年輕群體具備強恢復彈性，消費金額迎來重要機遇期

　　站在一部設(shè)備前，只需一兩秒鐘就可以生成個人面部數(shù)據(jù)圖像，并同步傳遞到后方的屏幕中。除了可以體驗實時的面部表情識別，樂信在2023合作伙伴大會上還展示了其他風控“黑科技”，行業(yè)由科技驅(qū)動業(yè)務(wù)創(chuàng)新的趨勢愈發(fā)明顯。

　　“消費金融的下半場，開始進入由科技驅(qū)動的行業(yè)爬升期，發(fā)展模式從人力驅(qū)動轉(zhuǎn)變?yōu)榭萍简?qū)動的變革式轉(zhuǎn)型?！?月20日，艾瑞咨詢?nèi)A南區(qū)總經(jīng)理伍毅然在會上表示，伴隨居民生活及消費行為加速向線上轉(zhuǎn)移，大數(shù)據(jù)、云計算等金融科技手段日益成熟，金融科技公司積極開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型，實現(xiàn)金融與科技的深度融合，進一步利用數(shù)字化技術(shù)，優(yōu)化客戶體驗。

　　風險是消費金融行業(yè)生命線

　　多名專家會上指出，疫后年輕群體消費信心最足，復蘇最快?！?2-30歲的年輕群體是消費金融平臺的絕對主力?！毕M復蘇背景下中國消費金融行業(yè)研究報告指出，從用戶數(shù)量來看，年輕消費者分別占據(jù)了整體用戶和本月首單用戶的62%和72%。

　　在客群滲透層面，相比傳統(tǒng)銀行，金融科技公司的用戶群更加下沉，且覆蓋到三四線城市。無論是年輕人市場還是下沉客群市場，都包括了大量從未有征信記錄的用戶，這類群體的資金需求高頻、小額且分散。同時消費金融機構(gòu)以線上渠道為主，純線上的消費金融有用戶量大、數(shù)據(jù)維度多等特點，傳統(tǒng)的用戶管理方式和風控邏輯很難對用戶情況難以掌握，對潛在風險難以穿透。

　　杭銀消金CRO段美寧指出，在風控領(lǐng)域，消費金融機構(gòu)面對的客戶相對下沉，有“三低一高”的特點，既穩(wěn)定性低、抗風險能力低、金融基礎(chǔ)素養(yǎng)低，信用風險相對比較高。在此過程當中，通過數(shù)據(jù)、科技、模型的合作，能夠持續(xù)降低機構(gòu)的風險成本。

　　“在風險評估方面，科技能夠比人的大腦做更加準確的判斷?！眹鴦?wù)院發(fā)展研究中心金融研究所前所長、研究員張承惠表示，例如某互聯(lián)網(wǎng)銀行，利用數(shù)字技術(shù)構(gòu)建了100多個風險防控模型，能夠準確識別出大部分機構(gòu)都無法識別的風險。在幾十個平臺同意放貸的情況下，該銀行拒絕了一名存潛在風險的用戶，最后用戶的確出現(xiàn)了風險。

　　對于參與消費金融的主體而言，更可控的風控成本能帶來更多的利潤，機構(gòu)的風險降低0.1%，可能對應(yīng)幾億元甚至幾十億元的利潤。利用大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)創(chuàng)新風控體系，有助于消金行業(yè)精準識別長尾客群的風險大小，并給與其更加合適的定價，進一步擴大服務(wù)半徑。

　　“黑科技”控風險

　　當下，包括消費金融在內(nèi)的零售金融領(lǐng)域，加強智能風控能力與提質(zhì)增效成為行業(yè)內(nèi)關(guān)注重點。

　　會上，樂信重點展示了基于風控和數(shù)據(jù)的金融科技能力。

　　在風控層面，樂信通過自研的沙丘自動風險識別系統(tǒng)，構(gòu)建了用戶風險等級識別模型：支持任意多個模型、多個變量輸入、自動維度篩選和分類，提升了樂信風險識別水平。這就好比給普通人戴上了望遠鏡，相比肉眼看星空，精度高出了數(shù)個等級。

　　此外，沙丘系統(tǒng)只需要提供數(shù)據(jù)、簡單操作，就可完成從數(shù)據(jù)預處理、模型訓練和優(yōu)化，到最終模型部署的全流程自動化處理，是樂信重要的“模型工廠”?；谏城鹣到y(tǒng)，樂信打造了鯨鯊獲客系統(tǒng)、奧丁貸后管理SaaS平臺等全鏈路的智能風控系統(tǒng)，提升了效率。

　　模型的優(yōu)化讓樂信風險識別精度得到改善。新客層面，2022年四季度，樂信新增優(yōu)質(zhì)授信用戶數(shù)環(huán)比提升18.2%，新客客單環(huán)比提升16.7%，廣告優(yōu)質(zhì)用戶當月用信成本環(huán)比下降25.9%；老客層面，2022年四季度，優(yōu)質(zhì)用戶的GMV同比提升60%，高風險用戶GMV同比下降13%，優(yōu)質(zhì)用戶GMV占比從2021年四季度的72%上升至2022年四季度的82%。

　　數(shù)據(jù)層面，樂信深挖數(shù)據(jù)血緣、打通數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，構(gòu)建底層數(shù)據(jù)與宏觀業(yè)務(wù)模型之間的鏈接。“如果把底層數(shù)據(jù)比作一座城市，那么數(shù)據(jù)血緣就相當于城市的人口普查，厘清了整個城市的人口關(guān)系，由此實現(xiàn)決策的數(shù)字化和智能化，用數(shù)據(jù)驅(qū)動變革?！睒沸臗TO陸勇表示。

　　大會上樂信還展示了基于數(shù)據(jù)血緣推出的LexinGPT。通過金融專屬數(shù)據(jù)預訓練、樂信業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)精調(diào)，目前LexinGPT在電銷AI對話場景上，授信轉(zhuǎn)化率相對外采技術(shù)提高50%以上，逐步逼近人工效率。未來LexinGPT還將用于更多金融科技場景中。

　　消費市場加速復蘇

　　隨著疫情結(jié)束，國民經(jīng)濟三駕馬車之一的消費上升到更為重要的位置。作為釋放消費潛力，刺激消費增長的專屬金融工具，消費金融迎來重要機遇期。

　　一方面，政策利好頻出。去年12月，中央財辦首次明確提出“適當增加消費信貸”，認為其是有效穩(wěn)定消費增長的手段之一。今年1月，國務(wù)院常務(wù)會議指出，“組織開展豐富多樣的促銷費活動，促進接觸型消費加快恢復，合理增加消費信貸?！?/p>

　　另一方面，實踐證明消費金融有力助推消費復蘇。國務(wù)院發(fā)展研究中心金融研究所前所長、研究員張承惠表示，今年一季度GDP增長4.5%，超出不少人的預期。這其中主要拉動力是消費，消費金融對于經(jīng)濟復蘇有很大的杠桿作用，消費金融迎來重要機遇期。

　　具體人群上，年輕消費者在疫情后率先復蘇、成為助力消費增長的重要推動力?！澳贻p人收入、消費場景受疫情壓制程度最大，隨著疫情影響減弱、經(jīng)濟與就業(yè)回暖，年輕群體消費復蘇彈性最大，是疫情后振興消費的關(guān)鍵群體。”伍毅然表示。

　　轉(zhuǎn)自：華夏時報

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