阶段性迭代 下一个互联网金融风口将出现在哪里？

记者采访多位专家后，分析得出了新阶段的核心将是市场对技术革新的投入。当然经济步入新常态，从移动支付到银行存款、金融资产、金融信息，互联网金融向传统金融领域全面渗透已经成为行业共识。

互联网金融发展到今天，机构通过支付、网贷、理财、众筹等不同业务都找到了各自在市场中的角色。

这些市场参与方在探索各自业务模式的同时，也产生了多元化的资产需求。目前，通过互联网金融平台流通的资产，除了最初的个人借款之外，开始引入更多的如私募债、直融工具、金融资产收益权、票据、黄金等各种不同类型的金融资产。

可以看出，资产管理业务和新金融业务的融合发展已经成为主流趋势。以移动互联网、大数据技术、区块链，人工智能等信息技术的创新应用为特色的现代高新技术，在新资产领域得到广泛应用。

大资管需求正在延伸

大数据的运用会逐步成为互联网金融的核心，目前我国大资管时代的到来，其实最为深刻的反应了商业银行在互联网金融的冲击下，负债成本高企，而优良资产无处可寻的困境。

据了解，近年来，无论是银行、保险、基金、信托还是互联网金融机构，都纷纷瞄准了资产管理业务。有客群积累的传统金融机构自不必说，互联网金融机构在发展到一定体量之后，也纷纷朝着大资管的方向将原有品牌和业务转型升级。

以前，对少数富裕人群的资产而言，才有财富管理概念，但随着人们对于理财意识的增强，私人式及个性化的财富管理需求正在延伸，越来越多的中产人群也需要定制化的资产管理服务。

然而，仅凭现有传统金融机构的服务能力和服务数量，并不能在既满足财富金字塔顶端资管需求，因此对新金融投顾的需求应运而生。

在当前P2P、众筹企业你方唱罢我登场，各色人等都打着“高收益理财产品”的募集资金的背景下，大部分产品处于监管缺失的灰色地带，而在目前信用体系尚不完善，对于真正想长期规划互联网企业来说，把自身设计的金融产品进行托管，可以使银行为自身产品信用进行增信，而通过托管营运的投资监督与估值复核功能，能够对资金划付和收益计算起到监管作用。银行的资管产品是真正想专注于产品的互联网企业必然的选择。而从银行角度来说，这些资管项目和银行自有的资产完全隔离，资管业务也完全不占用银行风险资本。所以双方必然是一拍即合。

“随着监管限制政策逐渐放宽，各类机构竞争的壁垒一步步被打破，金融行业进入了以创新和混业经营为主体的大资管时代。”诺远控股创始人董事长兼首席执行官韩学渊表示，“未来互联网金融将有两个发展方向：一是基于大资管时代下的全牌照多业务，即在互金平台界面上可以进行基金、保险、银行的理财产品的销售；另一个则是面向目前民营机构的细分领域方向，比如这两年成长得比较快的网贷、第三方征信、消费分期、众筹等。无论是哪种方向，互联网金融的未来必将越来越好。”

除此之外，今年互联网银行或网络银行是一个比较大的方向。中国社科院金融所法与金融室副主任尹振涛(博客,微博)表示，随着监管政策的落地以及传统金融机构对互联网业务的不断深入，BAT或者互联网企业想要在互联网金融领域有更大的发展，互联网银行是一个很重要的方向。之前布局不太多，现在放开了民营银行的口子，各方势力都在布局。不过，也有专家指出，2017年是互联网民营银行逐渐布局的阶段，真正的业务大进展应该要等到2018年。

消费金融已处于“风带”中

进入2017年，消费升级将继续拉动互金行业的可持续发展，而风控和合规性也将是网贷平台的主要工作。在记者采访过程中，不少业内人士认为，消费金融仍然是今年的风口。从市场需求来看，近几年来，我国居民的短期消费贷款余额一直保持了20%以上的高速增长，万亿级的市场容量吸引了各类资本竞相涌入。

消费金融市场蛋糕究竟有多大？预计到2019年中国消费信贷规模将超过37万亿元，消费金融在我国还有巨大的市场提升空间。

消费金融成为新蓝海，银行、零售、家电、旅游等各路资本正在加速入场。截至目前，国内持牌消费金融公司已有23家，在2016年获批筹建的数量是2015年的两倍。仅从去年底至今年初，就有长银消费金融、包银消费金融、中原消费金融和长银五八消费金融相继开业，上述4家公司背后的城商行持股均超过50%。

未来消费金融的发展将呈现三个特点：一是消费金融日益场景化，消费成为一种基于衣食住行或者喜怒哀乐的场景型消费；二是消费金融日益热点化，踩对热点可能就先一步触达消费冲动的灵魂；三是消费金融市场的碎片化，各路资本都想将消费金融掠为囊中之物。

目前切入消费金融的各类资本很多，产业资本以其产业链的横向分工而切入消费金融。在西方，汽车、房地产、家电通讯甚至家具等厂商，都已 介入消费金融，金融资产则以信用卡公司、普惠金融、小微金融和财富管理等方式，不同程度地切入这一市场。近年来还有日益众多的互联网企业关注和投身其中，互联网个人征信和场景化消费信贷急剧膨胀，良莠不齐。

伴随着整个消费大潮从线上向线下回归，消费金融也开始重新向线下市场渗透，然而，线下消费金融一直是传统金融机构的战场，如今，在新技术的冲击下，传统金融机构不得不考虑开放合作，尤其是在信用卡领域，借金融科技的力量留住消费者正在成为业内共识。

相对而言，线下消费有着更大的市场空间，同时也有更多的消费场景，除了购物之外，还有餐饮、娱乐、医疗等众多线上消费体验不足的场景。去年开始，京东白条、蚂蚁花呗纷纷开始加速向线下消费领域扩张，并涵盖了零售、教育、医疗、娱乐、旅行等多种线下消费场景。

伴随着新零售时代的到来，支付宝、微信线下扫码支付的流行，消费金融也开始在线下市场受到越来越多用户的欢迎，尤其是受到正在成为消费主力群体的80后、90后们欢迎。

大数据风控成新手段

风控对于任何一个金融产品都极为重要，尤其是对于消费金融产品来说，要想让产品能够走得长远，风险控制是核心关键。

业内人士表示，2017年的消费金融领域中，加强风控和合规将成为行业主题。面对消费金融领域客户风险较高、客户信用信息不全、恶意欺诈现象、客户违约成本低、债务收回成本较高等诸多新的挑战，消费金融必须利用大数据风控丰富传统风控的数据维度，利用多维度的数据、算法和模型来实现快速识别借款人风险。

在新金融兴起的大潮中，无论是互联网系、电商系、银行系消费金融，都在积极布局大数据风控，而各家的商业模式、资源优势不同，应用的状态和优势也各异。

蚂蚁金服旗下芝麻信用，利用梯度提升决策树、随机森林、神经网络、分群调整技术、增量学习技术等在内的机器学习算法，可以为缺少信贷记录的人群做出客观的信用评价。

京东金融形成了由多种大数据机器学习模型构成的弱分类组合预测模型，借助随机森林、lasso回归等算法，参考数千个预测变量，借此评估用户的还款意愿和还款能力。

相比依托场景化信贷的大型电商所布局的大数据风控，对于互联网消费金融公司来说，其大数据风控的模式和能力则更加重要。以马上消费金融为例，平台在运用传统客户身份识别手段的同时，增加活体识别、人脸比对等新兴技术手段，进一步增强客户身份识别精准度、有效防范控制第三方欺诈风险。在此基础上，马上消费金融以央行征信数据为基础，但又不局限于央行征信数据，充分挖掘并利用客户的其他信贷数据、消费数据、互联网痕迹数据等，生成高达几万个的风险变量，并分别输入不同的预测模型，例如欺诈模型、身份验证模型、还款能力模型、还款意愿模型等，更为精准细致的评估客户的信用风险和欺诈风险。

在构建模型的过程中，马上消费金融引用了先进的机器学习、随机森林、人工智能技术，以科技手段武装风控能力，来提高大数据风控的实效。据银监会公开数据，目前消费金融行业的不良率为4.11%，马上消费金融的不良率只有1.36%。

另一方面，大数据模型与自动化审批是相辅相成、相得益彰的。基于大数据模型的自动化审批，能不断优化信审流程、提升业务量，同时有效控制风险；而高速发展的业务也为大数据模型积累了更为有效的训练样本，使得模型可不断迭代更新，真正实现数据和技术驱动的信贷决策。也正是基于大数据模型的自动化审批，使得马上消费金融能够为广大用户提供审批速度达到秒级的消费贷款服务。

线上不良资产处置

如今，坏账率已经成为各家互联网金融公司“难以言说的痛”，清收不仅被认为是互联网金融风控建设的“最后一公里”，也是信贷风控末端的最后一道防线，在互联网金融发展过程中扮演着重要角色。2017年清收市场不再是传统意义上的线下清收、暴力催收，越来越多的平台开始通过大数据做起了线上不良资产处置。

目前，众多互联网企业利用自身的平台，以及大数据、云计算等技术进军不良资产处置领域，根据企业服务内容的不同，可以分为以下几类：

金融资产交易所的网络资产交易平台。目前全国已有北京、深圳前海、天津、重庆等10余家金融资产交易所，全部实现了电子化和信息化，并设立了“网络交易大厅”形式的网络平台，其业务范围基本都包括了不良资产交易和处置。在金交所参与不良资产交易和处置的主体除了银行以外，还有四大金融资产管理公司和法院的司法拍卖等专门从事不良资产处置的机构。

依托大数据技术的不良资产委托催收撮合平台。此类平台利用大数据和云计算技术，通过对不良资产委托方和催收方进行撮合，成为连接委托方和催收方的不良资产处置平台。其基本运行模式是：首先由不良资产委托方发布委案信息；其次平台利用大数据技术寻找能与委托方匹配的催收方，主要包括催收服务公司、咨询管理服务公司、有清收服务的律师事务所等；最后由催收方应标，应标成功后开始进行催收，再借用大数据、云呼叫平台等互联网方式解决不良资产处置的痛点。

打包成理财产品销售不良资产。目前主要通过三种模式进行销售：一是众筹模式，二是B2B2C模式，三是“撮合委托+设计理财+理财出售”模式。

上述各类互联网+不良资产处置平台的涌现，为中国不良资产处置打开了更为深远的想象空间，用互联网思维扩展传统处置渠道，有助于对传统处置方式与处置流程进行优化，提高竞价、催收效率，加快处置进度。

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