现金贷选择高利润高风险还是平稳低速

　　“现金贷的风控要素基于个人信用、网络消费行为、社交与收入稳定性，与银行要求资产抵押的贷款模式截然不同。”一家现金贷平台风控副总监曾诚（化名）说。

　　3年前，他从一家股份制银行零售业务风控部跳槽到一家互联网金融平台担任风控副总监，主要负责设计现金贷业务风控模型。

　　然而，他在银行所积累的风控经验与技术，在互金平台能派上用处的并不多。过去3年，他和团队重构了一个面向个人、小微企业主的小额无抵押信贷数据风控模型，用于现金贷业务贷款审核。期间他还引入了多家第三方征信机构与社交电商平台数据，优化自身风控模型。

　　但他认为，真正影响风控模型效果的，是企业经营决策。若平台为了追求短期规模效应与高利润，不断放宽借款人门槛，势必造成较高坏账率；反之坏账率会降低，但牺牲了规模效益，以及快速上市等机会。

　　“如何平衡这笔账，是一个两难抉择。”曾诚说，目前他所在平台选择了快速扩张，原因是创始人与大股东希望迅速做大业绩，赶上这波上市潮。

　　“但问题是，由高利率与服务费收入（主要是“收头息”）构成的高利润，目前尚能覆盖不断走高的坏账损失，但随着监管部门严控借款费率，并取缔收头息模式，平台能否有足够利润掩盖风控隐患与坏账压力，就成了未知数。”曾诚告诉21世纪经济报道记者。

　　现金贷的风控密码

　　曾诚表示，一个完整的风控模型包括四大要素：一是能有效搜集借款人征信信息；二是构建足够多的个人贷款样本，用于分析遴选借款人行为特征；三是有足够长的观察期以评估贷款人的各类还款行为；四是形成甄别恶意欺诈的有效解决方案。

　　“一开始，平台的这些要素都不具备。”曾诚透露，为此平台一面搭建模型，一面与多家第三方征信机构、电商平台合作，通过采购或合作开发互联网个人信贷产品等方式，获取潜在借款人的社交、电商、个人征信等数据，作为扩大风险评估参数、完善风控模型的基础。最终推出针对个人借款人的信用评分机制，包括反欺诈审核、个人信用评级、收入与社交消费模型等多个维度。

　　为了进一步控制风险，他建议平台规定，每位借款人需从借款额提取2%作为逾期风险备付金。但由于市场竞争激烈，平台最终取消了这项规定。

　　曾诚认为，一旦取消逾期风险备付金，平台通常有两种选择维系业务发展：一是鉴于收紧坏账风险的考量，从10个申请人中选择1-2个优质客户放贷，这意味着规模在短期难以做大，获客成本也会提高并压缩利润空间；二是转变经营思维，即平台在10个申请人里选择5-6个客户放贷，通过规模效应与较高信贷费率，覆盖潜在坏账风险。

　　基于规模扩张与上市运作需求，曾诚所在平台选择了后一模式。即借款人的审核标准被大幅放宽，有些借款人工作不稳定也能通过审核，不过借款额度有所降低；有的借款人夜间网购频繁，以往风控部门会怀疑他们闲居在家而不予放贷，现在也可获得微额短期现金贷。这导致该平台的现金贷业务坏账率从原先的4%，一下跳涨至8%。

　　不过，由于规模扩张带来的高额利息收入，令他所在的平台每季度都有3000万-4000万元净利润，足以应对坏账率走高的冲击。

　　一位业内人士表示，这也成为众多现金贷平台的必然选择——通过规模效应掩盖自身较高坏账风险，从而创造贷款用户数、贷款规模、业务收入、经营利润集体快速增长的局面。

　　“靠高利润掩盖高坏账的做法治标不治本。高费率（年化30%以上）与收头息模式一旦受到从严监管，平台利润很可能大幅缩水，届时坏账隐患可能迅速浮出水面。”曾诚对此直言。

　　此前，曾诚还开发了一款针对小微企业老板的大额现金贷产品，额度在5万-10万元。出人意料的是，产品运营数据显示，没有房产的借款人坏账率低于有房产的。产品团队因此重新分析借款人信息后发现，部分有房有车的小微企业主通常用房产向银行、民间借贷机构申请抵押贷款，导致多头负债风险增加。

　　在多位业内人士看来，多头负债是现金贷业务的最大运营风险。

　　“现在国内现金贷平台数量超过千家，很多都标榜自己拥有数千万注册用户与逾百万活跃用户，如此算下来国内现金贷借款用户超过百亿，但中国总人口不过14亿人，其中肯定存在多头负债隐患，成为现金贷的隐忧。”一家华东地区现金贷平台负责人告诉记者。

　　坏账中约半数隐藏欺诈风险

　　在业内人士看来，除了多头负债隐患，现金贷平台当前最头疼的，无疑是黑中介的骗贷行为。

　　所谓黑中介，即通过电脑程序不断“试错”，寻找各个平台风控漏洞，虚构大量借款人材料，骗取贷款资金的组织或个人。

　　通常，黑中介会针对平台的风控侧重点，利用部分IP地址重复发送借款申请，且每次借款人的收入、年龄、婚姻状况、工作等信息各不相同。

　　上述业内人士坦言，当前黑中介骗贷造成的坏账比率，可能占现金贷业务坏账的50%以上，有的平台甚至逾70%坏账源自骗贷。

　　曾诚所在的平台不得不借鉴其他平台做法，对此转变风控策略——通过挖掘借款人央行征信报告、其他信贷数据、消费数据、互联网痕迹数据、公安部数据、运营商数据、法院数据等，生成逾千个风险变量，每天根据市场环境变化等因素，调整风险变量排列组合与比重，构成不同的大额现金贷风控模型。

　　尽管不断优化风控模型，但曾诚坦言，每天10%-20%的大额现金贷借款申请，仍是由黑中介发来的，黑中介有时亦能成功发现风控“漏洞”，令平台蒙受坏账损失。

　　曾城初步估算，在当前平台8%的坏账率中，欺诈风险贡献了其中的15%左右。

　　“这个数据在业内算是比较优秀的。”上述华东地区现金贷平台负责人告诉记者，欺诈风险是当前现金贷业务坏账率居高不下的原因之一。个别平台每年由此遭遇的坏账损失达数千万元，行业整体坏账率在7%-8%以上。为此，部分现金贷平台采取合作策略，联合建立黑名单制度。

　　“但是，光靠黑名单信息共享是不够的，与黑中介的博弈，某种程度上是信息真实性的斗争。”曾诚认为。以往互金平台主要通过评估借款人负债收入比、每月还款能力、还款记录、电商平台购物记录、年龄等风控变量决定是否放贷。而黑中介一旦掌握平台的“风控侧重点”，就能虚构大量符合平台风控要求的借款人材料，甚至躲过黑名单的反欺诈审核。因此，平台只有构建多维度的交叉验证方式，判断借款人提供数据的真实性，才能最大限度避免欺诈风险。

　　“比如传统金融机构认为个人收入越高，越是优质客户，但当平台将借款人年龄与收入结合起来，发现某一个借款人年龄很小但收入很高，就会心生怀疑，其背后是否有美化财务数据的行为。”他表示。对现金贷业务而言，由于对借款人资金用途缺乏核实，难以捕捉其借款目的，多头举债的借款人往往能美化财务数据。