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賦能|科技向未來

核心要點(diǎn)

1.金融業(yè)全流程的效率提升——金融科技產(chǎn)業(yè)演進(jìn)趨勢

金融科技的本質(zhì)是通過信息技術(shù)的引入實(shí)現(xiàn)金融業(yè)全流程的效率提升;

演進(jìn)趨勢:從互聯(lián)網(wǎng)金融到數(shù)據(jù)金融,從去中介化到金融業(yè)務(wù)核心、從流量至上到技術(shù)為王、從單一主體到龐大產(chǎn)業(yè)鏈

2.大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈——Fintech的核心技術(shù)能力

Fintech的基礎(chǔ)技術(shù)能力是互聯(lián)網(wǎng),互聯(lián)網(wǎng)金融是Fintech發(fā)展中的重要組成部分;

核心技術(shù)能力:大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈

3.共享&賦能——Fintech商業(yè)模式演進(jìn)方向

信貸市場線上滲透率僅為1%,龐大空間、巨大的用戶需求、競爭型的市場格局、可觀的客戶價(jià)值不斷吸引新進(jìn)入者;

日益提升的獲客成本、風(fēng)控成本、合規(guī)要求是新進(jìn)入者越來越難逾越的門檻;

共享&賦能:能力者向潛在進(jìn)入者共享能力

4.場景平臺、流量平臺、交易平臺——賦予各類平臺普惠金融的能力

建立Fintech平臺,向消費(fèi)場景、交易平臺、數(shù)據(jù)平臺賦能,使得其他平臺獲得普惠金融的能力,從而實(shí)現(xiàn)更為廣泛的普惠金融。

5.宜人貸金融科技能力

Chapter1

金融科技產(chǎn)業(yè)演進(jìn)趨勢

從互聯(lián)網(wǎng)金融到數(shù)據(jù)金融,我國金融科技發(fā)展已歷經(jīng)三大階段

在過去的十?dāng)?shù)年中,互聯(lián)網(wǎng)對于傳統(tǒng)金融業(yè)態(tài)的變革一直在不斷發(fā)生,集中體現(xiàn)于支付結(jié)算的線上化、金融產(chǎn)品銷售的電商化,以及信貸業(yè)務(wù)的P2P化。而在此前,我國金融科技的發(fā)展已歷經(jīng)三個(gè)大的核心階段,分別是:

1)20世紀(jì)70年代中后期開始的金融信息化起步:以早期的計(jì)算機(jī)及局域網(wǎng)絡(luò)為主,計(jì)算機(jī)逐步代替手工操作,并實(shí)現(xiàn)全流程的電子化;

2)20世紀(jì)90年代中后期進(jìn)入到互聯(lián)網(wǎng)金融的階段:中國接入全球互聯(lián)網(wǎng),金融信息化/互聯(lián)網(wǎng)金融的時(shí)代隨之到來,主要體現(xiàn)的是渠道信息化;

3)2010年后進(jìn)入到數(shù)據(jù)金融/機(jī)器輔助決策階段:移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的到來推動(dòng)了大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)的迅速鋪開,此時(shí),信息技術(shù)正在逐步滲透到金融業(yè)務(wù)核心部門,機(jī)器成為金融決策的重要輔助,而機(jī)器實(shí)現(xiàn)絕大部分自主決策的智慧金融階段也為之不遠(yuǎn)。

從去中介化到金融業(yè)務(wù)核心,F(xiàn)intech不再局限于純流量貢獻(xiàn)

Fintech的互聯(lián)網(wǎng)金融階段主要聚焦于金融脫媒/去中介化,去中介化已是全球金融業(yè)自由化發(fā)展的核心方向。

在互聯(lián)網(wǎng)金融蓬勃發(fā)展的過程中,整個(gè)商業(yè)形態(tài)快速迭代,互聯(lián)網(wǎng)幾乎改變了傳統(tǒng)金融的渠道體系。在這個(gè)過程中,受到影響最為深遠(yuǎn)的是金融中介。

Fintech進(jìn)入金融核心,對于傳統(tǒng)金融的影響愈加廣泛和深入。

在互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)逐步成熟的今天,以大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能為代表的創(chuàng)新技術(shù)正再一次的席卷眾多傳統(tǒng)行業(yè),金融業(yè)以其龐大的市場容量再次成為市場焦點(diǎn)。這一次,技術(shù)創(chuàng)新的核心目標(biāo)將聚焦于信用、風(fēng)控、投資等多個(gè)領(lǐng)域。因此,Tech對于金融業(yè)的影響將愈加廣泛和深入,這也是互聯(lián)網(wǎng)金融和金融科技(Fintech)的重大差異。

從流量至上到技術(shù)為王,戰(zhàn)略目標(biāo)已發(fā)生根本性變化

互聯(lián)網(wǎng)傳統(tǒng)的商業(yè)邏輯是流量為王,這在網(wǎng)絡(luò)媒體、電子商務(wù)以及電子支付、互聯(lián)網(wǎng)金融的早期階段均已經(jīng)充分體現(xiàn)。

從流量至上到技術(shù)為王是“不得已”更是行業(yè)趨勢。BAT等巨頭已經(jīng)在市場中形成了較為穩(wěn)定的競爭優(yōu)勢,流量集中的行業(yè)特征已經(jīng)極為明顯。因此,“不得已”走向技術(shù)為王的方向是目前垂直企業(yè)選擇差異化競爭的核心策略;而與此同時(shí),網(wǎng)民增長紅利消磨殆盡、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代即將落幕,人工智能走上前臺,信息科技行業(yè)再次進(jìn)入了技術(shù)創(chuàng)新并尋求商業(yè)模式變現(xiàn)的新階段。

從規(guī)模至上的粗獷發(fā)展到依托技術(shù)能力的精細(xì)化運(yùn)營是目前互金行業(yè)發(fā)展的核心特征。粗獷發(fā)展意味著盡可能的最求強(qiáng)勁成長性,但伴隨著監(jiān)管靴子落地、企業(yè)融資進(jìn)入中后期,互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)發(fā)展的核心要求在發(fā)生變化。精細(xì)化運(yùn)營意味著提升獲客能力、提升反欺詐能力、提升數(shù)據(jù)風(fēng)控能力,同時(shí)降低獲客成本、降低風(fēng)險(xiǎn)成本、提升ARPU值,技術(shù)能力對運(yùn)營效果的支撐作用愈加明顯。

從單一主體到龐大產(chǎn)業(yè)鏈,行業(yè)分工進(jìn)一步精細(xì)化

傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)組織體系龐大,體系內(nèi)的自主、可控是大多數(shù)金融機(jī)構(gòu)業(yè)務(wù)拓寬的核心路徑。

而在Fintech的大背景下,行業(yè)分工將實(shí)現(xiàn)進(jìn)一步精細(xì)化和模塊化。

從橫向業(yè)務(wù)范圍上看,(如下圖所示)單一傳統(tǒng)金融主題可提供的服務(wù)將被眾多的Fintech企業(yè)主體所分解,實(shí)

現(xiàn)單一業(yè)務(wù)類型的差異化和靈活化。

從縱向業(yè)務(wù)流程上看,單一業(yè)務(wù)流程也被眾多Fintech參與主體拆解。以信貸為例,包括獲客、前段審核、中期風(fēng)控以及后期催收管理均已形成完善的產(chǎn)業(yè)鏈,整體分工進(jìn)一步精細(xì)化和模塊化。

新的內(nèi)核:互聯(lián)網(wǎng)金融進(jìn)入Fintech的全新發(fā)展階段

政策紅利讓互聯(lián)網(wǎng)金融一度被譽(yù)為野蠻生長的行業(yè),而歷經(jīng)10年的發(fā)展監(jiān)管與互聯(lián)網(wǎng)金融之間已經(jīng)逐漸熟悉,隨著中國互聯(lián)網(wǎng)金融協(xié)會的成立,規(guī)范與安全成為行業(yè)發(fā)展的主旋律,同時(shí)也意味著原本寬松的政策環(huán)境有收緊的趨勢。2016年后,業(yè)界也明顯感受到了行業(yè)寒冬,互聯(lián)網(wǎng)金融概念走下神壇,十年野蠻,一朝落幕。然而互聯(lián)網(wǎng)金融并沒有因此消失,取而代之的金融科技正以星火燎原之勢,整體行業(yè)已進(jìn)入金融科技的全新發(fā)展階段。

發(fā)展趨勢:技術(shù)化、數(shù)據(jù)化、場景化、模塊化、平臺化

Chapter2

三大技術(shù)構(gòu)成核心技術(shù)基礎(chǔ)

技術(shù)基礎(chǔ):三大技術(shù)構(gòu)成核心技術(shù)基礎(chǔ)

縱觀目前階段下的金融科技創(chuàng)新方向,宜人智庫認(rèn)為,大數(shù)據(jù)、人工智能和區(qū)塊鏈將是繼互聯(lián)網(wǎng)/移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)之后的Fintech發(fā)展的三大核心技術(shù)基礎(chǔ)。三大技術(shù)之間沒有迭代關(guān)系,沒有時(shí)間軸關(guān)系,而是在不同層級同時(shí)支撐Fintech發(fā)展。

大數(shù)據(jù):新階段下的風(fēng)險(xiǎn)控制及風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)體系

數(shù)據(jù)是金融的核心,因此在大數(shù)據(jù)時(shí)代下,大數(shù)據(jù)必將觸及金融最緊繃的那跟弦——風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)與風(fēng)險(xiǎn)控制。

若將大數(shù)據(jù)分析分為四個(gè)層次,互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展階段中,大數(shù)據(jù)技術(shù)主要應(yīng)用于數(shù)據(jù)架構(gòu)和信息整合(第1層+第2層), 可實(shí)現(xiàn)初步的分析和決策(第3層)。

非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)體系下,人工建模+數(shù)據(jù)已經(jīng)難以滿足數(shù)據(jù)分析需求。

由于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析模型對于多維度、多形態(tài)的數(shù)據(jù)存在不適用的情況,因此該類技術(shù)應(yīng)用僅僅是大數(shù)據(jù)分析的初級階段。

大數(shù)據(jù)+機(jī)器學(xué)習(xí)是金融數(shù)據(jù)計(jì)算分析的未來。在目前的狀態(tài)下,數(shù)據(jù)體量異常巨大、數(shù)據(jù)類型異常繁多、價(jià)值密度極低,因此需要通過更為強(qiáng)大的機(jī)器算法能夠?qū)崿F(xiàn)模型的迅速矯正,因此,機(jī)器學(xué)習(xí)+大數(shù)據(jù)將是金融數(shù)據(jù)分析的核心方向。

大數(shù)據(jù)分析的主要金融應(yīng)用:征信與風(fēng)控

大數(shù)據(jù)分析的主要金融應(yīng)用:個(gè)人征信、授信與風(fēng)控個(gè)人征信、授信及風(fēng)控主要是圍繞借貸環(huán)節(jié)進(jìn)行的,覆蓋貸前評估、貸中監(jiān)控和貸后反饋三個(gè)環(huán)節(jié)。

1、貸前評估:國內(nèi)個(gè)人征信試點(diǎn)于2015年才開始試行,最具代表的是芝麻信用。阿里體系的交易數(shù)據(jù)以及螞蟻體系的金融數(shù)據(jù)形成強(qiáng)有力的數(shù)據(jù)支撐,自主研發(fā)信貸模型可用以支持銀行、小貸機(jī)構(gòu)進(jìn)行征信及授信活動(dòng)。信貸模型的訓(xùn)練需要人工智能技術(shù)作為輔助,通過機(jī)器學(xué)習(xí)不斷完善模型并實(shí)時(shí)校正。

2、貸中監(jiān)測:主要是通過用戶在貸款期的行為數(shù)據(jù)來發(fā)現(xiàn)問題客戶并及時(shí)報(bào)警。

3、貸后反饋:基于用戶本次貸款期間的數(shù)據(jù),對該用戶原有信貸記錄評分進(jìn)行補(bǔ)充,提升或降低其信用額度以供后續(xù)使用。

人工智能:從分析到最終決策

人工智能在金融領(lǐng)域中的應(yīng)用,相較于大數(shù)據(jù)而言的核心突破在于深度學(xué)習(xí)、智能分析和最終的智能決策。大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、智能硬件以及后續(xù)的區(qū)塊鏈技術(shù)等都是支撐人工智能上層技術(shù)的基礎(chǔ)。

智能數(shù)據(jù)分析在金融領(lǐng)域涵蓋了投資、借貸、保險(xiǎn)和征信行業(yè),相關(guān)技術(shù)的運(yùn)用成為業(yè)務(wù)開展的基礎(chǔ),同時(shí)也支持了金融產(chǎn)品的創(chuàng)新,包括新型的保險(xiǎn)及投資產(chǎn)品。

在金融領(lǐng)域,人工智能主要有以下四類應(yīng)用:①自動(dòng)報(bào)告生成、②金融智能搜索、③輔助量化交易、④智能投顧方向。

區(qū)塊鏈(Blockchain) 是一種分布式共享數(shù)據(jù)庫

從技術(shù)角度來看,比特幣的系統(tǒng)包括三層:底層技術(shù)——區(qū)塊鏈;中層鏈接——協(xié)議;上層——貨幣。上層是貨幣,在這里指的是比特幣。中間層是協(xié)議,也就是基于區(qū)塊鏈的資金轉(zhuǎn)賬系統(tǒng);底層技術(shù)是區(qū)塊鏈,去中心化、分布式記錄的公開透明的交易記錄總賬,其交易數(shù)據(jù)全網(wǎng)節(jié)點(diǎn)共享。礦工負(fù)責(zé)記錄,全網(wǎng)監(jiān)督;

區(qū)塊鏈(Blockchain) 是一種分布式共享數(shù)據(jù)庫(數(shù)據(jù)分布式儲存和記錄),利用去中心化方式集體維護(hù)一本數(shù)據(jù)簿的可靠性的技術(shù)方案。該方案要讓參與系統(tǒng)中的任意多個(gè)節(jié)點(diǎn),通過一串使用密碼學(xué)方法相關(guān)聯(lián)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)塊(即區(qū)塊,block),每個(gè)數(shù)據(jù)塊中都包含了一定時(shí)間內(nèi)的系統(tǒng)全部信息交流的數(shù)據(jù),并生成數(shù)據(jù)“密碼”用于驗(yàn)證其信息的有效性和

鏈接下一個(gè)數(shù)據(jù)塊。比特幣是一種全球范圍內(nèi)可交易的電子貨幣,是目前區(qū)塊鏈技術(shù)最成功的應(yīng)用。當(dāng)前銀行等機(jī)構(gòu)更多關(guān)注的也正是比特幣背后的區(qū)塊鏈技術(shù)。

區(qū)塊鏈建立了“強(qiáng)制信任”的關(guān)系

強(qiáng)制信任:智能合約

在合同中約定的條件被觸發(fā)時(shí),合約內(nèi)容能夠自動(dòng)生效執(zhí)行。智能合約的原理類似于計(jì)算機(jī)中的If-Then語句,它能夠幫助我們在金融領(lǐng)域建立一種智能管理的體系。當(dāng)保險(xiǎn)合約等自動(dòng)判斷滿足賠付條件時(shí),保險(xiǎn)費(fèi)將自動(dòng)劃撥賠付,從而免去了以往的保險(xiǎn)理賠中中間一系列的流程。當(dāng)然,“強(qiáng)制信任”可被用于諸多領(lǐng)域。

區(qū)塊鏈將重塑傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)的底層基礎(chǔ)

Chapter3

Fintech商業(yè)模式演進(jìn)方向

共享|賦能

信貸的線上滲透率僅為1%,科技對金融的影響剛剛開始

根據(jù)零壹財(cái)經(jīng)數(shù)據(jù)顯示,中國整體個(gè)人理財(cái)市場規(guī)模約為40-50億元,線上理財(cái)接近2萬億,滲透率4%;人民銀行及艾瑞咨詢數(shù)據(jù)顯示,2016年網(wǎng)絡(luò)信貸余額為1.2萬億,占中國整體境內(nèi)信貸余額1%。

易觀數(shù)據(jù)顯示,網(wǎng)絡(luò)支付/網(wǎng)商銀行為1%,移動(dòng)支付/手機(jī)銀行為22%。

相較于網(wǎng)絡(luò)購物14%的滲透率,互聯(lián)網(wǎng)金融相關(guān)業(yè)務(wù)依然有巨大的滲透率空間,尤其是網(wǎng)絡(luò)信貸和互聯(lián)網(wǎng)理財(cái)領(lǐng)域。

競爭型市場巨頭難覓,市場入口依然開放

參照網(wǎng)貸之家數(shù)據(jù),網(wǎng)貸行業(yè)CR4<30%、CR8<40%,是典型的競爭型市場,明顯區(qū)別于支付及網(wǎng)絡(luò)購物等同類交易型領(lǐng)域。因此網(wǎng)貸并非典型的流量型市場,而目前核心玩家的主要工作依然聚焦于如何把蛋糕做大,而并非如何切分競爭對手的蛋糕。

因此:一個(gè)巨大且不斷增長的市場+競爭格局相對友好的市場環(huán)境=依然開放的市場入口,未來一定有更多的新進(jìn)入者參與進(jìn)來。

細(xì)分領(lǐng)域參與者數(shù)量保持同比增長

網(wǎng)貸之家數(shù)據(jù)顯示,截止2017年4月,網(wǎng)貸平臺累計(jì)數(shù)量已高達(dá)5890家,存量平臺2265家,大浪淘沙,超過50%的平臺已停業(yè)。

拋開民營系大量平臺停業(yè)給市場整體帶來的影響,各類型企業(yè)數(shù)量依然處于增長過程中,風(fēng)投系增速最快,整體市場參與者類型不斷豐富。

傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)是線上化主體,資源型平臺是核心新進(jìn)入者來源

從增量來源看,傳統(tǒng)業(yè)務(wù)的線上化、增量需求(消費(fèi)升級所帶來的超前消費(fèi)和SME的市場打開)將是未來市場的核心增量來源;從企業(yè)類型角度出發(fā):傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)是線上化的主體;資源型平臺(場景、流量、數(shù)據(jù)和資金等)是核心新進(jìn)入者。

新進(jìn)入者各自訴求存在差異,但資源變現(xiàn)依然是主旋律。①流量、數(shù)據(jù)平臺通過金融業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)流量和數(shù)據(jù)資源變現(xiàn);②場景平臺通過金融實(shí)現(xiàn)主營業(yè)務(wù)提升和金融業(yè)務(wù)變現(xiàn);③資金型平臺則通過互金業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)資金效率的最大化。

監(jiān)管深入,行業(yè)門檻進(jìn)一步提升

循序漸進(jìn),監(jiān)管走上正軌,政策已經(jīng)探底,未來監(jiān)管將進(jìn)一步常態(tài)化。技術(shù)能力將是企業(yè)生存和行業(yè)凈化的核心標(biāo)準(zhǔn)。宜人智庫認(rèn)為監(jiān)管的核心要點(diǎn)在于:中介屬性、小額分散、牌照與核準(zhǔn)并行。同時(shí),鼓勵(lì)傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)與Fintech/互聯(lián)網(wǎng)金融的快速融合;市場對于的金融科技企業(yè)的合規(guī)發(fā)展要求進(jìn)一步提升,行業(yè)門檻進(jìn)一步提升。

多重風(fēng)險(xiǎn)對行業(yè)產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響,行業(yè)門檻進(jìn)一步提高

1、官方信用人口覆蓋不全面:2015年,我國信貸人口覆蓋3.8億人,滲透率僅為27.6%,而同時(shí)期美國信貸人口滲透率為82.0%。

2、多重因素造成數(shù)據(jù)孤島數(shù)據(jù)孤島:當(dāng)下的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)環(huán)境,巨大體量的用戶數(shù)據(jù)被留存于各個(gè)平臺,包括政府、電信業(yè)、醫(yī)療業(yè)、銀行、互聯(lián)網(wǎng)巨頭,數(shù)據(jù)開放程度極低、兼容性低,進(jìn)而形成了眾多數(shù)據(jù)孤島。

3、缺乏統(tǒng)一的信用評級體系和制度:我國各類機(jī)構(gòu)不論在數(shù)據(jù)抓取維度、模型、評級方法、深度等各個(gè)方面自成體系、進(jìn)展不一,缺乏統(tǒng)一的業(yè)務(wù)技術(shù)規(guī)范,存在大量的資源浪費(fèi);同時(shí),相關(guān)立法、制度不完善,造成眾多障礙和風(fēng)險(xiǎn)。

4、流量成本被推高:市場競爭激烈,參與者眾多;風(fēng)險(xiǎn)事件頻發(fā),帶來行業(yè)性的用戶信任危機(jī);互聯(lián)網(wǎng)馬太效應(yīng)造成流量壟斷,推高獲客成本;

5、團(tuán)伙欺詐猛如虎:線上造假難度遠(yuǎn)低于線下,但其造成影響巨大,遠(yuǎn)高于普通壞賬風(fēng)險(xiǎn)。

瘋狂的流量時(shí)代已過,技術(shù)能力是關(guān)乎生死存亡的核心變量

目前,從企業(yè)數(shù)量角度看,民營系依然是市場的核心參與者,占比超過80%;但從經(jīng)營質(zhì)量角度看,風(fēng)投系和上市公司系則占據(jù)市場主導(dǎo)位置,風(fēng)投系+上市公司系的企業(yè)數(shù)量占比為11.4%,

成交量占比49.8%、余額占比53.6%。

在未來的競爭中,經(jīng)營質(zhì)量將是決定生死的首要因素。影響經(jīng)營質(zhì)量的細(xì)分因素體現(xiàn)在獲客效率、風(fēng)控效率與能力、貸后管理能力等多方面。而排除由于企業(yè)出身的差異化資源背景,技術(shù)能力即是關(guān)乎生死存亡的核心變量。

技術(shù)能力同樣適用零邊際成本理論,規(guī)模效應(yīng)更易凸顯

傳統(tǒng)企業(yè)邊際成本變動(dòng)規(guī)律主要是隨產(chǎn)量增加而減少,當(dāng)產(chǎn)量增加到一定程度時(shí),就隨產(chǎn)量增加而增加,因此,邊際成本曲線也是一條先下降而后上升的“U”形曲線。

而在以軟件、互聯(lián)網(wǎng)為代表的新興行業(yè)當(dāng)中,在不考慮科技進(jìn)步的情況下,企業(yè)邊際成本曲線所呈現(xiàn)的是先上升后下降,最終呈現(xiàn)的狀態(tài)是無限趨近于零。這是軟件、信息服務(wù)行業(yè)的成本曲線特征。

而在云計(jì)算、大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)快速發(fā)展的當(dāng)下,獲客、風(fēng)控均已成為較為成熟的技術(shù)能力,相較于需要需要承擔(dān)大量資金成本和風(fēng)險(xiǎn)撥備的信貸行業(yè),“售賣”技術(shù)能力更易形成理想的規(guī)模效應(yīng)。

較高風(fēng)險(xiǎn)敏感性和潛在規(guī)模效應(yīng)所帶來的差異化市場預(yù)期

2015年底至今,A股市場互聯(lián)網(wǎng)金融板塊平均估值56X,而銀行板塊平均估值僅為7倍。

而美股市場老牌Fintech企業(yè)Paypal2015年底至今平均估值為36X,與之相對應(yīng)的宜人貸目前估值僅為7.3X,上市以來的平均估值為12倍。

導(dǎo)致估值差異的核心原因是對公司是否存在規(guī)模效應(yīng)、潛在規(guī)模效應(yīng)何時(shí)出現(xiàn)的預(yù)期差異;另一方面,對于違約、壞賬風(fēng)險(xiǎn)的敏感性程度亦是評價(jià)一家公司Tech屬性的重要因素。

Chapter4

賦予各類平臺普惠金融的能力

互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代結(jié)束了么?對于我們來說才剛剛開始

參照CNNIC數(shù)據(jù),2016年底中國網(wǎng)民規(guī)模達(dá)到7.3億,滲透率超過50%,網(wǎng)民規(guī)模增長率趨于穩(wěn)定,增長紅利消失。

與此同時(shí),參照網(wǎng)貸之家數(shù)據(jù),2016年網(wǎng)貸行業(yè)投資人數(shù)與借款人數(shù)分別約為1375萬人和876萬人,較 2015年分別增加134.64%和207.37%,網(wǎng)貸行業(yè)人氣增長幅度仍然較大。

2015.1-2017.5借款人數(shù)同比增速均在100%以上。網(wǎng)貸用戶滲透率僅為1.8%。

因此,顯而易見的是,對于網(wǎng)貸行業(yè)來說,巨大的網(wǎng)民群體恰恰是未來增長的最好紅利。

15/1000,挖掘場景下、平臺上的信貸需求

艾瑞咨詢研究顯示,通常商業(yè)環(huán)境中交易規(guī)模超過1000億的平臺,即具備了金融業(yè)務(wù)變現(xiàn)的基礎(chǔ);在1000億交易規(guī)模中,大概能夠產(chǎn)生100億的信貸需求;100億的信貸需求,平均可以產(chǎn)生15%的利潤。

與此同時(shí),在目前的市場上,具備場景、數(shù)據(jù)資源的平臺大量存在,金融需求隱藏在眾多的消費(fèi)場景、交易環(huán)節(jié)、數(shù)據(jù)平臺之中,這些資源都可以通過嫁接金融服務(wù)來進(jìn)行商業(yè)變現(xiàn)。

大量的潛在客群“隱藏”在眾多的互聯(lián)網(wǎng)場景之中

網(wǎng)貸并不是一個(gè)流量集中型的高頻需求,需求一定是隱藏在眾多的場景之中,而成熟的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境為網(wǎng)貸獲取用戶、打開需求提供了良好的條件。

向場景方、平臺方輸出技術(shù)能力,實(shí)現(xiàn)更為廣泛的普惠

建立Fintech平臺,向消費(fèi)場景、交易平臺、數(shù)據(jù)平臺賦能,使得其他平臺獲得普惠金融的能力,從而實(shí)現(xiàn)更為廣泛的普惠金融。

Chapter5

宜人貸金融科技能力

數(shù)據(jù)能力:蜂巢數(shù)據(jù)魔方產(chǎn)品體系

反欺詐能力:“先知”反欺詐解決方案

獲客能力:精準(zhǔn)獲客平臺

信貸金融科技構(gòu)成圖

(本報(bào)告部分?jǐn)?shù)據(jù)、圖表、資料來源于宜人智庫、宜人貸、人民銀行、Wind、CBInsights、CNNIC、36氪研究院、艾瑞咨詢、易觀智庫、零壹財(cái)經(jīng)、網(wǎng)貸之家、國泰君安證券研究。)

完整報(bào)告請關(guān)注“宜人智庫”(yirenzhiku),回復(fù)“FinTech”提取。

(本報(bào)告部分?jǐn)?shù)據(jù)、圖表、資料來源于宜人智庫、宜人貸、人民銀行、Wind、CBInsights、CNNIC、36氪研究院、艾瑞咨詢、易觀智庫、零壹財(cái)經(jīng)、網(wǎng)貸之家、國泰君安證券研究。)


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