探究风口下的消费金融.docx

探究风口下的消费金融 王传晓陆婕中国消费金融的市场空间巨大。消费成为拉动经济增长的主要动力，年轻人的消费观念升级，消费金融需求提升，而目前个人短期消费信贷的占比小，渗透率低，大量潜在的长尾客户的信贷需求等待释放。未来五至十年，消费金融行业将持续高速发展。空间：消费金融大发展的必然性消费成为拉动经济的主要动力中国的GDP增速放缓，经济进入新常态阶段。长期支撑中国经济高速增长的投资和出口开始变得乏力，参照发达国家的发展历程，消费将成为拉动经济增长的主要动力。我国最终消费支出对GDP的贡献率呈现出上升趋势，2015年占比达到60.9%。中国的城镇化进程不断推进，消费人群数量和消费需求不断提升。随着90后踏入社会，消费观念开始转变，享受性消费和超前消费需求爆发。改革开放以来，居民年消费水平呈现指数级增长，2015年所有居民的平均年消费水平达到19308元。城乡居民储蓄存款余额保持增长，增长率从2008年之后呈现下降趋势，2015年的增长率为8.06%。消费金融潜在市场空间巨大无论是居民部门的整体杠杆率还是短期消费信贷的杠杆率，中国都远低于美国。中国的居民部门杠杆率在2008年后呈现上升趋势，而美国则呈现下降趋势，但2014年，美国的杠杆率仍超过中国的两倍。从信贷结构来看，中国的居民消费性贷款中长期贷款的比例高达80%，反映出房贷在中国居民消费贷款中的高比例。对比中美短期消费信贷的杠杆率，中国几乎只有美国的四分之一，潜在的增长空间大。长期以来，能获得小额信贷服务的人群有限，银行只能服务到头部客户，从意愿上到能力上都无法服务大量长尾客户，央行征信的覆盖率可见一斑。消费金融的发展有助于提高信贷的渗透率，提高居民消费杠杆，践行普惠金融。目前我国人均信用卡持卡量在0.3张。根据中国人民银行的数据，截至2015年年底，全国信用卡在用发卡数量共计3.9亿张，信用卡期末应偿信贷余额为3.1万亿元，占国内居民人民币短期消费贷款比重约75%。综合来看，大量潜在的长尾客户的信贷需求等待释放。对国内的消费金融市场规模做个大致的测算。2015年底，个人1短期消费信贷的规模约为4万亿元，艾瑞咨询估算的互联网消费金融的规模在千亿元级水平。预计未来五年个人消费信贷规模的增速为20%，其中短期消费信贷的增速快于长期消费信贷，预计增速在25%左右，那么到2020年，我国个人短期消費信贷的规模将超过12万亿元。根据目前互联网消费金融的发展态势来看，其占比将快速提升，如果占比能达到三分之一的话，其规模将超过4万亿元，非银行的消费金融的贷款余额正在实现从千亿元到万亿元的跨越。催化剂：多项催化剂利好全行业发展政策支持力度不断加强从政策推进速度可以明显看出2016年以来对消费金融行业的支持力度正在加大（表1）。从对金融机构的定向业务支持转而对整个消费金融行业的全面支持。持牌消费金融公司仍具有一定的申请门槛，在资金成本上能获得优势，但对业务开展的制约不大。另外，我们看到银行也加大对信用卡分期业务的推广力度，产品日益丰富。互联网公司在获客端具有优势互联网巨头的流量优势明显。电商巨头凭借大量的网购客户储备和数据优势，推出了小额信贷产品，如京东白条和蚂蚁金服的花呗、借呗。腾讯微众银行则是基于QQ产品多年的社交数据累积推出了纯线上个人小额信用循环消费贷款产品微粒贷。互联网获客从线上蔓延至线下。随着智能手机的普及，电商基本已经完成向移动端导流的过程。在刚结束的双十一，天猫实现的商品交易额达到1207亿元，其中无线成交占比达到82%。移动互联网打破了线上和线下割裂的情况，打通了线下产品销售和服务的生态。无论是线上的商品购买或是线下的服务体验都成为消费金融天然的应用场景。丰富的线下场景成为各类消费金融公司竞相争夺的对象。大数据和云计算成就互联网征信2014年成为消费金融行业发展的分水岭。在过去几年，消费金融业务增长稳定，线下业务开展主要依靠人工，成本高，产能低，一旦加速发展，人员跟不上，操作风险增加。互联网化改变了消费金融的业务模式，首先，智能手机的普及从获客途径、消费场景、大数据源、支付工具等多方面为消费金融发展提供了便利。其次，依靠数据累积和机器决策，减少对人工的依赖，大幅提升了消费金融的服务效率，业务受理能力实现跨越式增长。最后，凭借大数据和云计算，信贷审核的时间已经可以缩短至分钟级，征信成本基本控制在10元每单以内，并且大幅提高了贷中监测和贷后催收的效率。大量资金涌入消费金融行业互联网金融监管要求不断细化，消费金融几乎成为P2P平台转型的唯一选择。从2015年7月中国人民银行等十部门联合印发关于促进互联网金融健康发展的指导意见开始，整个互联网金融行业进入整顿期。之后随着监管的深入，具体细则不断出台，2016年8月发布的网络借贷信息中介机构业务活动管理暂行办法对单个自然人网络借贷的借款余额上限做了明确的规定，平台若想符合监管要求，必须将业务转向线上无抵押信用贷款，而消费金融小额高频的特点恰好符合条件。事实上，不少P2P平台已经转型。一级市场融资活动活跃，无论是持牌的消费金融公司，还是互联网消费金融的创业公司都在积极寻求融资，以应对日益激烈的市场竞争。而投资者也看到了消费金融的盈利能力，谋划布局（表2）。ABS陆续发行，消费金额公司的融资渠道拓宽。此外，ABS市场的热度催生出资金中介平台，如京东的资产证券化云平台通过创造金融产品和充当交易对手，为客户提供流动性和风险管理服务，降低消费金融公司ABS的发行门槛和发行成本。格局：众多参与者构建多层次市场消费金融产业链生态丰富在整个消费金融领域，参与的机构数量和类型日益丰富。从产业链的角度来看，在上游有专门提供数据服务的机构，具体包括征信数据接口、黑名单、反欺诈等。其次，电商和社交等移动平台也为消费金融公司提供了客户导流，线下的实体店尤其是提供服务的门店构成了广阔的消费场景的市场。第三，目前除了自有资金，消费金融公司主要依赖外部的资金支持，主要包括金融机构和P2P平台投资者，前者的成本总体上低于后者。金融机构包括银行、信托、保险等。此外，ABS有望成为消费金融的重要资金来源之一，通过资产的生成、打包、出售形成资金闭环。从产业链下游来看，催收是一个重要的环节。目前，各家消费金融公司都有自己的催收部门，规模或大或小，以电催为主。超过一定期限的不良贷款都会外包给专门的催收公司进行催收。消费金融具有小额、高频、分散的特点，其催收方式与传统的线下个人贷款有较大的区别，通常消费金融公司需要建立相应的催收模型以提高催收效率。长远来看，催收的效果将直接影响消费金融公司的盈利能力。 市场参与者的商业模式各有不同消费金融业务的直接参与者包括银行、持牌的消费金融公司、电商平台、P2P平台、各垂直领域的分期平台以及现金贷平台等（图1）。每个主体在业务拓展方式和目标客群的定位上各有不同。多种的商业模式构建了多层次的消费金融市场。授信方式和速度的升级将大幅扩大消费金融用户数和信贷规模。从目标客群来看，包括银行在内，都在下沉中低端客户。大型机构如商业银行和JBAT一般采用从上往下的策略，先抓次优客户，而中小型的创业公司则会从底层客户开始切入，避免过早地与大型金融机构或电商直接竞争，目标客户包括蓝领、农民等，市场拓展到三四线城市，产品的期限短、利率高，典型的产品就是发薪日贷款。从消费场景来看，目前主要覆盖领域包括3C产品、教育、旅游、租房、装修、医美等，产品形式一般为分期。由于不同产品和服务的受众不同，针对每一类细分人群都会设定专门的风控模型，区别定价。另外一种现金贷产品则不以具体的消费场景为放贷依据，直接根据申请人的信用审核结果发放现金，不限定资金用途。案例分析第三方数据服务公司百融金服百融金服是一家独立第三方的数据服务公司，利用大数据技术为金融行业提供客户全生命周期管理产品和服务。百融金服的服务对象为各种层级的金融机构，包括银行、持牌的消费金融公司、P2P、分期平台、发薪日贷款平台，这些平台以API接口获得数据服务。另外为地方性小贷公司提供网页版的风险罗盘，客户可登录查询。百融金服提供的是数据产品服务，产品形式主要是个人及小微企业主的信用评估报告，涵盖多维度数据，呈现的是脱敏之后的标签化数据，以反映用户的信用水平。百融会和深度合作的金融机构联合建立模型，提供精准度较高的百融评分。已取得信任的金融机构会直接依据百融评分进行放贷。目前，百融金服在银行风控领域已经成为最大的一家数据产品提供方，融入了银行内部的风控体系。百融金服的历史源于百分点。百分点具有很强的移动数据搜集、处理和关联能力，通过设备指纹、关联算法、ID Hub等技术积累了大量个人画像数据。目前百融金服有自建的数据中心，每天产生1.8T的数据，覆盖8200万客户，已累积6.1亿条实名数据和亿条匿名数据。每天的进件查询量达到了230万件。累计的查询覆盖1.3亿人，其中有60%来自银行。公司业务现已覆盖贷前准入、贷中监测管理和贷后催收。通过贷后的数据回流，已累积3500万条黑名单信息，建立催收模型，并提供电话催收服务。對于从事信贷业务的金融机构来说，像百融金服这样的第三方数据服务公司在整合多维数据时具有优势，能成为央行征信系统和传统银行风控系统的有效补充，扩大信贷服务的受众范围，满足不同客户的信贷需求。电商平台京东白条狭义的京东白条服务于京东商城客户，主要是有卡客户，根据客户行为、历史消费、地址等个人信息进行授信，提供赊销额度，类似内部信用卡。另外，参照央行二类账户规定，京东白条和浦发银行、上海银行合作，做了手机闪付，在体外场景使用白条，借用银行的信用卡通道，但授信和资金由京东来提供。京东白条100多亿元存量，年交易流水达到千亿元级别。京东白条的平均授信额度在几千元，上限为15000元。广义上的大白条与外部的应用场景进行合作，覆盖旅游、教育、租房等各种生活消费场景。大白条存量在20亿元以上，每月的流水几亿元。大白条用户画像为35岁以下年轻人，刚毕业，可能尚未办理信用卡，收入在上升阶段，根据第三方数据整合勾画出用户画像，判断其职业和收入情况。大白条的风控会综合评价合作渠道的资质、客户信用评分和共享黑名单。结构金融部主要负责资金来源，通过发行ABS产品进行资金循环，同时承担投资职能，建立了资产证券化云平台，作为资金方，对接外部放贷机构，将外部信贷资产进行结构化处理，再发行产品进行融资。金融机构和消费者之间的信贷撮合商量化派量化派的定位是金融和消费的互联网大数据公司，为消费者提供消费信用额度的同时，帮助消费场景实现流量变现，帮助金融机构获取形成资产。公司旗下产品信用钱包通过APP、微信及第三方接口，提供消费信贷及消费场景下的白条服务。审批时间达到分钟级，白条的速度比现金更快。用户为2235岁的年轻白领或蓝领，贷款金额在2万以下，平均借款额在30004000元。借款周期平均三个月，最长一年，借款平均综合成本在20%。客户分布与移动端人群分布一致。白条相对现金来说，笔数多，金额小。资金端主要来自于持牌消费金融公司和银行，资产端会和场景提供商和获客来源合作。量化派的风控参考了Capital One的模式，整合多种数据来源，包括电商、社交及第三方数据源（芝麻、前海、考拉）等，数据获取需要用户授权。公司二至四周更新一次风控模型，建模团队有近20人。公司已累积四亿手机号码的关系数据，数据级别达到PB级，采用大数据架构，自建系统为主，结合云服务。经过对消费者的信用审核，信用钱包将对消费者的信贷需求和金融机构的信贷产品进行匹配，撮合信贷交易的完成。蓝领3C分期产品买单侠买单侠是一款针对1835岁年轻蓝领的3C分期产品，平均借款金额为20003000元，与场景深度融合，主要是线下手机店，店员在推销手机的同时，推销分期业务。四分钟审核，三分钟放款。覆盖3万家手机门店，14万注册店员。客户在自己的手机上安装APP，填写资料，完全由机器来决策，人工只负责收集核对信息，不做主观判断。年化利率在40%以上。申请的通过率在70%左右。直接放款给客户，客户可按照自己的偏好选择支付方式。风控系统是买单侠的核心。客户可以感知的变量有20个，但衍生出来的变量则超过10000个，通过决策引擎来判断。对于必须人工处理的流程采用JOB化审核系统，不需要客服做主观判断，由机器控制流程，对于不同的客户可动态调整流程。租房分期会分期会分期从租房切入消费金融场景。租金是年轻人每月消费中最大的一笔支出，房东和房客对会分期的产品都有需求。会分期以渠道合作为主，通过中介公司开展的业务占到90%，租房市场的地域性强，合作的效率更高，签约的中介已有几百家。直客主要来自线上，占比10%，欺诈风险较大。会分期从北京开始，已覆盖20多个城市。风控包括两方面，一方面是对中介的尽职调查，前期需要实地调查，合作之后根据实际情况针对不同中介给予不同的风控规则；另一方面对租客进行信用评估，线上进行，租客申请的通过率在90%以上。由于房租是先付后住，对于租客来说，会分期的服务将押一付三、押一付六变成了押一付一。对于会分期来说，贷款直接给到中介，由中介兜底，所以风险不直接来自租客的失信，而是在于中介跑路。租客承担的费率在年化16%20%，借款期限最长一年。会分期只做白领市场，不做蓝领。竞争优势在于对房产行业的了解、资金的稳定性和运营能力。今后的发展也会专注在房产行业，后续对接房东的抵押和交易需求以及租客的衣食住行需求。（作者单位：川财证券有限责任公司） -全文完-