王彥博 王杏竹 楊璇

當今我國經濟正處于向高質量增長的轉型階段，2014年以來，消費金融行業(yè)逐步興起刺激了消費需求，較好地展現(xiàn)了消費拉動經濟增長的成果。如今FinTech時代已經到來，以大數(shù)據(jù)、人工智能、生物識別、區(qū)塊鏈技術為代表的新興科技快速發(fā)展并且逐步趨于成熟，F(xiàn)inTech與消費金融的緊密結合使得消費金融平臺獲客更加精準、風險控制更加成熟、業(yè)務服務更加人性化，使得消費金融行業(yè)迸發(fā)出生命力。本文簡要回顧了消費金融行業(yè)的發(fā)展歷程，并針對FinTech在銀行消費金融業(yè)務中的技術發(fā)展和相關應用提出了“3B-3C框架”，對相關業(yè)務發(fā)展邏輯進行了梳理，以期為消費金融業(yè)務在銀行的蓬勃發(fā)展提供借鑒。

消費金融發(fā)展歷程

消費金融的起點

消費金融旨在于通過實現(xiàn)資金融通來滿足客戶的消費需求，其模式為“提前消費，未來支付”。消費金融的實體是消費，通過金融方法來拓寬消費交易方式，促進消費經濟發(fā)展，這種模式使得雙方互利共贏。對于消費者來說可以實現(xiàn)資金融通的需求;對于服務的提供方來說，他們不僅能夠通過銷售產品來實現(xiàn)利潤，還由于資金成本與收入之間存在利差，也可以由此獲得資金利差收入。在宏觀層面上，消費金融有助于刺激消費需求來為經濟增長注入活力、增加消費供給、推動消費升級，從而支持消費高質量發(fā)展。

消費金融的概念在近幾年十分火熱，但是其在中國已有幾十年的歷史。消費金融萌生于1985年，最初的業(yè)務主要由資金驅動，信貸業(yè)務品種較為單一，主要由商業(yè)銀行提供，產品受眾為傳統(tǒng)征信系統(tǒng)覆蓋的人群，人群覆蓋率低。由于業(yè)務中有很多人工審核環(huán)節(jié)，運營成本較高，所以難以覆蓋日常消費場景，嚴格的客戶篩選機制也使得用戶體驗不盡人意，這種模式對產品范圍和服務人群都有所限制。

消費金融的快速發(fā)展階段

為了滿足與日俱增的個人信貸需求，2009年起越來越多的城市成為消費金融業(yè)務試點。截至2018年6月，我國合計共26家開業(yè)的持牌消費金融公司，行業(yè)競爭由于多元主體的加入而更加劇烈。這些公司的商業(yè)模式大致可分為以主營線下渠道、主打O2O模式、互聯(lián)網(wǎng)金融公司三類，產品主要分為耐用品貸款與個人消費貸款等，服務基本覆蓋了購車、教育、醫(yī)療、家裝等日常消費場景，可快速獲得小額貸款而無需抵質押。

這一階段消費金融領域各主體根據(jù)自身的優(yōu)勢構建個性的發(fā)展模式?；ヂ?lián)網(wǎng)平臺在網(wǎng)絡購物和社交網(wǎng)絡上獲取了大量的用戶信息并積累了豐富的風控經驗，其可以通過構建消費場景在特定市場開展消費信貸業(yè)務，利用成熟的貸前系統(tǒng)快速對借款人進行信用評估與資格審核，進而展開一系列的業(yè)務，實現(xiàn)與場景高度融合并且用戶體驗升級的金融服務。商業(yè)銀行不僅可以在消費金融公司中參股控股，其也會與電商平臺合作推進線上線下渠道、電子支付業(yè)務的發(fā)展，以此實現(xiàn)消費場景延伸。擁有極大的客戶群體和海量的用戶消費數(shù)據(jù)是商業(yè)銀行的一大優(yōu)勢，因此銀行可以通過這些數(shù)據(jù)分析客戶的消費習慣、評估信用等級、細分客戶群體進而提供個性化產品。隨著互聯(lián)網(wǎng)經濟的快速發(fā)展和金融環(huán)境的不斷完善，大型電商、細分市場、分期購物、移動信貸等互聯(lián)網(wǎng)消費金融平臺等紛紛布局消費金融，這一階段消費金融由場景驅動，將場景融合到獲客、風控和服務各個方面，雖提升了用戶體驗與風控水平，但是靈活性相對不高。

消費金融發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢

隨著移動互聯(lián)網(wǎng)以及FinTech核心技術的發(fā)展，消費金融業(yè)務驅動模式發(fā)生轉變，除資金和場景兩個核心驅動要素之外，技術驅動模式蓄勢待發(fā)。首先，技術驅動模式使得消費金融呈現(xiàn)數(shù)據(jù)化特點，可以有效提高信用評估的精準性、實時性，全面覆蓋缺乏信用記錄的客戶，也可以解決精準運營的問題，使得各平臺能夠精確鎖定客戶從而提升客戶轉化率，為用戶定制個性化的消費金融產品。其次，技術驅動模式也大幅提升了效率，使得業(yè)務過程中的審貸、消費、貸后管理等過程呈現(xiàn)自動化的特點，人工的審核與管理被機器與算法取代，這很大程度地節(jié)省了人工成本，也加快了服務速度，從而帶給客戶“無感化”的體驗。最后，技術驅動使得服務更加靈活，技術驅動系統(tǒng)呈現(xiàn)高度模塊化，可以通過對系統(tǒng)進行拆分與組合來滿足實際的需求，從而為不同的消費場景靈活提供服務。

基于3B框架的FinTech技術梳理

從2016年起，金融科技（FinTech）博得了金融業(yè)的廣泛關注，金融與信息技術的融合旨在于用創(chuàng)新的科技應用來滿足紛繁復雜的金融需求。金融機構利用FinTech中的大數(shù)據(jù)、人工智能、生物識別和區(qū)塊鏈等新興技術來對產品和服務進行革新，以提升自身金融服務的效率和市場競爭力。

近幾年FinTech在中國蓬勃發(fā)展，在金融領域的各個方面都有所體現(xiàn)。我國經濟處于向高質量發(fā)展的轉型階段，消費在其中扮演著重要的角色，經濟高質量發(fā)展要以消費的高質量發(fā)展作為基石。在此背景之下，將FinTech的先進技術融合到消費金融之中來提高消費金融的服務水平，進而促進消費高質量的發(fā)展，這對于消費金融乃至國家經濟的發(fā)展都有重大戰(zhàn)略意義。本文在對FinTech技術發(fā)展梳理的基礎上提出3B（Big Data & AI，Biometric Technique，Block Chain）框架，具體介紹如下。

Big Data & AI：大數(shù)據(jù)與人工智能。在5G加速“萬物數(shù)字化”的時代，來自互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)的超大規(guī)模多源異構數(shù)據(jù)對數(shù)據(jù)的儲存、處理、應用能力都提出了更嚴苛的要求，大數(shù)據(jù)技術的發(fā)展與應用則為解決這些問題提供了思路，進而可以從數(shù)據(jù)中找到關聯(lián)性，挖掘隱含的數(shù)據(jù)價值。消費金融技術驅動模式的基礎即為大數(shù)據(jù)技術，利用大數(shù)據(jù)技術對用戶產生的金融、消費以及行為數(shù)據(jù)進行分析，可以實現(xiàn)用戶信用評級，準確了解客戶喜好進行精準及交叉營銷，也可以在貸后管理方面發(fā)揮其作用。人工智能即為使計算機系統(tǒng)模擬人類的智能活動，旨在以其替代人力可及的重復性勞動以及人力不可實現(xiàn)的活動。數(shù)據(jù)、算力和算法三方面的突破性進展驅動人工智能與金融相融合，算力的升級使得人們有能力處理圖像、語音等復雜數(shù)據(jù)，改變人人、人機、機機之間傳統(tǒng)的交互方式，例如人臉和語音識別、智能客服的應用有助于提升服務質量以及效率。數(shù)據(jù)量及維度的豐富使得人工智能在獲客、風險識別和控制、反欺詐方面發(fā)揮作用，實現(xiàn)金融領域的認知智能。算法的突破可實現(xiàn)決策智能，人工智能幫助使用者形成決策或者指導影響決策。

Biometric Technique：生物識別技術。生物識別技術融合了計算機、光學、聲學等多種技術，對人的生理或行為特征進行處理，使這些信息呈現(xiàn)數(shù)字化的特征，進而將其作為個人身份鑒定的依據(jù)。據(jù)估計，到2021年全球范圍生物識別技術與應用市場規(guī)模將超過300億美元，尤其近幾年規(guī)模有較大幅度的增長。隨著相關技術的不斷發(fā)展與成熟，生物識別技術被廣泛應用于金融領域，商業(yè)銀行將其應用于開戶、交易、掛失等方面的審核，尤其在支付方面，例如基于人臉、聲紋、指靜脈識別等的識別支付技術，既保證了支付的安全性也通過交互介質的革新為用戶帶來了全新的便捷體驗，也可以將其應用在風險控制方面，用于解決信用以及反欺詐等問題。除傳統(tǒng)場景之外，國外同業(yè)將生物識別技術應用在許多創(chuàng)新場景中，目前已有通過動態(tài)影像身份識別獲客、通過簽字進行身份驗證、形成語音身份證支持身份認證等應用，這些創(chuàng)新案例使得客戶體驗以及獲客能力均有顯著地提升，值得國內銀行業(yè)借鑒。

Block Chain：區(qū)塊鏈技術。區(qū)塊鏈是一種分布式共享賬本技術，其具有去中心化的特點，去中心化意味著一切交易都將繞過信用中介或集中式清算機構而能夠在點對點之間直接進行。分布式共享記賬則指的是在發(fā)生交易時，完全公開且經過加密、不可篡改的交易記錄會到達鏈上所有參與方的手中，且所有記錄都可通過鏈式結構被準確追蹤。除區(qū)塊鏈上信息不可篡改、公開化、去中心化的特點，其還具有可匿名、自治性的特征，這使其能夠準確透明地記錄數(shù)據(jù)和信息。其被應用到不同金融場景中，主要在于使業(yè)務公開透明并提升安全性，例如已有應用將銀行金融鏈與政府扶貧資金審批鏈進行整合，利用區(qū)塊鏈技術將所有資金審批與支付的環(huán)節(jié)存儲于鏈上，達到扶貧資金去向明確、不可篡改的效果。此外，區(qū)塊鏈將在應用層和技術層為消費金融賦能，有助于去除征信領域的信息不對稱，打破“信息孤島”，加強用戶數(shù)據(jù)的隱私保護，解決信用以及欺詐問題，賦予消費金融行業(yè)良性發(fā)展的動力。

基于3C框架的FinTech技術對銀行消費金融的影響

Customer Management：客戶管理

FinTech助力識別或激發(fā)客戶消費需求，通過運用大數(shù)據(jù)、人工智能構建一個有效的預測識別模型來識別出潛在的客戶群，在此基礎上通過毛渠數(shù)據(jù)合規(guī)性要求的方式將他們在網(wǎng)絡上所留存的信息利用預測識別模型進行分析，識別或激發(fā)出客戶的消費需求，從而形成有效的策略開展精準細致的營銷。

商業(yè)銀行或擁有支付牌照的金融機構擁有海量的客戶間交易轉賬信息，這使得消費金融業(yè)務的開展具有天然的優(yōu)勢。首先利用圖數(shù)據(jù)處理技術，根據(jù)客戶間的轉賬信息構建出反映客戶資金交易關系的社交網(wǎng)絡圖，再利用自然語言文本挖掘等技術處理客戶轉賬附言信息，從資金交易網(wǎng)絡圖中識別出客戶的消費圈，并從中發(fā)掘穩(wěn)固的消費交易關系。進一步可以運用數(shù)據(jù)挖掘與機器學習相關技術，從客戶的消費圈中識別出對消費信貸較可能響應的客戶群體，再從其中識別出滿足風控準入條件的群體以推廣業(yè)務。此外銀行掌握了許多客戶身份信息、金融屬性等數(shù)據(jù)，以此為基礎構建消費信貸用戶畫像和響應模型可準確捕捉客戶信貸需求，提升獲客效率。

對于電商平臺來說，其優(yōu)勢在于擁有大量真實有效的電商交易數(shù)據(jù)，包括消費數(shù)據(jù)、物流數(shù)據(jù)、幾十倍于交易數(shù)據(jù)的用戶行為數(shù)據(jù)，例如用戶的瀏覽、點擊、對比等，此外還有對接的外部社交數(shù)據(jù)等。電商平臺可以考慮在充分保障隱私與數(shù)據(jù)保護、信息安全及信息合規(guī)性的前提下，從客戶消費數(shù)據(jù)以及行為數(shù)據(jù)入手，利用自然語言處理、文本挖掘、機器學習等技術進行行為建模，即給用戶“貼標簽”，再從網(wǎng)絡行為、社交信息等各類記錄中提取出行為、特征、偏好的關鍵詞與標簽相匹配，進而確定標簽的權重，最后通過這些成果繪制出客戶畫像，以了解客戶的消費能力和消費需求，精準尋找產品的目標客戶，把握住客戶產生消費需求或者激發(fā)潛在消費需求的商機。

Channel Management：渠道管理

各金融科技企業(yè)憑借“以用戶為中心”的良好客戶體驗和較低的運營成本，迅速搶占銀行市場份額，且近年來依托移動端、社交端，非銀行機構完成的網(wǎng)絡支付以及金融業(yè)務數(shù)量呈爆炸式增長，給商業(yè)銀行的獲客帶來了巨大的壓力，如何高效低成本獲客、維護客戶、提升客戶服務體驗成為銀行業(yè)關注的重點。首先在廳堂服務方面，通過在線下網(wǎng)點布設人臉識別等生物識別設備對客戶的面部表情等信息進行采集，根據(jù)圖像信息轉化的生物數(shù)據(jù)對客戶情緒進行分析，對于系統(tǒng)識別出長時間未被服務的客戶可以進行安撫與關照，有效地進行人員調度。同時，對客戶觀看網(wǎng)點內產品海報以及宣傳手冊的微表情進行分析處理，所得到的信息可以幫助客戶經理了解客戶的興趣所在，將網(wǎng)點、設備和人員進行有機結合，及時為潛力客戶配備客戶經理，提升網(wǎng)點的運行以及客戶轉化效率。其次在柜臺服務方面，銀行可以在語音識別的基礎之上引入搜索機制，再以文本挖掘以及自然語言處理技術作為支持，檢索柜臺服務過程中雙方對話產生的關鍵詞，一方面當柜員出現(xiàn)不規(guī)范行為時能夠及時予以提醒，另一方面當分析發(fā)現(xiàn)客戶存在需求時能夠及時匹配業(yè)務人員進行產品推薦，提高營銷效率。最后，銀行也可以從提升客戶體驗的角度出發(fā)，利用生物識別技術為客戶提供移動金融服務，留存大部分活躍的客戶。將人臉或聲紋識別技術與智能風控系統(tǒng)相結合，對客戶進行遠程的身份認證，使得大額轉賬等一些業(yè)務在客戶的生活場景之中實現(xiàn)，而不必局限于物理網(wǎng)點，即使在網(wǎng)點的ATM取款也可以通過面部識別進行身份認證，而無需攜帶銀行卡，節(jié)省人機交互的成本，提升客戶體驗。

Control of Risk：風險管理

消費金融業(yè)務中最關鍵的問題就是風險管控，風險存在于業(yè)務的各個環(huán)節(jié)，例如獲客、審貸、貸后管理等，F(xiàn)inTech中多種技術都可以幫助較好地識別抵御風險。大數(shù)據(jù)可以實現(xiàn)對海量用戶信息的累積與處理，以互聯(lián)網(wǎng)行為數(shù)據(jù)、銀行征信、公檢法機關等多平臺數(shù)據(jù)作為征信數(shù)據(jù)的基礎，應用集成學習、深度學習、半監(jiān)督學習等人工智能技術，構建多變量的信用評估模型依據(jù)大量征信數(shù)據(jù)對客戶進行精確的信用評估和風險定價，根據(jù)客戶信用等級的差別給予差異化的額度。例如智能金融企業(yè)Zest Finance利用多個預測分析模型進行集成學習，對多達上萬個參考數(shù)據(jù)變量進行大數(shù)據(jù)挖掘，并應用模糊算法與神經網(wǎng)絡最終形成一個獨立的信用分數(shù)，更精準地評估客戶的信用風險。

在消費金融領域，盜身份、騙貸等欺詐手段屢見不鮮，通過生物識別技術，根據(jù)人臉和聲紋等生物特征來驗證客戶身份，通過采集到的素材與其他平臺留存的信息相對比，從而識別出是否盜用身份進行欺詐。此外，利用關聯(lián)網(wǎng)絡構建起的欺詐關聯(lián)圖譜可以有力打擊欺詐團伙。在有幾十億節(jié)點、上百億節(jié)點邊的關聯(lián)網(wǎng)絡中（每個節(jié)點代表一個用戶，每個節(jié)點邊代表用戶與用戶的關聯(lián)），當對用戶資質進行審核時，若表現(xiàn)出集中的異常節(jié)點，則表明該用戶與諸多高風險人群、騙貸組織關聯(lián)密切，系統(tǒng)會自動預警，攔截欺詐團伙。

近期，區(qū)塊鏈技術應用在貸款業(yè)務方面有所進展，小企業(yè)融資難的問題得到了部分解決，螞蟻金服“雙鏈通”業(yè)務實現(xiàn)了區(qū)塊鏈技術與貸款的結合，參與貸款的機構全部被鏈接在基于區(qū)塊鏈技術的供應鏈協(xié)作網(wǎng)絡上，使得資金流轉的過程清晰明確，且留下印跡不可篡改，遏制了資金挪用等風險。這對于消費金融業(yè)務來說具有借鑒意義。為應對消費貸資金違規(guī)進入樓市和股市、資金挪用及相關監(jiān)管逐日嚴格所導致的業(yè)務挑戰(zhàn)，若在業(yè)務發(fā)生時將用戶身份驗證和業(yè)務操作等信息上傳到鏈上，則可達到很好地監(jiān)控貸款流程和錢款流向的效果，使得消費金融助力消費并且促進經濟增長。與此同時，各消貸平臺將產生的黑名單數(shù)據(jù)加密發(fā)布到區(qū)塊鏈上，數(shù)據(jù)可以供各平臺查詢，由此共同打造出的黑名單共享平臺將有助于提升反欺詐的精準度，降低風控成本。最后，區(qū)塊鏈在管理方面的優(yōu)勢有助于其在消費金融ABS業(yè)務上的發(fā)展，區(qū)塊鏈技術可以應用于基礎資產生命周期的管理，將放款、還款、逾期全過程的交易數(shù)據(jù)上鏈，以實現(xiàn)對現(xiàn)金流的監(jiān)管，使出資人對底層資產有更清晰的了解，債項評級更加精準，徹底發(fā)揮消費金融ABS業(yè)務的價值。

結語

在FinTech快速發(fā)展的今天，新興技術的應用為消費金融行業(yè)的發(fā)展提供了更多可能的道路。本文在簡要回顧消費金融發(fā)展歷程，總結各階段發(fā)展特點的基礎上，指出了當前行業(yè)發(fā)展的現(xiàn)狀和趨勢，針對FinTech的實際應用提出了3B-3C框架，探索了基于此框架的銀行消費金融業(yè)務的發(fā)展方向，以期為消費金融更加長遠的發(fā)展提供有益的借鑒。

本文僅代表個人學術觀點，不代表供職單位意見

（作者單位：對外經濟貿易大學、中國民生銀行）