來源：消金界

　　文/ 濤然

　　如今的互聯網貸款、消費金融市場都已不是跑馬圈地的藍海，而是優勝劣汰的紅海。

　　2019年1月9日，浙江銀保監局率先下發監管文件《關于加強互聯網助貸和聯合貸款風險防控監管提示函》，展開對互聯網助貸和聯合貸款業務的整頓，核心包括以下幾個方面：

1. 銀行核心風控環節不得外包；

2. 城商行、民營銀行屬地化經營；

3. 不具備互聯網貸款核心風控能力和條件的銀行，不得開展互聯網貸款業務；

4. 不得接受無擔保資質的第三方機構提供增信及兜底承諾等變相增信服務；

5. 不得為無房貸資質的機構提供資金。

　　其實早在2018年11月就有市場傳聞，部分金融機構收到了關于互聯網貸款管理的文件。這次浙江銀保監發文，正式拉開了互聯網貸款強監管的序幕。

　　互聯網貸款

　　互聯網貸款可以分為助貸和聯合貸款兩種模式。兩種模式下，銀行都是通過互聯網平臺或第三方機構獲客，差別在于：助貸模式為客戶的貸款全額由銀行發放，而聯合貸款則是銀行和平臺機構按照一定比例共同為客戶發放貸款。

　　本質上平臺機構都是作為銀行的獲客渠道，而銀行利用資金充裕的優勢發放貸款。各取所需，實現“雙贏”。

　　平臺機構端

　　平臺機構尤其是頭部互聯網平臺有海量的客戶群，客戶黏度高，單個客戶的獲客成本低。他們積累了大量的客戶行為數據，可以在某些維度刻畫客戶的信用水平。但這些機構的資金一般較匱乏。

　　通過助貸，平臺機構把存量客戶轉化為消費貸款客戶，是近幾年平臺機構把客戶數快速變現的“捷徑”。

　　前期，阿里通過旗下支付寶的花唄借唄，騰訊通過微眾銀行的微粒貸都在消費金融領域賺的盆滿缽滿。滴滴作為出行服務巨頭，手持海量出行數據，2018月4月通過“滴水貸”這一產品正式涉足消費金融領域，這些出行數據對于放貸銀行機構而言極具價值，將有效提升其風控能力，將成為市場競爭的制勝關鍵。

　　數據顯示，截止2017年底，滴滴訂單總量及用戶數分別達74.3億單和4.5億人。倘若有10%的客戶符合滴滴的放款要求，加入放款白名單，這其中再有10%轉化為真實借款客戶，每人借款1萬元，也就達到了450億元的貸款規模。

　　由此可見擁有流量優勢的平臺在消費金融領域的爆發力，同時也顯示了平臺方對資金有著強大需求。

　　銀行端

　　銀行資金充裕，近幾年大部分銀行都出現個人消費類貸款（不包括房貸）增長匱乏的問題。主要原因是通過傳統銀行網點和零售客戶經理獲客效率低，成本高。

　　通過互聯網貸款的模式，銀行可以顯著提高表內個人消費類貸款規模，順應國家普惠金融的政策要求，同時此類消費貸款的利差明顯高于對公貸款及傳統零售貸款的利差水平，可以實現更高的利潤。

　　另外，在一部分互聯網貸款模式下，銀行還會要求平臺機構提供連帶責任保證、業務保證金及第三方擔保機構、保險公司的履約保證，這樣會進一步轉嫁風險，提高銀行自身的綜合收益。

　　銀行的“形式”風控

　　由于獲客端在平臺機構，天然決定了銀行對平臺“引流”來的客戶并不能做到充分了解。大部分互聯網平臺的消費金融類貸款僅需借款人提供四要素驗證（身份證、姓名、銀行卡號、手機號），并對放款時效有“秒級”的高效率要求，這決定了銀行的風控往往只能做“形式上”的風控。

　　事實上，平臺機構為了獲得銀行準入，往往需要通過“自主研發的風控模型”“大數據分析”等標簽來向銀行證明自己的風控能力。

　　做“大數據分析”，首先需要掌握用戶在各個場景和類型的數據，這就不僅僅是單一維度能夠滿足的。

　　市場上有能力做到多場景、多類型交叉驗證的平臺，大概只有各個維度均有布局的大型互聯網公司。而這樣的平臺，也只是屈指可數。

　　“自主研發風控模型”，這更加是一個系統性的工程，需要大量長期的底層數據，且數據質量要好，不同類客戶需要建立不同的模型，而成熟的風控模型下往往有幾百個子模型維度。

　　假如平臺方只是引用區區人行征信、三方征信的十幾個變量而進行調整權重與打分，還談不上真正意義上的風控。

　　所以，在大部分互聯網貸款模式中，銀行首先會慎重選擇交易對手，對平臺進行準入。選擇了好的交易對手，本身的項目風險就降低了一半。

　　銀行風險部門也會對平臺機構的風控模型進行全面了解、驗證，而自身內部的風控往往僅以人行征信和行內反欺詐模型作為“形式上”的風控手段。

　　這種風險只是滿足監管對銀行KYC的要求以及平臺對銀行放款時效的要求。

　　銀行的非“屬地化”運營

　　浙江銀保監下發的提示函還有一條重點：城商行、民營銀行開展互聯網聯合貸款業務，應堅持“立足當地、服務當地、不跨區域”的定位。

　　這無疑會極大的限制城農商行的資金投資互聯網貸款的規模和區域，互聯網平臺也有可能產生新的順應“屬地化”的互聯網貸款發展方向。

　　微眾銀行在一開始選擇“微粒貸”聯合貸款行時，已考慮到了這種貸款屬地化政策要求，基本在每個省、直轄市都選擇了至少一家當地規模較大的城商行或農商行作為合作方。

　　這樣做，一方面滿足監管的要求，一方面可以在貸后、不良清收中有所幫助。這種模式也許會成為互聯網貸款平臺機構的思路。

　　助貸模式的終點

　　以“微粒貸”“花唄”“借唄”“京東白條”為先驅的聯合貸款模式，由于資產的優異表現，平臺方并不會提供保證或兜底，但隨著平臺機構逐步擴展至非頭部的機構，銀行為保證自身貸款安全，提出需要平臺找第三方擔保公司或者保險公司做保證或投保履約險。

　　由此，互聯網貸款逐漸轉變成一個擊鼓傳花的游戲，銀行把風險敞口給保險公司，保險公司往往需要平臺機構反擔保，進而把風險轉移給平臺方。

　　在這一系列的操作中，保險公司作為一個有力的增信機構，使得銀行開展互聯網貸款的交易對手更加下沉。

　　這也迎合了近年來消費金融市場的蓬勃發展，本質上是市場對消費貸款的強大需求，更是銀行資金助推了這一波高潮。

　　“太陽底下沒有新鮮事兒”，在零售金融領域，這種資本驅動的先例，已上演多次。

　　回望發達國家的歷史，美國、日本、韓國無一例外都經歷過消費金融泡沫的興起和破滅。而發生在這些國家的消費金融載體更多是在信用卡上。

　　1997年亞洲金融危機結束后，信用卡市場的繁榮一度成了解決韓國經濟困難的靈丹妙藥。但是，危機的種子已經播下——為了實現快速盈利，韓國的銀行并不對客戶的信用程度進行充分審查就隨意放貸，甚至很多無業者也能申請到信用卡。

　　到2003年，韓國的信用卡滲透率達到70%，韓國成人平均每人擁有4.5張信用卡。

　　這一時期，由于韓國經濟形式較好，再加上個人風險的累積需要一定的時期，因此，銀行的壞賬率并不高，信用卡公司個個賺得盆滿缽滿。

　　但是，隨著韓國經濟陷入暫時蕭條，2002年韓國信用卡危機開始顯現，當年信用卡公司出現了2616億韓元的大窟窿。

　　2003年1月，信用卡公司赤字總額更進一步上升到4128億韓元，一場醞釀已久的信用卡危機已不可避免。

　　當年9月末，350萬韓國人未能按期還款，占韓國工作人口的16%，另外，信用卡欠款一個月以上的約有10%（美國僅為4%），8個主要信用卡公司的壞賬率達13.5%，面臨破產威脅。

　　2003年11月23日，韓國最大的信用卡公司LG信用卡公司獲得2萬億韓元（合17億美元）的緊急救援，得以避免破產命運，這已是兩年來韓國第四家需要輸血的信用卡公司。

　　為了重組，LG信用卡公司計劃兩年內削減9萬億韓元壞賬，同時裁員2100名，占總雇員人數的25%。此外，公司還計劃砍掉一半零售分支機構，以進一步削減成本。信用卡危機讓韓國銀行和韓國消費者都付出了沉痛的代價。

　　結語

　　當一個行業成為暴利行業，機構們便會羊群般涌入，促使這個行業的利潤率回到正常水平。牌照資源也許會為既得利益者筑起壁壘，維持一定的壟斷利潤。

　　但最終，浪潮消退時，沒有核心競爭力的過量“產能”就會出清，上述過程可能在危機來臨時快速發生，也有可能是在監管調控下有節奏地推進。一如P2P近10年來的興起和衰落，為可能到來的信貸周期調整做出了預演。

　　中國的信貸情況可能并沒有那么不樂觀，但不可否認的是，如今的互聯網貸款、消費金融市場都已不是跑馬圈地的藍海，而是優勝劣汰的紅海。

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責任編輯：張譯文