在風險防控方面,以大數據、人工智能等技術為依托的數字消費信貸也有著得天獨厚的優勢。相較于工業化時代下的傳統消費信貸,數字消費信貸的不良率顯著低于同業水平并安全可控,通過大數據與人工智能算法的風控模式更加有效,大數據模型可有效識別多頭借貸并控制共債風險
信貸是貨幣持有者將約定數額的資金按約定的利率暫時借出,借款者在約定期限內,按約定的條件還本付息的信用活動。
在風險防控方面,以大數據、人工智能等技術為依托的數字消費信貸也有著得天獨厚的優勢。相較于工業化時代下的傳統消費信貸,數字消費信貸的不良率顯著低于同業水平并安全可控,通過大數據與人工智能算法的風控模式更加有效,大數據模型可有效識別多頭借貸并控制共債風險,基于真實消費場景可避免過度消費與資金空轉等,總體而言數字消費信貸有效地控制了信貸風險。
根據中研普華產業研究院發布的《2020-2025年版信貸產品入市調查研究報告》顯示:
截至2019年12月末,商業銀行不良貸款率1.81%、撥備覆蓋率175.5%,資產利潤率0.99%,資本利潤率13.2%,資本充足率13.3%。
在這些指標之后,銀監會稿件稱,數值“處于國際同業較好水平”。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年初有外媒報道稱,中國正考慮降低銀行150%的銀行撥備覆蓋率。
銀監會并未在新聞稿中公布商業銀行不良貸款余額。此前的官方數據顯示,截止2019年第三季度末,商業銀行不良貸款余額為14939億元。
在發卡量“井噴”時期過后,作為銀行曾經的消費信貸王牌產品,我國信用卡發卡量與應償余額增速明顯放緩。
具體來看,經歷了2015年至2018年的快速增長后,2019年信用卡業務增速明顯放緩(全年發卡量約增長6000萬張11)。而2020年受新冠疫情沖擊,信用卡開卡與激活數量驟降,新增數為3200萬張。
目前三四線城市及以下人口約占全國總人口的七成,但由于其經濟發展水平、網購滲透率等均低于一二線城市,互聯網消費信貸滲透率也較低(三四線城市約為5.5%,而一線城市為7.2%,二線城市達到6.3%)。有關人士認為,隨著城鎮化發展和互聯網滲透率持續提高,下沉消費信貸市場的未來發展潛力可期。
了解更多行業數據詳情,可以點擊查閱中研普華產業研究院的《2020-2025年版信貸產品入市調查研究報告》。
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