消费金融应坚持有质量的增长

  • 来源:金融时报-中国金融新闻网
  • 发表于: 2017-10-23 14:32:25
  • 责任编辑: ningdi

党的十九大报告中,提及消费的内容包括,推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合,在中高端消费、创新引领、绿色低碳、共享经济、现代供应链、人力资本服务等领域培育新增长点、形成新动能;完善促进消费的体制机制,增强消费对经济发展的基础性作用。

  党的十九大报告中,提及消费的内容包括,推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合,在中高端消费、创新引领、绿色低碳、共享经济、现代供应链、人力资本服务等领域培育新增长点、形成新动能;完善促进消费的体制机制,增强消费对经济发展的基础性作用。

  我国经济已由高速增长阶段进入高质量发展阶段,再加上消费需求不断升级,消费场景不断变化,消费以及与之密切相关的消费金融坚持健康稳定且高质量的发展应是未来趋势。

  坚持质量第一效益优先

  党的十八大以来的5年,作为拉动经济增长的“三驾马车”之一,消费对经济增长的“稳定器”和“压舱石”作用日益增强。国家统计局的相关统计表明,我国消费品市场保持平稳较快增长,消费品市场结构持续优化,消费市场发展动力加快转换,从传统消费转向新型消费驱动,从商品消费转向服务消费驱动。

  消费对经济发展所起到的基础性作用日益增强,与此同时,消费金融也从一个新生事物逐渐壮大。据Wind数据显示,2017年1月至8月份,我国居民新增消费性短期贷款1.28万亿元,累计同比多增7833亿元,达到去年全年的1.54倍。有专家预测,如果按年均20%的增速测算,预计到2020年我国消费金融市场的规模将达12万亿元。短短几年,消费金融参与主体从只是几家银行、持牌消费金融机构、互联网巨头参与的小众行业,变成现在这种只要有流量、有技术、有资金、有胆量就想来试一下的火热局面,整个行业可谓朝气蓬勃。

  党的十九大报告指出,我国发展正处在转变发展方式、优化经济结构、转换增长动力的攻关期,建设现代化经济体系是跨越关口的迫切要求和我国发展的战略目标。必须坚持质量第一、效益优先,以供给侧结构性改革为主线,推动经济发展质量变革、效率变革、动力变革,提高全要素生产率。业内专家表示,在此背景下,消费金融作为一个新生事物,目前仍处在摸着石头过河的阶段,行业未来也应以坚持有质量的健康发展为前提,而实现这一目标离不开政策的顶层设计和监督管理以及从业机构的自律、自强与创新。

  努力打造消费金融品牌

  党的十九大报告指出,我国发展仍处于重要战略机遇期,前景十分光明,挑战也十分严峻。对于消费金融行业,也是如此。

  在居民消费能力增长与消费结构调整的双重推动下,消费金融市场依然火热,但面对牌照化、场景化要求更加严酷的竞争环境,参与者即便面对行业利好的情况,却也不得不思考怎样打造自身的竞争壁垒,从而在优胜劣汰中站稳脚跟。

  “一年前,甚至半年前,当谈到消费金融时,所用较多的是蓝海、风口、万亿市场这样的词汇,近年来,随着市场参与者的增多以及一些监管政策的出台,行业面对的机遇和挑战已经跟一年前完全不一样了。”一位业内人士告诉记者。近年来,监管部门出台了一系列指导文件,针对包括现金贷、校园贷、银行的助贷模式以及大额消费贷等合规问题,这意味着正在野蛮生长的消费金融行业离合规化发展越来越近了。

  如何在机遇与挑战并存的时代实现可持续发展?业内人士认为,应着力打造消费金融领域的品牌建设。京东金融消费金融事业部总经理区力此前在某论坛上表示:“消费金融行业真正的竞争力是两对‘翅膀’,技术是发展的基础,而另外一边是对品牌的投入。”招联消费金融营运中心总经理袁逍则认为,需要借助科技的力量控制成本,从而实现进一步成长和盈利。

  科技与实体经济深度融合

  推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合,在中高端消费等领域培育新增长点、形成新动能,十九大报告中如此表述,让消费金融领域的参与者看到了机遇。可以说,一方面,这是一个最好的时代,大量的消费金融公司崛起,市场有无限可能性;另一方面,大数据、人工智能等技术日趋成熟,基于移动支付和人工智能(包括指纹识别、人脸识别、语音识别等)的风控策略和手段的探索,国内已经走在了世界的前列。

  记者了解到,近年来,已有消费金融公司搭建智能识别、智能决策体系的模型,运用在营销层面中,还有的将其应用在反欺诈、相关知识库累积以及催收等方面。

  “贯彻新发展理念,在中高端消费、绿色消费等领域培育新增长点,是未来消费金融发展的着力点。同时,作为金融服务企业,也要遵循金融发展的规律,坚守不发生系统性金融风险底线。”一位业内人士说。

  针对金融科技应用中的一些问题,马上消费金融助理首席风控官杨明说:“随着技术发展,未来金融科技会越来越好,但不应过度吹嘘,比如消费金融领域的大数据模型并不等于风控。”他认为,风控不仅仅是大数据模型,金融机构的风控更应该是一个完整的闭环体系,大数据模型对于风控管理是非常重要的,但它只是其中的一环,风控体系包括很多层面,例如贷前、贷中、贷后全面的风控系统的搭建,包括新产品上线的风险评估、渠道管理、反欺诈人工调查以及操作风险管理资产管理等都是风控体系中非常重要的环节。


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