探究風口下的消費金融

王傳曉　陸婕

中國消費金融的市場空間巨大。消費成為拉動經濟增長的主要動力，年輕人的消費觀念升級，消費金融需求提升，而目前個人短期消費信貸的占比小，滲透率低，大量潛在的長尾客戶的信貸需求等待釋放。未來五至十年，消費金融行業將持續高速發展。

空間：消費金融大發展的必然性

消費成為拉動經濟的主要動力

中國的GDP增速放緩，經濟進入新常態階段。長期支撐中國經濟高速增長的投資和出口開始變得乏力，參照發達國家的發展歷程，消費將成為拉動經濟增長的主要動力。我國最終消費支出對GDP的貢獻率呈現出上升趨勢，2015年占比達到60.9%。

中國的城鎮化進程不斷推進，消費人群數量和消費需求不斷提升。隨著90后踏入社會，消費觀念開始轉變，享受性消費和超前消費需求爆發。改革開放以來，居民年消費水平呈現指數級增長，2015年所有居民的平均年消費水平達到19308元。城鄉居民儲蓄存款余額保持增長，增長率從2008年之后呈現下降趨勢，2015年的增長率為8.06%。

消費金融潛在市場空間巨大

無論是居民部門的整體杠桿率還是短期消費信貸的杠桿率，中國都遠低于美國。中國的居民部門杠桿率在2008年后呈現上升趨勢，而美國則呈現下降趨勢，但2014年，美國的杠桿率仍超過中國的兩倍。從信貸結構來看，中國的居民消費性貸款中長期貸款的比例高達80%，反映出房貸在中國居民消費貸款中的高比例。對比中美短期消費信貸的杠桿率，中國幾乎只有美國的四分之一，潛在的增長空間大。

長期以來，能獲得小額信貸服務的人群有限，銀行只能服務到頭部客戶，從意愿上到能力上都無法服務大量長尾客戶，央行征信的覆蓋率可見一斑。消費金融的發展有助于提高信貸的滲透率，提高居民消費杠桿，踐行普惠金融。目前我國人均信用卡持卡量在0.3張。根據中國人民銀行的數據，截至2015年年底，全國信用卡在用發卡數量共計3.9億張，信用卡期末應償信貸余額為3.1萬億元，占國內居民人民幣短期消費貸款比重約75%。綜合來看，大量潛在的長尾客戶的信貸需求等待釋放。

對國內的消費金融市場規模做個大致的測算。2015年底，個人1短期消費信貸的規模約為4萬億元，艾瑞咨詢估算的互聯網消費金融的規模在千億元級水平。預計未來五年個人消費信貸規模的增速為20%，其中短期消費信貸的增速快于長期消費信貸，預計增速在25%左右，那么到2020年，我國個人短期消費信貸的規模將超過12萬億元。根據目前互聯網消費金融的發展態勢來看，其占比將快速提升，如果占比能達到三分之一的話，其規模將超過4萬億元，非銀行的消費金融的貸款余額正在實現從千億元到萬億元的跨越。

催化劑：多項催化劑利好全行業發展

政策支持力度不斷加強

從政策推進速度可以明顯看出2016年以來對消費金融行業的支持力度正在加大（表1）。從對金融機構的定向業務支持轉而對整個消費金融行業的全面支持。持牌消費金融公司仍具有一定的申請門檻，在資金成本上能獲得優勢，但對業務開展的制約不大。另外，我們看到銀行也加大對信用卡分期業務的推廣力度，產品日益豐富。

互聯網公司在獲客端具有優勢

互聯網巨頭的流量優勢明顯。電商巨頭憑借大量的網購客戶儲備和數據優勢，推出了小額信貸產品，如京東白條和螞蟻金服的花唄、借唄。騰訊微眾銀行則是基于QQ產品多年的社交數據累積推出了純線上個人小額信用循環消費貸款產品微粒貸。互聯網獲客從線上蔓延至線下。隨著智能手機的普及，電商基本已經完成向移動端導流的過程。在剛結束的雙十一，天貓實現的商品交易額達到1207億元，其中無線成交占比達到82%。移動互聯網打破了線上和線下割裂的情況，打通了線下產品銷售和服務的生態。無論是線上的商品購買或是線下的服務體驗都成為消費金融天然的應用場景。豐富的線下場景成為各類消費金融公司競相爭奪的對象。

大數據和云計算成就互聯網征信

2014年成為消費金融行業發展的分水嶺。在過去幾年，消費金融業務增長穩定，線下業務開展主要依靠人工，成本高，產能低，一旦加速發展，人員跟不上，操作風險增加。互聯網化改變了消費金融的業務模式，首先，智能手機的普及從獲客途徑、消費場景、大數據源、支付工具等多方面為消費金融發展提供了便利。其次，依靠數據累積和機器決策，減少對人工的依賴，大幅提升了消費金融的服務效率，業務受理能力實現跨越式增長。最后，憑借大數據和云計算，信貸審核的時間已經可以縮短至分鐘級，征信成本基本控制在10元每單以內，并且大幅提高了貸中監測和貸后催收的效率。

大量資金涌入消費金融行業

互聯網金融監管要求不斷細化，消費金融幾乎成為P2P平臺轉型的唯一選擇。從2015年7月中國人民銀行等十部門聯合印發《關于促進互聯網金融健康發展的指導意見》開始，整個互聯網金融行業進入整頓期。之后隨著監管的深入，具體細則不斷出臺，2016年8月發布的《網絡借貸信息中介機構業務活動管理暫行辦法》對單個自然人網絡借貸的借款余額上限做了明確的規定，平臺若想符合監管要求，必須將業務轉向線上無抵押信用貸款，而消費金融小額高頻的特點恰好符合條件。事實上，不少P2P平臺已經轉型。

一級市場融資活動活躍，無論是持牌的消費金融公司，還是互聯網消費金融的創業公司都在積極尋求融資，以應對日益激烈的市場競爭。而投資者也看到了消費金融的盈利能力，謀劃布局（表2）。

ABS陸續發行，消費金額公司的融資渠道拓寬。此外，ABS市場的熱度催生出資金中介平臺，如京東的資產證券化云平臺通過創造金融產品和充當交易對手，為客戶提供流動性和風險管理服務，降低消費金融公司ABS的發行門檻和發行成本。

格局：眾多參與者構建多層次市場

消費金融產業鏈生態豐富

在整個消費金融領域，參與的機構數量和類型日益豐富。從產業鏈的角度來看，在上游有專門提供數據服務的機構，具體包括征信數據接口、黑名單、反欺詐等。其次，電商和社交等移動平臺也為消費金融公司提供了客戶導流，線下的實體店尤其是提供服務的門店構成了廣闊的消費場景的市場。第三，目前除了自有資金，消費金融公司主要依賴外部的資金支持，主要包括金融機構和P2P平臺投資者，前者的成本總體上低于后者。金融機構包括銀行、信托、保險等。此外，ABS有望成為消費金融的重要資金來源之一，通過資產的生成、打包、出售形成資金閉環。從產業鏈下游來看，催收是一個重要的環節。目前，各家消費金融公司都有自己的催收部門，規模或大或小，以電催為主。超過一定期限的不良貸款都會外包給專門的催收公司進行催收。消費金融具有小額、高頻、分散的特點，其催收方式與傳統的線下個人貸款有較大的區別，通常消費金融公司需要建立相應的催收模型以提高催收效率。長遠來看，催收的效果將直接影響消費金融公司的盈利能力。

市場參與者的商業模式各有不同

消費金融業務的直接參與者包括銀行、持牌的消費金融公司、電商平臺、P2P平臺、各垂直領域的分期平臺以及現金貸平臺等（圖1）。每個主體在業務拓展方式和目標客群的定位上各有不同。多種的商業模式構建了多層次的消費金融市場。授信方式和速度的升級將大幅擴大消費金融用戶數和信貸規模。

從目標客群來看，包括銀行在內，都在下沉中低端客戶。大型機構如商業銀行和JBAT一般采用從上往下的策略，先抓次優客戶，而中小型的創業公司則會從底層客戶開始切入，避免過早地與大型金融機構或電商直接競爭，目標客戶包括藍領、農民等，市場拓展到三四線城市，產品的期限短、利率高，典型的產品就是發薪日貸款。

從消費場景來看，目前主要覆蓋領域包括3C產品、教育、旅游、租房、裝修、醫美等，產品形式一般為分期。由于不同產品和服務的受眾不同，針對每一類細分人群都會設定專門的風控模型，區別定價。另外一種現金貸產品則不以具體的消費場景為放貸依據，直接根據申請人的信用審核結果發放現金，不限定資金用途。

案例分析

第三方數據服務公司——百融金服

百融金服是一家獨立第三方的數據服務公司，利用大數據技術為金融行業提供客戶全生命周期管理產品和服務。百融金服的服務對象為各種層級的金融機構，包括銀行、持牌的消費金融公司、P2P、分期平臺、發薪日貸款平臺，這些平臺以API接口獲得數據服務。另外為地方性小貸公司提供網頁版的風險羅盤，客戶可登錄查詢。

百融金服提供的是數據產品服務，產品形式主要是個人及小微企業主的信用評估報告，涵蓋多維度數據，呈現的是脫敏之后的標簽化數據，以反映用戶的信用水平。百融會和深度合作的金融機構聯合建立模型，提供精準度較高的百融評分。已取得信任的金融機構會直接依據百融評分進行放貸。目前，百融金服在銀行風控領域已經成為最大的一家數據產品提供方，融入了銀行內部的風控體系。

百融金服的歷史源于百分點。百分點具有很強的移動數據搜集、處理和關聯能力，通過設備指紋、關聯算法、ID Hub等技術積累了大量個人畫像數據。目前百融金服有自建的數據中心，每天產生1.8T的數據，覆蓋8200萬客戶，已累積6.1億條實名數據和

億條匿名數據。每天的進件查詢量達到了230萬件。累計的查詢覆蓋1.3億人，其中有60%來自銀行。公司業務現已覆蓋貸前準入、貸中監測管理和貸后催收。通過貸后的數據回流，已累積3500萬條黑名單信息，建立催收模型，并提供電話催收服務。

對于從事信貸業務的金融機構來說，像百融金服這樣的第三方數據服務公司在整合多維數據時具有優勢，能成為央行征信系統和傳統銀行風控系統的有效補充，擴大信貸服務的受眾范圍，滿足不同客戶的信貸需求。

電商平臺——京東白條

狹義的京東白條服務于京東商城客戶，主要是有卡客戶，根據客戶行為、歷史消費、地址等個人信息進行授信，提供賒銷額度，類似內部信用卡。另外，參照央行二類賬戶規定，京東白條和浦發銀行、上海銀行合作，做了手機閃付，在體外場景使用白條，借用銀行的信用卡通道，但授信和資金由京東來提供。京東白條100多億元存量，年交易流水達到千億元級別。京東白條的平均授信額度在幾千元，上限為15000元。

廣義上的大白條與外部的應用場景進行合作，覆蓋旅游、教育、租房等各種生活消費場景。大白條存量在20億元以上，每月的流水幾億元。大白條用戶畫像為35歲以下年輕人，剛畢業，可能尚未辦理信用卡，收入在上升階段，根據第三方數據整合勾畫出用戶畫像，判斷其職業和收入情況。大白條的風控會綜合評價合作渠道的資質、客戶信用評分和共享黑名單。

結構金融部主要負責資金來源，通過發行ABS產品進行資金循環，同時承擔投資職能，建立了資產證券化云平臺，作為資金方，對接外部放貸機構，將外部信貸資產進行結構化處理，再發行產品進行融資。

金融機構和消費者之間的信貸撮合商——量化派

量化派的定位是金融和消費的互聯網大數據公司，為消費者提供消費信用額度的同時，幫助消費場景實現流量變現，幫助金融機構獲取形成資產。公司旗下產品信用錢包通過APP、微信及第三方接口，提供消費信貸及消費場景下的白條服務。審批時間達到分鐘級，白條的速度比現金更快。用戶為22～35歲的年輕白領或藍領，貸款金額在2萬以下，平均借款額在3000～4000元。借款周期平均三個月，最長一年，借款平均綜合成本在20%。客戶分布與移動端人群分布一致。白條相對現金來說，筆數多，金額小。資金端主要來自于持牌消費金融公司和銀行，資產端會和場景提供商和獲客來源合作。

量化派的風控參考了Capital One的模式，整合多種數據來源，包括電商、社交及第三方數據源（芝麻、前海、考拉）等，數據獲取需要用戶授權。公司二至四周更新一次風控模型，建模團隊有近20人。公司已累積四億手機號碼的關系數據，數據級別達到PB級，采用大數據架構，自建系統為主，結合云服務。經過對消費者的信用審核，信用錢包將對消費者的信貸需求和金融機構的信貸產品進行匹配，撮合信貸交易的完成。

藍領3C分期產品——買單俠

買單俠是一款針對18～35歲年輕藍領的3C分期產品，平均借款金額為2000～3000元，與場景深度融合，主要是線下手機店，店員在推銷手機的同時，推銷分期業務。四分鐘審核，三分鐘放款。覆蓋3萬家手機門店，14萬注冊店員。客戶在自己的手機上安裝APP，填寫資料，完全由機器來決策，人工只負責收集核對信息，不做主觀判斷。年化利率在40%以上。申請的通過率在70%左右。直接放款給客戶，客戶可按照自己的偏好選擇支付方式。

風控系統是買單俠的核心。客戶可以感知的變量有20個，但衍生出來的變量則超過10000個，通過決策引擎來判斷。對于必須人工處理的流程采用JOB化審核系統，不需要客服做主觀判斷，由機器控制流程，對于不同的客戶可動態調整流程。

租房分期——會分期

會分期從租房切入消費金融場景。租金是年輕人每月消費中最大的一筆支出，房東和房客對會分期的產品都有需求。會分期以渠道合作為主，通過中介公司開展的業務占到90%，租房市場的地域性強，合作的效率更高，簽約的中介已有幾百家。直客主要來自線上，占比10%，欺詐風險較大。會分期從北京開始，已覆蓋20多個城市。

風控包括兩方面，一方面是對中介的盡職調查，前期需要實地調查，合作之后根據實際情況針對不同中介給予不同的風控規則；另一方面對租客進行信用評估，線上進行，租客申請的通過率在90%以上。由于房租是先付后住，對于租客來說，會分期的服務將押一付三、押一付六變成了押一付一。對于會分期來說，貸款直接給到中介，由中介兜底，所以風險不直接來自租客的失信，而是在于中介跑路。租客承擔的費率在年化16%～20%，借款期限最長一年。

會分期只做白領市場，不做藍領。競爭優勢在于對房產行業的了解、資金的穩定性和運營能力。今后的發展也會專注在房產行業，后續對接房東的抵押和交易需求以及租客的衣食住行需求。

（作者單位：川財證券有限責任公司）