在風(fēng)險(xiǎn)防控方面，以大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)為依托的數(shù)字消費(fèi)信貸也有著得天獨(dú)厚的優(yōu)勢。相較于工業(yè)化時(shí)代下的傳統(tǒng)消費(fèi)信貸，數(shù)字消費(fèi)信貸的不良率顯著低于同業(yè)水平并安全可控，通過大數(shù)據(jù)與人工智能算法的風(fēng)控模式更加有效，大數(shù)據(jù)模型可有效識別多頭借貸并控制共債風(fēng)險(xiǎn)
信貸是貨幣持有者將約定數(shù)額的資金按約定的利率暫時(shí)借出，借款者在約定期限內(nèi)，按約定的條件還本付息的信用活動。
在風(fēng)險(xiǎn)防控方面，以大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)為依托的數(shù)字消費(fèi)信貸也有著得天獨(dú)厚的優(yōu)勢。相較于工業(yè)化時(shí)代下的傳統(tǒng)消費(fèi)信貸，數(shù)字消費(fèi)信貸的不良率顯著低于同業(yè)水平并安全可控，通過大數(shù)據(jù)與人工智能算法的風(fēng)控模式更加有效，大數(shù)據(jù)模型可有效識別多頭借貸并控制共債風(fēng)險(xiǎn)，基于真實(shí)消費(fèi)場景可避免過度消費(fèi)與資金空轉(zhuǎn)等，總體而言數(shù)字消費(fèi)信貸有效地控制了信貸風(fēng)險(xiǎn)。
根據(jù)中研普華產(chǎn)業(yè)研究院發(fā)布的《2020-2025年版信貸產(chǎn)品入市調(diào)查研究報(bào)告》顯示：
信貸行業(yè)市場現(xiàn)狀及未來發(fā)展?jié)摿Ψ治?/u>
截至2019年12月末，商業(yè)銀行不良貸款率1.81%、撥備覆蓋率175.5%，資產(chǎn)利潤率0.99%，資本利潤率13.2%，資本充足率13.3%。
在這些指標(biāo)之后，銀監(jiān)會稿件稱，數(shù)值“處于國際同業(yè)較好水平”。相比之下，2019年12月末的不良貸款率為1.67%，而去年末攀升至1.81%的數(shù)值，僅次于2009年一季度末的2.04%。
2019年末的撥備覆蓋率為181.18%，表明去年的撥備覆蓋率明顯下降。2019年初有外媒報(bào)道稱，中國正考慮降低銀行150%的銀行撥備覆蓋率。
銀監(jiān)會并未在新聞稿中公布商業(yè)銀行不良貸款余額。此前的官方數(shù)據(jù)顯示，截止2019年第三季度末，商業(yè)銀行不良貸款余額為14939億元。
在發(fā)卡量“井噴”時(shí)期過后，作為銀行曾經(jīng)的消費(fèi)信貸王牌產(chǎn)品，我國信用卡發(fā)卡量與應(yīng)償余額增速明顯放緩。
具體來看，經(jīng)歷了2015年至2018年的快速增長后，2019年信用卡業(yè)務(wù)增速明顯放緩(全年發(fā)卡量約增長6000萬張11)。而2020年受新冠疫情沖擊，信用卡開卡與激活數(shù)量驟降，新增數(shù)為3200萬張。
目前三四線城市及以下人口約占全國總?cè)丝诘钠叱?，但由于其?jīng)濟(jì)發(fā)展水平、網(wǎng)購滲透率等均低于一二線城市，互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)信貸滲透率也較低(三四線城市約為5.5%，而一線城市為7.2%，二線城市達(dá)到6.3%)。有關(guān)人士認(rèn)為，隨著城鎮(zhèn)化發(fā)展和互聯(lián)網(wǎng)滲透率持續(xù)提高，下沉消費(fèi)信貸市場的未來發(fā)展?jié)摿善凇?/p>
了解更多行業(yè)數(shù)據(jù)詳情，可以點(diǎn)擊查閱中研普華產(chǎn)業(yè)研究院的《2020-2025年版信貸產(chǎn)品入市調(diào)查研究報(bào)告》。
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