文|朝陽(yáng)35處 涼絲絲

3月10日訊，近兩年來(lái)，類似“在線申請(qǐng)，資料簡(jiǎn)單，急速放款，無(wú)需抵押”的宣傳小廣告隨處可見(jiàn)，可見(jiàn)消費(fèi)金融越來(lái)越受到互金業(yè)界和資本青睞。尤其是小額現(xiàn)金貸業(yè)務(wù)，滿足了用戶的短期資金借貸需求，從線下一直火爆到線上。

目前，現(xiàn)金貸高利潤(rùn)與高欺詐并存的業(yè)態(tài)不但引發(fā)各種爭(zhēng)議，更引起了處座的興趣。今天處座就試圖用四個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題來(lái)勾勒現(xiàn)金貸業(yè)務(wù)的要點(diǎn)。

問(wèn)題1：現(xiàn)金貸到底是個(gè)什么業(yè)務(wù)?

現(xiàn)金貸(國(guó)外稱為Paydayloan即發(fā)薪日貸款)是一種小額短期借貸產(chǎn)品，其額度在1000元以下，年化利率平均在50%-200%之間，借款期限集中在7-30天。據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，目前國(guó)內(nèi)的小額現(xiàn)金貸平臺(tái)已有上千家，大體上可以分為幾類：

(1)互聯(lián)網(wǎng)系：以微粒貸、京東金條、螞蟻借唄為代表，資金實(shí)力比較雄厚，內(nèi)部流量轉(zhuǎn)化獲客成本低;

(2)垂直平臺(tái)：以手機(jī)貸、閃電借貸、現(xiàn)金巴士、工資錢包、量化派為代表，主要針對(duì)細(xì)分人群，獲客及資金成本相對(duì)較高;

(3)消費(fèi)金融系：以蘇寧消金的任性借、捷信消金的福袋為代表，基于目前分期業(yè)務(wù)擴(kuò)展，資金來(lái)源廣、成本低;

(4)銀行系：目前很多銀行推出自有現(xiàn)金貸產(chǎn)品，如包商銀行有氧貸、幸福金，產(chǎn)品大多針對(duì)行內(nèi)白名單客戶，利率普遍較低，客群與其他現(xiàn)金貸產(chǎn)品差異顯著。

目前，現(xiàn)金貸市場(chǎng)再以驚人的規(guī)模擴(kuò)張中。淺橙現(xiàn)金卡上線僅4個(gè)月，目前700萬(wàn)注冊(cè)用戶，16年底交易流水已超10億;2345貸款王16年業(yè)績(jī)快報(bào)顯示，16年平臺(tái)共發(fā)放貸款411.75萬(wàn)筆，營(yíng)業(yè)收入17.42億，凈利潤(rùn)6.35億，同比增長(zhǎng)52.19%;前隆手機(jī)貸上線三周年，目前用戶已超過(guò)700萬(wàn)……

與一般的消費(fèi)金融產(chǎn)品相比，現(xiàn)金貸主要具有以下五個(gè)特點(diǎn)：額度小、周期短、無(wú)抵押、流程快、利率高，這也是與其借貸門檻低的特征相適應(yīng)的?，F(xiàn)金貸的目標(biāo)客戶群主要有以下幾個(gè)特點(diǎn)：收入和學(xué)歷普遍偏低，月收入大部分集中在2000到3000元;信貸記錄較差，大多數(shù)人不能通過(guò)銀行借貸審核，甚至沒(méi)有個(gè)人信用記錄，多為無(wú)卡人群;所需借款金額從500到5000元不等，主要集中在1000-2000元;共債比例很高，據(jù)前海征信的常貸客產(chǎn)品掃描結(jié)果顯示，現(xiàn)金貸申請(qǐng)者共債比例超過(guò)60%，借貸次數(shù)平均在6次左右。

問(wèn)題2：高風(fēng)險(xiǎn)的現(xiàn)金貸業(yè)務(wù)能否盈利?

現(xiàn)金貸產(chǎn)品先天具有高違約風(fēng)險(xiǎn)的特點(diǎn)，目前國(guó)內(nèi)的現(xiàn)金貸平臺(tái)壞賬率在30%左右，最高能到達(dá)50%，做得較好的平臺(tái)壞賬率也有15%左右。與如此高的違約率對(duì)應(yīng)的卻是略顯簡(jiǎn)單粗糙的風(fēng)控流程,甚至存在亂放的現(xiàn)象，現(xiàn)金貸行業(yè)在如此高違約率情況下仍能獲得暴利固然與其小額分散的特點(diǎn)有關(guān)，但更深層的原因還在于其現(xiàn)階段的盈利模式，要解析現(xiàn)金貸的盈利模式首先需要介紹幾個(gè)公式。我們把現(xiàn)金貸客戶分為新貸客戶和續(xù)貸客戶兩類，由于風(fēng)控篩選等因素，續(xù)貸客戶相比新貸客戶風(fēng)險(xiǎn)較小。接下來(lái)我們來(lái)看四個(gè)公式：

(1)新貸客戶損失率*新貸客戶占比+續(xù)貸客戶損失率*續(xù)貸客戶占比=預(yù)期可承受損失率

(2)預(yù)期可承受損失率=收益率-成本率-預(yù)期利潤(rùn)率

(3)成本率=新貸成本率*新貸客戶占比+續(xù)貸成本率*續(xù)貸客戶占比

(4)新貸客戶占比+續(xù)貸客戶占比=1

(注：這里將當(dāng)月應(yīng)還款客戶逾期30天以上既列入損失，將收益率近似為平均借款期限*利率)

在上述四個(gè)公式中，平均借款期限、新貸成本率、續(xù)貸成本率、續(xù)貸客戶損失率均可由放貸機(jī)構(gòu)的歷史數(shù)據(jù)得出。預(yù)期利潤(rùn)率有放貸機(jī)構(gòu)預(yù)先制定，因此這里可變動(dòng)的量為收益率、續(xù)貸客戶占比，新貸客戶損失率(用陰影標(biāo)出)。

由于在現(xiàn)金貸發(fā)展初期最受關(guān)注的是可承受的新貸客戶損失率，接下來(lái)來(lái)研究利率和續(xù)貸客戶占比對(duì)新貸客戶損失率的影響。假設(shè)某現(xiàn)金貸產(chǎn)品平均借款期限27.9天，新貸成本率占放貸金額的5%，續(xù)貸成本率為1%，假設(shè)預(yù)期利潤(rùn)率為3%，續(xù)貸客戶損失率3%。下表中橫向?yàn)槔?，縱向?yàn)槔m(xù)貸客戶占比，表格中數(shù)據(jù)為在達(dá)到預(yù)期利潤(rùn)率的情況下可承受的新貸客戶損失率(新貸客戶可承受的損失率大于50%的用紅色標(biāo)出)。

由上表可以看出，越靠近右下角可承受的新貸客戶損失率越高。因此，我們可以得出現(xiàn)金貸高盈利的兩點(diǎn)原因：

一是利用高利率覆蓋高違約風(fēng)險(xiǎn)。較高的違約風(fēng)險(xiǎn)必然需要較高的利率去覆蓋，這在邏輯上很好理解。同時(shí)，上文計(jì)算的表格也從盈利模式的角度證明了這一點(diǎn)。由上表可見(jiàn)，在客戶結(jié)構(gòu)一定的前提下，利率越高，可承受的新貸客戶損失率也會(huì)增加。高利率加之同樣高不菲的手續(xù)費(fèi)和違約金成為其高盈利的原因之一。

二是通過(guò)續(xù)貸客戶比例控制風(fēng)險(xiǎn)?，F(xiàn)金貸本身面向的客戶為中低收入人群，用戶黏性較高，部分客戶會(huì)產(chǎn)生重復(fù)借貸需求。下表為某種現(xiàn)金貸產(chǎn)品有續(xù)貸的客戶比例隨時(shí)間的變化折線圖?？梢钥吹皆摲N產(chǎn)品越有10%的客戶當(dāng)月借貸當(dāng)月續(xù)貸，這一數(shù)字在第二個(gè)月達(dá)到峰值。從表格可以看出，在利率相同的情況下，續(xù)貸客戶占比越高，可接受的新貸客戶損失率越高。

在短期巨大人口流量紅利仍然持續(xù)的情況下，以上兩個(gè)因素是現(xiàn)金貸暴利背后的主因。

問(wèn)題3：不注重風(fēng)控的現(xiàn)金貸業(yè)務(wù)能否持續(xù)?

上文分析了目前很多現(xiàn)金貸平臺(tái)“閉著眼睛放貸”也能盈利的兩個(gè)主要原因，然而進(jìn)一步分析會(huì)發(fā)現(xiàn)，在市場(chǎng)發(fā)展的中后期，這種模式就走不通了，風(fēng)控會(huì)越來(lái)越成為關(guān)鍵。

首先，由于現(xiàn)金貸小額短期的特點(diǎn)，導(dǎo)致行業(yè)進(jìn)入壁壘較低，難以形成較大的寡頭，資本的趨利性勢(shì)必導(dǎo)致越來(lái)越多的玩家加入現(xiàn)金貸領(lǐng)域，在流量紅利期逐漸過(guò)后，現(xiàn)金貸行業(yè)在長(zhǎng)期將趨向于充分競(jìng)爭(zhēng)，一方面根據(jù)市場(chǎng)規(guī)律，價(jià)格會(huì)回到一個(gè)相對(duì)合理的位置，因而完全依賴于高利率覆蓋風(fēng)險(xiǎn)的模式走不通。另一方面想要留住優(yōu)質(zhì)客戶提高客戶黏性，服務(wù)質(zhì)量會(huì)成為關(guān)鍵。

其次，小額現(xiàn)金貸本身的目標(biāo)客戶群就存在潛在的信用風(fēng)險(xiǎn)，惡意欠款現(xiàn)象普遍，多頭借貸尤為嚴(yán)重。大多用戶沒(méi)有足夠的薪水及時(shí)還款，不少用戶只能通過(guò)“借新還舊”的方式持續(xù)不斷地陷入債務(wù)漩渦。

因而隨著現(xiàn)金貸市場(chǎng)趨于成熟，建立行之有效的風(fēng)控模型，實(shí)現(xiàn)降低違約率和提高用戶體驗(yàn)的兼顧將成為現(xiàn)金貸產(chǎn)品在未來(lái)激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中立于不敗之地的關(guān)鍵。

問(wèn)題4：現(xiàn)金貸風(fēng)控到底怎么做?

本文精華部分來(lái)了。要建立較為完整的一套現(xiàn)金貸風(fēng)控體系需要包括貸前審批、授信，貸中跟蹤、監(jiān)控，貸后、失聯(lián)修復(fù)、不良催收，是一個(gè)極為復(fù)雜的過(guò)程。每一個(gè)流程都會(huì)影響整個(gè)的風(fēng)控質(zhì)量。這里主要介紹貸前的風(fēng)控措施。

通過(guò)與現(xiàn)金貸相關(guān)從業(yè)人員交流后發(fā)現(xiàn)，各家現(xiàn)金貸公司風(fēng)控流程不盡相同，但總體來(lái)說(shuō)，現(xiàn)金貸風(fēng)控流程可以分為四個(gè)階段：黑名單，風(fēng)控規(guī)則，反欺詐網(wǎng)絡(luò)，風(fēng)控模型。本文主要介紹一些常見(jiàn)的風(fēng)控規(guī)則供參考。

(1)勾稽比對(duì)

勾稽比對(duì)是會(huì)計(jì)行業(yè)的一個(gè)常用術(shù)語(yǔ)，在風(fēng)控中主要指利用多維度數(shù)據(jù)進(jìn)行邏輯對(duì)應(yīng)關(guān)系檢驗(yàn)的方法，舉例來(lái)看：假設(shè)用戶填寫的“收入水平”為變量A，“工作地點(diǎn)”為變量B，申請(qǐng)時(shí)IP地址的“所處區(qū)域”為變量C。從A+B的維度來(lái)看，倘若用戶填寫的A月收入有數(shù)萬(wàn)元，B卻顯示在某個(gè)偏遠(yuǎn)山區(qū)的修車廠工作，我們或許應(yīng)該懷疑用戶虛報(bào)收入。若從B+C的維度來(lái)看，倘若B變量顯示用戶工作地點(diǎn)在北京，C卻顯示申請(qǐng)時(shí)IP地址在云南，或者頻繁更換IP地址去申請(qǐng)，我們或許應(yīng)該考慮金融欺詐的風(fēng)險(xiǎn)。若結(jié)合A+B+C的維度來(lái)看，若B變量顯示客戶在北京國(guó)貿(mào)工作，A變量顯示月入10000元，IP地址、申請(qǐng)地點(diǎn)都在北京，通過(guò)三個(gè)變量數(shù)據(jù)的交叉驗(yàn)證，可以初步推斷申請(qǐng)人是常住北京的中等收入白領(lǐng)。倘若再增加更多變量例如填寫手機(jī)號(hào)碼常用通話地點(diǎn)等，就能從更多的角度驗(yàn)證出數(shù)據(jù)的可靠性。

(2)交叉檢驗(yàn)

交叉檢驗(yàn)與勾稽比對(duì)有細(xì)微差別，但兩者都是利用多維度數(shù)據(jù)對(duì)用戶真實(shí)性和可靠性進(jìn)行驗(yàn)證的方法，這里只簡(jiǎn)單舉個(gè)例子，例如申請(qǐng)人提供了工作單位地址，但用外部數(shù)據(jù)驗(yàn)證結(jié)果顯示該單位不再這個(gè)地址，那該用戶可能存在欺詐風(fēng)險(xiǎn)。

(3)強(qiáng)特征篩選

有一些變量在風(fēng)控的考量中占有較大的權(quán)重，例如多頭借貸次數(shù)，該次數(shù)較高意味著用戶存在嚴(yán)重的多頭借貸情況嚴(yán)重，有較高的違約風(fēng)險(xiǎn)。拿前海征信常貸客產(chǎn)品驗(yàn)證結(jié)果舉例，命中常貸客客戶信貸逾期風(fēng)險(xiǎn)是普通客戶的3~4倍。還有較常見(jiàn)的強(qiáng)特征變量有關(guān)注機(jī)構(gòu)(催收機(jī)構(gòu)等)通話，工作日夜間通話等。

(4)風(fēng)險(xiǎn)關(guān)系

風(fēng)險(xiǎn)關(guān)系主要驗(yàn)證與申請(qǐng)人相關(guān)聯(lián)個(gè)體的信息。例如，該申請(qǐng)者通訊錄中是否存在較多被列入黑名單的聯(lián)系人，該申請(qǐng)人的生情電話或IP是否曾被另外的申請(qǐng)者使用過(guò)等。

(5)用戶的行為數(shù)據(jù)

用戶的行為數(shù)據(jù)也可以很好地用以鑒別金融欺詐。例如通過(guò)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)顯示，在凌晨3點(diǎn)左右申請(qǐng)貸款的用戶的信用風(fēng)險(xiǎn)更高，這可能因?yàn)楹芏嗥墼p者對(duì)智能信貸不熟悉，錯(cuò)誤地以為凌晨無(wú)信貸員審批，防御薄弱的突破口;此外，申請(qǐng)時(shí)多次修改填寫資料的用戶可能存在信息造假，因?yàn)槠胀ㄈ送ǔ２粫?huì)頻繁記錯(cuò)自己的私人信息。這些獨(dú)特的用戶行為數(shù)據(jù)一定程度上也能甄別風(fēng)險(xiǎn)，反應(yīng)用戶信用。

需要指出的是，在整個(gè)風(fēng)控流程中，要注重風(fēng)控和用戶體驗(yàn)之間的平衡。若一味強(qiáng)調(diào)風(fēng)控會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)需求過(guò)多，風(fēng)控模型過(guò)于復(fù)雜，從而降低授信速度。同時(shí)，需要用戶提交資料過(guò)多也會(huì)增加用戶流失風(fēng)險(xiǎn)，在建立風(fēng)控流程的過(guò)程中需要謹(jǐn)記的一點(diǎn)是風(fēng)控的最終目標(biāo)是最佳的收益風(fēng)險(xiǎn)比。

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