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一、互联网消费金融行业概述 互联网消费金融发展动力 年轻群体可支配收入少、超前消费意愿强烈 2016年，按照中国人均可支配收入能力划分，30岁以下的群体中75.3%的人每月可支配收入低于6000元。在40岁以下人群中，近4.5成人群曾使用过分期消费功能，超3成人群没有使用过分期消费，但对此很感兴趣。 以90后为代表的年轻群体，成长于互联网与移动互联网时代，便捷化、即时享乐是他们价值观的组成部分，加之支付便捷化使得他们的货币观念减弱，在消费受收入水平制约的背景下，超前消费意愿强烈。 互联网消费金融发展动力 信贷人口渗透率不足三成，传统金融机构服务能力有限 2015年，我国信贷人口渗透率仅为27.6%，而同时期美国信贷人口渗透率为82.0%。美国消费金融产业在历经了70余年的发展后，信贷人口渗透率高，这得益于消费观念的转变、法律监管和配套措施的成熟、科技进步等原因。相较于美国的渗透率水平，我国信贷人口渗透率明显不足，除了社会观念和顶层设计外，过去传统金融机构的服务能力有限也是造成这一现状的重要原因。 长期以来，我国传统金融受到政府过度保护，存在业务模式僵化、业务覆盖面有限、扩大业务动力不足、风险定价能力单一等问题。 分析：看好互联网消费金融的未来 从大环境来看，我国经济在历经高速发展后，依靠投资驱动来拉动经济增长的模式进入了瓶颈，在大力引导依靠消费驱动来拉动经济增长的当下，政策向消费金融倾斜。与此同时，我国的信贷人口覆盖率相对于发达国家还有很大的上升空间，传统金融机构的缺位为互联网金融机构带来发展的契机。借助移动互联网和新兴科技，未来互联网消费金融机构还将有长足发展。 二、互联网消费金融行业发展现状 互联网消费金融市场规模 千亿级互联网消费金融市场 互联网消费金融从2013年开始到2016年，其交易规模从60亿增长到了4367.1亿，年均复合增长率达到了317.5%。艾瑞咨询认为，整体市场高速增长的原因主要包含以下几方面：首先，参与主体逐步丰富，从之前P2P为主导拓展到目前以电商生态和网络分期平台为基础，参与其中的企业数量和类型较2013年有明显突破；其次，新兴市场不断被开拓，大学生、蓝领等新兴消费金融市场被企业深耕，长期被压抑的消费金融需求爆发式释放；最后，我国政府对互联网消费金融的发展持鼓励扶持态度，这也是互联网消费金融市场得到高速发展的重要因素。 消费金融的场景化趋势 场景化一定程度上满足消费金融关键要素 场景化通过对消费中进行金融服务的嵌入，来刺激或促使消费者通过信贷的方式完成消费交易。促进作用体现在精准捕捉潜在信贷客户，以及对客户的需求启发两个方面，除此之外，场景化必然要求消费金融机构对消费产品、客户进行深入研究与刻画，基于这种刻画，消费金融机构得以根据产品特性提供针对性金融服务，风控得以更准确地定位风险点，使得风险定价更为准确。
三、秦苍科技案例分析 秦苍科技企业基本情况介绍 你的梦想，我来买单——中国年轻群体的“移动信用卡” 上海秦苍信息科技有限公司成立于2014年3月，以“你的梦想，我来买单”为宗旨，专注于为中国年轻群体提供小额消费分期付款和消费金融服务，是国内较为领先的金融科技公司。旗下App“买单侠”、“星计划”是消费分期技术产品，通过大数据算法模型和人工智能给年轻群体提供快速消费分期服务。 买单侠创始团队成员拥有高等学历，分别毕业于斯坦福、清华、南京大学、复旦、交大等知名学府，并曾经就职于红杉资本、微软、谷歌、Autodesk、硅谷顶级投资机构以及国内顶尖银行，在技术、风控、销售、财务等方面均积累了丰富的经验，为进入新领域奠定基础。截至目前，公司员工人数约1000人，其中技术研发和风控管理人员人数超过400人。
秦苍科技业务流程 坚持线下场景获客，注重精细化运营 客户在消费过程中通过扫描店员（面诊师）手机上的二维码进行分期操作，由于二维码具有唯一性、并有严格的申请时间限制，秦苍科技实现将获客途径限制在线下场景。 在业务流程中，秦苍科技注重精细化运营。在店员体验上，秦苍科技通过随机红包的方式，利用游戏心理增加店员对秦苍科技平台的使用。对于用户而言，通过快速放款、保障信息安全、合理的催促还款安排等方式，打造良好的用户体验。
秦苍科技客户群体 场景+主动营销=新优质人群 秦苍科技线下场景获客与主动营销的结合，使得其客户群体为新优质人群。新优质人群，指的是2.5亿年轻蓝领和初级白领中信用良好的人群，他们中有中国人民银行信用报告的不到20%。他们难以通过传统金融机构获得资信的原因并非因为不够守信，而是传统方式难以对他们进行风险定价。新优质人群具有共债低、杠杆较低、用户粘性高的特点。
秦苍科技风控体系 贷中风控：机器学习定义风控的未来 秦苍科技利用机器学习完成部分风控任务，机器学习在风控方面可以极大地释放人工，同时在理论上可以实现比人工识别更好的效果。具体应用过程中，秦苍科技利用冠军挑战者的方式不断优化模型，内置多个算法，且在业务的扩大过程中稳步渗入新的机器学习算法，在保证安全性的基础上推进风控的革新。
四、秦苍科技案例启示
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