360金融破解消费金融获客贵、风控难两大顽疾

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  企业信息  ·  2019-11-11 13:10

近年消费金融行业迅猛发展,金融科技机构的业绩也蒸蒸日上。

      360金融公布最新财报显示,截至2019年第二季度,公司营收额达到22.27亿元,同比增长128%,以Non-GAAP口径计算,净利润为6.9亿元,同比增长114%,保持了三位数增速。

      在多位业内人士看来,360金融业绩的突出表现,从某种程度反映金融科技公司正迎来新的业绩增长黄金时代——一方面监管趋严对合规经营的压力,转为金融科技对业务驱动的助推力,使得金融科技机构赢得了新的业务增长空间,另一方面在消费金融行业从“业务驱动”转向“技术驱动”的大变局里,拥有出众技术能力的金融科技平台将获得最多的业务增长红利。

       “不过,要让技术驱动消费金融业务持续快速增长,首先得解决行业两大瓶颈——获客贵与风控难。”多位消费金融平台负责人指出。所谓获客贵,即流量成本的提升,导致消费金融机构获客成本的大幅提高;风控难,则表现在借款人行为、社交、消费情况、以往信贷(是否存在多头借贷行为)等数据难以被全面掌握,令平台无法精准判断其还款能力与还款意愿,导致信贷坏账风险管控难度日益加大。

      在360金融大数据总监苏绥看来,要解决上述两大瓶颈,作为金融生产力的科技势必将在其中扮演重要的角色。

       “为此我们做了一系列全新的尝试,包括搭建基于智能获客技术的DSP投放平台,完善基于AI因子库的智能风控体系,以及推进智能语音机器人在金融业务的全流程应用等,都取得了一定进展和良好效果。”他指出。

      在他看来,科技对消费金融行业发展的意义,不仅仅是解决金融服务的易得性、便捷性问题,其更大的价值,在于科技能向消费金融产业提供三大赋能效应,一是更全面地了解用户,从而匹配更精准的金融服务,二是更有效地控制风险,为用户提供更合适的风险定价,三是更全面地提升金融服务体验,进而增加用户粘性,塑造业务稳健快速发展的可持续性。


破解获客贵瓶颈


      “未来,除了 BATJ这类大型互联网平台还能凭借场景优势获得流量红利,借助流量规模效应创造消费金融业务高收入与高利润之外,其他中小机构都得思考一个问题——如何借助智能技术实现精准获客,从而为自己赢得新的业务发展空间与获客竞争力。”多位消费金融平台人士透露。

      由此不难看出,获客难成为了行业通病,而究其原因,则是流量成本的日益升高。

      一家消费金融平台人士算了一笔账,其消费金融贷款年化利率约在30个百分点,在扣除刚性经营成本(约占6个百分点贷款利率)与融资成本(约占10个百分点贷款利率)后,如果要实现业务盈亏平衡,其坏账率与获客成本所对应的贷款利率必须控制在14个百分点以内。

      “但现实情况是内部实际坏账率达到7%以上,获客成本因近年流量成本飙涨占到3-4个百分点,整个业务几乎无利可图。”他指出。因此,如何在获客成本可控情况下提升精准获客效率,正成为平台迫切需要解决的一大经营挑战。

      苏绥对此指出,精准获客主要涵盖两个方面,一是以较低成本找到平台所青睐的目标群体,二是在找到这些人的同时,精准地预判他们借款需求

       “以往多数消费金融平台的做法,是将自己所青睐的借款人群特征与客户画像发给第三方平台,由后者全权负责筛选和导流。”他指出,但此举效果无法得到保证,比较常见的问题是,第三方导流平台为消费金融平台遴选出符合他们要求的客群,但其中多数用户不存在借款需求,导致获客资源投入的浪费。

      他指出,基于这样的市场洞察,360金融自主研发的DSP平台(Demand-Side Platform),目的就是精准需求识别。具体而言,鉴于360金融对逾1亿元注册用户所积累的海量行为、社交、消费、个人征信等数据的分析结果,DSP平台一方面能根据用户行为轨迹、兴趣偏好等不同维度,圈定符合不同金融平台要求的目标客群,从中找出有贷款需求的客群进行针对性的资讯投放,另一方面将360金融和流量方大数据进行叠加,在二十毫秒甚至更短时间内,以较高集合竞价获取向目标客群投放相关资讯的权利。

       “这种做法最大好处,就是将钱用在刀刃上,从根源上平衡了降低获客成本、提高供应商平台流量利用率的关系。”苏绥指出。在DSP平台作用下,同样的获客量,360金融的获客成本较以往降低了约30%。

       在他看来,DSP平台的另一个价值,就是对目标客群开展前端的风控遴选。比如针对存在借款逾期风险隐患的用户,就不会采取广告投放策略,既能节省了获客成本又能降低信贷坏账隐患。

       记者多方了解到,除了采取DSP投放策略,不少消费金融平台还借助场景化布局实现较低成本的精准获客。

       “在实际操作过程,随着场景争夺战日益激烈,很多消费金融平台为高质量的流量场景所支付的合作成本日益增加。”一位消费金融平台负责人指出。“这需要通过大量人工智能与大数据等技术,完整地还原借款人客群画像以及潜在借款需求,才能将真正做到精准获客效率的提升。”


风控难在智能技术面前不再“难”


       在业内人士看来,智能技术兴起对消费金融产业未来变革发展的另一个重要意义,在于风控逻辑的迭代更新。

       “前些年消费金融行业迅猛发展期间,很多机构的风控逻辑相当粗放,即通过产品高利率覆盖高坏账创造高利润。如今随着消费金融产业进入合规发展时代,这种做法早已行不通——真正高效的风控体系应该构建在强大人工智能、大数据等技术应用之上。只有在科技赋能下更全面精准的了解用户还款能力与还款意愿、识别欺诈风险,才能有效规避借款人逃废债与多头借贷等风险隐患。”一位消费金融领域资深专家指出。

       然而,要构建基于人工智能与大数据技术的高效风控体系,并非易事。

       多位消费金融平台风控负责人透露,他们搭建了众多基于人工智能算法算力的风控模型,也遇到过不少瓶颈,比如风控模型的依据及侧重点的差别,导致很多结论缺乏可解释性与逻辑性,还有人工智能模型算力算法不强遗留的风控体系漏洞,容易被欺诈分子有机可乘。

       “智能风控并不是简单的数据建模,而是技术与数据的艺术。智能化高效风控技术的建立,需要满足两大条件,一是数据越多越全,所得出的风控结论才会越精确可解释,二是多元化场景的融合,让那些千奇百怪的风控结论得以找到相对清晰的逻辑。”苏绥指出。要做好这项工作,一是需要对AI模型对应的海量数据进行有效降维处置,使数据更有参考价值,二是持续加强对AI技术与不同消费场景的“融合”。

       因此,360金融建立了AI因子库——通过将人工智能算法算力模型与大量消费场景“融合”,不但能判断借款人在借款时的多头借贷状况,还能预估借款人在未来3个月、6个月后的多头借贷恶化状况,给消费金融平台提供更全面的贷款风控审核与贷后管理参考。

       “此外,我们还发现不少消费金融机构喜欢用评分卡判断借款人信用状况高低,但在实际操作环节,这些平台发现不少理应顺利通过贷款审核的借款人意外获得较低评分,而他们又不知道具体原因是什么(到底是哪些因素导致借款人评分偏低)。”他进一步指出。因此360金融的AI风控模型,可以将评分卡里的每个评估项及其评分展现出来,供平台更全面精准地掌握这些借款人的实际信贷逾期风险隐患点。

        得益于卓越的风控体系,当前360金融逾90天的逾期率为1.02%,大幅低于行业平均水准。

       “这同样也是我们能够得到大量金融机构青睐的主要原因。”他表示。采用助贷模式的金融机构对信贷坏账率特别敏感,只要他们看到金融科技平台用户坏账率飙升,即便平台提供坏账兜底协议,也会迅速撤离资金避险。

       数据显示,鉴于坏账率持续低于行业水准,今年二季度360金融机构资金合作伙伴数量已从一季度的三十余家,增至五十余家。在撮合借款业务总量中,金融机构资金占比达到85%,较一季度的79%显著提升。

       然而,尽管智能风控技术对提升消费金融平台风控水准贡献巨大,但它要迅速融入金融机构的现有风控文化,依然有相当长的路要走。

       首先,国内不少中小银行评估借款人能否贷款的最大依据,主要看抵押物是否充足,以及借款人工作收入状况,而金融科技平台更侧重借助人工智能等技术,以多维度、全方位视角将个人行为评估与关系网络分析数据加入风控模型,得出最终的贷款评审结论。因此双方在技术磨合过程期间,对数据有效性和客户质量的评判存在较大差异,可能影响到智能风控技术的对接与融合效果。

       其次,一些中小银行后台技术系统相对“落后”,未必能迅速对接金融科技平台一系列基于先进智能技术的风控体系,导致后者实际运营效果大打折扣。

       第三,银行与金融科技平台之间在用户数据隐私保护方面存在不同要求,也可能触发相关技术输出合作的进程被滞后。

       苏绥表示,这些磨合问题正随着智能技术的进步迎刃而解。比如通过联邦学习与共享学习等模式,可以在保护用户隐私的前提下实现数据交换分析,提升风控效果;此外,360金融将人工智能技术分成反欺诈、智能核身(包括人脸识别与语音识别),AI因子库、语音机器人等不同模块,可以帮助中小银行等金融机构更快速有效地将这些智能技术应用到自身业务体系里,进而与传统风控文化完美融合达成1+1大于2的效果。

       “事实上,金融与科技的发展是相互促进、相互需求的。从金融科技的内涵出发,可以将金融看作生产关系,其本质是资源或价值的跨时空配置;而科技作为生产力,可以协助解决传统金融业面临三高一低的挑战,即劳动力密集度高、人员管理成本高、业务门槛高及用户体验低。”他强调说。

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