文|億歐網(wǎng)

3月31日訊，幾年前，大家談到互聯(lián)網(wǎng)金融，往往都是看一個平臺的成交量，用戶數(shù)，對接資產(chǎn)規(guī)模，是否有足夠的理財和B端穩(wěn)健的資產(chǎn)儲備等，隨著這兩年利率市場化的逐步完成以及整體市場無風(fēng)險收益率的下行，原來很多互金平臺希望走的傍機構(gòu)大腿找各種穩(wěn)定的非標(biāo)資產(chǎn)來快速實現(xiàn)線上售賣和用戶圈層的形式已經(jīng)走入了窮途末路。最直接的政策限制就是銀監(jiān)會在關(guān)于網(wǎng)貸行業(yè)的監(jiān)管辦法中明確提出了個人和企業(yè)融資金額的限制，加上走B端的資產(chǎn)合作模式并非是持久之計，因此大多數(shù)平臺都開始了轉(zhuǎn)型消費金融的模式探索。

在互聯(lián)網(wǎng)金融的第一階段，監(jiān)管還不深入，而互聯(lián)網(wǎng)理財也剛剛啟蒙，很多理財投資個體在傳統(tǒng)的銀行、保險理財中并未體驗或者是享受到超過10%以上甚至是20%的高息理財收益率，因此在頭幾年，很多新上線的平臺都通過新手標(biāo)、加息標(biāo)和一些相對比較高風(fēng)險的線下理財融資項目，以高息或者是存續(xù)時間越長收益越高的方式來進行用戶和市場拓展。這樣的弊端就是在面臨產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟風(fēng)險和一定的經(jīng)濟周期的時候，平臺會面臨極大的資金壓力也有瞬間崩盤的風(fēng)險，還有一些集資詐騙平臺也利用這個機遇期進行不法行為，衍生了一些區(qū)域化的龐氏騙局。

回看互金，“爬坡”模式穩(wěn)健，“蹦極”模式刺激

在這個領(lǐng)域里面，從這幾年的發(fā)展歷程看，其實有兩種類型，一種是從最開始就篤定了要做一種穩(wěn)健的，利于民生消費和小微融資需求的“落地”模式，這種模式的主要特點就是平臺以開發(fā)和撮合線上與線下之間理財與融資需求的匹配，做信息撮合，不擔(dān)保，而是在整個鏈條中做好獲客、征信、管理和催收等中間服務(wù)，而最終的資金交易和融資服務(wù)需求達成則是由用戶之間進行匹配。而且往往也是在大消費金融領(lǐng)域內(nèi)進行場景和需求拓展，這種模式筆者歸納為“爬坡”模式，相對比較穩(wěn)健，直接匹配裝修、經(jīng)營、家電、教育、旅行等剛性民生類融資需求，消費周期也比較穩(wěn)定。這種模式的行業(yè)代表有宜信系宜人貸(宜人貸已經(jīng)美股上市)，中信系麻袋理財?shù)取?/p>

另一種模式從最開始就帶有很強的“急功近利”性質(zhì)，并且在量化和考核指標(biāo)上帶有濃厚的傳統(tǒng)金融機構(gòu)色彩。從運作的手法上看，更像是各種金融資產(chǎn)的線上分銷平臺，一定程度上也把一些灰色的民間借貸模式搬到了線上，投資者在平臺上購買的項目可能是信托衍生資金池、區(qū)域產(chǎn)業(yè)化擔(dān)保項目、制造企業(yè)產(chǎn)能融資項目以及各種線下抵押、擔(dān)保、典當(dāng)?shù)姆菢?biāo)交易資產(chǎn)，并非是一手的用戶原始端發(fā)起的需求項目。這種P2B的模式最大的特點就是具備濃厚的“信用衍生”和“增信”特色，產(chǎn)品需要通過各個信用衍生主體之間的合約和擔(dān)保來保障資產(chǎn)安全，而一旦出現(xiàn)風(fēng)險，那么投資人資金就相當(dāng)于進入了一個崩塌的資金池，追回資金也需要歷經(jīng)一個痛苦的過程。這種模式筆者歸納為“蹦極”模式，刺激但也高風(fēng)險，平臺可以在短期內(nèi)獲得巨量成交但隨時有可能崩盤。這種模式以早期的紅嶺創(chuàng)投為代表，其巨額大標(biāo)曾經(jīng)飽受質(zhì)疑。

監(jiān)管壓力背后，是對互金本質(zhì)的回歸：覆蓋率、效率、風(fēng)險管理

可以說，從去年開始，有關(guān)互聯(lián)網(wǎng)金融的監(jiān)管開始從指導(dǎo)意見階段進入到具體的細(xì)則執(zhí)行階段，雖然具體的實施細(xì)則仍未出齊，但基本上都已經(jīng)形成了最基本的行為準(zhǔn)則。比如在網(wǎng)貸領(lǐng)域，主要就是一個辦法和三個指引，分別是《網(wǎng)絡(luò)借貸信息中介機構(gòu)業(yè)務(wù)管理暫行辦法》(這個暫行辦法基本上等同于網(wǎng)貸行業(yè)的基本規(guī)范)、《網(wǎng)絡(luò)借貸信息中介備案登記管理指引》，《網(wǎng)絡(luò)借貸資金存管業(yè)務(wù)指引》以及關(guān)于還未發(fā)布的信息透明公開的一個指引。

根據(jù)網(wǎng)貸之家的數(shù)據(jù)，截至2016年底，網(wǎng)貸行業(yè)正常運營平臺數(shù)為2448家，相比2015年底減少了985家，業(yè)內(nèi)預(yù)計2017年平臺數(shù)量還將腰斬。從2017年的網(wǎng)貸行業(yè)發(fā)展力量對比來看，平臺數(shù)量大幅減少，集中度有所加強，符合個人、小微定位并且立足于某一些細(xì)分產(chǎn)業(yè)和場景的“爬坡”模式平臺逐步迎來了后監(jiān)管時代的發(fā)展機遇。相對來說，想做“蹦極”模式的平臺后期難度會越來越大(資產(chǎn)難找、收益不高、風(fēng)險集聚)，而做穩(wěn)健的爬坡模式的平臺和機構(gòu)則會逐步符合監(jiān)管定位并且在做好產(chǎn)業(yè)和細(xì)分場景定位同時在后端的大數(shù)據(jù)、智能風(fēng)控和用戶行為分析上獲得更大突破。

其實，如果回歸到互金發(fā)展的深度層面，第一個階段拼的是資產(chǎn)獲取和生成能力，但是這種模式并不是可持續(xù)的，特別是對于行業(yè)內(nèi)的中小平臺而言，這種類似于交易平臺和交易所的模式其實很難匹敵像平安，中信這樣的具體金融資源優(yōu)勢的平臺(在這一點上，平安陸金所也是逐步收縮范圍，認(rèn)識到了自身優(yōu)勢，剝離P2P開始聚焦做開放的資產(chǎn)交易平臺)，而一旦利率市場發(fā)生變化或者是政策監(jiān)管有所收緊，那么這種資產(chǎn)驅(qū)動型的模式就很難延續(xù)下去(這也是為什么一些小平臺在去年開始逐步退出的原因)。

而到了目前這個階段，其實比拼的是信貸管理和分發(fā)的效率，以及對于特定的用戶群和場景圈的風(fēng)控管理能力，這個又恰恰是“爬坡”模式平臺的優(yōu)勢，并且現(xiàn)在大多已經(jīng)實現(xiàn)大數(shù)據(jù)風(fēng)控技術(shù)的場景化應(yīng)用，可以在幾分鐘之內(nèi)判斷用戶信用并實施放款行為，滿足小額、分散、技術(shù)、高效的目的。

從資產(chǎn)驅(qū)動到數(shù)據(jù)、技術(shù)驅(qū)動，才是互金本質(zhì)優(yōu)勢

在數(shù)據(jù)化信貸管理和以場景化金融作為互聯(lián)網(wǎng)金融新資產(chǎn)屬性的生態(tài)打造中，傳統(tǒng)的BAT和新興的互聯(lián)網(wǎng)金融類獨角獸們，其實都在進行各種市場滲透，無論是在效率、成本和用戶體驗上都具備了足夠的市場沖擊性。

目前市場上主流的消費金融產(chǎn)品是現(xiàn)金貸+信用分期產(chǎn)品，當(dāng)然背后基本上都依托于其大數(shù)據(jù)風(fēng)控和信用審核體系，前面提到的螞蟻、騰訊、京東以及中信系、平安系都在進行這樣的產(chǎn)品匹配，阿里的花唄、借唄;京東的白條、金條;騰訊的微粒貸，百度有錢花以及中騰信、小花錢包(分別是信用貸款和信用分期，資金端與麻袋理財對接)都是如此。個人認(rèn)為，這種基于互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)并且自建模型，通過用戶模型不斷優(yōu)化迭代的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)性信貸管理模型和傳統(tǒng)銀行的抵押擔(dān)保型授信模式有本質(zhì)區(qū)別，從資產(chǎn)驅(qū)動的發(fā)展模式到數(shù)據(jù)、技術(shù)的驅(qū)動，也意味著整個行業(yè)的進步與提升，這也是互金行業(yè)本質(zhì)優(yōu)勢。

在數(shù)據(jù)化風(fēng)控和安全領(lǐng)域，螞蟻金服曾投入了2200多臺服務(wù)器，專門用于風(fēng)險的檢測、分析和處置，擁有平均100毫秒(眨眼時間的1/4)的實時風(fēng)險識別與管控能力?；谖浵伣鹑谠疲Ц秾毜膶崟r支付處理峰值能力達到8.59萬筆/秒;在大數(shù)據(jù)風(fēng)控技術(shù)上，微眾銀行借助大股東騰訊獨特的網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)管理與分析能力，通過在數(shù)據(jù)源和評級方法上的創(chuàng)新，有效降低金融服務(wù)中的信用風(fēng)險和欺詐風(fēng)險，從而提升了信貸審核的效率。相對于螞蟻金服和騰訊金融而言，還有一種具有濃厚的金融背景的平臺，其實也在進行數(shù)據(jù)風(fēng)控的驅(qū)動，比如平安集團建立了前海征信以及平安普惠金融事業(yè)部，而中信產(chǎn)業(yè)基金旗下的中騰信和麻袋理財則是通過RiskAI風(fēng)控系統(tǒng)實現(xiàn)消費金融用戶融資需求和理財需求的匹配。

其實，無論是BAT還是宜人貸、麻袋理財這些新興的互金平臺，在資產(chǎn)端的用戶需求都帶有明顯的消費金融特點，前端通過大數(shù)據(jù)、人臉識別、生物指紋等前沿技術(shù)采集用戶信息，后端通過大數(shù)據(jù)分析、反欺詐模型來實現(xiàn)用戶行為綜合分析，并結(jié)合用戶社保、教育、工作等基本情況和其他征信公司數(shù)據(jù)，通過社交、資金、信貸記錄等各種數(shù)據(jù)來綜合、高效、科學(xué)地評定用戶信用，并且在線上快速放款(快則幾分鐘慢則幾小時或者一天)，這種高效的信貸管理模式和傳統(tǒng)金融的信貸管理模式存在本質(zhì)區(qū)別。

一抹亮點：互金數(shù)據(jù)化之后看平臺人均科技-金融貢獻度?

從目前的趨勢看，“蹦極”模式的平臺雖然短期內(nèi)能夠獲得巨量成交，平臺的人均貢獻度也可能較高，但是這種模式是不持續(xù)的，在未來幾年也會慢慢走入死胡同(比如一些專門對接金融資產(chǎn)交易的平臺，因為這種模式更趨金融資產(chǎn)驅(qū)動性而不是深入場景的消費金融屬性);而立足于消費金融的“爬坡”模式的平臺，其人均科技-金融貢獻度卻可以慢慢提高，依托于核心的大數(shù)據(jù)風(fēng)控和數(shù)據(jù)化信用管理能力，在場景端發(fā)力，實現(xiàn)效率提升和成本降低?？梢哉f，這種模式是小而美的。

這里的人均科技-金融貢獻度是筆者提出的一個新概念，當(dāng)然確定性和科學(xué)性還有待于進一步驗證，不過可以反映目前主流的互聯(lián)網(wǎng)平臺在內(nèi)部管理和風(fēng)控模式以及資產(chǎn)來源上的一個基本轉(zhuǎn)型和考核指標(biāo)：從資產(chǎn)驅(qū)動性走向基于場景的消費金融驅(qū)動，其中以大數(shù)據(jù)和智能風(fēng)控以及各種用戶行為屬性分析為基礎(chǔ)，以基于互聯(lián)網(wǎng)的線上分期和現(xiàn)金貸款為主要產(chǎn)品表現(xiàn)。

可以簡單舉個例子，比如最近公布2016年財報的宜人貸，2016年全年促成貸款203億元，營收為人民幣32.380億元(約合4.664億美元)，雖然200多億的撮合成交量對于純B端驅(qū)動的資產(chǎn)交易或者是分銷平臺而言不算什么，但是這種基于民生和消費金融屬性的模式更具有科技-金融貢獻度的內(nèi)涵。從官方上獲知宜人貸員工為“數(shù)百人”，從人數(shù)和撮合成交量匹配看，其人均科技-金融貢獻度還是較高的。

還有一個有意思的例子是中信旗下的“麻花組合”(麻袋理財和小花錢包)，有數(shù)據(jù)顯示，麻袋理財團隊100人左右，目前累計撮合成交量84億，根據(jù)2016年的線上貸款和理財撮合量，2017年制定了要實現(xiàn)100億的消費金融信貸撮合成交規(guī)模的目標(biāo)，如此一來后端必然需要依賴大數(shù)據(jù)和智能風(fēng)控系統(tǒng)的輔助。筆者關(guān)注的是，像這樣一直100人的團隊，要在消費金融領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)100億元的撮合目標(biāo)，從科技-金融貢獻度角度來看，也是非常具有參考意義的。

據(jù)了解，麻花組合主要通過RiskAI風(fēng)控系統(tǒng)對數(shù)據(jù)進行深度加工，這些加工后的數(shù)據(jù)將作為信貸規(guī)則判斷以及信貸評分模型的決策依據(jù)，審批系統(tǒng)按照標(biāo)準(zhǔn)化流程實行規(guī)則和模型的自動決策，并告知用戶是否借貸成功，而信貸產(chǎn)品最關(guān)鍵的額度及期限，差異化費率等，也同步完成。在理財端，麻袋理財會根據(jù)不同市場渠道的獲客效率和成本進行數(shù)據(jù)分析，具體包括首投成本、首投轉(zhuǎn)化率、用戶復(fù)投率等一系列數(shù)據(jù)指標(biāo)，自動篩選出低成本有效渠道進行投放，并且可以根據(jù)對歷史數(shù)據(jù)的分析，發(fā)現(xiàn)并自動挖掘新的投放渠道。

在可以預(yù)期的未來，以大數(shù)據(jù)風(fēng)控為核心的金融科技能力具有很強的人均科技-金融貢獻度的作用。金融科技時代已經(jīng)來到，更多的平臺會聚焦在消費金融大產(chǎn)業(yè)圈內(nèi)，而推動消費金融產(chǎn)品用戶體驗度提升的，必然是產(chǎn)品后端的大數(shù)據(jù)風(fēng)控和管理能力，包括人工智能、反欺詐、區(qū)塊鏈、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策分析鏈等各種綜合技術(shù)的運用。到了真正金融科技化的階段，比拼的就不再是簡單的成交量和用戶規(guī)模，而是真正的用戶-場景-資金匹配度和平臺的人均科技-金融貢獻度，這個才直接決定后期的平臺成長性。

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