消费金融的模型，消费金融的模型有哪些

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于消费金融的模型的问题，于是小编就整理了3个相关介绍消费金融的模型的解答，让我们一起看看吧。

金融科技浪潮“来袭”Fintech如何赋能未来银行？

今年以来，工建农中交五大行纷纷与阿里、腾讯、京东、百度、苏宁等金融科技公司合作，银行业正在加速拥抱金融科技，推动银行金融科技的创新发展。从目前的发展趋势看，互联网、生物识别、大数据、人工智能、区块链等技术的应用，将使得未来银行更加便捷、普惠、高效、安全。这也可以说是近期金融科技怎么给银行赋能的重要领域。

第一，通过互联网技术，尤其是移动互联网技术，使得金融服务嵌入各个生活场景，再加上生物识别技术，使得金融服务的使用更加便捷。例如，支付宝推出的刷脸支付，在购物后通过扫脸取代传统密码完成支付。

第二，通过大数据风控提供普惠金融服务。信贷产品的准入、授信和定价是信贷产品的核心评估要素，而数据是信贷评估体系的基础，数据的丰富度、准确度决定了能否为客户提供服务，以及提供什么样的服务。大数据风控成本较人工审核较低，覆盖更广，且可以更精准地进行客户身份识别，提高风控效率，促进金融普惠。

第三，利用人工智能和大数据技术提升服务效率。例如，客服机器人可以实现90%的自助服务，智能营销可以根据客户当前的生活特征推荐个性化的产品和服务内容，既提高了效率，也提升了用户体验。

第四，利用区块链技术实现交易信息透明化。区块链技术具有去中心化，可以解决信息透明和可信问题。在交易中使用区块链技术，可以实现信息和资金流动更加高效透明，增强合作机构之间的互信。

人工智能作为科技界最热门技术，让金融科技席卷全球，尽管国内金融科技发展较晚，但发展迅猛，比如蚂蚁金服在金融科技领域领跑全球，把人工智能引入金融服务，成为全球独角兽之王。支付宝和微信支付已深入中国每个角落。

我以招行为例子，一起来探讨金融科技在银行业的应用。

作为传统银行业也在积极拥抱金融科技，其中招商银行全面推进金融科技建设，积极面向金融科技银行转型。在金融科技银行的清晰定位下，招行将科技变革作为未来三到五年工作的重中之重。

（一）

此前，招行推出智能投顾服务，以“人＋机器“模式定义理财服务，作为国内第一家推出智能投顾产品摩羯智投的银行，截至2018年6月31日，摩羯智投累计购买规模超过116.25亿，成为中国智能投顾市场领先者，且该智能投顾平台综合能力在国内排名第一。

（二）

在贷款服务中，依托大数据等科技技术，实现10分钟审批，最快60秒到账，额度最高30万，通过运用人工智能技术，用户就可以实现“几秒钟”得到服务和贷款。

（三）

风口上的消费信贷，如何打出“线上线下”组合拳？

中国目前提供消费金融服务的市场主体主要为商业银行、消费金融公司以及互联网金融机构。随着互联网金融的快速渗透，三类主要市场主体均开始尝试“线上线下”同时发力，在不同的消费场景下，探索更好地在消费金融领域保持竞争优势并逐步扩大市场份额。

一、做强品牌仍是商业银行消费金融业务“触网”的关键

商业银行的消费金融业务，主要包括向客户提供信用卡、汽车贷以及消费贷等服务，一般由银行基于申请资料向客户发放线下信贷。

在互联网金融浪潮冲击下，信誉良好、庞大的零售客户基础、大量的物理网点布局以及相对完善的风险管理体系逐步成为商业银行从事消费金融业务的核心竞争力。同时也必须看到，面对互联网金融的冲击，商业银行传统的线下渠道正在萎缩，传统客群有所分化和流失，发展消费金融业务的核心竞争力正在被削弱。针对这一问题，《中国银行业信息科技“十三五”发展规划监管指导意见（征求意见稿）》明确指出，“十三五”期间，银行业要把创新贯穿科技工作始终，全面实施科技创新战略，积极把握大数据、云计算、移动互联网等新兴信息技术带来的发展机遇，深入落实《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》（国发〔2015〕40号），构建银行业互联网金融生态，积极推进核心应用体系改造升级，助推银行业务转型升级。

在发展战略上，《指导意见》以进一步提升商业银行传统核心竞争力为目标，提出了互联网金融浪潮下我国商业银行发展包括消费金融业务在内的主要科技策略，具体包括：第一，渠道体系方面，以网络化、移动银行为方向进行体系优化，主动迎合信息科技时代下客户对于银行接入渠道的偏好；第二，产品体系方面，以虚拟化、便捷化和个性化为中心进行体系重构，为“客户自定义”预留空间；第三，信息系统方面，建立基于数据挖掘的客户关系管理系统，以真正实现“以客户为中心”目标。在业务策略上则着重强调“互联网技术和思维”与商业银行业务的深度整合，逐步将互联网特性运用至渠道交互、客户营销、产品服务、风险合规等工作方面，加速网络时代商业银行新的核心竞争力的形成。

在具体业务措施上，目前，各主要银行业金融机构均依托上述科技和业务策略，推动消费金融业务模式在网络时代的线上转型。一是成立消费金融公司。剥离消费金融业务并按照市场化原则运作。二是创新信贷产品。除利用互联网改造贷款流程、提高审批效率外，还积极创新信贷模式，改进信用评估和缓释渠道和机制，扩展客户群体。三是延伸消费场景。与购物、装修、旅游等电商平台展开更深入的合作，提高客户粘性。

二、目前看，一些传统消费金融公司探索定位中低收入人群，并与互联网企业展开合作

一般来说，消费金融公司主要通过两种方式向消费者提供贷款。一是现金模式。审核消费者的申请资料后，直接向消费者提供贷款。二是代付模式。与购物平台或商户合作，将贷款资金支付给购物平台或商户，再由后者向消费者提供商品和服务，最后由消费者分期偿还贷款，即将消费金融嵌入到消费行为当中。互联网金融浪潮与居民消费升级的相伴而来，令传统的线下消费金融业务模式已经无法有效适应展业需要，面临转型升级压力。特别是目前部分消费金融公司仍以传统商业银行经营模式叙做业务，其市场定位和业务重点亟待明确。

目前看，消费金融机构在发展战略上面临如下几个方面的探索，第一，功能定位方面，探索差异化的客户定位原则，进一步下沉客群，与商业银行构成错位竞争、互补发展。第二，风险控制方面，探索将传统银行征信数据、基于互联网特征的资信数据资源进行有机结合以更好管控风险。第三，业务创新方面，探索借助于大数据技术进行消费行为研究和精准营销，优化产品设计和客户管理，提供更贴合客户需求的信贷产品。第四，运营管理方面，探索构建综合化业务处理平台，提升中后台运维支撑力。

在具体业务措施上，一方面，有的消费金融公司目前已逐步采取与互联网平台合作的方式，借助后者的平台流量开展消费金融业务，从传统的线下渠道向线上渗透，进一步扩大中低端客户市场份额。另一方面，有的消费金融公司开始将业务重心转移至耐用消费品贷款、装修、教育、医疗等消费品贷款上，并通过持续的产品创新，以期在客群分层以外形成更有针对性的产品细分市场。

消费金融行业欺诈横行，平台应如何提高风控水平？

两个限制：额度限制、人群限制。给需要的人贷还得起的款。

做到这点就一个词：征信。

征信数据本身是为了投放贷款的精准有效，确定用户信用、还款能力、收入能力、其他债务。

另一方面，是约束力。后者会更有效。也就是违约后果严重，让借款人不值得为了贪小便宜而违约。

比如违约后不能买房，不能刷卡，央行征信、支付宝，都有这个效果。

从业务操作的不同环节对比，目前通常所说的消费金融行业与传统金融（例如：银行）相比，存在一些独特的特点，主要包括：通常是线上申请，无业务人员亲访面签；一般是客群下沉，更多集中于强资金需求的低收入人群；通常来说产品门槛低，多数产品无需抵押和担保。在金融市场上，高收益随之而来是高风险，或者说，高风险与高收益是相伴而行的，特别是欺诈风险，据中国银监会2016年数据显示，已开业的15家消费金融公司平均不良贷款率超4%，其中欺诈损失可能占到70%-80%。

在消费金融业务中，什么是欺诈？欺诈风险在信贷中体现为恶意骗贷，一般分为第一方欺诈和第三方欺诈。第一方欺诈是，我就是欺诈主体恶意骗贷。第三方欺诈是，骗贷人伪冒身份，中介黑产、盗用帐户等。以上欺诈类型，尤其中介黑产，在目前的业务运作中是互联网金融风控防范重点之一。

面临这样的市场环境，消费金融平台如何提高相应风险控制能力？从趋势来看，消费金融行业的互联网平台需要建设与传统金融机构差异化的风控体系，利用自身沉淀的用户数据、环境数据，利用生物探针技术采集用户行为数据，建立基于用户、环境、行为的关系网络，并通过机器学习算法实时识别关系网络中的异常点。这些都是互联网平台有别于传统金融的、有可能得到发挥的风控优势。

数据与模型：大数据是互联网金融风控的基础，充分利用互联网服务过程中全面收集用户信息的便利，将线上线下数据结合，借助Apache等开源框架下一系列大数据处理利器，可实现基于APP行为数据、知识图谱、团状关系及染黑度等的大数据算法，建立完善客户用户画像，对识别客户的好坏可提供一定的参考依据。新的大数据建模方式，机器学习GBDT，XG Boost 等，也可打破以前单一的征信数据为模式，丰富欺诈模型识别的多样性。

技术与系统：人脸识别、声纹识别等技术的运用，可以高效解决线上产品申请核身的难题；通过对设备指纹、常驻地理位置，运动轨迹监控，可有效减少账户盗用的事件发生概率。监控系统，可及时发现用户的信用恶化及其他欺诈风险，通过预先设置的报警规则对异常现象进行实时的风险预警，辅以人工及时干预，可在排查风险，修正规则拦截边界的同时，也可在一定范围内避免和减少欺诈行为带来的损失；

专业的团队：分析和模型完毕后，要将结果转化成业务策略。比如反欺诈策略需要专业风险从业人员来落地实施，在业务初期时，可利用专家经验，但随着欺诈样本的累积，风险人员需不断的迭代规则及调整欺诈策略，从而让整个风险体系能高效运转。

互联网金融的风控是个庞大的工程，以上只是从风控模式和反欺诈的角度做了简单阐述，对于消费金融行业的经营管理者来说，在面对高风险的客户群体和复杂的市场环境中，对风险要抱有敬畏之心，不断在失败中吸取教训，加强对数据的理解和技术的迭代，才能让消费金融机构在这场风险与收益的平衡与对抗中走的更远、更稳健、更可持续，相应的风控水平也就更高。

到此，以上就是小编对于消费金融的模型的问题就介绍到这了，希望介绍关于消费金融的模型的3点解答对大家有用。