同程旅游,深挖大数据玩转产业金融

同程旅游,深挖大数据玩转产业金融
2019年09月19日 18:12 零壹财经

2015年下半年,同程旅游开始大力推广面向旅游产业的金融服务。

这打破了同程旅游面向消费者的传统形象。毕竟以"让更多人享受旅游的乐趣"为使命的同程旅游打从创业的第一天开始,给人的印象就是一家面向普通消费者提供服务的公司。目前,这家多元化旅游企业集团正致力于旅游全产业链布局。

这也打破了在线旅游平台此前提供金融服务的传统。在线旅游平台做金融业务始于2013年左右,但是一般也只是利用流量优势提供消费金融服务。在产业金融方面,在线旅游平台大多止步于为自己体系内的供应商提供应收帐款融资。理由很简单,在线旅游平台为体系外商家提供服务缺乏有效数据,难以控制风险。同程旅游首个推向全行业的产业金融服务产品"同驿贷"则走出了同程旅游的供应商体系,面向全行业的中端酒店提供酒店融资服务。

支撑业务创新的硬核,是同程旅游背后的科技力量,以及深入产业之后,同程旅游发现的获得数据、应用数据的崭新方式。

"同驿贷"的新玩法

今年3月26日,同程旅游联合多家中高端连锁酒店、精品民宿品牌及金融机构,召开了"同驿贷"战略合作签约仪式发布会。现场,同程旅游发布了住宿产业链金融的融资服务产品--"同驿贷",目标是为酒店住宿行业的加盟商提供酒店融资服务。

在传统金融机构,这是一个尚未被触及的市场。酒店开业之前需要装修,正是最需要钱的时候,这时传统金融机构大多不敢放贷。原因有两个:第一,酒店装修贷款一般在百万到千万,这在金融机构眼中"太小",金融机构更倾向于做性价比更高的项目;第二,酒店一般都不是自己盖楼,而是租赁物业,自己出钱装修,要在开业之前贷款,没有抵押物,对金融机构来说风险太大。

与之不同的是,同程旅游在旅游行业有独特且强大的大数据优势,这使得可以在酒店开业之前预测酒店未来经营情况,从中筛选出未来经营预期较好的酒店给予授信。

同程旅游于2015年成立了同程金服,正式涉足金融领域。同程金服住宿金融事业部总经理乔烽告诉零壹财经,每个同驿贷项目的尽职调查都需要四个维度的数据:OTA数据、品牌方数据、投资人数据、实地调查。

目前"同驿贷"服务的主要是品牌酒店的加盟商,同程金服还可以获得品牌酒店提供的数据报告。

需要特别指出的是,同程金服的数据用法与此前互联网数据在小微企业信贷中的用法非常不同。

众所周知的是阿里小贷的逻辑,阿里体系有许多小微企业的经营流水,从而可以帮助判断小微企业经营状况,但是阿里小贷只能服务于自己体系内的小微企业。

与此不同的是,目前同程金服已经签约了十几个酒店连锁品牌,服务了90多家酒店,这其中90%以上的酒店都不是同程旅游体系内的企业。

乔烽解释,同程旅游平台上的酒店数据形成了一个数据网络。判断一家酒店未来经营情况,只需要知道它周围酒店的经营情况即可,并不需要这家酒店必须在同程旅游的体系内。在住宿项目上,数据的用法与一般的互联网金融平台确实有所不同。

针对不同领域的风控模型

与C端消费金融不同之处在于,旅游产业各细分领域有很大的差异。针对各细分领域,同程金服分别构建了不同的风控模型,在客户准入、配套产品、流程设置等各方面定制化以适应各细分行业的需要。

比如在住宿领域,风险控制的关键维度是酒店位置、投资人经验与实力、品牌方数据、投资人征信数据等。

同程金服新开发的领域还有机票切票和景区切票。

机票购买,对消费者来说是随机的,有出行的计划才会买机票。但是,对旅行社来说,每年的业务量在一定程度上是可预期的,因此旅行社一般都提前半年向航空公司预订机票,这就是所谓的"切票"。每年向航空公司集中预订机票时,都是旅行社急需钱的时候,因为如果只用自有资金,能够预订的机票位置非常有限,这造成第二年的业务量也有限。如果这个时候能够得到贷款,就能大大盘活资金,第二年机票回款再还贷款,旅行社的利润将大大增加。

传统银行想服务这部分客户,但是苦于没有数据,难以控制风险。买机票看起来简单,可是实际操作中却有很多讲究。旅游线路有冷热,很多时候还与季节相关,一些热门的线路风险更低,票务代理公司的信誉也有很大的差别。这些门门道道,不深入产业,传统金融机构根本无法把握。

但这正是同程旅游的优势,平台上有大量机票、酒店的预订数据,同程旅游更是长年与票务代理打交道。对同程金服来说,风险识别的成本大大降低。

与机票类似,旅行社对景区门票也有"切票"需求。比如要控制景区的"切票"风险,需要把握景区的经营状况。景区在行业内一般都有口碑,进入行业的圈子之后,问问行业内的朋友就能获取很有用的信息。哪个景区经营好,哪个景区没人去,行业内都有口碑。此外,景区和机票还有所不同:机票位置有限,而且人与座位一一对应,如果预订之后卖不出去会形成损失;但是景区门票如果暂时没有卖出去,可以第二年再卖,风险进一步降低。

在旅行社切票领域,同程金服构建了基于旅游目的地的白名单准入机制,构建了独特的放款机制,采用了资产控制的模式来控制信贷风险。

连点成面

随着积累的数据越来越多,同程金服平台上的数据未来很可能形成"连点成面"的效果。不同细分领域的数据相互结合,可以更好地控制风险。

举个例子,比如布草行业。这个业务是同程金服市场部小伙伴在调研时发现的。同程金服市场总监王婷介绍,这里布草指的是酒店使用的床单、被罩、窗帘等用品。很多中型酒店为了节省人力,往往把布草的洗涤外包。现在已经有洗涤公司可以在布草用品中植入芯片,这样可以监测布草洗涤情况,比如是否已经洗过、所用洗涤剂种类、洗涤时间、布草归属等数据都可以被记录在芯片中。

目前,同程金服正在调研相关项目。这个项目看上去非常细分,但是如果能够做成,在数据上会有意想不到的贡献--洗涤数据可以反映酒店的真实入住率,有助于判断酒店的真实业务量。

在产业金融大数据和产业风控模型的支撑下,目前同程产业金融贷款的M1+逾期率和M1+坏账率均为0。

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