消费金融的三种模式：资金驱动、场景驱动和技术驱动

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根据中国消费金融发展的不同历史阶段、参与者和核心竞争力，从事消费金融的不同机构的内部驱动力和优势可以分为三种模式:资本驱动、情景驱动和技术驱动。

传统消费金融的资本驱动模式

商业银行是中国最早开展消费金融业务的机构。其突出特点是资本成本低、风险容忍度低、内部流程严格、运营模式繁重、业务成本高。商业银行从事消费金融业务的主要驱动力是有效利用低资本成本、高信用客户的优势，增加贷款额，获得利差收入(或手续费)。

以商业银行为代表的传统消费金融业务主要包括两大类:信用卡和个人消费贷款(分期付款)。

(1)信用卡

信用卡具有信用支付和消费信贷(分期付款)的双重功能，并采用“一次信用，循环利用”的模式，根据不同用户的信用等级给予不同的信用额度。持卡人可以在信用卡限额内消费，也可以选择分期偿还生成的账单。

传统上，离线申请信用卡大约需要15个工作日，而在线申请信用卡则减少了发送数据的时间，可以大大缩短这个周期，有些银行只需要3个工作日左右。然而，由于银行信用卡一般由总行信用卡中心管理和发放，因此发送信用卡大约需要1-3天。

除去住房贷款，信用卡是目前中国最大的消费金融产品。截至2015年底，信用卡还款余额为3.09万亿元，占非住房消费贷款余额的65%；共发行使用4.32亿张信用卡和借记卡/信用卡，人均信用卡持有量为0.29张。

(2)个人消费贷款(分期)

商业银行个人消费贷款主要是针对消费者耐用消费品、购车、教育、装饰、旅游等消费需求的贷款，包括有担保(抵押/质押)和无担保(纯信贷)，其中有担保消费贷款是主要的。无担保的纯信用贷款通常是有限的，或者仅面向银行的高端和高质量用户。

(3)利弊分析

资本驱动模式以银行主导的消费金融业务为代表，既有优势也有劣势。

A.贷款金额高，利率低。资本优势由银行机构的性质决定(银行机构可以吸收存款)。与其他机构相比，银行通常拥有更大数量的消费金融产品和更低的利率。

B.严格的风险控制和标准化的流程。银行受到更严格的监管，因此它们的风险偏好更低，风险控制更严格，并建立了完整、标准化的审批流程。

C.利用金融许可证。牌照和低成本资本的优势使银行能够通过利差获得更高的利润，银行消费金融的盈利模式主要基于利差。

A.基于我的商业模式对用户不友好。拥有资本和垄断优势使银行能够为用户做出更关键的选择。由于服务门槛高等因素，普通用户的感知相当冷淡。

B.信用报告主要依靠强变量，用户覆盖率低。银行对借款人的信用评估主要依赖于强大的财务变量，如收入、资产、信用记录等。其优点是评价可靠，但人口覆盖率低。

C.服务门槛高，用户集中在少数高收入人群中。信用卡通常要求申请人有较高的收入水平和良好的信用记录；一般来说，金额稍大的消费贷款需要抵押。

D.运营成本高、效率低、覆盖率低。我行消费金融业务的业务流程相对完整规范，但整个流程中有大量手工环节和审批程序，导致运营成本较高。因此，我行消费金融业务主要集中在相对较大的区域，大量的日常消费场景难以覆盖。

电子商务消费金融场景驱动模式

场景驱动的特点是金融产品和消费场景之间的高度集成，从场景中获取客户，并依靠场景来提高风险控制能力和用户体验。电子商务消费金融产品包括消费贷款(分期付款贷款)和现金贷款两种，其中支付产品可以与场景有效结合，是电子商务消费金融最典型的产品类型。

(1)消费贷款代付(分期付款)

代付消费贷款(分期付款)意味着消费者没有资金风险，资金由消费金融服务提供商直接支付给供应商，包括循环信贷和一次性分期付款。前者主要被大规模电子商务所采用，而后者是一些垂直平台的主要产品形式。

信用额度产品的功能类似于银行信用卡。平台根据用户的信用等级给出总信用额度。用户可以在信用额度内进行信用支付，享受一定的免息期，申请分期消费。电子商务消费金融的信用产品只能在电子商务平台上使用。

垂直平台直接根据消费者提供分期付款服务，针对一定细分消费场景的人群，如租房、装修、教育、旅游等。

目前，代理支付产品是互联网消费金融最重要的产品形式，尤其是在大规模电子商务的推动下，呈现爆炸式增长。例如，2015年11月，第一次参与双十一的蚂蚁花蕾在前半小时达到45亿，全天交易总量为6048万，占支付宝总交易量的8.5%；2016年京东“6·18”店庆祝会当天，8分钟内白条交易额超过1亿元。

(2)现金贷款

在代付消费贷款的基础上，一些大型电子商务平台也推出了现金贷款产品，如京东金融金条、蚂蚁金服借款等。

电子商务消费金融的现金贷款产品的开放过程类似于循环信贷产品的开放过程。系统进行综合评估，邀请部分用户进行测试，逐步扩大用户覆盖面。现金贷款产品对用户的信用水平要求较高。

(3)利弊分析

与资本驱动模式相比，情景驱动的电子商务消费金融模式具有以下特点:

A.它可以与场景深度融合，改善用户体验。例如，因为不需要跳转到网上银行，支付更方便，成功率更高。[支付宝发布的数据显示，2014年1月，支付宝在全国170家银行的平均支付成功率为86.74%(包括储蓄卡和信用卡)，最高的星展集团仅为95.7%。根据柏华和白质公布的数据，即使在“双十一”和“六一八”的支付高峰期，他们之间的支付成功率也高达99.99%。]，消费者可以在享受消费的同时完成分期付款申请。

B.结合情景提高风险控制水平。由于掌握了消费场景，电子商务的消费金融用户有了更真实的消费意图，平台本身可以有效控制借款人的资金流，从而提高风险控制水平。

C.定价和盈利模式更加灵活多样。电子商务将消费者和供应商联系在一起，可以从消费者和供应商那里获得收入，因此它在为消费者融资定价方面有更大的灵活性。

D.信用信息手段和数据维度更加丰富。与传统消费金融相比，电子商务消费金融对用户信用的评价不仅限于金融强变量，还包括用户的消费数据、物流数据、行为数据等。，可以覆盖许多传统方式难以服务的用户。

E.更加关注以用户为中心的商业模式。电子商务消费金融可以更有效地联系用户，更贴近用户，更注重用户体验。

A.场景融合度高，灵活性相对较差。电子商务主要依靠自己的场景和积累的用户数据来发展消费金融，而垂直平台将客户、风险控制和服务与特定场景深度融合，对不同场景的灵活性较差。

B.额度相对较小，部分产品利率较高。在互联网消费金融出现之前，相对较小的产品是主要产品。许多产品的利率也高于银行。然而，由于定价模式更加灵活，也有许多产品利率低、零利率甚至负利率。

第三方消费金融服务的技术驱动模式

随着综合电子商务平台依托自身场景，建立基于数据的自动化消费金融风险控制和操作系统，并尝试向外部世界输出，以及一些技术实力雄厚的消费金融服务机构专注于构建智能信贷决策引擎和开展广泛的第三方合作，消费金融的技术驱动模式已经准备就绪。

典型事件:

2015年2月，中安保险与联合推出“租白”。

2015年4月，京东白条走出京东。

2015年4月，百度金融推出“百度有钱花”。

2015年6月，智能信用产品“倒计时”启动。

2016年3月，泰康在线推出了消费金融云。

2016年5月，阳光信用保险和寺庙图书馆推出了图书馆检查。

2016年6月，由独苗驱动的智能信用引擎每秒钟都在启动。

(1)电子商务平台风控技术的拓展和输出

大多数电子商务平台依靠情景驱动获得第一批消费信贷用户，并迅速利用自身的大数据优势和技术优势进行大数据风险控制实验，构建基于大数据的消费信贷风险控制系统，将情景驱动升级为技术驱动，并延伸到内外两个维度。

内部扩展是将大数据风险控制的经验推广到交易和支付，其典型代表是蚂蚁金服的ctu系统。反恐组的核心职能是判断交易是否由账户所有人操作，核实可疑交易，然后拦截交易。目前，交易中断率下降了65%，日常操作中约80%的风险事件可以通过智能风险控制解决。

外部扩展是将大数据风险控制能力输出到平台外的机构，其典型代表是京东金融的“白条+”和京东的“金条”。前者走出了JD.com的生态系统，通过与旅游、装饰、租赁、汽车、教育等行业平台的连接，为行业内的消费者提供信用服务，并与银行联合发行信用卡，进行联合风险控制；后者于2016年6月向银行开放，与银行共同发放信贷。

电子商务平台出口消费金融产品和风险控制能力，有助于打破外界对其封闭生态能力的疑虑，整合外部数据和用户；另一方面，电子商务平台在这一过程中成为了“第三方”，为其他机构提供金融技术服务，有助于提高整个行业的技术应用水平。

(2)独立第三方的技术方案输出

在电子商务平台向外部世界输出其金融能力的同时，一些独立的第三方消费金融技术服务提供商已经出现，它们不依赖资金、场景，甚至自己也不做任何贷款业务。他们的核心竞争力是全过程自动化消费信贷解决方案。

以中安在线的“千单”系统为例，该系统基于信用数据，连接消费场景端和用户端。在网上，作为连接者和信用枢纽，其他机构可以快速实现账户系统建设、流量实现、消费应用等功能。，同时使中安信用保险服务用户实现跨场景消费；离线时，可以连接用户端和场景端，完成信用账户和消费场景的对接，用户可以去所有加入“千单”的实体店和商业场所进行信用消费。

独立的第三方消费金融技术服务提供商专注于探索广泛用户的需求，研究和开发通用技术，在商业利益方面与合作伙伴没有潜在冲突。该决策系统不依赖单一的数据源系统，可以方便地与各种企业合作。从其业务伙伴的规模和应用效果来看，这些公司的技术水平即使与互联网巨头相比也毫不逊色。

(3)技术驱动的消费金融模式的特征

A.数据化

数据是技术驱动的消费金融的基础，数据的应用，尤其是大数据，是技术驱动模式和传统模式的关键区别。消费金融数据还包括两个方面:数据信用评估和数据精度操作。

基于数据的信用评估主要利用大数据和相关技术来解决以下问题:一是提高用户信用评估的准确性和速度效率；第二，通过多维数据的使用，传统的消费金融完全依靠金融数据对用户进行信用评估，解决了信用记录缺失者的信用评估问题；三是增加动态数据，提高用户信用评估的实时性，有效提高信用评估的准确性和有效性。

基于数据的精准操作以数据为基础，通过挖掘和分析各种用户数据，提高消费金融业务操作的科学性、精准性和精细化程度。例如，根据用户画像，准确瞄准目标客户，提高客户转换率；通过对动态数据的监控和分析，及时提醒用户还款，并对高风险用户进行实时预警；基于用户数据分析，我们为特定用户设计差异化消费金融产品。

B.自动化

自动化是消费金融技术推动提高效率的关键。它利用机器学习、数据挖掘等技术建立贷款审核模型，并利用该模型在用户提交申请材料后自动进行审批，从而用机器和算法代替人工，大大节省了人工成本，大大加快了信贷审批速度，在几分钟甚至几秒钟内实现了信贷决策，实现了“无影响”的用户体验。

同时，自动化不仅体现在贷款审核上，还贯穿于消费信贷的全过程，包括交叉营销、贷后管理等。例如，在向用户授予信用后，技术驱动的系统可以实时监控用户的行为，自动生成还款提醒、逾期收款等方案，并继续节省消费信贷的人工成本。

C.灵活性

消费金融技术驱动不依赖于场景，但可以与场景相结合，获得更好的风险控制效果和用户体验。这意味着有一个技术驱动系统的标准模型，可以为没有情景的用户提供标准化的消费信贷服务；标准模型非常灵活，可以根据具体场景快速调整和定制，为场景各方提供标准模型之外的风险控制能力。

灵活性的另一个含义是消费情景差异很大，情景各方的需求也不同。有的只需要信用评估服务，有的需要信用决策服务，有的需要全过程服务。这就要求技术驱动的系统具有高度的模块化，能够根据实际需要灵活地进行拆分和组合，以便随时随地嵌入场景各方的交易流程，提供所需的服务。