李奇霖：风起普惠 科技先行

　　文/新浪财经意见领袖（微信公众号kopleader）专栏作家 李奇霖

　　用金融科技的手段来做普惠是很多机构都在做的，但是效果存在一些不尽如人意的情况，我们认为这其中最重要的关键点就是“互联网思维”。

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　　传统普惠的“三大痛点”？

　　普惠金融是联合国2005年提出的概念，“普”是指“范围广”，“惠”是指受惠，让更广范围的人享受金融带来的益处就是普惠金融的主旨。一般普惠金融所涉及的群体主要包括小微企业、农民、城镇低收入人群、贫困人群和残疾人、老年人等群体。

　　普惠金融的发起来源于“金融排斥”，普惠金融具有高成本、高风险和低收益的特点，是传统金融机构涉猎不多的业务。

　　曾有一句话说“银行只会在你能证明自己不缺钱的时候借钱给你”，普惠人群的难点在于，没有办法证明自己有偿还能力，通常情况下证明一件事基本上可以从两个方面入手：

　　第一是历史，历史上你的表现可以一定程度上作为未来表现的参考，小微企业的存续时间比较短，在我国大部分小微企业的生存周期不超过3年，再加上缺乏相关的金融服务，所以他们在央行征信系统的信用记录不多，不好取证。而且被排斥就没有信用记录，没有信用记录下次会继续被排斥，形成一个恶性循环。

　　第二是当前的实力，如果没有历史信息，有当前的实力证明也可以：合格的抵押品、质押品或者有资质的人提供担保，然而这些普惠人群一般也没有。

　　在这种情况下，从事普惠金融的主要是采取差异化战略的中小银行、社会组织，采用的是“人海战术”，就是投入大量人力去调研，并且制定不低的风险溢价来弥补可能会发生的损失。

　　比如孟加拉模式，我们国内的中和农信模式，从这些比较成功的案例中我们看出他们主要采用三种办法来解决普惠金融的信用风险问题：

　　第一是采取互保的方式，包括小组形式的互保或者购买保险。小组形式上的互保可以借助借款人之间的熟人信息降低信息不对称的问题，而且可以促进小组成员之间的正向互动，互相交流经验，交换资源，主要是利用“熟人社会”的信息共享性，但是这样做也有风险，就是一旦小组中某成员出现违约，需要其他成员来履行担保责任的时候，剩下的成员为了不给违约成员买单，违约的概率也会相应增加。

　　购买保险也是一种方式，但是这种形式会增加客户的借贷成本，而且本质上是一种让优质客户补贴劣质客户的行为，可能会发生“劣币驱逐良币”的现象。

　　第二是采用当地人作为信贷员，还是借助“熟人社会”的信息优势。

　　第三是借钱给家庭责任感更强的女性。孟加拉的案例说明女性对家庭稳定的需求更高，也更易履行偿付责任。

　　然而这种传统的普惠金融也是有门槛的，每笔贷款有一定的成本，如果这笔贷款的金额太少，它所产生的利息就覆盖不了它本身的成本，所以即使是普惠金融也有最低金额的门槛，这个金额一般是5万，有些做的成功的组织可以进一步下降，比如我们提到的中和农信的平均贷款额度是1万。

　　而且这种“人海战术”也存在一定的问题：

　　第一公司呈现明显的“人治”而非“法治”特征，过于依赖人。对优秀信贷员的依赖较强，但是不能将这些优秀人员的经验做成明确的行为准则来传授给后来的员工，只能是“师徒制”的手把手传授，如果这些人离开公司，会对公司影响较大，影响公司经营的稳定性，并且每个信贷员覆盖的客户数量有限，大概在100家以内，也影响公司的业务扩张。

　　第二是普惠金融的利率会比较高，高于一般非普惠的利率。从直接感官上看，这不符合人道主义精神，是在“劫贫济富”，但是这是符合金融市场规律的，只有这样才能维持金融机构的可持续性。

　　根据风险定价原理，信贷的利率由资金成本、业务成本、合理利润和风险溢价组成，假设资金成本和合理利润与非普惠金融一致的情况下，普惠金融的业务成本和风险溢价都较高，在传统的“人海战术”模式中，如果想减少业务成本，减少人力投入，就要面临更高的风险，从而风险溢价较高，如果想降低风险溢价，就要投入大量的人力深入基层调研，业务成本就要相应提高。

　　所以在传统的普惠金融中，如果将“业务成本+风险溢价”当做一个整体来看，普惠金融的成本是高于非普惠的，这样才能维持住普惠金融合理的利润水平，从而让业务可持续。但是这个利率也有上限，不能超出监管规定的范围。

　　当然这是理想的状态，现实中存在两个难点：

　　第一是信用风险的准确估计很难，“业务成本+风险溢价”的摸索需要一个比较漫长的过程。如果风险溢价高于违约率，则利率定价太高，削弱市场竞争力，如果风险溢价低于违约率，溢价不能覆盖违约成本，短期可能会账面漂亮，但是等到下行周期和还款期到来的时候，不良率抬升会削薄银行的利润。

　　第二是给不同信用风险的人设置更精准的利率定价也难。因为一个群体中既有信用稍微好的，也有信用稍微差的，如果设置统一的利率就只能按照平均水平来，这样实际上是利于信用差的人，信用好的人会逐渐退出，形成信贷的“柠檬市场”。所以对每个客户根据风险评估制定精准的利率定价是维护市场运营的有效手段。

　　所以传统的银行用“人海战术”做普惠会有几个表现：第一是有一定的行业壁垒，包括信贷员的素质和违约率的估计都需要一段时间的摸索和调整，所以传统普惠金融做的好的一般都是深耕当地的农商行和民营银行。第二是做好小微必须精细化运作，对客户的风险评估和利率定价都要尽量精准，分层越细越有利于市场健康发展，甚至很多机构都是“一户一价”。第三是这种模式很难简单复制进行推广。普惠金融风险大，然而随着风险上升“业务成本+风险溢价”也在上升，让总利率不能超出银行的经营范围，所以只能选取其中较低风险的客户进行服务，这就要求要么银行有特别强的调研能力，要么就是当地的经商环境和信誉度过硬，比如江浙地区。

　　但是在金融科技崛起的当下，采用金融科技来做普惠金融，成为了“人海战术”之外的另一条出路。采用金融科技做普惠可以减少对征信记录和抵押品的依赖，符合近期《关于加强金融服务民营企业的若干意见》中提到的“合理提高信用贷款的比重”的意见。

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　　科技如何改变普惠金融？

　　（一）金融科技可以为金融机构提供征信服务

　　以往的银行只能通过央行征信系统的信用记录等来识别贷款人的资质，但是小微企业、个体经营者一般缺少这些信息，但是互联网普及以后，各种组织和机构都可以通过收集个人和组织在网络上的活动记录形成规模庞大的大数据，这些资料可以更全面地反映出个人或者组织的交易行为和信用情况，并且大数据技术下这些信息呈现出多元化和实时化的特征，更有利于信息动态更新，提高评估的准确性。

　　贷前一般主要是两个部分：收集客户的信息，然后利用授信量化模型进行风险评估。

　　第一步，收集客户信息。

　　能够收集到尽量全面的信息是处理“信息不对称”的关键，工具就是大数据。客户的信息来源更加多元化，可以囊括警察系统、税务系统、司法系统、招聘平台、租车公司、金融机构等各类组织。

　　比如做互联网金融的一些电商公司，以电商平台作为金融业务的导流源头，以电商业务中形成的交易记录和支付记录等形成数据库，通过大数据技术处理后评估出商户的信用状况，判断是否发放信贷、发放额度、利率和期限等，可以在5秒钟内快速放款，无需抵押和信贷人员介入，同时也维持住了较低的坏账率。

　　在我们国家许多银行也相继开展了网上商城等平台，主要不是为了做电商赚取营收，而是为了获客，增加客户粘性和收集客户的交易数据。

　　从目前来看，金融机构自己做电商的效果不是非常尽如人意，这其实可以理解，从事商业平台的运营本身就不是金融机构的职能。

　　所以，对于那些没有成熟的电商、社交平台等的金融机构，虽然他们没有天然的信息优势，但是可以通过公开的网络资源和有偿的数据服务，作为信息来源。

　　美国的Kabbage是借助社交+物流+商业预付款模式来进行信用评估的。成立于2008年，专门为美国电商平台上的小店主提供信贷服务，这些小店主由于缺乏固定资产，不容易申请到传统的金融贷款，但是网上的交易信息数据丰富，Kabbage利用Google Analytics上得到的网店信息，QuickBooks得到的账目信息，UPS得到的物流货运信息等，用这些作为这些客户信用评估的信息来源。

　　同时目前国内外兴起了“网红店主”的趋势，美妆博主会开店卖美妆，时尚博主卖衣服等，他们的社交账号就是广告平台和流量来源。

　　为了顺应这种趋势来综合评价店主的风险和实力，Kabbage还鼓励客户将Kabbage账户与社交账号Facebook和Twitter关联起来，将客户的社交数据也加入进信息库中，客户社交账号中粉丝数量越多，发布内容获得的转发、评论和点赞越多，店主的授信额度也会越大。

　　第二步，运用信用风险量化模型对客户进行风险评估。

　　收集信息只是第一步，建立起数据库以后对数据进行运算、管理和应用才能真正将这些数据运用到风险评估中。

　　因为信息来源的多元化，所以信用评估模型也与传统的模型有所区别，一般需要在传统模型上增加一些创新的信用评估方法，综合运用Page Rank、贝叶斯、随机森林、神经网络等各类算法进行评估。

　　比如某互联网公司的信用分计算方法包括五个维度：用户信用历史、行为偏好、履约能力、身份特质和人脉关系。并且随着用户的账号变动实时更新，24小时在线运算，能够准确和及时地刻画用户的信用行为。

　　对于大部分公司来说，自己收集信息进行分析还是有很大难度的：政府层面上主要还是依靠央行的征信数据，主要包括企业征信系统和个人征信系统，有比较成熟的各种版本信用报告，同时还有关联企业查询，个人信用报告数字解读等信用增值产品，但这些数据多数还是金融信贷数据，没有包含其他政府部门的数据，而且覆盖率有限，目前央行征信中心有效覆盖的8.6亿人中，只有3.5亿拥有信贷记录。

　　但是在社会层面上，为了促进数据和征信服务的专业化和市场化发展，我国逐渐放开征信服务，允许社会机构涉足征信服务。

　　企业征信发展较早，起源于上世纪九十年代中期，主要采用备案制，目前我国大概有84家，2012年以后个人征信也在放开，首批八家个人征信牌照正在试点，包括腾讯征信有限公司、芝麻信用管理有限公司、深圳前海征信中心股份有限公司、鹏元征信有限公司、中诚信征信有限公司、中智诚征信有限公司、拉卡拉信用管理有限公司、北京华道征信有限公司。

　　从这八家公司的股东来看，他们的征信信息将主要分为三类：第一类是拥有庞大线上生活类数据和技术优势的IT公司，比如芝麻信用管理有限公司、腾讯征信有限公司、卡拉卡信用管理有限公司、北京华道征信有限公司；第二类是拥有金融类数据的金融机构，比如深圳前海征信中心股份有限公司、中智诚征信有限公司；第三类是拥有丰富评级经验的评级公司，比如鹏元征信有限公司、中诚信征信有限公司。

　　其中某电商平台系公司的征信依据主要是其在电商平台的信用历史、行为偏好、履约能力、身份特质、人脉关系；某社交系公司的征信依据是社交软件的在线时长、关系链、虚拟财产、虚拟消费、支付频率、购物习惯和社交行为等。某公司的征信依据是运营商数据、电商数据、公积金社保数据、学信网数据等。

　　这些征信公司一般采用出具征信报告的形式盈利，从美国来看基础征信服务的收入是一份30美元左右，国内央行征信中心是第3次及以上每份25元，不过目前这8家征信公司仍未有一家获得正式的牌照，主要是其中涉及的隐私信息滥用等问题仍然存有争议。

　　（二）通过科技进行发放贷款、回收贷款等流程处理，可以大大降低人力成本

　　传统的“人海战术”做普惠，尤其是做三农部分的，由于农村地区偏远，金融机构覆盖程度低，每一笔信贷都需要信贷员先到贷款人家里家访、和贷款人的邻里聊聊他们在村里的信誉和口碑，回去以后将书面和实物形式的资料拍照上传系统，然后放款的时候带现金过来当面交付，等到村民还款的时候还需要信贷员每期上门来收，还可能会遇到抢劫、假币等问题，比如一笔分10期偿还的贷款，从家访到还完至少需要信贷员跑十多次，耗费大量的人力物力。

　　但是随着信息技术的进步，很多农村都已经覆盖网络，村民可以在银行的客户端或者APP上上传电子版申请资料，直接从网络银行或者其他支付账户上接受贷款，偿还贷款，节省了很多交易成本。

　　阿里金融小额贷款的申请、支出和还贷等都在网络上进行，单笔操作成本是2.3元，远低于传统银行的操作成本。

　　（三）人力成本降低，单笔信贷额度下降，需要增加订单量来扩大规模

　　传统金融重视大客户，对公部门只要每年维护住重点大客户都能基本达到当年指标，但是当金融科技让金融普及到更广的人群中，在降低单笔交易人力成本的同时，也降低了单笔交易的门槛，单笔交易的额度下降，公司就要发放更多笔贷款来扩大规模，由此带来了流量的问题。

　　现在银行APP获取流量的方式主要是1、让银行员工作为种子用户，扩散一部分，2、新生活动、社区活动的时候地推，3、传统广告、新型广告（朋友圈等）、网络大V，4、和商家合作给客户提供消费优惠（比如招商银行与众多餐饮商家合作的周三五折优惠券）。

　　无论哪种方式获客的成本都不低，在这种模式下还延伸出了一个链接流量和资金的产业——助贷。助贷的本意是金融业务的中介向持牌信贷机构推荐客户，辅助持牌机构开展信贷业务的一种服务。

　　助贷平台开始主要是小额贷款公司，最早是07年“贷款银行+助贷机构”的微贷款业务模式，由国开行作为最终资金来源，为小额贷款公司提供资金支持，中安信业作为小贷公司提供借款人、贷款审查、贷后管理和清收，建行是作为结算代理行，代理国开行发放贷款。

　　但是银行作为稳健的金融机构，对这种业务模式保持审慎的态度，所以随后很长一段时间，助贷并没有获得很大的发展，直到金融科技的发展和零售金融的爆发，才真正将助贷推上了风口浪尖。

　　第一个功臣就是P2P，P2P的崛起让助贷模式在银行之外有了另一个资金来源，在起步的几年，P2P筹集的资金大部分都投向了作为助贷的小贷公司。

　　然而这时候的小贷仍然受到业务笔数多、人力成本高的限制，没有表现出应有的生命力，直到大数据和云计算的发展，高科技企业纷纷涉足互联网金融，利用自己的平台引流、发展大数据风控，助贷才真正迎来了爆发。

　　一大批商业银行、消费金融公司、信托公司、财务公司等如雨后春笋般涌入这股洪流中，为助贷公司提供源源不断的资金。

　　当前的助贷公司主要有两种，一种是非持牌的纯信用中介，另一种是持牌机构，进行“联合贷款”。

　　非持牌信用中介的助贷公司主要包括没有牌照的金融科技公司、P2P平台（被整改的P2P利用原先做小贷的经验和数据转型做助贷）和数据服务公司等，它们缺乏放贷的资质和资金，这正好是银行的优势，在助贷模式下，银行的主要作用是提供放贷的合法性和资金，助贷平台最开始的主要职责就是场景嵌入和引流，而后发展为提供征信、贷后管理和逾期催收等一系列服务。

　　持牌的公司主要是有资质的小贷公司、网络小贷公司、融资担保机构和民营银行等，但是由于受到杠杆和资本金的监管限制，他们仍然缺乏足够的资金来扩张规模，于是就与其他银行合作放贷，共同出资、共担风险、分享收益。

　　无论哪种模式，助贷公司的主要职能是引流和风控。

　　在这个过程中助贷也产生了一些问题，比如地区性的银行借助助贷变相突破地理限制，做其他地区的信贷业务；没有牌照的公司借助“助贷”的名义从事“踩红线”的信贷业务；提供资金的商业银行等对助贷推荐的客户没有足够的风控。

　　17年12月1日互联网金融风险专项整治工作领导小组办公室、P2P网贷风险专项整治工作领导小组办公室联合印发了《关于规范整顿“现金贷”业务的通知》（下称《通知》），提出助贷业务回归本源，规定银行“不得将授信审查、风险控制等核心业务外包”。银保监会浙江监管局于2019年1月银监会发布了《关于推进农村商业银行坚守定位强化治理提升金融服务能力的意见》要求“农商行机构不出县（区），业务不跨县（区）”，杭州银行和各城市商业银行杭州分行下发了《关于加强互联网助贷和联合贷款风险防控监管提示的函》（以下简称《监管函》）中要求商业银行“立足当地不跨区域，不得为无牌机构提供资金或者联合放贷等”。

　　这些举措表明，助贷模式会经历新一轮的监管洗礼，然后走向正规化和牌照化，前文部分我们提到的征信牌照就是一个表现。

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　　如何用互联网思维做普惠金融？

　　用金融科技的手段来做普惠是很多机构都在做的，但是效果存在一些不尽如人意的情况，我们认为这其中最重要的关键点就是“互联网思维”。

　　首先，获客方面：灵活、简单、门槛低和尊重客户体验。

　　传统金融不缺人才，他们可以招到全国乃至全球最顶级高校的优质人才，无论是外包还是内部研发，大部分的银行都已经有了自己的APP等互联网终端，但是缺乏互联网思维，往往成为制约进一步发展的关键。

　　从这些互联网创业者的总结中，我们认为做金融科技最重要的是“灵活、简单、门槛低和尊重客户体验”，这往往是传统银行欠缺的。

　　灵活的传播途径：借助多种终端的灵活传播途径和触动人心的呈现效果，容易引起“病毒式”传播的效果，比如微信朋友圈的动态广告，支付宝2017年扎心文案。

　　门槛低：在灵活的传播途径助攻下，广告只是第一步触及消费者，让消费者真正试用还需要一个动作，一般是点击一下、或者扫描二维码，进入银行的APP下载页面或者微信公众号关注页面等，如果是此时的APP太大会非常影响消费者的观感，所以“轻型”的终端是进一步抓住消费者的关键，比如“花点时间”的鲜花品牌主要以“轻型”的微信公众号进行传播和销售，最近崛起的咖啡品牌“瑞幸咖啡”也主要是以微信公众号作为传播和服务终端。

　　简单：当用户经过上面一步已经真正进入了银行的终端，无论是下载了APP或者关注了微信公众号，第一个动作都是关注终端的首页，这时候界面简单就容易让客户快速抓住重点，否则根据3秒定律，如果3秒内客户没有找到想要的东西就会离开，如图6是两个较为成功的互联网系民营银行和传统银行的手机客户端界面都很简洁，但互联网系的民营银行（业务少）界面更简单，重点业务突出。

　　然而与简单相对应的，金融服务发展的另一个趋势是综合、全能平台。通过一个账户实现资金管理、支付结算、投资理财、资金借贷、缴税缴费、城市服务等综合性一体化的服务，但是让简单的页面呈现更多内容是摆在各个产品经理面前的任务。

　　尊重客户体验：传统的银行反复的登记、身份验证等流程相对复杂，虽然可以保障安全，但是往往牺牲了一部分的用户体验。

　　其次，业务协同，创造“1+1>2”的效果。当前互联网金融的做法一般是采用“电商+互联网金融”、“社交+互联网金融”等做法，就是互联网平台先借助自己原先的平台进行引流，从这个活跃用户中挖掘有潜质的金融客户，再对其资质进行评估，决定是否授信和授信额度，这样的做法可以双向加强客户的粘性，造成“1+1>2”的效果。

　　传统的金融机构虽然没有互联网平台带来的流量优势，但是有互联网没有的线下物理网点，可以利用“互联网+物理网点”的线上线下优势来发展普惠金融，类似比较成熟的做法有“社区O2O模式”、“网点咖啡厅模式”等。

　　最后，用做互联网产品的方式做普惠金融。以做一个普惠产品，类似于推出一款游戏，成立项目团队，专门研发一个产品，针对什么群体，对这个群体做深入调研，给产品设计流程，定价、然后集中推广，比如某互联网系民营银行下的爆款“微X贷”产品，专门针对被传统银行排斥在外的低收入、低学历人群，具有快速到账，随借随还、循环借款的优势，快速成为“爆款”，并且由一个爆款为入口，为平台带来了可观的流量。

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　　银行如何抉择？

　　在“拼多多”、“快手短视频”等崛起之时，产业下移到“小城青年”、“小镇青年”已经成为趋势，长尾用户开始受到前所未有的重视，在金融领域，如何利用科技手段做好普惠金融就成为各个机构都在研究的重点，银行的核心职能是风控，而科技手段可以大大助力风控。

　　“巧妇难为无米之炊”，数据是大数据时代进行其他工作的基础，掌握了更多用户的实时、动态、全面的数据就掌握了引流和风控的生命线。

　　部分银行通过自己搭建电商平台的方式来收集基础数据，但是让银行做电商并没有优势，不如合作或者购买数据服务更有经济效益。

　　也由此产生了相关产业，据统计银行业的IT解决方案的市场规模就已经在千亿级别，每年银行、证券、保险等机构采购的IT设备、软件和服务的订单都还在快速增长。

　　比如阿里和华为等都开始进军金融云服务，金融云服务可以为金融机构提供IT资源、互联网运维服务，和提供大数据解决方案。

　　然而数据和技术不是全部，银行还需要根据自己的情况进行分析，对部分地域性的中小银行来说，由于地理位置所限，前期投入巨大的互联网平台搭建成本很难发挥规模经济的作用，可能会在大规模的投入以后发现流量寥寥，效果不尽如人意。对这些银行来说他们更适合“人海战术”的传统模式。

　　所以拥抱技术无需盲目，适合的才是最好的。

　　(本文作者介绍：联讯证券首席经济学家)