银行也做“现金贷” 为啥利息就不高?

1评论 2017-11-28 07:40:46 来源:愉见财经 上市公司绝密调研报告

  出品 | 愉见财经

  在一轮舆论危机过后,“现金贷”似已变成了一个贬义词,总让人联想起披着羊皮的“高利贷”。非持牌信贷机构中,对现金贷综合息费定价折合年化超过100%者比比皆是,能卡住36%红线者凤毛麟角。

  畸高利(费)率覆盖高风险,似乎是现金贷这一行的通用模式。

  但其实不然。不少商业银行在其信用卡业务部门或其它零售条线,也在推现金贷业务,比如在银行APP上申请的快速到账小额贷款,这些现金贷定价并不高。某大行针对大学生群体的现金贷款,年化利率仅为个位数;多家股份制银行面向大众的“随借随还”式现金贷,日息折合年化计算,也较多集中在15%~20%一线。

  为什么都是现金类贷款产品,落到不同的机构,利率定价就能相差好几倍、甚至十几倍呢?

  客群不同

  多名从业人士表示,最核心的原因,是不同机构切分的贷款客群不同。

  一道粗框架的计算题是:

  贷款定价=风险成本+资金成本+获客成本+运营成本+利润留存。每类客群的风险系数不同,选择了怎样的客群,意味着选择了怎样的风险收益平衡模式、笔均授信额度、及定价模型。

  各银行现金贷细分业务的不良率暂无单列统计数据,但可参考国内银行信用卡业务2%左右的整体不良率水平;市场化的现金贷公司鱼龙混杂,虽个别机构自称逾期率在1%以内,但业内普遍估算,整体而言现市场化现金贷的真实逾期率为两位数。

  落到笔均最低、风险最高的Payday Loan(发薪日贷款)模式,百融金服风控业务与数据产品部副总监蒋宏在一场智库闭门会议上表示,一些新平台首次逾期率或超30%。

  不同数量级的不良率背后是不同的客群。有一种说法,称银行切分的现金贷客户均为央行征信报告中有良好信用记录者,而现金贷公司的客户则多为“白户”(无央行征信记录)。这种说法有一定道理,但并不全面。

  多家重返校园贷市场的银行,做的也是“白户”大学生的贷款。即便在非校园贷的品类中,银行也在“下沉”,靠大数据及风险模型来开发“白户”市场。

  “愉见财经”听某银行卡中心管理层人士说,他们内部对客群的划分并非“黑白户”两类,而是普通蓝领、优质蓝领、城市青年(高学历)、白领及公务员、高端精英。

  在这些客群中,银行的“最爱”并非是外界所想的白领群体,因白领、公务员等客户一般使用的是银行(信用卡)提供的支付交易功能,对信贷功能使用较少,换句话说,他们对现金贷的需求也很弱。当前,尤以一批中小银行最为明显的信用卡业务发展策略,均为开发更有助于利润提升的“重资产”(即信贷类)业务,由此,优质蓝领及城市青年客群,反而成为了一众银行的“兵家必争之地”。

  “切入我们‘优质蓝领’和‘城市青年’客群的人,一般而言现金流状况健康,承担不了也无需去借很高利率的信贷。而他在银行体系能借款了,正常情况下也不会考虑外面的现金贷。”上述银行卡中心人士称,现金贷平台之所以风险高,是因为他们切不到这批客群,只能去抢“普通蓝领”客群、以及从整体风险表现上更次一级的Payday Loan群体。

  另据一家城商行零售条线风控部门人士称,他们测算的在银行与网贷进行“共债”的借款人,实际逾期比例已在10%以上。

  成本不同

  现金贷公司们也都承认,他们面向的是蓝领、草根群体。在风控上,非持牌现金贷平台无法接入央行征信,这些公司呈现两种分化:

  一是,一批“野路子”公司不重视风控、不做用户的分层,这类公司的贷款申请过件率畸高,他们模式就是靠畸高利息佐以较为激进的催收方式,以覆盖他们其实无力掌控的高风险;

  二是,一批现金贷公司依托第三方数据和大数据分析做风控,并指望以此逐渐养成自体客户及数据积累,在后期逐渐摊薄前期投入的征信和获客成本。

  某头部现金贷公司向“愉见财经”表示,一套筛选出优质用户的基础模型,花费就要以“几千万级”论。

  现金贷行业内有句玩笑话,称那些估值在这两年一飞冲天上了几十亿的互联网征信公司,起家靠互联网黑数据,助推靠现金贷大发展。

  由此可见,在前期,现金贷公司只有两条路:要么付出高风险的代价、要么付出高征信成本的代价,用以购买第三方数据及模型(除非此现金贷的股东方能提供征信支持),这两者中无论选哪种,都逃不过“羊毛出在羊身上”的逻辑——向借款人征收高息费。

  除了数据,获客成本也是现金贷公司的负担。据业内测算,平均单客获客成本已为数百元,而现金贷用户的单笔借款额可能也只有数百、数千元。可见若息费不高昂,客户头几次借款带来的收益无法覆盖成本。这也是为什么很多现金贷平台都会开发既有客户的复购。

  而银行开展现金贷,行内既有客户资源已是现成“金矿”,可供交叉营销;加之客户使用银行卡、银行收单系统、银行APP进行交易而留下的数据,银行在起点上就已不同。

  以兴业银行(行情601166,诊股)为例,该行零售资产负债部副总经理张浩此前曾介绍过该行纯线上贷款产品的背景:整个兴业银行的存量借记卡客户就有4千万,其中贷款客户不到100万,因此贷款产品先期靠主动授信邀约存量客户,空间就已很大。后期,该产品还可开掘银行卡收单业务体系,业务交叉“兴易付”,留有流水数据的非本行客户,也会进入辐射范围,在客户充分授权的前提下再对接外部征信数据源,从而使客户圈层又往外拓展。

  事实上,发展至今,多家银行的客户数据积累规模已达亿级,不少银行的手机银行APP也已逐渐转向“去本行化”、“平台化”发展,即同时为非本行持卡人提供业务支持,以获取更多数据积累。虽然整体而言,银行客户数据体量不及BAT等互联网巨头,但银行的数据都是金融性质的、是交易数据,而非电商数据,这对金融风控而言质量更高。

  资金来源不同

  面粉贵面包就贵——这也是资金成本影响贷款定价的逻辑。

  银行的现金贷类业务,资金来源于总行,视行内FTP计价而调整。一般而言,信用卡中心拆得资金的成本可类比AAA级债券,即成本在4%~5%。有些银行也将这块业务置于个贷条线,今年以来银行业讲求零售转型,轻资本效用强的个人小额贷款,在一些银行还享有“专项额度”和FTP优惠计价。

  这样的“面粉价格”是现金贷公司望尘莫及的。

  现金贷平台最低成本的资金来自于股东支持,其次个别含有现金贷业务的头部消费金融公司走通了发放ABS(资产证券化)之路,成本约在6%~7%,但这些模式无法放量。在可放量模式中,最优选择是与商业银行的助贷模式,资金成本约7%~9%,但仅有极少的公司能获此资源;余下的,不少公司选择了P2P模式,从一些头部平台来看,P2P端资金成本也高达12%~15%。

  而让情况变得更糟的是,在监管风暴之下,现金贷的公司的资金来源方开始了“回撤”,有助贷银行开始悄然收缩合作业务量,敏感的P2P也因担忧自身理财用户挤兑而开始了防御性收缩。

关键词阅读:贷款定价 风险模型 银行体系 银行客户 现金贷款

责任编辑:申雪娇 RF13056
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