360借條概覽

產(chǎn)品簡介

上線時間：2016-07
產(chǎn)品名稱：360借條
產(chǎn)品形態(tài)：循環(huán)額度
授信額度區(qū)間：1000-20萬
單筆借款金額范圍：500-4萬
借款期限：1-12個月

相關(guān)數(shù)據(jù)

累計借款及授信

累計借款&授信

1. 截止至18年9月30日枫慷，累計授信用戶964.4萬摊鸡，累計借款人644.4萬卤材。

放貸規(guī)模

放貸規(guī)模

1. 截止至18年9月30日叔锐，累計放貸944億元。

余額規(guī)模

余額規(guī)模

1. 截止至18年9月30日虑啤，在貸余額344億元。

筆均提單金額

筆均提單金額

收入情況

收入情況

• 撮合服務(wù)費(fèi)收入：為借款人及金融機(jī)構(gòu)等提供借款撮合的相關(guān)服務(wù)費(fèi)收入，明目主要是涉及獲客归榕、信用分析尸红、資金匹配等以及貸后相關(guān)的回款吱涉、還款監(jiān)控等服務(wù)
  • 16刹泄、17年，主要是向借款人收取分期服務(wù)費(fèi)
  • 18年根據(jù)141號文等怎爵，服務(wù)費(fèi)主要向助貸金融機(jī)構(gòu)收取
• 融資收入：360參與的信托計劃及360小貸公司自有資金放貸產(chǎn)生的利息收入
  • 17年特石，開始通過360小貸以及發(fā)布信托計劃獲取資金
• 其他收入：被拒用戶的360貸超的導(dǎo)流，逾期罰息等收入
  • 17年鳖链，開始嘗試導(dǎo)流等

產(chǎn)品定價

注：按美國誠信法案的apr口徑披露（類似irr算法）

產(chǎn)品定價

1 范圍在年化9%-36%之間（irr）
2 截至2017年12月31日和2018年9月30日姆蘸，根據(jù)未結(jié)余額分別有43.4％和67.4％的貸款定價超過24％
3 費(fèi)用組成：每月分期付款的形式提供，包括貸款本金芙委，我們的資金合作伙伴收取的利息逞敷，我們?yōu)槌斜：蛢斶€貸款提供的服務(wù)費(fèi)以及擔(dān)保公司的服務(wù)費(fèi)，適用灌侣。逾期付款也將收取罰款

目標(biāo)用戶

優(yōu)質(zhì)借款人： 即有信用卡推捐，但信用卡額度相對較低。據(jù)Oliver Wyman稱侧啼，約有30％的信用卡持有人信用額度低于人民幣10,000元
截止18年9月30日牛柒，960萬授信用戶中，
* 有75.5%是信用卡持卡人群
* 77.9%的用戶年齡18-35歲之間痊乾；

渠道獲客

1. 360集團(tuán)擁有累計10億的移動設(shè)備皮壁，5億的MAU
2. 360借條的借款用戶中約有22.7%是來自于360集團(tuán)
3. 利用注冊用戶和借款人的數(shù)據(jù)積累形成營銷的用戶畫像，并同第三方渠道合作開發(fā)匿名借款人的分析算法哪审，以此在第三方渠道根據(jù)算法那規(guī)則進(jìn)行定向廣告投放進(jìn)行精準(zhǔn)營銷蛾魄，截止至18年9月，渠道的獲客轉(zhuǎn)化率達(dá)到52.4%(根據(jù)招股書的口徑协饲，這個轉(zhuǎn)換包含注冊轉(zhuǎn)化和授信）
4. 借款人推薦計劃畏腕，截至2018年9月30日，貢獻(xiàn)了8.4％的新借款人
   --

說明：

1. 整個360的用戶基數(shù)缺失比較大茉稠，這個是獨(dú)特的優(yōu)勢描馅，并且本身360有自己的搜索、應(yīng)用市場等各項(xiàng)資源而线，所以渠道獲客的轉(zhuǎn)化率很高铭污；
2. 360的邀請好友和合伙人計劃、拆紅包等病毒傳播方式帶來了不少新增轉(zhuǎn)化
   • 合伙人計劃：根據(jù)幾個限定：本金不高于1萬膀篮，首期30%手續(xù)費(fèi)分成來看嘹狞，推薦一個借款用戶，單筆的花費(fèi)一般也不超過50元誓竿，
   • 天天拆紅包：每天可以免費(fèi)拆1次磅网，分享可以再拆一次，紅包滿20元即可提現(xiàn)到卡
   • 邀請送現(xiàn)金：正常的邀請好友模式

資金組成

• 金融機(jī)構(gòu)占73.8％筷屡，對接了18家金融機(jī)構(gòu)（江蘇長江商業(yè)銀行涧偷、杭銀消金簸喂、江蘇吳江農(nóng)村商業(yè)銀行、天津銀行燎潮、南京銀行等）
  • 主要是商業(yè)銀行和持牌消金公司喻鳄，以及部分信托計劃，機(jī)構(gòu)的投資回報率>6.5%
• P2P占24.3％
  • 你財富普惠确封，360旗下的網(wǎng)貸平臺https://www.nicaifu.com.cn/
• 360小額信貸公司占1.9％
  • 17年3月成立福州小貸

擔(dān)保方式

1. 7年12月141號文以前除呵，360通過繳納保證金的方式進(jìn)行逾期擔(dān)保（即助貸機(jī)構(gòu)兜底）
2. 18年，符合國家監(jiān)管要求爪喘，開始引入第三方擔(dān)保公司颜曾，同時360進(jìn)行反擔(dān)保

收入來源：

• 撮合服務(wù)費(fèi)收入：為借款人及金融機(jī)構(gòu)等提供借款撮合的相關(guān)服務(wù)費(fèi)收入，明目主要是涉及獲客秉剑、信用分析泛啸、資金匹配等以及貸后相關(guān)的回款、還款監(jiān)控等服務(wù)
  • 16秃症、17年候址，主要是向借款人收取分期服務(wù)費(fèi)
  • 18年根據(jù)141號文等，服務(wù)費(fèi)主要向助貸金融機(jī)構(gòu)收取
• 融資收入：360參與的信托計劃及360小貸公司自有資金放貸產(chǎn)生的利息收入
  • 17年种柑，開始通過360小貸以及發(fā)布信托計劃獲取資金
• 其他收入：被拒用戶的360貸超的導(dǎo)流岗仑，逾期罰息等收入
  • 17年，開始嘗試導(dǎo)流等

風(fēng)控

Argus RM風(fēng)控模型

Argus RM風(fēng)控模型聚请，主要是涉及反欺詐荠雕、A卡、B卡驶赏、C卡等整個信貸生命周期的各類模型炸卑。

1. 反欺詐

• 身份驗(yàn)證。通過人臉識別及外部數(shù)據(jù)驗(yàn)證借款人身分
• 黑名單過濾煤傍。實(shí)時維護(hù)的內(nèi)部黑名單（包括設(shè)備盖文、賬戶）以及外部第三方提供的欺詐黑名單
• 反欺詐算法。通過機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行反欺詐算法蚯姆，包括監(jiān)督訓(xùn)練學(xué)習(xí)已知的欺詐行為模式五续、無監(jiān)督的學(xué)習(xí)異常檢測，通過檢測個體和聚合的異常模式識別未知的欺詐行為龄恋、社交網(wǎng)絡(luò)分析疙驾。
• 欺詐實(shí)踐：地理位置監(jiān)測、多設(shè)備登錄郭毕、單設(shè)備多賬戶登錄它碎、大量申請來自同一局域網(wǎng)絡(luò)、手機(jī)通訊聯(lián)系人黑名單匹配等

2. 信用評分和風(fēng)險模型

• 通過反欺詐后，進(jìn)入信用評分扳肛。信用模型大約有3000個相關(guān)變量

• 根據(jù)A卡模型進(jìn)行信用評估偏竟，最終形成信用，信用分越高的敞峭，額度也相對較高信用分給出后將其入?yún)⒌蕉▋r模型進(jìn)行定價，借款人每次提現(xiàn)蝉仇，都會持續(xù)監(jiān)控進(jìn)行信用評估旋讹。

  
  
  信用評分模型

• A卡一般是針對新申請用戶，結(jié)合財務(wù)狀況轿衔、教育沉迹、過往信用記錄、社交行為等進(jìn)行評分

• B卡通過結(jié)合借款人賬戶害驹、借款鞭呕、還款、運(yùn)營宛官、推薦等行為進(jìn)行打分葫松，一般借款歷史超過3個月則使用B卡模型代替A卡進(jìn)行評估，通常借款支用時或者月底底洗，都會重新過B卡腋么。我們會根據(jù)B卡調(diào)整借款人的額度，通常三個月調(diào)整一次亥揖，提額幅度一般在15%-25%的區(qū)間

3. 催收

我們通過C卡模型來優(yōu)化我們的催收策略珊擂，基于已有的歷史催收表現(xiàn)數(shù)據(jù)自動選擇最優(yōu)的催收方式，包括短信费变、push推送摧扇、AI呼叫、人工催收挚歧、郵件通知扛稽、或法律信函等。逾期M2+以上的我們委托給第三方催收公司進(jìn)行催收滑负。
我們建立了一個自然語義識別庇绽、文本識別、自然語言處理技術(shù)的AI催收服務(wù)系統(tǒng)橙困，可以自動進(jìn)行批量外呼瞧掺，并且可以根據(jù)風(fēng)險級別和催收類型自動調(diào)整智能催收外部的方案，主要適用于逾期初期階段的失聯(lián)情況確認(rèn)等凡傅，以便我們的催收團(tuán)隊能夠集中在更復(fù)雜的催收案件以及其他系統(tǒng)性的挑戰(zhàn)辟狈，以便提高效率降低催收成本
M2以內(nèi)，由我們自己的催收團(tuán)隊進(jìn)行催收，進(jìn)行相關(guān)的催收監(jiān)控和催收策略的執(zhí)行哼转，M2+逾期明未，則流轉(zhuǎn)給委外催收，但會對委外催收進(jìn)行監(jiān)督壹蔓。

• 反欺詐趟妥。Argus RM模型用于進(jìn)行潛在借款人的初始反欺詐評估，提供F-Score佣蓉，這是一種專有指標(biāo)披摄，表示欺詐風(fēng)險估計的量化，并影響貸款評估和批準(zhǔn)過程勇凭。
• 信用評估疚膊。 Argus RM模型用于對潛在借款人進(jìn)行啟動信用評估，提供A-Score虾标，這是一種專有指標(biāo)寓盗，代表信譽(yù)的量化，類似于傳統(tǒng)的信用評分璧函，并用于建立信用額度和通過Cosmic Cube定價模型傀蚌。
• 行為評估。 一旦借款人在我們的平臺上建立了三個月的歷史記錄蘸吓，信用評估（A-Score）將被替換為B-Score喳张，用借閱和還款歷史補(bǔ)充初始信用評估。B-Score會根據(jù)任何提款請求以及按月刷新美澳。
• 催收策略：根據(jù)我們對借款人的理解以及借款人可能最敏感的收款方法销部，采用Argus RM模型創(chuàng)建拖欠貸款收集策略。根據(jù)這種分析制跟，將為每個拖欠借款人分配一個C-Score舅桩，以協(xié)助我們的收款過程。

Cosmic Cube定價模型

Cosmic Cube定價模型根據(jù)新借款人的A-Score和我們平臺上現(xiàn)有借款人的B-Score超過三個月以及其他借款人和承保因素制定個性化價格雨膨。價格將以APR的形式表達(dá)擂涛。我們通過應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)對我們的定價模型進(jìn)行實(shí)時迭代，從我們生產(chǎn)和消費(fèi)的數(shù)據(jù)中獲得額外的信息聊记。這些信息可用于調(diào)整借款人的利率撒妈，并影響我們對借款人的更廣泛的定價策略。

CloudBank（資產(chǎn)-資金匹配系統(tǒng)）

CloudBank是我們的工作流程系統(tǒng)排监，每天可處理數(shù)百萬筆交易狰右。CloudBank與我們的金融機(jī)構(gòu)融資合作伙伴的貸款支付，信貸決策和支付清算系統(tǒng)相結(jié)合舆床。主要好處是促進(jìn)基于預(yù)定風(fēng)險偏好的借款人自動匹配棋蚌，所有這些都是最少的人工干預(yù)嫁佳，允許在幾分鐘內(nèi)獲得資金。CloudBank也是圍繞貸款服務(wù)提供工作和信息流的系統(tǒng)谷暮。

交易流程

交易流程

1. 獲客&授信申請

1. 渠道獲客轉(zhuǎn)化
2. 地理位置授權(quán)
3. 短驗(yàn)登錄
4. 人臉識別
5. 身份證上傳
6. 收款卡綁定
7. 緊急聯(lián)系人&運(yùn)營商認(rèn)證
8. 基于反欺詐蒿往、信用評估等外部數(shù)據(jù)調(diào)用的授權(quán)

2. 用戶畫像&反欺詐

1. 基于用戶提交的申請以及該用戶在360沉淀的相關(guān)信息（如果是360用戶），以及外部數(shù)據(jù)信息和其他信息進(jìn)行用戶資料建檔及反欺詐判斷
2. 對于重復(fù)借款人湿弦，還會基于歷史借款表現(xiàn)進(jìn)行評估
3. 95%的用戶是系統(tǒng)自動審批
4. 反欺詐后進(jìn)入信用決策

3. 信用評分&資產(chǎn)撮合匹配

1. 基于Argus RM生成信用分瓤漏，信用分是影響授信額度和定價的關(guān)鍵因素
2. 資產(chǎn)-資金撮合匹配，推送進(jìn)件信息給資金方
3. 授信拒絕用戶則導(dǎo)流360貸超

4. 推薦借款人給機(jī)構(gòu)進(jìn)行授信決策

1. 360初篩通過的用戶颊埃，將進(jìn)件推送給資方蔬充，資方進(jìn)行信用評估
2. 資方返回審批結(jié)果（授信、利率）

3. 機(jī)構(gòu)批核率：指360初篩通過后推給機(jī)構(gòu)的客戶竟秫，機(jī)構(gòu)授信通過的

   
   
   機(jī)構(gòu)批核率

5. 簽約放款

1 在授信有效期內(nèi)，款人可以在額度范圍內(nèi)隨時發(fā)起支用
2 用戶支用時會通過Argus RM模型進(jìn)行簡單評估跷乐，以保證用戶可以只用
3 機(jī)構(gòu)在收到放款指令時肥败，進(jìn)行簡單信用評估通過后，直接放款給用戶
4 提現(xiàn)放款一般不超過5分鐘

6. 貸后還款

1 付款需要償還本息愕提，借款人直接還款給機(jī)構(gòu)馒稍，機(jī)構(gòu)支付服務(wù)費(fèi)給360
2 如果機(jī)構(gòu)不允許直接還款給機(jī)構(gòu)，則通過第三方支付渠道進(jìn)行代扣
3 通過app浅侨、短信等方式進(jìn)行逾期通知
4 逾期后纽谒，會執(zhí)行相應(yīng)的催收策略，初期逾期短信通知如输，M2內(nèi)的有360自己的催收人員電催鼓黔，M2+以上由委外進(jìn)行催收

消金市場行業(yè)概述

市場

2017年，中國消費(fèi)金融總余額（定義為個人消費(fèi)貸款不见，不包括抵押貸款澳化，汽車貸款和個人經(jīng)營貸款）在2017年達(dá)到人民幣8.2萬億元，預(yù)計在2022年達(dá)到23.2萬億元稳吮，復(fù)合年增長率為23%缎谷。
基于未來市場環(huán)境的如下變化，會促進(jìn)在線消費(fèi)金融的發(fā)展：
* 較高比例的消費(fèi)貸款來自在線渠道灶似。預(yù)計在線消費(fèi)金融市場的在貸余額將從2017年的人民幣1.1萬億元增長至2022年的人民幣3.5萬億元列林，復(fù)合年增長率為27％，預(yù)計占比將從2017年的13％上升至15%
* 主要借款人群的強(qiáng)勁增長酪惭。預(yù)計2022年主要借款人群的份額將增加至經(jīng)濟(jì)活躍人口的49％希痴，成為消費(fèi)金融市場中最大的借款人群。優(yōu)質(zhì)借款人的未償還余額預(yù)計將從2017年的人民幣3.4萬億元（0.5萬億美元）增長到2022年的人民幣10.9萬億元春感，復(fù)合年增長率為26％润梯。
* 互利網(wǎng)技術(shù)巨頭支持的玩家的市場份額上升。 受益于他們在技術(shù)，獲客轉(zhuǎn)化和大數(shù)據(jù)方面的競爭優(yōu)勢纺铭，技術(shù)巨頭支持的平臺預(yù)計將通過在線消費(fèi)金融渠道的市場份額從2017年的47％增加到2022年的60-80％寇钉。

借款人分層

根據(jù)Oliver Wyman的說法，借款人可以根據(jù)他們的相對風(fēng)險狀況分為三個層級：
* 超級借款人舶赔。超級優(yōu)質(zhì)借款人是信用記錄良好的借款人扫倡，他們擁有中國人民銀行的信用記錄和信用卡，信用卡額度可以滿足其相應(yīng)的支出和融資需求竟纳。超級優(yōu)質(zhì)借款人年可支配收入范圍超過人民幣50,000元; 他們的信用額度通常在人民幣50,000元以上撵溃，他們的平均逾期率約為1％。 關(guān)鍵詞：有卡锥累、有征信缘挑、信用卡授信通常5萬以上
* 優(yōu)質(zhì)借款人。優(yōu)質(zhì)款人可能擁有低風(fēng)險的資料桶略，但可能無法獲得足夠的信貸语淘。這些優(yōu)質(zhì)借款人通常是擁有中國人民銀行記錄和信用卡的消費(fèi)者，但由于他們年齡小际歼，處于職業(yè)生涯的早期階段惶翻，他們可能由于未經(jīng)證實(shí)的信用記錄而無法獲得足夠的信貸額度。優(yōu)質(zhì)借款人的年可支配收入范圍在人民幣25,000至人民幣50,000元之間; 他們的信用額度通常在人民幣5,000到人民幣50,000之間; 他們的平均逾期率約為2％鹅心。優(yōu)質(zhì)借款人缺乏服務(wù)的原因并不一定與預(yù)期的信貸風(fēng)險有關(guān)吕粗，但可能與其未經(jīng)證實(shí)的信貸表現(xiàn)有關(guān)，因?yàn)樗麄兊哪挲g旭愧，職業(yè)生涯的早期階段并且是衡量收入的數(shù)據(jù)不足颅筋。隨著他們積累信用記錄并創(chuàng)造收入記錄，他們的信用狀況和信貸獲取可能會有所改善输枯。他們經(jīng)常借用不到一年的時間來彌補(bǔ)他們支出和收入之間的差距垃沦。關(guān)鍵詞：有卡、有征信用押、信用卡額度在5000-5萬之間肢簿，年可支配收入2W5-5W之間，支出高于收入
* 信用差的借款人蜻拨。低于標(biāo)準(zhǔn)的借款人通常是缺少銀行服務(wù)人口的一部分池充，獲得信貸的機(jī)會有限。低于主要借款人的年可支配收入范圍低于人民幣25,000元; 他們通常沒有預(yù)先批準(zhǔn)的信貸限額缎讼，他們的逾期風(fēng)險相對較高收夸。這部分人的資金需求差別很大，但無法從傳統(tǒng)機(jī)構(gòu)金融機(jī)構(gòu)獲得融資血崭。這類借款人群部分中的子集可以被定義為“接近優(yōu)質(zhì)借款人”卧惜。這部分借款人有能力還貸厘灼，但由于缺乏信用記錄和穩(wěn)定的收入記錄而缺乏信貸選擇。然而咽瓷，隨著收入和信貸歷史的擴(kuò)展设凹，接近優(yōu)質(zhì)借款人的這部分人群將越來越多地有機(jī)會過度到優(yōu)質(zhì)借款人這個層級。關(guān)鍵詞：無征信茅姜、無卡闪朱、收入不穩(wěn)定，但有一小部分頭部用戶接近優(yōu)質(zhì)借款人钻洒，這部分有支付能力奋姿，但收入不穩(wěn)定且無信用記錄
在三個細(xì)分市場中，主要借款人分部是最大的素标，以未結(jié)余額衡量称诗。根據(jù)Oliver Wyman的說法，2017年中國消費(fèi)金融市場的未償還余額占主要分部的42％头遭。

渠道

中國消費(fèi)金融市場的金融服務(wù)提供商通過兩個渠道為借款人提供信貸：

• 傳統(tǒng)的金融機(jī)構(gòu)渠道寓免。 傳統(tǒng)的金融機(jī)構(gòu)，包括銀行任岸，持牌消費(fèi)金融公司和傳統(tǒng)的小額貸款公司再榄，大多數(shù)都是線下運(yùn)營狡刘，并使用自己的相關(guān)資產(chǎn)向個人借款人提供消費(fèi)金融產(chǎn)品享潜。他們長期主導(dǎo)市場，2017年的未償還余額為人民幣7.2萬億元嗅蔬。
• 在線消費(fèi)金融渠道剑按。 新興的在線消費(fèi)金融公司主要利用其技術(shù)，平臺和客戶網(wǎng)絡(luò)澜术，促進(jìn)或直接向個人借款人提供消費(fèi)金融產(chǎn)品艺蝴。2017年，網(wǎng)上消費(fèi)金融渠道未償還余額為1.1萬億元鸟废。

機(jī)遇

1 消費(fèi)對GDP的貢獻(xiàn)：2017年猜敢，中國的消費(fèi)對GDP貢獻(xiàn)約為39%，美國為69%盒延；
2 消費(fèi)者杠桿比率（定義為個人債務(wù)缩擂，不包括抵押貸款和個人經(jīng)營貸款占個人可支配收入的百分比）17年約為18.1%，預(yù)計22年增加到30%

結(jié)構(gòu)變化

不同人群的消金余額結(jié)構(gòu)

不同人群的消金余額結(jié)構(gòu)

渠道結(jié)構(gòu)

渠道結(jié)構(gòu)

在線消費(fèi)金融參與者

從商業(yè)模式的角度來看乡数，中國在線消費(fèi)金融市場的金融服務(wù)提供商可以分為兩類：獨(dú)立平臺和技術(shù)巨頭支持的平臺椭蹄。

• 獨(dú)立平臺。 此類別主要側(cè)重于通過自己的平臺提供消費(fèi)者金融產(chǎn)品净赴。它們在沒有大型在線生態(tài)系統(tǒng)支持的情況下運(yùn)行獨(dú)立平臺绳矩。因此，他們的技術(shù)能力玖翅，數(shù)據(jù)可用性和客戶網(wǎng)絡(luò)可能會受到限制翼馆。
• 巨頭支持平臺。此類別主要指中國技術(shù)巨頭支持的中國消費(fèi)金融平臺金度。他們利用自己的“生態(tài)系統(tǒng)”來捕獲消費(fèi)和社會行為數(shù)據(jù)应媚，并用它來識別和滿足借款人的融資需求。與獨(dú)立平臺相比猜极，這些平臺在技術(shù)能力和借用者獲取方面也具有無可比擬的優(yōu)勢中姜。
  在線消費(fèi)金融平臺中，技術(shù)巨頭支持的平臺比獨(dú)立平臺具有比較優(yōu)勢跟伏，因?yàn)檫@些技術(shù)巨頭支持的平臺可以充分利用他們開發(fā)的生態(tài)系統(tǒng)丢胚。這些優(yōu)勢包括：
  • 品牌。借款人希望知名服務(wù)供應(yīng)商不會通過不透明的收費(fèi)結(jié)構(gòu)收取費(fèi)用或從事非法或不適當(dāng)?shù)氖湛钍馨狻Ｅc此同時携龟，融資合作伙伴傾向于以更低的成本委托知名市場參與者提供更多資金。
  • 龐大的用戶基數(shù)勘高。技術(shù)巨頭支持的平臺已經(jīng)建立了穩(wěn)定的用戶群峡蟋，使他們能夠以相對較低的成本獲得有意義和高質(zhì)量的用戶流量。此外华望，強(qiáng)大的品牌可能有助于降低借款人的購置成本蕊蝗。
  • 豐富的數(shù)據(jù)積累。除了市場上可用的信用立美，行為和社會數(shù)據(jù)的共同來源之外匿又，技術(shù)巨頭支持的平臺還通過更廣泛的用戶群以及用戶與其生態(tài)系統(tǒng)進(jìn)行的大量互動來獲得專有數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)的廣度和深度是欺詐檢測和風(fēng)險評估的關(guān)鍵建蹄。
  • 領(lǐng)先的技術(shù)碌更≡３ィ互聯(lián)網(wǎng)巨頭已經(jīng)對支持用戶體驗(yàn)和用戶行為分析的技術(shù)進(jìn)行了大量投資，例如人工智能痛单，云計算嘿棘，機(jī)器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)分析。這些技術(shù)可以用于獲客以及減少信用和欺詐損失旭绒。
    根據(jù)Oliver Wyman的說法鸟妙，由于上述優(yōu)勢，與獨(dú)立平臺相比挥吵，技術(shù)巨頭支持的參與者在過去幾年中一直在快速擴(kuò)張并獲得市場份額重父。隨著在線消費(fèi)金融行業(yè)受到更多監(jiān)管，隨著較小的獨(dú)立平臺停止運(yùn)營忽匈，市場將進(jìn)一步鞏固房午。技術(shù)巨頭支持平臺退出在線消費(fèi)金融渠道的未償還余額的市場份額預(yù)計將從2017年的47％增加到2022年的60-80％。最大的五大技術(shù)巨頭支持平臺丹允，根據(jù)截止至2018年的一季度的放貸規(guī)模來看郭厌，分別是螞蟻金服，微眾銀行雕蔽，京東金融折柠，百度錢包和360金服。