加速布局消费金融市场

《加速布局消费金融市场》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在应用文档-天天文库。

1、加速布局消费金融市场　　　　随着我国经济结构调整，拉动经济增长的主要动力由投资变为消费，居民消费结构不断升级，政策持续释放利好，加上移动互联网等技术驱动，我国消费金融行业在近几年经历了爆发式增长。未来消费金融市场增量空间依然巨大，行业参与者仍然大有可为。下载论文网/3/　　万亿级消费金融市场正在崛起　　2016年初开始，我国消费金融行业环境发生明显变化。首先，监管力度不断趋严，监管层出台一系列规范管理行业的条例，严惩行业中不合规现象，引导行业由野蛮生长向健康有序的方向发展。在强监管下，消费金融行业泥沙俱下，良币驱逐劣

2、币，根据银监会数据，截至2016年6月底，全国停止运营的网贷机构超过2000家。其次，资本市场对于消费金融行业由热捧转向谨慎，行业融资次数显著下降，投资者对于行业的考量趋于理性，更倾向选择业务已经成熟、能够展现成长价值的企业。再次，机器学习、人工智能等新技术的应用，催生消费金融行业新模式和新产品，进而影响行业结构发生变化。例如“微额现金贷”产品模式，便是在人工智能等技术的支持下，弥补目标客群征信数据只有弱变量的缺陷，覆盖更深层次的需求，并在短短一年多时间中，发展迅速并引起业界广泛关注。　　我国消费金融行业已经进入成长

3、阶段。当前消费信贷需求依然旺盛，消费金融仍蕴藏巨大的市场增量空间，根据艾瑞咨询数据，预计2019年我国消费信贷（含房贷）市场规模将突破40万亿元，自2011年起复合增长率约为21%。同时，整个贷款结构中消费信贷占比将不断提高，目前我国消费信贷在总贷款中占比约为20%（除去房贷占比约5%），而美国这一比例为28%，居民消费信贷渗透率还有很大提升空间。消费金融行业未来整体仍将保持高速增长态势，市场层次感将加深，部分细分领域市场集中度将提升，新参与者进入壁垒将提高。在这一阶段，企业的重点在于侧重盈利，并通过加强用户黏性，提

4、升风控能力和水平，降低中间成本。　　消费金融成功布局的关键要素　　牌照重要价值日益突显。获取消费金融牌照须经银监会批准，并对股东结构、出资人条件提出较高要求，因此准入门槛较高。而持牌消费金融公司由于牌照信用背书、股东背景雄厚等因素，具备资金来源广、资金成本低、场景丰富等多方面优势，使得发展初期在业务规模扩张方面相比其他创业平台更为高效迅速。例如，招联消费金融由招商银行旗下香港永隆?y行和中国联通共同组建，于2015年开业，而据招商银行2017年半年报显示，其累计发放贷款已达到1262亿元，贷款余额为323亿元，上半年

5、收入为亿元，净利润为亿元。但是，也有少数持牌消费金融公司发展缓慢，主要是由于股东结构以城市商业银行为主、覆盖区域有限、缺乏线上运营经验，导致发展效果不及预期。在行业进入新阶段之际，监管政策将更加完善，监管体系将更加成熟，以引导行业有序发展，那么牌照对于消费金融企业的合规价值将不言而喻。　　绑定场景是企业制胜之道。消费场景直接接触用户，消费金融企业利用场景不仅可以与用户的购买行为结合起来，有利于精准获客，而且能够明确和监测用户的贷款用途，在一定程度上降低逆向选择和欺诈风险。因此，大部分消费金融企业在发展初期定位垂直细分

6、人群，快速抢占和扩张消费场景，以扩大商铺、渠道覆盖面来扩充用户规模。目前，与居民日常生活相关的消费场景，例如数码3C、零售、医疗美容、服饰等等，均被嵌入消费金融产品。同时，目前同一场景中往往集中众多竞争者，各大场景已有成为“红海”的趋势，不仅对于新进入者而言获取场景的难度越来越大，并且由于场景方赚取高额导流费，导致消费金融平台成本提高，另外在实际业务开展中，渠道方、消费者联合骗贷事件时有发生，操作风险已引起行业警惕。因此，天然具备场景的平台便具有突出优势，例如京东白条、蚂蚁花呗等电商，其场景具有排他性，初创企业难以切

7、入，而自身对场景更容易把控，并可依托内部数据积累做好风控。目前部分企业也开始尝试自建场景、加强渠道把控，另外大多新入场者选择现金贷，此种产品模式进入门槛低，并可依托庞大的互联网用户基数快速获得用户。　　降低成本是企业生存核心。消费金融企业的成本结构由资金成本、获客成本、风险成本、运营成本等构成，其中，获客成本和风险控制是关键。一是资金，稳定、低成本的现金流对于消费金融平台持续发展至关重要，而企业资金成本的高低初期主要由平台出身决定，例如持牌消费金融公司相较垂直企业更容易获取低成本资金，后期企业凭借品牌信用提升、风险控

8、制稳健来降低资金成本。二是获客，发展初期企业重点在于迅速抢占市场形成规模效应，以抵抗后入场者的竞争压力，需要支付大量流量费用。当发展到一定规模后，企业获客关键便在于提高用户转化率和复购率，以节省重复获客的投入成本，随着业务规模扩大提高成本边际效应。三是风险控制，关键在于数据积累、模型迭代以及试错经验，贷前反欺诈和贷后降低逾期率是风险控制的重点，