很多年轻人，并不爱银行

“寒冬腊月你不在，春暖花开你是谁？”

这句网络流行语，最近看到朋友圈不少人发。疫情之下，无论甲方还是乙方，都遭遇了各种困难，困境之中，大概人们对这句话颇有感慨吧。

各行业均不例外，本文，我们看看消费金融行业。近日来，消费金融机构对“屋漏偏逢连夜雨”体会颇深，始于2019年下半年的强力整顿还在消化中，2020年初又碰上疫情来袭，经营环境骤变，一切又回归不确定性。

“危机之中总有机遇”，这话没错，不过，机遇藏在哪里？事后一目了然，事前很难判断。大家摸着石头过河，谁到了河对岸，事后人们就说谁把握住了机遇。摸着石头过河，要多找几块石头。

 环境骤变，回归“用户”原点

用户，是企业经营的原点，也是过河最重要的石头。疫情之下，环境骤变，金融机构经营决策的落脚点，依旧不离“用户”二字：获取好用户、挑出坏用户、服务好用户。

1、获取好用户

优质用户，任何时候都不嫌多。疫情之后，一些金融机构加大对优质用户的营销力度。如工行融e借，推出年化4.35%的超低利率优惠，虽然大多数用户不符合条件，但借助疫情杠杆效应，产品宣传触及更多目标用户，达到了获取特定优质用户的初衷。如苏宁任性付，针对苏宁易购超过10万件商品，推出大范围的24期免息分期优惠促销，目的也是拓展优质用户。

有些用户，“优质”的不需要风控，如公务员、国企员工等，他们是大行低息贷款的座上宾，消费金融机构无力染指。消费金融机构的用户，没“好”到这个地步，需要风控介入。疫情之下，风控逻辑发生变化，如何筛选好用户、挑出坏用户，成为区分不同机构综合实力的分水岭。

2、挑出坏用户

挑出坏用户，靠风控模型。大数据风控强调训练与迭代，本质上是结果导向的。一个借款人，每一期都按时还钱，按时还3年（也可以是2年），初始条件再单薄，在模型里也是优质用户了。

按时还款的用户，还款意愿强，还款能力未必强。还款来源大致有三个：储蓄、工资、借钱。储蓄多的人，借款需求少，从概率上看，还款靠的还是工资和借钱。

消费金融用户，以年轻人为主。从持牌消费金融公司的用户结构看，30岁以下占比多在40%-50%之间；学历分布看，专科及以下占比在60%-70%之间。年轻、无储蓄、月光是其典型特征。

这个客群的还款能力，多数靠工资，少数靠借钱，疫情打乱的恰恰就是工资收入。很多蓝领工人，收入依赖绩效提成，疫情期间没活干，收入缩水、无力还款，导致不少消费金融机构逾期率陡升。

问题来了，这类逾期用户，究竟算不算“坏用户”，不同机构反应不一：有些机构如临大敌，收紧口袋、降低通过率，加大催收力度；有些机构视之为机遇，允许延期、缓报征信，为用户情感账户充值，积累好感度，为“疫后”蓄力。

不同的应对，背后是不同的用户服务理念。

3、服务用户

许多公司都对“服务用户”理解有误，用起来却好像对它了如指掌。通用电气原CEO杰克