《消费金融研究》PPT课件.ppt
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1、1,中国互联网消费金融的生态By 吴鹰,2,与互联网金融其他领域相比,消费金融处于早期发展萌芽阶段,各细分领域均出现创业公司,谁是未来五年最大的市场机会?,P2P,经历了井喷发展的两年,风险开始凸显,面临集体转型,互联网金融领域,发展现状,机会简评,财富管理,互联网对于理财的价值在于获客和变现目前进入门槛低,资产收益率不断下降,如何持续获得优质资产端并提供富有吸引力的投资组合,征信,个人征信刚刚起步,市场格局依然分散数据获取技术不断创新,进一步获取数据,探索数据应用,支付,线下同质化明显,线上支付格局基本确定,线上集中度高,机会不大,供应链金融,符合产融结合趋势,但地域性强,市场分散,不容易出
2、现大公司,互联网证券,经纪业务牌照壁垒难以跨越,行业发展相对早期,互联网保险,从产品角度创新的公司比较稀缺,有价值的模式有待进一步探索,虚拟货币,效率提升,但价格风险、支付安全等问题难以消除,面临一定政策风险,互联网金融板块众多,资本在寻找真正的机会,3,I.整体市场机会:消费金融是未来五年互联网金融领域最大的投资机会之一,4,100%=,2010-2020(预测)年均增长率,数据来源:麦肯锡,“会面”2020中国消费者,消费升级带动消费增量市场发展和消费结构变化,为消费金融带来契机,中国消费升级使消费需求从衣食住行等必需品和半必需品向休闲娱乐等非必需品转移,带来巨大的消费金融市场机会根据麦肯
3、锡预测,受益于可负担非生活必需品消费人群的日益增加,2010年到2020年中国非生活必需品消费将保持13.4%的年平均增长率,高于生活必需品和半必需品,13.4%,10.9%,7.2%,5,注:(1)中美信贷统计口径存在差异,为使中美信贷结构可比,本次研究中剔除了美国信贷统计中包含的中央及地方政府信贷、金融机构信贷,并将住房抵押贷款纳入了消费信贷范围。数据来源:国家统计局、美联储、央行、汽车工业协会、Wind,2014年,中国消费信贷占整体信贷市场规模的比例只有18%,美国为48%中国个人消费信贷规模占居民可支配收入的比例为11.2%,美国为25.9%;在含房贷口径统计下,中国的消费信贷规模占
4、居民可支配收入比例上升至36.4%,美国则为104.4%。总体看来,中国居民部门的消费杠杆率水平依然较低,与美国等发达国家存在较大差距,与美国相比,中国消费信贷占比低,消费信贷规模占居民可支配收入比例低,增长空间充足,7/19/2023,7/19/2023,7/19/2023,7/19/2023,7/19/2023,7/19/2023,7/19/2023,7/19/2023,6,2007年至2014年,中国消费信贷规模年均复合增长率为24.7%,保守预测2014-2020年年复合增长率为15.0%,则2020年消费信贷规模超过35万亿元,若年复合增长率达到18.5%,2020年消费信贷规模将超
5、过42万亿元我们预测,到2020年,中国消费信贷结构大致比例为:房贷70-71%,信用卡贷15-17%,车贷3-5%,其它7-12%中国消费品零售市场线上渗透率逐步提高,2014年突破10%,泛个人消费的互联网化催生出线上消费金融的增量市场消费互联网化的趋势为消费金融业务发展提供了全新的发展空间,也给银行以外的金融机构带来新的机遇,中国消费信贷市场未来5年仍然会维持高增长,注:(1)居民最终消费是指居民购买的所有货物和服务(包括耐用品,例如汽车、洗衣机、家用电脑等)的市场价值,不包括购买住房的支出;(2)2014年中国消费信贷(不含房贷)/居民消费支出的比例为15.9%,此处假设参照该比例得出
6、,美国同期这一比例为27.9%数据来源:国家统计局,Wind,华兴研究,国家统计局,贝恩咨询,7,消费金融政策利好,其他互联网金融领域政策利空,相比其他互联网金融领域,消费金融领域政策持续鼓励,资料来源:公开信息,8,1998,1996/6,1999,2000,2012,2013,银行间同业拆借利率放开,扩大贷款利率浮动区间,尝试大额长期存款利率市场化,推进境内外币利率市场化,2004,再次扩大贷款利率浮动区间,存款利率浮动区间扩大,全面放开金融机构贷款利率,中国利率市场化进程,中国货币基金规模迅猛增长,2003,42亿元,2004,633亿元,2005,2,037亿元,2008,3,892亿
7、元,2012,5,181亿元,2013,7,457亿元,2014,突破2万亿元,数据来源:国际货币基金组织,公开新闻资料,利率市场化与线上投资的发展为消费金融提供了丰富、灵活的资金来源,2011-2014 中国P2P网贷行业成交总量,单位:亿元,9,移动互联网及第三方支付技术的普及极大降低了消费金融的交易门槛,金融科技的全面发展提升了消费金融渗透率与便捷性,CAGR:174%,单位:亿元,数据来源:数据来源:Wind,艾瑞咨询,大数据技术:通过大数据挖掘从多个维度动态刻画个人信用,消费金融服务得以触达更多传统金融机构难以覆盖的空白、长尾客群,生活轨迹数据兴趣爱好数据关系链数据社交数据人口学特征
8、,征信数据来源,个人生物特征数据技术越来越多地应用在个人信贷业务中,降低了消费金融服务的边际成本,为消费金融发展保驾护航,人脸识别,指纹识别,声纹识别,10,80、90后消费群体超前消费意识更强,对新型金融产品接受度更高,为消费金融提供了巨大的增长空间,数据来源:Wind,中国市场与媒介研究(CMMS),人人网2015年轻人理财调查,11,II.赛道、公司与成功模式,12,从消费场景看消费金融的机会,十年以上一次,几年一次,几个月一次,几周一次,几天一次,客单价,百元左右,千元左右,万元左右,几十万元左右,百万元左右,房,车,婚庆,求学,耐用消费品中小型交通工具奢侈品,日常生活开支购物餐饮,培
9、训,装修,医美,租房,应急周转,人情支出,使用频次,传统金融机构如银行提供的消费信贷产品,覆盖车、房按揭贷款等高客单价消费需求信用卡覆盖了频次较高,单价较低的日常生活开支消费场景以及短期应急周转需求仍然存在大量的高客单价、中低频次消费场景如耐用消费品消费等未被覆盖,是创业公司的机会所在,13,中国消费金融公司模式分类,房贷,车贷,信用消费贷,现金贷,按揭贷款,非按揭贷款,新车金融,二手车金融,受托支付的场景类消费信贷,新车金融的主要参与者为厂商系、银行系消费金融公司二手车金融较难定价和处置,从产业链切入,掌握核心交易数据的玩家具备优势,传统银行是按揭类贷款主要提供者非按揭贷款参与者众多,传统小
10、贷公司、典当行或其他具备定价或处置能力的主体,在资产端形成优势,针对垂直客群聚合消费场景以现金贷为主要形成,从线上线下获客,注:房贷分为按揭和非按揭贷款,车贷按新车和二手车金融进行分类;信用消费贷指不需要抵押和担保的消费类信用贷款,14,房贷:按揭贷款由银行垄断,互联网交易平台切入其他房产金融产品,按揭贷款,首付贷,过桥贷(赎楼贷),抵押贷款,传统银行,专业银行,传统银行,互联网房产金融平台,传统线下金融服务机构,非 按 揭 贷 款,市场格局中国的房贷市场目前主要由银行垄断,并且由于政策限制,中国的消费金融公司不允许发放房贷非按揭贷款由于房产地域性特点,线下传统金融服务机构难以全面覆盖,市场零
11、散。互联网房产金融平台信息优势大传统机构无法全面掌控交易场景,互联网房产金融平台从线下房屋交易环节切入,具备较强的资产定价、处置能力。美国的BOFI和中国的链家都是以互联网为方式提供服务的典型房贷市场机会由产而融,切入房屋交易场景,提供金融服务:链家金融依托链家在二手房交易环节的经验,对二手房定价、处置有较强掌控能力具备交易场景的机构与金融服务公司合作模式,链家金融:由产而融,贯穿二手房交易全过程的金融服务提供者,交割前,交割中,交割后,资金服务,配套服务,周转贷款针对按揭贷款购房客户在银行批贷到放款之前的空档提供短期垫资,首付贷款为新房买家提供银行按揭之外的首付贷款,赎楼贷款针对所售房屋尚未
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