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本文由公眾號“蘇寧財(cái)富資訊”原創(chuàng)，作者為蘇寧金融研究院院長助理薛洪言。

　　在消費(fèi)金融行業(yè)，所有人都想遠(yuǎn)離風(fēng)險(xiǎn)，所有人也在追逐增長。

　　行業(yè)早中期，藍(lán)海紅利，順風(fēng)順?biāo)?，此時(shí)的增長，是無約束的增長——既能遠(yuǎn)離風(fēng)險(xiǎn)，又可追逐增長；

　　行業(yè)中后期，紅海競爭，逆水行舟，此時(shí)，要增長，就不得不擁抱多重約束——要擁抱科技也要擁抱開放，要控制用戶風(fēng)險(xiǎn)也要擁抱風(fēng)險(xiǎn)用戶。

　　增長背后的約束條件越來越多，消費(fèi)金融，正在雞蛋上跳舞。

　　圈 層

　　風(fēng)口之下，消費(fèi)貸款產(chǎn)品不止萬千，若用年化利率劃線，只有三類：(0, 18%]、 (18%, 36%]及(36%，∞]。其中，(0, 18%]的產(chǎn)品以銀行和巨頭為主，其他持牌產(chǎn)品多在(18%, 36%]區(qū)間，(36%，∞]屬于違規(guī)產(chǎn)品，本文不做討論。

　　年化利率36%，所有貸款產(chǎn)品的合規(guī)上限。

　　2015年8月，最高人民法院發(fā)布《關(guān)于審理民間借貸案件適用法律若干問題的規(guī)定》，第二十四條明確指出“借貸雙方約定的利率未超過年利率24%，出借人請求借款人按照約定的利率支付利息的，人民法院應(yīng)予支持。借貸雙方約定的利率超過年利率36%，超過部分的利息約定無效。借款人請求出借人返還已支付的超過年利率36%部分的利息的，人民法院應(yīng)予支持?！?/p>

　　里面提到兩條線，24%和36%。

　　未超過24%的部分，受法律保護(hù)；超過36%的部分，約定無效，借款人可以起訴放貸機(jī)構(gòu)要求返還；介于二者之間，屬于自然債務(wù)，法院既不保護(hù)，也不禁止。

　　2017年12月，監(jiān)管機(jī)構(gòu)發(fā)布《關(guān)于規(guī)范整頓“現(xiàn)金貸”業(yè)務(wù)的通知》，明確要求“各類機(jī)構(gòu)以利率和各種費(fèi)用形式對借款人收取的綜合資金成本應(yīng)符合最高人民法院關(guān)于民間借貸利率的規(guī)定，禁止發(fā)放或撮合違反法律有關(guān)利率規(guī)定的貸款?！?/p>

　　至此，36%，成為貸款定價(jià)的合規(guī)上限。

　　年化利率18%，銀行的隱形天花板。

　　隨著利率市場化的推進(jìn)，早在2004年銀行貸款就已開放上限，18%，本是信用卡頭上的緊箍咒。1999年發(fā)布的《銀行卡業(yè)務(wù)管理辦法》明確要求信用卡透支日利率為萬分之五；之后，隨著利率管制的放松，萬分之五變成了信用卡業(yè)務(wù)的定價(jià)上限，如2016年4月人民銀行發(fā)布《關(guān)于信用卡業(yè)務(wù)有關(guān)事項(xiàng)的通知》，明確提出“對信用卡透支利率實(shí)行上限和下限管理，透支利率上限為日利率萬分之五，透支利率下限為日利率萬分之五的0.7倍”。

　　日息萬分之五，對應(yīng)年息（日息×360）18%。信用卡是銀行主力消費(fèi)貸款產(chǎn)品，用戶輻射范圍最廣，慢慢地，信用卡的定價(jià)上限也成了銀行消費(fèi)貸款利率定價(jià)的隱形天花板。

　　利率分層，對應(yīng)用戶圈層。優(yōu)質(zhì)用戶，在銀行射程之內(nèi)，年息低于18%，對高息網(wǎng)貸產(chǎn)品無感；銀行射程之外的群體，成了網(wǎng)貸機(jī)構(gòu)的座上賓。

　　通常，當(dāng)消費(fèi)貸款機(jī)構(gòu)這樣介紹自己時(shí)，如“為傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)無法覆蓋的年輕人提供貸款服務(wù)”，或“為中低收入消費(fèi)者提供貸款服務(wù)”，潛臺詞就是它們不跟銀行競爭，只面向銀行不做的用戶，提供利率定價(jià)(18%, 36%]的貸款（也可能超過36%）。

　　出 圈

　　定價(jià)區(qū)間(0, 18%]的限定，強(qiáng)化了銀行用戶偏好。

　　傳統(tǒng)上，銀行消費(fèi)貸款偏好公務(wù)員、國企和事業(yè)單位員工三大群體（車貸、房貸等抵押貸款暫且不論）。這三類用戶，工作單位信譽(yù)卓著，憑“在職證明”即可申請貸款，且額度最高、利率最低；非此三類，則需先通過公積金、代發(fā)薪、房貸、信用卡消費(fèi)記錄等方式展示財(cái)力，銀行才酌情批復(fù)額度，定價(jià)通常較高。

　　三大客群，畢竟數(shù)量有限。如截止2016年末，我國國企員工（含事業(yè)單位）總數(shù)3049萬人，公務(wù)員719萬人，合計(jì)不足四千萬，按十分之一的滲透率計(jì)，貸款客群不足四百萬。

　　在“對公放貸、零售吸儲(chǔ)”的時(shí)代，這個(gè)客群勉強(qiáng)還可應(yīng)付；當(dāng)銀行力推零售轉(zhuǎn)型，指望消費(fèi)貸接棒公司貸時(shí)，死守三大群體就行不通了，出圈勢在必行。

　　出圈，意味著擁抱風(fēng)險(xiǎn)客群（相比三大客群而言）。在擁抱策略上，與互聯(lián)網(wǎng)渠道合作，很快成為主流手段。不過，在具體產(chǎn)品選擇上，大行與小行選了不同的路：全國性銀行出圈靠信用卡，消費(fèi)貸仍固守優(yōu)質(zhì)客群；區(qū)域性銀行出圈靠消費(fèi)貸款，借力助貸全面下沉。

　　客觀來講，下拓用戶邊界，信用卡強(qiáng)于消費(fèi)貸：一則信用卡需要面簽，可有效規(guī)避欺詐風(fēng)險(xiǎn)；二則信用卡與消費(fèi)場景強(qiáng)相關(guān)，資金流向真實(shí)可控；三則信用卡導(dǎo)流是真導(dǎo)流，風(fēng)控主導(dǎo)權(quán)在銀行手中，用戶主導(dǎo)權(quán)也在銀行手中。

　　2016年以來，全國性銀行發(fā)力信用卡，與互聯(lián)網(wǎng)渠道合作，發(fā)卡量、未償貸款余額均保持高速增長；消費(fèi)貸延續(xù)穩(wěn)健道路，靠公積金、代發(fā)薪等硬核收入數(shù)據(jù)緩慢轉(zhuǎn)化。就區(qū)域銀行來講，發(fā)力信用卡在線下激活環(huán)節(jié)受到網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量較少的制約，只好把零售轉(zhuǎn)型的希望寄托在“助貸”上。

　　在助貸模式下，消費(fèi)貸款由傳統(tǒng)的B2C業(yè)務(wù)演化成B2B2C業(yè)務(wù)，銀行作為資金方，是第一個(gè)B；助貸機(jī)構(gòu)作為中介，是第二個(gè)B；借款人為C，多數(shù)沒有央行征信，也缺乏公積金等硬核財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)。

　　這個(gè)客群，不再是傳統(tǒng)意義上的優(yōu)質(zhì)客群，風(fēng)控不靠“在職證明”靠大數(shù)據(jù)，銀行卻不掌握用戶數(shù)據(jù)。所以，助貸業(yè)務(wù)中，銀行不僅依賴助貸機(jī)構(gòu)流量，還依賴其風(fēng)控能力。

　　慢慢地，銀行蛻變?yōu)橘Y金方，拿著10%左右的固定收益；助貸機(jī)構(gòu)作為導(dǎo)流方和風(fēng)控方，切走10%-15%的收益；對應(yīng)到借款人，便是20%-36%的年利率。登上助貸的船，銀行消費(fèi)貸資金，突破了18%的限制，出圈了。

　　重 混

　　圈層意味著格局固化與停滯，跨圈重混則帶來活力和增長。如凱文·凱利就認(rèn)為，增長源于重混，并引用兩位經(jīng)濟(jì)學(xué)家的觀點(diǎn)予以佐證：

　　“紐約大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)家保羅?羅默專門研究經(jīng)濟(jì)增長理論，他認(rèn)為真正可持續(xù)的經(jīng)濟(jì)增長并非源于新資源的發(fā)現(xiàn)和利用，而是源于將已有的資源重新安排后使其產(chǎn)生更大的價(jià)值。圣塔菲研究所的經(jīng)濟(jì)學(xué)家布萊恩?亞瑟專門研究技術(shù)增長的動(dòng)態(tài)過程，他認(rèn)為所有的新技術(shù)都源于已有技術(shù)的組合”?！侗厝弧?/p>

　　銀行資金混合互聯(lián)網(wǎng)流量，消費(fèi)金融行業(yè)如脫韁野馬，迎來爆發(fā)式增長。增長強(qiáng)化增長，消費(fèi)金融風(fēng)口效應(yīng)形成后，引來各方加速布局，消費(fèi)金融便如雪球般越滾越大。據(jù)奧維咨詢估算，2018年末，線上消費(fèi)貸款余額1.5萬億元，較2016年實(shí)現(xiàn)近四倍增長。

　　行業(yè)爆發(fā)式增長，消費(fèi)金融獲客成本水漲船高。以玖富為例，2016年，新增借款人平均獲客成本33元，2019年一季度漲至324元，兩年內(nèi)十倍增長。其中，網(wǎng)民增速的下降是重要原因，據(jù)Questmobile數(shù)據(jù)，2019年一季度，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)月活用戶僅凈增762萬，就市場中450萬APP來分，平均新增2個(gè)活躍用戶而已。

　　流量愈發(fā)稀缺，為了增長，消費(fèi)金融機(jī)構(gòu)想盡一切辦法。

　　有些機(jī)構(gòu)鋌而走險(xiǎn)，重操舊業(yè)，通過會(huì)員費(fèi)、意外險(xiǎn)、強(qiáng)制搭售商品及各種名目的服務(wù)費(fèi)，變相提高綜合收費(fèi)，破了36%的限，向高風(fēng)險(xiǎn)用戶滲透。

　　有些機(jī)構(gòu)，則聚焦存量用戶，提高復(fù)借率，提升借款額度。如360金融，季度復(fù)借率超過60%；拍拍貸，超過70%；玖富和趣店，高達(dá)90%。

　　在發(fā)掘自家存量用戶的同時(shí)，大家也在密集、高效發(fā)掘行業(yè)存量用戶：

　　如以卡下卡，你在工行有信用卡，那我浦發(fā)也給你發(fā)張卡；

　　如信用卡代償，你是持卡人，那信譽(yù)肯定不錯(cuò)，我來幫你做賬單代償吧；

　　如芝麻分，你的芝麻分還不錯(cuò)，給你提高額度吧；

　　最厲害的還是貸款超市，流量越來越金貴，一個(gè)用戶恨不得賣給100個(gè)放貸機(jī)構(gòu)；

　　……

　　增長自帶魔力，大家對增長上了癮，盡力發(fā)掘著增長空間?？稍鲩L的盡頭，是風(fēng)險(xiǎn)。

　　隱 憂

　　貸款風(fēng)險(xiǎn)取決于借款人還款能力。決定還款能力的是收入，收入又分為兩類：工資性收入和其他收入。工資收入穩(wěn)定可預(yù)測，常被作為還款能力的晴雨表；其他收入波動(dòng)性大，在信用評估中不被認(rèn)可。

　　就傳統(tǒng)的銀行消費(fèi)貸來看，無論是公務(wù)員、國企及事業(yè)單位員工的身份認(rèn)證，還是公積金、工資流水的財(cái)力證明，銀行所看中的，無非是收入的穩(wěn)定性。

　　出圈之后，互聯(lián)網(wǎng)借款人缺乏穩(wěn)定收入，收入邏輯不再適用，風(fēng)控交給大數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)風(fēng)控標(biāo)榜上千個(gè)模型、上萬個(gè)變量，效果有目共睹。

　　但大數(shù)據(jù)風(fēng)控依賴統(tǒng)計(jì)學(xué)模型，展示的是相關(guān)關(guān)系，而非因果關(guān)系。一旦沒能掌握核心變量，相關(guān)關(guān)系的存在邏輯便失去支撐。

　　比如說，A是一個(gè)現(xiàn)象，B是一個(gè)現(xiàn)象，基于共同的原因C，A和B在統(tǒng)計(jì)上存在顯著相關(guān)關(guān)系。如果模型沒有觀測到C，而是通過D、E、F等變量注意到A和B的相關(guān)性。這個(gè)時(shí)候，模型就存在缺陷——C若不變，模型有效，C若逆轉(zhuǎn)，模型瞬間失效，甚至在建模人眼中失效地莫名其妙。

　　我們知道，互聯(lián)網(wǎng)借款人存在廣泛的以貸還貸現(xiàn)象。當(dāng)借款人以貸還貸時(shí)，多頭借貸是因，正常還款是果。我們假定大數(shù)據(jù)模型無法準(zhǔn)確掌握多頭借貸數(shù)據(jù)（某種程度上也是客觀現(xiàn)實(shí)），而是通過學(xué)歷、消費(fèi)數(shù)據(jù)、社交信息等變量做信用評估，從結(jié)果上看借款人果真履約良好、不良率低，便認(rèn)為模型是有效的。

　　一旦因監(jiān)管等外部因素導(dǎo)致貸款供給快速下降，借款人以貸還貸鏈條斷裂，“優(yōu)質(zhì)”用戶會(huì)變不良用戶，讓人措手不及。2017年12月現(xiàn)金貸新規(guī)發(fā)布后，信貸供給短期內(nèi)大幅縮水，部分借款人多頭借貸鏈條斷裂，導(dǎo)致平臺逾期率普遍攀升，背后便是這個(gè)邏輯。

　　這一缺陷并非無法彌補(bǔ)，理論上，變量越多，遺漏核心變量的概率越低，模型穩(wěn)固性越強(qiáng)。但這里也有一個(gè)悖論，大數(shù)據(jù)模型的完善是漸進(jìn)的，模型完善之前業(yè)務(wù)存量已經(jīng)巨大，一旦某個(gè)核心變量在中后期納入，導(dǎo)致對特定借款人群風(fēng)控結(jié)論逆轉(zhuǎn)，后續(xù)調(diào)整策略本身就會(huì)引發(fā)風(fēng)險(xiǎn)。

　　舉例來說，隨著多頭數(shù)據(jù)的完善，平臺一旦發(fā)現(xiàn)存量借款人中隱藏著大量多頭人群，為控制風(fēng)險(xiǎn)，必然要掐斷這些人的續(xù)貸申請，導(dǎo)致其資金鏈斷裂，繼而通過多頭鏈條引發(fā)行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)。

　　貸款是風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)，規(guī)模越大，風(fēng)險(xiǎn)越大，這個(gè)規(guī)律不因“科技驅(qū)動(dòng)金融”而改變。

　　復(fù) 雜

　　增長仍在持續(xù)，風(fēng)險(xiǎn)仍在積聚。

　　增長與風(fēng)險(xiǎn)為伴，合格的金融機(jī)構(gòu)，不因風(fēng)險(xiǎn)而退縮。問題是，借“助貸”出圈的銀行，連同風(fēng)控一并外包。自己踩油門，別人踩剎車，聯(lián)動(dòng)與協(xié)調(diào)一旦出錯(cuò)，必然要出車禍。

　　但是，這既非助貸的問題，也非風(fēng)控外包的問題，只是與開放趨勢相伴而來的復(fù)雜化在風(fēng)控領(lǐng)域的表現(xiàn)。站在更廣的視角，行業(yè)分工加速細(xì)化，要增長就要開放合作。合作者也是競爭者，競爭者又是合作者，協(xié)同與博弈同在，業(yè)務(wù)必然走向復(fù)雜化。

　　對于這種復(fù)雜化，金融機(jī)構(gòu)既無法回避，更不能奢望時(shí)機(jī)成熟再涉身其中，因?yàn)橐坏┵O誤戰(zhàn)機(jī)，就會(huì)喪失競爭力。

　　商業(yè)模式愈來愈復(fù)雜。一部分機(jī)構(gòu)，將被淘汰出局，活下來的，將持續(xù)在雞蛋上跳舞。

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