洪鵬飛

一、前言：

互聯(lián)網(wǎng)消費金融日前在我國高速發(fā)展，其以長尾小額貸款用戶為主，用戶基數(shù)大，服務于學生、農民、藍領等收入中低端用戶，其單筆授信額度小，貸款期限短，線上放貸收款，放貸迅速，消費場景定制化等特點，與傳統(tǒng)消費金融貸款服務于高凈值人員，放款額度大，審核緩慢，有明顯區(qū)別。在大數(shù)據(jù)背景下，有效利用機器學習、人工智能等算法建立起優(yōu)良的現(xiàn)代化風控體系，并運用于貸前、貸中以及貸后階段，已然成為日前階段互聯(lián)網(wǎng)消費金融領域的新模式。

二、傳統(tǒng)與互聯(lián)網(wǎng)消費金融的概述

所謂消費金融，就是以消費為主要目的信用消費貸款，以短期消費小額貸款為主，一般周期為1到12個月，其中既包括住房、汽車等大額消費貸款，又包括日常消費電子產(chǎn)品、租房、日常消耗品的短期借貸行為?；ヂ?lián)網(wǎng)消費金融，2007年左右開始興起，其主要依托于互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)，機器學習、人工智能等先進的技術，而發(fā)展起來的現(xiàn)在化的新型消費金融模式。其主要借助于互聯(lián)網(wǎng)，在線上進行相關的審核、放貸、還款等整個流程，其有單筆額度小，放款迅速，貸款周期短以及服務多種，申請簡便，方式靈活等優(yōu)勢，與傳統(tǒng)消費大額房貸以及車貸等大額消費金融貸款相比而言，其面向的消費群體有很大的區(qū)別。傳統(tǒng)消費金融，主要面向的優(yōu)質客戶，以高凈值客戶，中高端白領，以及穩(wěn)定的中產(chǎn)工資階層為主，而互聯(lián)網(wǎng)消費金融，面向的是被傳統(tǒng)消費金融所拋棄的用戶，其有用戶基數(shù)大，帶有長尾分布，用戶相對而言風險較高，常以學生、藍領、農民等收入較低的人群為主。而其面向的消費場景也有較大的區(qū)別，相對于傳統(tǒng)的消費貸款業(yè)務，貸款額度大，放貸審核嚴格，放貸慢，互聯(lián)網(wǎng)消費金融，主要貸款是以小型消費為主，還款迅速，主要以服務費和預期還款為利潤，更注重的是貸款者的還貸意愿而非還款能力，這與傳統(tǒng)消費金融注重優(yōu)質客戶的還款能力有一定的區(qū)別。

三、政策助力互聯(lián)網(wǎng)消費金融發(fā)展

在2009到2016年之間，政府發(fā)布多項有利于互聯(lián)網(wǎng)消費金融的政策，為了促進發(fā)展消費金融行業(yè)，中國銀行監(jiān)督管理委員會在2009年7月發(fā)布了《消費金融公司試點辦法》，規(guī)定并設定了消費金融公司設立、變更與終止的條件，業(yè)務范圍及經(jīng)營規(guī)則以及相關的監(jiān)督管理條例，并在天津、成都、上海、北京分別設立四個試點公司。在2013年11月，在黨的十八屆三中全會上，提出了“發(fā)展普惠金融，鼓勵金融創(chuàng)新，豐富金融市場層次和產(chǎn)品的發(fā)”的方針，并把消費金融試點公司擴增至16家。2014年1月，國務院會議中，提出了“助推消費升級，創(chuàng)新金融服務，大宗耐用消費品等信貸需求“，進一步推進消費金融的發(fā)展。15年6月，國務院常務會議中，提出鼓勵民間資本、國內外銀行機構和互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)成立消費金融公司。到2016年，在《推進普惠金融發(fā)展規(guī)劃（2016-2020年）》中，從國家層面確定了普惠金融的實施戰(zhàn)略，明確指出要促進消費金融公司發(fā)展，消費金融進入發(fā)展新時期。之后陸續(xù)在《關于加大對新消費領域金融支持的知道意見》、《兩會期間政府工作報告》、《中國人民銀行關于信用卡業(yè)務有關事項的通知》、《關于促進消費帶動轉型升級的行動方案》以及《G20數(shù)字普惠金融高級原則》中，分別對消費金融推進產(chǎn)品創(chuàng)新，改進金融發(fā)展環(huán)境，促進消費快速升級以及加大數(shù)字化技術的運用。

四、互聯(lián)網(wǎng)消費金融的市場潛力

從信貸市場來看，我國行帶人口滲透率不足三分之一，而與此相比，美國信貸人口滲透率則高達百分之八十以上，這說明我國信貸市場還有巨大的用戶潛力。隨著互聯(lián)網(wǎng)消費金融越來越重視，信貸人口規(guī)模穩(wěn)步增長，由2007年1億左右的人口規(guī)模，擴大到2016年的4.1億左右，同比翻了兩翻。與此同時，金融信貸的創(chuàng)新，以及互聯(lián)網(wǎng)方便快捷的方式，使得現(xiàn)代化用戶信用體系越來越完善，而傳統(tǒng)銀行機構，對于廣大的相對于短期小額貸款，成本過高，而互聯(lián)網(wǎng)能有效運用其邊際效益的優(yōu)勢，成功降低成本，覆蓋更大的用戶群。

從超前消費意愿以及可支配收入而言，作為成長于PC互聯(lián)網(wǎng)和移動互聯(lián)網(wǎng)時代的新生代，便捷、超前消費、網(wǎng)上購物支付已經(jīng)成為一大部分年輕青年人的生活常態(tài)，從2016年中國人群超前消費畫像來看，18-25歲用戶而言，使用過分期消費的占一半左右，而對其有很有興趣的占比三分之一以上，而25-30用戶，同比使用分期消費的用戶占比略高，31-36歲以及36-40歲的用戶，使用過分期消費的用戶相對占比在40%-42%左右，而想嘗試的用戶都在三分之一以上。從用戶可支配收入上看，30歲以下人群，有75%左右的用戶月可支配收入低于6000元，說明用戶收入普遍不高。大概有10%左右的人群在1000元以下，而在1000-2000左右的用戶占比16%左右，收入在2000-4000元的用戶在32%左右，占比比較大，4000-6000左右的用戶占比18%左右，6000-8000左右的用戶占比8%左右。整體可以看出，我在國，消費金融服務人群而言，有基數(shù)大，用戶收入相對較低等特征，有效運用互聯(lián)網(wǎng)風控技術，有效挖掘，市場潛力巨大。

從體量上看，消費金融市場已于2011年6.8億的規(guī)模，擴大到目前的19877億，預計2018年可能突破3.8萬億的市場規(guī)模。從數(shù)據(jù)上看，由于鼓勵民間資本、國內外銀行機構以及互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的進入，15年增長最為強勢，同比增長了1186%，于去年同期相比，增長了12倍左右。而在未來幾年，隨著國家對消費金融市場的逐步加大開放程度，消費金融市場會進一步提高，在未來互聯(lián)網(wǎng)消費金融公司會有長足的發(fā)展。

五、大數(shù)據(jù)帶動金融風控現(xiàn)代化

相對比傳統(tǒng)銀行等大型金融機構而言，互聯(lián)網(wǎng)消費金融用戶有明顯的區(qū)別，長尾的用戶群，為互聯(lián)網(wǎng)消費金融的風險控制和成本定價帶來了極大的挑戰(zhàn)，大數(shù)據(jù)的發(fā)展，逐步積累消費金融數(shù)據(jù)，并運用機器學習和人工智能等現(xiàn)代化算法，有效構建穩(wěn)定的風控和定價體系已成為現(xiàn)代互聯(lián)網(wǎng)風控的首選。

互聯(lián)網(wǎng)金融風控存在數(shù)據(jù)獲取難，雜，獲得成本高，而且較難獲取，而成熟的獲取數(shù)據(jù)的方案是建立有效互聯(lián)網(wǎng)金融風控以及定價模型的前提。

一般可以從公開數(shù)據(jù)源，獲得用戶基本屬性信息，與用戶基本信用數(shù)據(jù)，建立起基本用戶信息畫像；同時可以通過用戶授權的方式，爬取用戶的各個場景之下的消費行為，瀏覽行為、操作行為以及產(chǎn)品選擇行為等各種行為數(shù)據(jù)；與之同時，盡量可能收集用戶的社交、通信數(shù)據(jù)以及位置信息等數(shù)據(jù)；還有就是第三方的信用分等對外開放的信用或者安全風控評分等數(shù)據(jù)，盡可能多的收集相關數(shù)據(jù)，為之后建模帶來便利，同時數(shù)據(jù)之間存在缺失，覆蓋率不全等問題，所以數(shù)據(jù)質量也必須考慮清楚。

在獲取到了足夠多的用戶行為數(shù)據(jù)之后，以及相關自身放貸是否違約的樣本之后，對其進行特征化處理，前期采用人工挖取相關特征，模型建立完畢之后采用自動化流程。期間，需要先運用統(tǒng)計分析相關知識，合理拆解問題，根據(jù)問題的特殊性，建立針對性的建模流程，同時設立相關準確以及合理評價指標，以及有效的對照實驗組，之后采用機器學習，深度學習等算法，合理對相關的目標進行有效的預測。模型在線下穩(wěn)定性以及模型預測效果達到預期之后，就可以采用上線ABtest進行測試，并對測試結果進行分析。如果模型線下線上出現(xiàn)不一致，要及時進行有效的分析，找到問題所在，然后重新設立對照組線下以及線上試驗。直到模型穩(wěn)定預測，達到線上使用標準，進行自動化審批、定價、有效提醒等工作。

以上是互聯(lián)網(wǎng)消費金融的建模通用方式的其中一種，針對不同的建模場景，存在不同的建模方式，所以有必要對不同的業(yè)務目標建立不同的模型，使整個從客戶獲取、客戶服務、風險定價，再到信貸回收，整個流程更加智能化，自動化，使得整個體系成本和利潤最大化。

在客戶獲取階段，精準的獲客，以及需求匹配成為消費金融的關鍵，其為來源所在，沒有有效的用戶群也就沒有有用的產(chǎn)品。對于不同類型的客戶，可以設計不同的業(yè)務模式、業(yè)務場景，比如，有的業(yè)務場景專門針對家用藍領客戶，有的專門針對剛畢業(yè)的年輕人，有的面向的租客等等，這些都需要根據(jù)特定的業(yè)務場景，針對不同的方面，提出不同的解決方案。

在確定了客戶用戶群定位之后，便可以針對業(yè)務場景進行精細化處理，比如，消費場景為線下到店消費信用支付，在線下用戶到店選購、準備結賬時，店長可以推薦相應產(chǎn)品的app，結合給予一定力度的優(yōu)惠，并使其有效成為自己的用戶，并進行信用放款，在期間，需要店長進行細心講解，以及使顧客填寫一定量的資料信息，保證客戶資料的真實性，同時盡量引導優(yōu)質用戶群，這樣有利于降低大量違約帶來的風險。

用戶申請信用借款之后，便是貸前審核階段，這個階段主要對用戶各種信用歷史記錄，以及各種行為進行建模，預判用戶逾期的概率，如果預測用戶的逾期率過高，直接停止對其放款，對于逾期率很低的用戶快速通過，保證用戶的使用便捷。

在貸款還款期間，對用戶還款次數(shù)，還款時間，以及每次還款金額等行為進行建模，判斷用戶在后續(xù)還款中，是否會出現(xiàn)不還，以及逾期的情況，對于有可能不還和逾期的用戶，采用一定方式，對其進行相關提醒。

對于產(chǎn)生逾期，或者用戶不還的情況，貸后風控就開始發(fā)揮作用了，在一定成本的條件下，如何使催收效果最好，是一個策略優(yōu)化問題。通過相關統(tǒng)計，和試驗設計，確定有效的催收策略，同時建立有效的線上及線下催收體系，及時進行催收處理，有效回收本金。

互聯(lián)網(wǎng)消費金融會越來越針對特定的場景進行細化處理，采用不同的方式對其進行分析、挖掘，并建立特定的模型和模式，未來，互聯(lián)網(wǎng)消費金融想必會朝著越來越精細化，高效的方面發(fā)展。

六、互聯(lián)網(wǎng)消費金融未來的展望

在未來，互聯(lián)網(wǎng)消費金融會遍布在生活消費的各種場景之后，各大互聯(lián)網(wǎng)消費金融公司產(chǎn)品也會有越來越多的多樣性，針對不同場景采用不同的金融解決方案，同時，面向的客戶群里也會越來越精細化，審核放款更加高效，與此同時，有效利用機器學習和人工智能等方法，建立有效的現(xiàn)代化風控體系，有利于降低逾期帶來的資金以及成本壓力，通過流程化的貸中以及貸后流程，使得貸中提醒以及貸后催收更加有力。相信在未來，互聯(lián)網(wǎng)消費金融會越來越好。（作者單位為浙江財經(jīng)大學）