百度:2017百度貸款行業報告:金融的初心+一半在金融之外(18頁)(18頁).pdf

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百度:2017百度貸款行業報告:金融的初心+一半在金融之外(18頁)(18頁).pdf

1、金融的初心金融的初心 一半在金融之外一半在金融之外 百度貸款行業報告 百度貸款行業報告 BigData 2017 目錄 目錄 前言:數字是理性的,金融不總是理性的 積極態度:活力市場和樂觀青年 靈活周轉:風口浪尖上的現金貸 即刻滿足:快速拔草的物欲清單 減壓決策:一鍵接入向往的生活 結語:不忘初心,越過山丘 1 金融,是人類自己制造的時光機。金融的初心,則是幫助人類突破約 束條件,在不確定的未來中追求更大的自由。古時的共享食物,今日 的基金、股票、債券,都是一種金融安排,通過共擔風險和共享利益, 人類得以規?;膶崿F增長和繁榮。 金融拓展了人類計算未來的能力。特別是近兩年,得益于政策支持, 普

2、惠金融站上了風口,使得原本沒有機會享受金融服務的人群也能獲 得服務,其中的關鍵點和難點,是貸款的可獲得性。 然而數字是理性的,金融不總是理性的。近兩年信貸公司赴美上市潮 引發各方爭議,今時貸款有普惠金融的基因,也有一哄而上的混亂, 常常被道德審判。 數字是理性的數字是理性的,金融不總是理性的金融不總是理性的 2 初心易得,如何堅守?合理的利用數據,可能是答案。 其一,大數據風控無論是風控算法還是數據積累,已漸從噱頭 走向應用。近期央行牽頭組建國家級個人信用數據庫,芝麻信 用、中誠信征信等8家機構合體打造“信聯”,意在破解數據孤 島,更準確和全面地管理信貸風險。 其二,互聯網大幅度提升了獲客效率

3、和質量。依托大數據,對 金融用戶進行畫像,通過需求響應模型,提升獲客的質量和效 率。 數據一面帶動行業走向,另一面則是一個個真實的用戶。 頗具爭議的貸款業務背后的用戶們究竟在想些什么?基于百度 獨特的互聯網用戶搜索意圖數據,我們提煉了個人貸款用戶的 行為特征,總結出以下模型,幫助從業者更好地了解貸款行業。 保守積極 貸款態度貸款目的 個人貸款觀個人貸款觀 靈活 周轉 即刻 滿足 減壓 決策 + + + + 3 積極態度積極態度:活力市場和樂觀青年活力市場和樂觀青年 人民對美好生活的需求是在不斷上漲的,相比于對經濟蕭條和饑餓尚有記憶的父輩 們,年輕一代屬積極樂觀體質,對未來信心十足,愿意付出資金

4、成本來換取當下的 美好生活。百度意圖大數據顯示,有關個人信用貸款的檢索量同比上漲有關個人信用貸款的檢索量同比上漲60.33%60.33%,按 照信用程度分類,信用貸款的檢索量占比76.50%,擔保貸款的檢索量占比23.50%。 各貸款類型檢索量占比 97.89 % 2.11 % 抵押貸款保證貸款 檢索詞示例 信用貸款: 個人信用貸款、 分期付款買車 擔保貸款: 擔保人貸款、 擔保借錢 抵押貸款: 房產證抵押貸款、 汽車抵押貸款 保證貸款: 個人保證貸款 76.50% 23.50% 信用貸款擔保貸款 中國正處于結構轉型和產業升級中,消費已成為經濟增長的新引擎。這種活力的背 后,不僅在于居民消費升

5、級的結果,也在于消費金融的可獲得率的提升。 近年來,信用卡作為銀行發展消費金融的重要業 務,發展迅猛。 銀行“很拼”,使出渾身解數鼓勵用戶辦卡,很 多人擁有不止一張卡,多卡用戶催生了信用卡管 家服務。以“51信用卡管家”為例,針對用戶多 張信用卡管理難的通點,提供還款提醒、賬單分 析等服務,讓用戶可以更高效地實現個人財務智 能化管理,在信用卡服務業態中分得一杯羹。 51信用卡品牌詞相關檢索量增速 2017年H1 2016年H1 +6.97 +6.97 % 4 高效地管理信用卡很必要,巧妙的運用信用卡也常被津津樂道。信用卡是通道,它 可以轉換成航空里程、酒店積分,“玩卡”成為風尚,越來越多的人想

6、從卡奴變成 卡神,來自民間的用卡達人,倒是有些竅門。 這廂正研究如何進階享樂,那廂因信用卡準入門檻高暗自愁。 據2017中國信用卡市場調查報告數據顯示中國人均信用卡持有數量為0.3張,僅 為美國同期的十分之一,大量消費者由于缺乏足夠的征信數據,被銀行拒之門外。 乘著政策紅利和消費浪潮,各大機構懷揣著普惠的理想,入局消費金融市場。根據 提供服務主體的不同,可分為互聯網金融系、互聯網電商系和持牌消費金融系。據 百度意圖大數據統計,互聯網金融系相關機構的檢索量最高,占比52.50%,剩余份 額再由另外兩隊瓜分。 各大派系消費金融公司檢索量占比 互聯網金融系 互聯網電商系 持牌消費金融系 52.50%

7、 30.26% 17.24% 檢索詞示例 互聯網金融系: 借貸寶借錢、 拍拍貸利息怎么算 互聯網電商系: 螞蟻花唄怎么開通、 京東白條如何申請 持牌消費金融系: 捷信貸款利息是多少、 開通蘇寧易購任性付 信用卡進階玩法內容生產者們 大玩家張磊何樂不為社會主義羊毛 趙先生的積分生活藍翼說 5 其中,持牌系消費金融公司相關檢索同比上漲持牌系消費金融公司相關檢索同比上漲53.07%53.07%,因受到銀監會審批及監管, 截止目前全國只有23家,它們中90%的企業都有銀行背景。持牌系設立初衷是彌補 銀行對小額貸款發放不足的短板,覆蓋銀行力所不及的長尾客戶。 于此同時,新技術的發展也為持牌系注入了新活力

8、。以百度檢索量最高的平安普惠 為例,借助大數據分析和人臉識別的新技術,平安普惠實現了線上審批貸款,通過 客戶端就可以完成所有操作步驟,大大提升了客戶借款體驗和效率。 此外,背靠電商巨頭的消費金融公司,如京東金融和螞蟻金服等也入局消費金融市 場。 電商系雖沒有銀行系的持照優勢,但憑借著背后的電商資源,卻擁有銀行系缺失的 線上布局優勢。據百度意圖大數據統計,電商消費金融相關檢索量同比上漲電商消費金融相關檢索量同比上漲7.63%7.63%。 京東白條,螞蟻花唄便是電商系推出的重磅消費金融產品。 剛剛過去的 “雙11”兩家爆出的交易成績,均創下歷史新高,其背后的消費金融也 是功不可沒。據來自京東的公開

9、數據,第一個小時內,京東白條支付交易額同比增 長450%,僅用7個小時,白條交易金額超去年“雙11”全天;螞蟻金服則表示,今 年“雙11”為超過1000萬商家提供貸款授信,總提升額度超過600億元,并為約八 成用戶提供臨時提額,相對于去年同期平均增長80%用戶端最像信用卡場景的 電商系消費金融,乘著電商強大的運營能力,繼承電商一流用戶體驗的衣缽,駛入 增長快車道。 持牌系消費金融公司檢索量排名 1 1 平 安 普 惠 消 ? 金 融 2 2 捷 信 消 ? 金 融 3 3 招 ? 消 ? 金 融 城 5 5 ? 寧 消 ? 金 融 6 6 中 ? 消 ? 金 融 7 7 中 ? 消 ? 金 融

10、 園 8 8 北 ? 消 ? 金 融 9 9 ? 融 消 ? 金 融 1 10 0 興 ? 消 ? 金 融 4 4 ? 上 消 ? ? 金 融 6 還有,以趣店、拍拍貸、宜人貸為代表的互聯網金融系,除了標準貸款(P2P)、 現金貸和商品分期外,互聯網金融系也開始布局多元業務。以網貸平臺拍拍貸為例, 從2015年開始進入在線下分期業務,目前已布局全國50多個城市,1萬多家門店, 并在一些城市嘗試機器代替人工的方式,門店布置客戶可以自主操作的貸款機器, 通過人臉識別、身份識別等功能替代了傳統的分期銷售。 互聯網金融系消費金融公司檢索量排名 1 1 拍 拍 ? 2 2 人 人 ? 3 3 佰 仟 分

11、 期 ? 5 5 用 ? 寶 6 6 分 期 ? 7 7 ? ? ? 8 8 來 分 期 9 9 趣 店 1 10 0 23 45 ? 款 王 4 4 借 ? 寶 各相關方,都應該感謝這個消費主義的時代和那些對未來有著信心的年輕人,如果 沒有他們,消費金融市場很難發展起來。和一般金融品類不同,消費金融的用戶需 求更加柔性,在消費金融群雄逐鹿的大背景下,滿足客戶需求,優化用戶體驗,才 能在競爭中占據優勢。 7 靈活周轉靈活周轉:風口浪尖上的現金貸 風口浪尖上的現金貸 起源于國外而在我國發展迅速的現金貸,在不足一年的時間里從6000億發展到1萬 億,據百度意圖大數據統計,有關現金貸的檢索量同比上漲

12、有關現金貸的檢索量同比上漲56.86%56.86%,作為消費金融 的重要分支,現金貸野蠻生長也飽受爭議。 現金貸火爆背后的高利率、風控缺失、暴力催收等風險及衍生的社會問題,引起各 方爭議,近兩年的現金貸赴美上市潮,更是引起輿論風暴。以趣店為例,這家創立 僅3年半的消費金融公司成為今年中國企業在美最大IPO,敲響了納斯達克鐘,也舉 起了一把鋒利的雙刃劍,其業務被指摘“不體面”。相關企業也被口誅筆伐,現金 貸是天使,還是魔鬼? 現金貸面向無法取得信用卡 的人群,以高風險的方式放 貸,從利息中獲取收益。因 多數現金貸利息高于信用卡 的取現利息(一般為18%左 右),因此相關用戶在檢索 現金貸產品時特

13、別關注貸款 的成本,有關貸款成本的檢有關貸款成本的檢 索量同比上漲索量同比上漲104.75%104.75%。 現金貸關注因素檢索量占比 放貸速度 申請資質 機構口碑 貸款成本 申請難度 36.06% 26.54% 22.41% 10.78% 4.20% “趣店”網民搜索關注度 2016年2017年 8 同時,借款人的黑色行為也為行業造成了不穩定的金融風險?!皵]口子”,就是字 面上的意思,迅速且不雅的獲取貸款。百度數據統計,有關“擼口子有關“擼口子”的檢索量同的檢索量同 比上漲比上漲433.33%433.33%,58.09%的檢索量指向“新口子”,7.41%的用戶定向找“黑戶口 子”,12.03

14、%的點名要“看芝麻信用分的口子”。 趣店和拍拍貸的上市資料顯示,平臺用戶多來自低線用戶,月均收入在3000-5000 元,年齡在18-35歲。這一群體獲得貸款符合普惠的初心,但也容易出現多頭借貸, 即“共債”,百度數據顯示,有關“多頭借貸有關“多頭借貸”的檢索量同比上漲的檢索量同比上漲379.15%379.15%,共債 讓借款人的資金鏈和抗風險能力都變得非常弱,借的越多,便越是有恃無恐,越是 深陷其中難以自拔,以債為生,無法上岸。 秒級審核已漸成行業標配,這意味著對于貸款人的信息分析要求又將上升一層,但 如何通過用戶信息來刻畫每個用戶的形象,并分別計算他的違約概率是多少,再進 行不同的風險定價

15、,仍然是擺在多數平臺面前大的問題。 平臺在一邊在考量風險,一邊在應對監管。2017年11月1互聯網金融風險專項整治 工作領導小組辦公室整治辦下發文件,要求地方監管部門一律不得新批網絡小貸公 司牌照,并重申小貸公司不得跨省份經營監管,永遠是懸在現金貸企業頭上的 “達摩克利斯之劍”。 各“口子”類型檢索量占比 12.03% 看芝麻信用 分的口子 7.41% 黑戶口子 58.09% 新口子 檢索詞示例 新口子:最新網貸口子、新口子秒批小額貸款 黑戶口子:黑戶小貸口子、黑戶下款的網貸口子 看芝麻信用分的口子:芝麻分借款口子、芝麻分600以上的貸款口子 9 即刻滿足即刻滿足:快速拔草的物欲清單 快速拔草

16、的物欲清單 相比無場景的現金貸生意,依托各種消費場景的消費金融服務的日子則好過的多, 蘊藏著不錯的市場前景。 消費的是錢,提前的卻是觀念,告別過去的“養胖錢包再消費”,消費者已習慣提 前享受生活。無論是汽車等大額消費,還是數碼產品等小額消費,分期消費的觸角 已延伸在生活的方方面面。 中國汽車行業發展迅猛,從2009年開始,中國的新車銷售量超過美國躍居世界首位, 由汽車帶動的消費金融需求十分巨大。據百度意圖大數據統計,有關汽車分期的檢有關汽車分期的檢 索量同比上漲索量同比上漲37.47%37.47%,越來越多的人想要分期買個車。 汽車金融公司大多隸屬于汽車集團,貸款投 放主要是為本集團客戶服務,

17、以增強廠商的 汽車銷量,提升雙方在整個服務鏈條中的盈 利能力。汽車金融公司統一由中國銀監會批 準成立,業務模式受到銀監會的監管,接入 銀監會的央行征信系統,風險可控,產品利 率與同期銀行利率相近,加上廠商經常提供 優惠補貼,產品很有競爭力。各大汽車金融 公司各項數據表現良好,以寶馬汽車金融為 例,2017年其金融注冊資本由48億元增至98 億元,相關汽車金融服務檢索量同比上漲 39.76%,花繁葉茂正當時。 寶馬汽車金融相關檢索量增速 2017年H1 2016年H1 + +3 39.76 9.76 % 在各大廠加重對汽車金融業務投入時,具有互聯網基因的各大平臺也虎視眈眈。以 汽車之家為例,汽車

18、之家基于其核心業務(媒體和銷售線索)優勢切入汽車金融市 場,并且和其大股東平安集團旗下多款金融產品進行對接,推出“家家金融”車貸 產品,平安集團的金融優勢和汽車之家的媒體優勢均得以充分利用,實現商業協同, 百度數據統計,有關“家家金融有關“家家金融”的檢索量同比上漲的檢索量同比上漲86.77%86.77%。 10 除此之外,汽車金融行業也闖入了新物種,針對年輕群 體的個性化購車金融方案。以“彈個車”為例,根據個 人的信用評估,消費者掏出10%-20%的車輛首付款, 使 用1年后再選擇是否要買下這輛車。彈個車2016年11月 推出市場,截止截止20172017年年9 9月均檢索復合增長率達月均檢

19、索復合增長率達203.64%203.64%, 快速獲得市場關注。新鮮的“彈個車”并非汽車行業的 新手,它是汽車交易平臺“大搜車”旗下的汽車金融創 新品牌,得益于“大搜車”的車商業務管理系統和渠道 掌控整合能力,“彈個車”擁有天然的車商資源,得以 快速鋪開市場,同時通過數據讓經銷商的交易能力得到 優化,賦能車商?!按笏衍嚒焙汀皬梻€車”的業務協同, 提升了交易效率,為消費者帶來新的價值和體驗。 我們生活在一個消費主義的社會里,其中許多人一定程度上通過獲取商品來制定人 生小目標,而這些商品既非他們生存所需,也非傳統的炫耀。他們沉迷于獲取的過 程,并從購買和展示物品中展示自己的身份和品味,消費分期則讓

20、物品獲取變得更 “容易”。 汽車如此,其他消費品也如此。據百度意圖大數據統計,有關消費品分期的檢索量有關消費品分期的檢索量 同比上漲同比上漲61.37%61.37%。 3C類消費分期為消費品分期的主力軍,有關有關 手機分期的檢索量同比上漲手機分期的檢索量同比上漲68.28%68.28%,電腦分電腦分 期同比上漲期同比上漲30.75%30.75%,家電分期同比上漲家電分期同比上漲 135.33%135.33%。針對3C分期市場,買單俠主打針 對中國藍領提供3C消費小額分期付款服務, 將用戶定位為在三四線工作,月收入不足 5000元的藍領。 買單俠品牌詞相關檢索量增速 2017年H1 2016年H

21、1 + +1 135.33 35.33 % 彈個車APP 11 隨著在線購買奢侈品已逐漸為人接受,奢分期則選擇了奢侈品這一品類切入女性消 費分期市場。奢侈品因其不菲的價格,消費者在檢索“奢分期”時最關注的是他們 那里賣的是真品還是贗品,相關檢索量占比74.51%,如何在商品維度構建消費者對 平臺的信任,也是平臺需要重點考量的問題。 消費模式快速變遷,技術不斷突破,商業唯有積極適應和改變。消費金融產業伙伴 的之間的網狀互動和協作勢在必行,雙方將優勢資源交互共享,雙方訴求都得到了 滿足。 奢分期關注因素檢索量占比 商品真偽 74.51% 品牌口碑 20.16% 商品價格 4.35% 申請資質 0.

22、98% 12 減壓決策減壓決策:一鍵接入向往的生活一鍵接入向往的生活 世界這么大,我想去看看,錢包這么小,哪都去不了。倒也不一定。據百度意圖大 數據統計,有關旅游分期的檢索量同比上漲有關旅游分期的檢索量同比上漲68.50%68.50%,即使囊中羞澀,旅游金融服務 也可以讓消費者擁有詩和遠方。 旅游金融市場的巨大潛力引來各方獵食,各大在線旅游平臺紛紛盯上了互聯網旅游 消費分期。去哪兒的“拿去花”,途牛的“首付出發”,同程旅游的“程程白條”, 各大OTA不怕你沒錢,就怕你不玩。 以途牛的“首付出發”為例,產品定位于出境游、郵輪等費用較高的產品,如其主 推的“迪拜阿布扎比7日游高端”線路,途牛著力展

23、示迪拜的魅力,隨后推出 “首付出發”迪拜特別線,以輕松首付、隨時出發、免息無壓力的方式讓普通游客 點擊下單,借力內容場景。 各大OTA旅游分期服務相關檢索量占比 途牛分期67.03%同程分期17.99%同程分期14.98% 13 貸款的本質在于客戶對于未來有信心,借錢玩為了長見識,借錢學則為了漲知識。 教育分期服務為處于上升期的客戶提供資金支持,使其免于“砸鍋賣鐵”。百度數 據統計,有關教育分期的檢索量同比上漲有關教育分期的檢索量同比上漲1042.29%1042.29%,英語培訓分期和IT培訓分期幾 乎瓜分了全部流量。 教育分期課程檢索量占比 51.34% IT培訓分期 48.52% 英語培

24、訓分期 0.14% 職業技 能培訓 如果說教育分期是充滿期許于未來,那么租房分期就是精打細算在當下。隨著房價 高漲和觀念轉變,越來越多的年輕人一方面不得不選擇租房,另一方面他們也樂于 花更多的錢租房。租房常見的規則是“押一付三”,這種付款方式對于部分租房者 壓力較大,租房分期在此背景下應運而生,有關租房分期的檢索量同比上漲有關租房分期的檢索量同比上漲42.76%42.76%, 并在Q2-Q3之間的畢業季找房換房潮,迎來搜索高峰。租房分期怎么玩?最常見的 就是和場景合作,以租房分期平臺“房司令”為例,因國內的房源躲在房產中介手 里,房司令和我愛我家達成合作,一端管客源,一端管金融,守住中介場景。

25、 租房分期檢索量變化趨勢 2016Q12016Q22016Q32016Q42017Q12017Q22017Q3 14 除此之外,醫美、裝修、結婚等消費分期服務,也紛至沓來。醫美分期和醫美機構 合作;裝修貸和裝修公司、建材公司合作;結婚貸則瞄準了一個個線下的婚慶服務 公司各行都將精力放在了增加更多的場景合作方,希望成為這個細分行業的消 費金融王者。 金融作為工具,如果能夠充分服務一個行業,就可以更加有效率地促進交易,提升 行業效率。而我們認為,若想金融的屬性發揮到極致,就必然要結合正確的場景, 未來的核心競爭在于場景嵌入能力,誰抓住了場景就占據了先機。 各分期服務相關檢索量占比 50.77%50

26、.77% 1 14.44%4.44% 15.20%15.20% 1 12.66%2.66% 6.56%6.56% 0.37%0.37% 醫美分期裝修分期租房分期 旅游分期教育分期結婚分期 15 結語結語:不忘初心不忘初心,越過山丘 越過山丘 消費升級,而信用下沉,消費貸款呈井噴式爆發,直接刺激消費 需求,有助于經濟發展,亦是人們滿足美好生活需要的方式之一。 我們從網民搜索意圖出發,捕捉了到網民的發聲,總結了個人貸 款用戶的特征。 針對網民對貸款態度針對網民對貸款態度 從保守到積極:優化用戶體驗,更細節 針對網民的貸款目的針對網民的貸款目的 靈活周轉:風控和獲客精細化運營 即刻滿足:商業協同,引入優勢資源和伙伴 減壓決策:加強場景嵌入能力 幫助人們突破現有的約束條件是金融的初心,風險是金融的本質。 行業進入監管日趨嚴格,發展態勢也必將從“百花齊放”的粗放 式發展變為“能者居之”的理性發展,唯不忘初心方得始終。 保守積極 貸款態度貸款目的 個人貸款觀個人貸款觀 靈活 周轉 即刻 滿足 減壓 決策 + + + + 風險定價商業協同場景物語 重體驗,更細節 16 Finance THANKS BigData

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