数字金融时代的消费金融新机遇.pptx

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资源描述

1、数字金融时代的消费金融新机遇1 成立目的为促进金融信息化理论研究与实践探索,加强各单位之间技术交流和成果共享,搭建金融信息化领域研究与实务紧密结合的平台。 成立时间为2014年12月5日,秘书处设在金融信息化研究所。.政策建议,宣传交流政策建议,宣传交流.理论研究,学术研讨理论研究,学术研讨3.培训咨询,编辑出版培训咨询,编辑出版 宣传国家有关法律、法规和方针政策,承办国家有关部门交办的行业调研和行业指导任务,与国家有关部门进行信息交流。协助人民银行以及银监会、证监会、保监会等开展信息化相关的实施及评估等工作。 组织、推动会员开展国内外相关的理论研究与学术研讨活动,并促进理论研究成果向实践应用

2、的转化和推广。 组织开展金融信息化工作培训活动。 编辑出版金融信息化研究领域的会刊、书籍和学术资料。 加强与社会公众的沟通、联系,引导和协调各金融机构共享有关信息资源,提高各金融机构信息化水平。 开展与相关学会(协会)等机构的联系和合作,为各金融机构提供有关咨询服务。3 金融信息化研究所于2010年成立,是人民银行下设、挂靠中国金融电子化公司,从事金融信息化领域研究的专业机构,其前身是人民银行科技司金融信息化发展研究室。 研究领域 金融信息化发展战略与规划。 信息化金融(互联网金融、移动金融)理论、实务与应用。 金融信息安全。 承担的主要任务 金融业信息化发展规划编制工作。 人民银行总行的信息

3、化课题研究任务。 金融科技企业发展战略和规划。 信息化金融理论和新兴技术跟踪研究。4几个概念几个概念发展现状发展现状五大机遇五大机遇5 金融 金融指资金融通,是货币流通和信用活动以及与之相联系的经济活动的总称; 金融本质是什么?信用?资产跨期配置? 数字金融 消费金融 金融机构通过多层次、多渠道的信贷形式,向个人或家庭提供消费贷款,帮助消费者实现跨期消费规划,以激发当期消费市场需求,促进当期消费市场规模扩大的一种现代金融服务方式。6 国家政策支持 行业发展迅速 商业模式灵活 融资渠道单一 业务种类单一 设立条件严格 信用风险较大 现有个人信用体系不完善 个人消费金融信贷需求不消费能力较低 目标

4、客户群的地域受限 自身竞争优势不明显 周转资金难度较大 机遇之一 基础设施互联互通 机遇之二 金融场景数字化 机遇之三 产品服务数字化 机遇之三 渠道数字化 机遇之四 传统风控和数据模型风控并重10 服务对象:国家部委、金融机构和全国公众。 服务机构约6000家,联通银行网点25万多个。 每个基础设施体系均由多个实现不同功能的系统所组成。反洗钱体系联网核查和账户管理体系金融科技基础设施征信中国反洗钱分支付清算联网核查和账户管理析检测系统(业务网、互联网)联网核查系统账户管理系统反洗钱支付清算体系征信体系大额支付系统、小额支付系统 全国支票影像交换系统 境内外币支付系统 电子商业汇票系统 网上支

5、付跨行清算系统 人民币跨境收付信息管理系统 企业征信系统 个人征信系统 应收账款质押登记公示系统 征信数据应用分析系统 融资租赁登记公示系统11 货币、银行与支付体系支付账户央行货币支付信用商业银行货币企业货币D非金融机构信息记录货币体系货币计量ABF账户关联E银行或其它支付体系银行体系C身份确认支付工具银行账户银行信用信息记录支付网络支付终端12数据来源数据来源服务对象服务对象代表机构代表机构公公共共征征信信商业银行等授信类机构、政府部门、金融监管机构央行征信系统地方征信系统金融机构为主央行征信中心政府部门、企业、社会公众地方征信机构(如各省信用中心)各类政务信息商商业业征征信信政府部门、银

6、行、小额贷款公司、公用事业单位、电商平台金融机构、政府部门、商业交易信用评估资信评级鹏元征信资本市场投资者、金融机构大公国际、中诚信、联合资信等资本市场公开信息13不再而是 专注洞察新的场景可能 简单执着于产品研发 拘泥于自我本位诉求 红海竞争性流量获取 激发用户主动传播分享 新品类独占新场景红利14 高度的信息对称性,借助无处不在的互联网搜索使得人们随时随地了解他想知道的相关的信息。 周期非常短,在消费者眼里,由新产品变成旧产品周期很短。 移动互联时代的娱乐模式发生了改变,好玩,而且快速的好玩。15全渠道互联网转型 充分利用各种互联网平台来推广产品和业务,缩小营销实物成本、库存成本及人力资源成本,通过互联网后台云系统获取用户需求信息,不断创新产品、重新定价促销、开展宣传推广、开拓市场,从而获得盈利增收和用户发展。16传统信用风险评估大数据信用风险评估代表模型服务人群FICOZestFinance有丰富信贷记录缺乏或无信贷记录数据格式数据类型理论基础变量特征数据来源结构化数据结构化+海量非结构化数据信贷、网络、社交等信贷数据逻辑回归机器学习还款记录、金额、贷款类别银行提交给第三方的和政府数据传统数据、IP、Email、行为习惯等第三方(电信、公用事业)和客户自己提供的特征维度15-30几千-几万个谢谢!Thank You !18

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