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微小额度快速信用借款 下一个独角兽在此?

      

  一、这类产品的特点

  1。每笔贷款额度都很小,期限很短。

  国外此类产品,借款额度上,英国微额借款不允许超过借款人月薪的30%,英国公司Wonga平均每笔借款只有400英镑。公司Kreditech,开业之初每笔借款是100多欧元,发工资就归还。借款周期大多为几周不超过一个月。

  2。违约率高。借款时间短,使得这类产品的坏账会迅速。像Wonga,在国外征信更完善的情况下,它这种采用纯线上模式的平台,成立8年时间了,据其透露,其坏账率平均在8%左右。

  3。借款利率高。像Wonga,纯线上的模式,借款期限不超过一个月,借款利率换算成年化利率高达2000-4000%。但国内即使是纯线上的短期借款产品,目前几乎没有高到这种程度。

  4。过小的借款金额,以及过高的利率下的资金成本,也使得许多大银行和借贷机构不愿意涉足微额借贷领域。

  5。市场规模大。Kreditech在2015年刚被福布斯评为全球25个小独角兽公司之一。

  二、国内代表性产品

  在小额快速信用借款领域,有阿里、京东旗下产品,有银行系旗下产品,还有其他创业公司产品。

  以上产品的重要差异点,主要体现在四个维度上:目标借款用户、借款用户获取场景、借款产品设计、风控方式。

  (一)目标借款用户

  这些产品满足的都是有短期周转需求的用户,但具体各有侧重,分别为在校大学生、工作不久的白领、蓝领。年龄主要分布在20-35岁之间。

  (二)场景

  1、有的产品采用纯线上模式,借款用户全部来自线上。

  2、有的产品完全从线下获取用户,像买单侠

  3、有的产品采取线上和线下结合的方式来获取借款用户

  (三)产品设计

  1、是否指定借款用途。

  2、是否采用分期还款的方式。

  3、单笔借款金额和借款时间期限长短。

  4、申请时间、审核时间、反馈时间和借款到账时间的长短。

  5、借款人的借款利率和出借人的理财收益率。

  6、有的平台只做资产端,出借资金通过其他理财平台对接;有的平台自己对接出借用户,既做资产端又做理财端。

  7、追讨方式。有的产品采取电话、短信提醒的方式,有的则通过借款人的朋友关系进行约束,有的与催收公司外包合作。

  (四)风控

  风控方面主要的区别在于自动化的程度,主要体现在几个环节上:

  1、对申请用户的信息采集方式,比如是否下收集的环节,用户主动填写提交的数据量比例。

  2、审批流程,是用人工还是机器引擎来审批,或者需要机器与人工结合的方式。

  3、借款规则,是由人工制定之后,再由机器来执行;还是规则本身也是由机器通过自动化学习之后自行判断制定。

  三、差异背后的主要问题:

  以上四个维度,相互影响,以及任何维度里的一点差异,都会对整个产品产生联动作用。虽然解决的都是类似的需求,但这四个维度上,任一个维度上的创新,都是一个全新产品。

  1、目标用户的不同,面临的来自现有的信用借贷市场的竞争程度不同。

  针对白领用户的这类产品,直接面临银行信用卡的竞争;针对学生用户的,面临已有的学生分期产品的竞争;针对蓝领用户的,目前来看,还是一个小蓝海,但有许多选手即将入场。腾讯就即将做蓝领征信,进军新蓝领信用卡市场。

  2、目标用户的不同,风控侧重点也不同。例如,学生用户,欺诈风险更大,信用风险相对更小。但需要强场景切入,这也是许多分期公司采用线下地推方式的原因;蓝领用户,信用记录太少,对数据收集和数据维度以及量的要求非常高,风控难度大,这也是一些平台在场景上选择线下获取客户,甚至完全不线上借款入口的原因。

  3、用户获取场景的不同,直接关系到风控。相对而言,纯线上获客、审核的方式,对风控的压力会更大。

  4、借款用途:指定消费用途,相对而言风险性更小。

  5、借款人资质设定:与平台获取数据量、风控能力相关。

  6、单笔借款额度更小、周期更短,因此更容易做到快速反馈和借款。同时,借款期限更短,不良贷款会迅速,便于迅速改进风控模型。

  7、借款金额和期限的设定,一方面与借款人的类型有关。同时,在操作上,与风控能力与风控方式直接相关。普遍认为,比如做很多单笔100元的贷款比做一笔10万元的贷款更容易操作。同时,借款金额更短,审核的频率更高,对审核自动化的要求更高。

  8、借款期限的设定,与借款额度、借款利率相关。以及是否采取分期付款,都会影响到平台复借规则的设定。

  9、借款利率的设定。与数据获取成本、资金成本、信用风险大小相关。

  10、资金来源。资金的不同来源会导致资金成本不同,也会关系到借款到账的时间等。

  11、借款端的随时出借与出借方的放款时间长短,以及二者之间的平衡,也取决于平台的大数据算法和软硬件技术。

  12、从贷前到贷后管理,以及追缴方式上,也体现平台不同的精细化管理程度。比如对借款用户生命周期的管理,对逾期用户的分析处理上等等。

  四、竞争壁垒

  1、技术。即大数据分析以及风控模型的搭建。这背后也需要获取数据的资本和资源支持。

  2、资金。智能化的风控模型搭建过程中,尤其在前期,需要吸收消化大量数据,包括坏账数据,以换得机器的智能化,提升自动化程度。这个过程中,需要大量的资金支持填补坏账。

  3、产品设计。要使技术能力、数据量与产品模式如借款额度等相匹配,做到效率和风险的平衡,控制风险,同时平台的利润率。

  五、国内市场和监管

  1、能获得微额借贷的人数偏小,很多人会被误拒,原因在于:

  (1)信用记录缺失,有的甚至没有信用卡。

  (2)可获得的大数据有限,且常常是用户资源提供的,包括通讯记录、网购记录、以及申请表在线填写行为轨迹记录、地理数据等。

  (3)征信成本高。许多公司的数据中有一部分是通过购买获得,只是所占比例不同。但普遍遇到的问题是,数据数据成本相对过高。例如,查询征信数据时,据报道,现代征信公司的服务对象大都是借款额度在5万、10万之上的借贷业务,每次查询收费数十元;另外,这类产品针对的用户,本身征信数据缺失,对数据维度、和数量的需求更大。所以,对于单笔借款额度小,且淘汰率高的微额借贷来说,征信成本太高。

  2、征信缺失。一方面信用数据不足,另一方面,平台间信息隔离,容易发生一个人在多个平台多次借款违约等行为,也导致在追讨环节,国内并没有非常有效的方式能约束借款人的违约行为。

  3、监管政策不明确。需要根据微额金融服务业态的特点:微额、短期、坏账相对高,所以这类借款的年化利率常常也非常高。在国内很容易与高利贷混为一谈。

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