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智慧工厂助力传统制造迈向智造、质造新时代.pdf

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智慧工厂助力传统制造迈向智造、质造新时代.pdf

1、. 31 1基于大数据技术的百融策略引擎一站式贷前风控解决方案. 31 2基于大数据处理技术的贷中监测及预警体系. 31 3基于大数据与机器学习技术的贷后催收体系. 32 4百融金服风控体系的效果. 33 7)案例总结. 33 报告结论. 34 4 背景描述背景描述 1 1) 多因素推动消费金融爆发式增长多因素推动消费金融爆发式增长 伴随着居民可支配收入持续增长、消费理念的转变、90 后逐渐成为未来 5 年内的消费主力,以及 95 后“互联网一代”步入社会,中国正迎来新一轮的消 费升级浪潮。同时,伴随着金融科技的快速发展,消费群体可以更便捷高效地选 择和使用消费金融服务,这也进一步带动了消费金

2、融行业的爆发式增长。 2 2) 多种乱象伴随而生多种乱象伴随而生 消费金融市场发展的迅猛势头,除了持牌的银行、消费金融公司之外,还吸 引了各种类型的互联网金融机构涌入这一市场。过度消费、恶意欺诈、重复授信 等行业乱象也伴随而生,给消费金融行业带来阴影。遏制市场乱象,强化风险控 制成为企业生存发展的关键。 3 3) 行业监管提出更高要求行业监管提出更高要求 随着金融行业整体进入强监管时代,消费金融行业的监管政策不断出台,整 体监管体系也日趋完善。行业整体进入了规范发展的新时期, 这也对消费金融从 业机构的风控效率和技术创新提出了更高的要求。 4 4) 传统风控技术的缺陷制约了消费金融业务进一步发

3、展传统风控技术的缺陷制约了消费金融业务进一步发展 传统的信用评分模型主要使用历史借贷数据和财务数据来预测和判断借款 人的违约风险,采用传统的统计方法进行分析,这种方法最大的缺陷就是无法对 那些缺乏历史借贷数据的借款人进行信用风险评估 1。 另外,传统金融机构仅能掌握客户与自身相关的金融行为,无法获得客户在 社会生活中体现兴趣爱好、生活习惯、消费倾向的情感或行为数据,无法与业务 数据形成联动。再加上部分涉足消费金融业务的传统金融机构,对新业务的风控 方式上依然过度依赖传统风控方法,自身的风控管理团队对于风控新技术的使 用,无论是人才储备还是整体风控思路上均有一定的欠缺。 1金融大数据应用的风险与

4、监管,央行金融研究所所长孙国峰 5 一、消费金融行业一、消费金融行业大发展凸显风控大发展凸显风控和和风控创新的风控创新的重要性重要性 1 1)多重因素共同促进)多重因素共同促进消费金融行业快速发展消费金融行业快速发展 从 2013 年到 2017 年的 5 年时间里,我国消费金融迅速发展,除去住房贷款 的消费信贷余额规模增速一直保持在 20%以上,年均复合增长率达到了 24.7%。 特别是在 2017 年,消费贷款余额达到 9.6 万亿元,同比增长超过 60%,呈现爆 发式增长的态势。据金融城估算,未来几年我国消费信贷余额的增速虽将有所回 落,但仍将以年均 30%以上的增速扩张,预计到 202

5、0 年将超过 20 万亿元,我国 将成为全球最大的消费金融市场。 图图1 1 2013 年年-2020 年我国消费信贷市场规模及预测年我国消费信贷市场规模及预测 1 1政策推动政策推动与与消费升级消费升级 国内经济结构转型大背景下,消费金融成为“新风口”。近年来,我国经济 逐渐从以往单纯的投资和基建、出口拉动的经济发展模式,转型为内需为主的内 部驱动型,推动国内消费升级成为国家的主要战略之一,因此近年来推动消费相 关政策不断出台。从 2013 年 8 月国务院颁布关于促进信息消费扩大内需的若 干意见,到 2014 年 10 月国务院印发关于加快发展体育产业促进体育消费的 若干意见;2014 年

6、 11 月国务院召开常务会议,鼓励养老健康家政消费;再到 6 2015 年 11 月国务院印发关于积极发挥新消费引领作用加快培育形成新供给新 动力的指导意见,提出消费升级重点领域和方向,覆盖服务消费、信息消费、 绿色消费、时尚消费、品质消费和农村消费;2016 年 11 月,国务院印发关于 进一步扩大旅游文化体育健康养老教育培训等领域消费的意见,着力推进幸福 产业服务消费;2017 年 8 月 13 日,国务院发布了关于进一步扩大和升级信息 消费持续释放内需潜力的指导意见,鼓励金融机构开发更多适合信息消费的金 融产品和服务,推广小额、快捷、便民的小微支付方式,降低信息消费金融服务 成本。随着国

7、家鼓励“消费升级”进程的推进,消费金融作为推动消费发展升级 的重要举措之一,从内涵上基本满足了国家内需导向型的经济发展策略,其发展 受到国家的鼓励支持。 2 2新技术新技术、新、新参与参与机构与新消费群体机构与新消费群体 金融科技的创新发展与深入应用, 夯实了消费金融行业爆发式增长的技术基金融科技的创新发展与深入应用, 夯实了消费金融行业爆发式增长的技术基 础。础。随着人工智能、大数据、区块链、云计算等新型科技的快速发展,消费金融 与科技融合的协同效应逐渐显现。利用金融科技前沿的技术优势,消费金融逐渐 由线下转向线上,实现服务半径的扩大、服务效率和业务处理能力的提升。从而 在产品、渠道和服务上

8、加快创新,降低消费金融业务的获客成本,推动消费金融 业务迅速发展。 多类型机构主体的参与,带动了消费金融业务模式的创新。多类型机构主体的参与,带动了消费金融业务模式的创新。随着国家消费升 级战略的推进,以商业银行为代表的传统金融机构、持牌消费金融公司、综合性 互联网金融企业以及互联网金融创业企业正通过不同方式角逐消费金融市场。 例 如,商业银行和消费金融公司等持牌机构,主要覆盖有固定工作和稳定收入,信 用记录优良的人群。而缺乏信用记录的新入职白领、蓝领、大学生等,则主要由 近年来进军消费金融业务的互联网金融企业来覆盖。该类型的机构,在垂直领域 和特定场景的消费金融业务方面更具优势。为了在竞争中

9、获得一定市场,各类金 融机构不断丰富市场产品供给种类,带动了消费金融业务模式的持续创新发展。 新增消费群体为消费金融提供广阔市场。新增消费群体为消费金融提供广阔市场。随着产业发展与技术创新,消费金 融已经从传统的高收入人群和大额低频次消费场景向中低收入人群及小额高频 次消费场景迅速拓展。服务群体逐渐从高净值人群,向学生、农民、蓝领等收入 较低或收入不固定的人群下沉。 特别是随着近年移动互联网的快速发展以及大数 据征信技术的创新,消费金融服务不断向大众的日常生活渗透,特别是旅游、教 育、医美、租房等消费场景迅速拓展。 7 图图2 蓝领消费金融市场空间预测蓝领消费金融市场空间预测 2 2)风控在)

10、风控在消金消金企业企业的的自身发展自身发展与市场竞争中与市场竞争中愈发重要愈发重要 1 1消费金融行业已进入了管控趋严的状态,合规与风险防范的要求从外部消费金融行业已进入了管控趋严的状态,合规与风险防范的要求从外部 促使企业更加重视风控环节促使企业更加重视风控环节 在消费金融贷款规模不断扩张的同时, 消费金融不良贷款的规模也在逐年走 高。以银行的信用卡业务为例,随着银行卡卡均授信额度的增长,信用卡逾期半 年未偿的信贷总额也持续增加。 8 图图3 2016 年年-2018 年年信用卡逾期半年未偿信贷总额信用卡逾期半年未偿信贷总额走势走势 同为传统金融机构的代表,消费金融公司的贷款不良率也迅速攀升

11、。其中最 主要的风险来于两个方面:第一,外在欺诈和信用风险,造成逾期、骗贷和坏账 压力;第二,消费金融企业内在的合规风险和金融服务流程优化压力。 9 图图4 2012 年年-2017 年消费金融公司整体不良贷款率走势年消费金融公司整体不良贷款率走势 与此同时,在金融科技的支撑下,金融市场的体量和发展潜力被逐步放大, 其暴露的风险隐患也与日俱增,欺诈现象层出不穷。由网络黑产主导的消费金融 欺诈发展肆虐,已经渗透到消费金融营销、注册、借贷、支付等各个环节。据统 计,2017 年黑产从业人员超 150 万,年产值达千亿级别,应用数据分析手段开 展金融业务的消费金融平台是黑产攻击的主要对象之一。截止到

12、 2018 年 5 月, 存在异常的互联网金融网站超过 2 万个,互联网金融仿冒网站达到 4.6 万个,受 害用户超过 10 万人次。 10 图图5 2016 年年 10 月月-2018 年年 5 月互联网消费金融平台风险情况月互联网消费金融平台风险情况 为了保障消费金融市场健康发展,监管机构不断出台政策,加强对消费金融 的风险控制。从 2016 年银监会要求的“两个加强两个遏制” 2,到 2017 年开展 的“三三四” 3整治工作、乃至金融市场乱象整治,究其最终目的都是在于控制 金融风险,旨在让金融业务回归金融本质,加强风险管理。因此,消费金融行业 未来的监管趋势只会越来越严,提升风控能力成

13、为消费金融企业响应监管政策、 实现合规发展的必要措施。 2“两个加强两个遏制”是指: 两个加强:加强内部管控、加强外部监管;两个遏制:遏制违规经营、 遏制违法犯罪 3 “三三四”是指:三违反:违反金融法律、违反监管规则、违反内部规章;三套利:监管套利、空 转套利、关联套利;四不当:不当创新、不当交易、不当激励、不当收费。 11 表表1 2016 年年-2017 年消费金融监管相关政策年消费金融监管相关政策 时间时间 发布机构发布机构 政策名称政策名称 主要监管内容主要监管内容 2016 年 8 月 24 日 银监会等部 门 网络借贷信 息中介机构业 务活动管理暂 行办法 确立了网贷行业监管体制

14、及业务规则, 明确了网 贷行业发展方向, 为网贷行业的规范发展和持续 审慎监管提供了制度依据。 2016 年 10 月 12 日 国务院办公 厅 互联网金融 风险专项整治 工作实施方 案 按照“打击非法、保护合法,积极稳妥、有序化 解,明确分工、强化协作,远近结合、边整边改” 的工作原则,区别对待、分类施策,集中力量对 P2P 网络借贷、股权众筹、互联网保险、第三方 支付、 通过互联网开展资产管理及跨界从事金融 业务、互联网金融领域广告等重点领域进行整 治。同时,及时总结经验,建立健全互联网金融 监管长效机制。 2016 年 10 月 12 日 银监会、工 信部、公安 部、国家互 联网信息办

15、公室等十五 部委 P2P 网络借 贷风险专项整 治工作实施方 案 甄别判断网贷机构在信息中介定位、业务合规 性、客户资金第三方存管、信息披露及网络设施 安全性等方面是否符合要求,结合风险程度、违 法违规性质和情节轻重、社会危害程度大小、处 理方式等因素,将网贷机构划分为合规类、整改 类、取缔类三大类,制定差别化措施实施分类处 置。 2017 年 6 月 银监会、教 育部和人社 部 关于进一步 加强校园贷规 范管理工作的 通知 从事校园贷业务的网贷机构一律暂停新发校园 网贷业务标的,并根据自身存量业务情况,制定 明确的退出整改计划。同时,未经银行业监督管 理部门批准设立的机构不得进入校园为大学生

16、 提供信贷服务,监管部门应联合各方力量,加强 整治,及时纠偏。 2017 年 10 月 17 日 中国互联网 金融协会 互联网金融 信息披露 互 联网消费金 融(T/NIFA 2 2017) 定义并规范了 27 项披露指标,其中强制性披露 指标 23 项,鼓励性披露指标 4 项,分为从业机 构信息和业务信息两个方面, 以期规范广大从业 机构信息披露行为, 进一步提高互联网消费金融 从业机构的信息透明度, 从而更有效地保障消费 者合法权益,促进行业健康有序发展。要求互联 网消费金融从业机构应当披露: 开展消费金融业 务所依据的牌照、牌照颁发单位及时间;需对贷 款合同/协议中的关键条款和潜在重大不

17、利条款 进行解释说明,让普通消费者能够充分理解;收 费项目与计算标准,对于产品的利率标准,应注 明日利率和年利率;账户安全知识和风险提示, 应特别注意对消费者信用风险的提示, 违约时面 临的各类不利后果,例如征信损失等。 2017 年 11 月 21 日 互联网金融 风险专项整 治工作领导 小组办公室 关于立即暂 停批设网络小 额贷款公司的 通知 自即日起, 各级小额贷款公司监管部门一律不得 新批设网络(互联网)小额贷款公司, 禁止新增批 小额贷款公司跨省(区、市)开展小额贷款业务。 2017 年 12 月 1 日 互联网金融 风险专项整 治工作领导 小组办公室 关于规范整 顿“现金贷” 业务

18、的通知 将现金贷业务纳入互联网金融专项整治范畴, 统 筹开展对现金贷业务的规范整顿工作。 重点监管 过度借贷、重复授信、不当催收、畸高利率、侵 犯个人隐私等问题。 12 和 P2P 网贷 风险专项整 治工作领导 小组办公室 2017 年 12 月 11 日 银监会 P2P 风险整治工 作领导小组 办公室 小额贷款公 司网络小额贷 款业务风险专 项整治实施方 案 方案对于小贷公司网络小贷业务清理整顿做了 全面部署,明确了具体要求和整治进度。 资料来源:监管机构网站、金融城整理 2 2消费金融迅速场景化及价格天花板的出现,倒逼企业强化风控以求发展消费金融迅速场景化及价格天花板的出现,倒逼企业强化风

19、控以求发展 消费金融核心在于场景与风控,场景是消费金融的获客渠道,风控是消费金 融资金安全的保障。从 2016 年 8 月发布网络借贷信息中介机构业务活动管理 暂行办法开始,再到 2017 年年底现金贷监管政策的下发,大量 P2P 平台和现 金贷平台转向消费金融领域,促使消费金融进一步渗透到日常生活的各个领域, 凡是与日常生活和消费行为相关的场景,诸如旅游、婚庆、数码 3C、教育、医 美、家装、农业等,均与消费金融产品进行结合。随着消费场景的不断细化、深 入,对于风控的要求也随之提升,如何全面、清晰的了解用户经济状况和日常行 为,准确识别出恶意欺诈用户和优质客户成为消费金融发展的关键。 由于参

20、与消费金融业务的金融机构资源与定位有所不同, 针对的目标客户群 体也存在差异,进而客户的信用风险水平也存在显著差异。传统商业银行主要覆 盖的是有资产状况、 收入水平等信息的客户群体, 这些客户信用等级相对比较高。 而在近年来加速涌入消费金融业务的机构中,互联网电商平台、细分领域垂直消 费场景运营机构和拥有流量入口的持牌消费金融公司, 主要覆盖有一定的消费交 易数据积累,但享受不到商业银行相关服务的客户群体。无消费场景依托、主要 提供现金贷款的互联网机构,则针对的是信用记录较少的客户群体。 不同信用风险水平的客户群体,决定了不同机构的信用成本。相关公司公布 的数据显示,2016 年招商银行的信用

21、成本(贷款损失准备余额/平均贷款余额) 在 2.64%,中银消费金融的信用成本就已经高达 7.4%,互联网机构的信用成本显 然只会更高。一般情况下,各家机构会通过较高的贷款利率来覆盖相应的信用成 本。但从 2017 年底的现金贷整治开始,各项政策对于 36%价格红线的屡次强调, 决定了如果机构还想合规运营,那么信用成本过高只会严重拖累公司的盈利能 力,通过高利率来覆盖高坏账的经营模式已难以为继。因此,借助金融科技的创 新应用来提升自身的风险控制能力,打造公司的核心竞争优势,成为了各家消费 金融从业机构的必然选择。 13 3 3)传统)传统风控模式风控模式遇到遇到的的瓶颈与瓶颈与风控风控的的创新

22、创新 1 1以资产、现金流、职业属性等为风控核心以资产、现金流、职业属性等为风控核心的的传统风控模式局限性日益突传统风控模式局限性日益突 出出 图图6 传统风控模式局限性分析传统风控模式局限性分析 资料来源:金融城制作 一直以来,传统风控模式多采用线下渠道,以资产、现金流、职业属性等为 风控考察核心。例如,特定职业(如公务员)、拥有住房、车辆、大额理财产品 或月工资收入较高的借款人能获得更高额度的贷款。银行、消费金融公司较多的 采用了此类风控方式,在以往的实践中也表现出了非常好的风控能力。 然而,随着新技术的发展、同业竞争的加剧以及消费金融群体普惠程度的加 深,传统风控表现出较大的局限性: 一

23、是客户群体局限性较大,学生及蓝领消费者这两大消费群体被排除在外, 总量在 4 亿左右的信用白户(没有过信用卡和其他借贷记录)也无法有效获取到 相应的消费金融服务。 二是成本较高,传统风控需要逐一审查贷款人的基本信息、资产、收入、现 金流等信息,审核成本较高。同时,大量使用线下审核人员,也面临着体系管理 复杂、员工专业技术水平存在差异、道德风险控制难度较大等问题,实际上风控 体系的综合成本更高。 三是效率低下,传统风控模式牢牢的把握了还款能力的判断,也通过面签等 形式控制了欺诈风险,但是便捷程度较低。而目前互联网消费金融业务的特点体 14 现为客群下沉,交易频繁、实时性强、数据量大,因此风险行为

24、也呈现出小额、 高频的特点,传统风控手段很难应对高并发的风险事件出现。 四是信息维度单一,资产、现金流、职业属性仅能证明客户收入情况,对客 户在不同互联网场景中的行为信息了解甚少。 而当前消费金融业务中的欺诈行为 和其他场景的结合日益紧密,呈现出“ 跨界” 的特点,这些风险利用传统的风 控技术很难有效识别并加以防范。 2 2以大数据、人工智能为基础的创新以大数据、人工智能为基础的创新风控模式风控模式开始深度应用开始深度应用 随着金融科技的发展和逐步落地应用,银行、消费金融公司和互联网消费金 融机构越来越重视应用“技术数据”进行风险管理,改变了传统以人为主的风 控模式, 更多借助于全面多纬度的数

25、据、 通过模型自动甄别分析、 实时计算结果, 提升量化风险评估能力、提高风险管理的时效性。有些银行基于大数据和云计算 风控平台,建设了“准入授信反欺诈贷后监控预警贷后催收”的全流程 贷款管理体系,推出了基于特定消费情景的信贷产品,有的互联网消费金融机构 通过机器学习等人工智能技术,结合用户在网上的消费、理财等数据,深入刻画 客户特征、洞察客户需求和识别客户风险。 4 二、消费金融领域的二、消费金融领域的主要风控技术主要风控技术创新创新 消费金融风控领域主要用到的金融科技核心技术包括大数据、 云计算以及人 工智能等。人工智能领域包括了机器学习、语言识别、图像识别、自然语言处理 等技术。其在消费金

26、融领域的应用也十分广泛,目前集中在金融服务自动化、客 户关系管理、反欺诈、智能客服、质量管理、贷后管理等多个方面。在消费金融 业务核心的风控领域,人工智能发挥的作用至关重要。 1 1)生物特征识别)生物特征识别 1 1生物特征识别技术的发展概况生物特征识别技术的发展概况 生物识别,是通过高科技手段利用人体固有的生理特性,如指纹、人脸、虹 膜等和行为特征如笔迹、声音、步态等来进行个人身份的鉴定。完整的生物识别 系统流程包括信息采集获取、特征提取、生成模板和特征比对。 4 央行中国区域金融运行报告(2018) 15 图图7 生物识别系统组成生物识别系统组成 资料来源:金融城制作 2 2生物特征识别

27、的主要热点技术及应用生物特征识别的主要热点技术及应用 近年来, 生物识别技术被广泛应用于各个行业, 特别是指纹识别、 人脸识别、 声纹识别、虹膜识别和静脉识别成为当前应用的主流技术。从全行业应用来看, 指纹识别应用最广,占市场份额的 58%,人脸识别的份额为 18%,新兴的虹膜识 别市场份额为 7%,掌纹识别、声纹识别和静脉识别占比较小,目前正处于探索 之中。 人脸识别人脸识别 人脸识别的应用主要基于人脸的唯一性和不易被复制性, 在应用过程中具有 非强制性、非接触性、并发性以及符合视觉特性,在使用过程中用户不需要专门 进行人脸资料采集,也不需要用户接触设备,可在无意识情况下获取,并在实际 应用

28、场景下实行多个人脸识别,达到“以貌识人”的目的。 目前,生物识别技术已被广泛应用于金融领域,例如银行自助发卡机、VTM 等自助终端设备以及银行柜面、远程开户、信贷风控等领域。远程开户方面,金 融机构通过运用人脸识别和静脉识别对用户身份进行鉴定, 从而实现用户不必去 柜台即可远程开户;国内的微众银行、财付通、苏宁易付宝、华泰证券、华林证 券、长城证券等金融机构均已推出人脸识别开户功能。信贷风控方面,金融机构 16 将人脸识别技术应用于信贷客户身份确认、反欺诈等环节,例如,招商银行应用 人脸识别辅助进行风险评估、马上消费金融 Face X 活体人脸识别反欺诈应用、 小花钱包将合作机构人脸识别技术应

29、用到智能风控系统,微众银行也放出了“刷 脸”借贷,京东金融推出的安全魔方风控反套现系统等。 指纹识别指纹识别 指纹由于其具有终身不变性、 唯一性和方便性, 已经被广泛应用于金融领域, 但是主要集中在银行内控管理上。如:银行柜员内控指纹管理系统,指纹二道门 禁管理系统,银行押运管理系统等。目前工、农、中、建四大国有银行的内控柜 员指纹管理系统已经都有上线应用。交通银行、上海浦发银行、华夏银行、中信 银行、民生银行、招商银行等股份制银行以及上海银行、浙商银行、北京商业银 行,包头商业银行等全国性城商银行基本实施完毕或者正在实施。 对外风控方面,京东金融的安全魔方系统、新网银行的数字风控体系大量运

30、用了指纹识别技术。指纹存取款机(指纹 ATM 机)、指纹 POS 机、指纹网上银行、 指纹支付等“指纹银行”正在研发,将在未来几年逐步应用。 声纹识别声纹识别 声纹识别是通过对一种或多种语音信号的特征分析来达到对未知声音辨别 的目的,具有唯一性。声纹识别在金融领域处于探索应用阶段,如在信贷申请环 节,可以要求用户亲自阅读一段固定的文字,传到后台保存起来,并且同时提取 其声纹特征。在信审过程中,系统自动将该声纹与黑名单库中的声纹做对比,如 果命中黑名单,则可以调低信用级别乃至直接拒绝。目前应用声纹识别的金融机 构相对较少,2017 年初,浦发银行信用卡中心在客户热线服务中创新引入身份 判断工具基

31、于声纹识别技术的声纹密码功能,为业内首创。此外,中腾信从 2014 年开始建立声纹库,应用声纹技术打造智能风控系统。 虹膜识别虹膜识别 虹膜识别凭借其超高的精确性和使用的便捷性被金融领域应用, 虹膜识别技 术凭借着高精准性,将有望在消费金融场景迎来爆发。但目前而言,还主要应用 于支付和金库、 保险箱等防盗系统。 例如民生银行虹膜支付用于替代短信验证码, 客户只需用“交易密码+虹膜验证”即可完成支付。 掌静脉识别掌静脉识别 静脉识别具有高度防伪、简便易用、快速识别及高度准确四大特点。但是由 17 于采集方式受自身特点的限制,产品难以小型化,采集设备有特殊要求,设计相 对复杂,制造成本高等问题,在

32、金融领域应用较少,目前有少数金融机构应用该 技术办理取款。如中国银行实现了刷“掌静脉”办理存取款、攀枝花市商业银行 推出了刷“掌静脉”办理存取款业务等。 2 2)机器学习与模型训练)机器学习与模型训练 1 1机器学习的概述机器学习的概述 机器学习是指计算机通过模拟人类的学习行为,从而获得新的知识和技能, 并重新组织已学习到的知识和和技能, 使之在应用中能够不断完善自身的缺陷与 不足。 机器学习是建立在数据挖掘技术之上发展而来,结合大数据技术(Hadoop, MapReduce, Spark/Storm 等),逐步开发和应用了若干新的分析方法逐步演变 而来形成的,这两个领域彼此之间交叉渗透。 2

33、 2在金融领域的主要细分场景应用在金融领域的主要细分场景应用 机器学习在金融中主要应用于数据风控建模,主要包含了特征服务、模型服 务和决策引擎三个部分,分别应用于欺诈检测、客户关系管理和客服机器人。 欺诈检测欺诈检测 使用机器学习进行欺诈检测时, 先收集历史数据并将数据分割成三个不同的 部分, 然后用训练集对机器学习模型进行训练, 以预测欺诈概率。 最后建立模型, 预测数据集中的欺诈或异常情况。与传统检测相比,这种欺诈检测方法所用的时 间更少。未来,机器学习技术将会进一步发展,从而检测出复杂的欺诈行为。 客户关系管理客户关系管理 机器学习可以通过对客户信息的整理、建模,可实现对客户关系的管理。

34、在 客户营销方面,可以通过多种渠道获取大量中、高价值潜在客户信息,获取更多 的销售商机和线索,充分了解客户的个性需求并提供差异化的服务和解决方案; 在风控管理方面,机器学习技术通过客户信息建模,可以评估客户风险等级,并 运用策略模型对客户采取差异化授信策略。例如京东金融、新网银行均采用机器 学习技术创新风险迭代模型,小花钱包 RiskAI 风险识别系统也可以随着用户数 量的上升而持续迭代模型。 客服机器人客服机器人 客服机器人可以把复杂的金融术语转换成通俗易懂的语言,更易于沟通。在 场景端,客服机器人可以处理各种客户请求。在风险控 请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明 Table_MainI

35、nfo 行业研究/造纸轻工 证券研究报告 行业深度报告行业深度报告 2018 年 01 月 24 日 Table_InvestInfo 投资评级 增持增持 维维持持 市场表现市场表现 Table_QuoteInfo -16.19% -8.27% -0.36% 7.55% 15.46% 23.37% 2017/12017/42017/72017/10 造纸轻工海通综指 资料来源:海通证券研究所 相关研究相关研究 Table_ReportInfo 全装修比例提升,大宗业务家居新蓝 海2018.01.07 定制节后迎来涨价窗口, 重点推荐索菲 亚2018.01.02 瓦楞纸波动增大, 继续看好成品家

36、具龙 头2017.12.18 Table_AuthorInfo 分析师:曾知 Tel:(021)23219810 Email:zz9612 证书:S0850514050001 分析师:衣桢永 Tel:(021)23154126 Email:yzy12003 证书:S0850517100004 分析师:赵洋 Tel:(021)23154126 Email:zy10340 证书:S0850517100001 特别鸣谢实习生蒋一对本文贡献 全装修开辟定制家居新蓝海全装修开辟定制家居新蓝海 Table_Summary 投资要点:投资要点: 全装修势不可全装修势不可挡,政策鼓励地产商响应。挡,政策鼓励地

37、产商响应。我国目前全装修渗透率约为 20%, “十 三五规划”要求在 2020 年 30%的新建住宅为全装修。而根据中国建材报数 据,欧美日等发达国家在上世纪精装房的渗透率已超过 80%。近年各地也纷纷出 台政策对全装修比例给出规划,上海、浙江、海南等地已经要求中心城区达到新 建住宅 100%全装修;成都、山东、河南等省市在 2020 年达到 100%全装修;另 外,四川和江苏在 2020 年新建住宅全装修比例计划到达 50%,均高于国家标准。 2017 年上半年,一、二、三四线城市精装房占销售总量的比例分别为 14.2%、 53.0%和 28.1%,二线及以下城市渗透率提升迅速。目前恒大、万

38、科等地产商已 实现 100%精装房交付。 装修标准不断升级,厨房卫浴更青睐品牌装修标准不断升级,厨房卫浴更青睐品牌。厨房卫浴既是全装修的标配,也是精 装修中档次高下立现的部分,因此地产商在橱柜和卫浴的选择上更倾向于知名品 牌。根据建筑部全装修标准,厨房安装橱柜与吊柜,但并未强制要求配备衣柜。 而北京的共享产权房在玄关等功能空间要求定制玄关柜、壁柜、吊柜。随着消费 升级,中高档的家居产品将获得青睐。据奥维云网统计 2017 年上半年 50%以上 的精装房装修标准在 2000 元/平米以上,该装修标准下橱柜报价在 1 万元左右, 已具备消费上市品牌能力。 大宗业务增长空间大,或是定制家居新蓝海。大

39、宗业务增长空间大,或是定制家居新蓝海。根据我们的测算,橱柜的大宗业务 需求在 2020 年将达到 658 万套,约为 2016 年的 2 倍。大宗业务对于企业的产 能、物流配套、安装服务和售后能力要求较高,地产商往往选取各行业前三或前 十的供应商进行合作。 根据我们的测算橱柜业务的大宗业务 CR3 约为 7.86%, 高 于行业整体 CR5 的 7.51%,预计未来提升空间大。2017 年定制橱柜公司迎来上 市潮,零售市场增速的放缓,加之一倍于存量产能的募投产能密集释放,大宗业 务或成新蓝海。 上市公司加大开上市公司加大开拓力度,经营模式各有差异。拓力度,经营模式各有差异。欧派、索菲亚 201

40、7 年前三季度大 宗业务分别达 6.45 亿元和 1.76 亿元,同比增长 70%,139%。上市公司大宗业 务经营模式主要分为自营和经销商两种。欧派和金牌厨柜主要依靠工程经销商承 接,毛利较低,金牌约 17%,回款周期短平均在 2 个月内,资金回收风险小,渠 道能迅速铺开;志邦、索菲亚、皮阿诺以公司大宗事业部自营为主,辅以鼓励经 销商开拓大宗业务,毛利较高达 25-38%,但是回款周期长达 5-6 个月左右。 大宗市场格局未定,建议积极关注。大宗市场格局未定,建议积极关注。我们建议关注综合实力与规模绝对领先的龙 头:欧派家居。橱柜规模位居第二的志邦股份:与地产商具有良好的合作关系, 并设立大

41、宗事业部增强业务控制力,我们认为未来大宗业务有望持续增长。索菲 亚:作为衣柜业务佼佼者,2017 年与恒大地产在河南设立合资公司,提前布局未 来表现值得期待。 风险提示:风险提示:行业竞争格局恶化,地产销售速度下滑,公司业务拓展不达预期,未 来解禁减持风险 行业相关股票行业相关股票 Table_StockInfo 股票代码 股票名称 EPS(元) 投资评级 2016 2017E 2018E 上期 本期 603833 欧派家居 2.26 2.96 3.96 买入 买入 002572 索菲亚 0.72 1.04 1.41 买入 买入 603801 志邦股份 1.11 1.44 2.07 买入 买入 资料来源:Wind,海通证券研究所 - 行业研究造纸轻工行业 请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明 2 目目 录录 1. 国家政策鼓励,比例提升消费升级 . 5 1.1 全装修时代来临:政策驱动对标国外 . 5 1.1.1 中国全装修缓慢起步的十五年 . 5 1.1.2 发达国家精装渗透率高,平衡标准化与个性化 . 7 1.2 全装修与精装修 . 7 1.3 一线城市全装修率高,二线城市成为主要市场 . 8 1.4 消费升


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