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富士康上线消费分期平台富金富 征信系统临考

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(原标题:富士康上线消费分期平台富金富 征信系统临考)

摘要:富士康在高调布局供应链金融的同时,其面向蓝领市场的消费分期平台也悄然上线。据《中国经营报》记者了解,富士康旗下富金富平台目前已在富士康员工内部开放,其官网已经上线。而据记者了解到的最新情况,特定的非富士康员工也可以申请。目前,富金富上线的产品有现金贷和基于平台的消费贷,平均借款额度在5000元左右,借款利率根据实际客群风险定价,最低为每月1.03%。

富士康方面对记者表示,2017年预计会正式推出小额现金贷产品以及互联网理财平台,目前整体还处于一个测试环境,待运营平稳后将向社会客群全面放开申请。

同为涉及代工制造业务的TCL、创维等机构,在涉足金融业务时,都首选供应链金融,而富士康在高调布局供应链金融业务的同时,选择蓝领市场切入消费分期领域。不过,蓝领消费分期在征信、风控方面存在诸多难点,此前有业内人士甚至公开表示,可能并不存在蓝领市场。

拓展互联网金融

公开信息显示,2016年12月,富士康旗下金融品牌富金富公布,将为全国蓝领及工薪阶层提供信贷服务。

在富金富官网显示,目前平台提供两款消费分期产品,富宝贷和富分期,其中,富宝贷在2017年还将上线提现功能,富分期将作为员工消费分期产品。据记者了解,富宝贷平均单笔借款额度在5000元,最高不超过20000元,年化借款利率在21%左右。

虽然目前上线时间较短,运营数据暂未可知,但公开信息信息显示,富士康内部180多万员工,都将是富金富的目标客户。

对于在蓝领消费分期市场的布局,富士康方面表示作为全球最大代工企业,优势较为明显。多年的制造业经验使得富士康更了解蓝领数据,包括习惯、文化、偏好等,而这些也都是风控建模的主要数据来源。

事实上,富士康内部员工规模大,且以官方身份推出产品,员工接受度更高、转化率高也是优势之一。

值得注意的是,这并非富士康初涉互联网金融。2015年,富士康就已获得小额贷款、担保、租赁保理等多个金融牌照。2016年6月,富士康宣布入局供应链金融,为上下游供应链中的厂商提供金融服务。

据记者查阅工商信息了解,目前富士康旗下共有9家金融服务公司,打包整合在富金通金服中。在富金通金股体系内的8家金融服务公司包括担保公司、保理公司、小额贷款、基金管理、资本管理、股权投资基金等。

梳理这8家金融服务公司发现,这些金融服务公司都是围绕供应链产业金融建立。在富士康的互联网金融之路中,一方面以全球电子产业供应链提供贷款等金融服务,线上平台为富中富,另一方面则是面向个人的信贷服务,也就是刚刚上线运营的富金富平台。

此前有公开报道显示,富中富将在5年内挑战发展至IPO阶段。对于上市,富士康方面表示,未来是否独立上市需要看各方面条件是否成熟,不论供应链金融还是消费金融,都是产业金融的一环,都具有重要地位。

对于富士康切入互联网金融的原因,富士康方面表示,产融结合为众多上下游企业、客户解决融资难、融资贵的难题一直为富士康奋力追求的目标,自营金融业务是起带头作用,希望从核心企业自身产业链(供应商、客户到员工)开始,逐渐往外圈扩散,发挥大集团企业的优势,也希望透过金融工具,助力集团转型商贸。

但此前有分析认为,富士康最大的客户苹果手机业务出现下滑,富士康营收也受到影响有关系。2016年第三季度富士康财报显示,富士康净利润约10.9亿美元,同比下滑8.7%。

蓝领征信成难题

富士康作为全球最大代工企业,旗下有180万员工,涉足蓝领消费分期的优势是他们对蓝领人群较为熟悉,但同时蓝领人群自有特点,以及无征信数据等也是风控面临难题。

蓝领借贷群体普遍表现出,中等收入、教育程度不高、信用意识薄弱、征信缺失等特点,而富士康以代工起家,但互联网金融并不擅长,富士康的个人信贷业务通过蓝领人群切入,将面临多重难题。

富士康方面表示,“我们在数据和征信系统方面选择与外部伙伴合作。”而据记者了解,富士康个人信贷业务的技术系统通过我来贷合作完成。

我来贷创始人兼CEO龙沛智表示,在中国,农民工加上城市工人这个蓝领群体将近3亿人,而蓝领工人平均每年更换工作大约3到4次。基于这样的特性,对于蓝领市场的征信就面临了借款人稳定性的问题,一来还款来源的不稳定、二来常驻定点的不稳定、三来联系方式的不稳定。

事实上,由于蓝领群体此前并不属于传统金融服务对象,造成信用数据积累的不足。

龙沛智表示,“富金富第一期先面向富士康员工进行有效放贷,开始积累他们的信用记录,同时运用大数据风控的技术,形成对蓝领群体信用体系的建立,逐步打造各式蓝领客群适用的征信模型。未来,这些模型可以服务更广大的蓝领群体。”

在数据获取方面,龙沛智表示,这些征信数据有来自客户授权取得的金融、非金融行为数据、我来贷积累3年的模型数据、富士康的工人属性数据、第三方提供的行业数据等等。这些数据交叉比对,揉合成不同视角的信用数据可以在第一阶段填补蓝领人群数据基础薄弱的问题;接着在第二阶段面向所有蓝领借贷人群时,可以形成有效模型确认借款人的信用能力。

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