,征信模型的逐步完善和用户群体扩大,这种趋势开始从消费信用分期转变为线上的信用贷款。

c端信用分期延伸至信用贷款

上个月,京东白条发布会上正式推出的京东“金条”,实际上是一款针对消费用户的互联网信用贷款产品,和此前的白条相比,授信额度更高,主要针对具有更大消费金额需求用户的产品,属于现金借贷产品,提供最高10万、最长12个月的贷款,日利率不超过0.05%,可以直接打款至用户银行卡。这种互联网+信用贷款的延伸,其实是说明了互联网征信模型和应用场景在不断成熟。

此前,阿里也早就推出了自己的信用贷款产品借呗,“借呗”额度一般为1000至50000元,期限12个月,还款方式为等额本金,同样根据客户信用实行差异化定价,目前“借呗”的整体利率在0.02%-0.04%之间。

和传统银行的业务进行类比,不论是阿里的借呗、京东的金条还是微众银行的微粒贷,其实都在这种面向用户的C端信用贷款上下了不小的功夫。那么,在这些互联网化的信用贷款产品面前,传统银行的信用贷款应该如何生存?两者在业务模式和场景化探索上又该有怎样的定位?

大数据+应用场景,互联网带来什么启示?

从整个监管层的发展趋势来讲,未来互联网金融总体而言将在一个稳健的通道中发展,而消费金融是为数不多的高层直接支持且鼓励的场景化市场。日前,央行、银监会还下发《关于加大对消费金融领域支持的指导意见》,支持消费金融领域管理和产品创新。

所以,目前不论是银行、P2P、小贷公司还是消费金融公司,目前都在争抢消费金融业务这一块市场,包括绑定具体消费场景的信用分期市场以及不绑定具体场景的信用贷款业务,一部分可以满足用户的线上线下及时性消费需求,一部分可以满足用的临时性资金周转和大额消费支出需求。

简单来说,借呗和金条的核心模式是大数据+应用场景。阿里和京东的业务是相似的,主要都是以自身电商平台为业务基础,通过对用户行为消费分析和大数据积累来进行信用审核,然后提供消费分期和信用贷款类的产品。当然,初始阶段,两者都是需要在自身的业务生态圈内进行试点的,而后在成熟的基础上才开放至外部生态。在业务大规模放开之前,可以看到,目前不论是借呗还是金条,本质上还是先满足之前已经用过花呗、白条这些产品的用户,因为这些白名单用户已经积累了足够的信用资质,从风控模型上而言,也基本上可以作为稳健的用户群进行推广。

对于像招行微粒贷这样的信用产品,可以从阿里的借呗和京东的金条上获得怎样的借鉴呢。单单从产品的形态上来看,两个阵营的产品是类似的,最大的不同在于后端的风控和模型体系。这个方面,大数据征信模型是互联网金融的优势,而相对也较为详尽的用户流水和资产征信数据则是银行的优势。

不过,随着用户行为习惯的迁徙和线上产品对线下场景替代性的加强,未来金融服务将从主动的供给者投入进入到一个更为自主的用户需求行为为导向的阶段,也就是说,用户的金融服务将直接从购房、买车、买数码、旅游、婚庆等场景中来,通过嵌入到这些场景中的借呗、金条等产品来实现,而较少通过用户自主的找到银行端的信贷产品来满足。京东金融通过与新东方、丁丁租房、居然之家等企业合作,将白条的应用场景扩展至教育、租房、装修等领域,而花呗未来也一定会随着芝麻信用的场景化而走入更多的渠道。

场景化和数据化,这个恰好是银行类信用贷款的劣势所在,殊不知,很多股份制银行和区域化银行在信用贷款的风控模型中依旧采用的传统的资产核实和人行征信查询,以及收入流水等静态的简单维度,这个一方面是提高了用户申请贷款的门槛和时间成本,另外也没有做到依托场景来做信用服务,而是依托银行主要的线下渠道。

这次京东白条发布会上一个重要的信息是走入更多的线下场景,特别是白条将开通更多的服务行业,加上金条的推出,可以看到,未来互联网化的信用分期和信贷服务类产品将迎来更广大的发展前景,很多银行的前台业务都有可能被后台花,留下的只是互联网化的渠道和入口,以及后端核心的风控和征信模型。

据央行统计,2015年末中国居民部门消费信贷余额18.9万亿元,同比增长23.3%,是一般贷款增速的1.6倍。2014-2019年中国消费信贷规模依然将维持19.5%的复合增长率,预计2019年将达到37.4万亿元,是2010年的5倍,这无疑是一个巨大的市场空间。在这个广阔的市场前景中,未来银行要想分得一杯羹,必然要学会数据化和场景化。

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