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近看科技赋能,远看平台战略,宜人贷成为全球P2P市值第一股

商业资讯 独立观察员,梁斌 零壹财经 2017-08-28 阅读:2237

关键词:宜人贷p2p科技全球

雪球数据显示,截至8月11日收盘,LendingCLub最新市值22.87亿美元,宜人贷23.11亿美元,至此,宜人贷已成功击败LC,成为全球P2P市值第一股。
2017年8月7日至11日当周,Lendingclub公布其二季度财报,当季营收为1.396亿美元,亏损2544万美元,但全年预计挑战最高6亿美元的营收记录。受此提振,Lendingclub在两日内暴涨23.8%。

雪球数据显示,截至8月11日收盘,LendingCLub最新市值22.87亿美元,宜人贷23.11亿美元,至此,宜人贷已成功击败LC,成为全球P2P市值第一股。

那么,宜人贷是如何做到的?

科技赋能,中国版“Capital One”在路上

在财报发布后的媒体见面会上,宜人贷CEO方以涵概括亮眼业绩背后的原因时表示:“宜人贷稳健的业绩增长,源于公司在技术创新方面的持续投入,线上业务实现高速增长”。

凭借科技的手段,形成对于海量数据的获取与处理能力,宜人贷形成了自己的核心竞争力。类似的例子,还有用不到30年时间从美国一家地方银行信用卡部门迅速脱颖而出,成长为世界500强、全美前十大银行之一的Capital One。

“我们不是一家传统意义上的银行,我们也不把自己看作银行。我们是一家以信息/数据作为基础战略的公司,只不过我们第一个成功的产品碰巧出现在银行领域罢了。”这是Capital One创始人Nigel Morris,在创始之初,为这家金融机构奠定的基调,数据化战略。

在80年代互联网尚未普及的美国,Capital One已经率先将大数据和信息技术运用于公司运营,通过差异化的定价策略和产品,他们成功找到了信用卡产品真正的利润贡献者,并实现了显著高于竞争对手的营收和利润。

考虑到巨大的先发红利与已经被充分验证的数据处理能力,通过科技赋能与平台开放战略,加之中国更大的创新舞台和市场空间,宜人贷未来应该会比Capital one做的更好。

财报总览,科技驱动高质增长

下面,我们通过宜人贷的二季度财报来具体分析下。


财报显示,2017年第二季度,宜人贷为13.8万位借款人促成借款总额81.90亿人民币,同比增长80%.其中,70.9%的借款人、51.2%的借款总额通过线上渠道获取。同时,宜人贷还为19.96万位出借人完成114.47亿人民币的资金出借,其出借行为100%通过公司的线上平台完成。在净收入方面,二季度宜人贷净收入11.83亿人民币(1.75亿美元),同比增长61%.;调整后EBITDA3.78亿人民币,同比增长43%.净利润为2.69亿,同比增长3%。


从上表我们可以明显看到,与美国网贷龙头Lendingclub相比,虽然宜人贷与其市值相仿,但从营收规模、盈利性等角度衡量,宜人贷均明显胜过还在亏损的LC一筹。

财报背后,净利润真实增长远超3%

净利润方面,数字为2.69亿,增幅只有3%。其实,许多人并没有真正理解3%的真正原因,这里面有三个比较大的影响因素:

其一,宜人贷2015年有子公司拿到双软认证资质,免税两年。而在二季度,这部分营收的税收开始显现。也就是说,与去年同期相比,多缴了税;

其二,这个净利润已经扣除了与特殊现金红利相关的预扣所得税,金额为6000 万人民币。如果剔除该税金影响,净利润实际为3.29亿人民币,同比增长26%;

其三,宜人贷的费用认缴方式有所改变。采用期缴后,线上借款按月收费,第一月收取40%费用,后60%平均每月平摊,这将导致收入确认滞后。

考虑到宜人贷的借款周期普遍在36个月,后续60%反映在当季度利润表的会非常有限。换言之,按照这个折算方法,如果还是原来的体量,宜人贷的净利润应该暴跌才对。而现在宜人贷的净利润非但没有暴跌,反而还能有26%的不错增长(扣除红利税),那实际净利润的增长就很可观了。

获客成本下降,运营能力不断提升

本期,宜人贷的销售成本为7.5%,较去年同期的7.8%有所降低,主要来源于获客效率提高。在当前行业获客成本居高不下甚至仍在不断提升的大背景下,这个成绩的取得,殊为不易。。

提升获客效率有两种方法。一种,创造收益不变,但获取客户的成本变低;另一种,客户获取的成本不变,但是客户创造的收益更多。但无论哪一种, 都离不开科技的赋能。

首先,精准获客系统的大规模使用,使得客户进来的成本在降低。

金融不是高频服务,如何最有效的找到高质量的目标客户,是平台核心实力的差距所在。为了解决这个问题,宜人贷一方面强化和渠道方的深度合作,另一方面,持续推进各种标签/模型的应用范围与应用水平。

为了实现流量平台与客户模型的精准匹配,宜人贷首先要有各种维度的客户精准画像,其次要能据此建立起目标客群模型,再次还要经过匹配测试、显现方式效果测试、深度闭环测试等多轮验证。而这些,每一步的实现都离不开科技的支持。

其次,在风控标准、客户体验没有降低的情况下,智能服务匹配系统等科技的应用,使客户的贡献率在不断提升。

平台要用最高的效率为客户匹配最合适的产品,指望人工是无法实现的,需要有系统能够智能化匹配合适的服务,并能够合适的推送给用户。

令人印象深刻的是,宜人贷每天有近10万的借款申请人,而电销工作人员数量、工作强度都是相对固定的(相较于收入的大幅度增长,宜人贷Q2季度人力成本并没有怎么增加),借助智能系统的帮助,宜人贷电销每个月能做到两到三个亿的促成,着实令人惊讶。

动态坏账率不断下降,风控水平持续提升

很多人认为坏账率在持续攀升,因为这次公示的累计坏账率有8.3%,而上季度公示是7.6%,实际情况是怎样的?


上图是宜人贷17年Q2季度公示的净坏账冲销率表。左边的一列是公示时间,右边是第几个月到第几个月的坏账率。通过这张表,我们能得出这样的结论:

其一,坏账都有逐步释放的过程。比如坏账率相对较高的2015年,其绝大部分坏账已经释放。据宜人贷内部数据,15年坏账占比已经不足2%.

其二,看动态的数据更重要。只要动态数据在不断降低,那就证明这个平台的风控水平正在不断提升。比如你看15年Q1,第一个月至第三个月的坏账率是0.6%,而从17年Q1,该数字只有0.2%,这是个很明显的下降。而对比下每个数列中的数据,基本可以发现,不是持平,就是在下降。

当然,我们关心结论,更需要关心背后的原因。

宜人分:数据应用的新境界!

宜人贷坏账率的不断降低,离不开宜人分的巨大贡献。而宜人分的推出,则正式标志着宜人贷对于数据消化能力达到了新的境界。

想玩转数据,最重要的两个挑战,一个是数据从哪里来,第二是数据要怎么用。

在来源方面,传统的征信系统覆盖不足,人们对个人数据的私密性非常重视,而许多三方数据需要多维度的对比参考才能用,在这方面,宜人贷已经走在了前面。

宜人贷成立以来已经拥有超过3000万注册借款人数,这是一个非常庞大的数据库,更是一个很大的先发优势。同时,经过客户授权,宜人贷还获取了大量的三方数据,此外,宜人贷还不断的有新产品、新渠道的加入,这些又会带来更多的数据。

当然,数据有了,怎么清洗、处理数据则是一个更大的挑战。比如,要怎么判断数据质量,怎么自动切换数据调取,怎么实时判断应该用什么数据,等等…..

而比这些问题都更加重要的一个事情是,你设计的模型到底好不好用,这需要经过时间检验才能知道的。这也是为什么,笔者一直认为,数据应用能力,是个需要时间沉淀的东西。换言之,谁的能力建立的早,谁做的时间越长,谁数据积累的越多,谁人才成长的越大,谁就越拥有深的护城河。


在这许多年的沉淀之后,宜人贷正式推出宜人分系统(见上图),能将那些不同产品、渠道等都整合进宜人分的体系中。这样,根据不同的分值,就可以很快的给出更合理的风险定价,更精准的信用评级和更合适的借款额度。

这一成果有两个直接的体现:一是17年上半年,宜人贷极速模式的件均借款量再次得到较好的提升。另一方面,宜人贷的平均借款额度超过5万元,这一数字在同类平台中处于领先水平。

远期发展的核心看点:宜人财富和平台业务

一个互联网平台想要崛起,首先要有平台,有足够多的有价值的活跃用户。其次,要有更多的产品和合作伙伴。

宜人贷目前已经有了一个活跃度很高的基础平台(日均活跃用户超过30万),并且有价值客户非常多(人均在投金额超过10万元),第一步走的很漂亮,后面,如何引入更多合作伙伴,搭建更丰富的产品体系是关键。

在宜人贷自身产品方面,2016年底已经推出寿险模式,未来还将推出社保模式并将重点做大循环贷。在平台方面,宜人贷的YEP平台已经在向合作伙伴输出金融科技能力。

而让人欣喜的是,宜人贷已经将平台业务收入18年占比达到10%列入目标计划,考虑到宜人贷本身已经具有比较大的体量和平台业务本身的高利润率,这会对未来业绩形成很好的提振。而平台业务崛起,也将反过来将促使更多的客户留在宜人贷的平台内,继而助力宜人贷的未来收入持续提升。

2017年5月4日,宜人贷官方公告宣布“宜人理财”正式更名为“宜人财富”,目标客户定位是资产在60万到600万之间的大众富裕人群。目前宜人财富客户的平均在投金额超过10万。

据悉,独立出来的宜人财富未来将要打造一个在线财富管理平台,产品采取“核心+卫星”的组合,“核心”是宜人贷的P2P资产,在此之外,再给用户提供包括资产配置等财富管理方案。宜信旗下独有的智能保险、基金、海外留学、置业等服务都可以接入这个平台。

据方以涵介绍,宜人财富的打法就是精品店的打法,“我们不会卖所有金融产品让用户选,我们提供的是精选产品,我们这里可以买到别的地方不提供的产品。”

声明:本文系商业资讯。文章不代表零壹财经立场,亦不构成投资建议。 
 


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