增長仍在持續(xù)，風(fēng)險仍在積聚。消費金融的商業(yè)模式愈來愈復(fù)雜。一部分機構(gòu)，將被淘汰出局；活下來的，將持續(xù)在雞蛋上跳舞。

在消費金融行業(yè)，所有人都想遠離風(fēng)險，所有人也在追逐增長。

• 行業(yè)早中期，藍海紅利，順風(fēng)順?biāo)?，此時的增長，是無約束的增長——既能遠離風(fēng)險，又可追逐增長；
• 行業(yè)中后期，紅海競爭，逆水行舟，此時，要增長，就不得不擁抱多重約束——要擁抱科技也要擁抱開放，要控制用戶風(fēng)險也要擁抱風(fēng)險用戶。

增長背后的約束條件越來越多，消費金融，正在雞蛋上跳舞。

圈層

風(fēng)口之下，消費貸款產(chǎn)品不止萬千，若用年化利率劃線，只有三類：

• ( 0, 18%]
• (18%, 36%]
• (36%，∞]

其中，(0, 18%]的產(chǎn)品以銀行和巨頭為主，其他持牌產(chǎn)品多在(18%, 36%]區(qū)間，(36%，∞]屬于違規(guī)產(chǎn)品，本文不做討論。

年化利率36%，所有貸款產(chǎn)品的合規(guī)上限。

2015年8月，最高人民法院發(fā)布《關(guān)于審理民間借貸案件適用法律若干問題的規(guī)定》，第二十四條明確指出：

“借貸雙方約定的利率未超過年利率24%，出借人請求借款人按照約定的利率支付利息的，人民法院應(yīng)予支持。借貸雙方約定的利率超過年利率36%，超過部分的利息約定無效。借款人請求出借人返還已支付的超過年利率36%部分的利息的，人民法院應(yīng)予支持?！?/p>

里面提到兩條線，24%和36%。

未超過24%的部分，受法律保護；超過36%的部分，約定無效，借款人可以起訴放貸機構(gòu)要求返還；介于二者之間，屬于自然債務(wù)，法院既不保護，也不禁止。

2017年12月，監(jiān)管機構(gòu)發(fā)布《關(guān)于規(guī)范整頓“現(xiàn)金貸”業(yè)務(wù)的通知》，明確要求：

“各類機構(gòu)以利率和各種費用形式對借款人收取的綜合資金成本應(yīng)符合最高人民法院關(guān)于民間借貸利率的規(guī)定，禁止發(fā)放或撮合違反法律有關(guān)利率規(guī)定的貸款?！?/p>

至此，36%，成為貸款定價的合規(guī)上限。

年化利率18%，銀行的隱形天花板。

隨著利率市場化的推進，早在2004年銀行貸款就已開放上限，18%，本是信用卡頭上的緊箍咒。1999年發(fā)布的《銀行卡業(yè)務(wù)管理辦法》明確要求信用卡透支日利率為萬分之五；之后，隨著利率管制的放松，萬分之五變成了信用卡業(yè)務(wù)的定價上限，如2016年4月人民銀行發(fā)布《關(guān)于信用卡業(yè)務(wù)有關(guān)事項的通知》，明確提出“對信用卡透支利率實行上限和下限管理，透支利率上限為日利率萬分之五，透支利率下限為日利率萬分之五的0.7倍”。

日息萬分之五，對應(yīng)年息（日息×360）18%。信用卡是銀行主力消費貸款產(chǎn)品，用戶輻射范圍最廣，慢慢地，信用卡的定價上限也成了銀行消費貸款利率定價的隱形天花板。

利率分層，對應(yīng)用戶圈層。優(yōu)質(zhì)用戶，在銀行射程之內(nèi)，年息低于18%，對高息網(wǎng)貸產(chǎn)品無感；銀行射程之外的群體，成了網(wǎng)貸機構(gòu)的座上賓。

通常，當(dāng)消費貸款機構(gòu)這樣介紹自己時，如“為傳統(tǒng)金融機構(gòu)無法覆蓋的年輕人提供貸款服務(wù)”，或“為中低收入消費者提供貸款服務(wù)”，潛臺詞就是它們不跟銀行競爭，只面向銀行不做的用戶，提供利率定價(18%, 36%]的貸款（也可能超過36%）。

出圈

定價區(qū)間(0, 18%]的限定，強化了銀行用戶偏好。

傳統(tǒng)上，銀行消費貸款偏好公務(wù)員、國企和事業(yè)單位員工三大群體（車貸、房貸等抵押貸款暫且不論）。這三類用戶，工作單位信譽卓著，憑“在職證明”即可申請貸款，且額度最高、利率最低；非此三類，則需先通過公積金、代發(fā)薪、房貸、信用卡消費記錄等方式展示財力，銀行才酌情批復(fù)額度，定價通常較高。

三大客群，畢竟數(shù)量有限。如截止2016年末，我國國企員工（含事業(yè)單位）總數(shù)3049萬人，公務(wù)員719萬人，合計不足四千萬，按十分之一的滲透率計，貸款客群不足四百萬。

在“對公放貸、零售吸儲”的時代，這個客群勉強還可應(yīng)付；當(dāng)銀行力推零售轉(zhuǎn)型，指望消費貸接棒公司貸時，死守三大群體就行不通了，出圈勢在必行。

出圈，意味著擁抱風(fēng)險客群（相比三大客群而言）。在擁抱策略上，與互聯(lián)網(wǎng)渠道合作，很快成為主流手段。不過，在具體產(chǎn)品選擇上，大行與小行選了不同的路：全國性銀行出圈靠信用卡，消費貸仍固守優(yōu)質(zhì)客群；區(qū)域性銀行出圈靠消費貸款，借力助貸全面下沉。

客觀來講，下拓用戶邊界，信用卡強于消費貸：

• 一則信用卡需要面簽，可有效規(guī)避欺詐風(fēng)險；
• 二則信用卡與消費場景強相關(guān)，資金流向真實可控；
• 三則信用卡導(dǎo)流是真導(dǎo)流，風(fēng)控主導(dǎo)權(quán)在銀行手中，用戶主導(dǎo)權(quán)也在銀行手中。

2016年以來，全國性銀行發(fā)力信用卡，與互聯(lián)網(wǎng)渠道合作，發(fā)卡量、未償貸款余額均保持高速增長；消費貸延續(xù)穩(wěn)健道路，靠公積金、代發(fā)薪等硬核收入數(shù)據(jù)緩慢轉(zhuǎn)化。就區(qū)域銀行來講，發(fā)力信用卡在線下激活環(huán)節(jié)受到網(wǎng)點數(shù)量較少的制約，只好把零售轉(zhuǎn)型的希望寄托在“助貸”上。

在助貸模式下，消費貸款由傳統(tǒng)的B2C業(yè)務(wù)演化成B2B2C業(yè)務(wù)，銀行作為資金方，是第一個B；助貸機構(gòu)作為中介，是第二個B；借款人為C，多數(shù)沒有央行征信，也缺乏公積金等硬核財務(wù)數(shù)據(jù)。

這個客群，不再是傳統(tǒng)意義上的優(yōu)質(zhì)客群，風(fēng)控不靠“在職證明”靠大數(shù)據(jù)，銀行卻不掌握用戶數(shù)據(jù)。所以，助貸業(yè)務(wù)中，銀行不僅依賴助貸機構(gòu)流量，還依賴其風(fēng)控能力。

慢慢地，銀行蛻變?yōu)橘Y金方，拿著10%左右的固定收益；助貸機構(gòu)作為導(dǎo)流方和風(fēng)控方，切走10%-15%的收益；對應(yīng)到借款人，便是20%-36%的年利率。登上助貸的船，銀行消費貸資金，突破了18%的限制，出圈了。

重混

圈層意味著格局固化與停滯，跨圈重混則帶來活力和增長。如凱文·凱利就認為，增長源于重混，并引用兩位經(jīng)濟學(xué)家的觀點予以佐證：

“紐約大學(xué)經(jīng)濟學(xué)家保羅?羅默專門研究經(jīng)濟增長理論，他認為真正可持續(xù)的經(jīng)濟增長并非源于新資源的發(fā)現(xiàn)和利用，而是源于將已有的資源重新安排后使其產(chǎn)生更大的價值。圣塔菲研究所的經(jīng)濟學(xué)家布萊恩?亞瑟專門研究技術(shù)增長的動態(tài)過程，他認為所有的新技術(shù)都源于已有技術(shù)的組合”。

——《必然》

銀行資金混合互聯(lián)網(wǎng)流量，消費金融行業(yè)如脫韁野馬，迎來爆發(fā)式增長。增長強化增長，消費金融風(fēng)口效應(yīng)形成后，引來各方加速布局，消費金融便如雪球般越滾越大。據(jù)奧維咨詢估算，2018年末，線上消費貸款余額1.5萬億元，較2016年實現(xiàn)近四倍增長。

行業(yè)爆發(fā)式增長，消費金融獲客成本水漲船高。以玖富為例，2016年，新增借款人平均獲客成本33元，2019年一季度漲至324元，兩年內(nèi)十倍增長。其中，網(wǎng)民增速的下降是重要原因，據(jù)Questmobile數(shù)據(jù)，2019年一季度，移動互聯(lián)網(wǎng)月活用戶僅凈增762萬，就市場中450萬APP來分，平均新增2個活躍用戶而已。

流量愈發(fā)稀缺，為了增長，消費金融機構(gòu)想盡一切辦法。

有些機構(gòu)鋌而走險，重操舊業(yè)，通過會員費、意外險、強制搭售商品及各種名目的服務(wù)費，變相提高綜合收費，破了36%的限，向高風(fēng)險用戶滲透。

有些機構(gòu)，則聚焦存量用戶，提高復(fù)借率，提升借款額度。如360金融，季度復(fù)借率超過60%；拍拍貸，超過70%；玖富和趣店，高達90%。

在發(fā)掘自家存量用戶的同時，大家也在密集、高效發(fā)掘行業(yè)存量用戶：

• 如以卡下卡，你在工行有信用卡，那我浦發(fā)也給你發(fā)張卡；如信用卡代償，你是持卡人，那信譽肯定不錯，我來幫你做賬單代償吧；
• 如芝麻分，你的芝麻分還不錯，給你提高額度吧；
• 最厲害的還是貸款超市，流量越來越金貴，一個用戶恨不得賣給100個放貸機構(gòu)；
• ……

增長自帶魔力，大家對增長上了癮，盡力發(fā)掘著增長空間。可增長的盡頭，是風(fēng)險。

隱憂

貸款風(fēng)險取決于借款人還款能力。決定還款能力的是收入，收入又分為兩類：工資性收入和其他收入。工資收入穩(wěn)定可預(yù)測，常被作為還款能力的晴雨表；其他收入波動性大，在信用評估中不被認可。

就傳統(tǒng)的銀行消費貸來看，無論是公務(wù)員、國企及事業(yè)單位員工的身份認證，還是公積金、工資流水的財力證明，銀行所看中的，無非是收入的穩(wěn)定性。

出圈之后，互聯(lián)網(wǎng)借款人缺乏穩(wěn)定收入，收入邏輯不再適用，風(fēng)控交給大數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)風(fēng)控標(biāo)榜上千個模型、上萬個變量，效果有目共睹。

但大數(shù)據(jù)風(fēng)控依賴統(tǒng)計學(xué)模型，展示的是相關(guān)關(guān)系，而非因果關(guān)系。一旦沒能掌握核心變量，相關(guān)關(guān)系的存在邏輯便失去支撐。

比如說，A是一個現(xiàn)象，B是一個現(xiàn)象，基于共同的原因C，A和B在統(tǒng)計上存在顯著相關(guān)關(guān)系。如果模型沒有觀測到C，而是通過D、E、F等變量注意到A和B的相關(guān)性。這個時候，模型就存在缺陷——C若不變，模型有效，C若逆轉(zhuǎn)，模型瞬間失效，甚至在建模人眼中失效地莫名其妙。

我們知道，互聯(lián)網(wǎng)借款人存在廣泛的以貸還貸現(xiàn)象。當(dāng)借款人以貸還貸時，多頭借貸是因，正常還款是果。我們假定大數(shù)據(jù)模型無法準(zhǔn)確掌握多頭借貸數(shù)據(jù)（某種程度上也是客觀現(xiàn)實），而是通過學(xué)歷、消費數(shù)據(jù)、社交信息等變量做信用評估，從結(jié)果上看借款人果真履約良好、不良率低，便認為模型是有效的。

一旦因監(jiān)管等外部因素導(dǎo)致貸款供給快速下降，借款人以貸還貸鏈條斷裂，“優(yōu)質(zhì)”用戶會變不良用戶，讓人措手不及。2017年12月現(xiàn)金貸新規(guī)發(fā)布后，信貸供給短期內(nèi)大幅縮水，部分借款人多頭借貸鏈條斷裂，導(dǎo)致平臺逾期率普遍攀升，背后便是這個邏輯。

這一缺陷并非無法彌補，理論上，變量越多，遺漏核心變量的概率越低，模型穩(wěn)固性越強。但這里也有一個悖論，大數(shù)據(jù)模型的完善是漸進的，模型完善之前業(yè)務(wù)存量已經(jīng)巨大，一旦某個核心變量在中后期納入，導(dǎo)致對特定借款人群風(fēng)控結(jié)論逆轉(zhuǎn)，后續(xù)調(diào)整策略本身就會引發(fā)風(fēng)險。

舉例來說，隨著多頭數(shù)據(jù)的完善，平臺一旦發(fā)現(xiàn)存量借款人中隱藏著大量多頭人群，為控制風(fēng)險，必然要掐斷這些人的續(xù)貸申請，導(dǎo)致其資金鏈斷裂，繼而通過多頭鏈條引發(fā)行業(yè)風(fēng)險。

貸款是風(fēng)險資產(chǎn)，規(guī)模越大，風(fēng)險越大，這個規(guī)律不因“科技驅(qū)動金融”而改變。

復(fù)雜

增長仍在持續(xù)，風(fēng)險仍在積聚。

增長與風(fēng)險為伴，合格的金融機構(gòu)，不因風(fēng)險而退縮。問題是，借“助貸”出圈的銀行，連同風(fēng)控一并外包。自己踩油門，別人踩剎車，聯(lián)動與協(xié)調(diào)一旦出錯，必然要出車禍。

但是，這既非助貸的問題，也非風(fēng)控外包的問題，只是與開放趨勢相伴而來的復(fù)雜化在風(fēng)控領(lǐng)域的表現(xiàn)。站在更廣的視角，行業(yè)分工加速細化，要增長就要開放合作。合作者也是競爭者，競爭者又是合作者，協(xié)同與博弈同在，業(yè)務(wù)必然走向復(fù)雜化。

對于這種復(fù)雜化，金融機構(gòu)既無法回避，更不能奢望時機成熟再涉身其中，因為一旦貽誤戰(zhàn)機，就會喪失競爭力。

商業(yè)模式愈來愈復(fù)雜。一部分機構(gòu)，將被淘汰出局，活下來的，將持續(xù)在雞蛋上跳舞。

#專欄作家#

薛洪言，公眾號：洪言微語，人人都是產(chǎn)品經(jīng)理專欄作家。蘇寧金融研究院院長助理、碩士生導(dǎo)師，關(guān)注互聯(lián)網(wǎng)金融、金融科技與銀行轉(zhuǎn)型領(lǐng)域。

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