消费金融：追求增量不能忽视质量

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我们的记者胡平

"消费金融业务好吗？"“困难！”

一家消费金融公司的风险控制官员直言不讳地说:“消费金融的定位是为基层服务。一些客户收入低，没有信用记录，利率高于普通贷款。这容易吗？如果你急于快速完成大规模的盲目数量，就会有风险积累。”

近年来，消费金融公司在开展业务过程中的操作风险不断暴露，用户被借用、借入长期债务、被暴力收集、个人信息泄露等问题时有发生。近日，京东金融消费场景产品“京东白娜”被指未向消费者申报理财产品风险。各方都有自己的看法，还没有得出结论，但这也引起了业界的思考。金融创新产生的新业务会导致各种操作风险吗？企业的创新行为如何有效避免与监管的冲突？特别是目前，中国消费金融呈现出消费金融公司、互联网平台、电子商务等机构并存的局面。如何保质保量地服务这个万亿美元的市场，是每个从业者都应该关注的问题。

机构应该在卫生领域展开竞争

消费金融服务机构可分为银行、消费金融公司、小额贷款公司、汽车金融公司和信托公司等金融机构，以及电子商务平台、线下大型商户和消费者中转平台等非金融机构。

这些机构为不同的客户群体提供不同的消费金融产品；同时，在消费金融链中，每个组织也有自己的分工。以上述“京东白娜”产品为例，所涉及的信托公司作为资金提供者出现在消费金融产业链中并承担渠道角色，这可以视为信托公司参与消费金融的一种简单易行的方式。

由于市场参与者众多，特别是受“互联网加”模式的驱动，竞争不可避免。业内人士认为，资本、风险和运营都需要成本。目前的互联网模式是高风险和低价格。过度竞争和价格战不利于建立良好的消费金融生态。所有机构应在竞争中共同拓展市场。例如，很大一部分持牌消费金融机构是“银行力量”，它们在资本成本和风险控制模式方面有更多的经验和优势；在促销和营销方面，基于互联网的公司更加灵活、高效和快捷，能够快速连接并快速获得客户。

“我们还在大规模连接不同场景的各种互联网平台和电子商务平台，通过合作批量获得客户，提供金融服务。”即时消费金融品牌总监郑松表示，市场上一些无牌照消费金融机构的监管套利行为实际上是短视的、不可持续的。一方面，对于消费金融行业来说，未来的监管将实行渗透式管理，非授权公司面临的监管氛围可能比过去更加严峻；另一方面，金融业务的风险决定了业务必须以合法性和合规性为基础，否则，一旦出现问题，就会给企业本身和行业带来很大的不确定性和风险。

可持续发展是关键

在采访中，许多业内人士表示，消费金融业务最大的风险是信用风险，最大的问题是资金流向难以控制。传统的信用风险建模是一种信用记分卡模型，但这种预测方法的有效前提是客户以前与金融机构有业务往来，并有一定的信用记录。根据波士顿咨询报告，中央银行的个人信用覆盖率只有35%，信用记录的缺乏使得风险控制模型成为一个技术问题。

郑松认为，消费金融在过去两年一直在蓬勃发展。除政策因素外，行业特征、宏观经济发展需求和未来国内消费升级也发挥了作用，消费金融将继续增长和发展。然而，为了实现可持续发展，我们需要把握两个关键点。首先是风险控制。消费金融业具有普惠金融和小分散的特点。行业数据显示，目前约70%的人口是没有信用记录的“白人家庭”。如何判断这些人的信用状况，如何控制风险是一个难点和重点；第二是资本成本的控制。如何保证良好、多元化的资金来源和融资成本，如何在制度、运营和推广上控制资金成本也是关键。

此外，目前我国还没有针对消费金融业的专门立法。由于相关监管和法律还不完善，操作不合格、非法集资、缺乏风险控制等问题依然存在。一位信托业人士表示，在消费金融产业链中，消费者既参与消费又参与金融，与消费者供应商有销售产品和提供服务的关系，与消费者金融提供商有消费信贷的关系。然而，对于消费者、消费者供应商和消费者融资提供者之间的三方关系，没有专门的法律规定。如果三方都从自己的角度出发，可能会有利益冲突。如果消费者供应商的过错造成消费者的损失，导致消费者违约，就会导致信托公司和投资者的损失。因此，有必要尽快出台相关法规，限制各方的权利和责任，启动消费金融立法，保护消费金融市场各方的合法权益。

大数据应该避免误解

金融业务是有风险的，消费信贷也有许多不确定性。目前，行业普遍使用大数据模型来识别和计算风险。然而，也有观点认为，“仅通过大数据分析就贷出几十万元，无异于一场赌博。”

客观地说，传统的风险控制手段成本极高，而利用大数据系统进行的风险建模整合了数十万个变量，涵盖了足够多的人，模型相对稳定有效，也降低了风险控制的成本。苏宁消费金融公司负责人曾告诉记者:“目前，大数据的主要问题是‘孤岛’。事实上，银行拥有最好质量的大数据。他们有信用卡和借记卡记录，希望促进金融数据共享；互联网公司的社会数据和三大运营商的数据也很有价值。如果财务数据、社会数据和运营商数据能够整合，大数据的作用和意义将会更大。在大数据的发展中有两个误解。首先，隐私不受保护；其次，数据是假的，因此在应用大数据时有必要识别。”

业内人士认为，不同消费金融业务和模式的风险是不同的。除个人多维数据外，还应根据消费场景、不同时期、不同额度设计不同的风险控制模式和风险控制模型。