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智融集团副总裁亚单:如何破局科技赋能零售金融的下半场

观点 子元 零壹财经 2019-08-22 阅读:77392

关键词:科技赋能零售金融下半场

上半场是“消消乐”,规则比较简单,下班场就是“吃鸡游戏”,它的逻辑是玩法规则不规定、竞争是激烈的。
8月22日,2019中国零售金融发展峰会暨2019零壹财经新金融夏季峰会在贵阳举办。会上,智融集团副总裁亚单发表了《如何破局科技赋能零售金融的下半场》的主题演讲。
 
 
亚单表示,金融科技下半场有三个趋势:

第一,用户中心取代产品逻辑。过去做一款金融产品,我们想的是交易结构、利润、风控、逻辑,然后才是金融产品的收益。现在不同了,更多关注的是用户的需求。

第二,在新的趋势下面,金融机构和科技机构之间合作的趋势越来越明显,越来越多的金融机构和科技机构建立深入合作。

第三,数据技术的重要性愈加凸显。

他提到,下半场真正能够留下来的机构,一定拥有重要的技术壁垒,这个技术壁垒会影响整个业务生命周期。从获客端是否有技术对用户进行筛选,在风控中是否有技术对用户进行评估,贷后流程中是否有更好的技术区分适配于不同用户的贷后服务能力,这都是我们需要去拓展和突破的。2018年很多机构已经退出市场,留下来的都是有深厚基础的机构。

以下为演讲实录:

亚单(智融集团副总裁):首先,很高兴跟各位老师和金融机构的同行交流这个事。我的演讲主题是“金融科技赋能零售金融的下半场”。

说到“下半场”的概念,大家可能会比较陌生,我稍微解释一下。上半场是建立自己的数据规模、样本规模、资金规模,下半场,随着监管收紧,准入门槛升高,现在一家初创的互联网金融机构想做零售金融难度显著提升,因为它缺乏数据、技术、资本等能力,所以,现在新的玩家越来越少。

“上半场”与“下半场”和打法有关,上半场打法比较粗放,我们发现:在用户的发掘、用户数据的使用等方面,存在一些问题。但是进入到下半年,现在的监管框架非常清晰,无论是数据的采集与使用、利率的设置、APP的交易逻辑、运营体系等,都有非常清晰的界定。在这个界定下展业,是下半场的打法。

大家最关心下半场会发生什么?我们能做什么?智融集团作为6年的金融科技机构,我们跟大家分享一下。现在看到的下半场,有三个趋势:

第一,用户中心取代产品逻辑。过去做一款金融的借贷产品,我们想的是交易结构、利润、风控、逻辑,然后才是金融产品的收益。现在不同了,更多是用户的需求。

第二,在新的趋势下面,金融机构和科技机构之间合作的趋势越来越明显,越来越多的金融机构和科技机构建立深入的合作。

第三,数据技术的重要性愈加凸显。

我们有一个习惯,每年都会做大量的市场调研。2018年以后,用户对产品体验的关心跟过去不太一样了。过去,用户关心的维度比较单一,只关心这个平台能不能借到钱,能借就来,借不到就赶紧换。现在用户对体验的关心分了很多层次,比如他们关心的,除了额度、利率,他还会关心个人隐私等很多维度的问题。

同时,调研发现,用户的需求处在被抑制的阶段,而且抑制得比较严重。小额阶段的用户,基本都有对他所获取额度存在不满意的情况。在这上面,现在的零售金融在规模上还是有机会和空间的。

因为客户中心化越来越严重,由此产生第一个问题:如何服务好用户?金融科技公司和金融机构的合作将会越来越多,普华永道2018年发布一个报告,2017年,40%的金融机构与金融科技公司是合作伙伴,2018年涨到50%,增长率在30%左右,这个数据说明现在金融机构和科技公司的合作越来越频繁。 在哪些方面存在合作机会? 

一是场景,即获客。对金融机构来讲,基于他们自己在这方面的投入以及严格的监管机制,在场景和流量上,基于流量获取和分析能力,金融科技机构可以提供很多的服务。

二是理解用户上,金融科技机构可以提供更多的服务。 最后说说技术,我们感受到技术对业务的影响越来越大。

下半场,真正能够留下来的机构,一定有重要的技术壁垒,会影响整个业务的生命周期。从获客,你是否有技术对用户进行筛选,在风控中是否有技术对用户筛选,贷后流程中是否有更好的技术区分适配于不同用户的贷后服务能力,这都是我们需要去拓展和突破的。很多没有储备的机构,2018年已经退出市场,留下来的都是有深厚基础的。智融集团基于2800万笔的交易量,基于我们对数据的精准分析和处理的能力,在下半场将持续平稳前进。

技术的作用是什么?我有一个深入的体会。用钱宝2015年开始利用机器学习做风控和展业,很多机构对我们不太理解。2016年,很多金融机构问你的逻辑是什么?是否有反欺诈的能力?那时候我们用AI手段做区分,大家不理解。

到今天,技术都是为了解决问题,金融机构面临哪些问题?

一是获客过程中找不到客户,不知道他在哪儿,或者找到了,但是他不来。

二是算不出来,根据传统的逻辑,无法算出更多适合贷款产品的客户。

三是留不住,因为业务流程设计和用户体验都有问题。

四是管不了,线下没办法建立贷后的流程,管理用户贷后的表现。

我们真正要用技术解决这些问题,无论通过何种技术手段,核心是解决问题。 AI能做什么?AI最大的作用在数据处理上。我们看看过去比较正常的风控逻辑,一个金融机构的“审美”,评估一个用户是否值得发款,主要评估客户的银行流水、征信记录和还款习惯等等,确保你是优质客户,这是强特征,这个特征在今天并不失效,依然有效。现在的问题是我们没有那么多用户有这些特征,所以我们要找到,除了这些特征以外,我们能够服务的人群还有哪些特征,这些人群缺乏银行流水和征信记录,但是他有行为数据、有互联网的设备数据、有身份证明和交易数据,这些数据我们称为弱特征,多个特征放在一起,就能产生巨大的价值。

2019年,一个用户能挖掘1.4万个特征值,组合在一起,这个特征值高达上百万,我们的模型累计迭代超过3600次,处理一个申请只需要8秒钟,平均每15分钟可以做一次新特征的验证迭代。这是AI的逻辑,AI的逻辑是我没有明确的规则。有尾巴的一定是猫吗?也可能是老虎。用规则判断一定会有错误的地方。基于足够多样本的分析,找出相同的样本,为用户服务的能力会更强。

“上半场”与“下半场”的区别是,上半场是“消消乐”,规则比较简单,按就可以了,而且比较轻松,没有竞争对手,就是一片蓝海,你自己玩。下班场就是“吃鸡游戏”,它的竞争是激烈的,在数据、获客、资金等各种资源上会有很激烈的竞争,而最后,技术壁垒将是获胜的关键。 谢谢大家!
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