天哪！這篇文章把現(xiàn)金貸賺錢的秘訣都講透了

文|朝陽35處 涼絲絲

3月10日訊，近兩年來，類似“在線申請，資料簡單，急速放款，無需抵押”的宣傳小廣告隨處可見，可見消費(fèi)金融越來越受到互金業(yè)界和資本青睞。尤其是小額現(xiàn)金貸業(yè)務(wù)，滿足了用戶的短期資金借貸需求，從線下一直火爆到線上。

目前，現(xiàn)金貸高利潤與高欺詐并存的業(yè)態(tài)不但引發(fā)各種爭議，更引起了處座的興趣。今天處座就試圖用四個關(guān)鍵問題來勾勒現(xiàn)金貸業(yè)務(wù)的要點(diǎn)。

問題1：現(xiàn)金貸到底是個什么業(yè)務(wù)?

現(xiàn)金貸(國外稱為Paydayloan即發(fā)薪日貸款)是一種小額短期借貸產(chǎn)品，其額度在1000元以下，年化利率平均在50%-200%之間，借款期限集中在7-30天。據(jù)不完全統(tǒng)計，目前國內(nèi)的小額現(xiàn)金貸平臺已有上千家，大體上可以分為幾類：

(1)互聯(lián)網(wǎng)系：以微粒貸、京東金條、螞蟻借唄為代表，資金實力比較雄厚，內(nèi)部流量轉(zhuǎn)化獲客成本低;

(2)垂直平臺：以手機(jī)貸、閃電借貸、現(xiàn)金巴士、工資錢包、量化派為代表，主要針對細(xì)分人群，獲客及資金成本相對較高;

(3)消費(fèi)金融系：以蘇寧消金的任性借、捷信消金的福袋為代表，基于目前分期業(yè)務(wù)擴(kuò)展，資金來源廣、成本低;

(4)銀行系：目前很多銀行推出自有現(xiàn)金貸產(chǎn)品，如包商銀行有氧貸、幸福金，產(chǎn)品大多針對行內(nèi)白名單客戶，利率普遍較低，客群與其他現(xiàn)金貸產(chǎn)品差異顯著。

目前，現(xiàn)金貸市場再以驚人的規(guī)模擴(kuò)張中。淺橙現(xiàn)金卡上線僅4個月，目前700萬注冊用戶，16年底交易流水已超10億;2345貸款王16年業(yè)績快報顯示，16年平臺共發(fā)放貸款411.75萬筆，營業(yè)收入17.42億，凈利潤6.35億，同比增長52.19%;前隆手機(jī)貸上線三周年，目前用戶已超過700萬……

與一般的消費(fèi)金融產(chǎn)品相比，現(xiàn)金貸主要具有以下五個特點(diǎn)：額度小、周期短、無抵押、流程快、利率高，這也是與其借貸門檻低的特征相適應(yīng)的。現(xiàn)金貸的目標(biāo)客戶群主要有以下幾個特點(diǎn)：收入和學(xué)歷普遍偏低，月收入大部分集中在2000到3000元;信貸記錄較差，大多數(shù)人不能通過銀行借貸審核，甚至沒有個人信用記錄，多為無卡人群;所需借款金額從500到5000元不等，主要集中在1000-2000元;共債比例很高，據(jù)前海征信的常貸客產(chǎn)品掃描結(jié)果顯示，現(xiàn)金貸申請者共債比例超過60%，借貸次數(shù)平均在6次左右。

問題2：高風(fēng)險的現(xiàn)金貸業(yè)務(wù)能否盈利?

現(xiàn)金貸產(chǎn)品先天具有高違約風(fēng)險的特點(diǎn)，目前國內(nèi)的現(xiàn)金貸平臺壞賬率在30%左右，最高能到達(dá)50%，做得較好的平臺壞賬率也有15%左右。與如此高的違約率對應(yīng)的卻是略顯簡單粗糙的風(fēng)控流程,甚至存在亂放的現(xiàn)象，現(xiàn)金貸行業(yè)在如此高違約率情況下仍能獲得暴利固然與其小額分散的特點(diǎn)有關(guān)，但更深層的原因還在于其現(xiàn)階段的盈利模式，要解析現(xiàn)金貸的盈利模式首先需要介紹幾個公式。我們把現(xiàn)金貸客戶分為新貸客戶和續(xù)貸客戶兩類，由于風(fēng)控篩選等因素，續(xù)貸客戶相比新貸客戶風(fēng)險較小。接下來我們來看四個公式：

(1)新貸客戶損失率*新貸客戶占比+續(xù)貸客戶損失率*續(xù)貸客戶占比=預(yù)期可承受損失率

(2)預(yù)期可承受損失率=收益率-成本率-預(yù)期利潤率

(3)成本率=新貸成本率*新貸客戶占比+續(xù)貸成本率*續(xù)貸客戶占比

(4)新貸客戶占比+續(xù)貸客戶占比=1

(注：這里將當(dāng)月應(yīng)還款客戶逾期30天以上既列入損失，將收益率近似為平均借款期限*利率)

在上述四個公式中，平均借款期限、新貸成本率、續(xù)貸成本率、續(xù)貸客戶損失率均可由放貸機(jī)構(gòu)的歷史數(shù)據(jù)得出。預(yù)期利潤率有放貸機(jī)構(gòu)預(yù)先制定，因此這里可變動的量為收益率、續(xù)貸客戶占比，新貸客戶損失率(用陰影標(biāo)出)。

由于在現(xiàn)金貸發(fā)展初期最受關(guān)注的是可承受的新貸客戶損失率，接下來來研究利率和續(xù)貸客戶占比對新貸客戶損失率的影響。假設(shè)某現(xiàn)金貸產(chǎn)品平均借款期限27.9天，新貸成本率占放貸金額的5%，續(xù)貸成本率為1%，假設(shè)預(yù)期利潤率為3%，續(xù)貸客戶損失率3%。下表中橫向為利率，縱向為續(xù)貸客戶占比，表格中數(shù)據(jù)為在達(dá)到預(yù)期利潤率的情況下可承受的新貸客戶損失率(新貸客戶可承受的損失率大于50%的用紅色標(biāo)出)。

由上表可以看出，越靠近右下角可承受的新貸客戶損失率越高。因此，我們可以得出現(xiàn)金貸高盈利的兩點(diǎn)原因：

一是利用高利率覆蓋高違約風(fēng)險。較高的違約風(fēng)險必然需要較高的利率去覆蓋，這在邏輯上很好理解。同時，上文計算的表格也從盈利模式的角度證明了這一點(diǎn)。由上表可見，在客戶結(jié)構(gòu)一定的前提下，利率越高，可承受的新貸客戶損失率也會增加。高利率加之同樣高不菲的手續(xù)費(fèi)和違約金成為其高盈利的原因之一。

二是通過續(xù)貸客戶比例控制風(fēng)險?，F(xiàn)金貸本身面向的客戶為中低收入人群，用戶黏性較高，部分客戶會產(chǎn)生重復(fù)借貸需求。下表為某種現(xiàn)金貸產(chǎn)品有續(xù)貸的客戶比例隨時間的變化折線圖?？梢钥吹皆摲N產(chǎn)品越有10%的客戶當(dāng)月借貸當(dāng)月續(xù)貸，這一數(shù)字在第二個月達(dá)到峰值。從表格可以看出，在利率相同的情況下，續(xù)貸客戶占比越高，可接受的新貸客戶損失率越高。

在短期巨大人口流量紅利仍然持續(xù)的情況下，以上兩個因素是現(xiàn)金貸暴利背后的主因。

問題3：不注重風(fēng)控的現(xiàn)金貸業(yè)務(wù)能否持續(xù)?

上文分析了目前很多現(xiàn)金貸平臺“閉著眼睛放貸”也能盈利的兩個主要原因，然而進(jìn)一步分析會發(fā)現(xiàn)，在市場發(fā)展的中后期，這種模式就走不通了，風(fēng)控會越來越成為關(guān)鍵。

首先，由于現(xiàn)金貸小額短期的特點(diǎn)，導(dǎo)致行業(yè)進(jìn)入壁壘較低，難以形成較大的寡頭，資本的趨利性勢必導(dǎo)致越來越多的玩家加入現(xiàn)金貸領(lǐng)域，在流量紅利期逐漸過后，現(xiàn)金貸行業(yè)在長期將趨向于充分競爭，一方面根據(jù)市場規(guī)律，價格會回到一個相對合理的位置，因而完全依賴于高利率覆蓋風(fēng)險的模式走不通。另一方面想要留住優(yōu)質(zhì)客戶提高客戶黏性，服務(wù)質(zhì)量會成為關(guān)鍵。

其次，小額現(xiàn)金貸本身的目標(biāo)客戶群就存在潛在的信用風(fēng)險，惡意欠款現(xiàn)象普遍，多頭借貸尤為嚴(yán)重。大多用戶沒有足夠的薪水及時還款，不少用戶只能通過“借新還舊”的方式持續(xù)不斷地陷入債務(wù)漩渦。

因而隨著現(xiàn)金貸市場趨于成熟，建立行之有效的風(fēng)控模型，實現(xiàn)降低違約率和提高用戶體驗的兼顧將成為現(xiàn)金貸產(chǎn)品在未來激烈的市場競爭中立于不敗之地的關(guān)鍵。

問題4：現(xiàn)金貸風(fēng)控到底怎么做?

本文精華部分來了。要建立較為完整的一套現(xiàn)金貸風(fēng)控體系需要包括貸前審批、授信，貸中跟蹤、監(jiān)控，貸后、失聯(lián)修復(fù)、不良催收，是一個極為復(fù)雜的過程。每一個流程都會影響整個的風(fēng)控質(zhì)量。這里主要介紹貸前的風(fēng)控措施。

通過與現(xiàn)金貸相關(guān)從業(yè)人員交流后發(fā)現(xiàn)，各家現(xiàn)金貸公司風(fēng)控流程不盡相同，但總體來說，現(xiàn)金貸風(fēng)控流程可以分為四個階段：黑名單，風(fēng)控規(guī)則，反欺詐網(wǎng)絡(luò)，風(fēng)控模型。本文主要介紹一些常見的風(fēng)控規(guī)則供參考。

(1)勾稽比對

勾稽比對是會計行業(yè)的一個常用術(shù)語，在風(fēng)控中主要指利用多維度數(shù)據(jù)進(jìn)行邏輯對應(yīng)關(guān)系檢驗的方法，舉例來看：假設(shè)用戶填寫的“收入水平”為變量A，“工作地點(diǎn)”為變量B，申請時IP地址的“所處區(qū)域”為變量C。從A+B的維度來看，倘若用戶填寫的A月收入有數(shù)萬元，B卻顯示在某個偏遠(yuǎn)山區(qū)的修車廠工作，我們或許應(yīng)該懷疑用戶虛報收入。若從B+C的維度來看，倘若B變量顯示用戶工作地點(diǎn)在北京，C卻顯示申請時IP地址在云南，或者頻繁更換IP地址去申請，我們或許應(yīng)該考慮金融欺詐的風(fēng)險。若結(jié)合A+B+C的維度來看，若B變量顯示客戶在北京國貿(mào)工作，A變量顯示月入10000元，IP地址、申請地點(diǎn)都在北京，通過三個變量數(shù)據(jù)的交叉驗證，可以初步推斷申請人是常住北京的中等收入白領(lǐng)。倘若再增加更多變量例如填寫手機(jī)號碼常用通話地點(diǎn)等，就能從更多的角度驗證出數(shù)據(jù)的可靠性。

(2)交叉檢驗

交叉檢驗與勾稽比對有細(xì)微差別，但兩者都是利用多維度數(shù)據(jù)對用戶真實性和可靠性進(jìn)行驗證的方法，這里只簡單舉個例子，例如申請人提供了工作單位地址，但用外部數(shù)據(jù)驗證結(jié)果顯示該單位不再這個地址，那該用戶可能存在欺詐風(fēng)險。

(3)強(qiáng)特征篩選

有一些變量在風(fēng)控的考量中占有較大的權(quán)重，例如多頭借貸次數(shù)，該次數(shù)較高意味著用戶存在嚴(yán)重的多頭借貸情況嚴(yán)重，有較高的違約風(fēng)險。拿前海征信常貸客產(chǎn)品驗證結(jié)果舉例，命中常貸客客戶信貸逾期風(fēng)險是普通客戶的3~4倍。還有較常見的強(qiáng)特征變量有關(guān)注機(jī)構(gòu)(催收機(jī)構(gòu)等)通話，工作日夜間通話等。

(4)風(fēng)險關(guān)系

風(fēng)險關(guān)系主要驗證與申請人相關(guān)聯(lián)個體的信息。例如，該申請者通訊錄中是否存在較多被列入黑名單的聯(lián)系人，該申請人的生情電話或IP是否曾被另外的申請者使用過等。

(5)用戶的行為數(shù)據(jù)

用戶的行為數(shù)據(jù)也可以很好地用以鑒別金融欺詐。例如通過運(yùn)營數(shù)據(jù)統(tǒng)計顯示，在凌晨3點(diǎn)左右申請貸款的用戶的信用風(fēng)險更高，這可能因為很多欺詐者對智能信貸不熟悉，錯誤地以為凌晨無信貸員審批，防御薄弱的突破口;此外，申請時多次修改填寫資料的用戶可能存在信息造假，因為普通人通常不會頻繁記錯自己的私人信息。這些獨(dú)特的用戶行為數(shù)據(jù)一定程度上也能甄別風(fēng)險，反應(yīng)用戶信用。

需要指出的是，在整個風(fēng)控流程中，要注重風(fēng)控和用戶體驗之間的平衡。若一味強(qiáng)調(diào)風(fēng)控會導(dǎo)致數(shù)據(jù)需求過多，風(fēng)控模型過于復(fù)雜，從而降低授信速度。同時，需要用戶提交資料過多也會增加用戶流失風(fēng)險，在建立風(fēng)控流程的過程中需要謹(jǐn)記的一點(diǎn)是風(fēng)控的最終目標(biāo)是最佳的收益風(fēng)險比。

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