消费贷款，走入死胡同？

　　近日，最高法拟调整民间借贷利率上限。业内紧急讨论应对，舆论场里却没能掀起浪花。失宠于舆论，说明消费金融正走向成熟，变得模式清晰、未来可预测。

　　但成熟都有两面性，好的一面是有共识、有规则，消除了冲击性和破坏性，坏的一面则是有惯性、有惰性，失去了多样性和灵活性。在快速变化的时代，惯性太强容易把车开进死胡同。

　　风控的四大问题

　　凡事均有利弊。有些弊端，在行业初期不明显，无碍大局；到了一定阶段，就会被激活，显现出杀伤力。

　　大数据风控之于消费金融便是如此，早期几乎全是优点，随着外部环境的剧烈变化，弊端显现，一些优点也在变缺点。

　　贷款的关键是风控，风控的核心可归结为四大问题：谁在贷款？贷款干什么？拿什么还款？还不上怎么办？

　　在这四大问题上，传统风控与大数据风控给出了不同的解决方案。

　　传统的消费贷款流程，强调资料证明。申请消费贷款时，银行要求借款人提供在职证明、收入证明、公积金缴费记录，甚至还要查验户口。这些证明文件，能很好地解决“谁在贷款”“拿什么还款”的问题，但手续繁琐，体验较差。

　　引入互联网技术后，大数据风控用数据取代了这些繁琐的现场手续，便利了借款人，大幅提升了借款效率，满足了消费场景对付款时限性的要求，促进了消费贷款与消费场景的融合。

　　对于“还不上怎么办”，传统风控强调以抵押担保为抓手。只有借款人收入稳定（如公务员、国企员工、大型企业员工等）且借款金额不高时，银行才会妥协，发放纯信用贷款。

　　相比之下，大数据风控仍然以数据为抓手，摆脱了对抵押担保的依赖，大幅降低了借款门槛，推动了消费贷款普惠化。

　　至于“贷款干什么”，无论传统风控还是大数据风控，都未给出解决方案，面临相似的困境：房贷、车贷、消费贷的用途是可控的，现金类贷款难以监测用途。

　　总的来看，大数据风控更强调便利性、突出普惠性，在上行周期，给增长松开了枷锁，引领了消费金融大发展；但大数据风控也有自身的问题，行业高增长既掩盖了问题，又拖延了问题的解决，到了下行周期，这些问题开始被放大。

　　大数据风控的“一体两翼”

　　传统风控，以收入和抵押物为核心抓手，大数据风控给出的解决方案，可以总结为一体两翼策略：以“群体风控”为主体，以“定价覆盖风险”、“催收覆盖不良”为两翼。

　　所谓群体风控，是指重群体、轻个体。就单个借款人看，大数据风控做不到精准识别，偏差大（这里仅评价行业一般情况，不同机构间的大数据风控能力有显著差异），相比传统风控手段有差距；但胜在效率高、门槛低，借款人数量足够大，客观上把单个借款人风险湮没在群体之中。

　　2016年前后，国内居民杠杆率低，且消费金融处在风口期，借钱容易，借款人个体层面的信用风险很低。只要群体层面借款人的财务状况不恶化，模型差一些也能凑合用，不会出大问题。

　　此时，很多机构的大数据风控，追求的是反欺诈能力。相比传统风控模式，大数据风控接触的不是活生生的人，而是姓名、手机号、身份证号、银行卡号等构成的虚拟字符串。一旦虚拟字符串与真实借款人的映射关系被篡改，如身份证显示为A，实际借款人却是B，就会产生骗贷问题。

　　综合利用人脸识别、黑名单、网络图谱等手段，大数据风控可以把业务线上化释放出来的猛兽（骗贷风险）重新关进笼子里。但很多机构的大数据风控，对信用风险评估始终重视不足，“只要不骗贷，谁都可以贷”。

　　所谓“定价覆盖风险、催收覆盖不良”，是指在“拿什么还款、还不上怎么办”的问题上，大数据风控并未给出直接解决方案，而是依靠较高的利率定价、积极的催收进行风险补偿。

　　大数据风控的“一体两翼”，前几年运转良好；这两年，环境快速变化，“一体两翼”，正由助力变阻力。

　　隐患在凸显

　　从宏观环境看，这几年居民杠杆率快速上升，导致借款人群体的信用风险不可逆地攀升。疫情之后，更是雪上加霜。此时，行业面临的不再是中低信用风险的借款群体，“群体风控”策略，正失去对行业的庇护力。

　　当借款人违约概率普遍增大时，单个借款人的信用风险识别能力，就成为消费金融类机构的核心竞争力。一旦金融机构正视信用风险评估，会发现难度比想象中要大：高质量、多维度的数据获取难度在加大，动态变化的环境对数据解析能力的要求也在快速提高。除非前期一直持续进行试错、投入，一直进行模型升级迭代，临阵磨枪是没用的。

　　“定价覆盖风险”、“催收覆盖不良”，则因监管介入而不同程度失效。

　　这两年，消费贷款利率定价屡屡受限，早期没有限制，导致高利贷泛滥；之后是36%的红线，倒逼高利贷平台退出市场；当前又在研究上限下调，以降低实体经济融资成本。

　　随着定价的不断下移，刨去资金、营销、运营等刚性成本后，留给风险成本的空间越来越小了。当定价覆盖风险不可行，放贷机构只能抛弃中高风险借款人，或依靠抵押担保进行风险兜底。

　　业务空间，正逐步收窄。

　　催收覆盖不良，效力也已大幅削弱。疫情之下，不少消费贷款机构被“反催收联盟”钳制，连正常催收都受影响。催收，再也不是解决“还不上怎么办”的致胜法宝。

　　以上种种，环环相扣，让“一体两翼”从助力变阻力。消费金融，正经历着严峻考验。一些机构的逾期率仍能保持低位，更多机构的利润，几乎被拨备吞噬殆尽。

　　扩张的惯性

　　很多消费贷款机构，却仍活在过去“高增长、低不良”的幻觉中，过去的美好明明是风口红利，却误以为是自身风控能力超强。当对自身实力存在误解时，消费贷款机构往往会把外部挑战看作机遇，逆势而行，保持扩张的惯性。

　　这两年，经济下行，削弱借款人的收入偿债能力；大量非持牌放贷机构破产离场，削弱借款人的借新还旧能力；利率定价中枢下行，削弱中高风险群体的融资能力；互联网贷款上征信，让多头借贷无所遁形；……

　　一边是借款需求下降，一边是借款人整体风险上行，消费贷款机构在这种情况下逆势扩张，会带来一系列连锁反应。

　　举例来说，KPI指标100亿，行情好的时候，业务部门能轻松营销200亿，给风控部门留有较大的挑选空间，业务与风控能和谐共处，互为促进；当前环境下，业务部门费心费力只营销来120亿，风控部门几乎没了挑选余地，自然会对抗加剧。

　　此时，公司层面如果重视风控，会牺牲KPI保风控，接受规模的缩水；但如果对行业环境缺乏清醒认识，基于扩张的惯性以及逆势做大份额的诉求，公司层面很可能牺牲风控保KPI，必然要走入死胡同。

　　不幸的是，很多机构既缺乏自知之明，也有扩张的惯性。随着大数据风控“一体两翼”逐步失效，即期越追求增长，未来越会以苦涩收场。

　　空间还在，但要换个活法

　　当然，也不是不能追求增长。增长空间还在，但增长的来源发生了改变。

　　从我国居民负债结构看，2017年之前，个人贷款高增长主要是房贷驱动；2017年之后，房贷增速开始下行，消费贷接棒，成为居民杠杆率持续高增长的主要驱动力量。

　　当前，监管机构对控制居民杠杆率三令五申，宏观经济形势和收入增速也不支持杠杆率继续大幅攀升，依赖于用户下沉的增长模式，已经走入死胡同；未来的增长，更多地要靠中高收入群体的负债调结构。

　　消费贷款并不是居民杠杆的全部，住房抵押贷款才是大头。即便控制居民杠杆率不增长，也可以通过内部调结构为消费贷款挤出空间。即居民房贷还本付息留出的存量缺口，由消费贷进行增量填补。

　　不过，既然消费贷款的增长源于房贷下降产生的缺口，也就是说增长主要依赖的是有房群体和有实力购房的群体。与过去几年依赖下沉用户、边缘群体的增长逻辑是完全不同的。

　　这个时候，考验的不再是谁敢下沉、谁敢放贷，而是谁能有效激活中高收入群体的借贷欲望。靠什么激活呢？消费场景。

　　过去几年的消费金融，是现金贷的风口；未来几年的消费金融，得场景者得天下。鉴于不同消费贷款机构对场景的把控力差异很大，新一轮的洗牌开始了。

　　温馨提示：央行等多部委：大幅增加小微企业信用贷款、首贷、无还本续贷。