荐读丨消费金融蓝海变红海，4大玩家手法揭秘、3种趋势预测

【编者按】这是一篇关于互联网消费金融的盘点和分析长文，全文8300余字，深度阅读时长30分钟为宜，没有时间的读者朋友可以选择性重点阅读字体加粗部分。其实有关消费金融的分析文章不在少数，小编此前也写过一篇拙作 《7大维度，全面解析15家持牌类消费金融公司》 ，自知 功力相差甚远。之所以推荐此篇文章还有一个原因就是文章“官话”较少，“人话”较多，虽通俗但不失严谨。

本文转载自金条号 ，原文题目《盘点丨消费金融如何玩？银行系、BAT系、垂直系玩家手法大揭秘 》， 亿欧编辑整理，供行业内人士参考。

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1.消费金融发展概况

2013年到2014年，互联网金融在发展了两年之后，成为大热的社会现象。

2015年，互联网金融市场被细分，专注普惠金融的补充性角色向以往被传统金融把持的消费金融市场展开了部署，数百位万家涌入，资本爆发。

2016年，消费金融蓝海变红海，壁垒产生，大佬们开始纷纷调整战略，以谋求更大的发展。同时，行业法规的不完善导致了大量灰色地带，盗刷、跑路、裸贷、非法催贷等等乱象频生。可以说在这一年，无论是在话题、影响还是前景上，消费金融都成为了互联网金融领域中当之无愧的“NO.1”。

2017年，面对种种乱象，消费金融领域相关政策落地，相关法规仍在不断补充，消费金融行业进入到整合时代。

在过去的5年中，消费贷款以平均每年20%以上的速度递增，预计到2020年我国消费信贷规模有望达到41.51万亿元。同时，消费金融的市场容量正以前所未有的速度扩张，预计到2019年达到3.4万亿元。

面对这样巨大的市场，从传统相关行业到互联网各方相关势力，从BAT大佬到P2P创业者，纷纷在消费金融领域加重布局，持续抢滩。

本文就目前行业中较为活跃的玩家进行了梳理，按行业背景、商业模式以及产品切入点将众多玩家划分成了三大类——传统金融机构下属分支的银行系消费金融公司、大流量大数据入口的BAT系，以及专注细分市场的垂直系。

在各派系内，笔者又按照在流量和风控两大消费金融命门中各玩家之间的共性和差异的逻辑，来细说消费金融行业，现如今到底是个什么情形。

2.银行系玩家

银行系其实很好理解，就是主要股东或者投资人是银行背景的一众消费金融公司。资历老，背景雄厚。直白点说， 甭管是全国性银行，还是地区性银行，人家背后是政府，不缺资金，还有政策扶持；本身又是金融巨头，线下布局成熟，流量稳定，自有成熟的风控系统。

一般情况下，银行系的打法一定是最正统的，各项资质都要符合国家政策的要求，所以谈到银行系的消费金融公司，我们就自然要先来说说牌照的问题。

2.1持牌公司

牌照问题，其实也就是划分消费金融公司和小额贷款公司区别的问题。消费金融公司属于非银行金融机构，归央行和银监会监管，经营范围仅限个人；而小额贷款公司不是金融机构，是由各地政府的金融办监管的，经营范围扩大至中小型企业。由于受央行和银监会监管，所以消费金融公司可以享受同行业拆借，并可以纳入央行的征信系统。

目前，拿到政府牌照的消费金融公司共有18家，其中14家都有银行背景。

2.1.1中银和北银

中银消费金融和北银消费金融是最早一批获批牌照的消费金融公司。2010年就踏入消费金融市场，全国性银行背景，实力雄厚，成立伊始的投资规模就很大，分别是8.89亿和8.5亿，另外还有政策扶持，属于稳扎稳打型选手。这个类型的选手仍旧是主打以线下场景为主，毕竟成熟的线下渠道流量在那里摆着。

中银近年来除了偶有获国家各类奖项消息传出，可谓相当低调。倒是北银的风控曾在2016年爆出负面消息。原因是与北银合作的担保公司和资产管理公司中有中介套取资金的行为，这也导致北银一度沦为舆论中“中介的套现池”，并被北京银监局行政处罚150万。

在北银的案例中，至少暴露了三个比较大的风控漏洞：

1.贷前审核可以被中介包装标高信用额度；2.中介可以用同一套抵押重复担保给不同的申请人；3.中介通过“拉人头”绕过了消费金融的20万贷款限额。

事实上，这样低控并且结构复杂的中介模式不单单是北银个例。经此一事，老资历、重线下的银行系玩家纷纷自鸣警钟。毕竟除了银行本身已有的信用卡人群，想要获取广大的中低信用人群流量，就会倚重渠道，也就一定会存在中介的问题。

还有杭银消费金融、哈银消费金融、锦程消费金融都表现不错。他们的打法其实和中银北银差不多，但是和全国性银行消费金融公司相比，这些地方性银行消费金融公司具有更灵活，也更本地化的特点。

2.1.2招联和马上

值得一说的一组是招联消费金融和马上消费金融这两个玩家。他们拿到牌照的时间较晚，但是正赶上消费金融快速发展期，所以成绩相当不错。 尤其是招联，现在已经打败捷信坐上了消费金融的头把交椅 。我们来看一组数据：

2016年，招联消费金融营收15.33亿元，净利润3.24亿元。截至2016年底，招联消费金融的贷款余额为182亿元。

马上消费金融2016年也实现了扭亏为盈，净利润652.2万元。

马上消费金融仅仅比招联消费金融晚开业2个月，但是2016年的净利润就相差了3亿多。其实从注册资本上就可以看出，招商银行是在消费金融这个板块上下了血本了。但是比抓住时机更重要的是招联找准了消费金融的打法。

招联一开始就定位纯线上模式的现金贷业务 ，获客重点依靠支付宝和招行两大流量入口，属于轻资产模式，且有先天的获客渠道，且团队成员仅600人，成本小，盈利相对容易。

而 马上消费金融的成立初期主打是主打重资产的线下模式的 ，他们选择从重庆百货的线下场景试水，然后再大规模逐渐扩张至全国，其线下团队成员上万人，成本远远高于招联，所以在盈利问题上，马上和招联相差甚远。

不过可能是意识到自己打法上的问题，马上消费金融今年开始强力推广线上通道，转型线上打法。留心下就能发现曾经属于招联消费金融的推广阵地——支付宝，消费金融领域相关的推荐和热搜，马上消费金融占到了大约三分之一。

2.2持牌优势

银行系消费金融公司的优势是显而易见的，同业拆借、股东存款、发行金融债券、向金融机构借款，发行ABS等等，资金来源更广泛， 经济杠杆可以做到8、9倍，甚至更多 。并且因为持有消费金融牌照，所以他们可以直连央行征信，相比其他小贷公司得到数据更快、更方便。但为了渠道流量，他们同时对合作方有很大的依赖，也就有上文中北银沦为“套现池”的风险。

但是实际上，消费金融牌照并没有为他们打来什么利益倾斜。通常，牌照是用来解决准入问题和控制政策风险的。仅就目前来看，持牌会面临更严格的监管， 从事消费金融业务，一个小贷牌照就妥了，消费金融牌照的作用实同鸡肋 。但今年政策收紧，行业必然会面临整改， 牌照的作用还待观察。

但无论未来牌照作用几何，现在都不再是一个靠政策吃饭的时代。金融行业最核心问题的始终是流量和风控。

银行系是在流量方面有壁垒，但是不同人群在消费心理、风险管理以及心理预期等主观行为上有很大的差异，银行系的流量仍旧是来自于央行征信系统，也就是主流信贷市场的信用卡人群，这一块其实早已经是银行的天下了，而且这与消费金融市场的目标人群还是有些许出入的。所以对于银行系而言，想要拓展新人群、新市场，数据如何来？没有数据，如果进行精准的风控建模？

在这点上，银行系可能还真拼不过已经积累巨大流量壁垒的BAT们。

3.BAT系玩家

如果说银行系消费金融玩家的切入点是其传统金融的背景，那么BAT巨头的切入点则是电商场景中的大流量和大数据。大流量是他们的获客渠道，大数据则能帮助他们更精准的描绘用户画像，进行风控建模。

（BAT流量场景和风控数据概况图）

3.1流量场景区别

先来聊聊BAT玩家们在各自流量场景中的表现。

3.1.1阿里流量场景

众所周知，阿里的核心优势在于电商购物场景，所以蚂蚁金服主要对接消费金融不高但消费频次较高的信贷场景。它的产品花呗、借呗不仅应用与阿里体系内的购物场景，还延伸到了唯品会、亚马逊等40多家电商平台上。阿里的野心不会小，稳扎稳打了线上这块江山，阿里便开始尝试线下这个江湖，比如说在大悦城等实体商场场景中，我们都可以看到花呗的身影。

言而简之，阿里消费金融的主要打法是巩固电商购物领域的优势并向线下消费场景进行延伸。

3.1.2腾讯流量场景

而腾讯的核心优势在于微信、QQ两个超级通道。借助这两个通道以及基于社交数据的信用评估体系，腾讯轻松向他们的用户提供日常消费信贷产品。目前，它主要推展微粒贷和微车贷两款产品，授信额度为500元-30万元之间，单笔为400到4万元。

虽然腾讯挂了个微众银行的名，但是实际上还是互联网思路。它走社交这条路， 人头绝对是够了，频次也绝对够高，但是金额和周期都偏小、偏短 。而且在消费金融这个领域，社交场景比起购物场景，战斗力还是要弱一些的。

3.1.3百度流量场景

百度的打法和阿里、腾讯不太一样，主要对接的是消费金额偏高、消费频次较低的信贷场景，如教育场景、装修场景、医美场景等。它的产品百度有钱花重点推广分期业务，并以教育分期为切入点，逐步拓展到诸多低频高额领域。这也是BAT巨头中最接近传统信贷金融的打法。

一般而言，消费金融能盈利无非两种方式，一种是靠利息，一种是循环贷。高频次的消费金融产品在利息方面收益甚少，所以要走循环贷的打法，比如说阿里和腾讯都是这样的玩家；而 阿里走低频次的，也就意味着它的用户分析和风控把握要十分到位才可以，不然坏账率会高到没法看。

3.2风控管理比较

那么，百度凭什么这么玩呢？这就涉及我们要聊的下一个消费金融命门——风控。对于互联网消费金融公司而言，做风控系统，其实就等于做大数据。做大数据，就一定会谈到数据来源、技术路径和它的技术支持三点。

3.2.1阿里风控管理

数据方面，阿里本身就是做电子商务的，又有阿里云数据中心加持。 所以基本上优势概括起来就是，场景集中、精准，数据量大，技术过硬 。阿里的逻辑是电商-支付-信用，逐级递增，针对性很强，数据价值纯度高，金融数据的整合上做的也比较完善。

但是缺点是覆盖面还是不够，所以针对这个问题，花呗通过增强与各方合作，来获取各类消费数据。目前，芝麻信用几乎打通了用户的身份特质，行为偏好，人脉关系，信用历史，履约能力等各类信息。

在技术支持方面，阿里基本都是系统级别的人才，擅长LinuxKernal、数据库和服务器，专注完善底层系统，做分享平台。除此之外，蚂蚁金服还与Face++合作，研发了人工智能生物识别机器人“蚂可”，用作身份验证基础平台。反欺诈方面，蚂蚁花呗可以通过三道防火墙，即智能风控大脑、反欺诈决策引擎以及合作伙伴的联防联控机制，来实施反欺诈。

3.2.2腾讯风控管理

腾讯的逻辑是社交-支付-信用，同样针对性很强。它的数据来源基本上是基于微信、QQ诞生的社交数据、关系数据，以及游戏数据，相对较杂。数据类型包括在线时长、登录行为、虚拟财产、支付频率、购物习惯、社交行为等。所以，腾讯也多方面采集客户信息、产品交易、信贷行为、征信、合作方和第三方平台等不同领域的风险数据。

在技术路径上，腾讯的微众银行引入国外新型风险识别和算法技术，逐渐建立了客户分群授信、社交评分、信用评分、商户授信管理、欺诈侦测等系列模型。

技术支持上，腾讯差一些，腾讯大部分是国内高校人才，技术带头人都被挖走了 ，不过好在技术执行力强，它的方向是先将产品不全，形成稳定生态圈再进行产品方面的挖掘。

除此之外，腾讯的优图人脸识别技术与腾讯征信、微众银行、财付通合作，微粒贷也构建了反欺诈模型。也就是说，腾讯自己进行研发风控系统的。在这点上，确实是腾讯的一贯作风，明明拥有很好的资源，却一定会等到别人试水成功了才会大举进军。

3.2.3百度风控管理

百度的数据来源是基于搜索而诞生的公共数据、需求数据的。它的逻辑是行为-支付-信用，由于行为的多样性，所以在针对性上就不如前两家那么强了。不过它也有自己的优势，即数据最全面，数据样本比较复杂，数据的广度和多样性上比较强。

在技术路径上，百度通过人工智能、用户画像、帐号安全、精准建模等新型技术来扩大征信范围，并且快速迭代风控模型识别用户信用等级 。在反欺诈方面，百度的玩法基本上和阿里差不多，也是通过图像识别、活体识别等人工智能技术来鉴定真实身份，防止欺诈，以及通过大数据模型和算法发现欺诈行为。

另外在技术支持上面，百度都是高价挖的相关领域的高端人才，注重研究与实用性的结合，所以人才优势明显。除此之外，百度还与FICO在在风控、智能评分、大数据应用、金融场景建设等领域合作，并且投资ZestFinance，借助其数据挖掘能力和模型开发能力。

可以说，百度是一种能力开发、技术输出的模式。即通过超大规模集群技术、规模化机器学习等技术以及快速迭代的风控模型，向合作伙伴输出风控能力，合作伙伴则为百度提供场景。比背景，BAT玩家肯定比不过银行系玩家，但是由于比数据容量和技术创新，银行系却是比不过BAT玩家了。

因为电商场景足够强大，距离目标群体距离近，目前阿里在BAT玩家中排名第一（其实京东和它的模式很像，打法也基本相同，可是在资源上落后一截，基本算作一类玩家）。

腾讯在牌照和开业上走得比较快，但产品布局上相对阿里和京东却不占优势 。它的产品没有首创特色，更多的意义在于舆论与监管。而百度则倾向于输出自身的数据资源与技术能力，在盈利能力上稍逊一筹。不过整合银行、商户等各方面资源，搭建消费金融生态，百度有着积极影响，未来可以向消费金融数据服务这方面深耕。

总而言之，BAT各有获取流量途径，未来BAT玩家之间一定会继续各自向各自方向深耕，问题就在于如何精准地进行数据整合和提纯。

4.垂直系玩家

顾名思义，垂直系消费金融玩家就是专注细分市场，垂直经营的消费金融公司。再往下分，包含从自有场景切入的消费金融玩家以及专注提供信贷服务的独立消费金融玩家。

据不完全统计，截至今年3月27日，全国共批复了82张网络小贷牌照(含已获地方金融办批复未开业的公司)，主要分布在11个省市。除去上文中提到的BAT巨头玩家，小贷牌照持有者大多为P2P平台、独立消费金融公司以及自带场景的平台。

那我们就先来说说从自有场景切入的玩家们，这批玩家切入的玩法又分为线上切入和线下切入。

4.1线上玩家

说白了，线上切入玩家其实就是是做电商，或者做O2O平台的，只不过没有阿里、京东体量那么大，资源那么广，技术那么雄厚。所以本着“不能做大，那做精也是可以的”的逻辑，各玩家在其细分市场中打拼着。线下切入玩家也其实就是在线下各行业已经稳扎稳打，拥有既有场景、广阔市场资源和用户数据的实体企业瞄准消费金融这块蛋糕后的分支。

线上玩家以瓜子二手车、携程为典型，在平台成熟之后，利用垂直市场优势，开展金融分支业务。基本的推广方式都是在app或者网站中假设一栏有关于商品分期或者贷款的栏目。

4.2线下玩家

线下玩家则以万达金融和链家金融为典型。

他们的优势在于用户精准，消费者本身就是带着目的来的，不需要他们再去进行筛选和提纯；还有就是数据也更精准，因为在平台交易中，需求、支付能力、信用状况都可以得到体现。

比如说，对于有场景的链家金融、世联小贷来说，其在自身体系内开展住房信贷水到渠成，直接将信贷服务嵌入到新房、二手房交易环节中去，由销售场景衍生出信贷场景，并且不需要另外设置地推人员，获客和运营成本自然得到节省。

然而这两类玩家也有共同的问题，即使通过垂直入口获得了更为精准的数据，但由于规模和资源的限制，还有缺乏专业人才和技术，在风控能力上无论与银行系或者BAT系玩家相比都逊色了不少。

4.3独立消费金融公司

接下来说说独立消费金融公司。

说白了，他们就是披着互联网壳子的传统借贷公司，不过规模更大，系统更成熟。

目前国内最大的独立消费金融公司应该是欧洲的捷信，其放贷量累计应该有一两百亿。它基本上是跟苏宁等类似的卖场合作，分期买手机、电器等。虽然它也是主打低额高频，但由于业务推广成本高，并不好盈利。消息称，捷信最近的不良率已经增至4.49%，快要突破5%的大关了，它的处境实在非常危险。

同样类型的还有佰仟，在运营模式上与捷信相类似，但在扩张期，给予线下商户更多的返点来激励合作，从而抢占了一部分原本属于捷信的商户。捷信和佰仟虽然受线下模式的制约发展多年，但其业务规模已颇具影响力。

不过目前，捷信、佰仟都在面临业务增长率下降的难题，因为它们过去赖以合作的连锁零售商们将推出自有的消费金融业务（也就是上文提到的线下场景切入玩家），并陆续中断与捷信、佰仟的合作，关联的消费场景会大幅度缩水。消费金融，场景是核心，如果捷信和佰仟等独立消费金融公司不改变战略打法，还想靠铺人的方式去引流量，那就太不识时务了。

而且佰仟最近遭到很多投诉，原因在于风控把控不好，采用灰色催帐方式。

究其本质，灰色催帐乃至社黑催帐都还是风控的问题。 捷信、佰仟，乃至趣分期，乐信这种铺人的消费金融玩家，并没有把风控系统放在很高的位置，也就自然没有进行风控模型和系统的自主开发。这在现如今流量先行，风控制胜的消费金融领域实在是危机身家性命的短板。

4.4P2P

最后来聊聊P2P。目前在这块做得比较好的拍拍贷、宜人贷、乐信和趣分期，乐信的前身是分期乐（拍拍贷其实有和京东合作；宜人贷的背后是宜信；乐信和趣分期他们实际上是电商+P2P的模式，但电商仅作增加流量的作用，这里仅谈论它们的P2P板块）。

其实从上图就可以看出来P2P整体的打法和优势劣势了。

4.4.1P2P劣势

一般，P2P玩家是早期做学生分期市场发家（因为违规，目前趣分期已经宣布推出校园市场），积累了一定的资金之后继续深耕消费金融市场。获取流量的主要方式还是地推，这点其实和独立消费金融玩家颇为相似， 本质上都是铺人战术 。而且地推团队承担着获客和把握部分风控的双重职能，所以地推团队质量如何直接关系着P2P玩家的发展前景。 但实际上地推这种手段有两个致命的缺陷，一是成本高昂，二是数据作假。

2013年的时候消费金融的获客成本大概在300~500元/人，而到2016年，获客成本已经飙升至1000~3000元/人 ，地推的获客方式已经让很多P2P玩家吃不消了。而且很多P2P玩家为了扩大地推规模，经常招用完全不懂风控，且在推广时候偷工减料的兼职大学生。

前面在说BAT玩家的时候提到了数据提纯，然而这样得到的数据，是无论如何也无法描绘出精准的用户画像的，所以在风控方面，无论是和自研风控数据的BAT玩家还是和坐拥庞大线下资源的银行系玩家和独立消费金融玩家，P2P玩家都是比不过的。虽然拍拍贷和宜人贷做纯线上， 但是流量还是要靠和各平台合作，其中一个大入口是京东，P2P玩家要想做大非常难 。

P2P玩家的另外一个劣势体现在了放款的时效上面。目前，线下贷款目前做的比较好的捷信可以做到40分钟以内放款，而P2P是无法直接放款的，因为需要理财端资金的配合，在放款的时效性上天生就处于劣势。除此之外，线上的资源90%被电商巨头们吃掉了；线下方面，传统的独立消费金融玩家也已经把这块市场吃得差不多了。

P2P玩家如果不合作、不推广，不自建场景，生存空间实在太小了。所以为了与巨头进行差异化竞争，大多数的P2P玩家会选择通过高息去覆盖风险的方式，像趣分期和分期乐的玩家还是少数，大多数P2P平台的年化率在50%以上，100%的也很常见。

那么，都知道消费金融最核心的是消费场景和风控数据，这两项都弱的P2P到底还有什么核心竞争力呢？

4.4.2P2P核心竞争力

其实在垂直细分领域，尤其是线下部分，消费金融的潜力还未被完全释放，它们占领了大量的流量和用户，但金融服务还未跟上，所以P2P玩家在这个市场还是有机会的。而且，尽管在线上、线下的布局中，P2P平台已稍失先发优势，但移动端的竞争把消费金融玩家们的差距大大缩小了，通过广告投放，应用市场的推广，P2P玩家还是能够吸引到部分借贷目的明确的用户的注意力的，这也给了后进入的P2P平台们一个弯道超车的机会。

5.大趋势预测，几个关键词？

5.1整改兼并？

（消费金融相关政策及其内容）

我国消费金融市场目前正在经历从补充条例到政策监管的过程，预计未来市场会更加规范，而诸如裸贷、社黑催收等涉及消费金融市场的灰色行为将会越来越少。

自2016年8月以来，问题平台数量从每月最高新增70余家降至23家左右，同时，性质最恶劣的平台跑路数量也快速降低，已经从月均40家左右的水平降至个位数以下。这也就意味着市面上现存的很多靠灰色地带存活的玩家将被扫地出局。而且结合美国经验来看，消费金融的市场一定会被不断整合， 大鱼吃小鱼，小鱼吃虾米，最后剩下各领域的几家巨头彼此拉锯。

5.2交互合作？

其实这个趋势已经被证实。在过去，银行系大多是实体企业合作。 比如说“中行+百联集团”，“北银+利时集团+万达”，“兴业银行+泉州商业”，“南京银行+苏宁”，“重庆银行+重庆百货”等等组合，就是最好的代表 。他们一个提供金融经验，一个提供消费场景，流量和数据都有了。

但随着互联网的不断发展，人们生活方式的改变，这种合作模式也有了新的变化，银行系开始选择与互联网公司合作 ，比如说拉卡拉入股中邮，生意宝入了杭银，携程入了尚诚，拟成立但还未获批的还有58同城加长沙银行，神州优车与张家口银行。

另一个合作指的是垂直系和巨头们的合作。未来“平台化+产品”的关系将会更密切，进行这样合作的好处是，垂直系可以借助巨头们的流量入口，而巨头们可以通过与垂直系合作进入到更深层次的细分市场中。

5.3第三方数据入征信？

目前我国央行征信系统的主要数据还是主流信贷人群，这些共享数据无法体现次贷人群的个性化群体特征，和他们匹配度低，同时也会给外围共享型征信数据带来同质化困扰。

BAT玩家做风控的优势在于自有数据，而且在不断研发新的系统和模型。随着这些信贷数据被正规的金融机构采用并应用，所谓的次级信贷人就会从金融机构获得低息贷款，这只是时间问题。但是问题在于，大数据时代的主题词是“快”，央行征信系统的反应周期显得过于冗长了。即使接入第三方数据，急需数据的消费金融玩家们还会买这个帐么？