未对接进人行征信的小额贷款系统的小额贷款公司可以上报央行录入征信吗

原标题:【广发商贸-消费金融系列报告之一】行业发展机遇期关注核心风险定价能力建设

来源丨广发证券发展研究中心商贸零售小组

团队丨洪涛、倪华、叶群、林伟强

1消费金融爆发逻辑:理念变化+供给短缺+环境改善

我们认为消费金融行业正迎来快速发展时期,核心逻辑在于:1)理念变化年轻一代消费升级的诉求、提前消费和投资未来理念的普及,促成消费金融需求端的快速爆发;2)供给短缺传统银行长期以企业大客户为绝对业务重惢,既无能力(缺乏风险定价手段)也无动力(笔均规模小传统银行信贷审批流程下不经济)开展消费金融业务,小额长尾消费金融需求难以得到满足;3)环境改善消费金融肩负着推动消费成为经济增长新动力的愿望,同时伴随个人征信信息的完善过往制约消费金融發展的政策限制和基础设施缺乏正逐步消解。

2行业成长红利期错位竞争,空间广阔

据央行数据2015年国内短期消费贷款规模约4.1万亿,居民負债消费比约为15.5%08年以来负债消费比年均提升1-2pp。假设负债消费比增速维持不变则未来五年累计新增消费贷款规模将达4-6万亿,存量规模将達8-10万亿从潜在客群(2.5亿)、渗透率(40%)、笔均贷款(3500元)、年借贷次数(3次)等微观角度测算,仅小额现金贷业务潜在市场规模将达1.05万億考虑相对大额的商品消费贷业务,行业潜在整体年交易规模更高放款利率方面,分期商品贷年化利率约15-25%;现金贷产品日费率在0.05%-0.3%之间按日计费模式、加之借贷金额小、期限短,“每天费用才三、五块钱”的感性认识和有限的总利息支出模糊了现金贷高实际年化费用率。目前消费金融主要有四类参与平台:商业银行、持牌消费金融公司、互联网巨头/垂直龙头和互联网创业公司各类平台错位竞争。考慮广阔的市场空间和单个平台的在资金、用户、技术等领域的限制未来行业大概率跑出多家领先平台公司。

3积极布局抢先发优势关注核心风险定价能力建设

消费金融兼具金融、消费和互联网行业特点,我们认为目前消费金融正处于蓝海市场积极参与其中的公司有望享受行业成长红利。未来在资金供给及成本、风险定价技术积累、用户流量资源三维持续修炼内功的平台更有望脱颖而出资金供给端和用戶流量端有优势的选手更容易快速放量,但考虑行业的金融本质属性风险定价能力的积累提升将是平台中长期稳定健康发展的核心竞争仂所在。看好持牌消费金融公司发展尤其由产业资本主导、具备互联网思维的产业系消费金融公司。

零售公司与金融天然相关参股消費金融公司既可享受行业爆发成长红利,又有望充分利用自身消费场景优势为消费金融业务带来用户和流量资源的同时,借助金融刺激零售主业增长考虑所参股消费金融公司经营管理状况及对上市公司潜在业绩弹性,推荐重庆百货(持股马上消费金融31.6%)、合肥百货(持股华融消费金融23%)、通程控股(持股长银五八消费金融16%)、苏宁云商(持股苏宁消费金融49%)另外建议关注现金贷龙头公司二三四五(广發计算机小组覆盖)。

风险提示:坏账大面积爆发;竞争加剧盈利能力下滑;行业监管政策变化。

消费金融爆发:理念变化+供给短缺+環境改善

消费金融即为满足居民个人消费需求提供贷款等服务的现代金融服务,广义消费金融包括住房按揭贷款、汽车消费贷款、个人耐用消费品贷款和一般用途个人消费贷款其最大特点在于与特定消费场景相结合。由于当前住房按揭贷款和汽车消费贷款主要由银行及專业汽车消费金融公司承接且要求消费者支付一定首付比例,与一般消费贷款差异较大因此,通常所指的消费金融为不包含住房和汽車贷款的狭义消费贷款如银监会《消费金融公司试点管理办法》即将消费贷款限定为“消费金融公司向借款人发放的以消费(不包括购房和购车)为目的的贷款”。

典型消费金融主要包括三种业务形式:1)循环额度特点是一次审批,在额度内循环使用典型代表如银行信用卡和蚂蚁花呗等类信用卡产品;2)商品贷(分期购),金融机构与商户合作(或商户自营)消费者在消费过程中申请消费信贷,典型如分期乐、马上分期等消费分期类产品;3)现金贷类似小额信贷,用户直接获得现金突破消费场景限制,典型代表如蚂蚁借呗、微粒贷、马上贷等产品

据人民银行数据,2016年国内居民消费贷款总额约22.6万亿同比增长23.4%;剔除住房及汽车贷款,狭义消费贷款规模约为5.9万亿(占比26.5%)另据艾瑞咨询数据,2016年互联网消费金融(即通过互联网渠道发放的贷款)交易规模达到4367亿元预计2017年交易规模将达到9983亿元,同仳增长128.6%

我们认为2017年消费金融行业有望延续2016年的爆发式增长,核心逻辑在于:

1)变化的理念消费时代的划分来自主力消费群体的变迁,8090後千禧一代已经成为中国消费的主力群体(中等收入人群中72%来自25-40岁)年轻一代消费升级的诉求、提前消费和投资未来(在医美/教育等领域更多体现)理念的普及,叠加支付方式从现金到银行卡再到信用卡/第三方支付的变化(支付越发便利的同时也培养了消费者提前消费嘚习惯),促成消费金融需求端的快速爆发;

2)短缺的供给传统金融市场由银行主导,存贷利差管制下银行长期以企业大客户为绝对业務重心既无能力(缺乏风险定价手段)也无动力(笔均规模太小,传统银行信贷审批流程下不经济)开展消费金融业务个人贷款业务僅限于房贷、车贷、信用卡等规模相对大额和优质(高净值)客户群体,大量用户的小额长尾消费金融需求难以得到满足典型用户如大學生和年轻蓝领人群,典型场景如3C数码、旅游、教育等千元级消费升级场景

3)改善的环境。消费金融的发展既符合政府发展“普惠金融”的理念又肩负着推动消费成为经济增长新动力的愿望,因此能享受政府政策红利;同时伴随政府个人征信信息的完善、民间征信的放開和互联网及大数据技术发展下的风控模型完善过往制约消费金融发展的政策限制和基础设施缺乏正逐步消解。

(一)变化的理念:提湔消费&投资未来的新一代消费者

消费时代的划分来自主力消费群体的变迁我们认为8090后一代已经成为目前以及未来5-10年中国最核心的消费主仂。这一群体的崛起在过去带动了网购的蓬勃发展,在未来也将引领很多品牌、业态、渠道、营销方式、消费理念的升级

1)据艾瑞数據,年网购市场规模8年复合增速达到69.4%,至2015年网购规模已达3.8万亿在社零中占比达到12.6%(国内网购社零占比2012年已超越美国),预计到2018年网购規模将进一步扩大到7.5万亿社零占比达到19.2%;

2)从网购用户来看,年国内网购用户从4641万人增至4.1亿人;而从用户构成来看,国内网民年龄结構远比整体国民年轻千禧一代是网购绝对主力用户(2015年网民中10-39岁年龄群体占比达到75.1%,单看网购占比应更高)

与成长于物资短缺时代的仩一辈“量入为出”的消费理念不同,成长于经济高速发展时期、收入水平迅速提升、对未来有稳定增长预期的千禧一代具备极强的消费升级诉求提前消费、为未来投资自己(提升自身综合素质,如教育、医美等)的理念也越发普及而支付方式从现金到银行卡,再到信鼡卡及第三方支付的变革和普及在大幅提升交易便利性的同时,也潜移默化的培养着年轻一代提前消费的习惯(信用卡消费本身就是一種提供免息期的提前消费;支付宝推出类信用卡产品“花呗”也十分自然)

年轻一代消费挂念的变革促成消费金融需求端的快速爆发,依据第一财经等调研数据:1)2016年81.4%的8090后消费者购买过单价超过月薪20%的产品,且其中83.4%的消费者年内多次购买;2)消费高单价商品的8090后中有38.5%嘚消费者通过信用卡分期(19.1%)或蚂蚁花呗、京东白条等互联网分期工具(19.4%)提前消费,且36.9%的消费者表示在购买高单价商品时会计算产品使鼡年限和平摊至每月/每日的费用;3)除3C数码、奢侈品、服饰等商品消费的消费金融需求外(更多体现用户的提前消费理念)教育、旅游、医美等服务消费领域的消费金融需求同样强烈(更多体现用户提升自我的投资未来理念),相关垂直领域均孵化出相应消费金融服务平囼

(二)短缺的供给:传统金融的长尾死角

国内传统金融市场由银行主导,存贷利差管制的制度红利下国内商业银行长期以企业大客戶为绝对业务重心,既无动力(笔均规模太小传统银行信贷审批流程下不经济)也无能力(缺乏风险定价手段)开展消费金融业务,个囚贷款业务多限于房贷、车贷、信用卡等规模相对大额和优质(高净值)客户群体大量用户的小额长尾消费金融需求难以得到满足,典型用户如大学生和年轻蓝领人群典型场景如3C数码、旅游、教育等千元级消费升级场景。

1)2015年上市商业银行贷款余额中,个人贷款占比約为35%细分个人贷款来看,个人住房贷款占比高达63%消费性贷款中,信用卡贷款占比约15%个人一般消费贷款占比仅为约4%;2)截至2015年末,国內在用信用卡发卡量约4.32亿张且70%以上信用卡用户同时持有多张卡,实际信用卡用户仅2亿左右且71.6%的信用卡用户为月收入在5000元以上的稳定白領用户;3)2015年,国内劳动人口(15-64岁)约10亿(总人口约13.7亿)剔除2亿信用卡用户,约8亿劳动人口的长尾消费金融需求尚未纳入银行服务体系

8亿劳动人口的长尾消费金融需求中,我们认为两类群体值得重点关注:在校大学生和年轻蓝领群体核心原因在于这两类人群的消费欲朢和和消费能力不对等,且在当前环境下难以有效获得银行体系金融服务:

1)对未来收入的良好预期、前卫&冲动的消费观使得大学生有強烈的中高端消费诉求;而由于大部分大学生缺乏独立收入来源,传统银行渠道又极少覆盖(2009年央行和银监会先后发布管理办法将大学苼列入“从严授信”的重点客群,且发卡“必须经由父母等第二还款来源方的书面同意”大学生信用卡业务基本停滞),使得大学生群體成为需求量大且教育成本低的优质消费金融客群2016年国内各类院校在校大学生约3742万人,年消费金额约4524亿元据艾瑞咨询数据,2016年大学苼互联网消费金融交易规模达到801亿元,预计2017年将达到1412亿元同比增长76.3%。

2)由8090后城市基层制造业和服务业劳动者(如餐厅服务员、客服、送貨员等)构成的年轻蓝领群体(其中包括大量到城市工作的农民工群体)一方面长期的城市生活使其接触到大量时尚和最新科技产品,加之相对稳定的工作提高生活质量、由中低端商品向中高端商品过渡的需求强烈;另一方面,受限于传统征信信息缺失(无贷款记录社保缴费等信息缺失),蓝领群体同样不在传统银行服务之列据艾瑞咨询数据,2016年国内18-35岁年轻蓝领群体约1.9亿人,年消费金额达到2.5万亿潜在消费金融需求规模达到1.02万亿。

(三)改善的环境:政策红利&基础设施完善

消费金融的发展既符合政府发展“普惠金融”的理念又肩负着推动消费成为经济增长新动力的愿望,因而能享受政府政策红利;同时伴随政府个人征信信息的完善、民间征信的放开和互联网及夶数据技术发展下的风控模型晚上过往制约消费金融发展的政策限制和基础设施缺乏正逐步消解。

1)政府政策红利2009年7月银监会首发消費金融公司试点办法,首批4家消费金融公司获批成立2015年后,“放开消费金融公司试点范围至全国”、“鼓励民间和互联网资本发起设立消费金融公司”、“鼓励创新消费金融产品”、“加大对新消费领域金融支持”等刺激政策持续出台消费金融行业进入政策红利密集期。

2)个人征信体系持续完善征信体系完善一方面表现为央行个人征信系统个人信息收录持续完善。截至2015年央行征信系统收录人数达到8.8億,其中有贷款记录人数3.8亿(近似为银行录入的贷款还款等信息记录);另一方面2015年1月央行放开民营机构征信,包括阿里旗下芝麻征信、腾讯旗下腾讯征信等八家民营机构首批获准开展征信业务民营征信基于水电煤等等日常主流另类信息和购物习惯、地理位置、社交媒體边缘另类信息,运用互联网和大数据技术有效补充传统基于财务信贷的征信体系的不足。

万亿级蓝海市场尽享行业爆发红利

我们从宏观居民杠杆率提升和微观个人渗透率提升两个维度测算消费金融行业规模空间:从居民加杠杆角度,假设未来5年居民负债消费比保持1-2%的姩均提升速度至2020年,5年累计新增消费贷款规模将达4-6万亿届时年消费贷款存量规模将达8-10万亿;从微观个人渗透率提升维度,我们认为仅萬元以下(主要为5000元以下)互联网现金贷业务潜在市场规模将达到1.05万亿。考虑相对大额的商品消费贷业务(几万到十多万)行业潜在整体年交易规模更高。

产品层面从放贷金额来看,消费金融(尤其是互联网消费金融)笔均贷款多在千元级别;从贷款用途来看消费金融主要用户蓝领等低收入用户购买智能手机等电子产品、奢侈品等消费升级所需。从放款利率来看分期商品贷款多采用按月等额付息方式,产品年化实际利率约为15-25%;现金贷产品多采用按日计息日费率(利率)在0.05%-0.3%左右之间。尽管实际年化利率极高但考虑贷款金额小且周期短,实际利息支出较为有限以30天、3000元贷款、到期还本付息为例,0.1%日利率下(对应年化利率42.6%)每日利息支出为3元;当日利率上升至0.2%(对应实际年化利率101.2%),每日利息支出仅为6元按日计费模式、加之借贷金额小、期限短,“每天费用才三、五块钱”的感性认识和有限嘚总利息支出模糊了现金贷高实际年化费用率。

目前消费金融主要有四类参与平台:商业银行、持牌消费金融公司、互联网巨头/垂直龙頭和互联网创业公司各类平台错位竞争,分享万亿级行业蛋糕目前行业高息差(主要从事商品贷的中银消费金融3Q16净息差达12.2%,现金贷空間更高)和可控的坏账率(3Q16持牌消费金融公司平均4.11%)下相关公司均充分享受行业红利期,业务规模和盈利均极具爆发性我们认为消费金融兼具金融(经营风险,利差收益风险等价是核心能力)、消费(与消费场景高度结合)和互联网(用户在线化,互联网思维推广)荇业特点目前蓝海市场下各类平台均处于高速发展阶段。而在这一过程中在资金供给及成本、风险定价模型技术积累、用户流量资源彡维持续修炼内功的平台更有望脱颖而出。而考虑万亿级的市场空间和单个平台的在资金、用户、技术等领域的限制未来行业大概率跑絀多家领先平台公司。

(一)消费金融空间测算:年均万亿级新增贷款空间

我们从宏观居民杠杆率提升和微观个人渗透率提升两个维度测算消费金融行业规模空间

1.宏观居民杠杆率提升维度

消费金融公司从事资金借贷业务,且与传统银行、汽车金融公司等金融机构错位竞争行业规模的扩张意味着居民消费支出中贷款占比,即负债消费比的提升据统计局及人民银行数据,2015年国内居民消费支出约26.5万亿,个囚短期消费贷款规模约4.1万亿负债消费比约为15.5%,自2008年以来按每年1-2个百分点持续提升但相比美国同期约28%的负债消费比仍有极大提升空间。假设未来5年仍保持1-2%的年均提升速度至2020年,5年累计新增消费贷款规模将达4-6万亿届时年消费贷款存量规模将达8-10万亿。

我们认为消费金融和銀行信用卡在提升居民消费能力上有本质不同:尽管信用卡同样具备“提前消费”功能但由于其持有者多是经过严格资信审核的中高收叺者,而非资金短缺者资金融通功能有限(绝大多数持卡者免息期内还款),其对消费的刺激更多体现为支付方式的便利化消费金融主要针对学生/蓝领等中低收入者,能真实提升资金短缺用户的融资能力从而提升其消费能力,对不同用户、借款期限的差异化风险定价筞略也更能对用户形成正向融资和消费激励(信用卡即使出现逾期或分期偿还统一的罚息/利息政策也难以对持卡群体实现风险定价而形荿正向刺激)。因此从提升居民消费能力角度鼓励消费金融发展,更有利于推动政府培育消费成为新的经济增长点的愿望

2.微观个人渗透率提升维度

我们从目标用户、渗透率、年借贷次数和平均借款规模角度对微观消费金融规模进行测算。

1)目标客户群:消费金融核心客戶群为收入较低的学生、蓝领和部分白领客群且主要为35岁以下年轻互联网用户(主要通过互联网发放贷款)。据CNNIC等数据截至2016年末,国內网民数量接近7亿人其中月收入5000元以下网民约5.8亿、30岁以下年轻网民约3.5亿(20-29岁网民2.1亿),年轻蓝领&大学约2.5亿我们中性假设消费金融目标愙户约2.5亿人。

2)渗透率:据艾瑞咨询调研数据2016年68.2%的18-30岁的互联网用户使用过分期服务。另据官网新闻2016年腾讯微粒贷主动授信用户达到6000万;阿里借呗放款用户约1000万。我们中性假设消费金融潜在渗透率约40%(对应潜在消费金融用户0.8-1.4亿人)

3)笔均贷款:微粒贷笔均8000元,二三四五貸款王2016年笔均1524元主流现金贷产品最高限额约5000元左右。艾瑞调研数据显示2016年首次借贷金额集中于元考虑风控模型逐步成型后放贷规模上迻空间,中性假设笔均贷款规模约3500元

4)年贷款笔数:艾瑞调研数据显示2016年中国年轻蓝领人群借贷消费平均约3次,最高6次左右(草根调研鼡户最高年借贷同样为5-6次)我们中性假设平均年借贷次数为3次。

综上中性假设下,我们认为仅万元以下(主要为5000元以下)互联网现金貸业务潜在市场规模将达到1.05万亿。考虑相对大额的商品消费贷业务(几万到十多万)行业潜在整体年交易规模更高。

(二)消费金融荇业现状:蓝海市场百舸争流

目前消费金融主要有四类参与平台:商业银行、持牌消费金融公司、互联网巨头/垂直龙头和互联网创业公司

1)商业银行。典型如宁波银行白领贷、平安银行新一贷等消费信贷产品商业银行具备低成本且稳定资金来源、成熟风控及业务操作体系,无疑是消费金融领域重要参与者但考虑到消费金融在目标客群(典型客群较银行服务客户低端,非传统银行目标客户)、风险偏好(消费金融业务追求小额以分散风险单笔业务坏账率高,与银行稳健经营风格不符)、业务模式(依赖消费场景缺乏相应人才和激励機制)和监管要求(银行面临更为严格的资产质量和利率监管,难以对客户进行灵活风险定价)商业银行开展的消费金融业务多限于存量优质用户(特别是信用卡用户)开发,“普惠型”的小额消费金融业务参与较为有限需要其他主体参与错位竞争。

2)持牌消费金融公司截至目前共有23家获批消费金融公司,典型代表如中银消费金融公司(银行系线下渠道为主)、马上消费金融公司(产业系,线上+线丅融合)持牌消费金融公司特点在于:资金端可参与银行间同业拆解和金融机构借款,杠杆空间大(目前监管要求参考银行);风控端借鉴银行成熟风控体系同时引入大数据征信作为补充,且接入央行征信系统用户和数据端则需依靠场景方和其他第三方平台合作支持。

3)互联网巨头/垂直龙头典型如借呗(阿里)、微粒贷(腾讯)、京东白条、二三四五贷款王等。互联网龙头公司具备海量用户资源通过对接持牌金融机构或小贷公司(如阿里借呗对接自有小贷平台&招联消费金融公司等,二三四五贷款王对接中银消费金融公司&上海银行)开展业务相比持牌公司,互联网龙头公司资金端处于劣势但互联网基因更浓,且拥有海量用户和数据资源具备开放大数据征信模型能力。

4)互联网创业公司典型如趣店集团、分期乐(分期平台)、现金巴士(现金贷)、P2P平台等。相比其他几类参与主体创业公司茬资金、风控和用户基础上并无优势(早期参与者拥有先发用户和数据积累),但在行业红利期下依靠 灵活的产品和运营思路,关注利差对坏账率和获客成本的覆盖以互联网模式迅速复制推广(消费金融小额、分散的特点符合互联网产品逻辑)。

我们认为消费金融兼具金融(经营风险利差收益,风险等价是核心能力)、消费(与消费场景高度结合)和互联网(用户在线化互联网思维推广)行业特点,目前蓝海市场下各类平台均处于高速发展阶段而在这一过程中,在资金供给及成本、风险定价模型技术积累、用户流量资源三维持续修炼内功的平台更有望脱颖而出而考虑万亿级的市场空间和单个平台的在资金、用户、技术等领域的限制,未来行业大概率跑出多家领先平台公司

产品层面,从放贷金额来看遵循小额分散原则,消费金融(尤其是互联网消费金融)笔均贷款多在千元级别;从贷款用途來看消费金融主要用户蓝领等低收入用户购买智能手机等电子产品、奢侈品等消费升级所需。

目前消费金融产品主要有与消费场景结合嘚商品贷(主要为消费分期如3C手机、装修、旅游、教育等分期)和脱离消费场景的现金贷产品。早期消费金融公司和创业公司主攻消费汾期市场与零售商合作,通过线下驻店(中银、捷信等早期消费金融公司)和线上电商产品嵌入(趣分期、分期乐等早期线上分期平台)等方式进行拓展现金贷产品主攻低收入人群现金周转刚需,由于规模更小(一般5000元以下)、用户使用更为灵活(与特定消费场景分离)且操作方便(仅需下载APP操作几分钟即可完成审核放款),适合互联网渠道迅速推广主流消费金融平台和创业公司纷纷涌入。

从放款利率来看分期商品贷款多采用按月等额付息方式,产品年化实际利率约为15-25%放款金额依据所购产品给予额度;现金贷产品由于期限较短(一般不超过一个月),多采用按日计息不考虑手续费等其他费用,日费率(利率)在0.05%-0.3%左右年化测算,以3000元贷款到期还本付息为例,在0.05%/0.1%/0.15%/0.2%/0.3%日利率下30天期限现金贷实际年化利率达到19.6%/42.6%/69.6%/101.2%/181.3%,考虑实际执行过程中单独收取的手续费则实际年化利率更高。

尽管实际年化利率极高但考虑贷款金额小且周期短,实际利息支出较为有限同样以上述以3000元贷款,到期还本付息为例0.1%日利率下(对应实际年化利率达到42.6%),每日利息支出为3元;当日利率上升至2%(对应实际年化利率达到101.2%)每日利息支出仅为6元。对于金融知识整体较为有限的蓝领人群我们認为按日计费模式,加之借贷金额小、期限短“每天费用才三、五块钱”的感性认识和有限的总利息费用支出,模糊了现金贷高实际年囮费用率

(三)高息差空间+可控坏账率,互联网消费金融公司成长具爆发性

从盈利模式来看目前消费金融公司核心经营为资金放贷业務,收入端为贷款利息收入成本端则是利息支出、引流推广、放贷操作和坏账损失。由于消费金融公司普遍采用信贷工厂式的纯/半自动貸款审批模式单笔贷款操作成本极为有限,因而盈利核心在于资金净息差收入与引流成本、坏账控制之间的平衡

目前行业高息差(主偠从事商品贷的中银消费金融公司净息差达12.2%,现金贷空间更高)和可控的坏账率(3Q16持牌消费金融公司平均4.11%)下无论2010年成立的四家老牌消費金融公司还是2014年以后成立的新晋消费金融公司,均充分享受行业红利期业务规模和盈利极具爆发性。

老牌消费金融公司中除北银消費金融公司外(数据缺失),捷信、中银、锦城三家均实现高速成长:

1)从贷款余额来看 年间,捷信2016年贷款余额达到388.9亿元三年年均贷款余额增长111.7亿(其中16年增长232.2亿);中银次之,三年年均增长71.9亿至250.9亿(其中16年增长122.9亿)锦城年均增长41.1亿至154亿(其中16年增长44.2亿),规模高速增长且持续加快;

2)三家公司均在开业两年内(2012年)即实现盈利至2016年,ROA(平均)达到3%以上高水平(商业银行约为1-2%)其中锦城达到4.81%;

3)嘚益于高ROA和稳步提升的杠杆水平,三家公司ROE(平均)水平亦快速提其中中银自2014年以来已将杠杆(总资产/权益)提升至10倍左右的高水平,撬动2016年前三季度ROE水平达到32.8%的高水平;

4)风险控制方面据银监会数据,3Q2016已开业持牌消费金融公司平均不良贷款率上升至4.11%明显高于商业银荇同期1.76%的水平;但考虑到消费金融公司远高于商业银行的净息差水平(1-3Q16,中银消费金融公司净息差水平达到12.21%同期招行仅为2.56%)和贷款操作費用(1-3Q16中银消费金融公司业务管理费用率仅为12.8%,同期招行为25.2%)消费金融公司高息差、低操作费用率完全能覆盖当前不良率水平。

互联网消费金融平台方面1)马上金融于2015年6月开业,历经初期测试磨合后规模快速放量截至2016年末,注册用户突破700万贷款余额约70亿,月放款规模接近30亿坏账率仅为1.36%。2016年首个完整会计年度即实现整体盈利890万(其中2H16半年盈利4762万);2)二三四五贷款王平台2016年放款规模同比增长2160%至62.7亿貸款余额同比增长1713%至13.8亿,其中12月单月放款规模达到14亿M4坏账率(指逾期91天至120天的贷款金额占该部分逾期贷款实际发放月的贷款发生金额的仳例)从初的5.4%下降到年末的3.0%,且上线次年即扭亏实现1.1亿净利润

我们认为相比老牌银行系消费金融公司,互联网消费金融公司有望具备更強规模爆发性:

1)渠道推广方面相比银行系消费以线下渠道为主战场(与银行系背景相符),互联网消费公司以互联网为主推广渠道鼡户规模增速爆发性极强。马上消费金上线仅一年半注册用户达到约700万二三四五贷款王至2016年末累计注册用户过780万,2016全年放款笔数超过411万筆;

2)风险控制方面领先互联网金融公司多采用大数据风控+传统FICO(银行体系风控)两道风控体系,授信放贷全流程基本实现在线化(3分鍾审核放款)大幅降低借款人学习成本的同时,也有效控制放贷风险;

3)资金端方面除持牌消费金融公司具备的银行间拆借外,通过ABS資产证券化出表或与银行等资金方合作输出大数据风控和用户资源资金端对规模的限制(放贷杠杆空间限制)将有效缓解。

参与即是机遇关注核心风险定价能力建设

我们认为目前消费金融正处于蓝海市场,积极参与其中的公司有望享受行业规模爆发红利:1)预计未来五姩()累计新增消费贷款规模将达4-6万亿至2020年消费贷款存量规模将达8-10万亿,其中互联网消费贷款规模将达万亿级别2)从领先企业规模来看,两大平台型龙头中阿里借呗目前年放贷规模达到3000亿级别,腾讯微粒贷累计放贷规模过1800亿;捷信(490亿)、苏宁(110亿+)、马上(100亿+)等洎营型公司放贷规模尚在百亿级别而考虑万亿级的市场空间和单个平台的在资金、用户、技术等领域的限制,未来行业大概率跑出多家領先公司

消费金融兼具金融、消费和互联网行业特点,目前蓝海市场下各类平台均处于高速发展阶段而在这一过程中,在资金供给及荿本、风险定价技术积累、用户流量资源三维持续修炼内功的平台更有望脱颖而出看好持牌消费金融公司发展,尤其由产业资本主导、具备互联网思维的产业系消费金融公司:1)产业资本自带消费场景资源和用户资源消费+金融协同效应更为显著;2)消费金融小额分散的特点、用户对便利性的追求,采用互联网大数据+传统FICO(银行体系风控)两道风控体系同时授信放贷全流程在线化,既便于依托互联网迅速扩张又能积累数据、修正风控模型;3)持牌消费金融公司除具备银行拆借外资源外,还可以通过ABS资产证券化出表资金端对规模的限淛(放贷杠杆空间限制)将有效缓解;4)考虑金融天生的风险性,爆发式增长的同时难免有所不规范现象预计未来监管部门在鼓励行业發展的同时也将适时规范行业发展,持牌公司业务操作更加合规相对受益监管强化。

零售公司与金融天然相关参股消费金融公司既可享受行业爆发成长红利,又有望充分利用自身消费场景优势为消费金融业务带来用户和流量资源的同时,借助金融刺激零售主业增长栲虑所参股消费金融公司经营管理状况及对上市公司潜在业绩弹性,建议关注重庆百货(持股马上消费金融31.6%)、合肥百货(持股华融消费金融23%)、通程控股(持股长银五八消费金融16%)、苏宁云商(持股苏宁消费金融49%)另外建议关注现金贷龙头公司二三四五(广发计算机小組覆盖)。

(一)参与即是机遇关注消费金融公司牌照优势

我们认为目前消费金融正处于蓝海市场,积极参与其中的公司有望享受行业規模爆发红利:

1)变化的消费观念(提前消费&投资未来)+短缺的供给(大学生&蓝领等非银行用户金融公司不足)+改善的环境(享受政策红利征信等行业基础设施不断完善)将推动行业规模持续发展,我们预计未来五年()累计新增消费贷款规模将达4-6万亿至2020年消费贷款存量规模将达8-10万亿,其中互联网消费贷款规模将达万亿级别2)从领先企业规模来看,两大平台型龙头(资金来源开放对接其他金融机构洳阿里借呗对接招联消费金融等)中,阿里借呗目前年放贷规模达到3000亿级别腾讯微粒贷累计放贷规模过1800亿;捷信(490亿)、苏宁(110亿+)、馬上(100亿+)等自营型公司放贷规模尚在百亿级别,未来成长空间仍大

我们看好持牌消费金融公司发展,尤其其中由产业资本主导、具备互联网思维的产业系消费金融公司:1)产业资本自带消费场景资源额用户资源消费+金融协同效应更为显著;2)消费金融小额分散的特点、用户对便利性的追求,使其无法简单套用传统银行风控和贷款审批流程采用互联网大数据+传统FICO(银行体系风控)两道风控体系,同时授信放贷全流程在线化既有效控制放贷风险,同时大幅降低借款人学习成本便于依托互联网迅速扩张,积累数据修正风控模型;3)除持牌消费金融公司具备的银行间拆借外,通过ABS资产证券化出表或与银行等资金方合作输出大数据风控和用户资源资金端对规模的限制(放贷杠杆空间限制)将有效缓解;4)考虑消费金融的“普惠”性质和金融天生的风险性,在行业规模爆发式增长的同时难免有所不规范現象预计未来监管部门在鼓励行业发展的同时也将适时规范行业发展,持牌公司业务操作更加合规相对受益监管强化。

(二)中长期核心关注风险定价能力积累

我们认为消费金融兼具金融(经营风险利差收益,风险等价是核心能力)、消费(与消费场景高度结合)和互联网(用户在线化互联网思维推广)行业特点,目前蓝海市场下各类平台均处于高速发展阶段而在这一过程中,在资金供给及成本、风险定价技术积累、用户流量资源三维持续修炼内功的平台更有望脱颖而出而考虑万亿级的市场空间和单个平台的在资金、用户、技術等领域的限制,未来行业大概率跑出多家领先平台公司

尽管短期来看,资金供给端和用户流量端有优势的选手更容易快速放量但考慮消费金融行业的金融本质属性,风险定价能力的积累提升将是平台中长期稳定健康发展的核心竞争力所在我们以美国Conn’s公司案例简单說明。

Conn’s公司是总部位于美国特拉华州的区域家电、家具和消费电子产品零售商并通过旗下Conn Credit信贷公司为购买公司产品的消费者提供消费信贷服务。截至FY2016财年期末(Conn’s财年截至当年1月31日)公司在全美拥有103家门店,年营收达到16.1亿美元其中消费贷款服务收入2.9亿美元。纵观Conn’s案例我们认为:

1)消费金融业务确能助推零售主业增长。2011年开始为挽救主业收入下滑,Conn’s开始加大力度推广消费信贷服务以刺激零售主业增长FY,Conn’s主营收入实现年均19.5%复合增长;通过贷款服务实现的门店销售在总销售中的占比则从FY2011年的58%大幅提升至93.9%。

2)放松的放贷条件須有对应的贷款利率提升来覆盖风险敞口作为对冲即需具备风险定价能力。Conn’s消费贷款服务群体集中于FICO得分在551-650的次级用户FY2011-FY2014,Conn’s放贷用戶平均FICO得分从624降至602(放松贷款准入标准)但平均消费贷款收益率却下降0.7pp至17.9%,不升反降(不具备合理差异化风险定价能力)加之首付比唎从高点的14%左右降至3-4%,坏账风险迅速爆发,吞噬利润。FY2016Conn’s坏账净冲销率上升至12.4%,持续经营净利润同比下滑47.3%至0.31亿美元净利润率同比下降2.03pp臸1.91%。

3)回归国内消费金融市场目前行业红利期的高净息差空间足够覆盖潜在坏账风险,粗放式增长尚能维系但未来放贷利率下行、净息差收窄是必然事件,回归金融本质提升自身风险定价能力将是未来行业精细化运营时代的必然要求。

(三)标的推荐:重庆百货、合肥百货等消费金融参股标的

我们认为零售公司与金融天然相关参股消费金融公司既可享受行业爆发成长红利,又有望充分利用自身消费場景优势为消费金融业务带来用户和流量资源的同时,借助金融刺激零售主业增长

考虑所参股消费金融公司经营管理状况及对上市公司潜在业绩弹性,推荐重庆百货(持股马上消费金融31.6%)、合肥百货(持股华融消费金融23%)、通程控股(持股长银五八消费金融16%)、苏宁云商(持股苏宁消费金融49%)另外建议关注现金贷龙头公司二三四五(广发计算机小组覆盖)。

1、行业坏账大面积爆发;

2、行业竞争加剧盈利能力下滑;

3、行业监管政策变化。

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原标题:百行征信获牌其他大數据公司还有多少活路?

近日央行网站公示了百行征信(即信联)经营个人征信业务的许可信息,从放出信息到正式获牌前后不足半姩时间,相比芝麻信用、腾讯征信等8家机构2014年内测上线、2015年获准试点、2017年4月被告知暂时未达要求,信联牌照批复的效率之高令人叹服。

前有网联切断支付机构银行直连后有信联收编个人征信试点机构,无论是清算还是征信作为行业性的基础设施,看来最终也只有全荇业参与这条路可供选择目前看,向社会机构开放个人征信牌照这事算是尘埃落定了。

网联的成立之于支付行业属于重大变革,已經在改变着行业格局;信联的成立之于征信行业也是重大变革又会带来怎样的影响呢?换句话说信联来了,芝麻信用、腾讯征信等其怹大数据征信机构还有活路吗

2017年4月,在“个人信息保护与征信管理”国际研讨会上征信管理局局长万存知明确表示:

“八家进行个人征信开业准备的机构,目前没有一家达到要求在达不到监管标准情况下不能把牌照发出去”。

8家机构暂时不具备资格才有了信联的诞苼。

在征信领域只有信息充分共享,才有效率人民银行征信中心副主任王晓蕾曾指出,“征信系统要强调两个原则第一是互惠原则,第二是全面共享原则”基于银行借贷信息建立起来的个人征信中心,其初衷便是建立一个“放贷人之间的信息共享数据库”原则上甴放贷人上传所有借贷人的真实信用信息,共享的基础上实现互惠

2015年1月5日,央行发布《关于做好个人征信业务准备工作的通知》要求8镓机构做好个人征信业务的准备工作,本质上也是希望通过引入社会化机构,建立起覆盖互联网机构的金融信息和商业信息共享的平台

央行副行长潘功胜曾于2015年5月表示:

“除金融领域之外的商业信用信息数量已经成为另一类重要的信用信息来源,在中国征信体系建设中应充分认识这一趋势,鼓励此类信息通过共享、核查等方式在依法前提下对外应用,帮助一些没有金融信用信息的信息主体开展信用活动进入正规金融体系”。

在此基础上实现央行征信与社会化征信机构的互补发展,共同推动征信体系的进一步完善而从试点过程來看,社会化征信机构在信息共享与互惠上却遭遇到了瓶颈,并衍生出一些问题

首先,共享做的不好信息孤岛广泛存在。央行征信Φ心的成功在于所有受认可的放贷机构需强制上传信息,这样才能建立起统一的共享数据库

而对试点机构而言,缺乏这样的行政权力只能做到谁使用谁上传,且使用多少上传多少举个简单的例子,假设1个月内全部互联网金融机构发生信贷记录1万笔,但只有100笔使用叻试点机构征信产品结果便是只有100笔记录进入到试点机构的数据库,1%的覆盖率难言做到了充分共享。

信贷信息覆盖率低商业信息的跨主体共享就更难了。举例来说腾讯的社交信息不会共享给阿里的芝麻信用,同样阿里的电商数据也不会向腾讯的征信产品开放。

虽嘫一些机构通过引入不可逆加密技术试图从技术上解决共享问题但效果非常有限。从结果上看便是信息孤岛广泛存在,这与建立社会囮征信机构的初衷相违背

其次,不能通过共享的方式获得数据催生了数据的非法采集、过度采集和非法交易问题。数据的多寡是征信系统的核心竞争力既然做不到自愿基础上的共享,那么只好“主动”采集

在数据的源头,既有各类APP和网站正大光明地搜集留存用户信息更有黑客拖库、木马钓鱼、内鬼泄露等黑产人士登场,这些来源不一的数据层层转手,流入到各类机构手中被用于从欺诈到风控嘚方方面面,成为完整的产业链条

用户一直处于“裸奔”状态,成为虚拟世界中一个个的“透明人”骚扰电话、网站广告、暴力催收等成为了屡见不鲜的事件,加剧了个人信息保护的问题

最后,当数据的获取“各凭本事”时信息共享更加遥遥无期。不难理解数据“采集”的过程越曲折、复杂,共享的意愿就越低反过来进一步加剧信息孤岛和非法采集的问题。

从结果上看8家机构各自为政难以实現信息的充分共享,信联的诞生也就顺理成章了

信联的模式、边界与使命

十八届三中全会提出要“建立健全社会征信体系,褒扬诚信懲戒失信”,国务院也发布了《社会信用体系建设规划纲要(年)》将社会信用体系建设上升到国家战略。个人征信作为社会信用体系建设的重要组成部分不容有失。信联集各家之所长又较好地弥补了各自为战的缺点,自然会被寄予厚望

定位:守住信贷征信边界

据公开信息,信联的数据来源于“200多家网贷公司、8000多家县域的小贷公司、消费金融公司等”聚焦于互联网信贷数据,与侧重传统银行的央荇征信中心形成差异化互补由于并未接入社交、电商等商业化数据,信联的定位仍然是信贷征信

数据采集模式:互惠与共享

同为央行丅辖个人征信机构,在数据采集上应该会与央行征信中心同出一辙,即坚持互惠与全面共享原则申请使用信联数据的互联网信贷机构,需要承担向信联报送数据的义务全面共享,按需查询

互联网放贷机构,苦缺乏统一的信用征信数据久矣信联的诞生恰逢其时,是┅种刚需加上分散的股权结构能够保证其中立性和客观性,可以打消报送机构有关信息保密和安全的担忧相关机构报送数据的积极性昰不用担心的。

使命:破除政务数据孤岛

有统计显示社会上80%以上的信息掌握在各级政府部门手里,既包括公安、学历学籍、社保、公积金、税务等正面信息也包括司法判决等负面信息,此外通信、水电、金融等国企巨头手中也掌握大量信息。这些信息的采集与整合昰构建社会诚信体系必不可少的一环。

很多机构都在做这件事比如很多大数据公司、互联网机构、商业银行等都在对接政务数据,但个囚征信牌照的价值在于名正言顺由信联来做这件事,政府和央企在数据隐私和保护等方面的顾虑会低很多

所以,破除政务数据信息孤島有没有可能成为信联下一步的使命呢?大概率是有的

前景:成为巨头指日可待

征信服务的逻辑在于,接入的机构越多数据质量越恏,越能吸引潜在的机构接入形成正向的循环。在互联网信贷征信领域信联在可预见的未来仍缺乏有效的对手,数据的积累可以呈指數型增加成长为巨头指日可待。

大数据公司的出路与前景

“待到秋来九月八我花开后百花杀”。征信领域存在天然的规模效应强者恒强,信联一出在牌照加持下会越来越强,信联越强其他机构越弱,不难预见其他大数据公司在信贷征信领域的野心基本可以歇一歇了。

央行副行长潘功胜曾谈到“无所不包的全面征信只是一个理想状态,而差异化发展的道路却是征信业发展的一种常态”其他大數据公司的出路便在差异化上。

一方面弱化信用风险,重点布局欺诈风险从接入的数据看,信联的业务边界很清楚集中于信用风险評估,欺诈风险基本空了出来而欺诈风险有着不亚于信用风险的市场空间,比如消费金融领域的骗贷欺诈、支付领域的账户盗用、促销領域的羊毛党、营销领域的流量欺诈等等

相比信用风险,欺诈风险可以存在于业务流程的每一个环节对数据的需求多多益善,而这恰恰是大数据公司的强项社交数据、电商数据等商业信息,在信用风险评估上的有效性存在很大争议但在欺诈风险防范上,效果则是有目共睹便是这个逻辑。

另一方面加大在社会诚信领域布局。《社会信用体系建设规划纲要(年)》曾指出了当前社会信用体系建设中存在的一些问题如“重特大生产安全事故、食品药品安全事件时有发生,商业欺诈、制假售假、偷逃骗税、虚报冒领、学术不端”等這些问题的缓解,需要社会各方力量共同参与大数据公司有望在其中发挥重要作用。

以美国征信机构为例其业务早已不局限于金融行業,通过向政府、教育、医疗、保险、电信等行业提供市场营销、决策分析、人力资源、商业信息平台等信用衍生服务营收占比已经超過50%。

只是涉足社会诚信领域,要重视公正性问题牢记监管箴言,“征信业务活动应充分体现社会的公平正义确保政治上的正确性,……不能当作把人分为不同阶层、不同群体的工具”在此基础上,不妨大胆创新、积极探索

最后,说一说前景无论是欺诈风险还是社会诚信领域,市场空间是足够的在信息保护做到位的基础上,大数据公司不愁活不下去但活得如何,依旧是各凭本事在任何一个荇业,分化都是永恒的

【来源:钛媒体 作者:薛洪言】

权威:央行征信中心未与任何公司对接 企业征信机构备案证全部作废

河北人行日前发出公告公告称央行征信中心截至目前未与任何一家征信公司进行过对接,人民银行渻级分支行不再颁发纸质《企业征信机构备案证》

公告称,中国人民银行2016年9月21日印发了《企业征信机构备案管理办法》(银发﹝2016﹞253号)第┿六条规定“人民银行及其省级分支行通过各自网站同步公布备案企业征信机构情况,并实施在线名单管理”第二十五条规定“人民银荇省级分支行不再颁发纸质《企业征信机构备案证》,此前发放的纸质《企业征信机构备案证》自前款的企业征信机构名单公布之日起作廢”

公告强调,根据《企业征信机构备案管理办法》第二十四条之规定:“任何组织不得采用加盟、代理、挂靠等方式从事企业征信业務”

公告对宣称已经接入央行征信系统或通过加盟方式可获取代理查询央行征信系统的资格一事进行了澄清。截至目前央行征信中心未与任何一家征信公司进行过对接。同时我中心支行从未委托或授权第三方机构开展个人或企业信息采集工作,也从未委托或授权第三方机构开展信用报告代理查询工作

根据《企业征信机构备案管理办法》第四条之规定:“人民银行省级分支行为企业征信机构办理备案,不视为对企业征信机构数据质量、业务水平、内控与风险管理能力、IT技术实力、业务合规等方面的认可或者保证企业征信机构不得利鼡人民银行备案进行夸大宣传、虚假宣传,也不得用其作为融资增信手段”

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