消費金融研究ppt課件

中國互聯網消費金融的生態(tài)By吳鷹 1 與互聯網金融其他領域相比 消費金融處于早期發(fā)展萌芽階段 各細分領域均出現創(chuàng)業(yè)公司 誰是未來五年最大的市場機會 P2P 經歷了井噴發(fā)展的兩年 風險開始凸顯 面臨集體轉型 互聯網金融領域 發(fā)展現狀 機會簡評 財富管理 互聯網對于理財的價值在于獲客和變現目前進入門檻低 資產收益率不斷下降 如何持續(xù)獲得優(yōu)質資產端并提供富有吸引力的投資組合 征信 個人征信剛剛起步 市場格局依然分散數據獲取技術不斷創(chuàng)新 進一步獲取數據 探索數據應用 支付 線下同質化明顯 線上支付格局基本確定 線上集中度高 機會不大 供應鏈金融 符合產融結合趨勢 但地域性強 市場分散 不容易出現大公司 互聯網證券 經紀業(yè)務牌照壁壘難以跨越 行業(yè)發(fā)展相對早期 互聯網保險 從產品角度創(chuàng)新的公司比較稀缺 有價值的模式有待進一步探索 虛擬貨幣 效率提升 但價格風險 支付安全等問題難以消除 面臨一定政策風險 互聯網金融板塊眾多 資本在尋找真正的機會 2 I 整體市場機會 消費金融是未來五年互聯網金融領域最大的投資機會之一 3 消費升級帶來非生活必需品占家庭消費的比重增加 100 2010 2020 預測 年均增長率 數據來源 麥肯錫 會面 2020中國消費者 消費升級帶動消費增量市場發(fā)展和消費結構變化 為消費金融帶來契機 中國消費升級使消費需求從衣食住行等必需品和半必需品向休閑娛樂等非必需品轉移 帶來巨大的消費金融市場機會根據麥肯錫預測 受益于可負擔非生活必需品消費人群的日益增加 2010年到2020年中國非生活必需品消費將保持13 4 的年平均增長率 高于生活必需品和半必需品 4 13 4 10 9 7 2 注 1 中美信貸統(tǒng)計口徑存在差異 為使中美信貸結構可比 本次研究中剔除了美國信貸統(tǒng)計中包含的中央及地方政府信貸 金融機構信貸 并將住房抵押貸款納入了消費信貸范圍 數據來源 國家統(tǒng)計局 美聯儲 央行 汽車工業(yè)協(xié)會 Wind 2014年 中國消費信貸占整體信貸市場規(guī)模的比例只有18 美國為48 中國個人消費信貸規(guī)模占居民可支配收入的比例為11 2 美國為25 9 在含房貸口徑統(tǒng)計下 中國的消費信貸規(guī)模占居民可支配收入比例上升至36 4 美國則為104 4 總體看來 中國居民部門的消費杠桿率水平依然較低 與美國等發(fā)達國家存在較大差距 與美國相比 中國消費信貸占比低 消費信貸規(guī)模占居民可支配收入比例低 增長空間充足 5 中國消費信貸 或房貸 居民可支配收入 消費信貸 含房貸 房貸 25 2 消費信貸 不含房貸 美國消費信貸 或房貸 居民可支配收入 消費信貸 含房貸 房貸 78 5 消費信貸 不含房貸 2007年至2014年 中國消費信貸規(guī)模年均復合增長率為24 7 保守預測2014 2020年年復合增長率為15 0 則2020年消費信貸規(guī)模超過35萬億元 若年復合增長率達到18 5 2020年消費信貸規(guī)模將超過42萬億元我們預測 到2020年 中國消費信貸結構大致比例為 房貸70 71 信用卡貸15 17 車貸3 5 其它7 12 中國消費品零售市場線上滲透率逐步提高 2014年突破10 泛個人消費的互聯網化催生出線上消費金融的增量市場消費互聯網化的趨勢為消費金融業(yè)務發(fā)展提供了全新的發(fā)展空間 也給銀行以外的金融機構帶來新的機遇 中國消費信貸市場未來5年仍然會維持高增長 6 注 1 居民最終消費是指居民購買的所有貨物和服務 包括耐用品 例如汽車 洗衣機 家用電腦等 的市場價值 不包括購買住房的支出 2 2014年中國消費信貸 不含房貸 居民消費支出的比例為15 9 此處假設參照該比例得出 美國同期這一比例為27 9 數據來源 國家統(tǒng)計局 Wind 華興研究 國家統(tǒng)計局 貝恩咨詢 消費金融政策利好 其他互聯網金融領域政策利空 相比其他互聯網金融領域 消費金融領域政策持續(xù)鼓勵 資料來源 公開信息 7 1998 1996 6 1999 2000 2012 2013 銀行間同業(yè)拆借利率放開 擴大貸款利率浮動區(qū)間 嘗試大額長期存款利率市場化 推進境內外幣利率市場化 2004 再次擴大貸款利率浮動區(qū)間 存款利率浮動區(qū)間擴大 全面放開金融機構貸款利率 中國利率市場化進程 中國貨幣基金規(guī)模迅猛增長 2003 42億元 2004 633億元 2005 2 037億元 2008 3 892億元 2012 5 181億元 2013 7 457億元 2014 突破2萬億元 數據來源 國際貨幣基金組織 公開新聞資料 利率市場化與線上投資的發(fā)展為消費金融提供了豐富 靈活的資金來源 8 2011 2014中國P2P網貸行業(yè)成交總量 單位 億元 移動互聯網及第三方支付技術的普及極大降低了消費金融的交易門檻 金融科技的全面發(fā)展提升了消費金融滲透率與便捷性 移動互聯網用戶規(guī)模及滲透率不斷提升 第三方移動支付交易規(guī)模增長迅速 CAGR 174 單位 億元 數據來源 數據來源 Wind 艾瑞咨詢 9 大數據技術 通過大數據挖掘從多個維度動態(tài)刻畫個人信用 消費金融服務得以觸達更多傳統(tǒng)金融機構難以覆蓋的空白 長尾客群 生活軌跡數據興趣愛好數據關系鏈數據社交數據人口學特征 征信數據來源 個人生物特征數據技術越來越多地應用在個人信貸業(yè)務中 降低了消費金融服務的邊際成本 為消費金融發(fā)展保駕護航 人臉識別 指紋識別 聲紋識別 80 90后消費群體超前消費意識更強 對新型金融產品接受度更高 為消費金融提供了巨大的增長空間 數據來源 Wind 中國市場與媒介研究 CMMS 人人網 2015年輕人理財調查 90后理財途徑調查顯示 該人群對互聯網金融的接受度較高 10 以汽車金融為例 年輕消費群體的崛起將大大拉動消費金融增量市場 汽車金融的滲透率 按年齡層劃分 汽車金融消費者的年齡結構 II 賽道 公司與成功模式 11 從消費場景看消費金融的機會 十年以上一次 幾年一次 幾個月一次 幾周一次 幾天一次 客單價 百元左右 千元左右 萬元左右 幾十萬元左右 百萬元左右 房 車 婚慶 求學 耐用消費品中小型交通工具奢侈品 日常生活開支購物餐飲 培訓 裝修 醫(yī)美 租房 應急周轉 人情支出 使用頻次 傳統(tǒng)金融機構如銀行提供的消費信貸產品 覆蓋車 房按揭貸款等高客單價消費需求信用卡覆蓋了頻次較高 單價較低的日常生活開支消費場景以及短期應急周轉需求仍然存在大量的高客單價 中低頻次消費場景如耐用消費品消費等未被覆蓋 是創(chuàng)業(yè)公司的機會所在 12 中國消費金融公司模式分類 房貸 車貸 信用消費貸 現金貸 按揭貸款 非按揭貸款 新車金融 二手車金融 受托支付的場景類消費信貸 新車金融的主要參與者為廠商系 銀行系消費金融公司二手車金融較難定價和處置 從產業(yè)鏈切入 掌握核心交易數據的玩家具備優(yōu)勢 傳統(tǒng)銀行是按揭類貸款主要提供者非按揭貸款參與者眾多 傳統(tǒng)小貸公司 典當行或其他具備定價或處置能力的主體 在資產端形成優(yōu)勢 針對垂直客群聚合消費場景以現金貸為主要形成 從線上線下獲客 13 注 房貸分為按揭和非按揭貸款 車貸按新車和二手車金融進行分類 信用消費貸指不需要抵押和擔保的消費類信用貸款 房貸 按揭貸款由銀行壟斷 互聯網交易平臺切入其他房產金融產品 按揭貸款 首付貸 過橋貸 贖樓貸 抵押貸款 傳統(tǒng)銀行 專業(yè)銀行 傳統(tǒng)銀行 互聯網房產金融平臺 傳統(tǒng)線下金融服務機構 14 非按揭貸款 市場格局中國的房貸市場目前主要由銀行壟斷 并且由于政策限制 中國的消費金融公司不允許發(fā)放房貸非按揭貸款由于房產地域性特點 線下傳統(tǒng)金融服務機構難以全面覆蓋 市場零散 互聯網房產金融平臺信息優(yōu)勢大傳統(tǒng)機構無法全面掌控交易場景 互聯網房產金融平臺從線下房屋交易環(huán)節(jié)切入 具備較強的資產定價 處置能力 美國的BOFI和中國的鏈家都是以互聯網為方式提供服務的典型房貸市場機會由產而融 切入房屋交易場景 提供金融服務 鏈家金融依托鏈家在二手房交易環(huán)節(jié)的經驗 對二手房定價 處置有較強掌控能力具備交易場景的機構與金融服務公司合作模式 鏈家金融 由產而融 貫穿二手房交易全過程的金融服務提供者 交割前 交割中 交割后 資金服務 配套服務 周轉貸款針對按揭貸款購房客戶在銀行批貸到放款之前的空檔提供短期墊資 首付貸款為新房買家提供銀行按揭之外的首付貸款 贖樓貸款針對所售房屋尚未解除按揭的賣家提供短期過橋貸款贖回抵押房產 理房通 房產交易領域的支付寶 交易資金第三方托管和支付工具確保大額房產交易資金安全 抵押消費貸款針對已購房客戶的大額消費需求 如裝修等 提供住房抵押貸款的居間服務 理財產品為已售房屋客戶提供財富管理服務 滿足其理財需求 持續(xù)挖掘客戶價值 產權過戶代辦產權代繳稅代辦過戶按揭資料收集整理代辦抵押登記手續(xù) P2P平臺 鏈家理財 為各類貸款產品提供資金 為 理房通 沉淀資金 用戶理財資金對接金融產品 1 2 3 買主端 房源端 車貸 二手車金融市場潛力大 創(chuàng)業(yè)公司存在機會 新車增長放緩 二手車將出現爆發(fā)增長 中國汽車金融滲透率低 創(chuàng)業(yè)公司在二手車市場具有突破機會 預計2020年新車消費金融達到1萬億 二手車1000億中國汽車金融滲透率僅為20 遠低于發(fā)達國家普遍60 以上的滲透率水平新車金融市場主要由廠商系 銀行系壟斷 銀行占近70 份額創(chuàng)業(yè)公司缺乏切入新車產業(yè)鏈的優(yōu)勢 機會較小 在二手車市場存在機會 我國新車進入置換高峰 2013年國內民用汽車保有量超過1 2億輛 為國內的二手車市場發(fā)展創(chuàng)造了巨大的發(fā)展空間國內二手車的交易量將出現爆發(fā)式的增長 預計2020年交易量將超過2000萬輛 市場規(guī)模將超過1萬億 CAGR 26 7 進入置換高峰 資料來源 中國國家商務部 CEIC 德勤研究 中金 16 車貸 二手車金融競爭的關鍵在于車況綜合評估及授信的能力 二手車經銷商 二手車買家 搜尋 檢測認證 采購 運輸集中 倉儲 交易 延保 運輸分發(fā) 服務提供方 銀行 擔保公司 銀行 小額貸款公司 創(chuàng)業(yè)公司 銀行 租賃公司 汽車金融公司 創(chuàng)業(yè)公司 抵押貸款 倉儲融資 購車貸款 投保 二手車經銷商和消費者個人難以獲得以汽車為抵押的銀行授信 主要有兩個原因 二手車估值難度較大 缺乏對汽車車況進行綜合評估并進行相應估值的能力還款周期短 銀行信貸產品利潤偏薄 一車一貸 的模式需要銀行進行大量評估工作 成本較高 成本利潤的不匹配讓銀行難有動力推行相關服務消費者不僅希望能夠在交易平臺上購買二手車商品 更希望能夠得到后續(xù)包括貸款 保險 維修在內的一攬子服務 能夠提供上述服務的公司可以由交易切入金融產品和汽車后市場 延伸至利潤空間更豐富的環(huán)節(jié) 銀行無法全面滿足二手車金融的需求 創(chuàng)業(yè)公司有機會從交易 服務切入金融 保險公司 二手車金融服務提供商與二手車產業(yè)鏈緊密結合 17 信用消費貸 按客戶人群細分市場的規(guī)模與機會 100 0 200 300 400 500 1000元 1000 3000元 3000 5000元 5000 10000元 50 4億目標人群預計可信貸規(guī)模在1200億左右 4億目標人群預計可產生信貸規(guī)模7000億 3600萬學生預計信貸規(guī)模576億 總人口基數 百萬人 人均授信額度 500 主流人群信用卡潛在用戶約5億 持卡量4 55億張透支余額23 400億可查人行征信記錄僅2 75億人 存量市場中高收入人群 存量市場 增量市場 600 700 800 機會 向存量市場轉化率高與傳統(tǒng)金融機構合作 機會 發(fā)揮互聯網基因或地面團隊優(yōu)勢 獨立做大做深 傳統(tǒng)金融機構較難介入 機會 把握主要品類 剛需大件 對供應鏈和渠道掌控能力強的企業(yè)有望勝出 低端白領 藍領等低收入人群 大學生 農民 農民4億目標人群目標滲透率10 客單價3000元預計信貸規(guī)模約1200億 大學生群體3600萬目標人群客單價3000 5000元 滲透率40 預計信貸規(guī)模約576億 低端白領 藍領等低收入人群短期周轉信貸需求的目標滲透率2 3 客單價700元左右 預計短期周轉信貸規(guī)模1800億線下消費目標滲透率1 3 客單價3000 5000預計線下消費信貸規(guī)模5200億 18 信用消費貸 從用戶生命周期和社會階層躍遷看消費金融的機會 信用卡覆蓋 富裕家庭 18歲 25歲 35歲 60歲 大學生 年輕藍領 白領 私營業(yè)主 年輕農民 主流人群 信用卡不覆蓋 主流人群 農民 初級藍領 無固定職業(yè)人群 農民 低端藍領 無固定職業(yè)人群 初級白領 低端白領 隨著用戶年齡增加 社會階層逐漸分化 大學生和年輕藍領 白領階層最具向上躍升的空間 是藍海市場中轉化率較高的垂直人群 YoungMove uppers 25歲以后大部分年輕人都會進入社會 25 35歲是社會階層分化 出現躍遷的高峰期 35歲之后階層相對固化 無固定職業(yè)人群 19 模式介紹 銀行和銀行系消費金融公司模式 銀行的消費金融產品以房貸 車貸 信用卡為主 以一張卡覆蓋多個消費場景隨著信用卡增速下降 主流客群的飽和銀行信用卡從早期數量型的擴張 2007年以前 轉向以提高卡盈利為核心的階段 銀行系消費金融公司的模式 銀行消費金融產品的模式 銀行 零售百貨巨頭 其他金融機構的股東配置與各垂直領域的龍頭合作推廣 當場審批放款 部分免除銀行面簽等環(huán)節(jié)可與發(fā)卡結合 開展循環(huán)授信 在審批時效 額度等方面由于信用卡 向消費金融公司提出申請 消費金融公司審核并發(fā)放貸款 向電商平臺購買產品或服務 提供產品或服務 用于線下消費 線上消費 線下消費 借款人 20 模式介紹 新型持牌消費金融公司模式 捷信金融 蘇寧 海爾消費金融 招聯消費金融 馬上消費金融 互聯網對金融產業(yè)鏈的滲透正在由獲客渠道深入信審風控等各個環(huán)節(jié) 新批的消費金融公司積極推進漸進式改革 在獲客 審批 風控等各環(huán)節(jié)以互聯網手段提升運營效率 國內領先的外商獨資消費金融公司 大股東PPF集團是中東歐以及亞洲領先的消費金融提供商之一 2015年銀監(jiān)會新批的分別以蘇寧 海爾作為大股東發(fā)起的消費金融公司 獲客 以線下地推為主搭建銷售網絡 與迪信通 蘇寧和國美等知名全國電子家電零售商建立合作關系 目前已在250多個城市設置超過4萬個POS貸款點 批核 在集中管理 高效的運營體系基礎上 建立全流程自動審批系統(tǒng)和反欺詐數據庫 60分鐘即可批核放款 產品和流程線上化是未來發(fā)力點 小額線上paydayloan線上試用線下分期產品簡化在線貸款程序 線上獲客 獲客與批核 線上線下結合海爾消費金融 推出個人線上消費信貸APP 無紙化申請 快速審批 最快一天可獲授信 可取現50 或在線上商城和線下3000家零售店使用蘇寧消費金融 根據消費數據主動授信 線上商城一鍵支付使用 同時開通線下零售門店申請?zhí)K寧結合物流云 金融云 數據云打造個人征信體系 資料來源 公開資料整理 2015年銀監(jiān)會新批的消費金融公司 招商銀行和中國聯通為發(fā)起股東 獲客 以線上渠道為主推出移動APP獲客學生分期產品 零零花 通過聯通網上營業(yè)廳獲客白領分期產品 好期貸 入駐支付寶平臺獲客 批核 引入支付寶芝麻信用分作為準入門檻 芝麻分超過700分可直接線上使用授信額度 2014年底銀監(jiān)會批準的消費金融公司 重慶百貨作為大股東發(fā)起設立 獲客 全部線上渠道通過手機APP獲客 無線下網點 批核 以央行征信為主 結合零售 金融機構股東提供的交易 金融數據 建立了全流程自動批核系統(tǒng) 21 競爭格局 當前階段 競爭初期階段 各機構聯合開發(fā)增量市場 增量市場足夠大 合作多于競爭 傳統(tǒng)金融機構利用資金優(yōu)勢 互聯網巨頭利用廣譜客群和大數據優(yōu)勢 創(chuàng)業(yè)公司利用垂直領域優(yōu)勢 合作開發(fā)