露天也要貸款給賣家了,台灣 C2C 電商玩什麼金融遊戲?

露天「賣家發財金」貸款 1.111% 數字乍看下對賣家來講非常友善。但等等,這聽起來是不是有點熟悉?好像在哪裡看過?沒錯。
評論
Photo Credit: INSIDE/Chris攝影
評論

今天露天拍賣宣布將攜手同集團支付連以及凱基銀行,針對小賣家們推出「賣家發財金」的賣家貸款服務!這個貸款服務打出全線上作業、最高額 100 萬元,前 60 天 1.111% 的超低利率,甚至還打出免開辦費、未動用還不算利息等眉眉角角的優惠。

露天董事長詹宏志本人親自表示,15 年前就曾經想過這個概念,而且跟經濟部、各個銀行討論過非常多次了,但現在透過賣家平常營運狀況跟大數據結合的貸款不僅利息低,放款也快,是在網路時代最理想的信貸產品。

在新聞資料中露天也說得更清楚,過去網路賣家的收入很難認列成銀行承認的財力證明,所以他們在搶貨、調貨或是各種資金需求時,很難跟銀行獲得利率漂亮的貸款,而這個服務就是要解決中小賣家的短期資金需求痛點。

跟一般銀行貸款比起來,1.111% 數字乍看下對賣家來講非常友善。但等等,這聽起來是不是有點熟悉?好像在哪裡看過?沒錯,PChome 商店街去年就曾攜手星展銀行,推出店家專屬即時線上信貸服務「店速貸」,5 分鐘內可線上完成申請、核貸、對保等流程,最快 20 分鐘撥款,可貸金額最高新台幣 300 萬元。

而露天拍賣的最大對手蝦皮去年也推出了一樣的貸款服務「蝦米貸」,一樣免附財力證明,只要符合一定開戶時間、近 3 個月有效訂單跟營收達一定水準就可申辦。

網路服務「滲入」放貸市場已行之有年

或許有的讀者第一時間聽到上述資訊,心中會想問:為什麼 PChome 商店街、露天拍賣跟蝦皮好好的電商平台,為什麼會在這一年快速的跳下來,針對 B2B2C、C2C 做個人金融放貸這種看似吃力不討好的動作?不過放眼國外,這種網路服務「滲入」放貸的行為已經行之有年了。

我們舉幾個最鮮明的例子:UBER。UBER 曾在許多國家推出類似的汽車貸款專案,像在美國就是直接跳過租賃業,UBER 自營租賃公司跟車商合作,幫助想跑 UBER 但一時無法自己購車的司機貸款買車(不過因疫情嚴重影響,貸款服務已經喊停)。

▲ UBER 在美國直接跳過租賃業,讓司機貸款買車。Photo Credit:Shutterstock/達志影像

身為 UBER 頂尖共享經濟企業好兄弟,Airbnb 當然也有類似的服務。在美國 Airbnb 跟 Fannie Mae、Quicken Loans、Citizens Bank、Better Mortgage 等金融機構合作,讓屋主可以依據過去在 Airbnb 收入申請二胎貸款投資新的房源。

這些放貸服務背後道理其實都一樣,都是大企業、大平台都玩「想當小老闆?沒問題,貸款幫你圓夢,然後把你綁在我家」的商機,在 UBER、Airbnb 之前,計程車車行、超商加盟貸款老早就在做一樣的事了。

但本質上這些服務還是在「放貸」,既然是貸就會有風險,放貸方勢必就要風險控管,而且在台灣,真正放貸給這些人的還是銀行,過去計程車行靠的是跟司機之間的雇傭關係幫銀行降低風險。

目地雖相同,但現代的網路、科技公司有更聰明的作法降低放貸風險。像 UBER 並不只靠傳統的雇傭關係,而是 UBER 徹底知道司機每個月賺多少錢、跑了哪裡,完全掌握了司機金流與資訊流紀錄來降低呆帳風險。

同樣道理,露天的賣家發財金、蝦皮的蝦米貸也是想用經過大數據整理出的「信用評分模型」,為網拍賣家這個社會新鮮人特多、信用小白也特多的族群,跳過傳統信貸財力證明、聯徵紀錄等調查環節來獲得貸款。

對露天、蝦皮來說雖然的確多了一點點營運風險,但台灣 C2C 電商早已相當成熟、競爭激烈,這麼做的好處除了可以透過放貸給賣家,增加賣家對平台忠誠度之外,無疑也是想再多爭取新賣家增加一點底氣。

而對一些比較積極開發新產品的銀行來說,「大數據放貸」無疑是最新、也是待大肆開發的新領域,像是這次跟露天合作的凱基銀行之前就已另外跟台灣大車隊配合,用司機服務評比、載客量、數位支付金額等數據納入金融信用評分參數打造「計程車司機信用評分模型」了。未來可以預期不只電商,還會有非常多的垂直性信貸產品出現。

阿里巴巴玩得更絕,一手放貸綁賣家,另一手收利息

好了,最後講這種電商放貸的事,眼光就不得不自然地放在阿里巴巴跟螞蟻科技的故事上。淘寶很早很早在 2011 年就推出了這種賣家貸款,淘寶、支付寶會根據賣家的網路行為數據做一個綜合授信評分,直接算給賣家一個信用額度,讓賣家直接申請 AR 型貸款(應收帳款融資)。

▲阿里巴巴因為自己有銀行,可以一手放貸綁賣家,另一手收利息。Photo Credit:Shutterstock/達志影像

後來的故事大家也很清楚了,阿里巴巴最早還是跟銀行合作,但接下來把支付寶獨立成螞蟻金服、又做支付也又做貸款,越做越大,2016 年還自己開了網商銀行(螞蟻科技佔 30% 股份)去支援阿里巴巴國際站、淘寶天貓賣家的 B2B 賣家貸款,甚至還針對農友設計了「旺農貸」產品。

有了銀行就能玩一手放貸綁賣家,另一手收利息的大生意。從螞蟻科技的招股書來看,「自營微貸利息淨收入」(也就是包括網商銀行在內的各家子公司直接從事信貸業務,從而產生的貸款利息淨收入)光是 2019 年一年就有 32.6 億人民幣。

可怕的是這也需要巨大的金流支撐,螞蟻科技招股書上公布的「小微經營者信貸餘額」(也就是包含網商銀行在內,跟各大銀行金融機構合作放出去還沒收回的貸額)為人民幣 2 兆 1540 億元;然當中根據報導,網商銀行自己就佔了 1120.3 億人民幣。阿里巴巴、螞蟻科技、網商銀行的放貸槓桿如此巨大,也難怪中國政府後來會盯上螞蟻 IPO,臨時喊停並準備大肆加強監督力道。

核稿編輯:MindyLi

延伸閱讀:



Cookie 消失?試試看全新 AI 影像內容辨識:讓用戶看的內容決定看到的廣告

Google Chrome 即將淘汰幫助廣告主的工具—— Cookie ,它的離去將再一次地影響數位廣告產業。
評論
Photo Credit:<a href="https://www.shutterstock.com/zh/image-photo/ai-artificial-intelligence-big-data-internet-1075853384" target="_blank">shutterstock</a>
評論

透過GA分析進站者發現, Safari的新客數越來越多,難道這表示 iOS 的用戶數也跟著增加了嗎?注意了,這有可能是 Apple 封鎖第三方 Cookie 帶來的影響。隨著 Google 即將淘汰 Chrome 上的 Cookie ,這個幫助廣告主記住用戶受眾的小工具,將要再一次地影響數位廣告產業。

Photo Credit:驚點股份有限公司( FreakOut Taiwan )

後 Cookie 時代的廣告受眾如何鎖定?

各大廣告平台在過去幾年不斷地透過 Cookie 以及其它方式,悄悄收集使用者的用戶數據,隨著這幾年用戶的隱私權意識抬頭, Apple 與 Google 對於藉由 Cookie 辨識用戶資料的廣告投遞方式,持有不同的態度,這也將是所有廣告主的極大挑戰。當 Cookie 不復存在,要如何辨識使用者資料?

Cookie 消失了,或許會有新的數據辨識工具來取代,但是任何試圖跟蹤受眾的方式,都難以符合大眾對於保護隱私權的期望。另一方面,也極有可能無法再通過日趨嚴格的媒體監管限制。無論如何,數位廣告不能像過去一樣,無條件地使用類似 Cookie 的追蹤方式,來達到與現在同樣的廣告效果。

後 Cookie 時代內容辨識類型的廣告鎖定方式,將成為未來具指標性的投放策略。廣告與瀏覽平台或內文主題的高相關性,不僅能顯著提高受眾的互動度,更重要的是,完全不需要收集任何個人數據。

FreakOut Taiwan 不斷嘗試更友善的廣告投遞形式, 自 2016 年進入台灣市場的原生廣告,到 2020 年末引進「 Mirrors 」 AI 影像視覺內容辨識系統,都是以網路使用者的角度出發。「 Mirrors 」不需要使用傳統的受眾興趣設定,即可針對「目標受眾在觀看的影像內容」、「品牌自身競爭對手或相關指定系列產品出現的影片」來投遞 YouTube 上的影音廣告。

Photo Credit:驚點股份有限公司( FreakOut Taiwan )

AI 人工智慧影像技術突破,推動新一代內容辨識功能

傳統的內容比對廣告皆為自然語言處理 NLP 中心,基於「純文字」的比對來顯示相關廣告,如大家很熟悉的 Google AdSense 。但是,結合新興的 AI 演算和複雜的圖像辨識,已然能夠達到「影片」的內容偵測,透過增加多個比對層和基於自然語言處理 NLP 的基準定位,可深度學習並提供更精細的辨識洞察力。

舉例來說,若想要將汽車廣告投放給對汽車有興趣的人,我們要先從可能對汽車感興趣的受眾中開始推估,並且根據過去的經驗加入不同的興趣條件,最後針對素材更進一步地測試。透過 Mirrors ,我們可以讓廣告出現在有滿足特定條件的影片內,例如:在消費者觀看的影片中,出現汽車評測報告、自家品牌或競爭對手的 LOGO 、代言人等指定條件,再依照不同廣告主設定的預算判斷是否露出廣告。

藉由這樣的影像比對方式,可以更有效地根據消費者行為觸發廣告投遞條件,而不再是現行的用戶受眾數據。人的興趣是多樣且多變的,當對汽車有興趣的用戶在完成汽車的選購後,短期內將不會再瀏覽相關資訊,轉而瀏覽其他更具時效性的內容。透過消費者當下正在觀看的影片內容,取代消費者身上被貼上的數位標籤,將更貼近消費者本身的使用行為。

Photo Credit:驚點股份有限公司( FreakOut Taiwan )

Mirrors AI 影像辨識:用消費者看的內容決定廣告

2021 年台灣數位報告指出,台灣人在各網路內容服務中,最愛「網路影片」的比例高達 97.9%,遠超過 Vlog、串流音樂、網路廣播、Podcast 。

影音廣告早已是品牌經營的趨勢:根據 DMA 2019 年台灣數位廣告量統計報告指出,台灣各類型廣告中,影音廣告以 37.2% 的成長比例大幅領先奪冠。其中 YouTube 持續蟬聯台灣最常被造訪網站第 2 名(僅次於 Google ) ,在台灣各大影音平台中的觸及率及影響力不容小覷。

2021 年 FreakOut Taiwan 已與客戶合作,進行搭載新系統的 YouTube 串流內廣告投遞,在針對品牌及產品客製化的多層鎖定策略建議下,房地產廣告的 CTR 表現高於平均,並發現「人臉」群組辨識表現為佳,其中多為財經、名嘴等名人。而美妝品牌廣告 VTR 表現優異,則以品牌「 Logo 」、「人臉」群組有最出色的表現。

本文章內容由「驚點股份有限公司( FreakOut Taiwan )」提供,經關鍵評論網媒體集團廣編企劃編審。