我國互聯(lián)網(wǎng)金融現(xiàn)金貸信用風(fēng)險研究

張葛琴

摘 要：我國現(xiàn)金貸行業(yè)的發(fā)展經(jīng)歷潮起潮落，在政策監(jiān)管的環(huán)境下，現(xiàn)金貸行業(yè)面臨重新洗牌，而隨時而來的是惡意違約的現(xiàn)象也越來越嚴(yán)重。信用風(fēng)險是導(dǎo)致行業(yè)逾期率飆升的主要風(fēng)險。基于此，文章探討了現(xiàn)金貸行業(yè)信用風(fēng)險的成因，并對現(xiàn)金貸行業(yè)信用風(fēng)險控制策略進行研究。

關(guān)鍵詞：現(xiàn)金貸;信用風(fēng)險

一、 我國現(xiàn)金貸發(fā)展現(xiàn)狀

1、 我國現(xiàn)金貸發(fā)展經(jīng)歷潮起潮落。現(xiàn)金貸起源于美國的Payday Loan，是一種個人小額短期信用貸款。我國現(xiàn)金貸自2015年起用戶和業(yè)務(wù)體量蓬勃發(fā)展，遍地開花。據(jù)統(tǒng)計，截至2017年底，我國互聯(lián)網(wǎng)現(xiàn)金貸擁有3000萬活躍用戶，正常經(jīng)營的平臺約有2693家，現(xiàn)金貸存量規(guī)模高達600億到1500億元，此時現(xiàn)金貸的發(fā)展到達最高峰。同年，互聯(lián)網(wǎng)金融監(jiān)管部門開始對現(xiàn)金貸行業(yè)進行整頓行動，相關(guān)文件要求沒有合法獲取放貸業(yè)務(wù)資質(zhì)的平臺和個人不得經(jīng)營放貸業(yè)務(wù)，因此很多平臺迅速被清退市場。以P2P網(wǎng)貸為例，截至2019年12月底P2P網(wǎng)貸平臺數(shù)量僅剩343家，相較于2018年縮減了近700家。由于P2P是很多現(xiàn)金貸平臺的資金方，在政策監(jiān)管下P2P平臺數(shù)量迅速衰減，現(xiàn)金貸的發(fā)展?fàn)顩r可見一斑。

2、 主要用戶為男性，收入較低的30歲以下年輕人。根據(jù)百融數(shù)據(jù)統(tǒng)計，國內(nèi)現(xiàn)金貸約有7～8成的用戶為男性，年齡分布在18～30歲之間的群體占比超過60%;這些群體中普通職員和藍領(lǐng)占比較大;資金用途主要為消費、資金周轉(zhuǎn)和信用卡代償;在多家平臺申請借款的人數(shù)占比接近50%。從用戶畫像上來看，現(xiàn)金貸用戶具有以下特征：一是收入較低、經(jīng)濟負(fù)擔(dān)小、消費觀念強;二是個人征信記錄較差或者空白，缺乏從傳統(tǒng)金融機構(gòu)獲取資金的資質(zhì);三是多頭借貸現(xiàn)象較為明顯。

3、 大數(shù)據(jù)、人工智能、第三方支付、征信體系的建設(shè)等推動互聯(lián)網(wǎng)現(xiàn)金貸的發(fā)展。大數(shù)據(jù)和人工智能的發(fā)展不僅實現(xiàn)了互聯(lián)網(wǎng)金融現(xiàn)金貸對客戶的精準(zhǔn)營銷，降低獲客成本，同時也為互聯(lián)網(wǎng)現(xiàn)金貸平臺風(fēng)控體系提供了不可或缺的技術(shù)支持。現(xiàn)金貸借助強大的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)處理技術(shù)，對海量申請者的相關(guān)信息進行風(fēng)險評估，快速完成對客戶的資信審查，相較于傳統(tǒng)金融機構(gòu)的人審方式，不僅降低了風(fēng)險控制成本，還提高了客戶體驗。此外，我國新型征信機構(gòu)和新的征信方式也為現(xiàn)金貸風(fēng)控決策的提供了有力的依據(jù)。

4、 現(xiàn)金貸行業(yè)的重新洗牌使得惡意違約的現(xiàn)象越來越嚴(yán)重。隨著監(jiān)管政策的落地，諸多現(xiàn)金貸平臺被清退市場，借款人與平臺之間的激烈對決也悄然開始。一批以惡意違約為生的老賴以平臺即將被市場出清為理由教唆借款人不用還錢，繼而引發(fā)了行業(yè)違約率迅速飆升，平臺也全面收縮業(yè)務(wù)規(guī)模并加快催收速度等一連串反應(yīng)。據(jù)統(tǒng)計，2019年網(wǎng)貸行業(yè)成交量只有645.11億元，相較于2018年降低了46.26%，并且創(chuàng)了近5年新低。

二、 信用風(fēng)險產(chǎn)生的原因

在互聯(lián)網(wǎng)金融的背景下，很多隱藏的高風(fēng)險威脅著現(xiàn)金貸業(yè)務(wù)的開展和持續(xù)經(jīng)營，比如欺詐風(fēng)險、信用風(fēng)險、政策風(fēng)險、道德風(fēng)險等，目前現(xiàn)金貸面臨的最大風(fēng)險就是信用風(fēng)險。信用風(fēng)險又稱為違約風(fēng)險，是指借款人不能踐諾合約中所規(guī)定的內(nèi)容，及時償還所有本金和利息，使得出借人遭遇財富上損失的風(fēng)險。以下為信用風(fēng)險產(chǎn)生的幾個原因：

1、 信息不對稱

理論上，市場之所以能夠進行合理的資源配置，是因為市場上的商品價格包含了需要做出決策的所有信息。實際上，信息不對稱引起的價格波動會擾亂市場，因為它并不能充分反映交易的成本和收益情況。從根本上講，互聯(lián)網(wǎng)金融的關(guān)鍵是信用風(fēng)險定價，但是互聯(lián)網(wǎng)的模糊性、隱蔽性和分散性，會加劇借貸雙方的信息不對稱風(fēng)險。許多現(xiàn)金貸平臺為了彌補惡意欺詐用戶造成的損失，會增加風(fēng)險規(guī)則，要求借款人補充更多的個人信息，提高產(chǎn)品利息，以提高準(zhǔn)入門檻。但這反而會導(dǎo)致資質(zhì)好的客戶流失，那些資質(zhì)較差或者惡意欺詐客戶會繼續(xù)申請，這就是信息不對稱導(dǎo)致的逆向選擇。

2、借款人還款意愿消極

信用風(fēng)險還主要受借款人主觀意愿的影響，若借款人主觀意識上認(rèn)為逾期并不是大問題，那么平臺就會蒙受道德風(fēng)險引起的損失。由于我國現(xiàn)有征信體系還不健全，大眾信用意識較薄弱，再加上很多現(xiàn)金貸平臺并未接入央行征信系統(tǒng)，所以即便借款人在平臺發(fā)生嚴(yán)重逾期行為，也不會被計入央行的個人征信記錄中，因此催生了很多以騙貸為生的老賴。2019年《維度》節(jié)目組出于了解群眾在個人征信方面認(rèn)識程度的目的，做了相關(guān)調(diào)查。研究表明，約45%的用戶對個人征信知之甚少，盡管有一半用戶都覺得個人征信非常重要，但調(diào)查中仍有超過60%的用戶都曾有過征信負(fù)面記錄。

3、借款人還款能力下降

現(xiàn)金貸是一種沒有消費場景的純信用貸款，受眾群體以中低收入者為主，并且資金用途平臺無法追蹤。借款人可能會將款項用于消費、資金周轉(zhuǎn)、或是信用卡代償?shù)龋移毡榇嬖诙囝^借貸的情況。由于大多數(shù)現(xiàn)金貸平臺被快速清退市場，導(dǎo)致很多多頭貸客戶以新債還舊債的循環(huán)斷裂。很多平臺在對客戶做貸前風(fēng)險評估的時候，發(fā)現(xiàn)客戶的多頭貸情況并不嚴(yán)重，然而在貸中環(huán)節(jié)，客戶可能因為受外部客觀因素影響導(dǎo)致能成功借款的平臺數(shù)驟減，無法再以新債還舊債，其信貸風(fēng)險就爆發(fā)出來了。不可避免的外部客觀因素還有很多，如政府監(jiān)管、P2P暴雷、經(jīng)濟危機等，據(jù)網(wǎng)貸之家數(shù)據(jù)顯示，2020年受疫情影響，車貸、房貸、信用卡、消費貸等產(chǎn)業(yè)的逾期率都出現(xiàn)了短期上升。

4、 各平臺之間的信息不能共享

互聯(lián)網(wǎng)金融是集第三方支付、大數(shù)據(jù)金融、人工智能、三方征信、網(wǎng)絡(luò)借貸等各類行業(yè)于一身的產(chǎn)業(yè)，各大平臺之間可以相互合作，共享數(shù)據(jù)，但是大部分平臺尚未形成信息的有效共享。互聯(lián)網(wǎng)金融背景下的現(xiàn)金貸業(yè)務(wù)多數(shù)以線上審批模式為主，所以在一定程度上會要求平臺有很高的貸前風(fēng)險評估能力。一般平臺會采用風(fēng)險規(guī)則加上信用評分模型的形式，在貸前評估借款人風(fēng)險，所以平臺對借款人信息的采集程度在很大程度上左右了信用評估的準(zhǔn)確性，因此平臺之間的信息共享尤為重要。

三、 現(xiàn)金貸信用風(fēng)險控制對策

1、 增強反欺詐系統(tǒng)的建設(shè)

反欺詐一直以來都是信貸行業(yè)的重點工作之一。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，專業(yè)騙貸現(xiàn)象也越來越嚴(yán)重。常見的個人重要信息像身份證號和銀行卡號，甚至U盾都可以在網(wǎng)上買到，更不用說詐騙團伙只要多花一點成本就可以破解手機驗證、人臉識別等常用的反欺詐手段了。所以平臺需要在與欺詐團伙的不斷博弈當(dāng)中，依托強大的互聯(lián)網(wǎng)高新科技增強自身的反欺詐系統(tǒng)的建設(shè)，及時更新反欺詐手段，查漏補缺。目前關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)在識別團伙欺詐行為上有明顯作用。關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)是將所有申請人按年齡、設(shè)備、地址等不同維度信息關(guān)聯(lián)起來，形成了一張關(guān)聯(lián)圖譜，這種結(jié)構(gòu)型信息與一般用于識別欺詐的單一屬性信息相比，有絕對優(yōu)勢。

2、 加強貸中、貸后風(fēng)險監(jiān)控

一般現(xiàn)金貸行業(yè)的風(fēng)控流程包括貸前、貸中、貸后三個階段，其中貸前風(fēng)控是整個風(fēng)控流程中最為關(guān)鍵的階段。雖然一般反欺詐和多頭借貸規(guī)則在貸前都已經(jīng)做了攔截，但是借款人在拿到款項之后資金作何使用、行為軌跡是怎樣等，這些信息平臺都無法獲取，所以貸中、貸后環(huán)節(jié)存在很多隱藏風(fēng)險。比如用戶可能因經(jīng)濟環(huán)境的影響導(dǎo)致的還款能力下降，或者多頭借貸行為越發(fā)嚴(yán)重，或者用戶將款項用于違法行為等，這些都是導(dǎo)致信用風(fēng)險發(fā)生的不可控因素。所以平臺需要在貸中階段通過分析客戶的還款、興趣愛好、消費特征等行為數(shù)據(jù)，建立用戶行為評分卡評估風(fēng)險或及時調(diào)整相關(guān)貸前、貸后策略規(guī)則，及時做出信用風(fēng)險預(yù)警，為提早進入貸后環(huán)節(jié)做好準(zhǔn)備。

3、 建立符合政策要求的差異化定價策略

現(xiàn)金貸的差異化定價其實通過評估不同借款人的欺詐和信用風(fēng)險水平做出的相應(yīng)定價。目前絕大部分平臺的定價方式過于單一，部分平臺會對老客戶做適當(dāng)價格調(diào)整，極少數(shù)平臺會以客戶申請時提供的個人信息作為參考。總體而言，在價格這一方面各平臺的優(yōu)勢微乎其微。建立差異化定價策略，一方面是為了降低平臺為提高欺詐和信用風(fēng)險評估能力，要求借款人多填一些個人信息或因其他因素導(dǎo)致的客戶體驗度下降，優(yōu)質(zhì)客戶流失的風(fēng)險;另一方面是為了彌補欺詐客戶和資質(zhì)較差的客戶可能給平臺帶來資金損失的成本。值得強調(diào)的是，總體的定價標(biāo)準(zhǔn)還是需要嚴(yán)格遵守行業(yè)政策“低費率”的要求。

4、建立平臺間信息共享機制

目前來看，平臺對結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的分析處理能力已達到游刃有余的地步，然而常規(guī)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的反欺詐效果收效甚微。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)雖然有邏輯較難梳理、數(shù)據(jù)冗余、缺失比例嚴(yán)重，清洗難度大等缺點，但是相較于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)還是更能全面地刻畫用戶畫像，對提高反欺詐模型的正確率有明顯作用。因此，對于規(guī)模較小的現(xiàn)金貸平臺來說，尋求第三方征信公司、加強與互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)巨頭或銀行等傳統(tǒng)金融機構(gòu)在征信方面的合作，不僅能在一定程度上降低逆向選擇、欺詐、多頭引起的信用風(fēng)險，而且能提高自身的風(fēng)險把控水平，是在當(dāng)前環(huán)境下的不二之選。

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