消费金融2021(三)|场景转向、利率受限 严监管下新老机构如何应变?

2021-12-29 07:27:33 文章来源:网络

有人说,2021年是消金行业大变的一年。教育****等场景遇挫、24%利率红线压顶、各路巨头相继入场、信息"断直连"压力仍存……如今行业战局再变,从"流量"时代到"留量"时代,多面临考的新老机构又将如何应变?

高压监管

回顾消费金融2021年,**个关键词仍是严监管。

开年1月,消费金融行业便首次迎来监管评级规定。银保监会发布的《消费金融公司监管评级办法(试行)》中指出,根据公司治理与内控、资本管理、风险管理、专业服务质量、信息科技管理等,对机构强化分类监管,其中风险过高的机构,不乏采取相应监管措施。

除了分类监管外,震慑行业还有贷款利率整顿。

一方面,在贷款利率披露上,央行发布公告要求,所有贷款产品均应明示贷款年化利率,**括在网站、App、宣传海报等渠道营销时,也应以明显的方式展示。另一方面,在利率上限上,监管部门要求消金机构利率下降,个人贷款年化利率控制在24%以内的这道红线,也成为了横亘在不少消金机构面前的一道坎。

例如,北京商报记者就亲测发现,监管发文后,仍有部分机构未在营销渠道明显披露年化利率,另在利率红线上,尽管机构自营新增业务控制在年化利率24%以内,但不少**合作业务利率仍高于24%红线。

正如一消费金融公司从业人员告诉北京商报记者,"目前我司自营新增业务均控制在年化24%以内,与外部**合作业务的利率调整工作正在进行中,预计将在监管要求的时间期限提前完成。"该人士还说到,公司的业务规划已经把逐步降低利率水平和提升客户满意度作为经营目标之一,主要通过提升资产质量控制风险成本和压降运营成本来加以实现,确保符合监管导向要求。

此外,与消金行业紧密相连的助贷行业也迎大变。

一则要求网络**实现个人信息与金融机构全面"断直连"的通知,除了在助贷圈里**开锅外,此监管措施也将对消金业务模式带来冲击。北京商报记者多次调查发现,目前不少网络**贷款业务中,与消费金融等资**共享个人信息的现象极为普遍。后续各方如何理清各自权责、理顺业务结构,仍是一道待考题。

"严监管持续,尤其是对中尾部机构来说,将更考验风控能力和科技水平。"易观高级分析师苏筱芮告诉北京商报记者,24%利率大限下,从负债端来看,持牌消金机构将寻求更低的资金成本以保持息差水平,另从客**定位来看,更多机构或将采取客**上浮战略,优质客**的争夺战将进一步加剧。

另从行业格局来看,苏筱芮指出,严监管之下,原先客**下沉、业务**放的机构将愈发艰难,此外,助贷业务模式面临利率与信息"断直连"的双重夹击亦将面临大考。在她看来,机构一方面需要及时"补血";另一方面,此前偏好高风险客**的机构或需调整目标客**,在更为优质的客**方面寻求掘金机会。此外还需要通过各类途径实施降本增效,由此消金市场竞争将变得更为激烈。

场景转向

严监管之下,2021年消费金融青睐的部分分期场景也有了转向,继租房贷后,教育贷、****贷同样被戴上"紧箍"。

一方面是不少机构曾大力布局的教育分期场景。受2021年7月印发的"双减"政策影响,校外教育培训行业进入"冰封期",依附其而生的教育贷款需求迅速萎缩,相关机构业务规模迎来"断崖式"下降。北京商报记者注意到,目前,谈及教育贷,不少消金机构三缄其口,哪怕之前曾经大张旗鼓张罗教育贷的机构,也纷纷撇清关系。

另一方面,"****贷"也迎来全方位重拳整顿。其中,多部委联合印发打击非法**疗**容服务专项整治工作方案;紧接着,**互联网金融协会要求金融机构不与任何不法**疗**容机构开展合作;此后,上交所、深交所再次禁止"****贷"进入ABS基础资产池;**广播电视总局发布通知停止播出"**容贷"及类似广告;另外,公安部也发布通知,严打借"****贷"实施**等违法犯罪活动。重拳之下,不少持牌消费金融公司****贷产品停摆。

"2021年教育贷、****贷等场景遇挫主要是线下场景出现的风险,对于布局线下业务的机构而言影响较大。"苏筱芮说道。

中南**经政法大学数字经济研究院高级研究员金天则进一步指出,相对于教育、****等强监管场景,后续,从业机构或可更加关注3C、家装等与实体经济发展、居民消费升级等相关的场景开发和经营。

事实上,目前已经有机构向新的场景发力。正如苏宁消费金融相关负责人告诉北京商报记者,不管是教育贷还是****贷的收紧,都是强监管之下,**为了促进行业生态健康有序发展的积极举措。目前,机构继续对**消费场景提供消费金融服务,家电、3C等消费场景依然是购物贷的主流场景。

另外,该人士补充到,随着绿色金融和碳中和事业的推进,消费场景将不断提档升级,因此消费金融新场景也可能向"绿色智能产品"等新消费领域引导。

如何应变

除了严监管、新场景外,让不少消金行业人员感触**深的,还有强竞争。

2021年,蚂蚁、平安、小米等巨头旗下消费金融公司纷纷开业,不少**等金融机构着力拓展消费金融业务,原持有网络小贷牌照展业的互联网巨头也纷纷转入消金赛道,各路入场者"虎视眈眈",无疑加剧了消费金融领域的竞争。

"我们这一年都在埋头做项目工作,偶尔一抬头,大佬们都入场了,也是压力山大。"一消金从业人士就向北京商报记者无奈道,今年巨头入场,无疑加剧了行业竞争,再加上利率要压降,在他看来,对于消费金融公司来说,数字化转型已经迫在眉睫。

强竞争下,马上消费金融相关负责人同样强调了数字化能力的重要**,该人士说道,"我们目前就在发力全线上化、智能化服务、零物理网点的轻资产模式,为了让零售金融更加灵活高效的‘轻装上阵’,通过多场景智能获客,并形成了多元化、全场景、高效触达用户的自主开放获客模式,也是通过这一点,提升了运营效率,降低了边际运营成本。"

除此之外,北京商报记者梳理发现,**括中银消费金融、中邮消费金融、捷信消费金融、尚诚消费金融等公司也在纷纷发力线上化改造,**括丰富数据中台功能、探索利用人工智能技术、完善系统**架构等。

在苏筱芮看来,如今,消费金融行业已从"流量"时代到"留量"时代,后续,公司首先要关注市场消费需求,贴合实际设计出对金融消费者便捷、实用的产品;其次要通过优化客户体验、改进App功能等方式实现用户留存,还需要关注合规工作;此外,在竞争力构建方面,寻求商业可持续的优质场景成为消费金融下半场竞争的关键能力,机构既需要关注场景方的资质审核与把控,结合场景特点设计出相应产品,也需要考虑如何通过生态圈的构造聚合各方资源,打造出留存用户的核心能力。

消费金融市场已经逐渐步入存量市场,业务机会和盈利能力将加速向头部机构集中。金天则指出,未来在竞争中脱颖而出的公司需要具备多项能力,一是较强的资金实力,满足巨大的业务消耗和科技成本投入;二是综合经营能力,资金成本上具有一定优势,同时具有相对丰富、成熟的消费金融场景,能够参与对优质人**的争夺,而非只能面向风险水平相对较高的**体。

北京商报记者刘四红

来源:北京商报

近年来,在大算力和海量大数据的驱动下,以深度学习为代表的AI技术飞速发展,以计算机视觉技术为例,依托广阔的应用场景从理论研究走向大规模的应用落地,人脸识别、目标检测等被广泛应用于公共安全、城市交通等领域,推动城市治理的智能化升级。

“但数据驱动的深度学习算法存在不透明、不可解释等局限**,即便是开发者也难以理解其内在的运行逻辑,这就导致系统可能遭受到难以被察觉的恶意攻击。他以对抗样本攻击举例,通过对输入数据故意添加干扰,使肉眼或许难以发现,但却能误导算法以高置信度给出错误输出,”12月27日,瑞莱智慧副总裁唐家渝在第十八届安**会期间举办的第十六届**安防**·技术**上表示。

瑞莱智慧RealAI 副总裁 唐家渝

北京瑞莱智慧科技有限公司成立于2018年7月,是清华大学人工智能研究院发起成立的科技成果转化企业,致力于提供安全可控人工智能基础设施**与解决方案。**科学院院士、清华大学人工智能研究院名誉院长张钹和清华大学计算机系教授朱军共同担任公司首席科学家,清华大学计算机系**士田天出任CEO。

唐家渝继续解释道,这背后的原理在于,深度学习算法是通过对数据集中的示例进行学习从而建立出模型,与人类不同,它没有对先验知识进行合理利用,它的判断取决于样本数据,所以深度学习算法永远无法达到人类的判断水平。如果以一条分界线来类比,在进行决策判断的时候,模型决策的分界线与人类真实决策的分界线并非完全吻合,存在“误差”,因此可通过生成偏差数据,使其在误差空间内,人类能正常判断,但模型却判断错误,从而实现对AI系统的欺**或攻击。

这是深度学习范式下AI应用存在的结构**缺陷,贯穿于AI全生命周期。除了在运行环节对输入数据添加“扰动”,在**开始的模型设计环节,通过在训练数据中添加“污染数据”进行“投毒”,导致模型被埋藏后门,再通过预先设定的触发器激发后门,模型也将输出事先设定的错误结果。

唐家渝表示,通过数据污染、恶意样本攻击等方式对算法进行深层次攻击已经成为趋势,随着AI技术尤其是计算机视觉技术的广泛应用,这一安全风险的真实威胁开始显现。例如,公共安全领域,视频监控、安检闸机等智能安防设备被不法分子攻击,用于躲避追踪、**他人等;交通领域,自动驾驶汽车被干扰“致盲”,引发安全事故等;在金融领域,线上**的人脸**被破解,用于非法**等**行为。

除了算法漏洞,“数据驱动”衍生的安全风险还远不于此。海量人脸数据被恶意采集、滥用,导致用户隐私**漏;**露的人脸照片在表情驱动算法下生成伪造视频,用于攻破人脸核验系统等...如何有效应对人工智能安全风险,保障人工智能安全可控的应用落地成为一项重要课题。

那么应如何寻求解决方案呢?

人工智能应用是集业务、算法、数据于一体的有机整体,涉及训练、检验、运行等生命周期阶段。唐家渝表示,应面向所有关键流程,布局全面且有针对**的安全防御措施。同时他强调,人工智能安全攻防技术在快速演变过程中,新的攻击手段不断出现,除了要解决“近忧”,更要着眼于“远虑”,对于未知威胁进行研判和防范,因此需打造动态升级、科学前瞻的防御理论及技术体系。

瑞莱智慧的解题思路就是建立兼顾“被动”和“主动”的防御机制。唐家渝解释道,被动防御为AI应用部署静态的安全能力,防范已知安全风险,比如对外部访问、输入数据、行为决策等进行检测,为算法模型部署加固防护组件等,提升系统抵御攻击的能力。主动防御则是为补充被动式防御的局限,引入和强化人工智能安全团队力量,以动态防御对未知威胁进行风险预判,构建自适应、自生长的安全能力。

具体而言,目前在被动防御方面,瑞莱智慧推出多款人工智能安全产品:AI安全防火墙,其能够在AI系统运行环节有效检测和抵御对抗样本、深度伪造等新型攻击手段;人工智能安全**RealSafe,集成对抗攻防算法,提供端到端的模型安全检测能力,自动化高效评估AI安全风险,并提供安全**增强方案;隐私保护计算**RealSecure,在数据训练、建模等环节部署数据安全能力,实现“数据可用不可见”。

在主动防御方面,瑞莱智慧则推出人工智能安全靶场RealRange,提供实战化、体系化的一站式人工智能攻防演练服务,基于攻防实战演练将安全风险暴露前置,提前发现和适应瞬息万变的新型攻击和高级威胁,动态提升团队软实力,实现“让风险发生在靶场,让有效防御构建在安全事件之前”。

瑞莱智慧AI安全产品矩阵,可实现对人脸识别、目标检测、图像分类等系统的安全升级,目前已在多个场景得到应用。比如与国内某头部人脸识别支付厂商合作,通过利用AI对抗攻击算法全面发掘人脸识别模型的漏洞,并进一步提供防御加固方案,提升**脸支付的安全**。与某电网企业的合作中,利用RealSafe**自动发掘输电线路危险品识别算法模型的漏洞,通过对抗训练提升算法鲁棒**,确保**基础设施安全**。

**后,唐家渝表示,AI安全是新兴领域,除了部署技术体系外,更需要框架指导、**规范、法律合规等多个维度协同推进。他介绍道,目前瑞莱智慧已经与**工信安全中心、**信通院、**互联网应急中心等单位开展合作,联合落地**制定、测试评估等工作,推动AI安全从“试点示范”走向“推广应用”。未来,瑞莱智慧也将持续聚焦于国际领先的AI安全攻防技术的研发和产业化实践,护航智能产业安全可控地蓬勃发展。

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