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摘要：已有的相關研究刻畫了互聯網金融、消費金融興起的背景、生長環境、發展現狀和未來趨勢，對我們了解消費金融的基本面大有裨益，但對于微觀層面上的消費金融類資產的定價、風控方式等細節問題，鮮有深入。但近年來消費金融類資產作為一種新興的資產類別，被越來越多的投資人所認可，但對于消費金融的風險識別，尚沒有一個具體而可執行的標準，導致此類資產遲遲不為主流金融機構，主流資金方所認可與接收。因此此類資產的估值從風險角度來說，被大大低估。文章通過梳理消費金融類資產的特性特點，解析交易中的風險點，以拋磚引玉，為個人信貸組合類資產融入主流金融資產類別，提供一種具有可執行能力的標準化風控思路，以提升此類資產回歸公允價值的可能性。

關鍵詞：消費金融；風控邏輯；價值回歸

一、引言

劉玉(2015)通過梳理我國互聯網消費金融發展現狀發現，互聯網消費金融在我國經濟發展減速的新形勢下，對于釋放國民消費潛力、完善金融市場結構、提升經濟發展質量有重要作用。馮科和何理(2016)的文章指出未來的互聯網消費金融的發展方向，將轉變為由產品、服務模式和風險管理模式等方面引領的向互聯網化的方向發展。而周陽（2016）的研究發現，由于互聯網消費金融具有產品多樣性、客戶不穩定性和網絡廣泛性，比傳統金融面臨更突出的技術風險、市場風險、信用風險和監管風險，需要建立和完善“政府部門+行業協會+從業機構”三位一體的立體型監管體系。并且單良和茆小林(2015)等學者討論了互聯網消費金融的所直接面臨的問題是信用建設，指出隨著行業的細分和重度垂直、消費場景化以及金融數據化并打破現有的數據壁壘，互聯網金融數據的進一步整合，大數據等技術的進一步應用將有助于互聯網消費金融的征信建設。首先，互聯消費金融是服務實體經濟的普惠金融。與傳統金融相比，由于增加了線上獲客渠道和智能化自動審批，互聯網消費金融可將消費金融服務低成本、高效率地延伸到藍領、農民工和大學生等長尾人群總體上看，已有的相關研究刻畫了互聯網金融、消費金融興起的背景、生長環境、發展現狀和未來趨勢，對我們了解消費金融的基本面大有裨益。但已有的研究普遍為宏觀問題研究，缺少對微觀層面上，資產層面上的研究。基于此，本文試圖從更微觀的視角去認識和判斷消費金融類資產的風險定價問題，在經濟發展新常態下，這樣的研究對于消費金融類資產的定價和風險認識將有進一步的幫助。

二、消費金融類資產特性

消費金融類資產于2016年逐漸進入投資人的視野，由于借力科技、互聯網等領域的技術大飛躍（如：爬蟲技術、AI技術），經歷了大爆炸式的發展。而此類資產完全有別于傳統投資人所接觸過的資產類別，消費金融資產的優點可以解釋為一種基于概率學、統計學、大數法則而且不隨經濟周期波動而劇烈波動，具體特點有：1.破產隔離性：還款來源清晰且確定，并不直接依賴于交易對手的還款能力。2.風險分散性：并且因為底層資產以組合的形式出現，小而分散可以極大程度地降低由于單個借款人發生信用違約而產生的損失。3.連續穩定性：當在所有參數不發生顯著變化的前提下，整體資產的逾期率表現所呈現的趨勢是穩定的。本文將圍繞上述幾點，對消費金融類資產的風控邏輯進行論述。

三、資產的破產隔離

狹義上來說，資金方有能力分別與單個借款人發生借貸關系，比如，銀行通過自己的風控體系，為借款人提供消費貸款服務；銀行信用卡中心通過自己的評估體系為每個持卡人做出授信；亦或是P2P公司或小額貸款公司以自己的風控體系去審核每個借款人的資質從而決定是否推介給出借人。但當此類資產需要在市場環境中交易之時，外部資金方必然需要對此類資產進行一個風險上的評估，比如某私募基金決定是否購買某小貸公司的存量債權；某abs投資人認購某銀行或者是螞蟻花唄的消費貸款的債權等，那么此時則涉及了本文所討論的破產隔離的概念，投資人所投資的資產，從所投資的資產上取得的權利與未來通過投資此資產所產生的現金流等回報，會不會因為交易對手的破產而滅失。對于破產隔離標準的認定，從本質上來說，有兩者，其一，權屬是否清晰；其二，資金是否閉環。權屬清晰指的是，權利是法律賦予的，而并非基于我國《合同法》中關于雙方意思自治原則所互相約定而形成，如：債權，與債權收益權。債權作為法律賦予的權利，而債權收益權并無明文法律給與其法律意義上的定義。故極端情況下，企業A將一系列債權轉讓給B，并取得相應對價資金，同時將同一系列債權收益權轉讓給C，也獲得一筆對價資金，當企業A發生破產時，B將優先于C取得該一系列債權人的回款。經上述例子可以看出，當權屬不清晰的情況下，消費金融資產原本的優點并沒有得到完全體現，從而使得此類資產重新變成了針對交易對手債償能力、信用等級的評估，與消費金融類資產的初衷背道而馳。而資金的閉環指的是借款人的回款在路徑上是否直接流向于投資人。即使在權屬清晰的情況下，當借款人證明自己完成了還款義務后，即使交易對手的將資金挪用，投資人也無權向借款人再次追索。所以確定資金閉環，是保證此類資產交易安全性中重要的一環。因此，清晰的權屬與閉環的資金流向是評定消費金融類資產的必要條件。

四、小而分散消費金融類的底層資產

更多以組合的形式出現，小而分散的形式可以極大程度地降低由于單個借款人發生信用違約而產生的損失。基于大數法則，認為底層借款人由于兩兩之間相關性低，且地域、性別、年齡等參數各不相同，在樣本容量足夠大的前提下，可認為符合統計學規律。在滿足權屬清晰的前提下，并且當樣本容量足夠大的情況下，我們完全可以將資產定價的思路由交易對手的財務實力，轉向于底層資產的質量。而關于底層資產的質量，我們則需要從如下幾點切入：1.內部增信。內部增信更多地是依靠結構化手段，在不依賴于外部的前提下，對資產質量的安全性進行提升，所以基于消費金融類資產的特點，根據行業經驗普遍認為，內部增信的效果是好于外部增信的。以下為內部增信的幾種常用方式，并附具體舉例：超額利差：借款人的借款利率為36%，投資人的投資利率為12%；劣后：投資人出資80萬，貸款服務商出資20萬，一同購買估值100萬的資產，則劣后比例為20%；保證金賬戶：投資人出資100萬購買估值100萬的資產，同時貸款服務商出資10萬元存于投資人指定賬戶，當發生整體資產減值時，優先從保證金賬戶中彌補損失；超額抵押：投資人出資80萬元購買就估值100萬元的資產。2.外部增信。外部增信則依賴于外部的增信方的財務實力，外部增信的主要形式主要體現為差額補足、擔保等。其本質都是當底層借款人發生逾期的情況下，增信方將補足逾期金額。對于底層資產來說，外部增信的不確定性會高于內部增信。但是如果將外部增信的觸發條件先于內部增信的觸發條件，則外部增信已讓能提供非常好的保護作用。

五、貸后數據的連續性消費

金融類資產的另一大特點是資產的穩定性與連續性。在所有參數不發生顯著變化的前提下，整體資產的逾期率表現趨勢是穩定的。但隨著時間的推進，且在主流使用的AI（人工智能）深度學習、神經網絡來風控介入的情況下，AI會根據不斷產生的新數據進行分析，在細節層面上不斷優化現有的風控策略，那在經過一段較為長的時間后，可能會發生風控策略的風控偏移（style-drift）。如：在2018年5月4日下午15:00-16:00借款的1000名客戶，與在2018年5月4日下午16:00-17:00借款的1000名客戶，在政策環境、交易對手所用的個人風控策略等參數不變的前提下，兩種組合的整體逾期率沒有統計學意義上的差異。但是在2018年5月14日下午15:00-16:00借款的客戶，可能會有顯著的貸后表現上的差異。因此在對于交易資產的選擇上面，同一資產包中的資產放款期限不宜相隔久遠，那么則不容易受到貸款服務商的風控策略偏移所造成的影響。此外對于貸后數據的監控，也是確保消費金融資產穩定連續性這一特點的重中之重。直觀上，筆者認為可以從兩大方面進行監控：1.貸后的用戶畫像是否有偏移。貸后需要密切關注，底層借款人的年齡、性別、收入、戶籍地址、暫住地址等可以描述該借款人行為特點的數據，是否會發生變化。如：某醫美類型消費分期資產，女性比例呈降低趨勢，而男性比例呈升高趨勢，則說明貸款服務商發生了明顯的風控策略上的風格偏移。2.貸后數據的表現是否有偏移。另一個需要密切關注的點，是貸后的逾期率表現。例如：當初投資人決定投資時是基于10%的壞賬率（壞賬率的定義有很多種類，此處只是為了舉例而簡單用壞賬率表述），而經過一段時間的推移，發現壞賬率在持續升高，經過了一段時間的持續上升，最終的壞賬率達到了15%。對于此類現象的發生，首先要確定此時的壞賬率是出于正常波動的范圍還是已經有了統計學意義上的顯著區別。當處于正常波動范圍時，我們只需持續保持關注即可，當發現顯著意義上的區別時，我們需要識別，導致此變化的原因是外部原因：諸如政策風險、市場風險；還是內部原因：諸如風控政策的偏移等。例如2017年11月由于規范“現金貸”業務的相關政策的出臺，現金貸的逾期率水平發生大幅度上升，此類情況則屬于由于外部因素導致。又如某貸款服務商提高了貸款的過批率（成功通過申請/申請總數）導致了風控的放松，從而導致了逾期率的水平上升，此類情況則屬于由于內部因素導致。對于外因導致的偏移，我們更多地只能密切關注輿論，關注政策風向。而對于內因導致的偏移，我們則需要對貸款服務商的內部情況做更細致的深入調查。

六、消費金融風控的大框架

主流環境對于消費金融類資產的風控邏輯，還是更多地來自于傳統的較為固化的風控思維。傳統金融風控的方式為更多的偏重于交易對手的穩定性，財務實力等參數的考量。然而對于交易對手的財務狀況，交易對手的主體穩定性等，此部分的風險在很多情況下并沒有真實地反映在資產的定價環節中。往往更容易受整個市場的“羊群效應（越多金融機構給某主體授信則某主體整體風險更低）”、“錨定效應（交易對手開出的借款成本越低，則更容易先入為主地認定交易對手的整體風險更低）”等主觀因素的影響，造成了風險的低估，資產價值的高估。對于消費金融類的資產，首先必須建立起“重資產、輕對手”的大前提，更看重于內部增信，而更少的強調外部增信。其次，在偏向于資產進行考量的前提下，更多地去完善交易細節，比如是否為完全的破產隔離狀態、資產權利是否有瑕疵、底層資產是否真實等。最后在上述條件滿足的情況下，我們則更多地可以應用“大數法則”等基本原理，從數理上對資產的風險進行量化。而在不遠的未來，隨著科技的進一步發展，區塊鏈等技術，對于底層交易的真實性會形成進一步的保障，此時消費金融類資產的定價必將回歸合理價值區間。

參考文獻：

[1]馮科,何理.互聯網消費金融的創新.中國金融，2016(11)

[2]劉玉.我國互聯網消費金融的現狀和趨勢研究.中國集體經濟，2015(8)

[3]單良,茆小林.互聯網金融時代消費信貸評分建模與應用.電子工業出版社，2015

[4]周陽.互聯網消費金融風險管理研究.吉林工程技術師范學院學報，2016(6)

作者：祝思彥 單位：鉅洲資產管理（上海）有限公司