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普惠信貸聚合模式研究報告

2019-07-27 09:25

第五章  聚合模式的實踐

一、獲客、風控或資金的單節點聚合

普惠信貸聚合模式的實踐是一個不斷發展完善的過程,其萌芽形態是兩到三家機構的合作放貸。早在2007年,阿里小貸就與建行、工行展開合作,前者提供阿里巴巴電商平臺的商家信息,而銀行則作為資金來源向這些商戶提供貸款。類似地,中安信業也于同年與國開行深圳分行、建行深圳分行聯手,由國開行提供資金、建行作為結算代理行,而中安信業則參與獲客、風控和貸后管理等流程,提供小額、高頻的無抵押信用貸款,在當時獲得了良好的客群下沉效果。隨后,除了商業銀行,資金節點上涌入了消費金融公司、信托公司、小額貸款公司等多種類型的機構,供給側的能動性被逐漸激活。

2015年,微眾銀行的拳頭產品微粒貸面世。通過建立同業合作模式下的“聯貸平臺”微眾銀行與其他銀行業機構合作放貸。通過該平臺,微眾銀行基于大數據、 AI技術向合作機構輸出客戶篩選服務、運營管理服務、風險管理技術支持;同時基于區塊鏈技術搭建銀行間聯合貸款清算平臺,用以提供清算對賬等后臺支持工作。這種技術、數據與資金的聚合展現出了巨大的增長潛力和廣闊前景:2015年5月微粒貸上線后,僅一年貸款余額就突破170億;2017年5月產品上線兩周年時,貸款余額已經突破760億;而2017年8月微粒貸的貸款余額突破1000億元,一個產品的規模已超過不少城商行的整個零售板塊。對于微眾銀行,微粒貸是主要的盈利貢獻來源。2018年,微眾銀行營業收入超過百億元人民幣,凈利潤達24.7億元人民幣,比上年增長71%。對于眾多合作銀行來說,在普惠信貸資產稀缺的時代,微粒貸無疑為他們提供了下沉客群、獲取優質資產、擴大經營規模的良機。微眾銀行年報顯示,2018年末有效客戶超過1億人,覆蓋了31個省、自治區、直轄市;授信的個人客戶中,約80%為大專及以下學歷,四分之三為非白領從業者,體現了其業務的普惠金融特色。

此后,聯合獲客、聯合風控、聯合放貸等聚合業務形態被市場不斷實踐。消費金融公司、小額貸款公司等機構為拓展客戶群體、擴大經營規模,聚合多家互聯網公司提升自身獲客能力。一方面,新浪、百度等門戶網站和搜索引擎擁有大量的客戶群體和流量資源,他們通過為信貸服務機構提供獲客支持豐富自身收入來源,而其生態內的用戶也通過平臺獲得增值服務。另一方面,微眾銀行、京東數科等機構可以更進一步進行潛在客戶篩選:在隔離數據和保護客戶隱私的前提下,依托其大數據和人工智能算法,根據不同機構的資產偏好,精準推薦客戶,降低金融機構獲客成本和潛在違約率。

事實上,在聚合模式中,很難說誰是聚合的主導者。從商業銀行、消費金融公司、小額貸款公司等信貸服務機構的視角來看,互聯網公司是聚合于其獲客節點上的機構之一;反過來,以互聯網公司的視角看,一家金融機構也是其資金節點聚合的諸多資金方之一。以京東數科為例,在其成立之初定位于“自營金融”業態,為京東商城消費者和商戶提供基于消費需求或經營周轉需求的金融服務產品,也就是B2C模式。在積累了海量用戶和數據后,京東數科放大自身優勢、規避牌照局限最好的辦法就是通過B端聚合形成規模效應。對于大型銀行,處于獲客節點的京東數科為其提供場景化金融的業務能力,使之與客戶建立深度連接,增強用戶活躍度;而對中小銀行,京東數科的金融科技能力以及客戶運營能力則能彌補他們的短板。比如在京東白條這一產品背后,有眾多資金方提供融資支持。對于廣大普通消費者而言,他們看到的是一款名為“白條”的信貸產品。但從貸款合約看,其貸款人可能是京東旗下的小額貸款公司與某家銀行。作為獲客、風控技術服務提供者的京東數科,通過在自有場景中置入信貸服務模塊,將京東商城數以億計的弱關系客戶轉化成了信貸強關系客戶,為資金方拓展普惠信貸客群的同時,也能夠獲得類似商業銀行中收的無風險收益;同時,京東小貸也作為資金方按比例承擔風險,獲得一定的風險收益。

二、多節點的全面聚合

如果說,在獲客、風控、資金等局部環節的聯合是聚合模式的初期形態,那么多機構、多節點的全面合作,則是聚合模式進一步發展成熟的實踐。目前,已有普惠信貸領域的排頭兵將聚合模式應用于面向不同類型普惠金融人群的服務中。

聚合模式的小微經濟體信貸服務樣本

在我國的經濟發展版圖中,小微企業貢獻了全國80%的就業,70%左右的專利發明權,60%以上的GDP和50%以上的稅收;看另一組數據,截至2018年末,全國全口徑小微企業貸款余額33.49萬億元,占各項貸款余額的23.81%。兩組數據對比,顯示出小微企業在國家發展布局中所處的地位,與其所獲得金融服務之間的落差。平安集團的個人小額信貸業務起步于2005年。2015年,國務院印發普惠金融綱領性文件《推進普惠金融發展規劃(2016—2020年)》,倡導通過健全多元化廣覆蓋的機構體系、創新金融產品和服務手段等方式緩解小微企業等普惠金融人群的融資難題,將提高小微企業融資服務可得性和滿意度作為普惠金融戰略的重中之重。當年,平安集團整合旗下小額信貸業務板塊,正式成立平安普惠事業集群(以下簡稱“平安普惠”),凝聚在業務經驗、服務網絡、風險管理能力、信貸科技應用上的優勢,聚焦小微企業主、個體工商戶、自營就業者的信貸需求。

在業務模式上,平安普惠逐步構建起以融資擔保為核心的聚合式借款服務平臺,充分發揮融資擔保的“信用中介”屬性,整合信貸業務鏈條中各優勢資源,破解小微信貸業務獲客難、服務難、風控難、成本控制難的行業痛點。

在獲客節點,相較于大眾的消費信貸需求,小微人群經營性的融資需求相對低頻,采用傳統機構的人海戰術或互聯網企業的流量戰術均轉化效果受限,而場景化策略顯示出獨特優勢。通過聯結銀聯商務、汽車之家、航天信息等小微生產經營生態鏈中包括支付、交易、財稅結算、金融服務在內的諸類場景服務商,平安普惠架設層次豐富的獲客通道,捕捉小微人群的即時資金需求。在場景化策略下,平安普惠同時建立有線上線下結合的服務網絡,在線上借助客戶APP和遠程服務團隊為有小額、短期資金需求的借款人提供便捷、快速的全線上服務;線下通過地面服務團隊向有較大額、中長期資金需求或數字技術應用能力薄弱的人群提供顧問式服務,彌補了傳統模式或互聯網模式單一服務形式覆蓋不充分或不均的局限。

論及風險辨識,傳統模式通常基于企業財務報表、經營業績,和工商、司法、財稅等政府部門信息等來評估小微企業信用。但前者線上化程度弱,人工采集成本高,且存在失真現象;后者開放程度及鮮活程度都偏低,導致金融機構缺乏可用于衡量小微企業資信情況的有效數據。相較于經營主體,小微企業主、個體工商戶和自營就業者的個人信用則具有更多成熟的數據維度可以作為判別欺詐風險和信貸風險的依據。除了傳統金融機構重視的財務信息、征信數據,大量軟信息的挖掘支持信貸服務機構建立起大數據智能風控模型,對借款人進行360度的風險掃描。以個人信用替代企業信用的風控思路轉變,是小微信貸經營中的重要突破。平安普惠的實踐發現,不同維度的數據在甄別各類風險時具備其獨特的、差異化的優勢,比如行為數據更多地使用于反欺詐,而金融數據則在信貸風險的評判上貢獻更多價值。聚合模式在風險評估環節的一大價值在于數據資源的融合,打破數據孤島,釋放軟信息的潛能驅動信用變現。以保單數據為例,小微人群中有相當一部分都有購買壽險、車險的行為,其保單數據可以在一定程度上反映借款人的道德風險和償付能力。針對小微人群的風險評估模型可以突破傳統模式僅以財務信息、收入信息、抵押物來衡量借款人信貸風險的做法,引入購買險種、期限、保單金額、保費支付情況等保險購買行為數據,對借款人進行多維立體的風險畫像,從而解決了小微人群缺乏有效財務、經營數據,風險識別難的問題。

平安普惠、增信方和資金方三方分別獨立進行風險評估。首先,獲客方憑借其與小微人群密切交互、深入了解的優勢,對客戶進行篩選。平安普惠依托自身互聯網數據和金融數據深度交互的風險量化模型對客戶進行初步風險評估,并輸出評估結果作為增信方和資金方的輔助信息。增信環節,合作增信機構借助其精算模型對信貸底層資產進行風險評估,做出承保決策。最終,資金方基于其對增信方風險負荷能力的判斷,及其風控體系對借款人資質的評估,做出最終貸款決策。多方獨立模型對借款人風險進行多重甄別、交叉驗證,使對借款人的風險判別更全面、精準,提升風控質效。

小微經營狀況受行業波動影響顯著,風險抵御能力薄弱,導致小微人群易爆發信用違約風險,使金融機構望而卻步。在增信環節,平安普惠聚合平臺對接保險公司、融資擔保公司為借款人提供增信服務,并探索采用聯合增信機制進一步分散風險在單一機構的集中度,緩解了單一機構面對高風險小微人群不敢貸、不愿貸的困境,幫助借款人提高信貸服務的可得性。

在資金節點,平安普惠引入銀行、信托、小額貸款公司等多種資金來源,根據借款人資質和需求匹配最佳資金方案。多元、靈活的資金模式能夠高效支持不同資質人群的資金需求,同時也可以降低資金面波動對小微企業主、個體工商戶等人群資金服務獲取的影響,為他們引入持續、穩定的金融“活水”。

截止2018年,平安普惠已累計為超過1000萬借款人提供借款服務,業務覆蓋全國300多個城市,三線及以下城市業務占比超過30%。管理余額中,小微企業業務占比達50%。在2019年一季度的新增業務中,約60%的借款人在通過平安普惠申請借款時未從銀行獲得經營類或消費類貸款。

聚合模式的成效在小微信貸領域得到驗證,也為紓解三農人群的融資難題提供了新視角。2016年開始,平安普惠先后和上海宋慶齡基金會、中國婦女發展基金會等合作,向農村創業群體提供免息貸款服務,嘗試將聚合模式的應用場景延伸至長期受信貸制約的三農群體。經過初期的探索和積累,2018年平安普惠的三農業務布局更趨縱深化發展,與長期扎根農村的農擔、農委和公益助農組織等各地專業機構協作,推出面向三農人群的低息貸款產品。在客戶終端,當地機構的基層優勢得到充分發揮,實現人群的精準、高效觸達。在風險評估層面,平安普惠的智能風控系統對碎片化的農戶信息進行線上化、數據化、結構化處理,形成可用于量化分析的信用檔案。風險分擔方面,平安普惠和當地農業信貸擔保機構的聯合增信機制,降低了風險的集中度;多元資金方的參與擴充了三農信貸的供給潛能。借助聚合模式,不同機構的業務屬性、服務網絡、風險管理、科技研發方面的優勢被聚攏,為三農人群融資難提供了一種積極的解題思路。

聚合模式破解“三農”人群融資難題

對“三農”人群提供商業化的普惠金融服務一直是普惠金融的一大難題。2014年10月,阿里巴巴宣布啟動“千縣萬村計劃”,進軍農村電商;同年,成立之初的螞蟻金服也將農村金融確立為未來的重要業務方向之一。經過多年的發展,螞蟻金服已經打造了完整的聚合生態系統服務“三農”。

在獲客節點,主要的難題是要把數字化程度極低的三農信息搬到“網上”。螞蟻金服不局限于與單一類型的線下觸達機構合作,而是選取多種實體,追求最佳的獲客效果,其中包括阿里巴巴自有的村淘點,還包括保險公司、農業龍頭企業、縣域政府、地方金融機構等,多樣化機構形成了一個巨大的獲客網絡。由于觸達的渠道多且廣泛,螞蟻金服才得以在“三農”客群中不斷下沉,形成了農業保險客群、農企合作客群、縣域客群和地方銀行客群等。

通過多方觸達將客戶信息數字化后,螞蟻金服在風控節點上依托合作方的支持與自身力量,探索出了眾多使用農業特色的數據維度和模型算法。在地域維度上,參與聚合的各地方政府協同螞蟻金服建立了區域專屬授信模型,以支持農戶生產經營為目的提供無抵押免擔保的普惠信貸產品。在行業維度,以種植行業為例,螞蟻金服挖掘出來超過100個行業模型,僅養殖一個領域,就建立了肉雞、肉鴨、生豬、奶牛等20多個專業化的風控模型。這些專業模型的建立與聚合模式的運用密不可分。如螞蟻金服與農業龍頭企業的合作中,可以使用后者多維度數據分析上游種養殖戶的經營狀況和信用狀況,形成風控模型,并根據其償債能力實現智能化的授信審批和額度決策。甚至在貸后階段,螞蟻金服可以與聚合的農業龍頭企業一道,收購借款人的農產品并利用電商平臺進行推廣銷售,如此一來,不僅為農戶的產品提供了銷路,更通過鎖定銷售渠道控制了還款來源,保障了資金的順利回籠。

在增信節點,螞蟻金服與中和農信、第三方保險公司等機構展開合作,借助中和農信對借款人的風險把控和歷史數據的分析,保險公司采取網點盡調、抽樣檢查等形式,依靠具有專業精算能力的增信機構為農戶提供借款人信用保證保險產品。在風險有效控制的前提下,有效降低了農戶借款的可得性和資金成本,引導資金投向農村地區以及貧困人口。

與資金端的合作中,螞蟻金服為地方金融機構提供了以小額、批量、信用、線上為特點的信貸資產,使合作方可以借助各級政府、農資供應商、核心企業,精準的對特定區域、產業、人群進行頗具規模的信貸投入。螞蟻金服通過聚合多方資源,最大限度解決“三農”客戶小、弱、散、風險高、信用意識薄弱等問題,最終使農村用戶享受與城市用戶無差別、平等便捷的普惠金融服務,助力政府實現農業產業政策和精準扶貧。截至2018年6月末,螞蟻金服在支付、保險、信貸方面服務的“三農”用戶數分別達到2.37億、1.95億、1.09億;服務了393.5萬家農村小微企業、農村個體工商戶、農村種養殖戶。僅其“旺農貸”一款產品就已經累計放款超過3.5億,服務農戶超過2萬戶。

在不斷探索與創新過程中迭代而來的多節點全面聚合模式,對聚合者的綜合實力提出了更高的要求,未來或許會成為少數頭部機構的主要發力點。作為聚合平臺的核心要素,聚合者要具備開放式的經營理念和平臺運營能力,它不僅是一個行業優勢資源的連接者,還是機構合作規則的制定者、合作秩序的維護者與資源利益的分配者,它的作用是重塑業務模式,促進各參與主體有機互補,共同更精準、有效地服務于普惠金融人群,提高服務的可得性、滿意度,降低機構的運營成本和風險成本,實現普惠信貸業務的商業可持續性。 

課題組負責人:

曾 剛 國家金融與發展實驗室副主任

課題組成員:

李廣子 中國社科院金融所 銀行研究室主任

欒 稀  中國社科院世界政治與經濟研究所

李重陽 國家金融與發展實驗室

王 瑩  國家金融與發展實驗室

王 蓉  國家金融與發展實驗室

劉 偉  國家金融與發展實驗室

唐 蜜  上海大學經濟學院

 

 

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