【消費】互金消費金融資產質量分化已開始

       本網訊：消費金融：追求增量不能忽視質量

　　“消費金融業務好做嗎？”“難！”一位消費金融公司風控官直言，“消費金融的定位是服務草根階層，部分客戶收入低、沒有征信記錄，利率又比一般貸款高，能容易嗎？如果急于快速做大規模、盲目上量，一定會產生風險積聚?！?/p>

　　近年來，消費金融公司開展業務過程中的操作風險不斷暴露，用戶被借貸、多頭舉債、被暴力催收、個人信息泄露等問題時有發生。近期京東金融的一款消費場景產品“京東白拿”被指涉嫌未向消費者申明理財產品風險等問題，各方各有主張，尚未有定論，但也引發了行業思考。金融創新所產生的新業務會否引發各種操作風險？企業的創新行為如何有效規避與監管的沖突？特別是在當前，我國消費金融呈現出消費金融公司、互聯網平臺、電商等多種機構共存之勢，怎樣保質保量地服務好這萬億級的市場是每個從業者應關注的問題。

　　機構應健康競合

　　梳理消費金融的服務機構，可以分為銀行、消費金融公司、小貸公司、汽車金融公司、信托公司等金融機構以及電商平臺、線下大型商戶、消費分期平臺等非金融機構。

　　這些機構面向不同客戶群體，提供不同的消費金融產品；與此同時，在消費金融鏈條上，各機構也各有分工。以上述“京東白拿”產品為例，涉及的信托公司是以資金提供方的角色出現于消費金融產業鏈中，承擔通道作用，這也算是信托公司參與消費金融的一個簡單易行的途徑。

　　由于市場參與者眾多，尤其在“互聯網+”的模式推動下，競爭不可避免。業內人士認為，資金、風險、運營都需要成本，當前互聯網模式是高風險低定價，過度競爭、打價格戰不利于建立良好的消費金融生態，各機構應在競合中共同把市場做大。比如，目前持牌的消費金融機構里，很大一部分是“銀行軍”，他們在資金成本以及風控模式上都有較多經驗及優勢；在推廣和營銷方面，互聯網模式的公司則更為靈活、高效和迅速，可以快速連接、快速獲客。

　　“我們也在大規模地跟各互聯網平臺、各種不同場景的電商平臺做連接，通過合作、提供金融服務來批量獲客?！瘪R上消費金融品牌總監宋錚說，對于市場上一些非持牌消費金融機構所做的監管套利行為，其實是短視且不可持續的。一方面，對于消費金融行業，未來監管會實行穿透式管理，非持牌公司所面臨的監管氛圍比過去可能會更加嚴峻；另一方面，金融業務的風險性決定了業務必須是在合法合規的基礎上，否則一旦出現問題，對于企業本身、行業都會帶來很大的不確定性和風險。

　　持續發展是關鍵

　  多位業內人士表示，消費金融業務最大的風險是信用風險，最大的問題是難以把控資金的去處。傳統的信貸風險建模是信用評分卡模型，但這種預測方法有效的前提是客戶之前與金融機構有業務往來，有一定的信用記錄。波士頓咨詢報告顯示，目前央行個人征信覆蓋率僅為35%，信用記錄的缺失令風控模型成為一個技術性問題。

　　宋錚認為，消費金融這兩年比較火，除了政策方面的因素外，行業自身特點、宏觀經濟發展需求以及未來國內消費升級等也產生了作用，消費金融仍將發展壯大。但要想可持續發展，需把握兩個關鍵點。其一是風控，消費金融行業具有普惠金融的性質和小額分散的特點，行業數據表明，目前70%左右的人口是沒有征信記錄的“白戶”，如何判斷這些人的信用情況、如何控制風險是一個難點，也是重點；其二是資金成本的控制，如何保證良好多樣化的資金來源和融資成本，如何控制系統、運營、推廣等方面的資金成本也是一個關鍵。

　　另外，目前我國對消費金融行業沒有專門的立法，由于相關監管以及法律仍然不健全，無資質經營、非法集資、風控缺失等問題仍然存在。某信托業人士表示，在消費金融產業鏈中，消費者既涉及消費又涉及金融，與消費供應商之間有銷售產品、提供服務的關系，與消費金融提供商有消費信貸關系，但消費者、消費供應商、消費金融提供商三方關系并沒有專門的法律規定。如果三方都從自己的角度出發，有可能會造成利益沖突。如若由于消費供應商的過錯造成消費者的損失、致使消費者違約，則會導致信托公司及投資人的損失。因此，有必要盡快出臺相關規定約束各方權責，并啟動消費金融立法，保護消費金融市場各方的合法權益。

　　大數據要規避誤區

　　金融業務是有風險的，消費信貸也具有諸多不確定性，目前業內普遍借助大數據模式來識別和計算風險。但也有觀點認為，“僅憑大數據分析就把幾十萬上百萬元借出去，無異于一場賭博”。

　　客觀而言，傳統風控手段成本極高，而采用大數據系統綜合數十萬個變量進行風險建模，覆蓋的人群足夠多，模型相對穩定、有效，也能降低風控成本。蘇寧消費金融公司負責人曾告訴記者：“目前大數據主要問題是‘孤島’。其實銀行的大數據質量最好，他們有信用卡和借記卡記錄，希望能推動金融數據共享；互聯網公司的社交數據和三大運營商的數據也很有價值，如果能把金融的數據、社交的數據、運營商的數據進行整合，那么大數據的作用和意義才會更大。大數據現在發展有兩個誤區，一是隱私得不到保護；二是數據虛假，所以在大數據運用中要甄別?！?/p>

　　業內人士建議，不同的消費金融業務、模式的風險不盡相同，在個人多維數據之外，還應根據消費場景、不同期限、不同額度等設計出不同的風控模式和風控模型。

責任編輯/鳳鷹