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【创新】国外消费金融最新六大业务创新趋势

时间: 2017-05-26 09:41:14 来源:   网友评论 0
  • 随着量化宽松和经济复苏,国外商业银行消费金融进一步发展,在移动支付、大数据、人工智能等技术快速发展的背景下,国外消费金融领域开展了诸多创新,值得我国同业借鉴

来源: 银通智略   专业银行咨询机构


随着量化宽松和经济复苏,国外商业银行消费金融进一步发展,在移动支付、大数据、人工智能等技术快速发展的背景下,国外消费金融领域开展了诸多创新,值得我国同业借鉴。

近年来,我国多次出台促进居民消费的政策性文件,据估计,2018年我国消费金融规模将达到17.5万亿元,较2014年翻一番,我国商业银行应充分抓住这一黄金时期,加快消费金融业务创新。

以下从开展场景化营销、消费贷款预批核、创新按揭贷款审批方式、实施风险定价、贷款重组、改善客户体验等六个方面对国外消费金融业务最新创新趋势进行研究,并对我国商业银行创新消费金融业务提出建议。


一、创新一:场景化营销+CPL综合预授信方式

美国的CUnexus公司与汽车网站Edmunds.com合作开发了一种革命性的在线移动汽车购买方案。在该方案中,CUnexus改变了传统的贷款、汽车消费思路,简化了贷款审批流程,采用CPL综合预授信方式,向银行或信贷联盟客户预先批核贷款。

当客户登入银行网银账户时,会看到网页上显示的多种预先批核贷款额度和图表,如学生贷款、家居贷款、新车贷款、修车贷款等,每种贷款都显示了预先批核的额度,客户只需填入自己需要的额度和期限,界面上会显示每月的还款额。客户只需点击申请按键,填上联系方式,后续银行就会与客户取得联系。在手机端,当客户登入该银行的手机应用后,就会看到被批核的各种贷款的额度列表,客户还可以根据购买汽车价格调整贷款额度和期限,手机界面还会显示每期还款金额,客户只需点击接受键,就可完成贷款审批。在线下,当客户到达商户后,手机上就会显示客户的购物记录,以及预批现金使用额度,整个过程无需专门申请,简单几步即可使用。

需要关注的是,CUnexus在预先批核贷款环节将先进的数据分析和顺畅的流程整合,向客户提供个性化的贷款和购物体验,不但提高了贷款交易额,还减少了运营成本和处理时间,加深了客户关系,提升了银行和销售商的利润。仅最初12个月,CUnexus平台就发放了超过2亿美元的消费者贷款,此后该团队宣布了新的分销渠道和合作伙伴,增加了数十家银行和信贷联盟客户。


二、创新二:无需书面资料的预批核方式

在予批核方式创新上,美国佐治亚州的Kabbage公司向中小企业提供的网络贷款颇具代表性。在Kabbage公司网站申请贷款,仅需在网站上注册账户,就可将任何与公司业务相关的线上服务连接到服务方网站,与其他传统的出借方不同,这家公司并不需要查看任何书面资料,只需审查实时业务数据,并根据数据向小企业提供贷款。这些线上服务方包括Yahoo、eBay、PayPal、Amazon、Business Checking、Square、Sage、Stripe、Intuit QuickBooks等。

其贷款类型多样,包括信贷额度贷款、线上贷款、小企业信用卡、商户提取现金、循环信贷、商业贷款、P2P借贷等。最高贷款额度为10万美元,每天可提款一次。贷款费用为贷款金额的1.5%-12%,不用缴纳提前还款手续费,客户每月只需支付贷款总额的1/12加上每月费用。目前,已有10多万家小企业从Kabbage网站上获得了贷款,贷款总额超过了16亿美元。

Kabbage公司还向小企业提供Kabbage卡,用于商户支付,可在任何接受万事达卡的地方使用,Kabbage卡后台直接与Kabbage公司分期贷款系统相连接,客户可在任何时候、地点使用分期贷款。在计算好所需支付金额之后,客户可在专用POS机上刷Kabbage卡,若客户账户中有贷款额度就可购物。在这一交易过程中,客户无需将贷款账户中的资金转入自有银行账户,资金可直接从客户分期贷款账户转给商户。


三、创新三:利用人工智能有效预测研判风险

相关数据显示,33%的英国人面临经济压力,过去几年中,英国人普遍存在过度申请个人贷款和信用卡的情况,据统计每7分钟英国银行就会审批40笔贷款,而其中14笔成为拖欠贷款,银行亟需提高对客户违约可能性预测的准确性。针对此种情况,英国的AdviceRobo公司开发了风险预测系统,应用人工智能对客户信用风险进行预测,使用结构化和非结构化数据对客户违约风险进行评分,从而达到降低客户违约、坏账和流失风险的目的。

AdviceRobo可应用于所有的信贷产品,包括个人贷款、信用卡、追访按揭、发薪日贷款、学生贷款等。可提供三种服务:预警坏账、违约、预付款和客户流失风险;对客户的风险进行实时评分;实时发现潜力客户,帮助银行提高顾客忠诚度,节省时间和成本,降低客户信用风险。

当银行职员登入系统,将计算机中的贷款数据上载至系统时,系统界面会显示发现、预测、数据质量和行为评分三个选项。“发现”功能可提供数据可视化处理,分析数据质量,可整合一千多种数据,包括社交数据、财务数据、地点数据、心理数据等。“预测”功能可为银行员工查询不同地区的风险情况。点击地图上的某个地区,就会显示这一地区的贷款总额。还可查看某一地区内部不同客户的风险状况,每个客户在系统中显示为一个点,高违约概率的显示为红点,低违约概率的显示为绿点,点击不同颜色的点就可显示该用户的姓名、贷款金额、期限、年龄组、收入等信息。此外,在系统中还可在圆形网状图中显示贷款集中度、客户贷款数量、客户申请数量、固定贷款比例、年龄、贷款金额、遗忘还款次数等。这一系统还可使用人工智能技术预测未来三个月客户贷款违约概率,预测客户提前还款、流失的概率等,能有效地帮助银行减少贷款坏账的风险。


四、创新四:实施综合风险定价机制

一般传统商业银行将贷款看成单一风险决策,常常使用单一因素评估贷款违约风险,美国佐治亚州的Verde国际公司却将贷款决定看作是一项全面的经济决策。该公司开发的Verde Aurora系统不仅考虑风险,还将客户行为和互动纳入考虑范围,此外这一系统还考虑了贷款金额大小、还款时间、提前还款、坏账等的概率。系统除了使用参考信用评分,还会结合市场条件和贷款经验,评估贷款风险、成本、收入,同时减少银行损失和扩大收入。

银行职员只要登录Verde Aurora系统,就可以查看客户在不同条款下贷款相关预测情况,这些预测是建立在市场状况、银行经验数据、欺诈风险、贷款期限分析基础之上,并可以评估可能发生的违约时间和严重程度。系统使用了先进的大数据分析工具,进入系统后银行职员可以查看贷款申请的贷款金额、期限、利率、每月还款额、违约概率、贷款与价值比率、偿债率、净现值等数据,系统同时还会推荐一套更为优化的数据,从而减少贷款金额、利率、每月还款额,最终降低贷款违约概率。系统还会显示贷款抵押物每期的价值和未偿还贷款的现值,确保贷款违约的风险降至最低。

由于该系统使用了最新行为模型和最优决策引擎,平衡客户、股东、贷款人、监管方等多方面要求,最终形成一套最优的贷款条款。在美国商业银行中,已应用于资产小于100万美元的客户,使用这一系统后,贷款自动审批率超过99.6%,贷款核准率也大幅提高。


五、创新五:快速影像捕捉改善客户体验

众所周知,“千禧一代”已成为增长最快的客户群,在美国1/3的按揭业务是由“千禧一代”完成。但这一群体对服务体验也提出了更高要求,尤其看重业务办理的便捷性。针对这一市场需求,美国加州的Ephesoft公司开发了SnapDoc应用,该应用是建立在云技术之上的影像捕捉系统,使用手机即可进行业务处理,所有操作都可离线进行,使用起来非常快速、方便。客户仅需触碰几下手机屏幕,就可完成影像中数据的抽取,并将抽取数据结果反馈至手机,不仅帮助客户节省时间,也加快了业务的处理流程。

Ephesoft还可对信息进行深入分析和可视化处理,方便银行决策者使用。银行职员挑选营销资料并导入之后,只需按下可视化处理命令,系统就会显示“贷款地图”,呈现不同客户的状态,如可在“地图”上查看每一处物业、按揭的价格,所有的分析都是建立在非结构化数据基础之上。此外,银行还能据此进行预测分析,发现未来的按揭价值和盈利机会。


六、创新六:“游戏”式互动提升贷款重组效率方式

通常诸多金融机构习惯将注意力集中于客户申请和放款阶段,英国的Nostrum公司却将更多精力投入到了改善后台的操作和运营中,特别是催收环节,该公司与英国线上和线下零售银行、信贷联盟、零售贷款公司合作,开发了虚拟催收系统。

该系统由统一标准规则驱动,举例说明如下:拖欠贷款的客户首先会收到提示短信,并为客户提供相关链接,通过连接客户就可登录银行账户了解拖欠贷款详情,如合同号码、原始借款金额、上次还款金额和拖欠金额。若客户不愿全额支付此笔欠款,可以通过“游戏”互动的方式调整还款金额。具体来说,当客户还款意愿为200英镑,并通过滚动条将这一信息反馈给系统时,系统会提示银行的愿意为250英镑,当客户继续调整直至接近银行意愿还款金额时,客户就可选择还款方式支付拖欠贷款,整个互动过程十分流畅。

与此同时,催收决策后台已经收集了双方互动的经验数据,用以精确计算不同拖欠情况的折扣比率,并对不同类型拖欠客户确定了不同议价规则,在此过程中,系统通常会查看拖欠账户情况和征信机构的相关信息,了解客户与银行网站的互动及其社交网络活动。特别是,客户在与银行通过“游戏”方式进行议价互动过程中,系统会努力调动客户还款积极性,以减少银行核销损失。互动也有助于银行通过客户行为了解客户的实际情况。比如如果客户在还款计划中尝试每次还款5、10、15英镑等小金额,银行系统会捕捉到客户可能面临财务困难的信息,客户就可能被转介到贷款重组部门。

Nostrum系统中在催收环节设置了客户与银行互动环节

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