作者：新希望金融科技
来源：九卦金融圈
前
言
信贷作为商业银行的主要赢利手段，带来业绩回报的同时也为宏观经济发展和人民生活带来了新的想象空间。不过，从信贷发展来看，风险控制一直是重中之重。在互联网思维和产品介入之前，建立严格的贷款制度一直是信贷的核心基座，包括：贷款人关系、贷款申请、贷前调查、贷款审批及发放、贷后监控、贷款偿还与展期、信贷惩戒等。随着科技的发展，信贷已经从原始僵化的1.0时代迈进了移动互联的2.0时代，冗杂的业务审批和线下面签模式不再成为必须。
信贷3.0：不止于金钱的支持，它是一种生活方式，一种融合万千场景的全新体验，更为客户回归银行提供了一套全新的生产工具和生产力。
新希望金融科技公司作为中小银行零售数字化转型首选技术服务商，汇集了全球一流的人工智能专家以及行业咨询专家，特别呈现洞察报告《信贷3.0：让客户重返银行》, 从行业演进、技术发展、市场需求、科技架构、业务需要、用户体验等多个方面进行了洞察剖析，并提出自己的观点和方法论建议。
“常”疫情时代取代后疫情时代
二战结束后，人类还未遇到如新冠疫情一般，传播速度之快、感染范围之广、防控难度之大的疫病。第一波疫情后，伴随着常态化防控和新发疫情的“偷袭”，不确定性成为搅动全球经济的“鲇鱼”，世界贸易投资活动受到严重冲击，全球经济陷入衰退，各国政策宽松力度持续加大。
中国疫情防控阻击战取得重大战略成果，但经济下行压力持续加大。银行业经营态势总体稳健，防范化解金融风险攻坚战取得关键进展，金融机构服务实体经济质效不断提升，支持经济社会恢复发展力度进一步加大，重点机构重点领域改革转型不断深化，公司治理机制进一步完善。值得一提的是，疫情加速了线上化、数字化、无接触化的进程，数字银行通过互联网走入了更多人的生活当中，包括那些原本抵触互联网，没用过数字银行工具的人。
“近期，银行线上业务服务替代率平均水平达96%。”
——2020.2 中国银保监会副主席梁涛
中国银行业协会发布的《2020年度中国银行业发展报告》显示：2019年，银行业金融机构支持实体经济力度明显提升，金融机构人民币各项贷款同比增长12.3%，新增贷款持续走高。其中，公司贷款规模稳步增长，信贷结构持续优化，普惠小微企业贷款增速加快，年末普惠小微贷款同比增长23.1%，比上年末高7.9个百分点。个人贷款业务保持较快增长，占比持续提升，个人贷款质量进一步改善，年末金融机构对住户部门发放贷款同比增长15.52%，增速高于同期贷款增速3.43个百分点。
可以发现，在疫情前、中、后期，信贷都将持续发挥重要作用，支撑实体经济运行。提前将金融科技与信贷业务充分链接的银行在疫情爆发时取得的逆势增长有目共睹，拥抱经济效益的同时体现了银行的社会责任，在口碑、客流、利益等方面上演帽子戏法，这不仅是危中寻机的体现，更是信贷3.0的力量证明，用体验获客，实现银行生产力的变革。数字银行不仅仅是线下业务线上化，更是将金融科技与获客、风控、运营、系统等关键要素的深度耦合，这种耦合，不仅带来生产工具的嬗变，更重要的是生产力的革新，让银行具备更强大的运营能力和技术能力，在自有品牌、自主获客、自营产品、自营能力、人员培养等方面具有主动性和自我进化。
——新希望金融科技公司副总裁 周旭强
目录
# 1.从封闭到开放，从业务经理到开放银行和API
# 2.信贷1.0到3.0的六大表征
# 3.信贷3.0：不止于信贷
# 4.制胜信贷3.0的四大锦囊
# 5.让客户重返银行，让银行无处不在
一
从封闭到开放，
从业务经理到开放银行与API
信贷1.0
（人肉战术与低效工具的掣肘）
全球震荡带来行业持续变化，不确定性因素对金融行业按下了鲇鱼效应的启动键。在2008年金融风暴之前，信贷主要是银行的工作，小贷公司、助贷机构和P2P一类名字鲜有耳闻。
无论是个人还是中小企业，需要数天甚至数周时间完成材料的起草和准备，而这只是贷款申请的一部分。因为还需要少则一周多则数月的时间等待审批。“纸质化”就是信贷1.0的典型特征。囿于纸质进件的模式，信贷1.0对业务经理的依赖性非常明显，从展业到信贷审批，全流程都需要人的严格把关，来完成对贷款成本和违约成本的控制。
银行对资金的使用情况更是未知，贷后管理主要停留在让借款人在规定日期或者限定年限偿还贷款。在这个时期，对银行和用户而言，都没有得到优质而高效的体验。在信贷1.0时期，虽然有一些IT设施辅助经营，实现部分业务的电子化，但是人们所花费的时间并没有明显减少，复杂的人员审批、僵化的条款和不够灵活的还款方式，使得信贷的便捷性并没有因此明显提高，甚至不够发达和可靠的技术还增加了用户的使用门槛。
在信贷1.0阶段，银行将展业重心置于传统实体网点服务，追求规模效应和网点扩张，其背后则是资本、人力、运营效率和成本之间的矛盾。
信贷2.0
（互联网金融时代，马太效应开始显现）
随着数字技术和移动互联网的高速发展，信贷产品开始变得多元化，贷款入口、利息计算、进件方式开始转变。同时，市场上出现更多的信贷机构和服务商。
根据统计报告，2012年，网贷平台数量在国内迅速增长，截止到2015年4月底已有3054家。
足以见得新兴信贷机构和模式的发展之迅速。用户体验的刚需和互联网时代的用户习惯转变也刺激了传统银行向数字化转型。
随着移动时代的来临和互联网金融的演进，在信贷2.0阶段，银行等信贷机构开始重视数字化手段和数据的利用，让进件、审批、放款等流程进入移动化时代，得益于轻量化、便利化、（半）无纸化的特征，获客场景也走进线上线下相结合的阶段，银行柜面取代率提升的同时客户体验也获得提升。银行依托自身沉淀的信贷数据，更精准地判断风险，建立用户画像并尝试用科技模型辅助人工决策，从而提高业务办结的效率。数字化转型的“先驱们”开始感受到金融科技的力量，越来越多的金融科技公司也开始进入赛道，帮助银行业务实现线上化转型。
在信贷2.0阶段，作为有资本而且具有人才号召力的头部银行之间的科技角力十分明显，中小银行大多观望或者浅尝试水，而在此期间，技术壁垒也就逐渐产生，马太效应开始显现。但是，对用户而言，并不会因为银行的能力大小就改变自身的经济诉求，银行也不能以自身发展为借口从而限制对用户提供服务。信贷3.0时代，为这个矛盾提供了解决方案。
信贷3.0
（金融即服务，银行无处不在）
随着开放银行（Opening Bank）理念和API（Application Programming Interface）技术的引入，银行的业务变得非常多元和开放，信贷入口也不再局限于银行。
借助金融科技的力量，技术的存在感越来越强，人作为更高级的角色从重复的低质量的工作中解放出来，投入更精细化和定制化的工作中，实现用户体验的持续提升。
信贷3.0属于人工智能技术与银行业务的深度耦合，与信贷2.0的行内数字化不同，信贷3.0在纵向深度耦合科技与业务的情况下，还侧重银行与银行、银行与非银行之间的协同共享，实现联合评级、综合风控，在充分了解用户需求和业务要求的前提下提供的新的生产工具甚至形成一种新的科技生产力。
利用实时的数据和沉淀数据共同实现算法的不断升级、模型的动态完善、系统的快速迭代，从而实现业务的正向循环和自我进化。其中，自动化、全在线、实时性、全客群、全域性、系统化、高并发是信贷3.0的主要特征和必备要素。当各个机构之间的数据协同足够深入，银行也能够实现对资金流向、用户行为的精准画像，从而为用户提供定制化的信贷产品和灵活的服务方案，让银行信贷产品和体验的竞争力显著增强，提供更懂用户、更安全可靠、更灵活多变的信贷方案，让用户回归银行，不仅是导入流量，更在于自有客户人群的获取和自身运营能力的建设。
二
信贷1.0到信贷3.0的六大表征
在评估一笔贷款发放全流程的优劣时，有六个关键要素。放款速度、贷款成本、流程管控、不良率、可得性和贷后管理。
在信贷1.0和信贷2.0中，这六大要素的运用呈现出以下特征：
一、放款速度
与信贷1.0的纸质申请+人工审核相比，信贷2.0的进件速度和方式出现新的变化，批量和移动作业的特点较为显著，在线流程最快可能数小时内完成审批，而不用耗费几天或数周时间。在此阶段，助贷机构、小贷公司、P2P、互联网金融等各类机构和产品竞相出现，利用垂直领域的大数据进行风控开始变成现实，信贷1.0时代银行的不可替代性被打破，传统银行与互联网金融、甚至金融科技公司出现业务上的重叠和较量。
二、贷款成本
与信贷1.0的贷款成本相比，由于产品的多元化和还款方式的灵活性，贷款人需要支付的利息成本相对可能更低。例如：在信贷2.0阶段，有金融机构推出了根据使用情况支付利息的产品，由于还款方式和计息方式的变化，用户可能只在用款时才支付利息，并支持随借随还等服务方式。
三、流程管控
信贷1.0的还款方式相对单一，几乎是通过约定还款日期来形成对信贷约定执行情况的管控，非常刚性和僵化；而信贷2.0阶段，部分产品提供了更个性化和具有弹性的还款方式，但是从本质上来讲，为了管控贷款人，规则制定和审批流程仍然不够高效和智能，人的成分依然很重。相较之下，一些互联网金融机构推出了便捷性更高的信贷产品，初露锋芒的大数据风控带来全新体验的同时也引发行业内的激烈讨论。
四、不良率
随着市场容量的增加和资金需求的扩展，信贷市场迎来高速增长，银行不良贷款率也出现波动。截至2018年二季度末，商业银行不良贷款余额较上季末增加1829亿元，达1.96万亿元，不良贷款率1.86%，创下2009年3月份以来的最高水平；2019年末，商业银行不良贷款余额2.41万亿元，商业银行不良贷款率1.86%。总览近20年信贷发展历程，商业银行不良贷款率出现大幅下降后小幅上升的趋势。
五、可得性
相比于信贷1.0的信贷员1对1面签和逐级审批模式，信贷2.0已经出现了电子化进件流程和更集中的审批方式，放款速度和贷款余额双双增长，部分头部机构开始运用大数据风控的方式实现即时授信和放款；在信贷2.0阶段，非银信贷机构的业务申请比例屡创新高，对银行信贷业务带来挑战。
六、贷后管理
在信贷1.0阶段，贷后的管理主要是通过约定日期进行还贷，监管方式单一，对于资金流向、实时信用变化情况等很难准确跟踪记录。在信贷2.0阶段，有公司通过业务员用多种方式从贷款人本人和侧面摸底贷款人资产情况和贷后信用变化情况，在一定程度上降低违约风险和资金风险，但是仍然是人工操作+机器记录等方式为主。随着信贷产品的分类更加清晰，消金、指定用途贷等新兴的贷款模式的出现，机构对于资金使用、违约管理、法诉等有了更高的要求。
三
信贷3.0的六大表征
放款速度
随着人工智能、大数据、云计算等技术日趋成熟并实际应用，大数据风控成为信贷3.0的核心特征之一。大数据的应用深入到获客、身份验证、授信和贷中、贷后管理等环节，可以进行自动化进件、核准和审批。借助实时大数据和机构间互联互通，实现授信额度的多维决策。基于动态大数据和算法模型，额度和利率能够实现“千人千面”，为客户提供更丰富的产品选择，满足客制化需求，自动化审批也大幅提高了放款效率，将放款速度从最初的数周、数月压缩至分钟级甚至秒级，这在以往是不可想象的。在信贷3.0时代，秒申秒贷已经成为不少贷款者的心理刚需和获客金钥匙。
贷款成本
信贷3.0主要采用的大数据风控系统提供了动态、多维的授信评估能力，借款人的贷款成本变得更弹性和个性化，个人消费类产品几乎只需支付利息，人力成本和时间成本几乎为零，并且计息也只发生在提现或资金使用阶段，加上随借随还等灵活政策，打破之前单一时间放款、还款的时间限制，降低贷款成本的同时更积累下丰富的用户行为数据，有利于优化风控模型和算法。借助信贷3.0的风控模型和算法机制，贷款成本可能随着良好的行为数据进一步降低，甚至根据资金用途的不同而变化，这一点也是信贷1.0和2.0时期较为罕见的。
流程管控
大数据等新技术帮助银行实现了的立体化、精细化、全实时的管控能力，在这个阶段，理论上任何人都能被授信，除基础身份信息外，不需要提交其他资料，大数据已经洞悉多维数据。同时，信贷3.0提供了一个入口、一套系统、一次性完成信贷全流程的能力，将2.0时代不同服务端口、不同系统、不同负责人之间产生的协同难、对接难、转型难的问题完美解决。从获客到贷后管理，都在一套高效的系统平台间完成，保障流程管控的高效协同与过程数据的完整回溯。借助API技术，和第三方机构进行数据共享合作，实现了资金投入不增加或者少增加的情况下流程管控效果的大幅提升，对放款机构和借款人来说，都是更好的流程体验。
此外，作为资金来源的水龙头，借助全面、高效、实时的流程管控，银行可以利用信贷数据帮助企业主、中小企业等更好管理现金流，帮助预警资金紧缩期，从而提供更弹性的、定制化的贷款方案，实现银行服务的增值和用户黏性的提升。
不良率
在不良率控制上，信贷3.0通过大数据风控等新技术，高度取代传统进件和人工审批。以该技术应用较为深刻的互联网银行为范本，网商银行 2015~2019年的不良率分别为： 0.18%、1.21%、1.23%、1.3%、1.3%；微众银行2015~2019年的不良率分别为：0.12%、0.32%、0.64%、0.51%、1.24%。相较之下全国2015~2019年的银行不良率为：1.67%、1.74%、1.74%、1.83%、1.86%。可以看出，大数据风控的表现较为良好，但是确实存在探索中成长的过程，需要大量的样本、数据来不断训练和提高模型、算法的准确性，提高风控能力。
“银行业在利用大数据降低不良率方面做了很多探索，有的将不良率控制在了1%左右。网商银行等贷款做得也很不错，不良率也比较低，今年会进一步推广这些经验，在大中小银行里面普及，采取更多的措施支持民营企业和小微企业发展。”
——2019两会期间 中国人民银行党委书记、中国银保监会主席郭树清
可得性
信贷3.0提供了高度自动化、智能化、立体化的系统平台，为客户提供了丰富的贷款入口，这些入口以链接、二维码、PDA、视频等各种形式与场景深度融合。贷款客户能够在多种场景下接收到贷款服务的信息，并由机器完成自动化审批。无论在家、在消费场景还是银行网点，都能快速获得授信和贷款。由于从进件、审批、风控、放款、动态监控均有新的技术辅助决策，加上API技术和移动互联网技术的高速发展，让人们免去了繁杂的证明材料。由于可得性的变革，信贷3.0为客户金融生活习惯带来了真正的新体验。
贷后管理
随着官方征信体系和各类信用产品的建设逐步完善，API技术让不同机构之间互联互通、数据共享成为现实，一笔贷款的上、中、下游也能打通。银行机构借助信贷3.0的金融科技力量可以从用户需求、贷款意愿、还款能力、还款意愿、用信情况、还款情况、贷款实际用途情况等多个维度将其实际行为、潜在行为、实际意图、潜在意图等串联起来，形成精准、动态的用户贷后画像。信贷3.0可以真正实现“好人一路绿灯，坏人寸步难行。”并且借助知识图谱等技术路径，还能实现从点到面的综合判断。
此外，由于信贷3.0实现了一套平台提供全面功能，各个系统之间实现了高效协同，数据能够无障碍流通并且实时分析。因此，贷后管理阶段可以借助贷前和贷中的全流程数据和第三方开放数据（例如：消费花销情况等）以及统一惩戒平台（例如：司法诉讼、信用中国、征信体系等），对授信额度进行动态调整，并借助互联网化的司法平台和技术实现催收、法诉、划扣执行等高效联动。在一些更顶尖的科技帮助下，还可以通过区块链技术提高法诉和证据链的高效应用。
四
信贷3.0：不止于信贷
截至2020年7月，普惠型小微企业贷款余额已超13万亿元，同比增速27.6%，平均利率6.03％，较去年全年平均利率降低0.67个百分点。从银行角度来看，受贷款利率下降影响，生息资产收益率明显降低，净息差已经收紧。此外，新冠肺炎疫情以来，货币政策发力在逆周期政策中扮演了重要角色。2020年，监管部门通过下调LPR带动了银行贷款利率下行，由此实现银行向实体经济让利的目标。后续来看，在客观调控和不确定性因素增加的背景下，银行压降负债端成本也增加了压力。在这种背景下，信贷3.0的快速应用变得更加关键。
市场端：
成为客户更偏好的信贷方案，更深入地了解用户需求以提升用户忠诚度。
有效的营销是由数据驱动的，信贷3.0通过埋点等策略，借助实时行为数据等大数据能够深刻洞察借款人的行为和借款意图，建立准确的客户画像（例如：申请途径、来源场景、不同页面的浏览时长、对不同促销信息的反应等），从而主动为其提供最佳的信贷产品而不是仅依靠借款人提供的证明材料被动获客并提供服务。
风控端：
在风险和通过率之间找到动态平衡，而不是仅提供僵化的利率和政策，从而保证提高通过率的同时最大限度减少违约。
信贷3.0的实时大数据提高了风险模型能力和信用评价的准确性，缩短审批放款时间。此外，通过数据模型，银行可以在用户整个操作过程中发现问题，从而中止提现或者回收授信额度，将以前的事后补丁变成事前防控和事中干预。同样，也可以对优质贷款者在特定情况下进行提额操作。
产品端：
打造和交付高度数字化的产品，在前端为用户提供简便、快速和灵活的资金获取渠道，同时借助技术手段，在后台增加对借款人的实时监控。要站在用户角度打造产品而不是以监管视角或者债主视角进行设计。
信贷3.0的高度数字化和智能化特征将其与信贷1.0、2.0区别开来。大数据+AI的技术沉淀让用户只需填写基础信息，省去复杂的材料提交环节，复杂的事务交由后台技术进行处理。对于部分有能力的金融机构而言，在产品里附加更多服务，例如：现金流使用情况报告、周期性预算预警等，能够让借款人实时了解其支出情况，可以更好提升用户满意度和产品附加值。而不再是仅停留在贷款申请与发放。
科技端：
建立成长性的技术体系，让每一笔业务都能成为全流程数字化建设的阶梯。
信贷3.0提供了全数字化和全自动化的技术能力，实现了更快审批和放款。这一切都离不开数据的共享与开放，海量大数据与人工智能技术让信贷3.0具备前所未有的技术能力底座和扩展性。通过一套平台即可实现从获客、授信、放贷到贷后管理的全程管控，并且这些过程数据会不断反哺算法模型。
也就是说，信贷3.0为买卖双方，都带来了更顺畅的信贷体验；同时，由于信贷3.0在系统开发时，就已经搭建了“自我进化”的技术架构，整个业务过程的各类数据都能让科技系统更加完善和先进。相比于信贷1.0和2.0，信贷3.0拥有自我进化、闭环提升的能力，不再仅仅依靠人工迭代和产品替换。
五
制胜信贷3.0的四大锦囊
信贷3.0的核心是通过金融科技为借贷双方带来全新的业务体验，并为客户提供更丰富的服务，最终让贷款提供方成为客户生产或生活中重要的组成部分。要在信贷3.0阶段获得最佳效果，有四个核心要素：开放的端口、千人千面的借还方案、全时的管控和分析、安全论证。
数据-开放的端口
信贷3.0作为数据和技术驱动的新模式，需要多元的海量数据。因此，通过开放的端口实现内部的纵向挖掘，外部实现横向对接合作非常重要。例如：API、webhooks等技术提供了更为主动的技术能力，让银行能够获得来自不同机构的数据以及反向输出的能力。得益于更丰富的数据源，让用户提交更少的资料，获得更便捷、定制化的信贷服务。
体验-千人千面的借还方案
在人工智能+大数据的技术能力基础上，信贷3.0必须提供因人而异的贷款和还款方案。主要体现在：授信额度、提现管控、还款方式、利率、循环授信、贷后管理。例如：对于优质客户，在紧急提额时可提供支持；对于受骗风险较高的客户可在提现阶段和循环授信时动态调控。此外，在数据足够丰富的情况下，银行可以成为客户的资金管家和“懂行者”，提供诸如：资金使用报告、现金流预测、资金预警等服务，将带来成倍的体验加分，助力用户信任度和黏性的提升。
控制-全时段的管控和分析
通过开放的接口获得海量实时数据，实现从正面和侧面动态描绘用户画像。信贷3.0着重于全在线、全时段、全周期的信贷管控与分析，而且这个过程是自动化、可视化的。这也是在信贷3.0阶段，银行必须建立的监控机制。这些分析结果也将实时作用于借款人，对其额度、还款方式、利率等进行管控调整。
可靠-安全论证
在正式上线开始展业之前，必须通过沙盒或相应的技术手段，在测试环境或灰度测试等验证一套新系统、新产品或新模式的安全性、可靠性、稳定性；但是验证的环境要确保高度拟真和实战化，在检测安全漏洞的同时也将获得一定量的用户体验反馈。
六
让客户重返银行，让银行无处不在
以信贷为切口，实现金融产品交叉销售，建立一体式存贷汇金融生态。
我国互联网消费信贷规模从2014年的187亿元上升至2018年的9.1万亿元，年复合增长率为370%，2019年我国互联网消费信贷规模约在16.3万亿元左右。中国消费金融市场自2008年至今一直处于高速增长之中，在买方，信贷是对购买消费品的消费者发放的信贷；而卖方信贷是对销售消费品的企业发放的信贷。近年来，伴随着互联网金融的迅猛发展，互联网消费信贷成为一大风口，电商后来居上抢占过半市场，积累了庞大的流量池。
近10年来，当互联网巨头纷纷入局金融业之时，银行的态度也发生了不同的变化。从观望、抵触到试探、合作与开放。事实证明，在创新驱动的时代，用户体验已经成为了最为重要的经营要素。对银行而言，优势在于开展此类业务已经十分成熟，在模式、征信等方面有独家优势，定价能力突出。而且，银行资金实力雄厚、来源稳定、资金成本低，这些是其他机构很难比拟的。
但是在用户体验侧，银行的短板也很明显，一方面是审批要求较高、所需材料较多、申请周期长、效率较低，在客户体验上缺乏竞争力；另一方面，在场景覆盖度上，银行的被动获客模式很难持续，而互联网科技公司早已深耕场景多年，拥有巨大流量池。信贷1.0使用纸质或简单的IT设备实现效率运营，信贷2.0依靠移动互联网应用，信贷3.0则是大数据、云计算、人工智能、区块链等新技术与金融的深刻耦合。如今，在资金池和流量池互利合作的同时，更要针对自己的定位、客群、体量打造自己的获客运营体系和数字化生产力，是让客户重返银行的重要因素。
数据显示，2013至2018年间，中国金融机构个人消费贷款余额不断增加但是同比增速明显回落。如何吸引新客户并留住老客户成为问题的关键。让客户重返银行，并不是摒弃互联网科技巨头，而是银行通过金融科技的力量实现自身从机构型向平台型的转换，激活自身资源。
此前几年间，银行已经完成了人（客户）、货（资金）、场（场景）的累积，但是在统筹运营上逊于互联网公司。而信贷3.0要求银行具备统筹人（客户）、货（资金）、场（场景）的能力，借助自身资金、成本、信任度的天然优势，银行能够快速实现获客、运营、风控、系统等方面的嬗变。
信贷3.0时代，需要重视“整装生产力”，激活沉睡客户、挖掘已有客群、高效运营拉新、持续刺激复贷。建立起自己的运营能力、体系、科技产品，而不是死守资金池的定位而忽略作为平台的价值；互联网科技企业等机构的导流合作只是辅助和补充。选择能够建立自身能力的赋能机构进行合作，取之以“鱼”更要取之以“渔”，真正实现市场化运作，夯实银行构建金融生态的主体地位，掌握更大的市场主动权，用技术实现普惠金融的使命愿景，全面提升产品竞争力和用户体验，让客户重返银行。
引用：
2020 中国银行业协会：《中国消费金融公司发展报告（2020）》
2020 前瞻产业研究院 《2020年中国互联网消费信贷市场发展现状分析》
2018 百度金融、爱分析：《2018年中国大数据风控调研报告》
2017 华泰金融沈娟团队:《消费金融行业格局分析及趋势展望--逐鹿消金，共辟蓝海》