现金贷真的没那么美新平台逾期率超30

2019-12-05 06:32:21 来源: 信阳信息港

“现金贷”真的没那么美:新平台逾期率超30%

3月17日下午,零壹智库闭门会——“现金贷:风口浪尖,前景几何?”在北京举办。现金贷从业公司、大数据服务、第三方技术公司、投资机构高管等参加了会议,根据会议讨论,整理了以下内容,以飨读者:

蒋宏(百融金服风控业务与数据产品部副总监):

新客户进入现金贷行业时,会跟百融合作,从我们的数据上看,去年底,多次申请的人基本占90%以上,这一情况很让人吃惊,匹配度达到40%—50%已经很高了,现金贷到能接近90%,而且多头负债基本90%以上,这是行业情况,但市场是否已经饱和,还要看各位专家意见。

顾威(同盾科技副总裁):

同盾也接了很多客户,我们做了定量分析,现金贷业务的体量在过去半年持续增长,呈现一个上升的趋势。我们发现好的机构关注如何更好的防范欺诈,控制风险开展业务,同时也关注如何更好的服务现有用户,现金贷群体的借贷需求,以前很多人不看好,实际上从风险管控较好的公司看是盈利的,一方面他们关注如何控制风险大量获客,一方面关注如何维护好现有客户,挖掘客户需求,未来这里可能拼的更厉害一些。

回应刚才的问题

,现金贷业务的市场可能还没有到头,还有增长的空间,到了一定阶段之后拼的就是服务客户。

郭大刚(北京市贷行业协会秘书长):

824贷监管导致行业内大部分中小规模的以房地产抵押形成基础资产的平台机构无法在既定时点达到小额分散的刚性要求。而小额分散基础资产的开发需要相当的积累周期。这导致了前期大量投资获得的投资人资源面临着失去价值的困境。这种情况下,前期业务风险较高,对贷前贷后风控能力要求较高,线上资产获得性较强,基础资产获得渠道较多的现金贷成为这些平台机构的救命稻草。相当一部分机构按照监管套利的习惯思路认为备案是特许经营,类似于牌照管理,所以牌照存在价值,应该坚持到获得备案,即使业务毫无起色或者没有竞争力、甚至有一些亏损和风险,只要获得备案,就可以通过后期的牌照交易收回前期投资成本获得预期收益。所以就出现了在2016年8月24日之后,随着专项整治的深入开展,现金贷业务规模和媒体关注度反而逆势狂涨的局面。

专项整治是规范市场的过程,更多的对市场参与机构提出明确的能力要求。伴随着市场规则的建立,部分过剩产能和落后产能应该出清,而不是变相借尸还魂。

那么,这个阶段涌入现金贷市场的机构和前期已经规模开展现金贷业务的机构相比,在基础资产形成能力上并没有更有效的核心能力,反而是更缺乏核心能力。这些机构继续沿用前期的思维方式,试图更大规模的通过互联方式开展营销获得更高的杠杆率。这就使得现金贷业务面临更快的风险累积,从而危及到存量市场。

大家要意识到,通过互联加杠杆,基于互联的交易过度耦合,风险传递高效而无法隔离和阻断,这就会向既有的金融系统传递金融风险。

技术是双刃剑

对于业务创新而言,金融业务首先要考虑的是确定要面对的风险而不是仅仅是预期收益。在不能够清晰定义业务风险边界的前提下,面临的风险就是无穷大;在不能够承受相应风险的时候,面临的就是的必然的高风险。对于创新业务,首先是要描述清楚风险边界,再看看是否有承受能力,或者合理的分散风险的能力,再考虑其他的业务逻辑。

面对外部性,如何避免个体生病全体吃药的解决,是我们大家共同面对的挑战。规模越大的机构,外部性带来的挑战越大。

资本市场如何看待现金贷业务?

王长武(汉能投资副总裁):

近也在关注现金贷,现金贷和P2P所处的历史背景有相似之处,处于爆发增长期,监管政策是的不确定性,这样会导致部分投资人相对比较谨慎,但现金贷丰厚的利润空间,也会让部分投资人追捧。另外,做底层金融大数据、风险控制,反欺诈等类型的公司,因为政策影响会比较小,也成了投资人所热捧的香饽饽。

王子豪(瑞银证券投资银行部副董事):

我觉得现金贷业务的生命周期和P2P的生命周期非常相似,2012、2013年P2P概念成为市场热点,此后,2014、2015年P2P在发展的同时,也爆发了风险,出了很多问题,2016年,824贷监管意见下发,行业被正式得以监管,实际上目前现金贷的节奏和当年P2P的节奏很相似,如果生态体系没有自行有序、合规演进,那么很可能会爆发风险事件,进而会刺激监管关注及出台政策。

关于行业风险,一方面是行业竞争,一方面是监管,平台短期赚快钱没问题,但一旦监管下发,业务还会那么容易做吗?对现金贷行业来讲,目前是一个接近或者在未来6—12个月往中场走的时间点。

从资本市场的角度讲,目前现金贷公司在对接终端资金时,通常会进行回购或承担风险,传统金融机构承担风险时都有杠杆要求,理论上现金贷公司承担信用风险也要有杠杆要求,要有一个规模上限,如果是此类业务,资本市场会把平台当成传统的金融机构而基于资本水平去估值。

整体而言,资本市场对现金贷不同模式、不同核心优势的平台,其估值逻辑有所差别,如果是纯放贷平台,那么投资估值时,会倾向从短期收益去估值,主要是考虑到监管后其规模上限及合规性都会被限制,相比之下有核心技术、有能力切入更多场景和服务的公司,在估值时会有更长期的价值考量。

构建模型与否对业务开展效用如何?

蒋宏(Wecash闪银联合创始人):

做模型的和不做模型的差异在哪里?对于刚启动的平台来讲,没有启动风控模型可能启动阶段就受打击,这是有和没有的差别,第二,成熟阶段的客户,这实际上变成一个精细化管理风险的能力,和传统金融机构的信用卡其实很类似,做现金贷也是循环授信,通过存量客户赚钱,如果存量客户管理的好,风险控制好,新客户就可以容忍的风险更高,要赚钱要扩量都是精细化管理风险的能力问题,这依赖于平台量化分析、建模学习的能力。差异性就是,有人活的很好,新客户过来后通过两次续贷就可以打平成本,如果做的不好就需要三四次,这就是差别。

模型是一个技术,还是要为业务服务,各家用的方式不同产生的效果也不同,模型是一个抓手,不是说模型代替你做决策而是辅助你做决策,这是模型的作用。

顾威(同盾科技副总裁):

说到模型,我原来在FICO和Experian工作,给金融机构做模型,谈到量化模型的效果和作用,有个报告指出做量化模型能给机构带来10倍以上的收益,量化模型的作用肯定有很大的价值。结合不同的产品,比如现金贷,周期很短,这跟以往传统模型不太一样,比如如何定义坏客户,传统定义可以是逾期90天以上,那么现金贷到底怎么定义坏客户,我们也做过一些相关性分析,如果懂行的人可以利用这个方式做的很好,有针对性的用数据驱动模型提升营收水平,如果不懂就是拍脑袋,今天拍脑袋可能有效果,但是不保证明天有效用,而从数据里面挖掘出来的模型具有较强的预测能力。

反欺诈模型抵御现金贷欺诈效用任何?

蒋宏(百融金服风控业务与数据产品部副总监):

对于payday loan这类产品而言,一些新平台首次逾期率可能会超过30%,对于反欺诈来讲,不可能做到完全杜绝欺诈,不可能做到那么细致,只能保持整体风险可控,新客户不良控制在5%以下就非常好,这就需要应用数据和分析手段,使风险达到可控的水平。

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