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读书:互联网消费金融模式与实践

(2016-09-25 10:59:38)
标签:

大数据征信

消费金融

杂谈

分类: 互联网金融

互联网消费金融模式与实践

读书:互联网消费金融模式与实践

1.基本概念

消费金融:为个人消费目的而提供的各种贷款服务;
中国消费金融服务机构:商业银行,消费金融公司,汽车金融公司,互联网消费金融机构;
中国消费金融的主要问题:
(1)金融机构消费贷款渗透率低,与发达国家存在较大差距;贷款意识不强;
(2)金融机构提供的中长期贷款为主,难以满足短期消费贷款;
(3)征信体系不健全,消费金融服务风控成本高;

2.消费金融定价

传统消费金融定价方式:
消费金融定价包括两个方面,额度和利率;
消费贷款利率=成本+风险溢价+期望利润
传统消费金融主要产品是信用卡;
互联网时代的消费金融定价:
遵循传统的定价原理,消费贷款利率=成本+风险溢价+期望利润;同时,结合互联网特征,需要进一步细化,如下,
消费贷款利率由成本,风险溢价和预期利润组成;
成本又包括资金成本(由基准利率决定,央行政策),服务成本,获客成本组成;
风险溢价由时间期限风险溢价和信用风险溢价组成;
预期利润,与不同服务商的市场策略相关;
消费贷款额度,主要主要由借款人的还款能力决定。由稳定性,经济能力,资产,未来期望和一些其他特殊因素决定。

3.京东消费金融介绍

产品线:白条,白条+,钢镚,白条联名卡,金条和京东金采。
白条:京东白条,校园白条,乡村白条
白条+:旅游,安居,汽车,教育
钢镚:积分兑换产品,用户可以将银行信用卡等产生的积分兑换成钢镚,并在京东消费;
白条联名卡:与银行合作推出的联名信用卡;
金条:现金借贷产品;
京东金采:为企业用户提供的信用赊购,分期付款等服务。
数据与技术能力:
金融科技公司,以科技为主要驱动力,不断完善成本效率;市场,运营,产品和风控。
数据优势,电商消费数据,物流数据,供应商数据。用户行为数据,外部数据。大数据,自有生态数据;厚数据,多维度,多深度的画像数据;动数据,动态实时更新;
核心技术
(1)数据驱动的模型体系
风控模型体系:申请评分模型,欺诈评分模型,信用评估模型,套现识别模型,交易监测模型,催收评分模型等等;
量化运营模型体系:通过分期概率的预测,用户对于白条响应概率的预测,用户消费潜力的预测,用户价格敏感度预测,服务运营推广,提供用户转化率;
用户洞察模型体系:用户画像刻画,用于用户洞察,从而更好地识别,发掘和认识用户;
大数据征信模型体系:基于前面三个模型体系,构建征信模型;
(2)技术驱动的风控系统
天网系统:实时拦截风险订单;
天盾系统:实时欺诈防范系统;
天机系统:连接模型和数据,实时分析数据;
天策系统:风险策略的实时部署;
发展模式:产品体验,风控能力,场景融合,用户连接
开放战略:风控,账户和连接

4. 互联网消费金融风险

(1)借款人面临的风险
被不当诱惑的风险,个人信息泄露的风险,被不当催收的风险
(2)消费金融服务商面临的风险
合规性风险,信用风险,操作风险,市场竞争风险

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