王彥博 王杏竹 楊璇

當(dāng)今我國經(jīng)濟(jì)正處于向高質(zhì)量增長的轉(zhuǎn)型階段，2014年以來，消費(fèi)金融行業(yè)逐步興起刺激了消費(fèi)需求，較好地展現(xiàn)了消費(fèi)拉動經(jīng)濟(jì)增長的成果。如今FinTech時代已經(jīng)到來，以大數(shù)據(jù)、人工智能、生物識別、區(qū)塊鏈技術(shù)為代表的新興科技快速發(fā)展并且逐步趨于成熟，F(xiàn)inTech與消費(fèi)金融的緊密結(jié)合使得消費(fèi)金融平臺獲客更加精準(zhǔn)、風(fēng)險控制更加成熟、業(yè)務(wù)服務(wù)更加人性化，使得消費(fèi)金融行業(yè)迸發(fā)出生命力。本文簡要回顧了消費(fèi)金融行業(yè)的發(fā)展歷程，并針對FinTech在銀行消費(fèi)金融業(yè)務(wù)中的技術(shù)發(fā)展和相關(guān)應(yīng)用提出了“3B-3C框架”，對相關(guān)業(yè)務(wù)發(fā)展邏輯進(jìn)行了梳理，以期為消費(fèi)金融業(yè)務(wù)在銀行的蓬勃發(fā)展提供借鑒。

消費(fèi)金融發(fā)展歷程

消費(fèi)金融的起點

消費(fèi)金融旨在于通過實現(xiàn)資金融通來滿足客戶的消費(fèi)需求，其模式為“提前消費(fèi)，未來支付”。消費(fèi)金融的實體是消費(fèi)，通過金融方法來拓寬消費(fèi)交易方式，促進(jìn)消費(fèi)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，這種模式使得雙方互利共贏。對于消費(fèi)者來說可以實現(xiàn)資金融通的需求;對于服務(wù)的提供方來說，他們不僅能夠通過銷售產(chǎn)品來實現(xiàn)利潤，還由于資金成本與收入之間存在利差，也可以由此獲得資金利差收入。在宏觀層面上，消費(fèi)金融有助于刺激消費(fèi)需求來為經(jīng)濟(jì)增長注入活力、增加消費(fèi)供給、推動消費(fèi)升級，從而支持消費(fèi)高質(zhì)量發(fā)展。

消費(fèi)金融的概念在近幾年十分火熱，但是其在中國已有幾十年的歷史。消費(fèi)金融萌生于1985年，最初的業(yè)務(wù)主要由資金驅(qū)動，信貸業(yè)務(wù)品種較為單一，主要由商業(yè)銀行提供，產(chǎn)品受眾為傳統(tǒng)征信系統(tǒng)覆蓋的人群，人群覆蓋率低。由于業(yè)務(wù)中有很多人工審核環(huán)節(jié)，運(yùn)營成本較高，所以難以覆蓋日常消費(fèi)場景，嚴(yán)格的客戶篩選機(jī)制也使得用戶體驗不盡人意，這種模式對產(chǎn)品范圍和服務(wù)人群都有所限制。

消費(fèi)金融的快速發(fā)展階段

為了滿足與日俱增的個人信貸需求，2009年起越來越多的城市成為消費(fèi)金融業(yè)務(wù)試點。截至2018年6月，我國合計共26家開業(yè)的持牌消費(fèi)金融公司，行業(yè)競爭由于多元主體的加入而更加劇烈。這些公司的商業(yè)模式大致可分為以主營線下渠道、主打O2O模式、互聯(lián)網(wǎng)金融公司三類，產(chǎn)品主要分為耐用品貸款與個人消費(fèi)貸款等，服務(wù)基本覆蓋了購車、教育、醫(yī)療、家裝等日常消費(fèi)場景，可快速獲得小額貸款而無需抵質(zhì)押。

這一階段消費(fèi)金融領(lǐng)域各主體根據(jù)自身的優(yōu)勢構(gòu)建個性的發(fā)展模式。互聯(lián)網(wǎng)平臺在網(wǎng)絡(luò)購物和社交網(wǎng)絡(luò)上獲取了大量的用戶信息并積累了豐富的風(fēng)控經(jīng)驗，其可以通過構(gòu)建消費(fèi)場景在特定市場開展消費(fèi)信貸業(yè)務(wù)，利用成熟的貸前系統(tǒng)快速對借款人進(jìn)行信用評估與資格審核，進(jìn)而展開一系列的業(yè)務(wù)，實現(xiàn)與場景高度融合并且用戶體驗升級的金融服務(wù)。商業(yè)銀行不僅可以在消費(fèi)金融公司中參股控股，其也會與電商平臺合作推進(jìn)線上線下渠道、電子支付業(yè)務(wù)的發(fā)展，以此實現(xiàn)消費(fèi)場景延伸。擁有極大的客戶群體和海量的用戶消費(fèi)數(shù)據(jù)是商業(yè)銀行的一大優(yōu)勢，因此銀行可以通過這些數(shù)據(jù)分析客戶的消費(fèi)習(xí)慣、評估信用等級、細(xì)分客戶群體進(jìn)而提供個性化產(chǎn)品。隨著互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展和金融環(huán)境的不斷完善，大型電商、細(xì)分市場、分期購物、移動信貸等互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)金融平臺等紛紛布局消費(fèi)金融，這一階段消費(fèi)金融由場景驅(qū)動，將場景融合到獲客、風(fēng)控和服務(wù)各個方面，雖提升了用戶體驗與風(fēng)控水平，但是靈活性相對不高。

消費(fèi)金融發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢

隨著移動互聯(lián)網(wǎng)以及FinTech核心技術(shù)的發(fā)展，消費(fèi)金融業(yè)務(wù)驅(qū)動模式發(fā)生轉(zhuǎn)變，除資金和場景兩個核心驅(qū)動要素之外，技術(shù)驅(qū)動模式蓄勢待發(fā)。首先，技術(shù)驅(qū)動模式使得消費(fèi)金融呈現(xiàn)數(shù)據(jù)化特點，可以有效提高信用評估的精準(zhǔn)性、實時性，全面覆蓋缺乏信用記錄的客戶，也可以解決精準(zhǔn)運(yùn)營的問題，使得各平臺能夠精確鎖定客戶從而提升客戶轉(zhuǎn)化率，為用戶定制個性化的消費(fèi)金融產(chǎn)品。其次，技術(shù)驅(qū)動模式也大幅提升了效率，使得業(yè)務(wù)過程中的審貸、消費(fèi)、貸后管理等過程呈現(xiàn)自動化的特點，人工的審核與管理被機(jī)器與算法取代，這很大程度地節(jié)省了人工成本，也加快了服務(wù)速度，從而帶給客戶“無感化”的體驗。最后，技術(shù)驅(qū)動使得服務(wù)更加靈活，技術(shù)驅(qū)動系統(tǒng)呈現(xiàn)高度模塊化，可以通過對系統(tǒng)進(jìn)行拆分與組合來滿足實際的需求，從而為不同的消費(fèi)場景靈活提供服務(wù)。

基于3B框架的FinTech技術(shù)梳理

從2016年起，金融科技（FinTech）博得了金融業(yè)的廣泛關(guān)注，金融與信息技術(shù)的融合旨在于用創(chuàng)新的科技應(yīng)用來滿足紛繁復(fù)雜的金融需求。金融機(jī)構(gòu)利用FinTech中的大數(shù)據(jù)、人工智能、生物識別和區(qū)塊鏈等新興技術(shù)來對產(chǎn)品和服務(wù)進(jìn)行革新，以提升自身金融服務(wù)的效率和市場競爭力。

近幾年FinTech在中國蓬勃發(fā)展，在金融領(lǐng)域的各個方面都有所體現(xiàn)。我國經(jīng)濟(jì)處于向高質(zhì)量發(fā)展的轉(zhuǎn)型階段，消費(fèi)在其中扮演著重要的角色，經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展要以消費(fèi)的高質(zhì)量發(fā)展作為基石。在此背景之下，將FinTech的先進(jìn)技術(shù)融合到消費(fèi)金融之中來提高消費(fèi)金融的服務(wù)水平，進(jìn)而促進(jìn)消費(fèi)高質(zhì)量的發(fā)展，這對于消費(fèi)金融乃至國家經(jīng)濟(jì)的發(fā)展都有重大戰(zhàn)略意義。本文在對FinTech技術(shù)發(fā)展梳理的基礎(chǔ)上提出3B（Big Data & AI，Biometric Technique，Block Chain）框架，具體介紹如下。

Big Data & AI：大數(shù)據(jù)與人工智能。在5G加速“萬物數(shù)字化”的時代，來自互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)的超大規(guī)模多源異構(gòu)數(shù)據(jù)對數(shù)據(jù)的儲存、處理、應(yīng)用能力都提出了更嚴(yán)苛的要求，大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用則為解決這些問題提供了思路，進(jìn)而可以從數(shù)據(jù)中找到關(guān)聯(lián)性，挖掘隱含的數(shù)據(jù)價值。消費(fèi)金融技術(shù)驅(qū)動模式的基礎(chǔ)即為大數(shù)據(jù)技術(shù)，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對用戶產(chǎn)生的金融、消費(fèi)以及行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可以實現(xiàn)用戶信用評級，準(zhǔn)確了解客戶喜好進(jìn)行精準(zhǔn)及交叉營銷，也可以在貸后管理方面發(fā)揮其作用。人工智能即為使計算機(jī)系統(tǒng)模擬人類的智能活動，旨在以其替代人力可及的重復(fù)性勞動以及人力不可實現(xiàn)的活動。數(shù)據(jù)、算力和算法三方面的突破性進(jìn)展驅(qū)動人工智能與金融相融合，算力的升級使得人們有能力處理圖像、語音等復(fù)雜數(shù)據(jù)，改變?nèi)巳?、人機(jī)、機(jī)機(jī)之間傳統(tǒng)的交互方式，例如人臉和語音識別、智能客服的應(yīng)用有助于提升服務(wù)質(zhì)量以及效率。數(shù)據(jù)量及維度的豐富使得人工智能在獲客、風(fēng)險識別和控制、反欺詐方面發(fā)揮作用，實現(xiàn)金融領(lǐng)域的認(rèn)知智能。算法的突破可實現(xiàn)決策智能，人工智能幫助使用者形成決策或者指導(dǎo)影響決策。

Biometric Technique：生物識別技術(shù)。生物識別技術(shù)融合了計算機(jī)、光學(xué)、聲學(xué)等多種技術(shù)，對人的生理或行為特征進(jìn)行處理，使這些信息呈現(xiàn)數(shù)字化的特征，進(jìn)而將其作為個人身份鑒定的依據(jù)。據(jù)估計，到2021年全球范圍生物識別技術(shù)與應(yīng)用市場規(guī)模將超過300億美元，尤其近幾年規(guī)模有較大幅度的增長。隨著相關(guān)技術(shù)的不斷發(fā)展與成熟，生物識別技術(shù)被廣泛應(yīng)用于金融領(lǐng)域，商業(yè)銀行將其應(yīng)用于開戶、交易、掛失等方面的審核，尤其在支付方面，例如基于人臉、聲紋、指靜脈識別等的識別支付技術(shù)，既保證了支付的安全性也通過交互介質(zhì)的革新為用戶帶來了全新的便捷體驗，也可以將其應(yīng)用在風(fēng)險控制方面，用于解決信用以及反欺詐等問題。除傳統(tǒng)場景之外，國外同業(yè)將生物識別技術(shù)應(yīng)用在許多創(chuàng)新場景中，目前已有通過動態(tài)影像身份識別獲客、通過簽字進(jìn)行身份驗證、形成語音身份證支持身份認(rèn)證等應(yīng)用，這些創(chuàng)新案例使得客戶體驗以及獲客能力均有顯著地提升，值得國內(nèi)銀行業(yè)借鑒。

Block Chain：區(qū)塊鏈技術(shù)。區(qū)塊鏈?zhǔn)且环N分布式共享賬本技術(shù)，其具有去中心化的特點，去中心化意味著一切交易都將繞過信用中介或集中式清算機(jī)構(gòu)而能夠在點對點之間直接進(jìn)行。分布式共享記賬則指的是在發(fā)生交易時，完全公開且經(jīng)過加密、不可篡改的交易記錄會到達(dá)鏈上所有參與方的手中，且所有記錄都可通過鏈?zhǔn)浇Y(jié)構(gòu)被準(zhǔn)確追蹤。除區(qū)塊鏈上信息不可篡改、公開化、去中心化的特點，其還具有可匿名、自治性的特征，這使其能夠準(zhǔn)確透明地記錄數(shù)據(jù)和信息。其被應(yīng)用到不同金融場景中，主要在于使業(yè)務(wù)公開透明并提升安全性，例如已有應(yīng)用將銀行金融鏈與政府扶貧資金審批鏈進(jìn)行整合，利用區(qū)塊鏈技術(shù)將所有資金審批與支付的環(huán)節(jié)存儲于鏈上，達(dá)到扶貧資金去向明確、不可篡改的效果。此外，區(qū)塊鏈將在應(yīng)用層和技術(shù)層為消費(fèi)金融賦能，有助于去除征信領(lǐng)域的信息不對稱，打破“信息孤島”，加強(qiáng)用戶數(shù)據(jù)的隱私保護(hù)，解決信用以及欺詐問題，賦予消費(fèi)金融行業(yè)良性發(fā)展的動力。

基于3C框架的FinTech技術(shù)對銀行消費(fèi)金融的影響

Customer Management：客戶管理

FinTech助力識別或激發(fā)客戶消費(fèi)需求，通過運(yùn)用大數(shù)據(jù)、人工智能構(gòu)建一個有效的預(yù)測識別模型來識別出潛在的客戶群，在此基礎(chǔ)上通過毛渠數(shù)據(jù)合規(guī)性要求的方式將他們在網(wǎng)絡(luò)上所留存的信息利用預(yù)測識別模型進(jìn)行分析，識別或激發(fā)出客戶的消費(fèi)需求，從而形成有效的策略開展精準(zhǔn)細(xì)致的營銷。

商業(yè)銀行或擁有支付牌照的金融機(jī)構(gòu)擁有海量的客戶間交易轉(zhuǎn)賬信息，這使得消費(fèi)金融業(yè)務(wù)的開展具有天然的優(yōu)勢。首先利用圖數(shù)據(jù)處理技術(shù)，根據(jù)客戶間的轉(zhuǎn)賬信息構(gòu)建出反映客戶資金交易關(guān)系的社交網(wǎng)絡(luò)圖，再利用自然語言文本挖掘等技術(shù)處理客戶轉(zhuǎn)賬附言信息，從資金交易網(wǎng)絡(luò)圖中識別出客戶的消費(fèi)圈，并從中發(fā)掘穩(wěn)固的消費(fèi)交易關(guān)系。進(jìn)一步可以運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)技術(shù)，從客戶的消費(fèi)圈中識別出對消費(fèi)信貸較可能響應(yīng)的客戶群體，再從其中識別出滿足風(fēng)控準(zhǔn)入條件的群體以推廣業(yè)務(wù)。此外銀行掌握了許多客戶身份信息、金融屬性等數(shù)據(jù)，以此為基礎(chǔ)構(gòu)建消費(fèi)信貸用戶畫像和響應(yīng)模型可準(zhǔn)確捕捉客戶信貸需求，提升獲客效率。

對于電商平臺來說，其優(yōu)勢在于擁有大量真實有效的電商交易數(shù)據(jù)，包括消費(fèi)數(shù)據(jù)、物流數(shù)據(jù)、幾十倍于交易數(shù)據(jù)的用戶行為數(shù)據(jù)，例如用戶的瀏覽、點擊、對比等，此外還有對接的外部社交數(shù)據(jù)等。電商平臺可以考慮在充分保障隱私與數(shù)據(jù)保護(hù)、信息安全及信息合規(guī)性的前提下，從客戶消費(fèi)數(shù)據(jù)以及行為數(shù)據(jù)入手，利用自然語言處理、文本挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)進(jìn)行行為建模，即給用戶“貼標(biāo)簽”，再從網(wǎng)絡(luò)行為、社交信息等各類記錄中提取出行為、特征、偏好的關(guān)鍵詞與標(biāo)簽相匹配，進(jìn)而確定標(biāo)簽的權(quán)重，最后通過這些成果繪制出客戶畫像，以了解客戶的消費(fèi)能力和消費(fèi)需求，精準(zhǔn)尋找產(chǎn)品的目標(biāo)客戶，把握住客戶產(chǎn)生消費(fèi)需求或者激發(fā)潛在消費(fèi)需求的商機(jī)。

Channel Management：渠道管理

各金融科技企業(yè)憑借“以用戶為中心”的良好客戶體驗和較低的運(yùn)營成本，迅速搶占銀行市場份額，且近年來依托移動端、社交端，非銀行機(jī)構(gòu)完成的網(wǎng)絡(luò)支付以及金融業(yè)務(wù)數(shù)量呈爆炸式增長，給商業(yè)銀行的獲客帶來了巨大的壓力，如何高效低成本獲客、維護(hù)客戶、提升客戶服務(wù)體驗成為銀行業(yè)關(guān)注的重點。首先在廳堂服務(wù)方面，通過在線下網(wǎng)點布設(shè)人臉識別等生物識別設(shè)備對客戶的面部表情等信息進(jìn)行采集，根據(jù)圖像信息轉(zhuǎn)化的生物數(shù)據(jù)對客戶情緒進(jìn)行分析，對于系統(tǒng)識別出長時間未被服務(wù)的客戶可以進(jìn)行安撫與關(guān)照，有效地進(jìn)行人員調(diào)度。同時，對客戶觀看網(wǎng)點內(nèi)產(chǎn)品海報以及宣傳手冊的微表情進(jìn)行分析處理，所得到的信息可以幫助客戶經(jīng)理了解客戶的興趣所在，將網(wǎng)點、設(shè)備和人員進(jìn)行有機(jī)結(jié)合，及時為潛力客戶配備客戶經(jīng)理，提升網(wǎng)點的運(yùn)行以及客戶轉(zhuǎn)化效率。其次在柜臺服務(wù)方面，銀行可以在語音識別的基礎(chǔ)之上引入搜索機(jī)制，再以文本挖掘以及自然語言處理技術(shù)作為支持，檢索柜臺服務(wù)過程中雙方對話產(chǎn)生的關(guān)鍵詞，一方面當(dāng)柜員出現(xiàn)不規(guī)范行為時能夠及時予以提醒，另一方面當(dāng)分析發(fā)現(xiàn)客戶存在需求時能夠及時匹配業(yè)務(wù)人員進(jìn)行產(chǎn)品推薦，提高營銷效率。最后，銀行也可以從提升客戶體驗的角度出發(fā)，利用生物識別技術(shù)為客戶提供移動金融服務(wù)，留存大部分活躍的客戶。將人臉或聲紋識別技術(shù)與智能風(fēng)控系統(tǒng)相結(jié)合，對客戶進(jìn)行遠(yuǎn)程的身份認(rèn)證，使得大額轉(zhuǎn)賬等一些業(yè)務(wù)在客戶的生活場景之中實現(xiàn)，而不必局限于物理網(wǎng)點，即使在網(wǎng)點的ATM取款也可以通過面部識別進(jìn)行身份認(rèn)證，而無需攜帶銀行卡，節(jié)省人機(jī)交互的成本，提升客戶體驗。

Control of Risk：風(fēng)險管理

消費(fèi)金融業(yè)務(wù)中最關(guān)鍵的問題就是風(fēng)險管控，風(fēng)險存在于業(yè)務(wù)的各個環(huán)節(jié)，例如獲客、審貸、貸后管理等，F(xiàn)inTech中多種技術(shù)都可以幫助較好地識別抵御風(fēng)險。大數(shù)據(jù)可以實現(xiàn)對海量用戶信息的累積與處理，以互聯(lián)網(wǎng)行為數(shù)據(jù)、銀行征信、公檢法機(jī)關(guān)等多平臺數(shù)據(jù)作為征信數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)，應(yīng)用集成學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)，構(gòu)建多變量的信用評估模型依據(jù)大量征信數(shù)據(jù)對客戶進(jìn)行精確的信用評估和風(fēng)險定價，根據(jù)客戶信用等級的差別給予差異化的額度。例如智能金融企業(yè)Zest Finance利用多個預(yù)測分析模型進(jìn)行集成學(xué)習(xí)，對多達(dá)上萬個參考數(shù)據(jù)變量進(jìn)行大數(shù)據(jù)挖掘，并應(yīng)用模糊算法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最終形成一個獨立的信用分?jǐn)?shù)，更精準(zhǔn)地評估客戶的信用風(fēng)險。

在消費(fèi)金融領(lǐng)域，盜身份、騙貸等欺詐手段屢見不鮮，通過生物識別技術(shù)，根據(jù)人臉和聲紋等生物特征來驗證客戶身份，通過采集到的素材與其他平臺留存的信息相對比，從而識別出是否盜用身份進(jìn)行欺詐。此外，利用關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建起的欺詐關(guān)聯(lián)圖譜可以有力打擊欺詐團(tuán)伙。在有幾十億節(jié)點、上百億節(jié)點邊的關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中（每個節(jié)點代表一個用戶，每個節(jié)點邊代表用戶與用戶的關(guān)聯(lián)），當(dāng)對用戶資質(zhì)進(jìn)行審核時，若表現(xiàn)出集中的異常節(jié)點，則表明該用戶與諸多高風(fēng)險人群、騙貸組織關(guān)聯(lián)密切，系統(tǒng)會自動預(yù)警，攔截欺詐團(tuán)伙。

近期，區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用在貸款業(yè)務(wù)方面有所進(jìn)展，小企業(yè)融資難的問題得到了部分解決，螞蟻金服“雙鏈通”業(yè)務(wù)實現(xiàn)了區(qū)塊鏈技術(shù)與貸款的結(jié)合，參與貸款的機(jī)構(gòu)全部被鏈接在基于區(qū)塊鏈技術(shù)的供應(yīng)鏈協(xié)作網(wǎng)絡(luò)上，使得資金流轉(zhuǎn)的過程清晰明確，且留下印跡不可篡改，遏制了資金挪用等風(fēng)險。這對于消費(fèi)金融業(yè)務(wù)來說具有借鑒意義。為應(yīng)對消費(fèi)貸資金違規(guī)進(jìn)入樓市和股市、資金挪用及相關(guān)監(jiān)管逐日嚴(yán)格所導(dǎo)致的業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)，若在業(yè)務(wù)發(fā)生時將用戶身份驗證和業(yè)務(wù)操作等信息上傳到鏈上，則可達(dá)到很好地監(jiān)控貸款流程和錢款流向的效果，使得消費(fèi)金融助力消費(fèi)并且促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長。與此同時，各消貸平臺將產(chǎn)生的黑名單數(shù)據(jù)加密發(fā)布到區(qū)塊鏈上，數(shù)據(jù)可以供各平臺查詢，由此共同打造出的黑名單共享平臺將有助于提升反欺詐的精準(zhǔn)度，降低風(fēng)控成本。最后，區(qū)塊鏈在管理方面的優(yōu)勢有助于其在消費(fèi)金融ABS業(yè)務(wù)上的發(fā)展，區(qū)塊鏈技術(shù)可以應(yīng)用于基礎(chǔ)資產(chǎn)生命周期的管理，將放款、還款、逾期全過程的交易數(shù)據(jù)上鏈，以實現(xiàn)對現(xiàn)金流的監(jiān)管，使出資人對底層資產(chǎn)有更清晰的了解，債項評級更加精準(zhǔn)，徹底發(fā)揮消費(fèi)金融ABS業(yè)務(wù)的價值。

結(jié)語

在FinTech快速發(fā)展的今天，新興技術(shù)的應(yīng)用為消費(fèi)金融行業(yè)的發(fā)展提供了更多可能的道路。本文在簡要回顧消費(fèi)金融發(fā)展歷程，總結(jié)各階段發(fā)展特點的基礎(chǔ)上，指出了當(dāng)前行業(yè)發(fā)展的現(xiàn)狀和趨勢，針對FinTech的實際應(yīng)用提出了3B-3C框架，探索了基于此框架的銀行消費(fèi)金融業(yè)務(wù)的發(fā)展方向，以期為消費(fèi)金融更加長遠(yuǎn)的發(fā)展提供有益的借鑒。

本文僅代表個人學(xué)術(shù)觀點，不代表供職單位意見

（作者單位：對外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)、中國民生銀行）