文|36kr

4月12日訊，3月25日，刺殺辱母者一事，毫無征兆的引爆了整個互聯(lián)網(wǎng)圈，其背后的關于民間借貸的「灰產鏈」再次被曝光。

這不是民間借貸第一次產生負面消息。

早在2012年，浙江省東陽市女企業(yè)家吳英通過借貸關系非法集資，金額達7.7億，此事在當時也引發(fā)了廣泛的關注。此后，浙江省錯綜復雜的民間借貸逐漸被公眾所熟知。根據(jù)浙江省高級人民法院提供的數(shù)據(jù)，從2012年至2015年，浙江法院民間借貸糾紛案收案數(shù)量逐年上升高居全國第一。

根植民間的借貸行業(yè)在「互聯(lián)網(wǎng)化」上的進度與負面新聞「幾乎同步」。2016年11月30日，大學生裸貸風波余波猶在：出借人收取借款女學生的裸照作為抵押，同時收取極高的利息，通過高利貸和裸照誘使借款人一步一步走向賣淫的深淵。

雖然多次被爆負面新聞，輿論也不止一次對其進行口誅筆伐，但是借貸這種古老的人際關系并沒有因此沉寂。相反，借助互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)大潮，越來越多的借貸轉移到了線上，借款也變得前所未有地快捷便利。

從2015年開始，現(xiàn)金貸作為消費金融的一個重要分支開始強勢崛起，現(xiàn)正在以熊熊燎原的趨勢，席卷而來。

現(xiàn)金貸，是小額現(xiàn)金貸款業(yè)務的簡稱，具有方便靈活的借款與還款方式，以及實時審批、快速到賬、額度小、期限短等特性。在國外，現(xiàn)金貸也被稱為發(fā)薪貸，在發(fā)薪日還款。主要面向提前消費的月光族，以80、90后為主。

國內外現(xiàn)金貸發(fā)展簡史

自上世紀90年代，美國出現(xiàn)現(xiàn)金貸(Payday Loan)至今，「現(xiàn)金貸」業(yè)務不但沒有消亡，反進入了一個穩(wěn)定期，成為了底層人民常用的一種金融服務。90年代的美國，大約有20%的居民面臨融資困難，他們有小額借款周轉的需求，但又難以獲得傳統(tǒng)金融機構的服務，巨大的市場需求成為了現(xiàn)金貸興起的土壤。

早期現(xiàn)金貸的風控又完全依靠人工審核，行業(yè)壞賬率極高，當時美國現(xiàn)金貸機構不良貸款率在10%至20%左右。這使得現(xiàn)金貸機構不得不以極高的利率去填補壞賬帶來的損失，而這又使得現(xiàn)金貸只能吸引到信用資質較差的借款人。

這樣的惡性循環(huán)直到直到Zest Finance等以大數(shù)據(jù)為手段的金融科技公司出現(xiàn)之后才有了好轉。這些公司通過大數(shù)據(jù)和機器學習，為現(xiàn)金貸機構建立了技術化的風控體系，將壞賬率顯著地降低，同時也使得借款人承受的利率降低了很多。

然而，雖然需求量很大，風險控制也日益完善，現(xiàn)金貸在歐美依然受到嚴厲的管制。美國為現(xiàn)金貸劃定了36%的利率天花板，而英國在此前也規(guī)定現(xiàn)金貸的利率不得超過每天0.8%。2016年5月11日，谷歌官方博客發(fā)布公告稱，今年7月13日起，谷歌將禁止所有60天短期貸款產品廣告以及年利率在36%以上的貸款產品廣告，因為這些產品”可能導致用戶無法負擔或高違約率”。谷歌此舉意在規(guī)避公司存在道德風險，然而對此類產品的需求依舊是存在的。

國內現(xiàn)金貸：起步晚、快速完善中

不同于國外系統(tǒng)完善的征信體系，脫胎于民間的薪金貸在互聯(lián)網(wǎng)化到一定程度才開始陸續(xù)興起，而隨著移動互聯(lián)時代的大數(shù)據(jù)風控技術的成熟，國內的現(xiàn)金貸終于開始走上「正規(guī)軍」之路。

(1)第一個階段2006-2013年，從線下債權轉讓模式開始，再發(fā)展為線上+線下模式(O2O模式)，中期現(xiàn)金貸業(yè)務模式興起

2007年拍拍貸成立，現(xiàn)金貸開始線上運營模式 中國首次引進P2P概念。2012年，宜信推出網(wǎng)絡借貸平臺宜人貸。另外，這期間陸續(xù)出現(xiàn)的比較知名的P2P平臺有人人貸、陸金所、你我貸等。此類業(yè)務最典型的特征就是線下獲取借款人，線上募集資金，中期現(xiàn)金貸業(yè)務模式興起。

在P2P網(wǎng)貸火熱之時，新的業(yè)務模式悄然興起，線上獲取借款人成為趨勢，比如短期現(xiàn)金貸和隨借隨還類現(xiàn)金貸，基本上是隨著互聯(lián)網(wǎng)理財?shù)呐d起而逐步普及，銀行也順勢推出此類業(yè)務，而大型互聯(lián)網(wǎng)公司更是利用自身流量，輕而易舉地開展了現(xiàn)金貸業(yè)務。如螞蟻金服的借唄，騰訊的微粒貸，中騰信的小花錢包等。

2015年左右，國外的發(fā)薪日貸款模式被帶進中國，隨后很快開始了「本土化」落地，中國特色模式的現(xiàn)金貸迅速涌現(xiàn)。

國外發(fā)薪日貸款主要為線下設立營業(yè)網(wǎng)點，后來也逐步開始線上化，其主要是用發(fā)薪日的工資來還前期的借款。國內的超短期現(xiàn)金貸機構一開始就以線上為主，通過線上進行風控。不僅可以節(jié)省運營費用，也可以覆蓋更多的人群，而且借款目的不特定，跟發(fā)薪日關聯(lián)度不高。超短期現(xiàn)金貸典型代表有手機貸、2345貸款王、現(xiàn)金巴士等。但是，目前此類現(xiàn)金貸機構壞賬率依然偏高，風控水平還有待提高。

(2)2013-2015，隨著移動支付的興起、大數(shù)據(jù)風控的完善，現(xiàn)金貸開始野蠻生長。隨借隨還類、短期、超短期現(xiàn)金貸開始發(fā)力，標志著純線上現(xiàn)金貸業(yè)務興起。

可以看出，2013年開始，由于移動支付的大面積普及，借貸類項目的融資開始了爆發(fā)式增長，直到2016年有所回落。而北京和上海作為中國的金融中心，大部分的融資事件都發(fā)生在這兩座城市。

現(xiàn)金貸業(yè)務模型

現(xiàn)金貸的直接參與方為投資人、現(xiàn)金貸機構和借款人。除此之外，在業(yè)務過程中機構還會受到監(jiān)管機構的監(jiān)管，也會接受征信、催收以及其他機構的服務。

產品的分類與目標客戶群密切相關，30天以內的短期現(xiàn)金貸周期短、金額低、利率高，與國外的payday loan極為相似，目標客戶也以藍領為主。白領和學生由于信用等級更高，機構也愿意為他們提供周期更長、金額更高且利率更優(yōu)惠的貸款。

按借款額和借款周期分類：30天以內，借款額小于1500，一次性還本付息;30天以上，借款額超過3000，可分期。

按借款人畫像(藍領、白領、學生)

成本結構：

目前現(xiàn)金貸領域成熟的玩家基本都需要組建技術主導的風控團隊，通過大數(shù)據(jù)和機器學習不斷為借款人做更精確的定位，從而將壞賬風險降到最低。根據(jù)業(yè)內人士透露，維持一個成熟的技術型風控團隊的成本大約為每年600萬到700萬之間。而從無到有地搭建風控模型，至少需要半年時間。這對很多新玩家來說都是一筆非常大的支出，如果規(guī)模沒有達到一定程度，貿然搭建風控團隊甚至會拖累機構的發(fā)展。

現(xiàn)金貸由于具有筆均貸款金額低以及壞賬率高的特征，導致同等的貸款規(guī)模，現(xiàn)金貸機構需要催收的人數(shù)要比其他金融機構多得多。這就使得催收成本在其成本結構中的占比上升。業(yè)內人士分析指出：如果機構月貸款金額1億元，壞賬率5%，則每月會產生5000-10000個待催收的用戶。而實際壞賬率可能遠高于此，這就需要機構維護一個幾十人甚至上百人的催收團隊。

壞帳成本，視壞賬率而定，目前沒有普遍應用的不良資產處理;壞帳成本和風控成本是反相關的。

壞賬成本是指機構確認無法追回的借款，是現(xiàn)金貸業(yè)務最主要的成本，目前正常運轉的機構壞賬率一般在5%-10%。有效的風控和催收可以顯著地降低壞賬成本，所以每個機構都必須面對如何分配成本低的決策。

稅務成本

金融業(yè)一般納稅人稅額為6%，對于機構而言這是一筆無法規(guī)避的成本。機構必須嚴格處理帳務，避免因稅務導致的虧損，同時也需遠離稅務可能引起的法律風險。

一圖看懂薪金貸與P2P和消費分期間的區(qū)別

現(xiàn)金貸和P2P最大的區(qū)別在于現(xiàn)在的現(xiàn)金貸的資金主要來源于機構而非個人投資者。現(xiàn)金貸的資產端十分聚焦，就是短期貸款產品。P2P的資產端很復雜，既有2B也有2C，有無抵押貸也有抵押貸，甚至包括沒有資產端的非法集資。

2015年開始，創(chuàng)業(yè)者包括原先的P2P平臺，都開始把目光轉向了現(xiàn)金貸。對此，業(yè)內分析人士指出，這是大趨勢使然：因為與P2P的模式相比，現(xiàn)金貸在資產端具有很大的優(yōu)勢。車貸、房貸以及企業(yè)貸都是傳統(tǒng)金融機構耕耘多年的領域，與之相比互聯(lián)網(wǎng)平臺并沒有任何競爭優(yōu)勢。而現(xiàn)金貸業(yè)務是傳統(tǒng)金融機構鮮有涉及的藍海，同時互聯(lián)網(wǎng)平臺可以更快地審批并放款，這是傳統(tǒng)金融機構所不具備的能力。

現(xiàn)金貸業(yè)務集中在線上，參與者僅限機構和借款人，不可預料的風險更少。消費分期有線下場景，利益關系更為復雜，機構需要支出大量的成本搭建并維護渠道。

風控能力將成為機構勝出的關鍵因素

征信體系不完善，各機構間競爭激烈，同時數(shù)據(jù)互不相通，導致一人多貸情況十分普遍，使得全行業(yè)風險更高，只是目前現(xiàn)金貸領域的「行業(yè)通病」。

綜上分析，智投云認為：「未來現(xiàn)金貸，得風控者贏未來」，這也十分接近金融的本質——風險定價。目前中國經(jīng)濟下行趨勢明顯，這將導致整個金融體系中不良資產的積累。而作為金融業(yè)中風險相對較高的分類，如何以可承受的成本投入構建一個適合自身業(yè)務的風控體系，是每個現(xiàn)金貸機構必須面對的問題。未來的現(xiàn)金貸，每個環(huán)節(jié)的風險控制都會被綜合納入到風控模型里去考慮。

貸前：雖然目前大多機構都和芝麻信用等征信平臺達成合作，然而從業(yè)者坦言，對于相當一部分借款人，他們的征信記錄是一片空白的，這將使得機構承擔更高的風險。同時，機構之間的數(shù)據(jù)通道目前尚未打開，很多借款人在其他機構的信用記錄并未被其他機構利用。未來隨著征信體系的不斷完善和機構間數(shù)據(jù)的共享，機構在貸款前可以獲得更完善的用戶畫像，將大部分不合格的借款人篩選掉。

貸后：目前現(xiàn)金貸機構并沒有特別優(yōu)質的不良資產處理渠道，但這其實是一筆很可觀的資產。如果機構能適當?shù)靥幚聿涣假Y產，挽回部分損失，可以使得企業(yè)更加健康地周轉?，F(xiàn)在已經(jīng)有諸如催天下等催收公司可代為處置不良資產，相信未來還將有更多資產管理公司服務于現(xiàn)金貸機構的不良資產處理。人工智能、區(qū)塊鏈或將成為現(xiàn)金貸的「標配」除了風控，新興技術的應用也將是現(xiàn)金貸機構競爭的領域?，F(xiàn)金貸行業(yè)本身就是伴隨著新興的互聯(lián)網(wǎng)技術走向繁榮的，現(xiàn)階段大數(shù)據(jù)的應用已經(jīng)成為了行業(yè)的標配。未來人工智能和區(qū)塊鏈等技術的應用將會推動現(xiàn)金貸進一步發(fā)展。

伴隨著行業(yè)數(shù)據(jù)的不斷沉淀，人工智能的應用場景將不斷擴大。目前部分機構已實現(xiàn)機器智能審核放款，為機構省下了大量的人工審核成本，未來這一應用必將擴展到全行業(yè)。同時，隨著人工智能的不斷加強，今后或許在催收端也會由人工智能替代部分人力。

現(xiàn)金貸機構運營數(shù)據(jù)的不斷積累，使得機構越來越重視它們的數(shù)據(jù)安全。尤其是我們對未來機構間信息共享懷有想象，機構數(shù)據(jù)安全的保障必不可少。區(qū)塊鏈是一種去中心化的信息技術，可以使機構間在共享數(shù)據(jù)的時候更加安全。

但由于長期政策風險的不確定性和可預見的充分競爭市場，使得現(xiàn)金貸類項目適合早期布局。政策長期不確定性將是此類項目最大風險，道德風險、獲客競爭、資金競爭、系統(tǒng)穩(wěn)定性風險等都會引起經(jīng)營風險，二級市場估值較低導致投資人退出渠道更偏向于分紅和收購。最終，風險集中爆發(fā)時，等待行業(yè)的將是嚴厲的監(jiān)管。 只有同時擁有強大技術能力和產品能力的團隊將在這一競爭中率先勝出。

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