挖财CEO李治:新中产崛起之下,金融科技助推普惠金融

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挖财CEO李治:新中产崛起之下,金融科技助推普惠金融

【编者按】在互联网理财领域,国内创业领域中跑在前列的有随手记、 挖财 等。他们刚切入市场的时候是以记账的模式,即改变了传统纸质记账行为。这种模式借助 大数据 能够通过分析用户财务水平,进而挖掘用户的深层次的理财需求。

本文转载自新华社《瞭望东方周刊》,作者挖财CEO 李治国 ,亿欧编辑,供行业内人士参考。


  推动数字普惠金融,是当前中国金融行业的重要议题之一。

 2016年以来,从国务院的《推进 普惠金融 发展规划(2016-2020年)》到G20杭州峰会上明确提出的《G20数字普惠金融高级原则》,已经为普惠金融的发展构建出了一部行动指南,不仅扩大了普惠金融的实现渠道,也泛化了金融服务的可获取性。

 为什么要提数字普惠金融呢? 一方面是现有金融体系内企业没有足够的精力和动力去做普惠金融,这块市场空白被互联网企业挟大数据优势冲进来填补;另一方面,普惠金融的推进需要互联网、大数据的支撑。

 随着行业的规范和发展,互联网金融在解决了直接融资和间接融资的需求后,开始向高级阶段即金融行业资源配置和风险控制等核心领域渗透。无论是利用 大数据提供精准化、个性化、定制化的金融服务 ,还是在 大数据征信领域 ,乃至利用大数据为供给侧结构性改革提供新金融服务上,都具备较大的创新空间和较强的颠覆力量。

 突破金融服务天花板

 2016年9月,在杭州,由中国和其他G20成员共同制定的《G20数字普惠金融高级原则》亮相。数据显示,发展中国家还有20亿人没有银行账户,成人只有10%的人有信用卡,而真实有贷款需求的人中,只有21%能从正规的金融机构得到贷款服务。

 金融服务成本高是主因。

 这里的成本高,具体是指风险控制成本高、数据处理成本高和用户服务成本高。而互联网企业利用大数据的风险识别技术、 云计算 能力等数字化手段,可以有效降低单个用户的金融服务成本,从而使得更多用户能够享受到普惠金融服务。

 比如,银行给个人放贷通常需要一个较长审核周期,有的甚至需要担保人,流程繁琐。但是,往往借贷的人需要钱非常紧急,于是银行找到一些拥有丰富个人数据的互联网公司,后者依托大数据运算,能在很短的时间内通过对个人数据的征信建模,给出借贷者的信用评分,银行可以依据这样的评分,高效地给借贷者放款。

 这个小故事,是大数据在信贷金融领域的小应用。然而,恰恰是这个大数据的小应用场景,在2016年给国内互联网金融画下了浓重的一笔。 这是一个巨大的金融改革蛋糕。

 2016年热议的 Fintech( 金融科技 ),也是依托大数据和运算,用互联网思维来解决传统金融的一些痛点、难点 ,让一个需要一天的流程变成一分钟,让一个模糊的肖像变得清晰,让一个成本高昂的人力服务转移到线上变得廉价,让曾经高高在上的金融服务变得平易近人。

 大数据,同样会折射出宏观经济的实际运行。

 新中产阶层的金融需求

 基于大数据和云计算技术的应用,金融科技发展迅速,但 资源和机构集中扎堆在信贷领域,却甚少投入到互联网理财领域 ,致使这部分需求没有得到有效满足。

 从根源上看,互联网理财是传统意义上的银行理财、证券、保险、资产管理、财富管理等金融产品借助互联网平台实现新的销售模式。这种销售适应了金融服务的便利性和高效性需求,显著扩大了金融服务的覆盖面,便利性更高,效率和安全也得到更好保障。

  互联网理财快速发展的背后,是中国庞大的新中产阶层金融新服务需求的兴起,给理财市场带来了巨大的增量

 根据麦肯锡的预测,2022年,中国城市家庭中新中产阶层占比将达到76%,其中三线城市中产家庭将有望占全国总数的31%,这些中国家庭的年可支配收入将达到6万至22.9万元的区间。 如此庞大的新中产阶层,势必爆发出极大的金融需求

 但是,已有的金融体系不能充分满足经济转型、 消费升级 的新变化,主要表现为“ 四个不平衡 ”:信贷供需不平衡、居民理财供需不平衡、传统金融主体与新兴金融主体市场表现不平衡、融资利率不平衡。

 以前所说的普惠金融,更多是讲“老、少、边、穷”人群要获得基本的金融服务,但到现在,普惠金融的概念是讲,一般的老百姓也能够随时随地获得想要的金融服务,包括低门槛的理财、低额度的高频借贷,这是以前即使是城里人也没有得到满足的。

 从人群角度来讲,以前的普惠金融更多只关注中国拥有一两亿人口的“老、少、边、穷”地区。而现在,城市中又有很大的普惠金融的需求,这个新普惠金融的需求就是在供给侧结构性改革中出现的,这也成为未来互联网金融发展拥有更大空间的重要支撑点。

  量身定制理财方案

 个性化、定制化在服务个人客户时优势同样明显。

 随着互联网及大数据技术在资管行业的不断渗透,资产管理行业善于运用数据处理将客户的风险偏好、理财记录进行分析,将客户群细分至更小群体,甚至细分至个人,为其定制个性化产品,满足过去无法满足的产品需求。

 这除了在客户群上扩大了普惠金融的惠及面,也在产品上扩大了普惠金融的覆盖面。

从另一个角度看,大数据使互联网资产管理不仅仅将产品销售渠道从线下转移到线上,更在大数据中挖掘出了新的社会需求、创造了新的产品,真正做大了资产管理的蛋糕。

 一家拥有数亿用户及多年记账数据的公司,可以根据每个用户的财务状况和操作轨迹,通过数据的录入、清洗、建模、聚合和标签化过程,为用户进行十几个维度、近800个标签的精准画像,为用户量身定制理财方案。

 因此, 实现个性化的基础是大数据

 目前,大数据在资源配置和风险控制等金融核心领域都有创新,如果在有效性的三个方面进一步提升,创新将更具颠覆力: 一是高质量的数据,尤其是记账数据和交易数据的真实性;二是大数据风控理论的有效性,尤其是排除社会信用环境的不确定和“黑天鹅”事件的影响;三是数据的滥用和隐私泄露,可能时刻带来信用崩坏和监管强化。

 目前, 互联网金融在政策规范下正面临调整和洗牌 。不过,它通过提高金融效率,能够填补金融供给不足,市场对其仍有旺盛的需求。相信随着大数据和运算技术的进一步丰富和成熟,互联网金融在旺盛需求的推动下一定会赢得更大的发展空间。

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