2020中国消费金融行业研究报告.pdf

Mob研究院出品 2020中国消费金融行业 研究报告 2020 MobTech. All rights reserved. 数据说明 1. 数据来源 Mob研究院 报告数据基于市场公开信息 ， MobTech自有 监测数据 ， 以及 MobTech研究模型估算等来源 。 2. 数据周期及指标说明 报告整体时间段： 2012-2020.10 具体数据指标请参考各页标注 3. 版权声明 本报告为 MobTech制作 ， 报告中所有的文字 、 图片 、 表 格均受有关商标和 著作权 的法律保护 ， 部分文字和数据 采集于公开信息 ， 所有权为原作者所有 。 没有经过本公 司新媒体许可 ， 任何组织和个人不得以任何形式复制或 传递 。 任何未经授权使用本报告的相关商业行为都将违 反 中 华 人民共和国著作权法 和其他法律法规以及有 关国际公约的规定 。 | 3 | 核心 观点 | 消费金融市场规模即将突破 19万亿元 消费金融指 以消费为目的的贷款 ， 具有 单笔授 信额度小、审批 速度快、无需抵押担保、服务方式灵活等特点，广受不同消费 群体 欢迎；预计 2022年行业市场规模冲破 19万亿 | 监管趋严，持牌消费金融机构迎政策红利 行业经历了多年的高速发展，已经步入规范期，政府监管趋严， 大力打击行业内不良现象，对非持牌消费金融机构限制增多，利 好持牌消费金融机构 | 银行系与非银系持牌消金机构各具优势 持 牌消费金融机构的业务特点由其股东类型决定，主要可分为银 行系与非银系两类；银行系享受股东银行的资金、品牌、客群等 优势，而非银系对市场的长尾部分覆盖更全面 | 大 数据等金融科技赋能消费金融行业 大 数据以及云计算技术 为消费金融行业提供 智能风 控、精准获客 等服务 ， 有效降低坏账风险、控制运营成本，是消费金融行业未 来发展的重点 4 目 录CONTENTS 持牌消费金融公司分析3 消费金融用户洞察2 消费金融行业介绍1 消费金融趋势分析4 5 消费金融：发放以消费为目的的贷款 消费 金融具有单笔授信额度小、审批速度快、无需抵押担保、 服务方式灵活等特点，广受不同消费群体欢迎；其极大推动了 经济发展、促进消费者生活水平的提高 Source： Mob研究院整理 消费 金融简介及分类 消费贷 特点： 1.无需抵押 2.限定具体借款用途 3.资金直接流向消费场景，不进入消费者账户 例如：耐用消费品 贷款、教育贷款、旅游贷款 指： 个人 消费信贷 依托于具体消费场景，对消费者个人贷放，用于购买耐 用消费品或支付各种费用的特定消费贷款 分 类 现金 贷 特点： 1.无需抵押 2.不限定具体借款用途 3.资金流入消费者账户 指： 小额现金贷款业务 不依托 于具体消费场景 ，对消费者个人贷放的非特定小 额贷款 消费金融 以 消费 为目的， 一般贷款 周期不超过 24个月 ，金额不超过 20万 元 ，小额 /分散 的 无抵押信用 贷款 ；主要 面向有稳定收入的中低端 个人 客户，旨在促进 消费者生活水平的提高 、推动经济增长 6 背景：消费 需求增长，借贷意愿强烈 2015年以来 中国经济及社会消费品零售快速发展，为消费金融 提供了较好的宏观经济环境以及市场支撑，国民消费 需求日益 旺盛，借贷意愿明显 Source：央行发布 2019年支付体系运行总体报告 ，历年国家统计局公告， Mob研究院整理 中国消费金融行业背景 人均信用卡 /信贷合一卡持卡量 2015年 0.29张 2019年 0.53张 借贷意愿 6.9% 6.7% 6.9% 6.6% 6.1% 8.9% 8.4% 9.0% 8.7% 8.9% 10.7% 10.4% 10.2% 9.0% 8.1% 2015 2016 2017 2018 2019 GDP增速 人均可支配收入增速 社会消费品零售总额增速 7 发展：市场规模 高速 增长，发展前景广阔 伴随经济增长、国民消费能力提高、消费需求升级，消费金融 市场规模迎来高速增长，预计 2020年突破 15万亿元 Source： Mob研究院根据自有模型 测算 消费金融行业规模及增速 2.3 3.2 3.9 4.8 5.9 9.6 12.1 14.0 15.7 17.3 19.2 14.7% 35.9% 21.4% 23.8% 23.8% 62.7% 25.1% 15.9% 12.5% 10.0%11.1% -70.0% -50.0% -30.0% -10.0% 10.0% 30.0% 50.0% 70.0% 90.0% 110.0% 130.0% 0.0 5.0 10.0 15.0 20.0 25.0 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020E 2021E 2022E 消费贷款规模（扣除房贷，万亿元） 同比增速 8 产业 链趋近成熟，金融科技 辅助 高效运转 消金公司通过自有资金、 ABS、同业拆借等方式获得资金， 经 过 消费者的申请流向各消费场景；监管、征信等基础设施 ， 及 大数据、 AI等金融科技保障产业链的正常、高效运转 Source： Mob研究院整理 消费金融行业产业 链 自有资金，吸收股东存款，发 行 ABS，发行金融债、银行借 贷，同业拆借 资金提供方 1. 持牌消费金融公司 ： 兴业 、捷信、 马上、苏宁 2. 传统商业银行：中国银行 3. 互联网金融平台： 360金融 消费 金融服务商 旅游、医美、 装修、婚礼 消费场景 消费者 资金需求方 资金 贷 款 申 请 消 费 金 融 基 础 设 施 金 融 科 技 监管 支付 征 信 大数据风控 其他 还贷（ 利差 ） 手续费 、 佣金 9 消费金融市场玩家分类 消费金融市场主要有 三类参与者 ： 传统 商业银行、持牌消费金 融公司、互联网金融平台 Source： Mob研究院整理 消费 金融市场参与者分类 经银监会批准，在中华人民共和国境内设立的，不吸收公众存 款，以小额、分散为原则，为中国境内居民个人提供以消费为目 的的贷款的非银行金融机构 持牌消费 金融公司 “持牌正规军” 互联网 金融平台 “行业赶超者” 传统商业银行 参与消费金融的主要方式是通过信用卡授信 业务， 吸收公众存款，资金最充裕；受到国家管制最多；接入央行征 信，风控能力强；对信用卡持卡人审核最为严格 传统 商业银行 “传统主力军” 依托互联网 技术 ，提供 消费金融服务的 平台；依靠流量优势后发 制人，发展迅猛。主要有：互联网银行、第三 方场景分期 平台、 网络 小贷 公司、 P2P平台（已全面清退） 10 行业步入规范期，持牌消金迎来 政策 红利 09年开放试点的消费金融经历了多年的飞速发展， 各类 机构鱼 龙混杂，共同瓜分市场； 2017年起政府加大监管力度，打击行 业乱象，监管趋严，正规持牌消费金融机构迎来政策红利 Source： Mob研究院整理 消费 金融行业政策变革 2009-2013 开放试点期 2009年， 消费金融公司试点管理方法 颁布后，银监会批准成立了首 批持牌消费金融 公司（ 4家）， 分别在上海、 北京、成都和广州 试点筹建 2013年， 新增 10个试点城市 ， 7家持牌消费金融机构相继成立 2014年 ， 关于促进互联网金融健康发展的指导意见 大力支持消费金 融与互联网企业开展合作；同年京东白条推出，为用户提供信用赊购服务 2015年，持牌消费金融试点 范围扩至全国，并下放审批权， 鼓励民资和 互联网企业发起 设立 2016年，央行 、银监 会再次发布指导意见，鼓励互联网 消费金融业务 创 新， 鼓励 拓展消费金融场景 政策鼓励下的消费金融高速发展，行业内 涌现无数新兴互联网消费金融公 司 ，为持牌消费金融公司及商业银行提供补充 随着消费金融的高速扩张，非持牌机构的涌入，行业内 鱼龙混杂 ，暴力 催 收、 高利贷等违法乱纪现象层出不穷，严重侵犯了消费者的合法权益 2017年开始， 监管 部门加大 对行业整治 力度 ，多项规范管理通知出台， 国家鼓励消费金融的同时， 针对校园贷、“现金贷”、网络小贷等业务以 及非持牌机构进行严格的管理、整顿、清退；行业告别疯狂扩张模式进入 规范 期 ，对非持牌机构管控的趋严以及牌照发放门槛的提高， 正规 持牌消 费金融 机构竞争优势凸显，迎来政策红利期 2014-2016 高速扩张期 2017-2020 行业规范期 11 目 录CONTENTS 持牌消费金融公司分析3 消费金融趋势分析4 消费金融行业介绍1 消费金融用户洞察2 12 85后男青年为借贷主力军 男性占比超六成，年龄分布上， 34岁以下人群占比近八成， 且 比例持续上升，年轻人的超前消费的意识和需求最为强烈 Source： MobTech， 2018.10， 2020.10 消费金融 用户 性别比例及年龄分布 26.6% 46.6% 23.4% 3.4% 27.3% 49.4% 19.2% 4.1% 24岁以下 25-34岁 35-44岁 45岁以上 2018.10 2020.10 男性 62.9% 76.7% 13 下沉明显，四五线城市人群占比升高 秉承“普惠金融”的宗旨，消费信贷覆盖城市范围逐渐扩大、 下沉，三线及以下城市人群占比增至 57.4% Source： MobTech， 2018.10， 2020.10 消费 金融用户城市 等级分布 8.4% 17.4% 17.8% 20.6% 21.6% 14.2% 7.5% 17.8% 17.3% 19.4% 21.8% 16.2% 一线城市 新一线城市 二线城市 三线城市 四线城市 五线城市 2018.10 2020.10 57.4% 14 专科及 以下学历近 七成且比例上升 专科及以下人群为借贷主力军，占比近七成，且较 2018同期增 长 5.5%，借贷加速渗透低学历人群 Source： MobTech， 2018.10， 2020.10 消费 金融用户学历 分布 11.9% 49.5% 36.8% 1.8% 16.6% 50.3% 31.8% 1.3% 高中及以下 专科 本科 硕士及以上 2018.10 2020.10 66.9% 15 低收入学生群体占比攀升 互联网消费金融用户以 10k以下 月收入人群为主，占比超过 85%，月收入 3K以下群体借贷意愿强烈，且学生占比大幅提升 消费 金融 用户学生占比及月收入分布 25.3% 29.7% 30.3% 12.0% 2.7% 小于 3K 3-5K 5-10K 10-20K 20K以上 Source： MobTech， 2018.10， 2020.10 TGI 134 合计 85.3% 4.9% 6.3% 2018.10 2020.10 在读学生占比 16 3.3% 20.7% 22.8% 16.3% 13.5% 23.4% 5.2% 22.1% 24.5% 16.4% 11.0% 20.8% 备孕 /孕期 0-3岁小孩父母 4-6岁小孩父母 小学生父母 中学生父母 无未成年子女 2018.10 2020.10 孩子是“碎钞机”？ 互联网消费金融用户 主要为已婚人群 ； 且处于备孕 /孕期、孩子 6岁及以下的人群合计占比超半数，较 2018年同期增长了 5.0%；此外备孕 /孕期人群借贷意愿最明显 Source： MobTech， 2018.10， 2020.10 消费 金融用户 婚姻及子女情况 已婚 75.9% 未婚 24.1% 46.8% TGI 186 51.8%+5.0% 17 有 房族借贷意愿强烈，有车族占比攀升 过半 互联网消费金融用户 为有房一族；有车人群占比虽然较 低，但近两年比例大幅增长，且这部分人群借贷意愿较强 消费 金融用户车 房情况 2018 2020 有 车 40.4% TGI 145 有 车 46.0% TGI 178 没车 59.6% TGI 84 没车 54.0% TGI 77 2018 2020 有房 57.1% TGI 122 有房 56.7% TGI 121 没房 42.9% TGI 80 没房 43.3% TGI 81 +5.6% Source： MobTech， 2018.10， 2020.10 18 借贷人群消费观念：看重性价比 淘宝特价版、拼多多、阿里巴巴等低价实惠的购物 App，及闲 鱼、转转等二手 平台最受 互联网消费金融用户 喜爱 消费 金融用户 电商偏好 Top10 221 208 201 192 190 186 184 180 166 165 淘宝 阿里 闲鱼 拼多多 小红书 苏宁 转转 唯品会 美团 京东 特价版 Source： MobTech， 2020.10 50 100 100 100 50 100 100 100 易购巴巴 TGI 19 画像总结：下沉市场新手奶爸 消费金融用户特点：男，小城市居民，孩子 0-6岁间，有房无车 Source： Mob研究院整理 消费金融用户画像 性别： 男 年龄 ： 25-34岁 城市： 四五 线 学历 ： 大专 家庭成员： 父母，老婆， 0-6岁的小孩 收入： 5-10K 资产配置： 有房无车 宣言： 上有老下有小，作为家 里的顶梁柱，我压力大！平时 喜欢逛逛拼多多、倒腾 倒腾二 手 平台！ 20 目 录CONTENTS 消费金融用户洞察2 消费金融趋势分析4 消费金融行业介绍1 持牌消费金融公司分析3 21 仅 30家消费金融机构获批持牌 消费 金融牌照审核严格，至 2020.10仅有 30家公司获批；牌照 主要集中在经济发达地区，其中北京、上海、重庆各有三家 Source： Mob研究院整理 获 批持牌消费金融公司数量 4 6 4 7 1 2 1 5 2010 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 东北 2家华北 7家其中： 北京 3家 华东 10家 其中： 上海 3家 华东 家 其中： 上海 家 华南 2家 华中 3家 西北 1家 西南 5家 其中： 重庆 3家 管控 力度加大 经济下行压力 大， 畅通内循环背景 下，审批加速 22 公司规模分化大， 捷 信、招联领跑 截至 2019年，持牌消费金融公司总资产规模超五千亿， Top4 资产规模 2894亿， CR4超过 60%，集中度高 Source： 中国银行业协会， 2019年各企业年报， Mob研究院整理 2019年持牌消费金融企业资产规模 Top10 1045.4 927.0 548.2 373.5 329.0 306.5 156.7 125.5 122.6 103.8 捷信 招联 马上 兴业 中银 中邮 杭银 尚诚 长银 长银五八 （单位：亿元） 23 持牌消费金融公司分为银行系与非银系 持牌 消费 金融公司的特点由其股东类型决定，大致可分为两 类：银行主导（占大多数），互联网公司等非银机构主导 Source： Mob研究院整理 持 牌消费金融公司分类情况 代表公司公司分类 银行 系 非银系 主导机构 商业银行 进行业务 拓展 线下驻点 O2O电商 附加服务 线上业务 为主 业务特点业务模式 补充商业银行客群 下沉的业务，风控 系统完善 以耐用消费品分期 为主，线下网点多 线上引流，线下体 验；自带场景流量， 服务其电商主营业务 产品类型多，具有 大数据、 AI等金融 科技优势 中国银行 中国 邮政 储蓄银行 派富集团 （外资） 苏宁 海尔 多家 科技公司 24 170.4 107.4 90.0 50.4 43.2 11.4 14.7 8.5 10.3 6.6 6.7% 13.7% 9.4% 20.4% 15.3% -10.0% -5.0% 0.0% 5.0% 10.0% 15.0% 20.0% 25.0% 0.0 20.0 40.0 60.0 80.0 100.0 120.0 140.0 160.0 180.0 200.0 捷信 招联 马上 兴业 中银 营业收入（亿元） 净利润（亿元） 净利率 银行系持牌消费 金融公司 盈利能力强 银行 系持牌消费金融公司盈利能力明显强于非银系，营业收入 排名第四的兴业净利率超过 20%，而第一的捷信仅有 6.7% Source： 中国银行业协会， 2019年各企业年报， Mob研究院整理 2019年头部持牌消费金融公司营收情况 2019年企业 营业 收入 Top5 银行 系 25 兴 业：背靠兴业银行，规模稳步增长 兴业消费金融公司享受着大股东兴业银行的品牌 、 资金支持， 从 2014.12成立起，规模稳步增长 Source：企业年报， Mob研究院整理 兴业消费金融股东构成及历年资产规模 银行系 41.1 61.1 105.0 222.6 373.5 348.3 2015 2016 2017 2018 2019 2020H1 总资产 （单位：亿元） 兴业银行 66% 泉州商业集团 24% 特步（中国） 5% 福诚（中国） 5% 股东构成 26 兴 业：专注低风险优质客群 相较于全网借贷人群 ，兴业消费金融瞄准高端用户，客户群体 以高收入、高学历、高资产的“三高”男性为主，集中于二线 及以上大城市、月收入 10K及以上 Source： MobTech， 2020.10 兴业消费金融旗下 App用户特征分布 银行系 80.5% 19.5% 男 女 4.9% 44.8% 47.4% 2.9% 18-24岁 25-34岁 35-44岁 45岁以上 2.3% 62.2% 33.5% 2.0% 硕士及以上 本科 专科 高中及以下 28.2% 28.4% 24.4% 10.2% 6.1% 2.7% 一线 新一线 二线 三线 四线 五线 5.8% 43.5% 25.1% 20.7% 4.9% 20K以上 10-20K 5-10K 3-5K 小于 3K 143 TGI 207 69 62 34 70.3% 79.3%87.7% 有车 有房已婚 TGI 101 146 75 25 27 兴业：享股东良好信誉，融资成本较低 兴业消费金融享受大股东兴业银行的良好信誉，在发行债券进 行融资时拥有评级优势，票面利率较低，融资成本可控 Source： Mob研究院整理 持牌消费金融 公司 历年发行金融债盘点 银行系 发行单位 债券名称 发行时间 发行额 票面利率 期限 招联消费金融 有限公司 20招联消费金融债 03 2020.4 30亿 3.10% 3年 兴业消费金融 股份公司 19兴业消费金融债 01 2019.8 20亿 3.77% 3年 19兴业消费金融债 02 2019.11 10亿 3.79% 3年 20兴业消费金融债 01 2020.8 20亿 3.70% 3年 中银消费金融 有限公司 16中银消费债 2016.12 20亿 4.76% 3年 马上消费金融 股份有限公司 20马上消费金融债 01 2020.10 5亿 5.30% 2年 捷信消费金融 有限公司 18捷信消费债 01 2018.4 15亿 6.74% 3年 19捷信消费金融债 01 2019.5 20亿 7.00% 2年 28 兴 业： 盈利能力 强，利润率超 20% 2014.12设立的兴业消费金融仅两年便实现盈利，资金成本等 综合成本较低的优势 使 其利润率达到超 20%的高水平 Source：企业年报， Mob研究院整理 兴 业消费金融历年盈利情况 银行系 1.5 6.0 10.4 24.5 50.4 29.6 -0.6 1.3 2.6 6.5 13.0 6.9 -41.4% 21.6% 25.2% 26.6% 25.7% 23.4% -42.0% -22.0% -2.0% 18.0% 38.0% 58.0% -10.0 0.0 10.0 20.0 30.0 40.0 50.0 60.0 2015 2016 2017 2018 2019 2020H1 营业收入 营业利润 营业利润率 （单位：亿元） 29 捷信：深耕行业多年，经验资深 Source：捷信官网， Mob研究院整理 捷信 消费 金融发展历程 非银系 2010 2019 获得牌照，成为首批获批持 牌消费金融公司（ 4家）之 一，在天津注册捷信消费金 融有限公司 截止 2019年 7月，捷信已经 在 9个国家开展业务，全球范 围内拥有 45万个贷款服务 点 、 2890万活跃客户 ；在中 国市场驻扎 10年 、覆盖 29个 省和直辖市 、 312个城市 1997 2004 2007 全球总部成立于捷克共和国 在北京设立代表处 在深圳设立了捷信中国 总部，正式启动了在中 国的消费信贷业务 捷信消费金融的背后是国外成熟的驻点消费信贷提供 商； 2004 年即进入中国市场 ，是中国最早一批开展消费金融业务的机构 30 捷信：线下销售点超 30万个 中国已经成为捷信最大的市场，贷款余额超百亿欧元；捷信在 中国拥有极大线 下服务 网络，销售点近 30万个 Source：捷信招股说明书， Mob研究院整理 捷信消费金融历年贷款余额、销售点数量 非银系 45.3 53.6 34.2 41.1 96.0 183.9 219.1 220.4 2016 2017 2018 2019H1 公司派驻员工的销售点 其他销售点 在中国的销售点数量 （单位：千） 5643 10685 12446 2910 3194 3245 791 1510 3128 1348 1472 1703 15 10 48 2016 2017 2018 其他 中东欧 东亚及东南亚 独联体 中国 各地区贷款余额 （单位： 百万 欧元） 31 捷信：用户群体更为下沉 与 兴业 相反，捷信的用户群体更为下沉，主要为 25-34岁、三 线及以下城市、无车房、专科及以下、月收入低于 5K的已婚男 Source： MobTech， 2020.10 捷信消费金融旗下 App用户特征分布 非银系 68.2% 31.8% 男 女 18.1% 56.2% 24.4% 1.3% 18-24岁 25-34岁 35-44岁 45岁以上 0.4% 21.0% 71.9% 6.7% 硕士及以上 本科 专科 高中及以下 6.6% 17.3% 17.9% 19.2% 23.2% 15.8% 一线 新一线 二线 三线 四线 五线 2.0% 7.3% 21.8% 32.0% 36.9% 20K以上 10-20K 5-10K 3-5K 小于 3K 59.0% 53.6%62.3% 无 车 无房已婚 32 捷信：盈利能力有待提高 捷信专注线下服务，布局大量销售点导致运营成本高；风 控 难 度大导致坏账成本高；缺少优质信誉的股东背书导致融资成本 高；整体盈利能力待提高，目前正大力开拓线 上 市场 Source：企业财报， Mob研究院整理 捷信消费金融经营情况 非银系 4.0% 3.6% 2.7% 2.6% 2018 2019 捷信 行业平均 不良贷款 率 7.5% 6.7% 11.0% 15.3% 20.9% 20.5% 2018 2019 捷信 中银 兴业 净利率 1. 运营成本高，盈利能力有限 2. 风控难度大，不良贷款率高 4243 8303 9878 2545 7386 11878 10314 2445 2016 2017 2018 2019Q1 线上 线下 按销售渠道划分贷款金额 （单位：百万欧元） 33 马上 ：持有金融牌照的科技公司 马上 消费 金融股东背景多元化，有科技背景，线上、线下业务 融合，产品多样，注入移动互联网基因 Source： Mob研究院整理 马上消费金融股东背景及产品类型 非银系 股东背景多元化 科技 商贸 银行 财险 持股 29.51% 持股 31.06% 旅游 家装 电商 涉及 消费场景 多样化 教育 医美 家电 零售 主要产品 安逸 花 App 马上金融 App 纯 线上 消费贷款产品 马上贷 App 马上分期 App 特定消费 场景 下的产 品分期：装修、旅 游、教育、医美等 34 马上用户画像：车房齐全“经济适用男” 马上消费金融业务偏线上，客群城市等级分布较为平均，一线 城市偏好度稍高；用户群体以专科、 25-34岁、月薪 10K及以 下、有车有房的已婚男青年为主 Source： MobTech， 2020.10 马上 消费金融旗下 App用户特征分布 非银系 77.8% 22.2% 男 女 7.6% 61.1% 29.5% 1.8% 18-24岁 25-34岁 35-44岁 45岁以上 0.6% 24.4% 72.4% 2.6% 硕士及以上 本科 专科 高中及以下 4.3% 10.6% 33.5% 33.8% 17.8% 20K以上 10-20K 5-10K 3-5K 小于 3K 56.1% 60.1%76.4% 有车 有房已婚 11.4% 18.7% 19.2% 18.8% 18.7% 13.2% 一线 新一线 二线 三线 四线 五线 TGI 107 35 马上：金融科技实力为其核心竞争力 马上消金凭借其大数据、人工智能等高新金融科技能力，成功 挤入持牌消费金融公司第一梯队 Source： Mob研究院整理 马上消费金融核心技术发展历程 非银系 2016.05 自主 研发 Luma风控系统上线 2016 2018.09 自主研发马上金融云正式 上线 2018 2018.10 “智慧 金融与大数据分析 实验室”获批成为省部级 重点实验室 2020.03 7项自主研发科研成果获 中国人工智能产业发展联 盟权威认证 2020 2020.03 人脸识别技术通过国家最 高安全等级标准测试 2017.03 自主研发 G!COLO智能贷后 管理系统上线 2017 2017.06 自主研发 XMA智能客服系 统上线 2017.07 自主研发 Face X活体人脸 识别技术 2.0上线 2017.09 自主研发 OCR系统上线 2017.11 自主研发智能联络中心系 统 ICC上线 36 苏宁： O2O模式，贴近消费场景 苏宁 消费金融 依托于线 上苏宁 易购等电商平台、线下 2697家各 类自营店面，深入各类消费场景， 获客 成本低 Source：苏宁易购 2020年 Q3财报， Mob研究院整理 苏宁消费金融主要 产品及竞争 优势 非银系 旨在为个人用户提供 多场景、全渠道、全方位 的小额消费贷款服务；最 高 额度 20万，最长贷款 期 24个 月， 0担保 抵押；对于指定商品，有 12月 免息等各类贷款优惠 流程：登陆苏宁金融 /苏宁易购 App找到入口 提交信息 审核通过 成功开通 任性付 商品分期 苏宁消费金融的产品，以为苏宁 易购、苏宁生态圈所覆盖及未覆盖 的（引入 教育 、旅游、租房、家装 等合作商户）各 类消费 商品提供的 分期 服务为主 主要出资 人为头部电 商 平台，自带巨大 流 量，可向其消费金融 业务引流，极大降低 其获 客 成本 获客成本较低 股东主业是零售业 务，与其消费金融业 务的协同效应极强， 起到互相促进的效 果：消费金融为主营 销售业务服务、引 流，主营业务又反哺 消费金融业务 协同效应较强 采用 O2O模式，自带 “线上 +线下”结合 的消费场景，且引入 未涉及的家装、旅 游、教育及其他日用 消费场景合作商户 消费 场景较全 37 苏宁：造血不到位，零售扶持金融 苏宁 消费金融 的 优势是其线上线下的供应链资源 ，但其零售 与 消费 金融业务的联动尚不到位，当前更多 是零售对金融业务的 扶持，整体规模和盈利能力有待提升 Source：企业年报， Mob研究院整理 苏宁消费金融历年盈利情况 非银系 1.06 3.84 7.42 4.40 -1.89 2.17 0.45 0.101 (2.00) 0.00 2.00 4.00 6.00 8.00 2016 2017 2018 2019 营业收入 净利润 （单位：亿元） 38 苏宁用户画像：中等收入男青年 苏宁消费金融的用户超 八 成为男性，城市等级分布较为下沉， 学历集中在本专科、收入 3-10K间的年轻人，多数有车无房 Source： MobTech， 2020.10 苏宁消费金融旗下 App用户特征分布 非银系 83.9% 16.1% 男 女 8.0% 59.9% 30.8% 1.3% 18-24岁 25-34岁 35-44岁 45岁以上 1.5% 37.3% 59.2% 2.0% 硕士及以上 本科 专科 高中及以下 4.9% 11.6% 36.5% 34.0% 13.0% 20K以上 10-20K 5-10K 3-5K 小于 3K 60.1% 53.3%80.1% 有车 无房已婚 8.1% 17.0% 17.0% 21.0% 22.0% 14.9% 一线 新一线 二线 三线 四线 五线 39 目 录CONTENTS 消费金融用户洞察2 消费金融行业介绍1 消费金融趋势分析4 持牌消费金融公司分析3 40 智能风控，降低坏账风险 随着对催收手段的监管趋严，不良贷款导致的坏账成本是目前 最困扰整体行业的问题之一，而大数据 以及云 计算技术为整个 消费金融借贷过程提供智能风控服务，有效 降低 坏账风险 Source： Mob研究院整理 相关 科技公司 基于数据源 ，依托其 大 数据 、 云计算 和 人工智能 等技术 ，生成潜 在用户行为画像、利用多维度信息对用户风险水平进行评估核验，并且基于不 同的消费场景搭建精细的风控系统，从 贷前 、 贷中 、 贷后全流程 为消费金融机 构提供 智能风控 服务 基于客户行为特征画 像及风控模型，对客 户的还款意向和逾期 概率进行评分 凭借数据处理 分析及 建模 能力，对借款人 信息的真实性进行判 断，输出反欺诈分及 风险评估分 贷 前 风 控 对借贷用户的网络 行为（例如卸载 App等）进行追踪 监测 对借贷用户的贷款 用途、还款意愿等 进行追踪检测 贷 中 监 测 运用大数据、人工 智能等技术构建贷 后风控体系，例如 “贷后预警”及 “智能催收”等， 在贷后环节上进行 全面智能监控 贷 后 预 警 代表公司 41 精准获客，控制运营成本 对于以捷信为代表的无自带客户流量的公司，获客渠道有限且 获客成本高昂；而大数据等金融技术可以识别、预测有信贷需 求的潜在客户，实现精准引流，降低获客成本 Source： Mob研究院整理 产品关注度 线上 理财活跃度 金融 理财 品类偏好 品牌 偏好 关注点 偏好 价格偏好 价位 偏好 家居 建材 出行时段 交通 方式 酒店 偏好 消费水平 经典 类型 旅游 出行 垂直 行业行为偏好 基础属性 性别 年龄 学历 职业 子女 子女年 龄 人口 属性 收入 车产 情况 居住 地房价 经济 水平 常驻 地 工作地 居住 地 位置 变更 位置状态 地理 属性 依托 大数据 等 技术 ，对消费偏好进行分析，预测客户的信贷意向以及产品偏 好，实现更为精准的获客， 降低消费金融获客成本 ；同时监测老客户的网络活 动，进行卸载流失预测， 降低保客运营成本 42 消费金融实现全场景化 目前持牌消费金融机构主做的消费金融场景集中在 3C产品、教 育、家电、家装等，尚有大量长尾市场、 小额 高频等细分消费 场景等待拓展，例如健身、齿科美 牙 等 Source：中国银行业协会消费金融专业委员会 统计， Mob研究院整理 尚待拓展的消费场景 乐器 线上便民服务 潮玩 农业 更多 健身 捷信 2019年开发出 健身类消费金融服 务，年服务人次 1.7 万，放款量达到 1.9 亿元 美牙 中 银与齿科行业头 部机构建立了业务 合作，落地美牙分 期项目 目前消费金融发展较成熟的消费场景 3C产品 家电 家装 医美 旅游 教育 /培训 其他 免责条款 本报告中行业数据及市场预测主要为分析师采用桌面研究 、 行业访谈及其他研究方法 ， 并且结合 MobTech监测产品数 据 ， 通过统计预测模型估算获得 ， 仅供参考 。 受研究方法和 数据获取资源的限制 ， 本报告只提供给用户作为市场参考资 料 ， 本公司对该报告的数据和观点不承担法律责任 。 任何机 构或个人援引或基于 上述数据 信息所采取的任何行动所造成 的法律后果均与 MobTech无关 ， 由此引发的相关争议或法律 责任皆由行为人承担 。 全球领先的 数据智能科技平台 关 注 我 们 研究报告合作 周女士