消费金融公司服务新市民有实招

• 2022-04-26 09:03:41 来源：中国金融新闻网

3亿新市民在创业、就业、住房、教育、医疗、养老等重点领域的金融需求将得到进一步满足。

今年3月，中国银保监会和中国人民银行联合下发《关于加强新市民金融服务工作的通知》（以下简称《通知》）。《通知》提出，“扩大金融产品和服务供给，促进新市民创业就业”，要求加强对新市民创业的信贷支持，加大对吸纳新市民就业较多的小微企业的金融支持力度。

当前，如何有针对性地支持新市民的金融需求，是消费金融行业一直在思考的关键问题。

消费金融服务新市民潮起

根据《通知》定义，新市民主要是指因本人创业就业、子女上学、投靠子女等原因来到城镇常住，未获得当地户籍或获得当地户籍不满3年的各类群体，包括但不限于进城务工人员、新就业大中专毕业生等。

马上消费研究院研究认为，新市民为金融业带来了新机遇，也将促使金融机构以新产品、新模式提供服务。一方面，为了更好地服务新市民，需要金融机构围绕新市民在就业创业、租房买房、孩子上学等方面的需求，将金融服务嵌入到这些需求场景中，使新市民的这些需求能够借助金融机构更便捷、低成本地获得；另一方面，银行保险、消费金融等机构在数字化发展中可以借助网点功能转型升级，基于社区化线下服务新市民工作与生活消费需求，并利用数字技术优势，借助基层组织，建立并完善新市民数据库，为信贷和保险服务完善信息和风控支撑。

消费金融主要面向C端客户群，明确金融服务对象的范围和特点，才能更加精准地提供满足其实际需求的产品和服务。

消费金融公司人士直言，新市民工作不稳定、收入不高，在城市的归属感、幸福感不强，且因为缺乏个人信用信息、缺少有效抵押物等原因，传统上属于银行业金融机构难以服务的客户群体，但却恰好与消费金融公司的目标客户群高度重合。

可以看到，消费金融公司在数字化发展过程中，持续借助新技术，拓宽金融服务边界，纵深推进普惠金融，已逐步具备了满足新市民金融服务需求的综合能力。特别是不少消费金融公司已借助数字化能力实现全流程、纯线上运营，可以让新市民足不出户享受便捷、优惠的金融服务。

满足不同群体的个性化需求

消费金融围绕新市民工作与生活消费所产生的业务机会，将会成为普惠金融“蓝海”市场。而对于消费金融行业来说，服务好新市民，既是挑战更是机遇，只有明晰服务新市民路径、找准目标群体、专注产品创新、提升服务质量的消费金融公司，才能在这片崛起的新“蓝海”上保持前进动力和竞争力。

《通知》也提出，支持新市民更好获得职业技能培训，优化新市民子女教育金融服务，支持托育和学前教育发展。此外也明确要求，针对新市民在进城、落户过渡阶段的差异化金融需求，为其购买家具、家电等合理提供消费信贷产品。

借助这些政策东风，业内已有消费金融公司把握住机会，在新市民金融服务方面率先展开行动。

据《金融时报》记者了解，兴业消费金融公司推出以纯信用、无担保的分期贷款业务模式的“家庭消费贷”；服务应届毕业生、初入社会的青年白领等更为年轻的新市民群体，提供安居租房的贷款支持保障的“立业计划”，以及为新市民子女在接受高等教育期间学费、生活费、教育培训方面的开支提供贷款支持的“兴才计划”这三大产品体系，紧跟新市民金融需求。

马上消费金融公司近期创新开展了“助力新市民 乐享新生活”的主题购物节活动，围绕新市民对家电家居的消费需求进行精准营销，并为新市民提供消费分期和消费特惠等福利。

专注大数据风控体系建设

在业内人士看来，目前消费金融服务新市民群体最大的挑战在于风控。

马上消费研究院相关负责人表示，现实生活中，由于部分新市民工作不稳定，缺乏收入、房产等资质证明，导致金融机构难以用传统的风控模式衡量其信贷资质，造成服务空白。客观上，一方面影响金融机构拓展市场细分领域；另一方面也影响普惠金融的落实和渗透。若是要强化产品和服务创新，高质量扩大金融供给，提升金融服务的均等性和便利度，不断提升新市民金融服务水平，这就对消费金融的风控体系提出了更高的要求。尤其在数字金融趋势下，利用大数据、人工智能等技术提升风控能力和水平显得格外重要。

而大数据风控在技术层面提供了解决之策，使消费金融机构拓宽服务客群、提升服务质量有了更多可能。

据了解，兴业消费金融公司正专注研发传统风控经验与大数据风控技术相结合的新型风控体系，通过深化生物特征识别、机器学习、自然语言处理、计算机视觉、知识图谱等金融科技的应用，打造自动化、实时化、自适应的风控体系，形成高效、精准、可控的智能化风险管理能力。

不过，有业内专家直言，大数据风控仍面临技术层面的挑战。例如，在决策平台方面，经典规则引擎的局限性，机器学习、复杂网络、深度学习部署问题，环境操作风险问题都仍待解决。此外，在算法方面，构造变量、算法细节分解等也都存在短板。

为此，马上消费研究院建议，实施大数据风控应遵守“十大原则”，必须保障数据来源的合规性、核身的可靠性、在线实时信息传输的合规性和安全性、所用决策信息的合规性、所用模型和各类评分的有效性、所实施策略在验证数据集上模拟的有效性、大数据风控运行各环节的可追踪性、定期追踪回顾和及时调整优化迭代、在线自动运行时各环节实时监控和预警以及在线自动运行触发预警可及时干预性。

标签： 金融机构 服务质量 机器学习

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