2019年消費(fèi)金融行業(yè)報(bào)告

1、2019年消費(fèi)金融行業(yè)報(bào)告目錄一. 行業(yè)不會(huì)爆發(fā)債務(wù)危機(jī)二. 數(shù)萬(wàn)億增量仍待發(fā)掘三. 五大客群價(jià)值各異 四. 格局分散，群雄并起五. 強(qiáng)監(jiān)管回歸，行業(yè)分化加速六. 在線(xiàn)化成熟，獲客仍有紅利行業(yè)不會(huì)爆債務(wù)危機(jī)1.1 消費(fèi)金融定義按照央行中國(guó)區(qū)域金融運(yùn)行報(bào)告(2018)定義，廣義上消費(fèi)金融“既包括傳統(tǒng)商業(yè)銀行向消費(fèi)者發(fā)放的住房按揭貸款、汽車(chē)貸款、信用卡和其他貸款等，以及持牌消費(fèi)金融公司向消費(fèi)者提供的家裝貸、購(gòu)物分期等，也包括新興的互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)金融，其往往基于網(wǎng)上購(gòu)物等消費(fèi)場(chǎng)景，為消費(fèi)者提供線(xiàn)上購(gòu)物分期服務(wù)”。按照這一定義，廣義消費(fèi)金融即為住戶(hù)部門(mén)消費(fèi)貸款。由于住房按揭貸款和汽車(chē)貸款在額度、期限、經(jīng)營(yíng)

2、主體、產(chǎn)品邏輯上，與其它消費(fèi)貸款相差較大，因此狹義消費(fèi)金融不包括住房按揭貸款和汽車(chē)貸款，僅由金融機(jī)構(gòu)住戶(hù)部門(mén)消費(fèi)貸款（不包括住房按揭和車(chē)貸），以及P2P中的消費(fèi)類(lèi)貸款組成。本報(bào)告主要研究狹義消費(fèi)金融，若無(wú)特別指出，報(bào)告下文中消費(fèi)金融指狹義消費(fèi)金融。其主要產(chǎn)品是各類(lèi)金融機(jī)構(gòu)及中介機(jī)構(gòu)提供的小額、分散的信貸產(chǎn)品，通常額度低于20萬(wàn)，平均期限低于3年。1.2 消費(fèi)金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)分析伴隨著近10年以來(lái)中國(guó)龐大的加杠桿歷程，消費(fèi)金融迎來(lái)飛速發(fā)展。尤其是2016年下半年開(kāi)始的大規(guī)模促進(jìn)居民舉債買(mǎi)房，進(jìn)一步使得居民負(fù)債猛增。截至2019年1月，住戶(hù)部門(mén)廣義消費(fèi)貸款余額（含住房按揭）增長(zhǎng)至近40萬(wàn)億元。過(guò)去若

3、干年的居民舉債實(shí)質(zhì)上帶動(dòng)了消費(fèi)金融各個(gè)領(lǐng)域的發(fā)展，包括：信用卡、商品分期、現(xiàn)金貸等。但過(guò)度繁榮的消費(fèi)信貸，帶來(lái)了對(duì)居民高杠桿問(wèn)題的擔(dān)憂(yōu)，債務(wù)危機(jī)和去杠桿被頻頻提起。另一方面，消費(fèi)金融行業(yè)是金融周期的一部分。中國(guó)2009-2017年處于后經(jīng)濟(jì)危機(jī)時(shí)代的信貸擴(kuò)張周期；2018年開(kāi)始，全球金融周期調(diào)轉(zhuǎn)向下，中國(guó)經(jīng)濟(jì)也進(jìn)入下行周期在這一背景下，研究消費(fèi)金融行業(yè)，首先需要解決2個(gè)問(wèn)題：住戶(hù)部門(mén)高杠桿是否會(huì)直接導(dǎo)致債務(wù)危機(jī)發(fā)生；金融周期對(duì)消費(fèi)金融行業(yè)有哪些實(shí)質(zhì)影響。1.2.1 住戶(hù)部門(mén)高杠桿現(xiàn)狀微觀(guān)上，杠桿率通常指?jìng)鶆?wù)與所有者權(quán)益的比。但從宏觀(guān)角度來(lái)看，由于所有者權(quán)益難以衡量，通常用名義GDP來(lái)代替所有者

4、權(quán)益來(lái)進(jìn)行杠桿率測(cè)算，即以住戶(hù)部門(mén)貸款余額/名義GDP來(lái)代表居民杠桿率。居民杠桿率和杠桿率增速是衡量一國(guó)負(fù)債情況的重要指標(biāo)。另一方面，債務(wù)危機(jī)與償債能力相關(guān)。因此，債務(wù)收入比（住戶(hù)部門(mén)貸款余額/居民可支配收入）是我們觀(guān)測(cè)債務(wù)情況的另一項(xiàng)重要指標(biāo)。圖1：2018年Q2全球重要經(jīng)濟(jì)體住戶(hù)部門(mén)杠桿率情況數(shù)據(jù)來(lái)源：BIS中國(guó)住戶(hù)部門(mén)杠桿率正處于快速上升周期。2008年金融危機(jī)之前，中國(guó)住戶(hù)部門(mén)杠桿率長(zhǎng)時(shí)間維持在18%水平。之后中國(guó)龐大的舉債發(fā)展周期促進(jìn)了杠桿率的飛速上漲，到了2018年末，央行統(tǒng)計(jì)的住戶(hù)部門(mén)杠桿率為53.2%。2012年到2018年間，住戶(hù)部門(mén)杠桿率年均上漲更是達(dá)到了3.8%，且存在逐

5、年加快趨勢(shì)。此外，央行等官方統(tǒng)計(jì)數(shù)字中僅包括金融機(jī)構(gòu)，并未將住房公積金貸款（約4.9萬(wàn)億元）和P2P（約0.7萬(wàn)億元）等納入計(jì)算，更不能反映中國(guó)龐大的民間借貸所造成的居民杠桿。從歷史經(jīng)驗(yàn)來(lái)看，舉債發(fā)展導(dǎo)致住戶(hù)部門(mén)高杠桿和過(guò)快的債務(wù)增速，與債務(wù)危機(jī)顯著相關(guān)。如日本平成大蕭條、韓國(guó)信用卡危機(jī)、美國(guó)次貸危機(jī)等，均是居民負(fù)債短期內(nèi)快速上漲，導(dǎo)致收入、儲(chǔ)蓄及資產(chǎn)價(jià)值無(wú)法償付債務(wù)，從而造成金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。圖2：典型住戶(hù)部門(mén)債務(wù)危機(jī)數(shù)據(jù)來(lái)源：BIS，愛(ài)分析需要注意的是，與發(fā)達(dá)國(guó)家相比，中國(guó)收入分配中居民所占比重低，居民償債壓力大。2017年底住戶(hù)部門(mén)債務(wù)收入比（央行統(tǒng)計(jì)口徑）高達(dá)112.2%，接近美國(guó)次貸危

6、機(jī)前水平（120%）。因此，我們認(rèn)為中國(guó)的住戶(hù)部門(mén)缺少繼續(xù)快速加杠桿的空間，高負(fù)債問(wèn)題短期內(nèi)需要得到有效控制，導(dǎo)致廣義消費(fèi)金融貸款余額增速下滑。1.2.2 中國(guó)政府的對(duì)策：房產(chǎn)限購(gòu)、融資渠道限制、減稅過(guò)高的償債壓力可能導(dǎo)致居民資產(chǎn)拋售，一旦這一情況發(fā)生則將導(dǎo)致資產(chǎn)價(jià)格崩潰和信貸危機(jī)。針對(duì)中國(guó)本輪信貸周期而言，住戶(hù)部門(mén)承壓最大的資產(chǎn)是房產(chǎn)。約54%的居民廣義消費(fèi)類(lèi)負(fù)債為住房按揭貸款，若考慮到其它消費(fèi)貸和經(jīng)營(yíng)貸變相進(jìn)入房地產(chǎn)市場(chǎng)，住房按揭真實(shí)占比很可能大大超過(guò)60%。圖3：居民舉債與金融風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)來(lái)源：愛(ài)分析目前中國(guó)還未大規(guī)模出現(xiàn)償債危機(jī)，但從2018年住戶(hù)部門(mén)貸款，尤其是短期消費(fèi)貸高增，社會(huì)消費(fèi)品

7、零售總額增速卻走弱來(lái)看，過(guò)高的償債壓力實(shí)際上已經(jīng)透支了居民消費(fèi)力。因此居民沒(méi)有能力持續(xù)大規(guī)模舉債。長(zhǎng)周期來(lái)看，由于人口增長(zhǎng)和城鎮(zhèn)化紅利逐漸消退，中國(guó)房地產(chǎn)實(shí)際價(jià)格增長(zhǎng)缺乏基本面支撐。因此如何保證房?jī)r(jià)溫和下降，而非某一時(shí)點(diǎn)大幅下跌，是短期內(nèi)避免債務(wù)危機(jī)的關(guān)鍵。中國(guó)政府的應(yīng)對(duì)手段主要是：房產(chǎn)限購(gòu)、縮減融資渠道、減稅。 限購(gòu)是短期內(nèi)限制資金快速流入地產(chǎn)市場(chǎng)的最有效手段，能夠有效抑制熱點(diǎn)區(qū)域的房?jī)r(jià)過(guò)快上漲，以及住房按揭貸款需求過(guò)快增長(zhǎng)。 從結(jié)果來(lái)看，限購(gòu)對(duì)于限制樓市過(guò)熱有效。國(guó)家統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)：2018年全國(guó)商品住宅銷(xiāo)售面積 147,929萬(wàn)平方米，同比增長(zhǎng)2.2%，增速回落3.1個(gè)百分點(diǎn)；銷(xiāo)售額126,

8、393億元，同比增長(zhǎng)14.7%，增速提升1個(gè)百分點(diǎn)。 2017年以來(lái)融資渠道的縮減主要體現(xiàn)在表外非標(biāo)融資渠道，包括同業(yè)授信、信托、P2P等，從供給端限制了廣義消費(fèi)金融貸款增速進(jìn)一步加快。 金融機(jī)構(gòu)住戶(hù)部門(mén)廣義消費(fèi)金融貸款余額同比增速，從2017年初的25%下滑至2018年底的 17%，基本恢復(fù)到2016年居民加杠桿之前水平，但仍然遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)GDP和居民可支配收入名義增速，住戶(hù)部門(mén)貸款余額增速還在進(jìn)一步下行。減稅有助于居民收入和實(shí)際消費(fèi)能力增長(zhǎng)，在不加杠桿的情況下，促進(jìn)居民消費(fèi)和GDP增長(zhǎng)。由于中國(guó)減稅剛剛開(kāi)始，且力度較小，實(shí)際效果如何仍需后續(xù)觀(guān)察?？梢钥吹?，中國(guó)政府在主動(dòng)控制地產(chǎn)市場(chǎng)和居民負(fù)債。

9、我們認(rèn)為目前相對(duì)溫和的去杠桿策略有效，且并不會(huì)使得地產(chǎn)價(jià)格大幅下跌。因此未來(lái)3-5年中國(guó)住戶(hù)部門(mén)杠桿率會(huì)溫和上升甚至下降，住戶(hù)部門(mén)不會(huì)發(fā)生債務(wù)危機(jī)。1.2.3 金融周期問(wèn)題帶來(lái)的影響伴隨全球金融周期的新一輪變化，中國(guó)宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)增速下行已成事實(shí)。2018年中國(guó)實(shí)際GDP增速為 6.6%，其中4季度下滑至不足6.4%。按照政府工作報(bào)告2020年GDP目標(biāo)推算，2019-2020年GDP增速會(huì)繼續(xù)下滑，至年化6.1%以下的水平。圖4：中國(guó)GDP實(shí)際增速情況數(shù)據(jù)來(lái)源：中國(guó)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)下行對(duì)于消費(fèi)金融主要有兩方面影響：第一，消費(fèi)金融增量需求下降；第二，資產(chǎn)質(zhì)量下滑。2018年社會(huì)消費(fèi)品零售總額名義增

10、速9%，12月已下滑至8.2%，反映出地產(chǎn)之外的消費(fèi)需求低迷，消費(fèi)金融潛在增量需求下滑。宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)同樣與信貸資產(chǎn)質(zhì)量有顯著相關(guān)性。如美國(guó)次貸危機(jī)前后，信用卡壞賬核銷(xiāo)急劇上升，短期內(nèi)從年化3-4%上升至10%以上。同樣，中國(guó)消費(fèi)金融行業(yè)也發(fā)生資產(chǎn)質(zhì)量惡化問(wèn)題。各消費(fèi)金融上市公司2017年下半年開(kāi)始，壞賬率Vintage曲線(xiàn)均發(fā)生明顯上移。圖5：某消費(fèi)金融上市公司2018年Q3壞賬Vintage曲線(xiàn)數(shù)據(jù)來(lái)源：上市公司公告壞賬率上升大幅增加機(jī)構(gòu)壞賬損失成本，使得從業(yè)公司經(jīng)營(yíng)利潤(rùn)率普遍下滑。如捷信消費(fèi)金融由于資產(chǎn)質(zhì)量下行，雖然規(guī)模大幅增長(zhǎng)，但2017-2018年利潤(rùn)相比2016年基本沒(méi)有增長(zhǎng)。其2018

11、年1季度進(jìn)行一次性壞賬核銷(xiāo)，導(dǎo)致6.58億元巨額虧損。根據(jù)我們之前的判斷：未來(lái)3-5年之內(nèi)中國(guó)住戶(hù)部門(mén)不會(huì)發(fā)生債務(wù)危機(jī)，債務(wù)出清是一個(gè)相對(duì)長(zhǎng)的周期。因此未來(lái)幾年消費(fèi)金融行業(yè)仍會(huì)緩慢發(fā)生債務(wù)違約和重組，資產(chǎn)質(zhì)量承壓，增速和總體利潤(rùn)情況會(huì)低于2017年之前。對(duì)單家公司經(jīng)營(yíng)而言，審慎擴(kuò)張并確保資本充足率，以抵御行業(yè)資產(chǎn)質(zhì)量下行，十分重要。數(shù)萬(wàn)億增量仍待發(fā)掘根據(jù)以上行業(yè)基本面研究，愛(ài)分析認(rèn)為短期內(nèi)中國(guó)消費(fèi)金融行業(yè)貸款余額增速下滑。但行業(yè)是否還有新機(jī)會(huì)，首先需要弄清短期內(nèi)貸款余額還有多少增量，測(cè)算分為兩部分：存量貸款余額測(cè)算， 2020年市場(chǎng)規(guī)模及增量預(yù)測(cè)。2.1 消費(fèi)行業(yè)存量貸款余額消費(fèi)金融行業(yè)存量規(guī)

12、模的測(cè)算主要按照定義，消費(fèi)金融是住戶(hù)部門(mén)貸款的一部分。從央行住戶(hù)部門(mén)貸款余額中，減去個(gè)人住房按揭貸款、車(chē)貸、個(gè)人經(jīng)營(yíng)類(lèi)貸款，再加上未納入央行統(tǒng)計(jì)的P2P，即為消費(fèi)金融貸款余額。即：消費(fèi)金融=住戶(hù)部門(mén)貸款-個(gè)人按揭貸款-車(chē)貸-個(gè)人經(jīng)營(yíng)類(lèi)+P2P。根據(jù)央行統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，2018年末中國(guó)住戶(hù)部門(mén)貸款余額已達(dá)47.9萬(wàn)億元，愛(ài)分析測(cè)算得到央行表內(nèi)消費(fèi)金融貸款余額10.4萬(wàn)億元。假設(shè)P2P的0.7萬(wàn)億元余額均為消費(fèi)金融資產(chǎn)，2018年中國(guó)消費(fèi)金融行業(yè)貸款余額11.1萬(wàn)億元。圖6：中國(guó)消費(fèi)金融行業(yè)存量規(guī)模測(cè)算單位：萬(wàn)億元數(shù)據(jù)來(lái)源：中國(guó)人民銀行，住建部，愛(ài)分析測(cè)算2.2 貸款余額增速測(cè)算2018年下半年以來(lái)社融

13、增量總體企穩(wěn)，名義增速低于10%，接近名義GDP增速。但住戶(hù)部門(mén)債務(wù)余額仍在較快提升，2018年末有18%的同比增長(zhǎng)。若未來(lái)仍保持這一增速，住戶(hù)部門(mén)杠桿率將每年上升4%左右，增速過(guò)快。因此住戶(hù)部門(mén)將持續(xù)去杠桿，按照2017年以來(lái)，住戶(hù)部門(mén)貸款余額增速每年降低約4.5%計(jì)算，2年左右可以下降至7-10%的合理增速，在名義GDP增速上下。值得注意的是，為了解決流動(dòng)性問(wèn)題，社融增速在2019年1季度再次回升至10%以上。愛(ài)分析認(rèn)為住戶(hù)部門(mén)去杠桿的進(jìn)程受外部因素影響較大，視全球宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)、流動(dòng)性等因素，將在1-4年完成，因此未來(lái)兩年住戶(hù)部門(mén)貸款余額平均年化增速10-14%。按照GDP名義增速8.5%，居

14、民可支配收入名義增速9%推算，2020年住戶(hù)部門(mén)杠桿率上升至56- 60%，債務(wù)收入比115-128%，增長(zhǎng)幅度仍屬可控。圖7：住戶(hù)部門(mén)和短期消費(fèi)類(lèi)債務(wù)余額增速數(shù)據(jù)來(lái)源：中國(guó)人民銀行，愛(ài)分析2.3 2020年消費(fèi)金融行業(yè)規(guī)模測(cè)算住戶(hù)部門(mén)貸款余額：按照14%的年化增速測(cè)算，2020年住戶(hù)部門(mén)貸款余額將升至62.0萬(wàn)億元。住房按揭貸款：預(yù)計(jì)未來(lái)兩年樓市政策保持中性，住房按揭占住戶(hù)貸款比例維持在54%。即2020年底住房按揭余額達(dá)到33.5萬(wàn)億元。汽車(chē)貸款：行業(yè)總體增速放緩。平安銀行2018年前3季度汽車(chē)貸款余額1431.7億元，相比2017年末增長(zhǎng)9.7%。預(yù)計(jì)未來(lái)兩年全行業(yè)增速在15%左右，20

15、20年貸款余額達(dá)到2.2萬(wàn)億元。經(jīng)營(yíng)類(lèi)貸款：預(yù)計(jì)未來(lái)兩年的余額年化增速上升至10%，2020年達(dá)到12.4萬(wàn)億元。住戶(hù)部門(mén)消費(fèi)貸款：按照測(cè)算，2020年住戶(hù)部門(mén)消費(fèi)貸款余額將達(dá)到13.9萬(wàn)億元。P2P規(guī)模：行業(yè)出清仍在持續(xù)，短期內(nèi)不會(huì)改變，2020年余額預(yù)計(jì)低于6,000億元。圖8：2020年中國(guó)消費(fèi)金融行業(yè)規(guī)模預(yù)測(cè)單位：萬(wàn)億元數(shù)據(jù)來(lái)源：中國(guó)人民銀行，住建部，愛(ài)分析測(cè)算考慮到住戶(hù)部門(mén)和P2P兩部分，2020年消費(fèi)金融行業(yè)貸款余額上限14.5萬(wàn)億元。按住戶(hù)部門(mén)貸款余額10%增速，P2P余額4,000億測(cè)算，則為12.3萬(wàn)億元。2020年消費(fèi)金融行業(yè)貸款余額12.3-14.5萬(wàn)億元，年化增速7.3

16、-16.1%。行業(yè)仍有約2-4萬(wàn)億元增量貸款余額，相當(dāng)于4-8個(gè)招行信用卡中心的待還余額，但增量受外部因素影響很大。圖9：2020年中國(guó)消費(fèi)金融行業(yè)規(guī)模及增量單位：萬(wàn)億元數(shù)據(jù)來(lái)源：中國(guó)人民銀行，愛(ài)分析測(cè)算五大客群價(jià)值各異中國(guó)消費(fèi)金融行業(yè)短期內(nèi)仍有較大增量，但由于不同客群消費(fèi)金融滲透率、服務(wù)形式差異很大，因此需要解決客群價(jià)值度，以及服務(wù)哪些類(lèi)客群天花板更高的問(wèn)題。3.1 消費(fèi)金融客群分類(lèi)消費(fèi)金融本質(zhì)是個(gè)人貸款，消費(fèi)金融公司將個(gè)人借款用戶(hù)按照信用風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)進(jìn)行分類(lèi)，并給予不同的借款利率。因此，信用風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)是消費(fèi)金融客群分類(lèi)的基礎(chǔ)。Experian以FICO分為基礎(chǔ)，將個(gè)人借款用戶(hù)按照信用風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)分為

17、最優(yōu)、優(yōu)質(zhì)、次優(yōu)、次級(jí)到深度次級(jí)，共5個(gè)等級(jí)。信用風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)越高，借款人預(yù)期年化壞賬率越低，對(duì)于借款利率也更為敏感。以美國(guó)為例，優(yōu)質(zhì)和次優(yōu)兩個(gè)客群人口占比超過(guò)20%，次級(jí)和深度次級(jí)兩個(gè)客群人口占比略低。分析中國(guó)市場(chǎng)，我們可以采用同樣的信用風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)進(jìn)行客群分類(lèi)。圖10：美國(guó)成年人口信用風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)分布，2019年1月數(shù)據(jù)來(lái)源：Experian3.2 中國(guó)各信用風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)推測(cè)人數(shù)由于中國(guó)征信基礎(chǔ)設(shè)施不健全，缺少全面的個(gè)人信用分參考，我們需要以美國(guó)的客群分布比例為基礎(chǔ)調(diào)整中國(guó)市場(chǎng)數(shù)據(jù)。FICO研究了2005-2018年美國(guó)各FICO分?jǐn)?shù)段的人群分布比例，可以看到，在全部8個(gè)分?jǐn)?shù)段中，只有 800-850和3

18、00-499這兩個(gè)分?jǐn)?shù)段人群比例發(fā)生明顯變化，即75%左右的人群信用分?jǐn)?shù)分布變化極小。圖11：美國(guó)歷年各FICO分?jǐn)?shù)段人群分布比例（占人口百分比）數(shù)據(jù)來(lái)源：FICO根據(jù)美國(guó)過(guò)去14年發(fā)展歷程，我們可以推論，國(guó)家成年人口信用風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)分布與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平存在一定相關(guān)性，但影響并不顯著。我們可以借用Experian最新的美國(guó)成年人口信用風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)分布比例數(shù)據(jù)，推算中國(guó)各信用風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)人群規(guī)模。根據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)，中國(guó)18-65歲人口約9.5億人，即為消費(fèi)金融服務(wù)的潛在客群規(guī)模。因?yàn)殂y保監(jiān)會(huì)禁止向未滿(mǎn)十八周歲的客戶(hù)核發(fā)信用卡，而銀行貸款和信用卡申請(qǐng)年齡上限為60-70歲。根據(jù)下表推測(cè)，中國(guó)最優(yōu)和優(yōu)質(zhì)客群合計(jì)

19、人數(shù)達(dá)4.3億人，次優(yōu)人群2億人，次級(jí)和深度次級(jí)人群3.2億人。圖12：中國(guó)各信用風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)推測(cè)人數(shù)數(shù)據(jù)來(lái)源：愛(ài)分析3.3 未覆蓋客群規(guī)模根據(jù)人民銀行征信中心披露數(shù)據(jù)，2017年11月末，有貸款記錄的自然人達(dá)4.8億人。但由于政策限制，消費(fèi)金融未覆蓋的客群規(guī)模并非剩余的5億人。由于政策明文規(guī)定，借款利率最高不能超過(guò)36%，因此大部分次級(jí)和深度次級(jí)客群由于預(yù)期年化壞賬率高，消費(fèi)金融公司無(wú)法覆蓋。愛(ài)分析預(yù)計(jì)，實(shí)際金融滲透率的天花板在20-30%之間。因此，中國(guó)消費(fèi)金融實(shí)際潛在服務(wù)客群約7-7.5億人。此外，大量非持牌消費(fèi)金融公司也在合規(guī)的前提下實(shí)現(xiàn)滲透。根據(jù)互金協(xié)會(huì)數(shù)據(jù)，截至2018年9月，協(xié)會(huì)10

20、0家會(huì)員平臺(tái)累計(jì)服務(wù)借款人0.97億人。考慮到持牌系和非持牌系消費(fèi)金融公司覆蓋人群的重疊性，當(dāng)前消費(fèi)金融行業(yè)有效覆蓋的客群數(shù)量約5.5-6億人，尚有1-1.5億人未被覆蓋，核心是優(yōu)質(zhì)和次優(yōu)客群。從2015年到2017年的消費(fèi)金融爆發(fā)期，人民銀行征信中心有貸款記錄的自然人每年新覆蓋近5,000萬(wàn)。以未來(lái)每年消費(fèi)金融新覆蓋4,000萬(wàn)人估算，3-4年內(nèi)1.5億潛在客群將被完全覆蓋。也就說(shuō)， 2021年左右，中國(guó)消費(fèi)金融行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)將從增量來(lái)到存量時(shí)代。屆時(shí)，每年的增量客群以年滿(mǎn)18歲的適齡青年和大學(xué)畢業(yè)生為主，預(yù)計(jì)不超過(guò)2,000萬(wàn)人。3.4 客群價(jià)值度分析消費(fèi)金融五類(lèi)客群的價(jià)值度差異極大。Capit

21、al One上世紀(jì)90年代的崛起，很大程度上得益于聚焦單客利潤(rùn)高的優(yōu)質(zhì)和次優(yōu)客群，并搭配差異化的定價(jià)策略，從而獲得巨大成功。再比如，全球各國(guó)都有專(zhuān)注于次級(jí)和深度次級(jí)的消費(fèi)金融公司，但市值規(guī)模鮮有超過(guò)10億美元。原因在于次級(jí)和深度次級(jí)的客群可覆蓋規(guī)模小，而且客戶(hù)生命周期短，增長(zhǎng)空間低。Curo是在美國(guó)、加拿大、英國(guó)等國(guó)家展業(yè)的Payday Loan公司，發(fā)展6年時(shí)間，最新市值不足5億美元。另一家美國(guó)服務(wù)次級(jí)客群的Elevate成立時(shí)間更早，2011年即已成立，最新市值不足2億美元。分析中國(guó)市場(chǎng)同樣如此，不同客群價(jià)值度取決于單客利潤(rùn)和增長(zhǎng)空間兩個(gè)維度。客群價(jià)值度最高的是優(yōu)質(zhì)和次優(yōu)客群，孕育了未來(lái)的

22、消費(fèi)金融巨頭公司，其他三類(lèi)客群的價(jià)值度都有限。3.4.1 單客利潤(rùn)單客利潤(rùn)，指的是消費(fèi)金融利息收入，扣除資金成本和壞賬核銷(xiāo)后所得。單客利潤(rùn)角度，優(yōu)質(zhì)客群價(jià)值度最高，之后的排序依次是次優(yōu)、次級(jí)、最優(yōu)和深度次級(jí)。最優(yōu)客群雖然預(yù)期年化壞賬率低，但最優(yōu)客群對(duì)于借款利率也極為敏感，定價(jià)水平更低，導(dǎo)致單客利潤(rùn)微薄。優(yōu)質(zhì)和次優(yōu)客群的單客利潤(rùn)更為豐厚。相比最優(yōu)客群，優(yōu)質(zhì)和次優(yōu)客群借款利率提高了數(shù)個(gè)百分點(diǎn)，高于壞賬核銷(xiāo)比率的增長(zhǎng)。3.4.2 增長(zhǎng)空間從各類(lèi)客群的人數(shù)規(guī)模來(lái)看，優(yōu)質(zhì)客群達(dá)2.4億人，次級(jí)和深度次級(jí)客群則低于2億人。而且，受限于政策的36%借款利率紅線(xiàn)，次級(jí)和深度次級(jí)可觸達(dá)人數(shù)比例并不高，預(yù)計(jì)只有2

23、0-30%，增長(zhǎng)空間大幅受限。此外，過(guò)去消費(fèi)金融的發(fā)展過(guò)程中，最優(yōu)客群基本被大型國(guó)有銀行覆蓋，未來(lái)有增長(zhǎng)潛力的客群集中于優(yōu)質(zhì)和次優(yōu)人群。比如，樂(lè)信聚焦于受教育人群，以?xún)?yōu)質(zhì)客群為核心。2013年下半年成立，發(fā)展至2017年，年新增貸款客戶(hù)超過(guò)200萬(wàn)，都屬于未被銀行系覆蓋的優(yōu)質(zhì)客群。所以，從增長(zhǎng)空間來(lái)看，優(yōu)質(zhì)和次優(yōu)人群是未來(lái)的希望所在，其他三類(lèi)人群空間受限。圖13：消費(fèi)金融客群價(jià)值度數(shù)據(jù)來(lái)源：愛(ài)分析3.5 客群優(yōu)劣勢(shì)分析3.5.1 最優(yōu)客群最優(yōu)客群優(yōu)勢(shì)在于資產(chǎn)質(zhì)量穩(wěn)定，能夠穿越周期，但是單客利潤(rùn)水平低、增長(zhǎng)空間小。由于風(fēng)險(xiǎn)程度低，最優(yōu)客群的金融滲透率最高，銀行信用卡中心基本能完整覆蓋這一客群。但

24、最優(yōu)人群對(duì)中小額消費(fèi)貸需求低，導(dǎo)致單客利潤(rùn)水平低。如工行、中行等服務(wù)最優(yōu)人群為主的卡中心，信用卡生息資產(chǎn)比例低，更多依靠手續(xù)費(fèi)和商戶(hù)回傭變現(xiàn)。長(zhǎng)期來(lái)看這一人群金融滲透率雖高，但消費(fèi)金融客群價(jià)值度偏低。3.5.2 優(yōu)質(zhì)和次優(yōu)人群優(yōu)質(zhì)人群和次優(yōu)人群消費(fèi)金融價(jià)值高，因?yàn)閱慰屠麧?rùn)高，而且增長(zhǎng)空間大。如服務(wù)優(yōu)質(zhì)客群較多的招商銀行，2018年上半年信用卡貸款余額5,121億元，息費(fèi)收入216億元，可推算出其中生息資產(chǎn)余額2500-3000億，占比50%+。浦發(fā)銀行信用卡生息資產(chǎn)比例甚至高于招行。目前優(yōu)質(zhì)和次優(yōu)人群仍有約1億的潛在人群未被有效服務(wù)，未來(lái)兩年增長(zhǎng)空間大。3.5.3 次級(jí)和深度次級(jí)人群次級(jí)和深度

25、次級(jí)人群風(fēng)險(xiǎn)高，增長(zhǎng)空間受限于政策，價(jià)值度低。雖然次級(jí)和深度次級(jí)人群在消費(fèi)金融需求上不及優(yōu)質(zhì)和次優(yōu)客群，有效需求仍然龐大，但其過(guò)高的信用風(fēng)險(xiǎn)需要相當(dāng)?shù)母叨▋r(jià)來(lái)進(jìn)行覆蓋。當(dāng)前這兩類(lèi)客群的遺憾在于監(jiān)管36%的利率紅線(xiàn)存在，導(dǎo)致短期內(nèi)滲透率無(wú)法提升。通過(guò)拉長(zhǎng)期限、調(diào)整利率計(jì)算口徑等方式，部分持牌消金和創(chuàng)新型公司在服務(wù)這一人群中較為優(yōu)質(zhì)的客戶(hù)。如捷信、買(mǎi)單俠等，但增長(zhǎng)空間有限。格局分散，群雄并起根據(jù)牌照資質(zhì)和業(yè)務(wù)模式不同，不同消費(fèi)金融主體服務(wù)客群不同，同一客群的滲透能力也有差異，因此形成了當(dāng)前的行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)格局。4.1 參與主體分類(lèi)根據(jù)發(fā)放貸款資質(zhì)不同，消費(fèi)金融公司可以分為三類(lèi)，銀行，持牌消費(fèi)金融公司（簡(jiǎn)

26、稱(chēng)持牌消金）和創(chuàng)新型公司。銀行包括國(guó)有大型商業(yè)銀行、股份制商業(yè)銀行、城市商業(yè)銀行、民營(yíng)銀行、直銷(xiāo)銀行、農(nóng)村商業(yè)銀行等，總數(shù)量超過(guò)3,000家。持牌消金，截至2018年12月底，正式開(kāi)業(yè)的公司達(dá)23家。創(chuàng)新型公司包括持有小額貸款公司牌照、融資租賃牌照、融資性擔(dān)保牌照、典當(dāng)牌照，以及非持牌的公司。創(chuàng)新型公司數(shù)量眾多，在數(shù)千家級(jí)別。圖14：消費(fèi)金融參與主體數(shù)據(jù)來(lái)源：愛(ài)分析4.2 客群參與主體分析持有的牌照不同，決定了參與主體在資金來(lái)源、可承受的預(yù)期年化壞賬率層面存在差異，進(jìn)而直接影響到目標(biāo)客群定位。銀行資金來(lái)源豐富，資金成本低，同時(shí)受銀保監(jiān)會(huì)強(qiáng)監(jiān)管，可以承受的壞賬波動(dòng)低，因此重點(diǎn)服務(wù)最優(yōu)和優(yōu)質(zhì)客群。

27、持牌消金資金來(lái)源主要依靠銀行系股東，資金成本較低，同時(shí)可以承受的壞賬波動(dòng)遠(yuǎn)強(qiáng)于銀行，因此重點(diǎn)服務(wù)優(yōu)質(zhì)和次優(yōu)客群。創(chuàng)新型公司資金來(lái)源匱乏，P2P、銀行助貸為主，資金成本高，但由于監(jiān)管力度弱，可以承受的壞賬波動(dòng)很高，重點(diǎn)服務(wù)次優(yōu)、次級(jí)和深度次級(jí)客群，也可以滲透到優(yōu)質(zhì)客群。圖15：消費(fèi)金融客群參與主體數(shù)據(jù)來(lái)源：愛(ài)分析4.2.1 最優(yōu)客群最優(yōu)客群為銀行所壟斷，其他參與主體沒(méi)有能力涉足其中。原因在于銀行資金成本顯著低，定價(jià)上具有充分優(yōu)勢(shì)。比如，信用卡具有免息期，賬單分期年化借款利率10-15%，預(yù)借現(xiàn)金年化借款利率18%。這些免息及定價(jià)優(yōu)勢(shì)，持牌消金和創(chuàng)新型公司無(wú)法撼動(dòng)。同時(shí)，我們也看到，正是因?yàn)槎▋r(jià)過(guò)

28、低，為最優(yōu)客群提供消費(fèi)金融服務(wù)長(zhǎng)期而言并沒(méi)有利潤(rùn)，從銀行手中搶奪這一存量客群難度大而且沒(méi)有商業(yè)價(jià)值。銀行能夠長(zhǎng)期服務(wù)這一客群，是以滿(mǎn)足客戶(hù)全生命周期的金融需求為出發(fā)點(diǎn)。最優(yōu)客群屬于高消費(fèi)、高凈值群體，金融變現(xiàn)維度豐富，包括卡交易傭金、各類(lèi)信用貸、抵押貸、理財(cái)、保險(xiǎn)、支付等。信用卡交易手續(xù)費(fèi)一直是最優(yōu)客群重要變現(xiàn)來(lái)源。例如，工商銀行2018年上半年信用卡交易額1.41萬(wàn)億元，以6手續(xù)費(fèi)估算，交易傭金收入超過(guò)80億元，占銀行卡（含借記卡）總收入比例接近 40%。因此銀行，特別是國(guó)有大型銀行，是最優(yōu)客群的核心服務(wù)主體。4.2.2 優(yōu)質(zhì)客群作為商業(yè)價(jià)值度最高的客群，各類(lèi)參與主體憑借各自?xún)?yōu)勢(shì)，都將優(yōu)質(zhì)客

29、群是作為爭(zhēng)奪重點(diǎn)。微眾銀行和螞蟻金服兩家公司分別依托微信和支付寶的流量?jī)?yōu)勢(shì)，將是優(yōu)質(zhì)客群最有力的競(jìng)爭(zhēng)者。銀行服務(wù)這一客群，既可以通過(guò)信用卡和消費(fèi)貸直接服務(wù)，也可以通過(guò)助貸形式間接服務(wù)。資金成本和產(chǎn)品多樣性依舊是優(yōu)勢(shì)，但由于風(fēng)控策略嚴(yán)格，授信相對(duì)保守，無(wú)法充分滿(mǎn)足優(yōu)質(zhì)客群需求。作為銀行的嫡系，持牌消金的風(fēng)險(xiǎn)偏好更為積極，順利地承擔(dān)起覆蓋優(yōu)質(zhì)客群的角色。獲批的持牌消費(fèi)金融公司中，只有捷信消費(fèi)金融、海爾消費(fèi)金融、華融消費(fèi)金融3家公司沒(méi)有銀行作為發(fā)起股東。創(chuàng)新型公司在風(fēng)險(xiǎn)偏好上相對(duì)激進(jìn)，同時(shí)在獲客層面通過(guò)精細(xì)化運(yùn)營(yíng)明顯降低了成本，同樣占據(jù)一席之地。4.2.3 次優(yōu)客群持牌消金和創(chuàng)新型公司服務(wù)次優(yōu)客群更

30、具優(yōu)勢(shì)。根據(jù)政策規(guī)定，銀行借款利率在24%以下，因此并不參與次優(yōu)客群的競(jìng)爭(zhēng)。根據(jù)調(diào)研，持牌消金和創(chuàng)新型公司，產(chǎn)品利率范圍多在24-36%，以次優(yōu)客群為主。持續(xù)、穩(wěn)定的資金來(lái)源是次優(yōu)客群競(jìng)爭(zhēng)中的重要壁壘。持牌消金占據(jù)明顯優(yōu)勢(shì)，創(chuàng)新型公司由于P2P余額增長(zhǎng)受限，在競(jìng)爭(zhēng)中居于劣勢(shì)。只有部分機(jī)構(gòu)資金合作充足的創(chuàng)新型公司，可以持續(xù)增長(zhǎng)。從頭部公司來(lái)看，持牌消金中的龍頭招聯(lián)消費(fèi)金融，2018年末擬增資20億元，注冊(cè)資本將增至48.59億元，貸款余額劍指千億。準(zhǔn)確的客群定位助力小花錢(qián)包崛起創(chuàng)新型公司中，中騰信旗下的小花錢(qián)包是服務(wù)次優(yōu)人群的典型。小花錢(qián)包通過(guò)純線(xiàn)上展業(yè)，以卡代償、現(xiàn)金借款等產(chǎn)品服務(wù)年輕工薪階層

31、。自2015年成立以來(lái)小花錢(qián)包發(fā)展迅速，截至2019年3月，小花錢(qián)包注冊(cè)用戶(hù)數(shù)超3,000萬(wàn)，貸款余額達(dá)84億，已成為中騰信資產(chǎn)端的重要支柱?？腿憾ㄎ粶?zhǔn)確且相對(duì)優(yōu)質(zhì)，是小花錢(qián)包的優(yōu)勢(shì)。小花錢(qián)包風(fēng)控體系與信用卡類(lèi)似，但授信定位更接近其中的現(xiàn)金借貸客群。因此小花錢(qián)包客戶(hù)畫(huà)像與信用卡人類(lèi)似，定價(jià)、風(fēng)險(xiǎn)可控，同時(shí)具有合理的利潤(rùn)。如小花錢(qián)包68.2%的借款客戶(hù)是20-30歲的工薪階層，一、二線(xiàn)城市占比57%，客戶(hù)均有穩(wěn)定工作及收入。定價(jià)方面，APR主要在24-36%，比銀行信用卡略高但處于合規(guī)范圍。風(fēng)險(xiǎn)表現(xiàn)上來(lái)看，客戶(hù)全生命周期M3+逾期率年化在6-8%。在定位于次優(yōu)客群的公司中，客戶(hù)資產(chǎn)質(zhì)量表現(xiàn)相對(duì)優(yōu)

32、質(zhì)。圖16：小花錢(qián)包全生命周期M3+曲線(xiàn)數(shù)據(jù)來(lái)源：小花錢(qián)包合理的客群定位給小花錢(qián)包帶來(lái)客戶(hù)粘性和穩(wěn)定的回報(bào)：客戶(hù)復(fù)借水平達(dá)到69%，單客全生命周期利潤(rùn)貢獻(xiàn)4,129元。另一方面，布局年輕化客群，為小花錢(qián)包帶來(lái)很好的的成長(zhǎng)性。從2017年到2019年，小花錢(qián)包的貸款件均從約3,500元增長(zhǎng)至6,000元，客戶(hù)生命周期價(jià)值逐漸提升。圖17：小花錢(qián)包貸款件均及期限數(shù)據(jù)來(lái)源：小花錢(qián)包長(zhǎng)期來(lái)看，小花錢(qián)包會(huì)扎根在次優(yōu)人群線(xiàn)上金融服務(wù)，通過(guò)不斷優(yōu)化的客戶(hù)畫(huà)像和風(fēng)險(xiǎn)模型，提升服務(wù)質(zhì)量和客戶(hù)生命周期價(jià)值。4.2.4 次級(jí)和深度次級(jí)客群這兩個(gè)客群，借款利率難以嚴(yán)格恪守36%的政策紅線(xiàn)，合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)大，只有創(chuàng)新型公司和

33、少數(shù)持牌消金在服務(wù)。由于監(jiān)管未要求統(tǒng)一借款利率計(jì)算口徑，消費(fèi)金融公司可以通過(guò)寬松的名義利率計(jì)算口徑來(lái)規(guī)避合規(guī)問(wèn)題，滲透次級(jí)和深度次級(jí)客群。但監(jiān)管明確利率計(jì)算口徑只是時(shí)間問(wèn)題，服務(wù)這兩個(gè)客群長(zhǎng)期的合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)極大。除捷信消費(fèi)金融之外，這一客群難以再出現(xiàn)新的頭部公司。4.3 集中度分析消費(fèi)金融行業(yè)集中度低，核心原因是借貸行業(yè)的高風(fēng)險(xiǎn)本質(zhì)。如果集中度高，頭部公司一旦發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)將引發(fā)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)。新技術(shù)滲透、流程在線(xiàn)化等，無(wú)法改變消費(fèi)金融行業(yè)這一本質(zhì)，因此長(zhǎng)期來(lái)看行業(yè)集中度低，CR10不超過(guò)50%。目前消費(fèi)金融行業(yè)頭部公司是銀行，以信用卡中心為主要展業(yè)載體。頭部公司信用卡中心均有3,000- 6,000億

34、的信用卡貸余額，20-60%的生息資產(chǎn)比例，天花板很高。地方性銀行，如上海銀行，信用卡貸余額278億元，巨頭之下市場(chǎng)空間依然很大。圖18：主要商業(yè)銀行2018年中報(bào)信用卡貸余額情況數(shù)據(jù)來(lái)源：公司中報(bào) ，愛(ài)分析測(cè)算未來(lái)兩年，銀行在消費(fèi)金融領(lǐng)域仍將保持平穩(wěn)增長(zhǎng)，頭部公司若單獨(dú)分拆信用卡中心或消費(fèi)金融業(yè)務(wù)獨(dú)立上市，可達(dá)數(shù)千億市值。以微眾銀行為例，依托微粒貸的強(qiáng)勢(shì)表現(xiàn)，最新估值已經(jīng)達(dá)1,200億元。持牌消金也將出現(xiàn)多家數(shù)百億到千億貸款余額的公司，可以沖擊500億元的市值。創(chuàng)新型公司也具有迅速成長(zhǎng)的機(jī)會(huì)，頭部公司200-300億元的市值可期。強(qiáng)監(jiān)管回歸，行業(yè)分化加速消費(fèi)金融是強(qiáng)監(jiān)管行業(yè)，政策對(duì)于從業(yè)者的

35、影響不言而喻。從2017年下半年開(kāi)始，在去杠桿的宏觀(guān)目標(biāo)下消費(fèi)金融行業(yè)監(jiān)管趨嚴(yán)，對(duì)創(chuàng)新型公司的負(fù)面影響結(jié)果已經(jīng)顯現(xiàn)。未來(lái)，監(jiān)管會(huì)如何發(fā)展，對(duì)于P2P 、助貸等創(chuàng)新型業(yè)務(wù)模式有何影響，從業(yè)者又該如何應(yīng)對(duì)，是愛(ài)分析關(guān)注的重點(diǎn)。5.1 行業(yè)政策梳理以2017年中為界，中國(guó)消費(fèi)金融行業(yè)政策呈現(xiàn)出截然不同的面貌：2015年到2017年，國(guó)家層面的消費(fèi)金融政策密集出臺(tái)，鼓勵(lì)行業(yè)發(fā)展和技術(shù)、業(yè)務(wù)模式創(chuàng)新。2017年下半年開(kāi)始監(jiān)管趨嚴(yán)，導(dǎo)致創(chuàng)新型機(jī)構(gòu)在產(chǎn)品、業(yè)務(wù)模式上收到較大負(fù)面影響。圖19：消費(fèi)金融行業(yè)重要政策數(shù)據(jù)來(lái)源：愛(ài)分析5.2 政策趨勢(shì)及影響2018年底開(kāi)始，宏觀(guān)貨幣政策從“去杠桿”向“穩(wěn)杠桿”發(fā)展，

36、流動(dòng)性整體偏向?qū)捤?。這一變化與貨幣政策的總體目標(biāo)一致：在金融風(fēng)險(xiǎn)可控的前提下，保持當(dāng)前經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)增長(zhǎng)。但分部門(mén)來(lái)看，流動(dòng)性釋放定向針對(duì)民營(yíng)企業(yè)，尤其是中小微企業(yè)，住房按揭以及消費(fèi)金融未見(jiàn)放松趨勢(shì)。原因在于住戶(hù)部門(mén)杠桿率增速仍然過(guò)快，長(zhǎng)期債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)大于短期現(xiàn)金流壓力。因此我們認(rèn)為消費(fèi)金融行業(yè)短期內(nèi)整體政策不會(huì)轉(zhuǎn)向?qū)捤?。穩(wěn)定杠桿率，降低貸款余額增速是政策趨勢(shì)，資金合規(guī)和資產(chǎn)質(zhì)量?jī)煞矫媸顷P(guān)注重點(diǎn)。圖20：消費(fèi)金融政策趨勢(shì)數(shù)據(jù)來(lái)源：愛(ài)分析從資金端來(lái)看，信用創(chuàng)造回歸持牌金融機(jī)構(gòu)資產(chǎn)負(fù)債表。從資產(chǎn)端來(lái)看，消費(fèi)金融在退出高風(fēng)險(xiǎn)客群和垂直領(lǐng)域，如現(xiàn)金貸、校園貸、租金貸等產(chǎn)品大幅減少?？傮w而言，政策未來(lái)對(duì)于消費(fèi)金融

37、消費(fèi)金融的影響仍將體現(xiàn)在產(chǎn)品和資金上。產(chǎn)品一端，未來(lái)最大的不確定性在于利率，即監(jiān)管紅線(xiàn)36%的計(jì)算口徑及執(zhí)行。若嚴(yán)格按照IRR計(jì)算，以次優(yōu)及以下客群為主的公司，將由于利率無(wú)法覆蓋壞賬而大規(guī)模退出行業(yè)； 資金一端，銀行、持牌消金擴(kuò)張業(yè)務(wù)主要限制在于資本充足率，其中持牌消金壓力更大；對(duì)于非銀行業(yè)的創(chuàng)新型公司，P2P和助貸兩種模式是主要資金來(lái)源，政策對(duì)這兩種模式限制逐漸加大，從業(yè)公司會(huì)受到負(fù)面影響。 在消費(fèi)金融需求上升的同時(shí)，資金端限制增加，有能力獲取資金的公司在現(xiàn)階段增長(zhǎng)中占有優(yōu)勢(shì)。結(jié)果體現(xiàn)為：消費(fèi)金融參與者兩極分化。銀行、持牌消金等銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)總體擴(kuò)表，而P2P、助貸等非銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)總體縮表

38、。5.2.1 P2P行業(yè)前景分析金融角度來(lái)看，P2P監(jiān)管是限制表外融資的一部分。因?yàn)閲?guó)內(nèi)P2P所從事的業(yè)務(wù)實(shí)質(zhì)上是：吸儲(chǔ)放貸，賺取利差并承擔(dān)信用風(fēng)險(xiǎn)。模式與商業(yè)銀行無(wú)異，但不受銀監(jiān)會(huì)、巴塞爾協(xié)議監(jiān)管因?yàn)槊癖娯?cái)富觀(guān)念，在可預(yù)見(jiàn)的未來(lái)里，P2P去兜底在中國(guó)無(wú)法實(shí)現(xiàn)。這也使得P2P違約等現(xiàn)象成為社會(huì)性問(wèn)題，因此監(jiān)管強(qiáng)勢(shì)介入是可以預(yù)期的。但P2P行業(yè)監(jiān)管方式及對(duì)行業(yè)造成的影響尚不明確，主要原因在于備案的一再延期。我們認(rèn)為短期內(nèi)備案不會(huì)完成，原因主要有三點(diǎn)： 備案不代表監(jiān)管資質(zhì)背書(shū)，這一點(diǎn)在企業(yè)征信中已經(jīng)被明確指出。但對(duì)于P2P行業(yè)，備案與牌照的實(shí)際價(jià)值難以區(qū)分，監(jiān)管沒(méi)有理由在當(dāng)前暗示資質(zhì)背書(shū)； P2P

39、與銀行等持牌金融機(jī)構(gòu)關(guān)系難以界定，假設(shè)監(jiān)管給予一定的資質(zhì)背書(shū)，利率明顯高于銀行的P2P吸儲(chǔ)能力很強(qiáng)，大規(guī)模擴(kuò)張會(huì)對(duì)金融體系造成沖擊； P2P平臺(tái)超1,000家，但行業(yè)中小平臺(tái)眾多，規(guī)模占社融存量比例很?。ú蛔?%），監(jiān)管成本過(guò)高。因此P2P短期內(nèi)不會(huì)完成備案，將持續(xù)清退和降低余額；長(zhǎng)期來(lái)看更不會(huì)發(fā)牌照，因?yàn)闊o(wú)法實(shí)現(xiàn)金融牌照的差異化。各P2P平臺(tái)維持經(jīng)營(yíng)需要擴(kuò)展機(jī)構(gòu)資金。 樂(lè)觀(guān)預(yù)測(cè)：在3-5年行業(yè)清退中小平臺(tái)后，頭部平臺(tái)會(huì)迎來(lái)備案。但由于從事業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)更高，會(huì)有比銀行更低的杠桿率約束，以限制其擴(kuò)張規(guī)模； 悲觀(guān)預(yù)測(cè)：行業(yè)持續(xù)加強(qiáng)余額管控，直到P2P完全清退，原有參與者退出借貸行業(yè)，或者完全轉(zhuǎn)型通過(guò)助

40、貸、小貸等方式放款。5.2.2 助貸模式前景分析在中國(guó)，助貸模式肇始于2007年國(guó)開(kāi)行與中安信業(yè)的小微貸款合作。經(jīng)過(guò)了10余年發(fā)展，助貸在實(shí)踐中逐漸復(fù)雜化和多樣化，但基本邏輯不變：銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)（包括銀行、信托、持牌消金等）提供資金，助貸機(jī)構(gòu)提供出借服務(wù)并承擔(dān)主要風(fēng)險(xiǎn)損失。為了有效控制金融機(jī)構(gòu)資金流向，助貸監(jiān)管?chē)?yán)格程度不斷提升。如2017年底的141號(hào)文規(guī)定：“助貸 “業(yè)務(wù)應(yīng)回歸本源，銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)不得接受無(wú)擔(dān)保資質(zhì)的第三方機(jī)構(gòu)提供增信服務(wù)以及兜底承諾等變相增信服務(wù)。因此，自2018年開(kāi)始，第三方機(jī)構(gòu)與銀行、信托等機(jī)構(gòu)進(jìn)行助貸合作基本都要通過(guò)擔(dān)保等形式。另一方面，由于嚴(yán)控影子銀行、住戶(hù)部門(mén)仍然

41、處于去杠桿進(jìn)程中，銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)投向消費(fèi)金融的資金在不斷減少，如銀保監(jiān)會(huì)開(kāi)始禁止城商行、農(nóng)商行助貸資金跨區(qū)。長(zhǎng)期來(lái)看，我們認(rèn)為助貸模式被監(jiān)管認(rèn)可，但助貸機(jī)構(gòu)將向兩種方向演化：放棄借貸業(yè)務(wù)，向?qū)Я靼l(fā)展。這一模式可以去擔(dān)保，使得助貸機(jī)構(gòu)不承擔(dān)壞賬，但收入水平將大幅下降。如某現(xiàn)金貸公司在2018年向?qū)Я鳂I(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型，凈收入占貸款發(fā)生額從10%左右下降到4-5% 強(qiáng)化資產(chǎn)質(zhì)量，嚴(yán)格控制杠桿率，利用優(yōu)質(zhì)資產(chǎn)吸引銀行類(lèi)金融機(jī)構(gòu)資金。但由于資產(chǎn)質(zhì)量本質(zhì)上由客群決定，提升資產(chǎn)質(zhì)量難。目前助貸模式通用的做法是將資產(chǎn)分層，優(yōu)質(zhì)資產(chǎn)與銀行資金對(duì)接，劣質(zhì)資產(chǎn)則與信托、P2P等資金對(duì)接。如某消費(fèi)金融上市公司，助貸模式下撮合

42、貸款的Vintage壞賬率在3%以?xún)?nèi)，較為優(yōu)質(zhì)；P2P模式下壞賬率則要超過(guò)7%。客戶(hù)優(yōu)質(zhì)，壞賬率水平低的助貸機(jī)構(gòu)在獲取資金上有優(yōu)勢(shì)。現(xiàn)有P2P模式公司，若2017年之前機(jī)構(gòu)資金合作不成功，證明其資產(chǎn)質(zhì)量難以滿(mǎn)足機(jī)構(gòu)要求，現(xiàn)階段P2P受限的情況下，再去開(kāi)拓銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)難度很大。維信金科長(zhǎng)青背后：穩(wěn)定的機(jī)構(gòu)資金合作行業(yè)最早的專(zhuān)業(yè)企業(yè)之一維信金科，資金合作上是典型的助貸模式。資產(chǎn)端，維信金科主要產(chǎn)品為信用卡余額代償和消費(fèi)信貸，以純線(xiàn)上模式提供普惠消費(fèi)金融服務(wù)。而在資金端，在行業(yè)助貸趨勢(shì)興起之前，維信金科便早早取得融資擔(dān)保牌照，與外貿(mào)信托等持牌機(jī)構(gòu)建立深入助貸合作。截至2018年底，維信金科合作金融

43、機(jī)構(gòu)達(dá)30家，全年放款超200億。目前，維信金科融資模式包括四種：直接貸款、信托貸款、信用增級(jí)貸款撮合、純貸款撮合。圖21：維信金科放款額（百萬(wàn)元）及占比數(shù)據(jù)來(lái)源：公司公告其中，信托貸款和信用增級(jí)貸款撮合，是典型的助貸模式，維信金科需要承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)損失；純貸款撮合則是導(dǎo)流模式，維信金科為金融機(jī)構(gòu)提供客戶(hù)獲取、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)、決策建議，不需要承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)，是一種輕資本的運(yùn)營(yíng)模式。圖22：維信金科融資模式特點(diǎn)數(shù)據(jù)來(lái)源：愛(ài)分析以維信金科的長(zhǎng)期合作伙伴，主要資金合作方外貿(mào)信托為例，說(shuō)明維信金科的“融資+擔(dān)保”的消費(fèi)金融助貸模式。自2012年12月起，維信金科與外貿(mào)信托共同發(fā)布“匯金3號(hào)消費(fèi)信貸集合資金信托計(jì)劃”，并

44、在2017年3月訂立了一份為期20年的信托融資安排協(xié)議。在匯金三號(hào)的模式中，外貿(mào)信托負(fù)責(zé)信托計(jì)劃的設(shè)立、管理，而維信金科則認(rèn)購(gòu)次級(jí)份額并從中獲得投資回報(bào)。另一方面，維信金科也需要通過(guò)“蜂鳥(niǎo)”風(fēng)控系統(tǒng)，對(duì)借款人進(jìn)行篩選和推介，并對(duì)信托計(jì)劃放款資金提供擔(dān)保和兜底。截至2018年6月，匯金3號(hào)存量資金規(guī)模為81億元，占據(jù)維信金科貸款余額半壁江山。通過(guò)與外貿(mào)信托的長(zhǎng)期穩(wěn)定合作，維信金科的助貸資金端有穩(wěn)定供給。同時(shí)，在風(fēng)控能力得到認(rèn)可之后，維信金科表示將力推純貸款撮合模式，逐步實(shí)現(xiàn)去擔(dān)保和輕資產(chǎn)經(jīng)營(yíng)。在線(xiàn)化成熟，獲客仍有紅利過(guò)去若干年里，在技術(shù)驅(qū)動(dòng)下消費(fèi)金融業(yè)務(wù)流程轉(zhuǎn)向在線(xiàn)化，并大大改變了行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)格局，

45、如螞蟻金服、微眾銀行等崛起成為大型商業(yè)銀行之外的新巨頭，一大批在線(xiàn)消費(fèi)金融公司崛起。展望未來(lái)，愛(ài)分析認(rèn)為線(xiàn)上化帶來(lái)的流量紅利期正在結(jié)束，頭部玩家短期內(nèi)不會(huì)被動(dòng)搖。但通過(guò)鏈接長(zhǎng)尾流量，2B服務(wù)模式將有機(jī)會(huì)跑出上市公司。6.1 技術(shù)滲透對(duì)業(yè)務(wù)流程的改變消費(fèi)金融的核心業(yè)務(wù)流程分為：獲客、風(fēng)控定價(jià)、貸后管理等3個(gè)環(huán)節(jié)。隨著大數(shù)據(jù)、人工智能（包括視覺(jué)、語(yǔ)音、NLP）在金融領(lǐng)域應(yīng)用的成熟，使得業(yè)務(wù)流程中機(jī)器逐漸取代人工。因此，消費(fèi)金融逐漸實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)流程在線(xiàn)化，小額現(xiàn)金貸的獲客、風(fēng)控、貸款審批發(fā)放基本能夠?qū)崿F(xiàn)完全自動(dòng)化，貸后管理自動(dòng)化水平也在上升。圖23：技術(shù)對(duì)消費(fèi)金融業(yè)務(wù)流程的改變數(shù)據(jù)來(lái)源：愛(ài)分析隨著技術(shù)進(jìn)步和數(shù)據(jù)積累，消費(fèi)金融線(xiàn)上化趨勢(shì)正在從小額現(xiàn)金貸向信用卡，大額、長(zhǎng)周期、多場(chǎng)景的消費(fèi)金融擴(kuò)展。例如，51信用卡數(shù)據(jù)顯示：2017年中國(guó)信用卡新發(fā)卡線(xiàn)上渠道占比51%。未來(lái)消費(fèi)金融線(xiàn)上化將成為主流。6.2 業(yè)務(wù)流