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螞蟻花唄發展前景及其風險管理研究

2018-05-14 08:55:47陳曉
財訊 2018年1期
關鍵詞:金融消費者

陳曉

螞蟻花唄的市場影響和發展趨勢

(1)螞蟻花唄的市場影響

如今淘寶、京東、天貓等網站對人們的消費習慣造成了巨大的影響。人們開始傾向于網購這種新型的消費模式,與此同時互聯網金融也開始深入到人們的生活當中。其中,螞蟻花唄作為一種互聯網金融模式深受人們的青睞。通過調查發現,2017年使用螞蟻花唄的消費者人數達到30萬人次以上,其中年齡階段處于90后的消費者占據35%以上。即年齡普遍處于20~30歲左右,他們具有強烈的消費欲望,但是現階段的收入水平無法滿足購買欲,螞蟻花唄給予了他們提前消費的可能性。

(2)螞蟻花唄的發展趨勢

從目前的趨勢來看,螞蟻花唄在未來一段時間內將會取得飛躍式的發展。不管是覆蓋率還是影響力都將會獲得大的突破。不同年齡階層的消費者都會逐步感受到螞蟻花唄的便捷性,進而在一定程度上改善貧富差距導致的資源分配極其的不平衡。可以說,螞蟻花唄這種新型的消費模式使人們從目前的個人收入中解放出來。一些原本收入不高的消費者可以享受到提前消費的快樂。從一定程度上來說,螞蟻花唄打開了潛在的市場,刺激了人們的消費欲望,進而提升了國民經濟增長總值。

螞蟻花唄的風險管理問題分析

(1)網絡征信體系和互聯網金融風險

現如今,雖然計算機信息網絡處于蓬勃發展的階段,但是系統的互聯網風險防范系統還沒有搭建起來。與傳統的金融機構相比,網絡上潛在的金融風險更為復雜和繁多。從數據上來看,互聯網金融獲取的數據資料大多都是電子數據,具有一定的虛擬性。在擔保上互聯網金額采取的也僅僅是無抵押模式。從此可以看出,互聯網金融由于本身固有的特殊性使得其經營風險更大。螞蟻花唄作為一種互聯網金融模式同樣存在這些問題。

(2)螞蟻花唄平臺的內部風險

1.信用等級模糊

目前,螞蟻花唄并沒有采取有效的措施對消費者的信用情況進行詳細的調查,僅僅只是根據消費者在網絡上的消費情況進行簡要的判斷,因而得到的信用數據不能準確的反映消費者的真實情況。傳統的金融機構通常依據消費者真實的收入情況以及所擁有的固定資產等情況進行判斷,例如消費者擁有的房產以及汽車等物品都可以被當做判斷對象。通過對消費者全面的分析,了解消費者能夠承受的消費能力,進而判斷判斷消費者的信用額度。這種判定方法顯然更加的科學有效,不會出現以偏概全的情況。

2.惡意透支

與傳統的金融機構不同的是在螞蟻花唄上進行貸款的消費者來自于五湖四海各個地區。可以說,正是由于互聯網的獨特性使得消費者不受地區的限制,而傳統的金融機構面臨的用戶往往是來自于同一個城市。如果某個消費者不守信用,執意的違約造成惡意透支的現象,那么互聯網金融機構將很難確定消費者的位置,進而需要花費大量的人力、財力、物力成本追究消費者的權益。尤其是對于那些貸款額度并不十分巨大的惡意透支事件。螞蟻花唄將采取怎樣的措施來追回這筆小額貸款。由于貸款額度并不大,這就直接導致了螞蟻花唄最終花費的成本可能大于追回的貸款,得不償失。這也是螞蟻花唄急需解決的問題。

(3)螞蟻花唄的外部風險

現如今,螞蟻花唄并沒有制定一套完善的監管系統。從大環境上來看,由于互聯網金融近幾年才開始發展起來,政府還沒有制定健全的法律條例保障互聯網金融健康的發展。這一問題直接導致了互聯網金融出現違法犯罪行為時不能及時的受到法律的保護。尤其是在互聯網金融出現一些利益糾紛時很難做到絕對的公平公正,這不僅使得消費者的權益得不到妥善的解決,而且讓消費者對互聯網金融模式產生懷疑的態度。加強螞蟻花唄風險管理的對策建議

(1)平臺風險管控

螞蟻花唄應當采取有效的措施對平臺上可能存在的風險問題進行適當的管控。例如,建立一個系統而又科學的風險管控體系。螞蟻花唄可以盡可能的收集用戶的個人消費記錄,對消費者的信用等級進行嚴格的把控,對可能出現的風險問題進行及時的預防。另外,對于惡意違約的消費者應當在平臺上公布其個人信息,確保平臺不受二次侵害。

(2)客戶風險管控

1.加強消費者實名認證工作。

目前,消費者只需要提供身份證和手機號碼即可在螞蟻花唄平臺上進行注冊,很顯然這種實名認證方式存在很大的隱患,消費者可以冒用其他身份信息進行二次注冊。由此可以看出,螞蟻花唄平臺應當采取有效的手段對消費者的實名認證工作進行改善。例如,消費者在螞蟻花唄平臺上進行注冊時應當提供身份證正反面照片,并且還要在平臺上進行拍照以確保是本人在操作。之后螞蟻花唄應當對消費者提供的各種信息進行嚴格的審查。通過這種方式可以有效的避免冒用身份的情況發生,確保消費者的個人信息不受侵害。

2利用大數據進行客戶的信用評估。

與傳統的金融機構截然不同的是螞蟻花唄平臺是依靠互聯網進行交易,其特點就是信息化以及大數據化。因此,螞蟻花唄應當充分的利用計算機信息網絡這一特征對用戶各種消費記錄進行詳細的分析。之后根據收集的大數據報告對消費者的信用等級進行評價。最后再依據消費者的信用指數判斷用戶的收入水平,進而給予適當的貸款額度。

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