普惠金融聚合模式研究报告.pdf

第一消费金融课题组负责人：曾 刚 国家金融与发展实验室副主任课题组成员：李广子 中国社科院金融所 银行研究室主任 栾 稀 中国社科院世界政治与经济研究所 李重阳 国家金融与发展实验室 王 莹 国家金融与发展实验室 王 蓉 国家金融与发展实验室 刘 伟 国家金融与发展实验室 唐 蜜 上海大学经济学院第一消费金融普惠金融聚合模式研究报告01绪论目录 CONTENTS02 / 第一章 绪论06 / 第二章 普惠信贷业务发展普惠信贷发展现状与困境 07破局之道：聚合模式 0912 / 第三章 聚合模式：节点的解构获客节点 14风控节点 17增信节点 21资金节点 2326 / 第四章 聚合模式：节点的联结聚合模式的合作准入机制 27聚合平台的系统架构 27主导聚合的核心能力 3032 / 第五章 聚合模式的实践资金与获客、风控的单节点聚合 33多节点的全面聚合 3440 / 第六章 聚合模式的监管：初步探讨分业监管框架下的聚合信贷 41未来的展望 48普惠金融聚合模式研究报告01目录第一消费金融普惠金融聚合模式研究报告02第一章绪论第一章普惠金融聚合模式研究报告02第一章第一消费金融普惠金融聚合模式研究报告03绪论2010 年之后，随着互联网和 IT 技术的革命性突破与大规模普及，普惠金融在中国获得了爆炸式发展，人们对金融服务产生了大量新需求，金融业面临着重大机遇与挑战。2013 年 11 月 12 日，第十八届三中全会通过中共中央关于全面深化改革若干重大问题的决定，正式提出要“发展普惠金融，鼓励金融创新，丰富金融市场层次和产品”，普惠金融理念正式走入国家级文件。2015 年 12 月，国务院印发推进普惠念融发展规划（2016-2020，全面阐述了推进我国普惠金融发展总体思路。2016 年，G20 第十一次峰会在中国杭州举行。数字普惠金融被列为重要议题之一，会议通过G20 数字普惠金融高级原则、G20 普惠金融指标体系升级版及G20 中小企业融资行动计划落实框架三个文件。其中G20 数字普惠金融高级原则是国际社会首次在该领域推出高级别的指引性文件， 是全球普惠金融发展的重要里程碑。 2017年 政府工作报告中提出，鼓励大中型商业银行设立普惠金融事业部。2018 年政府工作报告再次指出，支持金融机构扩展普惠金融业务， 并要求下大力气降低小微企业的融资成本。 2019年 政府工作报告更强调，要完善金融机构内部考核机制，激励加强普惠金融服务，切实使中小微企业融资紧张状况有明显改善，综合融资成本必须有明显降低。政策层对普惠金融的重视程度和推动力度不断提高。 近年来， 在政策引导、 监管引领、 各相关部门协同下，我国普惠金融发展已经取得阶段性成果。储蓄、支付等基础金融服务的覆盖面不断延伸。截至 2018 年底，全国银行业金融机构乡镇机构覆盖率达 96%，2013 至 2018 年，全国人均拥有的银行账户数由 4.1 个增加到 7.2 个，全国银行卡人均持卡量由 3.1 张增加到 5.5张。在经济转向高质量发展的背景下，与产业升级、乡村振兴战略密切相关的小微企业、农户等群体的融资环境问题备受关注，如何提升现有金融体系对这部分人群的信贷供给质效成为下阶段普惠金融工作的重中之重。从近几年的实践来看，传统金融机构（尤其是商业银行）是我国普惠信贷供给端的主导力量，其他类型的机构，如村镇银行、金融科技企业、融资担保和保险等，也在发挥着越来越重要的作用。在传统的借贷业务中，金融机构通常独立完成从申请到贷后管理的全部业务环节，这种“单打独斗”的发展模式也一度被移植到普惠信贷领域。但是普惠金融服务的客户群体具有金融需求多元、地域分布广泛且分散、风险复杂且识别成本高、金融素养和互第一消费金融普惠金融聚合模式研究报告04第一章联网接受运用程度参差不齐等特点，而单一金融机构在普惠信贷业务开展中，存在获客渠道单薄、自有数据风控效果不理想、风险自担情况下风险过于集中、资金供给受限从而影响规模成长等诸多问题，在业务可持续性上遭遇瓶颈，从而在“单打独斗”模式之外衍生出了“科技赋能”模式。赋能模式是指互联网企业向传统金融机构提供技术支持，弥补其技术短板，通过对既有业务的线上化、智能化、数据化提高运营效率，降低人工成本，同时改善用户体验。但是，互联网企业所能输出的能力存在明显的边界：即其优势仅存在于线上。一方面，纯线上经营模式能支持传统机构为移动互联网族群提供契合他们习惯的快捷服务，但难以覆盖大量存在于线下、互联网能力薄弱的长尾人群。另一方面，互联网企业积累和融合的线上数据能够支持其有效进行身份识别和欺诈风险辨识，开展小额、短期、消费性贷款业务，但在中大额、中长期贷款的信贷风险甄别上能够发挥的作用有限，限制其对小微企业、农户等群体生产经营性资金需求的服务能力。在这一背景下，一种新模式普惠信贷聚合模式被提出并应用。对于聚合模式，我们将之定义为依托金融科技搭建开放平台，将在获客、数据、风控、增信、资金等业务节点中各有所长的机构连接起来，形成有机生态体系的普惠信贷业务模式。在聚合模式中，诸多业务参与方在遵循自身经营资质要求和机构间合作规范的前提下，充分发挥各自在业务属性、服务网络、数据沉淀、科技研发、融资渠道等方面的差异化优势，产生规模经济效应，从而为普惠金融人群提供多元化、价格可承担、体验便捷的信贷解决方案。相比传统的单打独斗模式和赋能模式，聚合模式更具灵活性与机动性，其实质是主动找到业务经营中的缺陷，整合在该环节具有比较优势的机构，通过协同作用消除短板，用专业化分工的方式化解前两种模式无法突破的客群下沉瓶颈，同时通过最大化普惠信贷业务中各核心节点的产能，降低成本，惠及民生。需要指出的是，在 2018 年底，中国人民大学中国普惠金融研究院联合 BFA 提出了“金融聚合器”的概念，将之定义为通过降低任意一方或双方的交易成本或风险，作为中介在大型金融服务供应商和目标客户之间提供服务的个人或实体，具有一定商业目标或公众协调力。这个概念与我们所提出的“普惠信贷聚合模式”虽然文字相近，但是第一消费金融普惠金融聚合模式研究报告05绪论内涵存在区别。首先，我们的研究对象是开展普惠信贷的一种全新模式，其形成的是一个包含众多机构的金融生态体系，而“金融聚合器”是一类中间服务机构的概念，可以是科技公司、代理商或者本地商家。其次，我们探讨的“聚合模式”是为了让更多原本受到金融排斥的普惠金融人群得到方便快捷、价格合理的信贷服务；而“金融聚合器”作为中间商的功能是一方面为金融机构聚集客户、另一方面为客户提供一站式丰富的金融服务。最后，“普惠信贷聚合模式”当中包含着充当“金融聚合器”角色的机构，但其作用远远不限于此。在后续的分析中，我们将通过解构普惠信贷业务链，分析聚合模式中究竟连接了哪些机构，而这些机构在其中又发挥着怎样的作用。第一消费金融06第二章普惠金融聚合模式研究报告第二章· 普惠信贷发展现状与困境· 破局之道：聚合模式普惠信贷业务发展普惠金融聚合模式研究报告06第二章第一消费金融07普惠信贷业务发展普惠金融聚合模式研究报告普惠信贷发展现状与困境2005 年，普惠金融（Inclusive Finance）这一概念被提出，指以可负担的成本为有金融服务需求的社会各阶层和群体提供适当、有效的金融服务，其主要服务对象是小微企业、农民、城镇低收入人群等。其中，普惠信贷作为普惠金融的重要组成部分，就是要为上述普惠金融群体提供借贷服务。近年来，我国的普惠金融得到了长足的发展。截至 2018 年末，人民币普惠金融领域贷款余额 13.39 万亿元，同比增长 13.8%，增速比上年末高 5.3 个百分点；全年增加 1.62 万亿元，同比多增 6958 亿元；普惠口径小微贷款余额 9.36 万亿元，同比增长 21.79%，比各项贷款增速高出 9.2 个百分点。普惠口径小微贷款支持小微经营主体 1723.23 万户，比年初增加 455.07 万户；小微企业贷款利率有所下降，2018 年四季度银行业新发放普惠型小微企业贷款平均利率为 7.02%，较当年一季度下降 0.8 个百分点。人民银行通过定向降准、定向中期借贷便利、再贷款等方式向金融机构提供优惠利率的长期资金，引导金融机构积极向小微企业传导政策红利。总体来讲，在未来一段时期内，制约普惠信贷发展的主要瓶颈将是优质资产的稀缺，已经接触到既有普惠服务的这部分人群，其金融需求即将被市场各参与主体争相挖掘殆尽，后续增量有限。因此，普惠信贷下一步的发展方向是要针对至今仍受到强信贷约束的长尾人群，进一步增量、扩面。普惠信贷重视消除金融排斥、实现社会公平。以传统的商业银行贷款为例，银行信贷业务十分关注第二还款来源，不仅要求借款人征信良好并提供收入证明，往往还需提供担保或以房屋、车产等进行抵押，使得当借款人无力偿还贷款时，可以通过对担保人进行追索或处置抵押物进行偿还。这种业务模式对于商业银行较为谨慎的风险偏好来说无可厚非，但它却将那些没有房屋车辆、不具备户口社保、但却有真实金融需求的人群排除在外，形成了传统意义上的金融排斥。近年来，随着互联网和大数据、人工智能、云计算等金融科技的应用， 数字普惠或者“互联网 +”普惠的模式兴起并被广泛应用。第一消费金融08第二章普惠金融聚合模式研究报告新技术的应用挖掘了社交、线上消费、支付等软数据的“变现价值”，有效降低了交易成本和信贷服务的门槛。但是，随着这种“互联网 +”模式把线上用户的数据挖掘得越来越充分，新的金融排斥也随之产生：那些生产经营活动集中在线下，或者互联网应用能力和移动智能机操作经验不足的小微企业主、农户、城镇低收入群体具有合理、真实的融资需求，如果有风险价格合理的资金为其“造血”，他们完全能够在偿还本息的同时提升自己的生活和经营能力，却因触网概率低，缺乏线上行为痕迹而成为“互联网 +”时代的真空地带。从需求侧看，除了普惠信贷可得性受到限制外，一些普惠金融机构也未充分挖掘借款人的需求，其产品额度、期限、还款安排等方面设计无法与潜在客群的用款需求匹配，业务流程在效率与便捷性方面也不能适应目标客户，导致用户满意度不理想，这又进一步形成对普惠金融人群的隐性排斥。面对这种新的金融排斥，大多数单一机构往往无计可施。所谓“普惠”，应该有“普”才能“惠”，即只有扩大客户群体覆盖面和服务供给量方能实现信贷定价的下行，这是符合经济学中规模效应的。当一个机构投入巨大资源在某一个地区进行专业化发展，雇佣专业的信贷经理提供服务、开展金融教育、建立当地数据档案；或者针对某类客户群体深耕细作，充分挖掘其信贷需求、分析风险因素，都无疑会产生巨大的运营成本。这部分投入如果要弥补，一种方式可以通过较高的定价解决，但是这违背普惠的初衷；另一种方式，则势必要求对应一个规模庞大的资产端（即所谓“普”），用摊薄成本的方式，降低价格，达到“惠”及民生的目的。然而普惠金融的客户群体通常有着金融需求多元、地域分布广泛且分散、风险复杂且识别成本高、金融素养参差不齐等特点，与之相对的是单一机构往往囿于其业务范围、客群偏好、风控技术、服务网络、资金成本等方面的局限性， 难于同时兼顾专业化、 规模化和风险可控三个目标， 从而带来了一个两难的局面：在金融机构独立完成普惠信贷全部业务环节这一“单打独斗”的模式中，服务覆盖面的扩大、客群的下沉、客户体验的提升与定价的降低不可兼得，即“普”与“惠”的矛盾。站在行业的角度来看，各类普惠信贷从业机构在获客网点铺设、地面团队搭建、技术研发等方面势必存一定的重复建设，导致社会资源浪费。第一消费金融09普惠信贷业务发展普惠金融聚合模式研究报告破局之道：聚合模式面对普惠信贷发展过程中的问题与矛盾，聚合模式应运而生。所谓聚合模式，就是将普惠信贷中的环节拆分解构，形成获客、数据、风控、资金、增信等独立的业务“节点”，进而依托金融科技搭建统一平台，将在不同节点上各有所长的机构连接起来，形成有机生态体系的普惠信贷业务模式。在聚合模式下，诸多业务参与方在遵循自身经营资质要求和机构间合作规范的前提下，充分发挥各自在业务属性、服务网络、数据积累、科技研发、 融资渠道等方面的差异化优势， 以协同方式消除业务短板， 产生规模经济效应，从而为普惠金融人群提供多元化、价格可承担、体验便捷的信贷解决方案。目前，提供普惠信贷的服务机构主要有四类。第一类是商业银行，截至 2018 年末，全国已经有 5 家国有商业银行在总行和全部一级分行成立了普惠金融事业部，股份制商业银行共设立 5147 个小微支行、社区支行，多数银行设立了小微业务部门或专营机构，开展普惠金融业务的银行则更多于此。第二类是以 BATJ 等为代表的互联网企业，基于互联网业务开发出全线上、小额、短期的消费信贷产品，为互联网用户提供了便利、快捷的服务体验。第三类是消费金融公司、小贷公司，分别专注于大众消费信贷需求和小微经济体的经营性资金需求。最后一类是在互联网思维和共享经济热潮中诞生的 P2P 平台，为民间分散的个人融资需求和个人投资需求搭建了集中、匹配和撮合的渠道。经历数年发展和沉淀，上述机构基于各自业务属性和优势，以各自擅长的模式在服务某个细分的普惠金融人群方面已经取得了阶段性成就，但也存在一定局限。如图所示，在普惠信贷的市场格局中，银行的风险容忍度有限，对财务情况、抵押物等方面的准入门槛较高，主要服务于城镇中等收入或资产充分的人群和中小微企业中的龙头企业。传统小额贷款公司立足当地经济发展，主要服务于当地小微企业群体，消费金融公司主要为中低收入人群或家庭提供以生活消费为目的的短期贷款服务，但两者均受杠杆约束较大，供给能力有限。中高定价、低额度的 P2P 产品定位于为次优级以下人群的短期用款需求提供融资方案。互联网企业则主营小额（平均额度约 1 万）、短期（平均期限不超过 1 年）的消费型贷款，满足互联网消费场景中的信贷需求，其纯线上服务模式及主要依赖互联第一消费金融10第二章普惠金融聚合模式研究报告网行为、消费和支付信息为风控以主要判别依据，往往难于满足额度相对较大、期限更长的用款需求。在此格局中，中大额、中高风险的广泛区间里存在巨大的结构性空白，蕴含大量长尾人群尤其是微型企业主、个体工商户、生产性农户等小微经营者的融资需求，目前尚鲜有信贷服务机构介入，可以说是普惠金融的新蓝海。基于金融科技的赋能模式一定程度上延展了银行、互联网信贷服务商等机构的业务边界，但在进一步市场扩张和下探，或满足存量客户更复杂多元的融资需求，进入蓝海市场时，其商业可持续性均或多或少遭遇挑战，需要通过突破现有模式的局限来挖掘。? ? ? ? ? ? ?图 2-1 普惠信贷市场存在可以挖掘的巨大空间不同类型信贷供给机构因其业务属性、治理模式不同，其服务的目标人群各有差异，形成一定的供给格局。其中，普惠金融人群的依旧存在供给不足，潜在市场空间可观。在我国经济由高速增长转向高质量增长的新阶段中，小微和三农群体在产业升级、乡村振兴战略中发挥着至关重要的作用，切实改善这部分人群的融资环境刻不容缓。第一消费金融11普惠信贷业务发展普惠金融聚合模式研究报告2018 年央行多次定向降准 , 释放约 4 万亿流动性，旨在缓解以小微企业为主的普惠金融群体信贷供给短缺难题。同时，“供给侧改革”在国务院常务会议上被多次提及，如何打通货币信贷政策传导，落实定向发力、精准滴灌，成为破解小微企业融资困局的要点。今年两会期间，银保监会主席郭树清提出，金融供给侧结构改革就是要“从金融业的机构体系、市场体系、产品体系都要进行一些调整”。从供给端的覆盖面来看，传统金融体系长期缺乏触达小微企业、个体工商户和三农群体这些实体经济“末梢”的毛细血管，而担保、保理等类金融机构，甚至财税结算、交易支付、物流等非金融体系内的服务机构与普惠金融群体有灵活、高效的交互触点，掌握与其偿付行为相关的各类真实数据，可以作为金融体系化解普惠金融“最后一公里”难题的突破口。从需求端的角度，在传统金融机构面前，小微企业主、个体工商户、三农、低收入等群体一般难以满足商业银行要求借款人有稳定的收入来源或经营表现、充分的资产作为抵押物等授信政策的门槛，固定的产品形态也与其复杂多样的用款需求不相适应。纯线上信贷一般额度较小、期限较短，难以符合这部分人群生产经营上的用款特点：这类群体对额度和期限较为敏感，比如互联网的信贷产品额度远小于企业主和工商户资金周转的要求，即便利率再下降，对他们也于事无补。事实上，在额度和期限适配其资金需求的情况下，他们通过经营活动获得的收益，可以覆盖相对更高的贷款成本。另一方面，三农人群使用互联网和智能手机的频率相对较低，县域地区金融基础设施落后，线上数据积累有限，依靠纯线上模式无法充分触达，仰赖线下人海战术又会带来难以负荷的运营成本等等两难境况告诉我们，不同机构基于其业务属性，对各类普惠金融群体各有其独特的能力优势，也不可避免地存在局限。普惠信贷聚合模式的价值就是将优势资源整合，重塑信贷服务的供给方式：将构成复杂的信贷业务链条拆解，引入在各个细分环节具有比较优势的服务机构，通过专业化分工弥补业务短板，发挥公倍数效应，促使整个供给体系能够以商业可持续的方式向长尾人群提供产品设计合理、价格可承担的普惠信贷服务，真正意义上破局小微、三农人群的融资难题。第一消费金融12第三章普惠金融聚合模式研究报告第三章聚合模式：节点的解构· 获客节点· 风控节点· 增信节点· 资金节点普惠金融聚合模式研究报告12第三章第一消费金融13聚合模式：节点的解构普惠金融聚合模式研究报告节点 （node） 是通信网络中的概念， 指网络中的再分发点或者通信端点， 作为一个实体，节点拥有发送、接收或处理信息的能力，例如在一个计算机网络中，主机、调制解调器、交换机、手机或者打印机都可以成为一个节点，但是插线板作为无源分发点，仅仅作为电流和信息的通路，所以并不构成节点。在普惠借贷领域里，我们可以运用类似的思维，定义普惠借贷业务节点：即可以由单一实体独立提供服务的业务模块，应该具备接收信息、加工处理、发送结果等功能中的全部或部分。一个节点上可以存在多个不同实体同时独立提供服务，而不同的节点之间既可能存在信息的流动，也可能存在金融资源或技术的融合互补，不同节点被连接起来，共同组成了普惠信贷业务的全流程；而在各个节点上发挥功能的机构则聚合在一起，形成了一个有机的普惠信贷生态网络。从流程上讲，完整的普惠信贷业务链条可以划拆解出产品设计、营销推广、客户准入、风险评估、额度授信、增信、签约、贷后管理和催收等诸多环节。根据节点的定义，我们将普惠信贷全流程解构为获客、 风控、 增信和资金四个主要节点， 本章将详细描述在聚合模式中，每个节点的功能、涉及到的机构以及将这一节点开放给外部机构形成聚合的效果。? ? ? ? ?图 3-1 普惠信贷业务链条中的主要节点可以提炼为获客、风控、增信和资金第一消费金融14第三章普惠金融聚合模式研究报告获客节点获客是普惠信贷业务流程中极为重要的一个节点，其目的是要找到并吸引具有与产品相适应的金融需求的客户，核心问题是接触客户的渠道和成本。获客能力在很大程度上决定着普惠信贷资产端的规模和质量，而很多类型的机构都可以在这一节点上提供独具特色的资源。在获客节点上，最为基础的一类是在互联网平台通过营销手段获取流量的模式。提供这类服务的机构一般为社交、搜索、资讯门户等平台，本身具有宽泛的客群类型和庞大的流量。这类机构只进行非定向营销推广，不对客户进行筛选和鉴别，这种合作追求的是面的延伸和量的拓展，获客方式相对粗放。与这种基础模式相对应的，是精准导流模式。提供服务的机构往往体量巨大、掌握了海量的自有客户数据、具有较强的科技能力，比如阿里、京东、腾讯系的公司。不同于前者，提供精准导流服务的机构会首先根据其对潜在客户特征的洞察进行画像建模。由于普惠目标客户体包含了城镇低收入人群、小微企业主、个体工商户、农户等诸多群体，而且每类群体中的潜在客户也都分散在不同地区、具有各不相同的金融需求，因此不可能通过一个模型进行覆盖，某个产品必然针对具有某一个或者某几个特征和需求的人群。这些提供精准导流服务的机构的自有生态内沉淀了大量的互联网行为、消费、支付等数据，可以通过模型对客户进行分层，鉴别出符合这些特征并具备金融需求的潜在客户， 进行定向推荐。 这种模式的好处在于，从一个非定向的人群中筛选客户，找到符合条件的优质客户所需要的成本相对较高；而设置数据标签进行筛选后的人群最终转化为实际客户的概率更高，大大降低了获取和处理信息的成本，也就是说将过去“大海捞针”式的获客方法转变成了“有的放矢”。同时， 这些提供获客服务的机构的大数据模， 还能够在一定程度上对借款人进行风险识别；获得贷款后客户实际的信贷守约情况会反哺模型，驱动其模型迭代升级，从而不断优化获客和风控模型。另外，当获客服务是由阿里巴巴、京东等独角兽机构提供时，它们还会对用户产生一种“天然约束力”，比如某客户是淘宝和支付宝的深度用户，通过精准营销模型分析，认为他具有某种金融需求的倾向且符合筛选要求，当他通过阿里的推荐第一消费金融15聚合模式：节点的解构普惠金融聚合模式研究报告与普惠信贷机构签订融资合约后，他会比没有阿里作为推荐方的时候具有更强的履约意愿：作为一个阿里系的深度用户，该用户不希望自己的任何违约记录被阿里掌握，进而影响到他在阿里体系内诸项与信用行为相关的应用权限。也就是说，具有较强客户粘性和约束力的平台参与获客节点的服务， 可以在一定程度上把这种客户粘性和约束力传递、同化到整个普惠信贷体系中。上述基于互联网或移动互联技术的获客模式，大多服务于小额、高频的资金需求，且往往不需要抵质押，服务商追求为客户提供极速、便捷的融资解决方案。但是有大量以小微企业主和农户为代表的用户，存在中大额、长期限、用途多样的信贷需求，对服务供给方的线下网点能力提出挑战：首先，这部分人群的生产经营行为主要在线下场景发生，能真实反映其偿付能力的数据线上化程度也有限，存在需要服务机构通过运用地面团队进行获客、数据采集和尽调的情况。另一方面，普惠金融人群普遍存在的金融能力欠缺问题也导致他们在寻找、识别和获取信贷资源过程中的主要障碍之一，这就要求服务机构不仅能输出适配其用款需求的产品，也有提供专业信贷顾问团队为借款人提供即时、个性化的咨询服务，为其答疑解惑。而且，大额、长期的信贷业务可能涉及复杂的用款方案制定，抵押流程办理，甚至资产处置等，线下作业是业务开展的必要条件。面对此类状况，那些在小微企业、个体工商户或农户生成经营场景中提供中间服务经营的机构在客户触达和需求挖掘上具有独特优势。 比如国内最大的支付清算机构之一银联，坐拥海量的商户资源，又拥有覆盖全国的网点和线下营销网络。根据全球支付行业权威市场研究机构“尼尔森报告”发布的2017 年度亚太地区收单机构排名表和2017年度全球收单机构排名表 ， 银联商务在亚太地区收单机构排名位居第1位。 在获客节点上，银联可以与诸多金融机构开展合作，了解其风险收益偏好和风控要求，进而使用积淀的大数据和人工智能算法，分析小微商户的金融需求，把二者进行匹配，从而解决信息不对称的问题、起到撮合交易的作用。在营销手段上，目前最新的智能 POS 终端已经投放超过 1000 万台，覆盖 800 多万个商户，在这些终端的开机界面、操作节点上都可以进行个性化的广告投放。同时，银联本身就要对商户进行定期回访，线下营销人员如拉家常一般了解小微企业主和个体工商户的机具使用、收付款、流动资金困扰等情况后，可第一消费金融16第三章普惠金融聚合模式研究报告以获知其经营中的资金问题，挖掘出融资需求，从而推荐适当的普惠信贷产品。另一个可以在获客节点上大有作为的是保险行业。首先，寿险、车险等险种保单中沉淀了大量客户信息：除了年龄、职业等基本信息以外，保费的缴付行为一定程度上能够反映客户的支付能力，车险的被保车辆情况是关键的资产信息，这些与信贷行为强相关的信息对大额、长期信贷交易的风险判别方面显然比互联网行为数据具有更高的价值。此外，保险企业经验丰富、数量可观的地面营销网络也为提升获客产能带来更大的想象空间。除了银联和保险以外， 财税结算部门可以在小微企业和个体工商户群体挖掘数据， 助农组织、妇联等公益机构则分别对农户和妇女潜在借款人具有触点优势，能够更好地捕捉对应群体在生活、生产和经营环节中产生的即时资金需求。? ? ? ? ?图 3-2 聚合模式的获客节点在获客环节，信贷服务机构除了通过自有平台和渠道触达借款人外，也可与和普惠金融人群之间存在高频交互的服务机构合作，扩大业务覆盖面，提高转化率。第一消费金融17聚合模式：节点的解构普惠金融聚合模式研究报告获客节点的聚合可以使参与合作的各方均得到收益。从普惠信贷业务角度来看，通过连接多种机构形成多层次的服务网络，能够弥补传统模式单一服务渠道覆盖不均或不充分的短板，提高服务渗透率、人群触达率，从而能够扩大普惠服务的规模效应。从提供获客服务的机构角度来看，他们除了主营业务（比如电商、支付、保险等）以外，还能够借由聚合模式其他节点的能力，挖掘客户的信贷需求，为自己的用户提供附加的金融服务，无疑可以增强客户粘性。从经济回报来看，获客节点上的机构在交易撮合中，可能按照推荐客户实际交易金额的一定比例收取费用；也可能在合作信贷机构获得利息收入后，按照一定比例取得佣金。但是无论通过何种方式，这些机构都能够通过提供用户鉴别和推荐服务，获得类似于商业银行中间业务收入的可观的无风险收益。无论是单一机构使用自有团队进行营销获客，还是聚合多方实体协同作业，都存在营销人员道德风险的问题， 可能后者尤甚。 过去， 大量的信贷数据都是由营销人员获取的，即便有验证环节也一般是本地某一位管理层进行审批，一旦骗贷者与营销人员和负责验证的员工达成共谋，将会带来严重的风险。传统的规避这种道德风险的方式一般是加强销售能力和质量的管理，通过宣传和培训，建立诚信、负责的营销观念，要求销售人员和审批人员本着了解客户、管理风险的初衷对客户进行尽职调查。目前，金融科技正在提升对营销人员道德风险的管控能力。首先，大数据和人工智能技术令服务机构能够跳脱仅能依靠营销人员提供数据、审批人员通过书面审核和面谈审核进行信贷决策的局限。通过自有数据和第三方数据建立起的客户资信画像可以作为对借款人风险评估的依据，全线上、无纸化的流程减少了人工干预的环节，不仅规避了人为材料造假、串通共谋的风险，使信审结果更加客观和标准化，还能降低运营成本。风控节点风控环节由聚合平台、增信方和资金方三方分别凭借自有模型独立进行。平台对借款人的信用资质进行初步评估，并输出基础评估结果作为增信方和资金方的辅助信息。增信方借助其业务数据优势对信贷底层资产进行风险评估，做出承保决策。资金方基于第一消费金融18第三章普惠金融聚合模式研究报告其风险管理体系和政策进行最终贷款决策。多方独立模型对借款人的信贷风险进行多重校验，提升了风控效果，降低了信用违约发生的概率。? ? ? ? ? ? ?图 3-3-1 聚合模式的风控节点由多方独立进行在聚合平台的风险评估环节，数据资源的融合化解了普惠金融人群数据碎片化、分散化的行业痛点，为用户画像、反欺诈、信贷风控提供信息和模型支持。从数据来源的角度，该节点参与方主要包括四类，第一类是聚合平台本身，运用其自有数据和模型输出对借款人的风险评级；第二类是征信机构， 包括央行征信、 百行征信两家个人征信机构，以及 100 余家在央行备案的企业征信机构；第三类是社保、财税、工商等公用事业系统；第四类是专业的个人信用管理平台，如芝麻信用、前海征信等机构，它们通常背靠隶属集团生态内沉淀的亿级数据，并在大数据技术领域处于领跑地位输入到量化分析模型中的各类数据因子在对不同类型风险的甄别中发挥作用，并互相交叉验证，形成对借款人的风险画像。在授信决策中，我们讨论的风险主要可分为两大类，欺诈风险和信贷风险。反欺诈环节的主要功能是验证借款人的真实身份和偿付意愿。一些信用风险较大的个人可能通过伪冒申请、提供虚假资料和虚假联系人等方式获取信贷资源；更有甚者，通过黑灰色产业的代办包装、组团骗贷。所谓的信贷黑中介会反复冲击各家贷款机构的审批模第一消费金融19聚合模式：节点的解构普惠金融聚合模式研究报告块，试图破解其审核规则中的漏洞，并通过各种手段对申请人进行包装以突破信贷机构的风控规则，造成普惠信贷服务机构的重大风险和损失。专业的数据服务商可以与数以千计的机构合作，利用包括电商、支付、银行、保险、视频、交友、航旅、外卖、物流等诸多平台的海量数据。在模型上，使用复杂网络技术，识别可能的欺诈行为。面对黑色产业层出不穷的新手段，反欺诈技术也会不断迭代。一般会有多套备选规则同时运行，被判断为最有效的规则作为实战使用，执行强拒绝；其他规则在后台同时运行，如同“暗哨”一般，作为储备规则使用。一旦发现某个后台规则的通过率出现异常波动，该暗哨就会被立刻转移为前台规则，进行防护。这种高频率、多规则的应用，能够显著降低各类欺诈风险问题的发生概率，一方面保障了普惠信贷平台的安全，同时更有效缓解了逆向选择的风险，让更多信用良好的借款人能够以更低的成本和更高效便捷的方式进行融资。在信贷风险评估中，传统银行体系因长期服务优质客群，对小微企业、个体工商户、低收入人群、三农人群等的数据积累有限。小贷公司经营体量普遍较小，难以形成广泛且大量的数据样本。互联网企业虽然拥有社交、电商、移动支付等大数据资源，但是缺乏与信贷行为强相关的金融数据，所以在中大额贷款的风险识别能力上仍然存在短板。聚合模式通过整合多方数据模型，汇集多维数据在判断普惠金融人群信贷风险上的优势共同支撑信贷决策的制定。比如一个小微企业主，他可能缺少足够的财务数据，但是保险公司所掌握的险种购买选择和保费定期缴纳记录能够在很大程度上证明其风险意识、支付能力和欺诈倾向，而房产、车产等个人资产信息又能进一步佐证其偿还能力，这类在中长期服务中沉淀下来的金融数据无疑为信贷决策提供了极具参考意义的依据。总之， 通过风控节点上的聚合打破了 “数据孤岛” ， 不同体系中数据的沉睡价值被唤醒，有效解决了普惠金融人群因结构性数据缺乏或不足而风控难度高的问题，从而获得“一加一大于二”的效果。一方面，不同种类的数据能够充分发挥自身的比较优势，比如行为数据更多地使用于反欺诈判断中，而金融数据则在信贷风险的评判上贡献更多价值。另一方面，大量富集的数据可以支持普惠信贷机构为不同客群提供额度、期限、还款方式、定价等各方面均具差异化的产品方案，从而形成“千人千面”的定制化金融服务能力。第一消费金融20第三章普惠金融聚合模式研究报告在风控模型方面，具备技术优势的数据服务商公司、金融科技公司和咨询公司等已经在为行业提供定制化本地支持和私有云服务，其公有云技术也可以与借贷服务平台自有的风险量化模型协同工作，共同发力对普惠金融人群进行精准、立体的风险把控。? ? ? ? ? ? ? ?图 3-3-2 聚合模式的风控节点不同维度的数据在甄别各种类型风险时具备其独特的、差异化的优势。行为数据更多地使用于反欺诈判断中，而金融数据则在信贷风险的评判上贡献更多价值。多维数据融合使信贷服务机构能够精准识别不同资质普惠金融人群的风险，满足其复杂多样的信贷需求。关于风控节点，未来的想象空间非常广阔。同时，2017 年 6 月 1 日网络安全法施行之后，在数据运用方面的合法性、合规性规范也对金融机构和数据服务商提出了要第一消费金融21聚合模式：节点的解构普惠金融聚合模式研究报告求，当然也对此类机构的实际运用带来了一些挑战。首先，公民个人信息的收集和适用收到较为严格的监管，而金融数据作为其中比较敏感的一类，无论是从外部机构还是内部调用，获取和应用的成本都越来越高。其次，为了证明收集数据的合法性，机构与用户签署的告知协议也越发复杂、冗长，这无疑增加了机构的法务成本和合规成本，也增加了用户的阅读和理解的时间成本。第三，一些较早的数据，可能无法给出充分的合规证明，导致一部分具有价值的信息游走在可用与不可用的灰色地带。数据和信息由于其易传播、易共享的特点，具有显著的规模效应，对于降低成本、从而使普惠信贷价格下行具有重要意义，然而以上诸多问题，对风控节点功能的发挥带来了不确定性。增信节点增信节点主要由具有增信资质的保险、担保公司参与，发挥其风险保障功能，与资金方进行风险分担。近年，央行及银保监会多次下发指导性文件，推动完善小微企业增信体系，鼓励银担合作、银保合作，落实增信分险机制。信用保证保险、融资担保等增信机构的参与，使普惠信贷链条中负债端的风险容忍度和资产端的风险发生概率得以匹配，支持金融机构在满足监管对风险表现的考核要求、符合自身盈利目标的前提下，实现业务下沉。常见的增信方式是由单一增信机构对借款人进行风险评估、承保。比如 2007 年，平安集团在业内首创“信用保证保险 + 银行贷款”模式，引入保险作为增信工具，为借款人进行增信，提高长尾人群的信贷服务可得性。在普惠金融的创新实践中，逐渐衍生出联合增信模式，比如：在河南兰考模式的“四位一体”风险分担机制中，出现了保险和担保按比例共担风险的模式；在安徽省“4321”政银担模式中，省担保集团和融资担保公司则共同参与了风险分担；平安集团旗下专注于小微信贷业务的平安普惠为提高金融机构对小微信贷投放效率，搭建聚合服务平台，根据资金方的风险偏好和借款人风险评级，实现保险、担保、共保等多种增信方案的智能匹配和推荐，从而高效连接借款人和资金资源。这种资源共享、风险共管的模式，带来的是优势互补、多赢互利的成效。第一消费金融22第三章普惠金融聚合模式研究报告在放款以后，客户还款提醒、抵押物处置等由负责贷后管理的机构完成，如果产生逾期情况，增信机构根据保险或担保合同条款进行理赔或代偿。从增信机构的能力来看，对于保险公司而言，很难独立完成普惠信贷业务。保险公司虽然拥有庞大的销售