消費貸利率普遍下調 銀行消費貸“價格戰”蔓延

數據顯示，今年以來消費貸整體規模下降。

為了爭奪消費貸市場，銀行消費貸利率普遍下調。業內人士表示，近期銀行消費貸款利率有所降低，一方面是考慮消費貸利率據LPR及支小、再貸等監管要求優惠制定，要加大對復工復產復市的支持力度，另一方面要考慮行業競爭。

在采訪中，《中國經營報》記者了解到，由于現在居民消費欲望還沒有大幅回升，消費貸規模增長仍比較難。多家銀行開始嘗試通過線上拓客、增加場景等方式。近期監管層發布的《商業銀行互聯網貸款管理暫行辦法(征求意見稿)》(以下簡稱“銀行網貸新規”)指出，或將把個人互聯網消費貸上限設定為20萬元。業內人士認為，之后銀行線上消費貸的“價格戰”或更加激烈。

消費貸利率持續下降

近期，多家銀行降低了消費貸的貸款利率。以招商銀行為例，記者注意到，該行APP中宣傳道，閃電貸年利率3.96%起，根據規則，深圳、北京、上海、南京等24個城市的客戶，如果在今年5月1日至6月19日成功獲得閃電貸額度或者4月20日閃電貸額度為0的受邀客戶都可以參加。

同時，記者致電了北京地區多家營業網點，國有銀行的消費貸貸款利率普遍在4.35%~5.5%之間，也有部分股份制銀行的消費貸利率略高在6%~7.5%之間，不過某股份制銀行網點人士也坦言，該行消費貸利率已經較此前有所下降。

談及消費貸利率降低的原因，某城商行個金部人士告訴記者，主要是消費貸產品利率是根據LPR和監管層要求助力企業復產復工、支小、再貸款等優惠政策制定，因此多家銀行降低了消費貸利率，使得客戶融資成本大幅降低。

“受新冠肺炎疫情影響，今年以來，人們消費欲望并不強烈，各家銀行爭相降低消費貸利率，也是為了爭奪消費貸客戶。”某股份制銀行地方分行管理層如是說。根據央行數據，更多體現消費意愿的居民短期貸款，1～4月僅新增1771億元，同比大幅少增3614億元。5月居民短期貸款有所恢復，當月增加2381億元，同比多增433億元。

“相比而言，國有銀行資金成本相對較低，因此消費貸的利率能做到更低。不過，作為純信用類的消費貸利率要想低于4%，銀行必須要繼續降低成本，利用金融科技賦能，以降低成本。”某城商行信用卡中心人士如是說。

上述城商行個金部人士告訴記者，疫情以來，該行對于消費貸業務的創新主要包括運用互聯網、金融科技和大數據變革業務模式，依靠申請線上化、審批數據化、用款自主化的數字化經營，提升客戶體驗和業務辦理時效、降低客戶成本。“如客戶可通過掃碼、H5、微信公眾號、手機銀行等渠道自主線上提交申請，節約時間成本;審批系統對接多家房屋評估專業公司，運用多維大數據，免費實時預評估額度，為客戶節約評估時間和費用成本;客戶核定額度和有效期內，根據約定的資金用途，貸款資金循環使用、自主支用、隨借隨還，為客戶融資提供便利，降低融資成本。”

最近發布的銀行網貸新規中將個人互聯網消費貸設定成20萬元上限的授信額度。“目前多數大型商業銀行、股份制銀行的線上消費貸上限都是30萬元或以上，如果新規實施，意味著銀行消費貸規模擴張壓力更大。從目前的情況看，線上消費貸產品最核心的競爭力還是貸款利率，部分銀行后續可能會通過免息、下調利率等方式吸引新增線上用戶。”某股份制銀行人士如是說。

強化線上營銷方式

今年以來，銀行加強了對消費貸的推廣。王明(化名)在今年3月申請了某股份制銀行的房貸。他告訴記者，當時銀行向其建議，如果他幫忙推廣該行的線上消費貸產品，每成功推薦一個客戶獲取了該消費貸的貸款額度，就可以給王明降低0.01%的房貸利率。

鄭州銀行小企業金融事業部負責人告訴記者，該行主要是利用“大數據”技術，通過三方面來增加消費貸規模。其一是清單篩選式營銷。“主要是采用目前業界最常見的‘大數據’營銷手段，在‘數據倉庫+模型篩選+目標客戶清單’基礎上，通過清單篩選方式產生目標客戶群;這類客群可用于事件式營銷，即由在營銷服務和業務處理環節向客戶發起信息推送，或由銀行人員進行營銷電話、營銷短信、動賬信息觸達，或借助平面媒體、移動終端等平臺進行營銷信息推送。”

其二是模型觸發式營銷。上述負責人指出，重點是探索“大數據”營銷手段，在“客戶條件庫 +模型篩選+事件觸發”基礎上，進行接觸式營銷。“一方面，借助客戶到網點辦理業務、打電話咨詢、使用自助設備辦理業務或通過POS消費等時機，對客戶進行信貸產品或信貸服務信息推送;另一方面，制定某類客戶或信貸產品的服務方案，當客戶滿足某個條件或達到某標準時及時向客戶提供相關信貸產品或信貸服務信息，可廣泛用于消費貸款、線上場景貸款。”

其三是大數據預測營銷。“借助潛力挖掘或事前營銷，使貸款營銷更具前瞻性，范圍更廣，與客戶契合度更高。在廣泛搜集客戶金融與非金融信息的基礎上，預測目標客戶潛在的信貸需求，配套研發和銷售符合客戶預期需求的信貸產品。”上述鄭州銀行小企業金融事業部負責人如是說。

在利用金融科技做大消費貸的同時，銀行業在不斷加強風控手段。前述城商行個金部人士告訴記者，該行的消費貸款建立了以內外部數據為基礎，以決策引擎等專項技術為依托打造自有風控體系，形成包括反欺詐模型、征信評分模型、定價模型、交叉營銷模型、行為/催收模型的智能模型群。(張漫游)

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