2015-09-15

金融和互联网的边界系列谈之一:小微经营贷

文 | 殷明 蓝湖资本合伙人

经济下行周期中,传统商业银行对中小企业惜贷,早已不是什么新鲜话题,更别提对那些年营收低于500万人民币的小微企业。笔者和一位股份制银行的朋友交流得知,该行苏南地区某分行的中小企业逾期率,近期竟攀升到了30-40%之高,于是大家就不难理解为什么银行对这个群体的信贷需求会敬而远之了。

另一方面,受限于自身的资金杠杆率、风控能力和信审效率,本应服务于小微群体的小贷公司在这个领域同样集体失声。为了深入了解小额贷款公司的业务经营情况,中央财经大学民泰金融研究所课题组开展了全国百家小贷公司抽样调查活动,结果发现拓展万元级别小额贷款业务的小贷公司仍是少数,单笔10万元以下贷款笔数占比超过50%的小贷公司仅有6家。但即便如此,我们看到2014年的官方统计显示,小贷公司的亏损率已经超过20%。

那么,在商业银行和小贷公司都惮于大规模进入的小微借贷领域,互联网公司真的能够创造不一样的信审效率和整体资产回报率吗?这里有两类互联网金融企业进入了我们的视野:

  • 第一类:以积木盒子、有利网为代表的互联网通路模式,为小贷、担保公司的存量资产提供证券化。但自从类似河北融投的恶性违约事件一再发生后,此类公司都坚定地转型直接开发资产端,以规避合作机构的道德风险和代偿风险,从而转化为我们要讨论的第二类企业。无论如何,在中国做资产发售平台所需承担的刚兑风险和2-3%的发行收益实在不成正比。
  • 第二类:以宜信、平安易贷为代表的互联网小微信贷机构,专注为小微企业主和受薪人群提供件均10万人民币左右的信用贷款或一部分差异化的抵押贷款。这类企业普遍享受着40%以上的年化资金收益率,并利用互联网企业的股权融资能力、资金端获取速度以及风控数据挖掘能力,向这个领域的传统龙头如亚联财(新鸿基)、富登(淡马锡)叫板。

由于宜信、平安易贷的公开数据极其匮乏,我们只能以美国上市的同类标的Ondeck作为参照。与其美国同行Kabbage相比,Ondeck的借贷对象更偏向于非电商领域的传统中小企业,如单体餐馆、汽车修护厂、诊所、建筑承包商等,因此也更具可比性。根据Ondeck的2014年报,公司当年录得12%左右的GAAP亏损,比两年前的亏损66%大为改善。

但Ondeck的损益表和历史坏账率数据显示(图1&2),2012年至2015年Q2,随着贷款余额的快速增长,虽然公司亏损状况有所改善,但这主要归功于资金成本和营销、技术成本在规模扩张后的快速下降,而坏账率的改善则极为有限。而且需要注意的是,这样的坏账率是在美国经济景气周期中的水准,同时期的Nasdaq指数大涨了接近三倍。在中小企业数据电子化和信用环境更好的美国尚且如此,做中小企业信用贷款的难度可见一斑。

1Ondeck 2012-14年成本/营收数据%

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2Ondeck历史累计坏债核销比例(by cohort

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利润率方面,由于Ondeck坏账拨备的口径是基于当年的新增贷款金额,在放款速度年化增长超过100%的背景下,这部分成本的营收占比较为失真,导致公司处于GAAP亏损状态。我们将数据还原后可以发现Ondeck长期的整体资产回报率是在7-8%,和笔者了解到本土“做的较好”的小贷公司的情况接近甚至略好,但本土同行们的“利润率”却相反好的惊人,原因是什么?这里我们拆细看(图3),会有很多有趣的发现:

3 Ondeck关键运营数据

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  • 有效年化利息率(Effective Interest Yield):Ondeck是40%左右,宜信和平安易贷也在40-60%(包含了服务费名目下的贷款收益),后者利差空间更乐观,但背负的风险也是倍增的。
  • 资金成本(Cost of Fund Rate):Ondeck主要来自传统金融机构的批发资金(14年6%的资金成本且还在快速下降中),国内机构在实收资本基础上要放大放款杠杆,大多要将资金成本抬高到10%以上来吸引投资人,有银行、保险背景的平安普惠、阳光信保另说。
  • 拨备率(Provision Rate):国内小贷机构的拨备率大多显著低于Ondeck的6-7%,因为大家还是喜欢做更低风险的抵押和有担保资产,而这块资产随着银行的战略性渠道下沉也是最没有壁垒的。太阳底下并没有新鲜事,国外小微信用贷的先行者Lendingclub、Ondeck的坏账率况且要5%以上,且这些平台上能成功借到钱的人大多具有5年以上的连续信用记录,所以国内同行们的坏账率会怎样也是可以想见的。
  • 杠杆率:Ondeck的资产负债率过去三年没有超过50%,即使考虑公司引入marketplace机制转让存量债权的收益权的因素,其杠杆水平也不过2-3倍,而宜信类的机构不受传统小贷公司150%杠杆率的限制,极致地发挥出了民间小额吸储和资金杠杆的优势,同时也放大了经营风险。
  • 信审效率:Ondeck明显更高,以小微企业主的个人Fico得分、企业的银行电子流水单和缴税纪录作为主要判断依据,T+1放款,没有线下的人力介入;而宜信为代表的门店模式,则需要在全国管理上万的销售、风控和贷后员工,而由于国内小微企业账目混乱,企业主信用数据缺失(央行征信库里静态有记录的一共5亿人),无论是从信用收集还是一线反欺诈的工作看,都离不开人工的密集介入,其操作风险不言而喻。

基于以上的分析,一个很清晰的结论是国内创新型小微经营贷企业想要盈利,起步只能走高利差高成本高杠杆的“三高”的路线,而互联网在其中能起到的效率改善是非常有限的,原因如下:

  • 贷前的主要信用风险审查要素都需要销售人员手工收集,如小微企业主的银行流水记录,资产负债状况真实性调查(绝大多数民间借贷都无法进入央行征信记录),企业所在的地域和行业特性,借款人的行为观察和社会关系调查等,都有大量主观判定在里面。
  • 所谓“大数据”征信模型,中短期看也是伪命题,即使真的拥有了借款人几百个维度的数据,其单个数据点的坏账表现期也需要相当长时间的积累才能形成有效模型(今天信用贷的还款期动辄24-36个月),但反过来宜信这样的先入者的优势也是明确的。
  • 针对此类小额信用贷种,操作风险导致坏账的概率远大于信用风险本身,所以更考验的是对线下团队的操作规则和诚信的管理,毕竟这是一个一线销售人员年流动接近100%的行业,如何设计激励规则更好地挂钩逾期控制和贷后回款,如何隔离销售和风控口的人员,都是极其挑战总部管理能力的。

都说金融是个看天吃饭的行业,而小微企业主可能是受宏观经济形势影响最深重的一个群体,中小企业不完整调查显示,中国的中小民营企业平均寿命只有区区不到3年。互联网无法在经济减速中成为救命稻草,小微贷机构如何在经济下行周期控制住不良率和流动性风险,或许避开工程企业、劳动密集型生产企业,多样化自身的资产构成才是出路,一是投入白领受薪人群的信用贷和中低收入人群的工薪周转贷,抑或是抓住垂直行业的高信用龙头企业,利用高质量的电子数据交换系统,来系统挖掘上下游的小微金融需求。下篇我们就来聊聊工薪贷这个资产类别以及美国靠做中低收入群体信用卡业务崛起的Capital One。

 

文/殷明

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