贷款利率上限降至20%，持牌消金“盈亏账”生变

记者 陈植

李振所在持牌消费金融机构的高层打算，在年底前将个人消费贷款年化利率上限从24%下调至20%。

李振是华中地区一家持牌消费金融机构的运营总监。他说，当地金融监管部门于今年7月份向他们做了“窗口指导”——重申年内新增个人消费贷款加权平均利率不得超过20%。

自《个人贷款业务明示综合融资成本规定》于今年8月1日起施行后，多家持牌消费金融机构迅速更新个人消费贷款年化利率上限。

其中，南银法巴消费金融、蒙商消费金融分别将个人消费贷款年化利率上限设定为20%，低于业界普遍执行的24%。这意味着两家机构主动舍弃了4个百分点的利息收入。

“贷款利率上限调降是大势所趋。”李振告诉经济观察报记者。第二季度，金融监管部门要求个别消费金融机构按年化利率上限——4倍LPR（贷款市场报价利率）、18%、20%三个水平进行经营压力测试，以评估他们在不同利率上限环境下的业务经营状况。

李振预感到，持牌消费金融机构需要主动提前布局，以适应贷款年化利率上限调降环境下的经营之道。

但是，适应过程并不轻松。李振发现，当贷款年化利率上限从24%下调至20%，整个业务的盈亏账与客群经营策略都将面临一系列冲击，有一个环节出现纰漏，公司整体业绩将迅速“变脸”。

盈亏账

8月份，李振所在的持牌消费金融机构启动了一项经营压力测试——即假定贷款年化利率上限调降至20%，其自营业务与助贷合作业务能否继续盈利。

李振说，初步的测试结果不乐观。就自营业务而言，经营团队算了一笔账，资金成本、自营获客成本、运营成本、风控成本（包括逾期坏账率）分别为5%、5%、2%和4%—6%。这意味着自营业务整体运营成本在16%—18%；若贷款利率上限下调至20%，扣除相关税费后，该业务的实际利润率仅为1.3%—1.5%。

李振说，这是在一般场景假设下得到的运营成绩。若出现市场波动、风控疏漏等较差场景，一旦坏账率上升逾1个百分点，自营业务将可能出现亏损。

相比而言，助贷合作业务遭遇的亏损风险更大。

目前，李振所在的持牌消费金融机构将30%业务资金用于助贷合作。双方约定，只要助贷业务出现盈利，持牌消费金融机构将拿走35%的利润分成。

8月上旬，当他将贷款年化利率上限调降至20%的计划告知多家合作助贷机构时，获得的反馈是：“这将导致双方都拿不到利润分成”。

助贷机构也给李振算了一笔账，在当前市场环境下，助贷机构的资金成本、投流获客成本、运营成本、风控成本（包括逾期坏账率）分别是6%、8%、2%与5%—7%。这意味着助贷业务的实际运作成本在21%—23%，若贷款利率上限从24%下调至20%，助贷业务几乎难以盈利。

李振认为，这些助贷机构有着足够大的降本空间。于是他明确告知对方，若要维系助贷合作业务，助贷机构务必想办法将整体运营成本压降至18%以内。

不过，一家助贷机构的业务负责人告诉李振，尽管下半年他们持续压缩投流获客成本，但受金融黑灰产影响，借款人贷款逾期后的一个月催收成功率在7月份骤降至72%，较以往平均水平低逾10个百分点，相应的潜在坏账率增加逾1个百分点。为了控制坏账风险，他们只能聘请第三方催收机构加大催收力度，使得整体运营成本不降反升。

业务冲击

在经营压力测试过程中，运营部门频频向李振反映——一旦年底前贷款利率上限降至20%，约30%贷款客户将不符合贷款审批标准，由此带来的业务规模与利润缩水，该如何妥善解决。

在查看业务数据后，李振发现约30%贷款客户的贷款年化利率在24%。这些贷款客户主要是收入不稳定、个人信用状况较差的蓝领工人与灵活就业人群，以及销售回款周期不确定性较高、抗风险能力偏弱的个体户；其信用分普遍在60—70分之间，距离20%的年化利率放贷所需的信用分75—80分有着明显差距。

面对贷款客群缩水压力，李振最初的想法是加大引流获客力度，用优质新客户“替换”信用分低于70分的贷款人客群。

但他很快发现此举行不通，原因是优质客户获取成本太高，超过他们业务模型的“盈亏临界点”。

今年上半年，李振所在的持牌消费金融机构通过短视频平台投流，获取一位信用分超过70分的有效客户要花900—1100元，而自7月份起，因为行业纷纷提前布局争夺优质客群，这一价格快速涨至1400—1500元。

于是，李振只能转向内部挖掘潜力。8月中旬，他说服高层拿出2000万元贷款资金，尝试向信用分在68—75之间的部分贷款人按年化利率20%放贷，通过追踪分析他们的还款状况，研判能否将20%年化利率贷款准入门槛扩展到这部分客群，从而扩大贷款覆盖面。

他说，若这项尝试取得不错成绩，约10%的贷款客户将不会被“拒贷”，进一步缓解贷款利率上限调整所带来的业务规模、利润双双缩水压力。

姜峰是一家持牌消费金融机构的运营总监。8月初，他所在的持牌消费金融机构已将贷款年化利率上限从24%下调至20%。

姜峰注意到，公司业务策略迅速发生两个变化：一是营销成本投入较大，但获客引流效果一般的多个线下业务场景合作开始被陆续喊停；二是原先按24%年化利率放贷的贷款人普遍无法续贷，这部分贷款人在公司整个客群中的占比约15%。

运营团队因此开始担心，上述举措所造成的客户流失，将导致无法完成年初制定的业务规模同比增长10%的目标。

姜峰所在消费金融机构的高层表示，在贷款利率上限调整后，下半年公司业务发展重点将转向精细化经营与绩效提升，若业务规模增速放缓在所难免，各个运营团队就要确保利润延续同比增长态势。

在姜峰看来，这同样是一个难以完成的工作。过去几年，这家持牌消费金融公司的利润之所以实现逐年同比增长，完全依靠“以量补价”策略——即通过贷款业务规模增长，带动利润持续上升。

压降助贷合作

李振说，受个别助贷机构发生风险事件的影响，他所在持牌消费金融机构的高层已打算将助贷资金合作业务占比压降至15%。如今助贷机构难以在20%的贷款年化利率上限环境下实现合作业务盈利，正好给了高层压缩助贷合作规模的新由头。

李振说，8月上旬，公司高层明确表示，未来公司将侧重发展自营业务，确保自营业务能在20%的贷款年化利率上限环境下持续盈利，将是下半年工作的一大重点。

记者了解到，面对贷款利率上限调降趋势，消费金融机构纷纷借助科技赋能，在压降运营成本、强化信贷风控管理与维系业务可持续发展之间找到新的平衡点。

具体而言，他们一方面让AI（人工智能）直接参与电销业务流程，在坐席辅助、贷款产品精准推介环节降本提效，另一方面通过AIGC（人工智能生成内容），将借款人的证件、合同、流水、报告、对话、视频等复杂金融材料转化为可解释、可入模、可评测的业务变量，让AI大模型参与数据分类排序与风险表征学习，持续降低风控运作成本。

在李振看来，自营业务要在新的贷款利率上限环境下持续盈利，光靠降本是不够的，还得进一步提升风控准确性以压低坏账率。

目前，李振正引入风控智能体，由AI审批官先理解贷款申请材料与相关借款人的实际业务状况，自主调用多款风控模型评估他们的潜在还款风险，再生成相关审批建议与关键依据，辅助风控人员做出更准确的信贷决策。

李振初步估算，此举或让风控操作成本与信贷坏账率分别下降0.5个百分点与0.3个百分点，给自营业务腾挪出新的“盈利空间”。

（应受访者要求，姜峰为化名）