北京一季度GDP下降6.6% 網上零售表現活躍 消費金融產業政府戰略管理調研

• 2020年4月24日 ZhouXun來源：環球時報綜合 1344 88
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網上零售表現活躍，限額以上批發零售業、住宿餐飲業網上零售額為807.4億元，增長15.9%。生活必需品增勢較好，限額以上批發和零售業糧油食品類零售額增長18.8%;體育、娛樂用品類，通訊器材類商品零售額分別增長17.1%和16.0%。

北京一季度GDP下降6.6%

4月20日下午，北京市統計局、國家統計局北京調查總隊召開一季度北京市經濟運行情況新聞發布會。根據地區生產總值統一核算結果，一季度北京市實現地區生產總值7462.2億元，按可比價格計算，同比下降6.6%。一季度，北京市第三產業增加值按可比價格計算，同比下降4.8%。其中，金融業實現增加值1682.5億元，增長5.5%;信息傳輸、軟件和信息技術服務業實現增加值1196億元，增長3.5%;教育行業實現增加值423億元，增長1.8%。金融業、信息服務業占第三產業的比重超過4成，發揮了重要支撐作用。

網上零售和生活必需品零售較為活躍

一季度，北京市市場總消費額同比下降12.5%，其中服務性消費下降4.2%，實現社會消費品零售總額2716.5億元，下降21.5%。

社會消費品零售總額中，商品零售額2564.6億元，下降19%;餐飲收入151.9億元，下降48.4%。

網上零售表現活躍，限額以上批發零售業、住宿餐飲業網上零售額為807.4億元，增長15.9%。

生活必需品增勢較好，限額以上批發和零售業糧油食品類零售額增長18.8%;體育、娛樂用品類，通訊器材類商品零售額分別增長17.1%和16.0%。

根據中研普華產業研究院發布的《2019-2025年版消費金融產業政府戰略管理與區域發展戰略研究咨詢報告》顯示：

每類消費金融機構通常只占消費需求廣、資金成本低、風險控制強三個方面的一兩個，五類消費金融機構都無法同時在三個要素中具備優勢，所以為了聯合運營是必然趨勢。2015年以來，多家金融科技巨頭頻頻與傳統金融機構展開合作。相較之下，資金成本短板易突破，如京東利用企業信用和分級資金安排降低融資成本，傳統金融機構創新動力不足，但樂于合作分羹;而場景優勢和大數據資源具有一定的難以替代性。所以具備場景優勢和技術優勢的參與者，同傳統金融機構合作成為最具競爭力的搭配。

商業信用機構具有長尾數據優勢，未來可發展成為商業信用基礎數據供應商。在個人征信缺口下，擁有大數據和征信牌照的公司向各方輸出信用產品。消費金融的快速發展一定會帶來個人征信數據服務的大量需求，而由央行主導的征信系統覆蓋力，消費金融機構享有的高利差收益使得它們愿意付出成本控制潛在風險，第三方個人征信機構基于自身的數據積累和技術優勢將獲得發展良機。受益于征信缺口，大數據能夠帶來絕對風控優勢。第三方征信服務公司的運營產品是信用數據，而非信貸資金，其需求的擴展來源于企業端風險控制，其成本在于獲取信息和后續運營，具有顯著的規模效應，數據覆蓋面和分析能力是其核心競爭力。

借助于金融科技，消費金融機構不僅可以降低壞賬風險，更可以建立起差異化定價體系。從數據積累和風控技術上來看，銀行依托于央行征信系統能夠有效獲取信息數據，信貸審查控制流程嚴格，分貸前貸中貸后三個部分，十六個環節，風控能力最強;第三方征信服務公司具備大數據和云計算能力，以及長期積累下的用戶基礎屬性信息、購買行為與偏好、資金流、物流等信息，數據可以從不同維度相互校驗，構建用戶信用生態，數據量大，風控能力強;電商和消費金融公司都具備一定的數據優勢，能夠通過對接第三方信用服務，建立自身的風控系統。

大數據通過對個人財產、經營、庫存、流通、消費、社交等信息的分析，為小微企業和普通居民刻畫用戶生態，從而實現差異化定價，大大提高了消費金融的包容性，使金融服務下沉到低凈值的客戶中去。

在大數據思維的驅動下，消費金融主要受到四個方面的影響：第一是精準授信，通過專業化標準化的分類，通過大數據分析和建模解決傳統信貸中的失準失察;第二是信貸創新，做到準入精準化審批自動化、風控模型化;第三是客戶需求的把握，建立統一的客戶標簽和客戶畫像，形成客戶的全景視圖;第四是風險判斷，通過數據的合成搜索多維數據對異常行為進行判斷。

中研普華利用多種獨創的信息處理技術，對市場海量的數據進行采集、整理、加工、分析、傳遞，為客戶提供一攬子信息解決方案和咨詢服務，最大限度地降低客戶投資風險與經營成本，把握投資機遇，提高企業競爭力。想要了解更多最新的專業分析請點擊中研普華產業研究院出版的《2019-2025年版消費金融產業政府戰略管理與區域發展戰略研究咨詢報告》。

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