1、砀(销%讀缁缀咔節貔%頀h怀椀焂唃洃涃洃缃錃鬃鬃鬃衖趑顎癸窉鍦瀀搀昀瀀椀挀最椀昀衖趑顎癸窉鍦瀀搀昀尀尀攀昀愀昀愀愀挀戀搀挀昀昀圀欀倀焀刀攀搀瀀刀吀洀匀刀渀最娀爀娀夀攀氀洀漀最倀欀稀洀砀蠀趑顎癸窉鍦挀搀挀挀攀挀戀搀攀搀挀攀戀瀀攀椀砀甀渀猀栀椀儀趑帀台资金支持全方位支持外部支持方持有小贷牌照分期购物平台2018/4/11 6数据分析驱动业务升级互联网消费金融市场 AMC模型分析从 2013年银监会扩大消费金融试点城市范围名单，到放开消费金融市场准入，鼓励国内外银行业机构和互联网企业发起设立消费金融公司 。政策的刺激带动 了互联网消费金融行业快速 发展。2009年银监会颁布 消 金试点管理办法 ，北
2、 银等 四家消费金融 公司成立 。BCIII III市场启动期(2017-2019)应用 成熟期(-)高速发展期(-)探索期(2007-2016)市场认可度时间A从场景开拓到现金贷的疯狂过后，行业重新回归场景，在重新回归有序发展过后，对新老场景的竞争性开拓也将令消费金融机构迅速进入下一场战场，真正具有场景掌控能力的机构将脱颖而出。互联网 消费金融快速发展的同时 ， 无门槛的一哄而上令 行业问题急剧增加，带来 了砍头息，多方骗贷、暴力催收、坏账率持续升高等多种并发问题 ，市场自净能力不足时，亟待监管层发声。E2017年底央行、银监会联合发布了 关于规范整顿“现金贷”业务的通知 ，严格从准入牌照、
3、年化利率、砍头息、贷款用途、融资渠道、助贷模式等多个方向提出了明确合规要求。清理市场的同时为行业下一个阶段快速发展打下基础。DIV 易观分析认为，虽然在政策的支持下，消费金融市场经历了两年的爆发式繁荣时期，但无门槛的一哄而上也令整个行业随之积累了多方骗贷、暴力催收、坏账率持续升高等多种问题，行业发展过于混乱。随着 2017年底监管的强势介入和“穿透式”管理，消费金融行业重新回归场景竞争。2018/4/11 7数据分析驱动业务升级从全力支持到从严监管 监管层 2017收紧政策力度20132014201520162017 实际上，从 2009年银 监会颁布 消费金融公司试点管理办法 开始，消费金融
4、公司正式设立，监管层对消费金融行业发展一直持有的是谨慎支持的态度，从 2013年开始，支持力度明显增长。但从 2017年年初开始，受到行业乱象和监管大环境的影响，监管的行业态度持续收紧，易观预计，从严监管将持续一段时间。消费金融试点增加银监会增加武汉、广州等城市参与消费金融公司试点工作，新增加的试点城市主要兼顾东中西部 地区。消费金融股权多元化修订后的 消费金融公司试点管理办法 正式实施，鼓励更多具有消费金融优势资源和分销渠道的出资人参与 试点 。牌照审批权下放监管部门将 审批权下放到省级部门，鼓励包括互联网企业在内的各类机构发起和设立消费金融 公司。行业开放力度持续加强人行 、银监会联合印发
5、 关于加大对新消费领域金融支持的指导意见 ，鼓励银行业金融机构与网络零售平台在小额消费领域开展合作。强监管时代来临从年初开始要求非银行机构退出校园贷行业到网络小贷牌照暂停审批，再到下发整顿规范现金贷的全面通知。2018/4/11 8数据分析驱动业务升级居民可支配收入持续增长为消费金融发展奠定基础 Analysys 易观 14551183112016721966238212597410.30%25.84%10.14% 8.92% 8.44% 9.04%0%6%12%18%24%30%0500010000150002000025000300002012 2013 2014 2015 2016 20
6、17人均可支配收入（元 人民币） 环比增长率说明：以上数据根据中国国家统计局公开数据所得，易观整理。2012-2017年中国人均可支配收入 2012年以来，中国社会消费品零售总额保持了较为强劲的增长势头，随着全面深化改革的不断推进，刺激消费的相关政策不断发挥作用 ， 2017年社会消费品零售总额继续保持 10.21%增长。与此同时，中国人均可支配收入 2017年增速也达到9.04%，为消费金融的高速发展奠定了坚实的基础。 Analysys 易观 207167234380 26239430093133231636626214.31% 13.14%11.95%14.69%10.43% 10.21%
7、0%6%12%18%24%30%0500001000001500002000002500003000003500004000002012 2013 2014 2015 2016 2017社会消费品零售总额（亿元人民币） 环比增长率说明：以上数据根据中国国家统计局公开数据所得，易观整理。2012-2017年中国社会消费品零售总额2018/4/11 9数据分析驱动业务升级社会 消费转型升级带动消费金融爆发式增长消费者： 应付生活变为享受生活、规划生活消费模式： 生存型让位于服务型、发展型消费领域： 文娱、住宅、医疗等新领域品牌营销： 身份象征转向情感认同 中国正迎来新一轮消费升级的浪潮 ， 无论是
8、消费者自身还是消费模式和消费领域 都正在 发生天翻地覆的变化 ，消费升级正在从品质和数量两方面对供给侧改革提供 动力 ， 从而充分发挥出消费在经济增长中的基础性作用和促进产业转型的关键作用 。值得 注意的是 ， 企业也要抓住机会让品牌随之升级 ， 从奢侈品营销 策略 转 “ 情感认同 ” 等宣传 。2018/4/11 10数据分析驱动业务升级消费金融行业紧密结合新技术 开发新产品满足用户数据洞察从多维度的数据抓取开始 ，利用新发展的大数据技术 ，在自主开发的征信体系模型支持下 ， 完成数据提炼风 控防护在云计算等新技术帮助下 ， 搭建风控模型 ， 实时分析提炼数据 ， 实时防范和拦截风险订单用
9、户读取利用大数据云计算等技术 ， 构建完整的用户画像模型 ，从而完成基于账户体系下的用户画像描述量化运营人工智能等技术显示出其在智能客服 、 精准营销等方面的优势 ，金融科技公司将基于用户画像 ， 利用其满足用户更多的场景和增值服务需求 消费金融 行业作为近些年政策催生出来的新兴行业，一直和新技术紧密结合，部分独立掌握一定消费金融场景的金融科技企业，持续的将大数据、人工智能、云计算等新技术利用在数据收集、风控、用户画像等多种层面。peixunshi0001600004网络金融20191011130051699289讇耀婐壗03砀(销%讀缁缀咔節貔%戀茰2018 中国消费金融行业专题研究-易观智
10、库.pdfpic1.gif2018中国消费金融行业专题研究易观智库.pdf2019-1011e75faf7a-a6c5-4503-b29d-c064f596f1221HCWkP7DqR49edKDpRTmDSR3n56LgZr/1ZYe/Hlm/3oMHgPkzILmxA=2018,中国,消费,金融,行业,专题研究,易观智库2cd5cc8e6c63833bd8850edc13e0b831怬peixunshi0001600004网络金融2019101113005169928903砀(销%讀缁缀咔節貔%頀h怀栀$荬2018 中国消费金融行业专题研究-易观智库.pdfpic1.gif2018中国消费
11、金融行业专题研究易观智库.pdf2019-1011e75faf7a-a6c5-4503-b29d-c064f596f1221HCWkP7DqR49edKDpRTmDSR3n56LgZr/1ZYe/Hlm/3oMHgPkzILmxA=2018,中国,消费,金融,行业,专题研究,易观智库2cd5cc8e6c6(讀缁缀咔節貔%頀h椀焂匃眃瞃眃褃鴃兖癸縀庂瀀搀昀瀀椀挀最椀昀兖癸織庂瀀搀昀尀尀戀搀搀攀愀挀昀搀挀昀堀砀瘀一洀娀圀砀昀愀爀搀最儀礀瘀唀樀氀戀琀瘀夀瀀最刀漀瘀爀焀礀倀洀最夀最最儀癸撋攀昀戀挀挀愀昀攀搀昀戀挀Z栀欀耀=氀瀀攀椀砀甀渀猀栀椀儀趑讇耀婐壗03砀(销%讀缁缀咔節貔%戀茰2018 中国消费
12、金融行业专题研究-易观智库.pdfpic1.gif2018中国消费金融行业专题研究易观智库.pdf2019-1011e75faf7a-a6c5-4503-b29d-c064f596f1221HCWkP7DqR49edKDpRTmDSR3n56LgZr/1ZYe/Hlm/3oMHgPkzILmxA=2018,中国,消费,金融,行业,专题研究,易观智库2cd5cc8e6c63833bd8850edc13e0b831怬peixunshi0001600004网络金融2019101113005169928903砀(销%讀缁缀咔節貔%頀h怀栀$荬2018 中国消费金融行业专题研究-易观智库.pdfpic1
13、.gif2018中国消费金融行业专题研究易观智库.pdf2019-1011e75faf7a-a6c5-4503-b29d-c064f596f1221HCWkP7DqR49edKDpRTmDSR3n56LgZr/1ZYe/Hlm/3oMHgPkzILmxA=2018,中国,消费,金融,行业,专题研究,易观智库2cd5cc8e6c63833bd8850edc13e0b831怬peixunshi0001600004网络金融20191011130051699289?03砀(销%讀缁缀咔節貔%頀h怀椀焂唃洃涃洃缃錃鬃鬃鬃衖趑顎癸窉鍦瀀搀昀瀀椀挀最椀昀衖趑顎癸窉鍦瀀搀昀尀尀攀昀愀昀愀愀挀戀搀挀昀昀圀欀倀焀
14、刀攀搀瀀刀吀洀匀刀渀最娀爀娀夀攀氀洀漀最倀欀稀洀砀新中产人群 生活 态度及网络理财安全行为 研究 报告艾瑞 -投融家联合发布2018年22018.1 iResearch Inc 摘要来源：艾瑞咨询研究院自主研究绘制。新中产人群理财目的主要是为了资产增值，缓解未来的压力，新中产家庭平均投入理财资金 20万以上。互联网理财操作简单，新中产使用互联网理财的平均年限两年以上，占用约 27%的投资资金。投融家专注服务 新中产家庭， 以优质资产、银行存管、新中产服务形象在新中产阶层中获得青睐。通过分析投融家理财用户的投资态度，折射出新中产理财群体追求稳健和高品质、高期待但低行动的理财特点，同时发现新中产家
15、庭期待更有针对性的投资渠道和知识获取渠道。一线城市中产年龄分布呈倒三角形，为年轻新锐中产的聚集地，二线城市则呈橄榄型，中年群体仍是城市新中产的夯实支柱。一线城市是新生中产诞生的土壤。新中产人群中越年轻压力越大，社会阶层越高危机意识越强烈，四大焦虑来源：职场竞争、父母健康、个人情感和孩子教育。新中产家庭基本为有车有房一族，房产资产总值人均 500万以上，汽车平均购买价格 25万以上，健身是新中产日常休闲活动的 TOP3之一，超过九成新中产人群有出国游经历。SMS3前言 1新中产家庭画像描摹 2新中产家庭“ 焦虑”症 3新中产家庭投资 理财 行为 4新中产家庭网络理财平台认知 542018.1 i
16、Research Inc 国内中产阶级具备独特性和潜力国内中产阶级更为年轻进取，对国内消费有非常大的影响中产阶级是一批收入稳定、能推动内需、给整个社会带来稳定发展、积极向上的群体。 2015年瑞士信贷研究院 全球财富报告 中称中国的中产阶层人数为 1.09亿人，目前比较合理的估计为 20% 30%。从全国总体社会结构来看，中产阶层占比不高，总体力量还比较弱小，同时由于国内生活水平和欧美发达国家之间存在差距，国内中产阶级自我认同度较低、统一的阶层意识尚未形成。随着未来经济的发展和城乡格局进一步转变，未来中产阶级将在国内社会和经济中发挥越来越重要的作用 。来源：艾瑞研究院自主研究绘制。国内中产阶级
17、界定 国内中产阶级特性 国内中产阶级发展趋势由于国内大众的中产阶级形象来源于欧美发达国家，与国内中级阶层形象存在差距，造成国内中产概念的争议。根据定义，中产阶级指处于上层阶级和下层阶级之间的中等地位人群。目前国内从 职业、收入 、教育程度、消费 、财产和主观认同度等角度出发来 定义中产阶级。相较欧美发达国家，国内中产阶级平均年龄更为年轻、具有很强的进取心和创新精神、急于得到社会认同、尚未形成统一的阶层意识。中产阶级具有较高的经济资本、购买力较强、消费意愿较强烈、代表着国内最活跃的消费力量，对国内总需求有非常大的影响。目前，国内居民收入分配格局呈现“金字塔形”，随着经济的发展和城乡格局的转变，有
18、望实现更为合理的“橄榄型”（即中产阶级占总人口最大比重，这也是发达国家典型的经济结构。总体来说，国内中产阶级的增长规模和速度、消费倾向呈现乐观前景。52018.1 iResearch Inc 本次研究新中产群体界定标准调研根据学历、职业、城市、收入圈定新中产阶级受访者一线城市 二线城市未婚个人年收入 15万及以上已婚家庭年收入 30万及以上 20万及以上综合参考中国国家统计局、福布斯杂志以及瑞信财富报告等渠道对“中产阶级群体”的定义，本次调研样本条件具体如下： 学历职业城市 覆盖：主要集中在一二线城市收入大专以上；以脑力劳动为谋生方式，包括公务员、企业管理人员、专业技术人员 等（备注：包含 工
19、资、奖金、分红、租金等收入，但不包含股票基金等理财收益以及固定资产增值的部分 ）一线城市： 北京、上海、广州、深圳二线城市： 南京、苏州、无锡、杭州、温州、宁波 、 珠海样本量分布北京 上海 广州 深圳 二线城市样本量 170 170 170 170 820来源：艾瑞研究院自主研究绘制。6前言 1新中产家庭画像描摹 2新中产家庭“ 焦虑”症 3新中产家庭投资 理财 行为 4新中产家庭网络理财平台认知 572018.1 iResearch Inc 2018.1 iResearch Inc 一线城市是 新生中 产诞生的土壤一线城市年龄 分布 呈倒三角形 ，为年轻新锐中产的聚集地；二线城市则呈橄榄
20、型，中年群体仍是 城市新中产的 夯实 支柱样本：一线城市中产群体 N=680， 于 2017年 12月通过 iClick网络调研获得。 样本 ：二线城市新中产群体 N=820， 于 2017年 12月通过 iClick网络调研获得。对比一二线城市新中产人群的年龄分布结构，一线城市因企业数量多、就业机会丰富，汇集大量前来拼搏的年轻人，其中不乏有为之辈，因而在年龄分布上呈倒三角形，年轻群体（ 25-34岁）是新锐中产的主力，新中产阶层平均年龄仅 31.8岁；与之相对，二线城市有别于一线城市，新中产人群年龄分布上呈橄榄型，中年群体（ 35-39岁）仍是新中产的夯实支柱，平均年龄为 35.7岁，说明在
21、二线城市晋升新中产阶层需经历一定的积累。14.9%27.6%33.9%17.2%5.5%1.0%25-29岁30-34岁35-39岁40-44岁45-49岁50岁或以上2017年中国二线城市新中产年龄分布41.5%31.2%19.7%6.0%1.6%0.0%25-29岁30-34岁35-39岁40-44岁45-49岁50岁或以上2017年中国一线城市新中产年龄分布平均年龄 31.8岁 平均年龄 35.7岁82018.1 iResearch Inc 2018.1 iResearch Inc 三口之家 是新中产家庭主要 结构孩子年龄集中 在幼儿园及小学 阶段，一线城市二孩比例略 高已成家 的新中
22、产群体 中，以三口之家（一孩家庭）为主要的家庭结构，一线城市二孩比例略高，占比 20.3%。孩子年龄集中 在幼儿园和小学阶段 ，以 3-7岁和 8-12岁占比最为突出。样本 ：一线 城市已婚被访者 N=464，二线城市已婚被访者 N=744，于 2017年 12月通过iClick网络调研获得。样本 ：一线 城市已婚被访者 N=464，二线城市已婚被访者 N=744，于 2017年 12月通过iClick网络调研获得。3.0%76.3%20.3%0.4%3.1%83.7%13.0%0.3%无1个2个3个及以上2017年中国新中产已婚群体孩子数量一线城市 二线城市3.6%17.1%53.1%37.
23、3%7.6%2.0%1.1%2.5%8.7%48.5%37.2%9.8%5.2%2.1%0-1岁1-2岁3-7岁8-12岁13-15岁16-18岁18岁以上2017年 中国 新中产已婚群体孩子年龄一线城市 二线城市92018.1 iResearch Inc 新中产家庭收入城市差异明显新中产家庭平均收入上，一线城市比二线城市高 30%一线城市新中产平均家庭月收入比例最高的区段为 3万元 4万元，平均家庭月收入 43529.7元；二线城市新中产平均家庭月收入比例最高的区段为 2万元 3万元，平均家庭月收入 34403.1元；在 4万元以上的家庭月收入各区段上，一线城市新中产比例均高于二线城市。样本
24、： 新中产群体 N=1500，其中一线城市 N=680，二线城市 N=820，于 2017年 12月 通过 iClick网络调研获得。一线城市 43529.7元二线城市 34403.1元0.3% 0.2% 1.1% 0.3%5.3% 4.1%12.5%16.6%25.3%12.8% 14.3%7.2%0.0% 0.0% 0.0% 0.1%2.2% 2.9%18.2%30.4%27.2%8.3% 8.1%2.5%2017年 中国 新中产群体家庭月均收入一线城市 二线城市1000-2000元2000元 -3000元3000元 -4000元4000元 -5000元5000元 -8000元8000元
25、-1万元1万元 -1.5万元1.5万元 -2万元2万元 -3万元3万元 -4万元4万元 -5万元5万元 -1万 0元10万元以上平均家庭月 收入：102018.1 iResearch Inc 2018.1 iResearch Inc 一线年轻是资本 二线勤勉终有成一线城市年轻群体有更大的机会享受新中产生活样本 ： 一线 城市新中产群体 ， N=680， 于 2017年 12月通过 iClick网络调研获得。 样本 ： 二线 城市新中产群体 ， N=820，于 2017年 12月通过 iClick网络调研 获得。2017年中国一线城市新中产 2017年 中国二线 城市新中产年龄一线城市新中产平
26、均年龄 31.8岁年龄一线城市新中产平均年龄 35.7岁家庭因生活节奏快、忙碌、偏年轻等多种原因，未婚率31.8%，且同年龄段的单身率高于二线城市；三口之家 是主要家庭结构，二胎率偏高；家庭生活较稳定，且生活条件较好，已婚率 90.7%，且同年龄段的有配偶 的中国互联网证券年度专题分析 2018Confidential and Protected by Copyright Laws本产品保密并受到版权法保护证券市场 年度 综合分析 20182018/5/17 2数据分析驱动业务升级互联网证券业务： 指证券业务以 互联网为媒介 ， 为客户提供的一种基于网络的商业 服务 ， 对 公司传统业务实施从
27、销售渠道 、 业务功能 、 客户管理到平台升级的架构重塑及流程优化 ， 架构符合互联网商业惯例和用户体验的综合金融服务体系 。互联网券商： 指 已经形成一体化 互联网证券业务的券商 ， 在互联网平台已经形成集营销 、 开户 、 业务办理 、 证券交易和衍生服务的券商 ， 其经纪业务收入主要来源于互联网经纪业务 。分析定义与数据说明分析定义数据说明 数据主要 来源于自有数据 、 官方公开 渠道发布 、 企业年报 、 企业 调研 ， 预测性数据通过公开发布数据和市场调查数据 ， 经过易观独有分析模型整理得出 ， 会根据市场情况进行微调 。A3算法升级说明易观千帆 “ A3” 算法引入了机器学习的方
28、法 ， 使易观千帆的数据更加准确地还原用户的真实行为 、 更加客观地评价产品的价值 。 整个算法的升级涉及到数据采集 、 清洗 、 计算的全过程：1、 采集端：升级 SDK以适应安卓 7.0以上操作系统的开放 API； 通过机器学习算法 ， 升级 “ 非用户主观行为 ” 的过滤算法 ， 在更准确识别的 同时 ， 避免 “ 误杀 ”2、 数据处理端：通过机器学习算法 ， 实现用户碎片行为的补全算法 、 升级设备唯一性识别算法 、 增加异常设备行为过滤算法等3、 算法模型：引入外部数据源结合易观自有数据形成混合数据源 ， 训练 AI算法机器人 ， 部分指标的算法也进行了调整2018/5/17 3数
29、据分析驱动业务升级CONTENTS目录03 中国互联网证券用户画像分析中国互联网证券市场现状 分析02中国互联网证券机构案例分析04中国证券市场发展 概述01中国互联网证券发展趋势分析052018/5/17 4数据分析驱动业务升级PART 1中国 证券市场发展 概述2018/5/17 5数据分析驱动业务升级2017年中国 GDP增速触底回升 金融市场 稳定发展近年来 ， 中国不断深化改革开放 ， 推动制造业的发展 ， GDP一直维持着中高速增长 ， 2017年中国 GDP同比增长 6.9个百分点 ， 结束了连续 8年的下跌趋势 。 在发展制造业的同时 ， 也稳步推动金融行业的发展 ， 注重金融
30、的融资功能 ， 2017年因监管层加强了金融稳定的监管 ，社会从金融业的融资规模增量同比有所下滑 。 总体来看 ， 中国经济 、 金融市场发展稳定 ， 国内企业仍具有较好的发展环境 。 Analysys 易观 国家统计局 47.3 51.956.9 63.668.9 74.482.79.30%7.80%7.70% 7.40% 6.90%6.70%0.00%1.00%2.00%3.00%4.00%5.00%6.00%7.00%8.00%9.00%10.00%0.010.020.030.040.050.060.070.080.090.02011年 2012年 2013年 2014年 2015年 2
31、016年 2017年2011年 -2017年中国 GDP与增速GDP（万亿人民币） GDP增速 Analysys 易观 中国人民银行 128286157631173168164133152936178023194430-8.49%22.87%9.86%-5.22%-6.82%16.40%-15.00%-10.00%-5.00%0.00%5.00%10.00%15.00%20.00%25.00%0500001000001500002000002500002011年 2012年 2013年 2014年 2015年 2016年 2017年2011年 -2017年社会融资规模增量融资规模增量（亿人民币
32、） 同比增长率6.9%9.2%2018/5/17 6数据分析驱动业务升级沪 深交易所 总 市值 8.4万亿美元 IPO融资金额领先全球3.404.304.404.505.006.109.6022.20深圳香港欧洲伦敦上海东京纳斯达克纽约2017年 全球证券交易所市值排行（万亿美元）深圳上海香港全球223家213家1624家160家212亿150亿212亿1377亿2017年证券交易所 IPO数量和金额榜单 （ 美元 ）在全球证券交易所市值排行中 ， 上海交易所和深圳交易所分别以 5万亿 、 3.4万亿美元市值排名第 4和 8位 ， 深圳交易所是 2017年全球融资金额最多的证券交易所 ， 其次
33、是上海证券交易所 。 在 IPO常态化 ， 定增逐渐修复的背景下 ， 中国证券交易所的市值仍有进一步放大的空间 。 Analysys 易观 数据说明：根据市场公开数据整理 ， 会随市场状况进行微调2018/5/17 7数据分析驱动业务升级IPO发行常态化 新 规限制再融资市场规模2015年 -2017年证券市场募资金额年份 IPO家数（家） IPO募集 资金（亿元） 公司债募集资金（亿元） 增发家数（家） 增发募集 资金（亿元）2017 436 2301 16802 540 127052016 227 1496 28802 814 169182015 223 1576 21181 813 122532017年证券市场 IPO436家 ， 累计募资 2301亿元 ， 增发募资 1.68万亿 ， 公司债募集了 1.68万亿 。 2017年 ， 虽然 IPO常态化下规模大增 ，但定增和减持新规导致定增 规模降幅较大 ， 证券市场总体募资规模降低 。 目前 IPO堰塞湖已逐渐 化解 ， 定增 市场会逐步修复 。横向对比来看 ， 公司债和增发是证券市场募资金额最大的方式 ， IPO募资金额相对 较少 ， 2017年 ， 监管层出台政策规范再融资市场 ， 定增和公司债融资金额降幅较大 。 Analysys 易 观 中国人民银行 www.
