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由蓝转红的消费金融,该如何杀出一条血路?AI真的是一个伪命题吗?

随着数据的积累,我国线上信贷从去年开始爆发,不管是身份验证、第三方数据等技术逐渐应用成熟,国内的互联网金融科技公司在不久的将来会走出国门。

  投资界(微信ID: pedaily2012)消息,由清流Club主办的“2017清流消费金融峰会”于本月22日在北京举行,峰会上,京东金融、捷信消费金融、招联消费金融、包银消费金融等互联网巨头、持牌消费金融机构,明特量化、快牛金科、现金侠等业内领先的创业公司齐聚一堂,在“新金融 新生态”的议题下探讨消费金融领域的国内外趋势。

面对激烈竞争,如何杀出生路?

  在居民消费能力增长与消费结构调整的双重推动下,消费金融迎来了爆发之年。面对火热的市场景象,如何才能在日趋激烈的竞争下杀出一条生路?又如何能在监管趋严、资金成本高企的背景下可持续发展,打造消费金融领域的领先品牌?

京东金融认为,首先要做到抢先,才有机会领先。从2014年2月率先推出第一款互联网消费金融产品,再到发行互联网消费行业的第一张联名卡,到去年把京东的额度产品推到线下,过去三年京东一直在考虑怎么能比别人快一步推出产品,京东金融消费金融事业部总经理区力在现场演讲时说道:“消金行业真正的竞争力是两对翅膀,技术是发展的基础,而另外一边是对品牌的投入。”

招联消费金融营运中心总经理袁逍则认为:“风险是目前占比较大的一块成本,要用科技力量降低成本,首先需要考虑的是用户体验、效率和成本。招联用IT应用来提升客户感知,用大数据提升效率,服务过程中用更多的机器,而不是人。”简言之,为了进一步实现成长和盈利,需要控制成本。

消费金融行业现状的思考与解读

  在峰会现场,明特量化联合创始人兼CEO李英浩分享了中国金融科技公司在国际上的状态和发展前景,他认为:“随着数据的积累,我国线上信贷从去年开始爆发,不管是身份验证、第三方数据等技术逐渐应用成熟,国内的互联网金融科技公司在不久的将来会走出国门。例如移动互联网普及程度快速增长、总人口超过7亿人的东南亚就是一块被看好的市场。”

氪信金融副总裁高强表示:“氪信在这两年实践过程中,跟一些金融机构共同探索,构建了一套复杂行为语言处理的BLP技术,特别强调从整个时间的维度和客户关系的维度,去挖掘整个金融信贷过程中的信号,帮助金融机构更好地对资产风险收益进行判断,让资金的清流浇灌到匹配的、优质的资产,实现普惠金融业务从“普”到“惠”的真正落地。”

  面对百花齐放、百家争鸣的消费金融市场,有观点认为,消费金融已经由蓝转红了。但包银消费金融产品及市场负责人郑晓斌的看法有所不同。“从全球范围看中国居民部门杠杆率和消费贷款的渗透率仍然较低,我国消费金融市场未来还有一段快速发展期。”但他同时也表示:“如想在竞争激烈的市场上有所突破,消费金融公司要努力提高产品与服务体验,坚持生态发展的理念,通过构建产融生态圈,连接产业链上下游,努力适应各种场景,让金融服务在用户需要时适时出现,做‘在线生活的消费金融服务商’”。

  “有很大一部分信贷不充分的人群存在需求,而传统金融机构依赖于央行征信,获客成本高,有资本实力,却不能很好地服务这部分人群。而我们有团队、有数据、有建模能力,这就是我们和传统金融机构可以互补的地方。”快牛金科的联合创始人陈松表示。

如何处理资金资产的匹配问题?

  在消费金融行业飞速发展的同时,资金资产的匹配问题逐渐显现,应该如何解决呢?

京东金融投资管理部负责人孙鑫认为资金机构要从以下几个方面控制风险:

  一、机构本身的资本实力和财务风险;

  二、操作风险,取决于员工在业务操作中是否执行了公司的风险政策、有没有内外部欺诈漏洞等;

  三、资产层面的信用问题。

阳光证券化基金执行董事徐梦哲表示,作为投资机构很关注资产方自身的资本实力,考核资产方的资产负债情况和资本充足率等,“你的资本实力决定了你未来承担风险的能力。”

  为了更好地实现资金资产匹配,众安保险金融市场部总经理刘丹说,我们会对消费金融资产端的每一单用户进行风控排查,对合规合格用户的借款进行“穿透到资产底层”的增信。通过众安保险的风险控制和保险增信后的消费金融资产,获得了许多金融机构的认可,搭建了新兴消费金融资产和传统金融机构之间的桥梁。

AI与消费金融未来形态

  峰会现场,多家企业分享了各自在AI方面的应用和实践。

美利金融风险运营部总经理乔木透露:“美利金融在智能识别、智能决策体系的模型搭建甚至在营销层面用到了AI技术。”

百融金服副总裁朱奔表示:“我们将AI应用在反欺诈、相关知识库累积以及催收等方面。”

浅橙科技联合创始人兼执行副总裁朱磊认为:“随着技术发展,未来AI技术会做得越来越好,但是不应该去吹嘘,这样可能给大家造成一种伪AI的观点。”

  关于AI是否是伪命题的争议,ZRobot CEO乔杨表示:“这个问题需要辩证来看,我觉得AI有三个方面可以判断,一是从数据源的角度讲,如果没有数据的话,那后面是没有可谈的,第二块就是看你实际使用的AI技术,第三块要判断团队是具有做AI的因素,如果三方面都具备,在中国不能说做AI的公司是伪命题,因为它有很多成功案例。”

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