互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)分析報告

互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)分析匯報數(shù)據(jù)能力：互聯(lián)網(wǎng)巨頭發(fā)展金融最大優(yōu)勢數(shù)據(jù)金融：金融的本質(zhì)是數(shù)據(jù)，以及基于數(shù)據(jù)的建模和風險定價?；ヂ?lián)網(wǎng)企業(yè)及科技企業(yè)擁有海量顧客數(shù)據(jù)，有機會借由數(shù)據(jù)挖掘和建模，成為老式金融企業(yè)之外的數(shù)據(jù)金融新貴。全球互聯(lián)網(wǎng)上市企業(yè)總市值約2萬億美金，而金融市場規(guī)模則在300萬億量級。中國老式銀行的征信記錄僅覆蓋總?cè)丝诘?5%，遠低于互聯(lián)網(wǎng)52%的覆蓋率?；ヂ?lián)網(wǎng)巨頭擁有了極大的數(shù)據(jù)先發(fā)優(yōu)勢。雖然中國的央行征信及老式金融業(yè)務數(shù)據(jù)不對互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)開放，但豐富的社交、線上消費及轉(zhuǎn)賬行為數(shù)據(jù)可以在風控和征信中發(fā)揮巨大作用。據(jù)CNNIC記錄，截止底，我國網(wǎng)民規(guī)模達7.31億，手機網(wǎng)民占比達95.1%，其中手機支付顧客到達4.7億。伴隨中國移動互聯(lián)和移動支付滲透率的不停提高，網(wǎng)民在互聯(lián)網(wǎng)上留下的數(shù)據(jù)蹤跡成指數(shù)級增長，這些數(shù)據(jù)不僅包括了基本的實名制顧客信息，更重要的是體現(xiàn)了顧客的消費歷史、社交行為、生活開支甚至是理財偏好。螞蟻金服和騰訊金融擁有自己的征信數(shù)據(jù)來源和技術，使其可以繞開老式金融，獨立處理陌生人交易場景中的身份及違約風險評估問題。在數(shù)據(jù)金融的競爭格局下，互聯(lián)網(wǎng)巨頭將首先受益數(shù)據(jù)優(yōu)勢帶來的顧客價值增長。伴隨移動支付成為大眾習慣，互聯(lián)網(wǎng)金融規(guī)模保持著高速上漲，截至，中國互聯(lián)網(wǎng)金融總交易規(guī)模超過12萬億，靠近GDP總量的20%，互聯(lián)網(wǎng)金融顧客人數(shù)超過5億，位列世界第一。相對的是，銀行卡和老式金融網(wǎng)點的重要性被不停減弱。銀行卡是我國老式金融機構觸及客戶的重要產(chǎn)品，然而伴隨電子支付的爆發(fā)，銀行卡的吸引力不停減弱，手機號實名制和生物身份驗證為互聯(lián)網(wǎng)金融提供了與老式銀行卡相似等級的安全保障，網(wǎng)絡資管規(guī)模將在一段時間內(nèi)保持高速增長。目前全球27家估值不低于10億美元的金融科技獨角獸了中，中國企業(yè)占據(jù)了8家，融資額達94億美元。中國互聯(lián)網(wǎng)金融服務市場規(guī)模巨大，增速較高，有望成為互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的下一金礦，在數(shù)十億市場空間里，數(shù)字金融巨頭已經(jīng)出現(xiàn)雛形。另首先，通過了幾年的高速發(fā)展，阿里、騰訊等互聯(lián)網(wǎng)頭部企業(yè)具有了穩(wěn)定的市場地位和可觀的市值規(guī)模。對互聯(lián)網(wǎng)龍頭企業(yè)來說，線下商業(yè)模式向線上搬遷所帶來的紅利在消退，未來的增長是決定企業(yè)戰(zhàn)略的重要原因。通過了近6年的高速增長，截止底，中國移動互聯(lián)網(wǎng)月度活躍顧客數(shù)量已經(jīng)突破了10億大關，但同比增長持續(xù)放緩，IOS設備不增反降。此外首先，規(guī)模型APP（MAU不小于1萬）的數(shù)量在到達頂峰后，在開始下滑，但頭部APP（千萬級以上）數(shù)量仍在持續(xù)增長。在新顧客增長乏力的局面上，頭部APP實際上在持續(xù)收割中部APP的顧客，互聯(lián)網(wǎng)市場寡頭化的趨勢越來越明顯。伴隨移動互聯(lián)的滲透率到達網(wǎng)民總數(shù)的95.1%，人口紅利逐漸減退，移動互聯(lián)網(wǎng)正從增量模式轉(zhuǎn)入存量模式。增量流量的枯竭，迫使互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)變化一貫以來依托流量的粗放模式，而更多的依托增值服務，對存量流量進行再獲取，管理和商業(yè)化成為互聯(lián)網(wǎng)巨頭的重要著眼點。對于互聯(lián)網(wǎng)和科技巨頭而言，金融市場顯然是具有足夠體量和盈利能力的潛在市場，基于個人客戶和小商戶的數(shù)據(jù)挖掘和逐漸積累沉淀的風險定價能力有但愿成為其在金融領域的競爭優(yōu)勢。我們判斷，數(shù)據(jù)金融也許在互聯(lián)網(wǎng)盛宴的下半場綻放光彩。中國互聯(lián)網(wǎng)巨頭以支付為入口，以數(shù)據(jù)為底層支持，基于大數(shù)據(jù)的理財產(chǎn)品、信貸、保險等的設計、發(fā)行、分銷；嵌入場景的消費金融和供應鏈金融；以區(qū)塊鏈、云計算為代表數(shù)據(jù)金融技術能力的輸出，綜合來看，數(shù)據(jù)金融初具雛形?；ヂ?lián)網(wǎng)巨頭的獲客成本持續(xù)低于老式金融機構，逐漸成熟的互聯(lián)網(wǎng)征信體系將深入釋放巨大的金融衍生場景，互聯(lián)網(wǎng)巨頭重構金融的機會正在到來。與老式的征信數(shù)據(jù)相比，互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)可以更全面地反應顧客消費及資金狀況，海量數(shù)據(jù)在互聯(lián)網(wǎng)各項平臺中不停積累，信用生態(tài)合作者也可以提供后續(xù)反饋，形成新的行為和交易數(shù)據(jù)回路，在反饋中不停更新個人征信狀況。深度契合需求，互聯(lián)網(wǎng)金融增量市場空間巨大需求端：個人客戶和小商戶對金融服務的需求持續(xù)存在。老式金融企業(yè)很難滿足長尾曲線中后部客戶對于金融服務便利性、可得性和性價比的需求?；ヂ?lián)網(wǎng)企業(yè)依托龐大顧客基礎、顧客數(shù)據(jù)持續(xù)跟蹤分析和渠道優(yōu)勢，對更大范圍的客戶進行信用評估和金融服務，如京東金融等。中國個人消費貸款余額在4萬億量級，長期有望增長至10萬億以上，對應高達數(shù)千億的利息收入。綜合考慮保險、投資、眾籌等其他業(yè)務，個人金融服務市場空間有望達萬億規(guī)模。數(shù)據(jù)金融企業(yè)有機會在增量市場中占據(jù)較大份額。據(jù)央行記錄，目前老式的金融機構對國內(nèi)個人征信的覆蓋率僅為28%，而美國個人征信市場的覆蓋率為92%，以FICO信用分為重要根據(jù)的美國個人征信系統(tǒng)已經(jīng)有了十數(shù)年歷史，而央行的征信系統(tǒng)還存在查詢難、記錄少、個人信息在不一樣銀行割裂等狀況。作為個人金融業(yè)務發(fā)展的基石，個人征信數(shù)據(jù)是衡量個人風險和金融服務定價的最關鍵要素。在個人信貸數(shù)據(jù)偏少的狀況下，我國老式金融機構無法對長尾顧客進行其他維度的數(shù)據(jù)交叉驗證、分析，導致了個人金融服務市場存在大量空白，需要互聯(lián)網(wǎng)巨頭及科技企業(yè)進行彌補。長期以來，中國的老式金融服務局限于以抵押為主的工業(yè)制造業(yè)和房屋貸款。開始，伴隨電商及O2O產(chǎn)業(yè)的迅速成長，房貸在消費信貸中所占的比例不停減少，消費金融比重不停提高。我們認為，伴伴隨消費升級的大趨勢，中國居民對信貸業(yè)務的需求從房貸車貸為主，擴大到平常消費的方方面面（數(shù)碼產(chǎn)品、出行、日用品、教育、醫(yī)療美容等）。由互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)主導的，嵌入電商場景的互聯(lián)網(wǎng)消費金融業(yè)務（分期、小額無抵押信用貸款）在很大程度上推進了這一趨勢。我們估計個人金融服務市場將伴隨第三方支付的普及深入增長，個人消費金融市場潛力巨大。從金融市場規(guī)模來看為，中國居民可投資資產(chǎn)規(guī)模持續(xù)上升（年化增速為18%左右），居民可投資資產(chǎn)規(guī)模為181萬億，資產(chǎn)構造中僅為35%的金融產(chǎn)品（發(fā)達國家金融為產(chǎn)品比例為60%-70%），提高空間巨大。此外，中國居民的消費需求保持強勁的增長。為個人消費信貸余額為18.95萬億，年化增速為23%。截止，中國消費性貸款余額的有占比只有20%左右，與歐美發(fā)達國家的50%左右的比例相比，有著明顯的差距。經(jīng)初步測在算，國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)金融服務的收入空間在2萬億左右。C端的金融需求金字塔可分為基礎的支付，中層的信貸、消費金融及頂層的投資理財三個層次?；ヂ?lián)網(wǎng)巨頭從電商、社交等入口全面進入第三方支付、征信、小貸、理財?shù)阮I域，并朝著垂直領域不?？v深發(fā)展。流量入口帶來的場景和數(shù)據(jù)優(yōu)勢，使得互聯(lián)網(wǎng)巨頭迅速切入支付和征信兩大底層金融功能。在中國市場以騰訊和螞蟻金服、京東金融為代表的一系列互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)在金融領域迅速探索。憑借支付寶占領第三方支付入口后，螞蟻金服依托電商平臺積累的海量數(shù)據(jù)，助力金融產(chǎn)品定價與風險控制。螞蟻借唄（純信用個人貸款）顧客數(shù)到達1000萬，放款規(guī)模為3000億元。雙十一支付寶全天完畢支付10.5億筆，“花唄”占20%，我們估計花唄放款規(guī)模在1-2萬億左右。源于支付寶資金沉淀和理財屬性的余額寶，目前資產(chǎn)規(guī)模超過一萬億，理財規(guī)模年化增速超過30%。云計算將支付寶每秒支付能力提高到了8.59萬筆，遠超VISA（1.4萬筆）等國內(nèi)外金融機構。依托于淘寶、阿里巴巴和天貓三個電子交易平臺，螞蟻金服獲取了海量的交易數(shù)據(jù)和消費行為數(shù)據(jù)，在此基礎上，整個螞蟻金服搭建起了基于信用體系的金融業(yè)務帝國。目前，憑借著覆蓋長尾顧客的消費數(shù)據(jù)和顧客畫像能力，每筆網(wǎng)上交易的成本降到了2分錢如下，遠低于老式銀行，保證了多種普惠金融業(yè)務順利開展。數(shù)據(jù)的優(yōu)勢使得螞蟻金服的產(chǎn)品研發(fā)和差異化定價能力明顯高于老式的保險及基金銷售網(wǎng)點。中美互聯(lián)網(wǎng)金融途徑不一樣，中國盈利模式剛剛起步資料顯示，共有4.5億賬戶使用支付寶，而海外支付巨頭PayPal的活躍賬戶僅有1.97億，支付寶超PayPal成為全球最大的第三方支付企業(yè)，支付寶的資金支付總額到達9310億美元（根據(jù)花旗研究院數(shù)據(jù)），而PayPal為2817億美元，支付寶在活躍顧客及使用頻次數(shù)據(jù)都遠超PayPal，但螞蟻金服的現(xiàn)階段營收遠低于PayPal，ARPU提高空巨大。從收入構造來看，螞蟻金服國內(nèi)支付服務收入占總收入比例到達40%以上，小微借貸收入占比達18%，天弘基金收入占比17%，托管利息收入17%，螞蟻金服支付規(guī)模大，但盈利水平低于PayPal。個人借貸有關費用已經(jīng)成為PayPal和螞蟻金服的重要業(yè)務內(nèi)容（12%vs18%），但消費金融和個人信貸產(chǎn)品為PayPal每年帶來86.4億收入，而螞蟻金服的有關服務在收入在60億左右，支付寶憑借著更高的顧客基數(shù)和更多的線下支付場景，我們認為未來盈利空間巨大。與支付寶不一樣的是，PayPal并沒有向全牌照的金控集團轉(zhuǎn)型，而是建立了獨樹一幟的情景電商模式和全方位的內(nèi)嵌式支付入口，徹底變化老式電商的游戲玩法，極大提高潛在顧客轉(zhuǎn)化率。憑借市場第一的顧客消費轉(zhuǎn)換率，PayPal得到了很高的交易傭金作為回報。我海外互聯(lián)網(wǎng)巨頭在基礎的支付和電商層面不停開發(fā)，為老式商家和銀行卡提供網(wǎng)絡支付和電商入口，自身并不擁有資管、銀行等牌照類業(yè)務。底層的支付和消費功能正在成為如Facebook、PayPal等巨頭深入提高廣告、交易收入，開發(fā)ARPU值的法寶。老牌支付巨頭Paypal通過一系列的收購和投資，將自己的支付入口擴大至所有的社交應用和主流內(nèi)容網(wǎng)站。目前PayPal不僅能提供移動支付、轉(zhuǎn)賬、信貸功能，更重要的它正在全面向情境電商平臺轉(zhuǎn)型。去年九月PayPal收購了Modest，獲得了情境電商的所有關鍵技術：在不一樣應用場景植入購置按鈕，創(chuàng)立app，管理訂單等。PayPal的移動電商平臺以及Braintree后臺支付的全閉環(huán)支持能在顧客瀏覽圖片、網(wǎng)頁和郵件時擁有全面嵌入式購物體驗，顧客目光所及之處，都可以一鍵購置，大大提高了電商顧客的轉(zhuǎn)化率和消費規(guī)模。該業(yè)務目前正在內(nèi)測，有望成為PayPal新的增長點。PayPal也將是緊接Stripe推出Relay后第二個提供情景電商平臺服務的企業(yè)。在美國，老式理財產(chǎn)品、中小企業(yè)信貸、保險等均有成熟的金融巨頭覆蓋，老式金融機構深耕小區(qū)和家庭，消費者習慣已養(yǎng)成?；ヂ?lián)網(wǎng)企業(yè)和fintech類企業(yè)不具有渠道優(yōu)勢，他們更多的飾演“補充”角色。未被老式金融服務覆蓋的客戶或市場縫隙，由互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)和FinTech企業(yè)來補充，其角色更多的是“提高某已經(jīng)有業(yè)務的效率”。大多數(shù)中產(chǎn)階級的理財服務是由老式銀行和資產(chǎn)管理企業(yè)、投資顧問企業(yè)提供的。近年來，智能投顧平臺（自動化投資平臺）的興起，如Betterment、Wealthfront針對的是年輕一代，主打的是在資產(chǎn)在可以得到充足的大類配置前提下，以人工智能和機器學習輔助個人投資者優(yōu)化資產(chǎn)構造。CreditKarma企業(yè)則提供美國居民信用分數(shù)的實時免費查詢，根據(jù)顧客信用分數(shù)推薦對他們更劃算的金融服務（保險、貸款等）；由于CreditKarma掌握了三分之二的美國消費者的實際債務承擔，包括債權人和債務利率等信息，系統(tǒng)通過挖掘數(shù)據(jù)并運用算法使顧客看到符合自身需要的廣告，也就是對網(wǎng)站顧客進行個性化的推薦。傭金收入則來自于成功推薦信用卡、貸款以及其他金融服務?？偨Y(jié)來說，數(shù)據(jù)優(yōu)勢和流量入口為中國。互聯(lián)網(wǎng)巨頭帶來數(shù)據(jù)金融的全面成功。春節(jié)期間，微信完畢320億美金電子紅包的轉(zhuǎn)賬，是Paypal整年支付額的六倍多。螞蟻金服旗下的余額寶規(guī)模到達了960億美金，成為世界規(guī)模最大的貨幣基金。螞蟻金服目前估值為600億美金，距離中國交通銀行4000多億人民幣的市值僅一步之遙。除美國外，中國將成為全世界最大的支付市場和全世界第二大的金融科技市場。中國互聯(lián)網(wǎng)巨頭成功開發(fā)了國內(nèi)尚未被老式金融覆蓋的需求，并走出了一條巨頭進化的獨特途徑。移動支付為入口，數(shù)字金融產(chǎn)業(yè)鏈全面成型供應端：第三方移動支付迅速普及，交易規(guī)模達38.5萬億，微信支付和支付寶市場份額高達90%。在占據(jù)支付業(yè)務關鍵競爭力之后，數(shù)據(jù)金融企業(yè)開始探索信貸業(yè)務，在此過程中優(yōu)先發(fā)展征信，并向保險、眾籌、投資等領域延伸。參照海外發(fā)展經(jīng)驗，我們判斷消費信貸有望成為繼支付業(yè)務之后，數(shù)據(jù)金融企業(yè)重要的業(yè)務之一。老式金融機構一般通過資產(chǎn)抵押控制信貸風險，對于長尾中后端客戶服務局限性。數(shù)據(jù)金融企業(yè)有機會通過數(shù)據(jù)分析和風險定價模型服務更大范圍的客戶。以騰訊和螞蟻金服為代表的支付巨頭以自有數(shù)據(jù)為基礎，發(fā)力征信，尋求覆蓋全方位、全場景的移動互聯(lián)金融生態(tài)。螞蟻花唄已走出阿里平臺，接入40多家外部消費平臺。京東金融以電商交易和商家備貨場景切入，在消費和供應鏈金融領域縱深發(fā)展，通過“白條”拓展消費金融業(yè)務，并試水ABS和ABN。互聯(lián)網(wǎng)金融將從以支付、電商為代表的產(chǎn)業(yè)鏈前端向以個人金融、資產(chǎn)管理為關鍵的產(chǎn)業(yè)鏈后端布局發(fā)展。未來，立足于互聯(lián)網(wǎng)巨頭和科技企業(yè)的金融服務產(chǎn)業(yè)，競爭才剛剛開始。螞蟻金服：數(shù)據(jù)+科技成就金融巨人依托于互聯(lián)網(wǎng)消費金融的場景化，螞蟻金服首先打開了電子支付市場，并且將消費金融、保險、小微企業(yè)借貸等業(yè)務嵌入了平常的交易場景中。在建立起了擁有基金、銀行、支付、保險、眾籌等全牌照的金融帝國之后，全方位的人工智能平臺被應用于多種服務場景之中，如風險控制、信貸決策、保險定價、服務推薦。加上算法不停迭代，企業(yè)向著全場景的智能金融帝國轉(zhuǎn)型，數(shù)據(jù)+科技使得螞蟻金服成為互聯(lián)網(wǎng)時代的金融巨人。信息的融合在技術和算法的推進下，開始產(chǎn)生巨大的價值。以螞蟻金服為代表的互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)與老式金融機構最大的區(qū)別在于技術?；ヂ?lián)網(wǎng)企業(yè)開始運用技術重塑金融：自動問題識別（CTR）：上下語義匹配及客戶真實意圖識別。采用原則問題映射技術，再找到多方面的服務原則化或需求驅(qū)動。由于采用了人工智能識別技術，雙11淘寶自助服務比例到達了97%，自助轉(zhuǎn)人工的需求猛降，客戶滿意度提高，公開資料顯示該技術運用后，人力和GPU成本下降1億左右，而支付和理財平臺的峰值容量和操作效率反而得到極大提高?；谶w移學習和深度學習的精確營銷?；诎⒗锷鷳B(tài)體系的海量數(shù)據(jù)在深度學習的技術框架內(nèi)到達融合和學習，對顧客、產(chǎn)品、文本等進行同一“編碼”，通過大規(guī)模學習和遷移學習后，人工智能可以將支付顧客的屬性和閱讀偏好、電商購置行為與保險偏好聯(lián)絡在一起，從而實現(xiàn)基于交易行為和閱讀行為的精確營銷，助力理財和保險產(chǎn)品的銷售和定位。螞蟻金服在進行精確營銷時，把算法、業(yè)務、系統(tǒng)整體打通，大規(guī)模提高深度學習效率近6倍左右，并且開始從非構造性數(shù)據(jù)中提取每個顧客的謹慎性系數(shù)。在螞蟻聚寶的主頁和小區(qū)觀點里面，同一種基金面對不一樣的顧客DNA，會有不一樣的文字展現(xiàn)，推薦的內(nèi)容和原因根據(jù)顧客習慣和瀏覽歷史而變化，是個性化定制的模式。目前這些全新的算法提高了業(yè)務點擊轉(zhuǎn)化率將近5.9倍，GMV提高了3.4倍。小而美的保險：運用機器學習和可解釋模型真正理解顧客的消費行為。螞蟻金服的場景化保險產(chǎn)品，如退貨險、碎屏險等，保費在0.5-5塊錢左右，覆蓋海量長尾人群，場景險保費收入數(shù)年維持100%的年化增速，雙11一天保單金額突破1億。場景保險產(chǎn)品憑借著大數(shù)據(jù)和機器學習，做到了實時投保，實時差異化定價，實時出險率預測和極速核賠。螞蟻金服使用幾百萬顧客ID數(shù)據(jù)來培養(yǎng)可解釋模型，即顧客、他所購置的商品和退貨這三者之間的關系，最終得出該顧客的退貨概率。場景類保險依托此類關鍵算法，實現(xiàn)了超小金額保單的盈利。征信業(yè)務方面，螞蟻金服根據(jù)阿里系（占比30-40%）和其他第三方支付機構提供的征信數(shù)據(jù)，打造出了“芝麻信用”。芝麻信用除了連接了公安系統(tǒng)的實名驗證與活體檢測技術（掃臉、指紋等），豐富的交易場景和商家的數(shù)據(jù)接口為螞蟻金服的機器學習奉獻著源源不停的數(shù)據(jù)，芝麻信用還涵蓋了信用卡還款、網(wǎng)購、轉(zhuǎn)賬、理財、水電煤繳費、租房信息、住址搬遷歷史、社交關系等信息。在面對巨量涌入的長尾客戶時，老式金融IT的架構無法支撐，螞蟻金服IT架構的云端化徹底打破老式架構的限制，實現(xiàn)平臺上各類機構之間信息的自由流通，由此產(chǎn)生的呈指數(shù)級增長的數(shù)據(jù)量在平臺上沉淀。未來，芝麻信用將在消費貸款和個人信用商用領域具有巨大空間。此外，螞蟻金服通過將支付入口和場景結(jié)合，借助其天量的大數(shù)據(jù)資源和強勁的云計算數(shù)據(jù)分析挖掘能力，全方位地切入生活場景，匹配大數(shù)據(jù)帶來的客戶側(cè)寫和分流能力，實現(xiàn)了高頻和高留存的金融服務模式。目前，螞蟻金服已經(jīng)成功地將支付端口帶來的低成本流量接入了理財、融資和外部購物等業(yè)務中，旗下重要包括如下幾款產(chǎn)品：螞蟻借唄：個人無抵押小額貸款。芝麻分600分以上的顧客，可以申請1000元-20萬元不等的貸款額度。借唄在推出后的10個月的時間內(nèi)顧客數(shù)到達1000萬，放款規(guī)模為3000億元。目前“借唄”的還款最長期限為12個月，貸款日利率普遍為0.045%，詳細利率隨借隨還。顧客申請到的額度可以轉(zhuǎn)到支付寶余額，和從銀行獲得的貸款同樣。相較于老式的個人貸款，“借唄”不需要顧客提交復雜的個人材料和財力證明，只需憑借芝麻信用分就能對顧客的信用水平做出判斷和把關，3秒完畢放貸。據(jù)記錄，借唄90%以上的客戶是來自于80、90后，也就是30歲左右。目前借唄有近4成的顧客是來自于三四線都市，這些都市融資渠道門檻高，借唄現(xiàn)金的業(yè)務市場潛力更大。網(wǎng)商貸（原螞蟻微貸）：針對個體商戶的純信用個人經(jīng)營貸款。信用分到達550分即可為申請，網(wǎng)商貸作為一款貸款服務，其還款最長期限為12個月，貸款日利率是0.018%，微貸技術中包括了大量數(shù)據(jù)模型，運用網(wǎng)絡數(shù)據(jù)模型和在線資信調(diào)查，輔以交叉檢查技術來確認第三方客戶的信息真實性，將客戶在電子商務網(wǎng)絡平臺上的行為數(shù)據(jù)映射為企業(yè)和個人的信用評價。此外，還可以通過云計算判斷買家和賣家之間與否有關聯(lián)，與否炒作信用，風險的概率的大小、交易集中度等以此來判斷小微企業(yè)的信用，減少風險與運行成本。網(wǎng)商銀行：小微企業(yè)、個人消費者和農(nóng)村顧客，是網(wǎng)商銀行的三大目的客戶群體。在貸款業(yè)務中，除了覆蓋阿里生態(tài)體系內(nèi)電商商戶如淘寶店主和外部靠近60家合作平臺（如金蝶軟件、美團）的企業(yè)主的“網(wǎng)商貸”外，還包括為農(nóng)村地區(qū)小微經(jīng)營者提供的無抵押無擔保信貸服務“旺農(nóng)貸”，截至目前，已經(jīng)覆蓋了全國4852個村莊。從貸款利率看，目前保持在7%—12%之間，依企業(yè)資信狀況浮動。保險業(yè)務：包括嵌入自營產(chǎn)品和第三方保險銷售平臺業(yè)務。保險產(chǎn)品與螞蟻金服的其他業(yè)務形成對接，產(chǎn)品設計具有場景化、碎片化和定制化特點。例如，退貨運費險是依托于淘內(nèi)零售平臺的銷售，通過對不一樣顧客歷史數(shù)據(jù)的分析區(qū)別定價，契合了買賣雙方在購物時的需求，實現(xiàn)了保單的迅速增長，商戶信用保險則是針對天貓賣家的保證金設計，螞蟻金服通過數(shù)據(jù)挖掘來對商家的信用狀況進行判斷，容許商家通過購置信用保險的方式來替代繳納保證金，減少了商家的運行成本。嵌入自營性保險產(chǎn)品與阿里的業(yè)務生態(tài)圈形成呼應，在產(chǎn)品上具有場景化、碎片化和定制化的特點，且龐大的顧客和業(yè)務資源成為這一類保險產(chǎn)品的關鍵優(yōu)勢。騰訊金融：掘金社交數(shù)據(jù)，互金帝國成型騰訊的微信支付為騰訊金融積累了理財顧客及資產(chǎn)方資源的同步，也沉淀了資產(chǎn)匹配、設計和分析的數(shù)據(jù)。騰訊目前重要研發(fā)的數(shù)據(jù)產(chǎn)品為“財富值”，該值定義了客戶財富和風險偏好的系數(shù)，可以協(xié)助理財平臺更精確地找到定向的客戶，目前重要應用在理財通平臺。在渠道方面，這些通過度析的數(shù)據(jù)形成結(jié)論，通過理財通協(xié)助理財產(chǎn)品、信用卡、車險等的精確營銷和定價；在授信方面，通過騰訊金融云的大數(shù)據(jù)去做風控；在交易方面，根據(jù)交易特性篩選來建立“可疑風險防備”等。微粒貸：依托騰訊大數(shù)據(jù)顧客畫像，在符合當期授信條件的顧客中隨機篩選出白名單用過戶并邀請使用產(chǎn)品，首批人數(shù)不超過10萬人。底，合計發(fā)放規(guī)模超1600億元，總筆數(shù)超萬，筆均放款8000元，覆蓋6000萬人。微粒貸背靠微眾銀行，在微信錢包和手機QQ客戶端上線，單筆最高可借4萬元，個人貸款總額度在500元-20萬元之間。值得注意的是，微粒貸日利息0.05%，其年化利息為18.25%，高于同類產(chǎn)品螞蟻借唄（日利息0.045%）。微證券：通過與券商合作將把證券的遠程開戶運用到微信上來，微信顧客可以通過微信進行股票交易。此外年初，黃金紅包的上線代表了微信支付分銷高費率產(chǎn)品，進行金融產(chǎn)品迭代的決心。接下來在基金的接入上，騰訊會借助已經(jīng)入股的好買基金實現(xiàn)批量接入。2B端“連接器力”：深入發(fā)力2B端，運用數(shù)據(jù)金融展開競爭；全面連接銀行信用卡，將大量線上銀行行為服務接入到騰訊平臺上分享價值；而對缺乏風控能力的P2P、小額貸款企業(yè)，騰訊選擇通過提供顧客信用數(shù)據(jù)（騰訊征信、財富值），向合作企業(yè)輸出能力。年初上線的大量金融小程序顯示了騰訊對深入向金融機構開發(fā)微信導流功能的野心，目前由于監(jiān)管謹慎的態(tài)度，我們對今年小程序在金融產(chǎn)品分銷和傭金提成上面保持謹慎樂觀。在征信方面，騰訊金融主攻社交數(shù)據(jù)，搭建社交大數(shù)據(jù)顧客畫像能力。騰訊征信系統(tǒng)重要依賴三部分數(shù)據(jù)：騰訊系的基礎業(yè)務數(shù)據(jù)，如社交、游戲等；從合作金融機構拿到的信貸和金融信息，以及其他外部數(shù)據(jù)。目前，中國大部分的征信機構都尚未采用社交數(shù)據(jù)作為征信評估數(shù)據(jù)，據(jù)記錄，社交數(shù)據(jù)在老式金融機構數(shù)據(jù)庫占比低于5%，同步社交數(shù)據(jù)所對應的長尾客群往往在央行征信范圍之外。騰訊征信最新開發(fā)的模型表明，在小額信貸的風險評估中，社交數(shù)據(jù)的預測能力要強于老式的借貸數(shù)據(jù)，騰訊征信開發(fā)團體認為，加入社交數(shù)據(jù)之后，模型效果會有超過20%的提高，反欺詐測評時效果明顯。未來騰訊征信將深度應用在金融產(chǎn)品分銷和風險評估中，為騰訊金融體系提供精確的顧客畫像。京東金融：全面對標螞蟻金服，金融產(chǎn)品推陳出新京東金融運用電商平臺場景和海量數(shù)據(jù)優(yōu)勢，根據(jù)顧客特性，提供信貸、理財產(chǎn)品和保險的分銷服務。供應鏈金融和消費金融服務的場景不僅僅是京東商城，還拓展到了京東生態(tài)圈外的諸多外部場景。京東金融通過數(shù)據(jù)及科技能力，為證券企業(yè)、消費信貸企業(yè)等提供數(shù)據(jù)和產(chǎn)品。京東金融商業(yè)模式開始從2C到2B進行轉(zhuǎn)換，重要包括如下產(chǎn)品：京東白條：在京東網(wǎng)站使用白條進行付款，可以享有最長30天的延后付款期或最長24期的分期付款方式。逾期手續(xù)費方面，白條也比花唄低，白條逾期利息是0.03%/天，花唄是0.05%/天。“京東白條”上線，與“京保貝”形成了一種完整的金融產(chǎn)業(yè)鏈，分別為供應商和消費者提供小額微貸服務。此外，“京東白條”的分期業(yè)務，還可認為京東帶來豐厚的利潤回報。假如沒有“京東白條”這款產(chǎn)品，顧客在京東購物要想分期付款，只能使用信用卡的分期付款業(yè)務，利潤所有被銀行獲取。借助“京東白條”業(yè)務，擁有的龐大現(xiàn)金流被充足運用，可為京東帶來豐厚的利潤回報。小金庫：作為京東金融的一款基礎性貨幣基金理財產(chǎn)品，它不僅整合了現(xiàn)金管理、投資理財?shù)榷喾N功能，還實現(xiàn)了購物支付功能，即顧客通過京東小金庫就可實現(xiàn)瞬間支付購物，速度快于銀行卡等付款方式，深入提高了消費者的購物體驗。大支付業(yè)務作為京東金融的關鍵戰(zhàn)略之一，“小金庫”的出現(xiàn)完善了京東金融目前的支付體系，京東支付、白條、小金庫等一系列產(chǎn)品形成了很好的串聯(lián)，實現(xiàn)了存、貸、轉(zhuǎn)的打通。京小貸：“京小貸”是以京東開放平臺的店鋪為貸款發(fā)放對象，根據(jù)商家的綜合經(jīng)營狀況予以貸款額度，貸款期限最長12個月，商家可根據(jù)貸款金額自主選擇貸款期限和還款方式。京小貸系統(tǒng)會根據(jù)店鋪的評級、目前貸款金額、期限、還款方式等條件綜合計算出貸款利率，目前暫定單筆商家貸款上限為200萬元，之后會根據(jù)數(shù)據(jù)適時上調(diào)或下調(diào)；并且由于“京小貸”是根據(jù)商家信用等京東自有大數(shù)據(jù)確定放貸，無需商家抵押或提供擔保，年化貸款利率在14%~24%之間，利率低于同業(yè)水平。Facebook：電商之心不死，全面發(fā)掘廣告價值與國內(nèi)支付巨頭試圖尋求覆蓋全方位、全場景的移動互聯(lián)金融生態(tài)不一樣，F(xiàn)acebook通過將好友轉(zhuǎn)賬、移動支付和內(nèi)置聊天機器人結(jié)合起來，深入將金融和廣告、電商業(yè)務融合。長期以來，F(xiàn)acebook通過內(nèi)置的廣告內(nèi)容為商家導流，目前企業(yè)但愿顧客不離開Facebook即可完畢購物流程，在并將交易記錄留存在Facebook生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)，便于深挖顧客價值和客戶轉(zhuǎn)換率，深入提振廣告收入。Facebook公布的財報顯示，移動端廣告收入的占其整體廣告營收的84%。FacebookMessenger在美國顧客中推出了P2P支付服務，標志著facebook正式進軍移動支付領域。10月，從愛爾蘭中央銀行獲得電子貨幣許可證，這相稱于Facebook獲得了歐盟通行證，為歐洲客戶在Facebook實現(xiàn)好友間支付鋪平了道路。今年2月份，F(xiàn)acebook又通過跟P2P轉(zhuǎn)賬服務企業(yè)TransferWise合作，讓原本只限于美國的Messenger顧客互相轉(zhuǎn)賬功能變成一項跨國服務，實現(xiàn)了外匯匯款。Facebook還增長了頁面一鍵支付功能，它讓Messenger內(nèi)置的聊天機器人推送連接，并完畢收款，顧客不需要離開APP。假如顧客將信用卡信息存儲在Facebook或者Messenger上，就可以通過機器人在喜歡的店鋪或者服務中購物。Messenger不停的擴展第三方支付伙伴，例如PayPal、Stripe和歐洲的TransferWise。通過涉足這些全新領域，F(xiàn)acebook但愿深入提振FacebookMessenger顧客的參與度，協(xié)助Facebook增長顧客粘性。值得注意的是，F(xiàn)acebook所有金融有關的業(yè)務都是通過尋求第三方合作完畢，表明企業(yè)目前尚未有正式進軍金融產(chǎn)品服務的計劃，繼續(xù)提高廣告收入是現(xiàn)階段企業(yè)的最重要目的。此外，F(xiàn)acebook與PayPal到達合作協(xié)議，F(xiàn)acebook顧客在其網(wǎng)站上購物時可以使用PayPal進行支付。此舉首先可以提高顧客黏著度，另首先在線支付功能協(xié)助Facebook獲取顧客的銀行卡信息以及他們的購物、支付信息，同步借助大數(shù)據(jù)技術，F(xiàn)acebook可以精確地預測顧客的個性與品質(zhì)這種高度敏感的信息，來更好的定位潛在買家，從而在廣告投放方面獲得巨額利潤。目前，F(xiàn)acebook已經(jīng)通過對顧客行為進行全方位的跟蹤及發(fā)掘，運用其數(shù)據(jù)優(yōu)勢在精確營銷上面獲得了巨大成功，F(xiàn)acebook的廣告收入在過去的三年持續(xù)超預期。Facebook在去年10月重新推出Marketplace平臺，顧客們可以通過買賣群組刊登自己的發(fā)售信息。Marketplace可以根據(jù)顧客所在位置，自動顯示附近區(qū)域待售的物品。該模式類似于簡版淘寶+附近的人功能。顧客也可通過App的搜索欄，按位置、類別及價格等選項尋找特定商品。Facebook目前還不支持收付款以及物流服務。企業(yè)但愿的是顧客能更長期地停留在頁面中，形成瀏覽和購置的閉環(huán)，進而驅(qū)動其廣告收入的增長。此外，F(xiàn)acebook也大力發(fā)展征信技術，核發(fā)貸款的金融業(yè)者可透過這項技術，審閱個人在社交網(wǎng)站上經(jīng)可靠節(jié)點鏈接的親近朋友，交際圈采樣的得出信用評分低于某個水平如下，那貸款機構就會拒絕核貸給你。相較于老式的信用評分措施，銀行可以運用該專利將顧客的人脈關系作為信用評級的參照原因。基于社交評分措施：重要包括顧客信用歷史、行為偏好、履約能力、身份特質(zhì)、人脈關系五個維度。以數(shù)據(jù)為基礎的模型和算法成為競爭壁壘成功的要素：支付依托客戶粘性，信貸依托風險定價能力。依托于互聯(lián)網(wǎng)巨頭的數(shù)據(jù)金融企業(yè)具有客戶規(guī)模優(yōu)勢，騰訊和阿里在移動支付端占據(jù)先機和數(shù)據(jù)優(yōu)勢。但從支付到信貸業(yè)務拓展，仍需面對從數(shù)據(jù)到定價模型的挑戰(zhàn)。對于信貸而言，擁有數(shù)據(jù)資源是成功的必要不充足條件，后續(xù)仍需要通過數(shù)據(jù)的深度挖掘和模型有效性驗證來提高風險定價能力。除騰訊、阿里、京東等龍頭企業(yè)外，未來也有也許發(fā)展出來獨立的風險定價技術服務商，擁有算法和技術優(yōu)勢的創(chuàng)業(yè)企業(yè)亦值得關注。老式銀行業(yè)建立的一種數(shù)據(jù)或者IT中心，是封閉或者半封閉的，而互聯(lián)網(wǎng)巨頭在移動互聯(lián)時代，一開始就要接受來自于網(wǎng)上的多種檢查、釣魚、襲擊、竊取，從而進化出了世界一流的數(shù)據(jù)分析和風險定價能力。以螞蟻金服旗下的數(shù)據(jù)大顧客網(wǎng)商銀行為例，這家沒有網(wǎng)點的民營銀行服務小微企業(yè)的數(shù)量突破了80萬家，主營為針對小微企業(yè)的無抵押無擔保的純信用貸款。小微企業(yè)信用記錄少、風險識別復雜、控制難度大，但網(wǎng)商銀行憑借自身研發(fā)的風控模型和全流程的數(shù)據(jù)分析，使得網(wǎng)商銀行的不良率低于國內(nèi)銀行平均水平。網(wǎng)商銀行目前的風險控制模型有100多種，其中最有特色的當屬水文交易模型和滴灌經(jīng)營能力模型。滴灌模型：當小微企業(yè)的經(jīng)營規(guī)模和資產(chǎn)狀況達不到貸款門檻時，網(wǎng)商銀行可以通過這家企業(yè)的歷史數(shù)據(jù)判斷它的經(jīng)營趨勢，并且通過行業(yè)數(shù)據(jù)估計企業(yè)業(yè)務潛力。它假如被認定具有一定的發(fā)展空間，仍然可以得到對應額度的貸款。水文交易模型：預測小微企業(yè)的后續(xù)經(jīng)營狀況，從而判斷與否授信。老式金融機構習慣通過財務分析和人工審核的方式放貸，假如一家企業(yè)目前的經(jīng)營相對困難，即處在“低水位”，老式金融機構往往不會向其發(fā)放貸款。但網(wǎng)商銀行可以從其歷史銷售狀況和行業(yè)景氣程度的大數(shù)據(jù)分析中預測其很也許在幾種月后“水位回升”，那么企業(yè)也很也許獲得貸款。京東金融投資美國互金Zestfinance，全新信用模式落地中國：美國科技企業(yè)ZestFinance的信用模型將應用于京東金融的消費金融體系，建立大數(shù)據(jù)信貸審批模型，運用google高維機器學習算法和大數(shù)據(jù)對借款人進行信用分析和評分，而貸款方則可以購置其風控技術，以評估借款人的信用風險，同步到達減少自身成本的作用。該模式是通過借款人授權，獲取其在銀行、電商、社交網(wǎng)絡等地的數(shù)據(jù)，并在此基礎上結(jié)合網(wǎng)絡標識數(shù)據(jù)、其他合作方數(shù)據(jù)等對借款人進行信用評估，確定可貸款，授予一定信用額度后，將顧客推薦到消費金融等平臺上的貸款方，并收