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前言

有人說市場上的房貸，可為貸款之母，是銀行必須抓的產品和服務；也是廣大老百姓多會經歷的一生中的痛，也是坎坷歷程。房貸產業是遠超萬億級規模！

什么是住金融？有什么特征特點呢？

住金融是圍繞“住”及“住”的衍生需求，為有房一族的中小微企業主、個人和有“住”需求的相關家庭個人提供的一系列金融服務的一種簡稱，由易捷金融于2016年提出。

首先看看傳統的圍繞房和地產的房地產金融：房產金融市場是以房產信貸為主的房產貨幣資金融通的場所，國家、公私金融機構，購房者成為房產金融市場的主體，在各種交易活動中交織成為房產金融的系統和網絡，形成房產金融不可分割的整體。地產金融市場是指為充分發揮土地財產功能，以土地為抵押進行資金借貸、資金融通，有利于土地開發、利用和建設的場所。房產金融市場是指銀行或其他金融機構為房屋或建筑物的生產、流通、消費過程進行資金融通的市場。其中，住宅金融市場在房產金融市場中占據非常重要的位置。

房產金融市場和地產金融市場并不是截然分立的，兩者有著緊密的聯系。它們相互影響、相互作用，共同構成完整的房地產金融市場。

當萬科、龍湖、世聯、鏈家等房企及地產中介公司大步邁進長租公寓領域時，一個新的介入者出現了。2017年11月，建行深圳分行與深圳11家房企合作，率先推出全國首個個人住房租賃貸款產品“按居貸”，商業模式是把房屋的所有權和居住權分開，由開發商負責建房，擁有房屋的所有權，銀行則擁有居住權，能夠把房屋出租給有需要的人。比亞迪、方大集團、研祥智能、兆馳等11家企事業單位簽署住房租賃戰略合作，推出5000余套包括“CCB建融家園”在內的長租房源，并發布個人住房租賃貸款產品。不僅是建行，銀聯、阿里、京東、百度這些金融和互聯網行業響當當的招牌如今都紛紛涉足租房領域。

房屋租賃領域為何頻現金融元素？

對銀行來說，房屋租賃市場無疑是一個優質市場，對萬科、龍湖等房企來說，這個時候與銀行合作，可以減少房地產轉型中的探索成本。今年7月，住建部等9部門聯合發布通知，明確在12個重點城市加快推進租賃住房建設，培育和發展住房租賃市場。在政策引導下，多地開始建立住房租賃監管平臺，杜絕虛假房源和黑中介等問題。據了解，租房平臺切入金融產品的模式不少公司在2015年就已經出現，然而直到今年才初見規模。

除了房屋租賃、購買形式的房貸、經營性房產抵押貸外，還有許許多多的圍繞房，圍繞"住"的金融服務已經悄然而生，漸成規模，這就是“住”金融服務。文章開篇已經有定義。住金融包含諸如房產抵貸、房東貸、住房租賃貸和裝飾、家具、家政等消費金融。"住金融"，區別于其他房產金融、房貸、住宅金融，這些金融服務不是很準確的定義，有一定局限性。客戶大腦聯想"住"為中心的金融服務，區別于其他不是很準確或范圍較小的定義：房產金融、房貸、住宅金融。上面已經有說明。什么是住金融科技服務呢？字面理解當然是住金融+科技，不過有較為特別和豐富的內涵，也是金融服務行業的變革升級。

下面，我們來看看住金融科技服務的特色？

一、 住金融科技服務，明顯特征是線上與線下融合的OMO模式。

O2O容易理解，OMO模式是020的升級革新模式。OMO（Online-Merge-Offline 線上與線下融合），未來OMO和人工智能將推動消除線上與線下數據的區分，實現全自動化的閉環；OMO是通過科技和模式實現線上線下的融合，不只是O2O線上線下的連接。通過這兩篇文章《什么是OMO?O2O的升級版是OMO嗎？》《AI賦能促進各行業開啟OMO融合革命：OMO跨越替代O2O ！》可以找到對OMO更多的分析和說明。

OMO，本質是不僅僅是O2O的人與信息、人與商品、人與人的鏈接了，它已是一種綜合性的科技服務模式，通過PC\MOBILE\傳感器等智能終端設備和科技手段，中介服務基礎上改變為融合性的服務。

二、 住金融科技服務充分運用大數據應用、AI人工智能、大數據、區塊鏈等提供數據產品服務、信息服務和升級的人工服務。

常提及的A（人工智能）B（區塊鏈）C（云計算）D（大數據）四大科技技術將被運用在住金融科技服務里。

1. 通過人工智能(AI,即ArtificialIntelligence)，提供精準的金融服務的智能匹配與推薦，提升線上線下各類服務速度，讓金融服務的前臺一線服務人員、中臺數據處理審核、后臺風控數據模型和風控上會一路打通，更高的效率、更高準確率、更好的體驗。

（1）在應用形式上：住金融科技實現了 PC、手機和微信、小程序，APP的全覆蓋，滿足用戶在多種使用場景下方便快捷的業務操作需求。

（2）在業務流程上：基于經紀人和客戶進件系統、內部風控系統、資方業務系統，基于資方的貸后管理系統等全業務流程系統。一線前臺的下戶審核員將全面推廣通過IPAD實時拍照傳送數據，不僅節約大量人力物力，而且人均效能將提升1倍以上。

2. 通過大數據服務(DATA)

大數據的應用，行業前列的住金融服務企業已經了實現數據倉庫、BI 系統，并可以基于全域互聯網行為、高價值黑名單、交易數據、運營商、工商/法院公開數據等，通過上千維度的變量，打造出高價值的住金融知識圖譜和住金融特征的 BI 系。

（1）在科技研發和高新技術運用上：大量的金融服務企業已經實現了基于人臉識別驗證、 OCR 識別技術、電子簽章、線上公證；機器學習、數據倉庫、類二叉樹、特征引擎、日志與監控等技術創新，即將面向客戶應用。有些企業還首創與公證處合作聯網的在線公證、手持設備屏幕上簽字簽約等。

（2）在風控模型及數據安全方面：通過科技和風控雙輪驅動，風控框架設計整合銀行和民間小貸長處并有效改造。在反欺詐中不僅采用了生物識別等新興技術，還借助基于時間軸的手機數據，可直接屏蔽掉肉機的欺詐行為；結合多維的第三方數據，已有企業建立一套三維防控體系、四大防控系統的金融安全系統。還自主搭建大數據客戶資信分析系統。

3. 云計算服務助力大數據和AI人工智能。住金融科技企業通過采購公有云及自己搭建私有云結合方式，解決了數據的計算處理能力、數據備份和容災安全體系。大量的住金融的客戶工作生活愛好、客戶征信等客戶畫像數據及住房信息數據，乃至小區周邊數據、各類用戶可能的“住”金融服務的需求（租賃、裝飾、家具、家政等消費金融需求）等等不斷沉淀，需要有較強的格式化處理、查詢、更新能力和深加工、數據挖掘等處理能力，多須通過云的手段和技術，達到最優，提取有價值數據，為大數據和AI 服務。

4. 區塊鏈在住金融服務場景中落地應用。金融服務行業，是一種經紀人盛行的行業，主要成本在于信息不對稱和不信任。資金機構（銀行、小貸、互金平臺）不信任資產機構或叫金融信息服務機構（助貸機構）、資產機構不信任經紀人（信貸員）、經紀人不信任客戶以及客戶不信任經紀人，層層疊疊的不信任和信息的不對等，以及金融貸款產品的不斷在更新，征信數據的不充分，導致借款人成本雖在最近幾年不斷在降低，但是還是很高（請參考《貸款中介（經紀）發展趨勢及行業痛點》）。舉例來講，銀行等金融機構資金成本在6-8%年化，到借款人手中時，借款的資金成本由于中間有金融科技機構、助貸機構、經紀人等多個層次以及剛才講的信任導致的勞動力成本較高，最后交易成本加高很大一截，這個交易成本在二三四線城市整個金融服務市場可以達到和超過資金成本的1:1還多。

所以解決交易成本問題，需要一個變革的力量即區塊鏈的應用。目前國際上已經在有場景落地，國內也偶有冒出區塊鏈項目場景，苗頭已經凸顯，只是區塊鏈技術沉淀和監管因素，還需沉淀和觀察。住金融科技前列的企業也在不斷研究和嘗試，相信不久的幾年后將有區塊鏈項目落地。或是基于車貸、房貸、信貸的區塊鏈場景，也或是基于征信、借款人本身的全民鏈，或者是細分行業的金融服務場景。未來已來，交易成本降低，將是實體經濟振興和普惠金融的需求，也是借款人和金融服務行業的需求。

三、住金融科技服務提供升級的人工服務。人工智能、AI，大數據乃至機器人等并非是將人“革命”掉，而是為人賦能，減少體力活，增加腦力活，減少人為的數據處理能力、規避人為出錯能力，在區塊鏈世界里有“CODE IS LAW”乃至“CODE IS ALL”的思想，通過CODE即程序代碼，讓運算更快、效率更高、交易成本更低。那么人就可以解決的更多，用于更為高級的智慧活動。金融服務里的，字段錄入、數據初審、數據復制、傳送提交等等初級的工作，將可以交給系統處理。升級的人工服務，主要是面對客戶的特殊需求、定制化需求、特特殊案例和情況處理、基于初級數據乃至初審的高級的風控判斷等等，整體提升客戶體驗和效率。

結語

吃穿住行里的"住"目前已成為大眾的核心基礎需求，以"住"金融服務為入口及基礎訴求，不僅滿足中小企業融資需求，而且會覆蓋、鏈接、衍生吃穿行，諸如吃好、穿好、旅游、出行等需求。圍繞住的金融服務生態體系，全國預測已經有數十家之多，隨著行列龍頭企業，加上銀行、房產機構進入，"住"的金融科技服務生態體系已如朝陽初現！

【來源： 左云】