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中国大学生消费金融市场研究报告

艾瑞咨询  · 公众号  · 科技媒体  · 2017-01-29 07:30

正文

背   景

2016年互联网消费金融行业增长迅速,众多企业纷纷布局,而大学生作为消费金融的主力军之一,却长期以来被传统消费金融忽视,其市场爆发能力不容小觑。

本报告通过对行业和案例两方面进行分析研究,旨在为市场各方提供对大学生消费金融市场新的认识和参考。


1
中国消费金融环境


中国整体消费环境


全球最优消费市场,市场潜力巨大


自2012年起,我国家庭最终消费保持连续四年加速上升,截至2015年,中国家庭最终消费超过27万亿人民币。但即使如此,目前我国最终消费占GDP比重仍远低于全球平均水平。艾瑞分析,我国消费市场上升空间巨大,原因在于以下三个方面:第一,消费环境的逐渐丰富。在国家政策的推动和商业及娱乐环境的升级作用下,未来国人将有更多的场景进行消费;其次,消费金融平台的加速推动。随着互联网消费金融的崛起,消费场景的重要性已成为业界共识,很多消费金融平台的业务模式都开始向消费场景端渗透,它们自身的发展也会丰富居民消费环境,进而刺激消费;第三,年轻群体的消费意识的改变。作为消费市场主力军的年轻人群体,消费需求较高,其消费增速或远超我国家庭消费增速。随着这部分人群的逐渐成熟,我国的消费规模将进一步提速。






消费快速增长将改变我国高储蓄率格局


消费的增加带来更多消费金融市场空间


2015年中国储蓄率为37.6%,达到了近5年来的最低点,但即便如此,与世界其它国家相比,我国储蓄率仍严重偏高。不过我国消费市场的快速增加有望改变我国高储蓄率格局。同时,消费的增加也带来了更多的消费金融的市场空间。随着消费金融服务形式的多样化发展,以及越来越多的消费场所提供信贷业务,我国的消费金融市场将步入一个急速扩张的时期。






传统金融遭遇瓶颈,消费金融异军突起


信贷收紧,传统金融增速放缓


长期以来,我国传统金融受到政府过度保护,导致我国传统金融机构业务模式较为僵化,不能有效覆盖中小企业、大学生、蓝领等新兴群体,使得这些有实际信贷需求的群体无法获得贷款。2010年后,我国信贷运用增速骤然下降,传统金融遭遇发展瓶颈。但从2010年至今的这一段时间,正是互联网消费金融腾飞的阶段。互联网消费金融机构利用大数据等新技术,鉴别这部分空白人群的信用水平,填补了传统金融行业的空白市场,推动了消费金融产业的异军突起。




消费金融成金融行业核心推动力


2016年,中国消费信贷规模突破了22万亿,同比增长19%,同时消费信贷在我国所有消费中的占比达到了46.8%,成为了我国消费的主流形式。在我国传统金融增速放缓的情况下,消费金融的快速增长成为了推动整个金融行业增长的核心动力。而消费金融相比传统信贷的最大优点在于,它固定了用户的资金用途。同时,中国有独立的消费金融牌照,对于无法直接从事金融业务的机构,从消费金融领域切入,是可以让它们接近金融很好的一个途径,所以消费金融会吸引更多的从业者,而更多的从业者自然也就推动了消费金融规模的上升。但值得注意的是,虽然目前我国消费信贷占消费的比重与美国接近,但形式上有很大区别,我国的消费信贷仍以房贷车贷为主,居民日常生活中的消费所占比例很小。




中国消费金融结构细分


房贷占比减小,其他消费信贷占比提升


从2010年以来,房贷在消费信贷中所占的比例不断减小,信用卡消费信贷及其他消费信贷占比逐渐提升。由此可以看出,我国居民对信贷业务的需求从主要局限于购房,购车等大额融资,开始转移到3C产品、旅游、服饰、食品等日常生活消费品。而且随着电子商务以及网络分期等新型互联网消费及金融模式的不断推动,市场接受程度的不断增加,未来非房产汽车类的消费信贷会有更大的增长潜力。




庞大的校园消费市场


三千多万大学生为基础的千亿级消费市场


从2012年以来,我国在校大学生人数一直处于增长的趋势,2015年达到了3647万人。庞大的人口基数也奠定了大学生市场千亿级的消费规模,2016年我国大学生消费市场规模达到4524亿,同比增长4.7%,并呈增长趋势。但是大学生消费市场和成年人市场不同,他们每月的生活费几乎等同于可消费金额,而且由于存在饭费等必须的开支,尽管市场规模比较大,可是在传统消费观念环境中消费信贷能渗透的领域并不多。然而随着电商消费的刺激,生活品质的提高,场景的不断丰富,大学生消费与社会消费间的差距逐渐消失。同时传统金融机构对大学生的授信做得并不够好,能够给予大学生提供信贷的机构非常少。因此未来大学生消费信贷的渗透需要更为科学的信用评价体系,在这个过程中,结合消费场景提供消费金融服务是目前最好的途径。






年轻人消费习惯及信贷意愿分析


年轻人可支配收入较低,超前消费意愿强烈


如今以90后为主的年轻人群体,成长环境与上一代人有很大不同,他们更加适应互联网生态,也更习惯于十分便利的电商消费模式。并且移动支付与互联网支付的便捷弱化了他们的货币概念,形成了他们更加前卫的消费观。另一方面,最近几年,消费金融机构自身的大量推广,也让年轻人群体更加了解了消费金融业务。结合年轻人冲动消费,超前消费,可支配收入较低等特点,他们比其他群体更加需要消费金融服务的帮助来提前享受未来高质量的生活,用未来的资金投资现在的自己。




艾瑞观点


新消费习惯实现年轻人的消费升级


互联网技术与电商消费所培养的新消费习惯促使年轻群体消费观念发生改变,消费行为得到升级,其主要体现在以下四个方面。




2
大学生消费金融市场发展现状


传统消费金融产业布局中缺失的部分


被传统消费金融忽视的大学生群体




大学生消费金融是市场的重要一环


大学生消费金融的爆发式增长带动整体市场快速发展


2015年,大学生互联网消费金融交易规模同比增长746.7%,远高于整体互联网消费金融交易规模的增速,预计2017年大学生消费金融市场将突破1000亿的金融交易规模。大学生作为长期被传统金融忽视的群体,其强烈的信贷消费需求终于在互联网消费金融到来的时刻释放了出来,而大学生消费金融的爆发式增长也带动了整体市场的快速发展。同时随着我国居民可支配收入的不断提升,大学生的生活费也水涨船高。零花钱的增多不仅使大学生群体的信贷还款能力增强,同时还刺激了他们花钱以及追求高品质生活的欲望。而这也促使了大学生群体消费金融需求的不断涨高和消费习惯的升级。






大学生消费金融市场产业链综述




三类主要从业势力的典型代表企业及特性




大学生消费金融市场特点






大学生消费金融市场的延伸


大学生消费金融市场的延伸,一方面是基于消费场景的横向延伸。大学生的消费场景极其丰富,因此目前以3C产品与品牌服饰为主的大学生消费金融市场会延伸至教育、旅游、美容、游戏等各个细分市场。而且大学生消费金融平台会以战略合作的形式与各细分领域的厂商联手为大学生提供分期、信贷等金融服务。另一方面是基于大学生群体的纵向延伸。大学生群体一定会面临的就是毕业和工作,这种身份的转换必然会带来的是大学生消费金融市场向白领消费金融市场的纵向延伸。 




艾瑞观点


大学生是未来中国消费金融的主力军


从消费角度来看,以大学生为核心的年轻群体既是我国消费的重要贡献者,又是未来中国消费环境的中坚力量,他们消费行为的健康与否,直接影响中国未来经济的健康程度。


从金融角度来看,被传统消费金融所忽视的大学生群体,是未来中国信用体系建设中最重要的一环,他们信用信息的完善直接决定了未来中国金融业的安全稳定。


总体来说,大学生是未来消费金融的主力军。因此在大学阶段对其开展消费金融服务是非常必要的,一方面有利于培养其金融理财观念,另一方面又可以将我国居民的征信体系提前四年。


3
爱又米(爱学贷)案例研究


爱又米(爱学贷)基本情况介绍


企业发展背景


爱财集团旗下的爱又米(爱学贷)成立于2014年9月,是一个以信用为核心,以分期为切入点的年轻人金融服务平台。爱又米(爱学贷)发展两年多以来,已拥有超过1000万可触达用户,单月销售额突破10亿,目前业务已覆盖全国32个省、3300多所高校,是业内发展最快的互联网消费金融公司之一,被誉为互联网消费金融行业“黑马”。


团队介绍:爱又米(爱学贷)创始人钱志龙,毕业于浙江大学,2000年加入阿里巴巴,工号75,十年半时间完成3次内部创业,一手组建中国供应商、支付宝、阿里妈妈等项目;2010年,辞去支付宝消费者事业部总经理职务开始连续创业。爱又米(爱学贷)其他高管团队成员分别毕业于浙江大学、北京大学、武汉大学等知名学府,并曾经任要职于雅虎、优酷土豆、银行、四大会计师事务所、连连集团、颐高集团等公司及机构。爱又米(爱学贷)的高管团队在技术、风控、销售、财务等方面均积累了丰富的经验,为公司的快速发展奠定了基础。截止目前,爱财集团的员工数已经达到1500人左右,而产品和技术人员的比例达到三分之一。




爱又米(爱学贷)战略布局


消费金融布局及产品介绍


爱又米(爱学贷)以大学生作为消费金融市场的切入点,采取伴随战略,与用户共同成长,在用户不同的阶段为其提供专业的金融服务。爱又米(爱学贷)立足消费场景,围绕个人成长的主线,在用户无论是毕业,还是第一次出国,第一次买车,第一次买房等等最有借贷需求的时候提供金融服务。




爱又米(爱学贷)商业模式


业务模式分析




爱又米(爱学贷)金融科技发展能力


风控模式


爱又米(爱学贷)建立了覆盖贷前、贷中、贷后全流程的风控模型和风控系统。贷前:风控模型分为反欺诈模型和评分模型,会综合用户的身份信息、学校信息、人脸识别、联系人信息、用户操作行为信息及多家数据源信息等维度对用户进行分层,其中部分用户需要进行人工审核,信审人员利用丰富的个人工作经验对申请人资料、信用记录、还款能力及意愿等进行核对,(风控系统综合人工审核和系统审核)最终做出授信审批;贷中:数据库实时更新,用户一旦出现多平台贷款等异常行为就会触发预警,提前触发催收;贷后:催收模型利用用户基本信息、用户消费信息、用户历史还款行为信息、用户操作行为信息等来对不同的用户制定不同的催收策略,并评估催收效果,此外催收的信息还将实时地返回给大数据平台,用于下次贷前审核参考。




爱又米(爱学贷)金融科技发展能力


金融科技创新


爱又米(爱学贷)围绕精准与高效两个维度进行了金融科技方面的创新。精准维度,一方面通过人脸识别与电子签名等高科技识别方法实现了用户身份的精准识别,另一方面通过多维度信用模型的评估,精准地审核用户的还款能力来匹配放款额度。高效维度,爱又米(爱学贷)自建大数据平台,并通过分布式计算的方法实现审核效率的高效化,而且爱又米(爱学贷)作为网上法庭的第一批试点企业,实现了法律纠纷的高效处理。




爱又米(爱学贷)品牌升级


从大学生市场到年轻人市场的转变


爱学贷于2016年12月27日的品牌战略升级发布会上正式宣布升级为爱又米。这次的升级与爱又米(爱学贷)为用户提供陪伴一生的金融服务的战略愿景息息相关。爱又米(爱学贷)如今面临着用户毕业,身份转换这一问题,为了与用户共同成长,爱学贷升级为爱又米,完成了从大学生市场到年轻人市场的转变。


艾瑞认为,爱又米(爱学贷)拥有千万级的可触达大学生用户基础,立足年轻人消费金融市场,不断细分用户消费场景并提供专业化的金融服务。依托爱财集团的完善产业布局,爱又米(爱学贷)将成长为最优秀的年轻人消费金融平台之一。




新形象,新价值


服务于大学生的爱又米(爱学贷)通过为大学生提供分期消费,现金贷款等金融服务,积累了学生的信贷记录和最初的信用水平。当其服务过的这些大学生毕业后,遇到金融问题时,他们对爱又米(爱学贷)的依赖性和友好度会更高一些,将优先选择爱又米(爱学贷)继续为他们服务。同时爱又米(爱学贷)一方面通过场景拓展和用户延伸降低了获客成本,另一方面又通过与传统金融机构合作,将征信数据与优质客户输送给传统金融机构,并获取低成本的资金。


艾瑞认为,新的品牌形象所展示的是爱又米对学生后白领市场的拓展,而大学生群体品牌忠诚度较高,对爱又米(爱学贷)的使用惯性将延续到毕业后。因此,爱又米(爱学贷)对学生后市场的延伸为其带来了新的品牌价值。




4
趋势前瞻


趋势一:大学生市场仍将高速发展


2013年,大学生消费金融市场开始进入萌芽期,在后面的一到两年的时间内随着社会资本及电商巨头的涌入,2015年左右市场开始步入爆发期,与此同时野蛮生长所带来的“裸贷”及“暴力催收”等问题引起了社会的广泛关注。随着2016年初监管法案的相继落地,媒体负面报道的不断增加,部分市场巨头企业的退出及转型,大学生消费金融市场于2016年步入规整期。但是大学生消费市场的规模及借贷需求是不断增长的,因此2017年大学生消费金融市场或将迎来高速发展的复苏期。




趋势二:学生后市场受关注


学生群体是一个蕴含多种可能的群体,而这多种的可能性将通过毕业这一时间节点变为现实。在大学生群体的不同职业选择前,通过消费分期和消费信贷所积累的信用数据,消费数据,将有效地对该职业群体未来的金融借贷行为形成数据支撑,有助于金融机构更准确的掌握用户借贷习惯,产品选择偏好,这将在金融市场上形成更多基于数据分析和历史行为习惯的金融产品。相比于传统金融产品,这些新产品更加私人化,定制化和有针对性化。




趋势三:金融科技助力消费金融


区块链:由于传统技术的限制,金融领域的数据信息透明度低,公信力不足。而区块链作为一种按照时间顺序将数据区块以顺序相连的方式组合成的一种链式数据结构, 并以密码学方式保证的不可篡改和不可伪造的分布式账本,其主要特点是高容错,难以更改,可追溯。而区块链与消费金融的结合所带来的两个最大的改变,一个是解决了行业当中的数据孤岛问题,降低了风控成本;另一个是资金流向公开可查,杜绝了资金挪用等违规行为。


大数据:新的大数据技术已经不仅在量级上不断突破,而且在数据采集方面和数据维度的处理分析方面均取得了较大的进展。数据类型也不再限于二维表式的结构化数据,一些非结构化数据,如声音、图像、文本等,均有极大的应用价值。“人脸识别技术”、“语音识别技术”可以帮助企业有效地搜集全方位数据,更加立体地呈现相关信息。对于消费金融来说,大数据技术可以用来分析用户行为数据,深度挖掘用户消费习惯,有助于消费金融公司进行用户识别从而提高风险控制能力。


人工智能:机器学习的引入,使得各种算法在计算机不断地迭代与试错中越来越趋于完善与精准。而人工智能与消费金融的结合,使得消费金融公司的风控模型可以通过实时对比数据库中数据的波动与模型中数据波动的近似度与尽量多的扩充模型的考量指标,从而使得模型的精准程度不断优化,最终达到超越人脑极限的效果。






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