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国有大行“低息”发力消费金融

  • 2021-09-27 18:07:26


  • 导读

    随着消费金融市场的蓬勃发展,各路资本不断加大市场开拓力度。作为国有大型商业银行,工商银行(行情601398,买入)此次凭借“低息”战略,发力个人纯信用贷款,既有资金和获客方面的优势,也有大数据做风控保证。在给消费者提供更多选择的同时,也将给消费金融市场带来新气象


    国有大行“低息”发力消费金融

    来源:经济日报  作者:郭子源


        随着消费金融市场的蓬勃发展,各路资本不断加大市场开拓力度。作为国有大型商业银行,工商银行(行情601398,买入)此次凭借“低息”战略,发力个人纯信用贷款,既有资金和获客方面的优势,也有大数据做风控保证。在给消费者提供更多选择的同时,也将给消费金融市场带来新气象


      经过近两年的发展,我国消费金融市嘲群雄逐鹿”,入场者既有商业银行、消费金融公司,也有小额贷款公司、互联网企业、网络借贷平台等。日前,中国工商银行在北京正式发布个人信用消费贷款品牌“工银融e借”,其个人信用消费贷款日利率仅有万分之一,贷款额度最高达80万元,引起市场广泛关注。


      与目前消费金融市场上日息万分之五的平均水平相比,工行个人信用消费贷款日利率明显属于“低息”。


      全线上信用贷款


      从担保方式看,消费贷款通常可分为两类,一是纯信用贷款,二是抵质押贷款,后者以小贷公司的汽车抵押贷款为代表;从授信渠道看,又可分为纯线上、纯线下、线上线下相结合三种。


      “工行此次推出的是个人信用消费贷款,无担保、无抵押、纯信用,从申请到放款均可通过全线上渠道办理。”工行牡丹卡中心总裁王都富说,实际上,该行早于2015年10月份就推出了上述产品,此次从利率、贷款期限、还款方式三方面作了优化。


      具体来看,一是降低价格,贷款1万元日息约1元,市场平均水平约5元;二是延长期限,贷款最长达5年期、宽限期最长12个月;三是增加还款方式,共有等额本息、等额本金、分期付息一次还本、一次还本付息4种还款方式。


      如何操作?“首先,登录个人手机银行或网上银行,在‘贷款’栏目中选择‘信用消费贷款’,点击‘申请贷款’,就可以看到自己能否贷款,以及最高可贷额度,填写相关信息后提交申请,最快可实时到账。”工行牡丹卡中心的一位业务员说,最高可贷额度因个人信用状况有所差别,目前最高贷款额度可达80万元。


      他表示,部分客户可能发现自己目前仍无授信额度,原因是银行基于风险管控规则采用了“白名单”管理模式,符合信用贷款门槛的客户才能予以准入。


      “工行正在探索引入第三方互联网平台数据、社保、税务、公积金等行外可证实收入信息,将现有白名单客户数量扩大至亿级。”王都富说,截至目前,工行个人信用消费贷白名单客户数已达4700万户,主动授信2.7万亿元,户均授信5.8万元。


      低日息底气何来


      除了全线上、纯信用,工行此次引发市场关注的要点在于“低利率”。与目前消费金融市场上日息万分之五的平均水平相比,工行日息万分之一的底气何来?


      业内人士表示,商业银行尤其是国有大行做个人信用消费贷款的优势有三:相对较低的资金成本、获客成本和风控成本。


      从资金成本看,银行主要的资金成本来源于存款,这对于蚂蚁金服“借呗”、“京东白条”等产品背后的互联网企业来说,其主要资金来源是小贷公司、自有资金、资产证券化产品等,成本相对较高。


      “从获客成本角度看,互联网企业的个人信用消费贷款产品优势在于支付、消费场景入口,如支付宝、微信支付、电商平台等。”某股份制银行个人金融部门人士表示,银行的优势在于支付链条上沉淀的巨大存量信用卡用户、网上银行客户,潜在贷款群体庞大,因而以信用卡带动消费贷款成为商业银行的普遍做法。


      以工行为例,该行在过去30多年的经营发展中,其支付链条上已沉淀了1.2亿张信用卡数据,目前网银用户和手机银行用户已分别达2亿户和1.6亿户。


      庞大的存量客户数据也为商业银行提供了风险控制基础,进而降低其风控成本。相比之下,部分消费金融公司正受到信用信息不足的掣肘。“与征信相关的庞大数据仍分散在不同的金融机构里,授信放款需要多维度信息交叉验证,我们的数据获取成本高,风控成本随之上涨。”某中部省份消费金融公司负责人说。


      解密“大数据风控”


      面对庞大的存量客户数据,商业银行如何挖掘其中的信用价值?“大数据风控”如何有效落地?


      “大数据风控能有效实现的基础有二:数据和风控模型。”工行相关负责人表示。


      从银行业当下的网络融资实践看,客户申请贷款后,就意味着将其相应的信用信息授权给银行使用,银行则建立了诸多风控模型。第一是准入模型,这决定了该客户能否有资格获得贷款;第二是反欺诈模型;第三是授信模型,用来评估个人能够获得的贷款额度;此外,不同银行还根据客户需求建立了产品分析模型,银行会根据借款人的不同特征为其匹配相应的融资产品和还款方式。


      贷款放出后,银行还会通过系统持续跟踪、监控资金流向。在此期间,如果借款人的还款数据、资信数据出现持续性变化,银行会分析原因,并相应调整其授信。


      具体到工行此次推出的“工银融e借”,该行多年的经营沉淀为风控提供了庞大的数据来源,仅在支付链条上,目前已沉淀了上亿张信用卡与248万线上线下商户数据。


      在此基础上,工行借助银行的传统优势,依靠其长期积累的线下信贷管理经验和专业化团队,对集团全体客户和全部信贷资产实行风控排查,再采用“数据+模型”的方式,实现客户准入、授信、放款、监控和催收管理。




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