今年，是消费金融行业最艰难的一年

作者 | 刘波

来源 | 云上言

即使以最宽泛的标准算，中国互联网金融的历史不过10年，那时学者们争论的是到底是金融互联网还是互联网金融，其本质区别在于前者将互联网当作金融展业的渠道，后者更强调大数据分析。

两种模式我都亲历过，前者主要产物是与工行、建行的联保贷款以及与中行、广发、富登合作的小微信用贷款。其展业模式是客户线上报名并提供资料，经过初筛后，金融机构客户经理线下拜访客户尽调。

当然，模式后续也进行了升级，在客户经理上门前，增加了一轮视频尽调，通过核验客户银行流水、询问上下游信息及库存、负债信息，还原客户经营情况。

这种模式坚持了3年多无疾而终，银行抱怨客户质量差，我们抱怨银行通过率低，100个客户申请贷款，只有2个拿到授信。

并且，我们永远不知道银行向我们付费，是因为我们“卖”了客户还是因为我们的尽调报告——尽管合同白纸黑字写的是数据分析服务费，但2%的通过率让人很难相信银行采信了分析报告。更何况，服务费还产生了很多纠纷。这也是马老师说出“如果银行不改变，我们就改变银行”这句话的背景。

另一种模式，我从10年前尝试到如今，不管是“都江堰”项目产生的阿里贷款，还是“牧羊犬”项目产生的淘宝贷款，亦或借呗的前身“随身贷”，还是整合而成的“网商贷”，更包括筚路蓝缕做出来的“好人贷”。

10年前的争论，早已有了答案，回答这个问题的不是信贷——尽管最初的争论都是围绕信贷而产生的。2013年横空出世的“余额宝”，其精准的客户画像，让货币基金这颗老树开出了新芽。只有碾压式的优势，才会有绝对的话语权。这也是业界普遍将2013年定义为互联网金融元年的原因。

互联网金融一度被写进政府工作报告，但随着P2P乱象横生，互联网金融被污名化了，金融科技这个词应运而生。随着监管2018年金融政策趋严，金融也不大有人提了，都说自己是科技公司。

但万变不离其宗，不管大家叫什么，其实本质是一回事。

每年，我都会说这是艰难的一年，因为除开绝对垄断的巨头外，互联网产品每年如果没有30%以上的增长率，都会被认为“暮气”，要么调整产品，要么调整人。

但今年，我不会谈增长率，这是整个行业最为艰难的一年，也是我整个职业生涯最艰难的一年。巨头也好，消金公司也好，银行也好，谁都没有把握全身而退。

根据人民银行公开数据，中国个人消费信贷的余额在2013年是12.97万亿元，经过5年的高速发展，到2018年末，到达39万亿元。

中国消费信贷结构及增速分析

数据来源：人民银行公开数据 余额单位：万亿元

我们可以清晰的看到，个人消费信贷在近几年高速发展，增速在2016年达到顶峰。2016年末，最严房产交易调控政策落地后，增速开始下降，但这5年的平均增速依然在25%左右。

我们再看个人中长期消费信贷，这组数据更明显，房贷增速急速上升，在2016年达到顶峰。2016年末，随着房产交易调控，增速减半。

不夸张的说房产经济是近十年中国经济高速发展的主引擎之一，它拉动了土地增值、地方财政收入，直接带动了钢、铁、水泥等多个行业，家具、装修等行业也与它强相关。而个人中长期消费贷款，对此起到了助推器的作用。

只不过，房价已经太高了，高到老百姓已经买不起，若不加以控制，会引发巨大的社会问题。房贷政策的收紧，是房产交易调控的重要组成部分。只要房产调控政策不放松，个人中长期消费贷款的增速还会持续放缓。

与此同时我们再关注个人短期消费信贷，2013年个人短期消费信贷余额是2.66万亿元，除了2016年由于房产交易疯狂上涨，资金大幅流入房市，增速略有下降外，这几年个人短期消费信贷得到了长足发展。

特别是2017年，短期消费信贷的增速达到了37.93%，甚至比房贷最为疯狂的2016年中长期消费信贷的增速35.49%还要高。

与之对应， 过去三年中国的经济结构，在经济增长动力当中，从原来的投资拉动型迅速转化为消费主导。据中国社科院金融研究所银行研究室主任、零售金融学术委员会副主席曾刚教授分析，中国2018年的经济增长，消费贡献度达到76.2%。

你赶上了好时候，也要接受坏的时候。

尽管我在以前的文章里一再预警，但风暴来临时，还是超过了预期。还是看表一，2019年，消费信贷增长失速，不管是个人短期消费信贷还是房贷为主的中长期消费信贷，增长率都减半。

更糟糕的增速是加速下降的，我们看表二，以个人短期消费举例，在2019年年初，增速还在20%以上，都2019年底，增速就只有12.86%了。

真实的数据比统计报表更为严峻，随着网贷整治，P2P清退，大量不进入人行征信报告的贷款在清退，光一个P2P就有万亿以上的贷款余额。如果加上这部分，2019年，消费信贷真实的增速应该是负数。

2019年中国短期消费信贷增速分析

数据来源：国家统计局公开数据 余额单位：万亿元

注：蓝色柱子代表2018年，橙色柱子代表2019年，灰色柱子代表2019年对比2018年每月的增长额，黄色曲线代表每月同比增长率。

这还是不是最糟糕的，如果仅只如此，大量有经验的金融机构还是做了一些准备的，不管从信贷政策上，贷中拦截上，还是催收策略上，都做了针对性的调整。

市场清洗，对于头部玩家，尤其是银行而言，并不是坏事。市场乱象整治干净，正规军入场收割就好，短期的阵痛虽然有，但还不至于伤筋动骨。

但，一场大疫，击穿了所有防护垫。

信贷的本质是资源的跨期调配，借贷者对未来的预期越好，就越愿意付出代价跨期调配。

一场大疫，让所有人忧心忡忡，国内好不容易控制住，国外又爆发了，目前看不到彻底完结的时间表，甚至可能要做好长期和疫情共存的准备。

一方面，有实力的消费者信心不足，不愿意借款，即使借款，对于利率也极为敏感。

疫情期间，广告价格大降，但即便如此，贷款广告的点击率只有原来的30%，申请率只有原来的40%——这还是首次贷款支用大部分机构免息7-15天的数据。核算下来，单个贷款支用新客户的成本接近2000元——这还是广告价格大幅下降后的结果。对，我说的就是持牌金融机构，不是什么网贷，成本就有这么高。

另一方面，疫情对于中低收入群体打击巨大，很多的人还款能力出现了问题，大批历史从未逾期的老客户集中逾期。

不要指责金融机构风控不严谨，下沉做这批客户。说这些话的键盘侠只是因为生在城市，没有实际下场做事，指点江山，不懂得人间疾苦。

中国缴纳公积金的人群只有1.4亿；中国大学生的比例只有8%；中国有5.5亿农村常住人口；2019年中国人均可支配收入是21342元，月收入5000元以上的只有1.5亿人。

这不是什么下沉客户，这就是主流客户。这么多年积累下来，央行征信报告有记录的人群不过4亿多人，这已经是优中选优了。

中国光银行就有4000多家，如果你不是国有大行，不具有绝对的资金价格和数量优势，不具备几十年的精耕的基础，你凭什么做那最优质的的1.5亿人？5%-6%的信用贷款你成本覆盖得了吗？

更何况，大行信用卡的逾期率也在上升。

中国哪有那么多专家？这个行业放过几千亿贷款，而又经历过经济周期、信贷周期的，只有很少一群人。

多数人只是好风凭借力，送我上青云罢了。

平时听他们讲讲课，只要大的趋势在，不管怎么做都错不到哪里去，烈火烹油时，多几个专家布道，锦上添花没什么不好。

风停了，暴雨已至，情况的严峻已经超出了所有人的经验，你以前踩过的坑，见过的血，受过的伤，死过的人，都无法与这次相比，不具备参考性。

准确的说，我们走在了一条没有参照物的道路上。

不要完全指望模型优化，模型确实比人工有效，运用机器学习的复杂模型比一般模型区分度确实更高。但模型毕竟有局限，更何况随着数据公司的整治，这个市场上有效的数据源是稀缺的，片面强调模型万能，是不负责任的。

PD（违约概率）可以模拟调整到很低，但通过率也会低到被市场清洗出局，不谈通过率的PD毫无意义。

贷中拦截当然有效，从数据样本来看，区分度非常高，但是一旦拦截，逾期会呈指数级增长。

所以贷中拦截有两种做法，一种是风险预警客户坚决冻结额度停止新的贷款支用，这种做法比较决绝，好处是不会产生新的损失，坏处是加速了不良贷款的生成。

一种是在客户结清旧的贷款前提下，如果客户没有征信上的硬伤，只是资金紧张，会允许客户继续支用或允许降额支用，这种做法的好处是时间换空间，让有还款意愿的客户挨过最艰难的时期；坏处也显而易见，它有可能将不良扩大化。

另外，通过推固定期限贷款，通过降价但收提前还款手续费的方式锁定正常还款客户余额，可以做大分母稀释分子。但是，这也可能导致客户流失。

除此以外，就是调整客群，通过降价，合作渠道的变化，尽量将客群上移，牺牲利润换取客群质量的上迁。所谓的优质客群，无非也就是公务员、教师、医生、企事业单位员工这些大行覆盖客群。

中国成人最优信贷人群1.9亿人，主要为大行信用卡中心客户；优质客群2.4亿人，主要为各家银行、消金公司目标客户；次优客群2亿人，主要是头部金融平台目标客户；次级客户1.7亿人，主要为网贷机构目标客户；深度次级1.5亿人，主要是PDL目标客户。

除了最优客群，其他客群在这个阶段风险都不是特别保险，最优客群的逾期虽然也上升，但整体来看还处在低位。只是，大行信用卡客群，哪有那么好撬动？安心帮大行打捞拒绝客户才是可行之道。

所有的这些并不能保证你能平安度过，确切的说，没有人能确切告诉你必须做到什么程度。同行交流更多的是互相安慰罢了。真正保命的招数，怎会轻易言出，何况这种局面下，谁又能保证一定有效。

疫情如果快速恢复，山河如旧；疫情如果再持续半年，只有少数机构能够靠经验穿越；疫情如果持续一年，需要的不仅仅是经验，更多的是运气；疫情如果持续一年以上，最坏的景象也许超出想象。

很不幸，遇见了百年未遇的这个局面；很荣幸，作为从业者，我们有机会亲手穿越它。

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