消费金融描述:冰川下的起源决定论

自从消费贷款流行以来,每个人都看到了自己对消费贷款的印象:一些人看到了蓝色的大海,而另一些人看到了红海的战斗。有些人看到普惠金融,而另一些人看到高利贷。有些人认为该行业利润丰厚,而另一些人认为许多组织亏损。一些人看到了广阔的发展前景,而另一些人看到了巨大的潜在风险。有些人看到了人性的美丽,而另一些人看到了人性的贪婪。……一些人看到了蓝色的大海,另一些人看到了红色的大海在战斗;有些人看到普惠金融,而另一些人看到高利贷。有些人认为该行业利润丰厚,而另一些人认为许多组织亏损。一些人看到了广阔的发展前景,而另一些人看到了巨大的潜在风险。有些人看到了人性的美丽,而另一些人看到了人性的贪婪。……是的,这都是消费贷款,这种业务涉及的机构太多,链条太长,不同的人有不同的视角,看起来结论非常不同,可能是对的。

在本文中,我们不妨简单地选择几个视角来看待消费信贷的不同方面。更重要的是,我们应该理解消费信贷这个大生态冰川下的故事。

在客户群层面:2015年上半年白领VS蓝领,他们周围的很多人申请了20万元至30万元的银行贷款,年利率为6%-7%。这类产品通常只对公务员、公共机构雇员、国有企业总部雇员和大型金融机构总部雇员开放。

本行消费贷款营销人员热情、公正。如果他们发现自己的职业不符合产品进入门槛,他们将拒绝接受任何其他外部条件,如收入,无论他们的质量有多高。

那些符合要求的人也很开心。有多少人可以申请?杠杆率不高。

股市崩盘后,许多人损失惨重,但没有人拖欠银行的消费贷款。

几天前,我和一个专门研究贷款援助的朋友聊了聊。他向我描述了另一张顾客群的照片——在2015年之前,许多白领来到他身边。这些人有良好的资格,但他们不能满足银行苛刻的准入条件。他一方负责向专门的私人贷款机构推荐,基本上可以借钱,但利率要高得多。2015年后,这些白领将不再与他打交道,因为有了互联网金融的大数据肖像,这些人是高质量的客户,可以在蚂蚁借贷(Ant Learning)和苏宁任兴富(Suning Ren Xing Fu)等电子商务消费金融平台上轻松借贷和还款。

然而,他的生意变得更加繁荣。一方面,越来越多的人开始向他走来。另一方面,除了私人贷款之外,他还开发了大量的共同基金消费平台,“配对”的成功率大大提高。

2015年之前,许多白领都来看过他。这些人有很好的资格,但他们不能满足银行苛刻的准入条件。他的一方负责向专门的私人贷款机构推荐这些贷款。他们基本上可以借钱,但利率要高得多。2015年后,这些白领将不再与他打交道,因为有了互联网金融的大数据肖像,这些人是高质量的客户,可以在蚂蚁借贷(Ant Learning)和苏宁任兴富(Suning Ren Xing Fu)等电子商务消费金融平台上轻松借贷和还款。

然而,他的生意变得更加繁荣。一方面,越来越多的人开始向他走来。另一方面,除了私人贷款之外,他还开发了大量的共同基金消费平台,“配对”的成功率大大提高。

其中,资历较好的白领只能从正规渠道借10万元,但我急需50万元,所以我得找他来匹配资金。也有合格的白领从信贷调查的贷款平台借钱。他们目前没有钱偿还。他们担心会影响他们的个人信用调查,所以他们不得不找他进行过渡性融资。还有一些借款人陷入了用贷款偿还贷款的困境。资本链很紧,他们需要他停靠首都。当问题来临时,我们能做什么?如果贷款仍未偿还,它将不得不偿还,或者我们还能做什么?是的,这是这个客户群的真正风险。

在制度层面:大亨VS企业家消费金融被称为场景金融(scene finance),有场景的大亨一个接一个进来。

阿里、苏宁、京东等三大电子商务巨头分别推出了贷款、自由支付和白条。微信推出了小额信贷,百度推出了丰富的花朵,小米推出了小米阶段。与此同时,几家大型电子商务巨头已经与旅游、医疗美容、培训、租赁、装饰等领域合作推出相应的舞台产品。

传统金融巨头也开始推出消费金融业务。一方面,它们扩大了现有消费信贷产品的覆盖面;另一方面,他们通过联合工业组织发起成立消费金融公司。

到目前为止,中国已有23家特许消费金融公司,涉及到大量传统金融巨头和工业巨头。例如,苏宁和南京银行发起成立苏宁消费金融公司,招商银行和中国联通旗下的永龙银行成立兆联消费金融公司,海尔和红星美凯龙成立海尔消费金融公司,湖北银行和TCL集团成立湖北消费金融公司…巨人推出消费者金融,客户、资金甚至场景基础都落后,这相对容易。

以苏宁自主支付为例,依托多样化的场景数据,从1亿用户中选择高质量的白名单用户进行预授信,在支付阶段与O2O消费场景相结合,轻松激活预授信用户的额度。

以兆联消费金融为例,基于股东-联通的信用评分数据,可以从3亿联通用户中选择近1亿白名单客户,可直接应用于支付后现金分期付款、手机分期付款、电话充值、永无止境服务等业务场景,轻松获得客户。

另一边是创业组织。从前期的场景到后期的现金贷款,消费者贷款创业的门槛越来越低,模式越来越简单粗糙。

佩曼和有趣的阶段是早期初创企业的代表。Payman主要关注离线3C场景的舞台消费。它的客户主要是年轻的蓝领工人,他们在中国的二线、三线和四线城市工作,月薪不到5000元。趣味分期付款是校园贷款平台的代表,主要针对大学生在线3C场景消费分期付款。

随着高质量场景越来越少,后来的初创企业开始关注现金贷款模式,针对不同的群体,有无风控,有无资金,有无客户,谁能从中分一杯羹。

举一个相对极端的例子,在什么都没有的情况下,一个创业平台可以通过风险投资(VC)找到创业资本,通过贷款援助机构找到客户,通过金融机构找到贷款资金,通过大数据机构进行风险控制,一个完整的现金贷款链就会出现,这已经够激进了,可以迅速扩大规模并盈利。

但是,不同层次的分包意味着不同层次的分包。因此,这种商业模式看起来简单、分散且非常面向互联网,但实际上成本非常高。它需要高利率贷款模式,最终只能与低信用用户相匹配。

显然,不同的制度背景基本上决定了不同的展览模式。

风控层面:抵押物VS数据说到消费金融的风控,最时髦、最主流的说辞是大数据风控,略显传统的说辞是抵押担保。风力控制水平:抵押品VS数据指消费金融的风力控制。最流行和主流的言论是大数据风控制,这略微表明传统的言论是抵押担保。

事实上,就个人借款人而言,可供抵押和质押的资产不过是汽车和房屋,因此有汽车抵押和房屋抵押产品。在2014年之前,这是传统银行的两种主要个人贷款。因此,这两种类型的产品被打上“传统”的烙印,不够时尚。

同时,抵押担保模式依赖于线下渠道和团队,这与网上消费金融的在线模式不一致。大多数平台采用由大数据风控制的纯信贷模式。

细分而言,大数据控风可分为自建模型、控风外包和控风裸奔(只有外部宣传才有控风)。

原理非常简单。不考虑帮派欺诈,小型消费金融业务的违约率,不管是什么样的客户群,都符合大数的概率,只有高低之差。

因此,风的控制能力是强是弱,即使有风的控制或没有风的控制,结果也只影响概率本身。

例如,对于某一组客户,自然逾期率为30%,无需人工干预。有了一些防风措施,逾期率可能会降低到15%。如果风力控制水平非常严格,逾期率甚至可能降至5%以下。

问题是,当你的年贷款利率高达200%时,在风力控制方面有什么真正的区别吗?这似乎没什么区别,只是挣得越来越少。此外,严格的风力控制措施可能导致客户准入门槛大幅提高,业务规模下降,盈利能力甚至比没有风力控制更差。

因此,通过消费信贷产品的年利率水平,其风力控制能力可以大致被推回来。

一般来说,年利率越高,对不良的容忍度越高,大数据风控制的紧迫性和热情越低,大数据风控制水平越差。

当你看到一些年利率高达50%或更高的平台谈论大数据风险控制时,你还不如开玩笑。

与高利率模式下“大数据风控制”一词的含水量相比,真实的抵押消费贷款模式更让人放心。

抵押贷款通常对应于低利率模型,低利率模型对不良贷款的容忍度较低,通常需要高精度的风力控制。

这种模式下的风控制模式,大数据或抵押,不允许任何水分。

由于今年4月监管部门对高利率模式的担忧,许多消费者贷款平台已将贷款利率下调至36%的合规水平。尽管与利率分开收费仍然很普遍,但高利率模式确实变得越来越不可持续。

进入低息模式后,消费贷款平台只有两次转型,一是发放抵押贷款,二是有效提高大数据风险控制水平。没有第三条路可走。

在整个画面面前,我们都是触摸图像的盲人。我们选择了三个角度,每个角度都选择了两个相对的侧面。事实上,消费贷款行业的复杂性或多样性远不止这些。

同时,正是因为这个行业的多样性,任何绝对的结论和观点都是片面的。

毕竟,在整个画面面前,我们都是摸大象的盲人。

发表评论

电子邮件地址不会被公开。 必填项已用*标注