手機APP貸款來了,普惠金融要落地了
供給側改革在各行業如火如荼當下,日前飛貸在GMIC全球移動互聯網大會上,圍繞互聯網金融領域、尤其是移動互聯網貸款領域的供給側改革,飛貸董事長唐俠和媒體以及業內人士做了一些探討。
其間提出的一些有見解的觀點非常值得業內人士關注。在媒體溝通會上,飛貸董事長唐俠認為我國推進供給側結構性改革,必須優化經濟結構,把握金融血液的流動方向,使之更好地為實體經濟,特別是中小企業服務。這裡需要科技創新,增強現有金融體系與中小企業主信用貸款的黏性。
以前提到經濟增長,我們提的是擴大內需,刺激人們消費,也就是需求側。現在要換一種新的思路、新方法,就是供給側改革。也就是從供給、生產端入手,通過解放生產力,提升效率促進經濟發展。經濟如此,移動互聯網貸款乃至其他互聯網金融模式也是如此,互聯網金融過去的幾年走了太多彎路,很多時候原因就是沒搞清楚需求和供給的關係。
過去的幾年普惠金融一直是行業的熱點,但時至今日,大部分的普惠金融模式雖然理念很先進,但受制於產品模型和風控不足的問題,停留在了理論和展望未來的階段。在筆者看來,我們互聯網金融行業首先要在供給側進行完善改革,然後在再來說我們的用戶需要怎麼樣的互聯網金融產品,把這個基本理念轉變後,很多事情就會看的清楚。
下面,我就結合4月29日飛貸董事長唐俠的分享,然後加上我的一些分析,來和大家探討下未來的普惠金融到底應該怎麼做?利用大數據的升級,如何進一步提高風控水平,從而為產品改革服務,深化供給側改革任務?
飛貸模式聚變 歷史大數據VS即時大數據
兩個月前飛貸APP正式推出了飛貸2.0升級版,和業界預期的一樣,備受期待的風控技術進一步升級,實現重大突破,擁有更強大的大數據能力提升。其實飛貸模式未來積累的數據非常有價值,現在飛貸結合第三方的各種數據,以及技術手段和產品模型,綜合起來做風控。不過飛貸的動態更新徵信信息和額度、快速放款、隨借隨還可以積累大量的即時性大數據,這種即時性大數據對整個行業來說有非常大的參考意義和利用價值。
相比傳統意義上的「歷史大數據」,飛貸模式擁有的「即時大數據」更有價值,更能適配高速發展的互聯網金融行業。俗話說,大數據蘊含大機會,傳統大數據金融積累一個成交數據的時間非常漫長,這個過程中行業的變化和數據的變化,會讓我們的風控模型遭到很大的挑戰。
而在即時性大數據思路指導下,飛貸運用了先進的演算法和技術對大數據進行分析和挖掘,可以很精確地評估借款人的信譽,用戶只需要提供身份證等簡單的認證信息,幾分鐘之內就可以完成30萬之內的信用貸款。無數個「幾分鐘」的即時大數據讓飛貸面對互聯網金融的快速變革顯得更加從容,當然應對這種即時大數據對飛貸來說也不輕鬆,未來對飛貸系統和雲服務的架構會提出更高的要求。
供給側改革勢在必行 普惠金融由理念到落地
所謂供給側改革就是提高供給質量出發,用改革的辦法推進結構調整,矯正要素配置扭曲,擴大有效供給,提高供給結構對需求變化的適應性和靈活性,提高全要素生產率。而互聯網金融,尤其是面對幾乎所有中小企業和大眾的這種短期信用貸款,就更需要快速的通過供給側改革,靈活研發產品功能和服務,快速響應市場變化。只有這樣,才能真正意義上讓普惠金融變得普惠,為廣大消費者提供服務。
在供給側改革的政策指引下,各地出台政策,支持和引導地方各級人民政府、金融機構及社會資金支持普惠金融發展,更好地保障困難群體的基礎金融服務可得性和適用性。與此同時,這一兩年來國務院多次出台普惠金融相關的支持和引導政策,從國家層面加速普惠金融的發展進程。
而飛貸的服務對象主要就是廣大中小企業主和個人用戶,迎合了國務院的普惠金融新規,發揮了疏通銀行資金到借款人之間的橋樑的作用,最終幫助到各類人群尤其是急需用錢的用戶借款的難題,從而通過產品的創新和持續的研發升級,助力中國普惠金融發展進入一個新的階段。
信用貸款標準化的新機遇 增強互聯網金融和中小企業信貸聯動作用
信用貸款其實並不是新概念,事實上中國市場的信用貸款整體數額非常巨大,難以精確統計,貸款名目和數額乃至貸款過程以及渠道都各不相同,造成了現在信用貸款難以標準化的局面。在筆者看來,一種模式難以標準化的話就只能停留在業務本身,難以誕生新的機會和聯動作用。
在供給側改革的歷史新機遇下,無數傳統的中小企業急需通過簡單但高效的信用貸款來釋放他們的能量和活力,與此同時廣大的互聯網金融產品也需要和傳統企業實現對接以方便他們的業務進行落地,雙方供需互補、相互協作,才能真正意義上實現需求側到供給側改革的目標。
而飛貸的出現,讓信用貸款也通過移動互聯網APP變得標準化、可視化,從而形成一個有機的互聯網金融流程,打造一個可以無限向上、向下兼容的生態體系。飛貸模式雖然是互聯網金融,但其實質意義上可以和傳統需求和中小企業信貸聯動起來,共同為中國經濟的新升級發揮作用。
PS:本文作者丁道師,關於本文所述觀點,歡迎來信探討,微信:dingdaoshi
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