中小銀行因地域展業限制、科技基礎薄弱而存在的短板,正在被聰明的商業公司做成一樁樁來錢快的生意。
主要圍繞“獲客”和“風控”兩個環節,電商系金融公司、傳統金融機構旗下創新公司、網絡借貸中介、網絡小貸公司……越來越多商業基因與稟賦截然不同的主體,開始轉型金融科技服務商——中國133家城商行、900多家農商行、2600多家農信社和村鎮行,以及20家已開業的消費金融公司,都是他們正待切分的“大蛋糕”。
綜合性背景:
全牌照VS大流量
今年以來,“輸出”和“賦能”變成了互聯網領域的高頻詞匯,越來越多金融科技公司試圖對外輸出基于自身龐大沉淀數據(用戶賬戶數據、交易數據和行為數據等)形成的、并在生產和交易環境中經過校驗的系統模型。
證券時報記者經多方采訪了解到,這些模型目前最重要的客戶群體是銀行,尤其是受困于區域經營限制的中小銀行;其次是券商和基金;而模型最廣泛的商用場景,是營銷獲客和風控環節。
“現在很多銀行都意識到了大零售轉型的重要性,這給擁有廣大C端數據的服務商帶來機遇。我們并不提供核心銀行系統,與基礎金融服務商的定位不同。我們主要提供與客戶體驗、產品相關的系統,包括智能引擎、風控、貸后、催收等。總之,是為了讓銀行提升獲客和展業效率。”平安金融壹賬通董事長兼CEO葉望春對記者說。
葉望春表示,零售業務是很多中小銀行的短板業務,“大零售”板塊中很多業務中小銀行之前沒做過。“ 我們跟他們是‘業務分潤’模式,他們前期租用我們系統和模型,初期費用會很低、甚至是零付款;一旦他們的業務做起來了,再按服務效果付費。”
據透露,壹賬通目前瞄準100億以上資產規模的中小銀行,主要是農商行及部分民營銀行,目前已有900多家客戶。該公司最新推出的Gamma人工智能營銷解決方案,一上線即與樂山銀行、嘉興銀行、梅州客商銀行、南洋商業銀行等10余家銀行簽署協議。
跟壹賬通一樣主攻科技系統輸出的公司很多,但大多數并不是從一開始就將自身定位于服務商,而是從自營金融公司轉型而來。一個典型的例子就是今年來反復在強調“不做金融,只做科技”的京東金融。
估值已達1300余億元的京東金融,其在成立之初定位于“自營金融”業態。“我們一開始是為商城用戶提供符合需求的金融服務產品,即B2C模式。當積累了足夠多的用戶和數據后,我們意識到我們的技術能力是可以延伸到B端的,所以開始轉型技術服務商。”京東金融副總裁、董事會秘書、戰略投資部總經理馬驥對記者說。
另有第三方咨詢公司人士告訴記者,京東的轉型也與金融牌照的管制直接相關,強監管下互聯網企業放大自身數據優勢最好的辦法,就是只做技術輸出方。馬驥告訴記者,銀行的風控系統、數據營銷和客戶運營,是京東金融技術在銀行業具體應用的三大場景。
“大型銀行和中小型銀行的金融訴求是不一樣的。大型銀行更多是借助京東金融的數字化和場景化金融的業務能力,與客戶建立深度連接,增強用戶活躍度;而中小型銀行更看重我們的導流能力以及對客戶的運營能力。”馬驥說。
一名股份行零售業務高管補充稱,“更多的是強化客戶關系。他們有6個億的商城弱關系客戶,我們通過合作,就可以提煉出其中2個億理財強關系客戶。這個轉化率在以前傳統金融機構的運作里,是不可想象的。對于我們雙方來說,合作可以提升客單價,并且提升交易頻次。”
細分領域尖兵:
與貸款業務強相關
除了背靠綜合性金融集團金融牌照優勢、大型互聯網電商流量優勢的壹賬通和京東金融,眾多深耕細分領域(包括小貸、網貸、消費金融、智能投顧等)的金融科技企業,也開始依托各自在垂直領域積累的數據優勢,對外輸出模型。互聯網小貸第一梯隊飛貸、中國首個純中介式P2P拍拍貸、國內首個第三方智能投顧系統公司品鈦,在展業數年之久后,從去年開始面向中小銀行及其旗下消費金融公司,正式推出信貸決策和風控解決方案。
值得注意的是,這些細分領域的金融服務商,本身主營業務都與貸款業務強相關。
“我們有7000萬用戶,76億的關聯數據、71萬樣板,這些數據對于很多場景,尤其是反欺詐環節,很有價值。我們現在的反欺詐系統升級后,效能提高了70%,我們就在對外輸出。”拍拍貸首席風險官兼首席數據官、智慧金融研究院院長顧鳴告訴記者。但他坦言,目前采用其整套智能客服、智能風控系統的銀行機構還并不多,最主要的客戶是消費金融公司。
此外,顧鳴透露,除了精準獲客、智能反欺詐、全自動化審核這一全套貸前系統,拍拍貸已開始對外輸出貸后催收解決方案。“目前我們平臺上逾期10天以內的貸后案件都可以交由機器人來催收,大幅提升效率。機器人已催回的金額有數億元,對逾期3天內的客戶催收,回款率可達到人工的90%以上。”他還告訴記者,目前在智能催收方面與其合作的傳統銀行已有3家。
而主創始人出自建行、較早獲批網絡小貸牌照、又較早從現金貸業務激流勇退啟動轉型的飛貸,一開始就是信貸強關聯業態。從某種意義上來說,他們對外輸出自設系統更加水到渠成。
“我們最具代表性的優勢,是在風控體系里探索出的個人信用評分模型。”中興飛貸金融科技公司聯合創始人兼首席戰略官孟慶豐告訴記者,飛貸的個人信用評分卡分為大數據和金融信用兩個數據籃子:前者由多頭借貸、社交網絡聯系、電商消費行為、銀行卡交易信息、手機通訊行為構成;后者由公民基本信息、公共記錄數據、征信報告查詢、個人貸款明細、房貸明細、信用卡明細構成。
當前,銀行信貸全流程的風險管理與營銷獲客,各個環節都已經被不同背景的金融科技新兵牢牢盯緊了。
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