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消费金融与信用卡发展历史

Feb 29,2016

从消费金融的发展历史上,拿与中国国情相近的日韩作为例子,日韩的消费金融是由商品流通逐渐发展而来的。最开始,例如乐天玛特这样的大卖场,为了促进销售,就对商场商品进行分期付款销售,之后在韩国是以这些大商场联合会为主发放了一些卡片,允许人们先用卡片买这些商场的东西,之后再还款,这就是信用卡的雏形。

最后,信用卡与这种受托支付开始分离,出现了专门从事小额分期贷款的公司,也就是我们所说的消费金融公司。日韩在发展商品分期贷款方面遇到过比较混乱的时期,从最初的商品分期到现在的消费金融是经过信用卡这个阶段的。也就是说,从理论上讲,信用卡是在消费金融之前存在的。

我国国情与日韩有所不同。我国先是银行发了信用卡,然后经历了一段信用卡超发滥发的时期,最终信用卡市场趋于稳定。也就是说,我国消费金融的发展是没有消费场景作为依托的,不是从商场的受托支付分期付款演变而来的,而是国家为了促进消费,促使民间借贷阳光化而设立的。

到目前为止,国内的消费金融研究并未形成独立的体系,不论从理论上还是实践上对于消费金融的概念都没有统一的界定。我们可以把消费金融用一个简单的概念来概括:消费金融是指面向各阶层消费者提供消费信贷的现代金融服务方式。

消费金融与信用卡面向的群体不同

信用卡不是任何人都可以申请的,得有固定工作啊或收入证明等,但是信用卡服务不到的人群也是有消费需求的,互联网技术手段扩大了消费金融服务覆盖的用户群体及消费场景。而消费金融则是消费金融不仅包括受托支付,互联网消费金融,最主要的是无抵押无担保的消费贷款,也就是现金贷。信用卡取现手续费很高,利息很高,而消费贷款门槛比信用卡要低,贷款利息要低于信用卡取现利息。

消费金融评分模型与风控手段需要创新

传统的信用卡数据录入时应该包括的信息有收集申请人过去信用记录、本公司信用管理政策、信用得分的计算和账户信息等。而对于蓬勃发展的互联网消费金融,在样本量较小的情况下,需要构建以规则为基础的风控策略。通过将拥有财务类数据样本人群的风险建模结果与采用手机数据,水电费数据,线上行为数据等其他数据的风险建模结果进行交叉验证可得,而根据这些样本训练出的模型又可以被应用到更为广泛的人群中去。

一些替代传统信贷风险管理的措施正在不断涌现。例如,网购记录、位置信息、社交信息等,越来越多的互联网消费金融机构等正通过与第三方征信机构或风控服务商来对借款人进行信用评估和做出决策。消费金融公司必须依靠自身沉淀下来的用户历史信贷交易数据,采取合作方式取得的其他机构大量客户的逾期、违约数据(建模必需数据),用户授权的通讯、电商、学历、邮箱、央行征信数据,经第三方征信机构采集的电商交易数据、社交数据、银行卡消费等数据,以及其他个人基本资料、公共记录等信息,分析提炼风险评估及定价模型,并根据模型及数据从多维度为用户描绘一个立体化的征信画像,为快速开展业务提供坚实基础。

第三方大数据技术服务商火热,降低消费金融门槛

大数据风控服务商神州融已率先与多家征信机构对接,整合了国内权威的第三方征信机构、评分建模机构和电商平台等信贷应用场景的征信数据和各类防欺诈规则、评分卡等,并利用流程引擎驱动、以决策引擎代替纯人工作业判断模式,帮助消费金融机构实现快速、高效流转和自动决策的业务审批处理。

消费金融创新的本质就是在大数据对技术风控的精耕研究下,对用户体验的积极勇敢探索,在大数据技术和移动互联网支持下,发力创新、安全、快速、简单的消费金融。随着越来越多的第三方技术服务商提供各种利用大数据创新服务的支持,如Experian、FICO这些机构提供的信贷风险管理咨询、八家征信机构提供的外部征信服务、神州融提供的信贷管理云平台及大数据自动决策服务以及移动互联网等技术的发展等,开展消费金融业务的门槛将大大降低,消费金融的巨大潜力正在被快速释放。