變則通，通則久：工程機械行業的細分思維

謝鳴

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大家有沒有發現一個問題:

代理商在整個產業鏈中身兼數職，一家集銷售、服務、助貸、信審、擔保、催收、融資、拖車、租賃、二手車評估及銷售等多個智能為一體。但是代理商卻無法從各個角色中獲取收益，賺錢無法賺到明處，甚至還要從自己的利潤中反哺客戶，從而實現獲取客戶。

但是，對於這樣一個角色定位和模式，真的符合行業分工發展趨勢嗎？

小任這幾年一直在關注智能信貸領域，預感這個行業的發展路徑一定會為工程機械行業發展提供借鑒。

非常幸運，我在零壹財經主編的《2017年金融科技發展報告》找到了答案：

在智能信貸領域，行業產業鏈已經形成，各個專註借貸流程全鏈條中不同環節業務的平台已經出現，他們主攻某個方向，比如助貸、徵信、信審、資產處置、金融等，各自術業有專攻，不再提供全鏈條的服務。

在整個智能信貸產業鏈中，區分為貸前信用服務方、支付服務方、IT服務方、法律服務方、監管方以及貸後資產處置方。當然，這已經是智能信貸行業在經歷了探索期、積累期和快速發展期，死了一波企業後，經過了血的教訓，才有了如此發展現狀。

在探索期，大家都採取「信貸工廠」模式。該概念來自淡馬錫控股有限公司，即通過一種批量化、標準化、流水線式操作完成放貸。基本上是由銀行一體負責完成，與目前代理商身兼數職的模式有點相似。

在積累期，一些平台積極探索技術創新，嘗試用大數據、雲計算等技術運用於信貸業務的準確獲客、反欺詐、徵信、審貸及貸後管理環節。其中，以蘇寧電商為例，其設立了重慶蘇寧小額貸款有限公司，目的是發展公司供應鏈金融體系，通過大量的交易數據轉化為信用評估的依據。通過電商平台提供貸款，為供應商和採購縮短了賬期，推動了供應鏈的快速流通。

在快速發展期，隨著競爭格局和監管的變化，大家發現網貸平台全方位服務的合規成本較高，越來越多的平台把自身定位為網路借貸鏈條中的一環，如營銷、風控、助貸等，突出專業能力、形成差異化競爭優勢，而不再獨立承擔全鏈條服務。在這一過程中，信貸業務的關鍵環節，即信用審查與風控開始走向更加專業的發展路徑。

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徵信層面

最近有一個刷屏的消息，2月22日百行徵信獲得我國首張個人徵信業務牌照。該公司主要在網路借貸等領域開展個人徵信活動，該項活動將有力地彌補我國徵信數據不足的問題。有數據顯示，央行個人徵信系統收錄的自然人僅占國民總數的64%，有信貸記錄的僅有27.6%。企業的比例更是低至0.8%。所以，國家逐步開放社會徵信，有利於提高徵信資料庫的準確性和覆蓋性。

徵信方面主要是要做好反欺詐和信用風險評估。這方面的典範是百融金服。該公司通過業務環節，把徵信層面的服務區分為：

准入（貸前）：反欺詐、信用評估；

經營（貸中）：存量客戶監控、動態風險預警、睡眠客戶激活；

逾期（貸後）：不良資產定價

重點介紹下百融金服的 「羅盤風險」服務，它的核心為反欺詐（身份驗證、申請信息核實、負面消息）和信用評估（還款能力評估；還款意願評估；穩定性評估）業務。

風險羅盤在百融金服的數據產品基礎上，預先設置了上百條反欺詐和信用高風險規則，支持分客群評分，支持調整規則權重，自定義規則。如果借款用戶行為命中規則總權重且超過了閾值，可以拒絕信貸申請；命中規則但未超閾值，可以進一步人工審核；未命中規則，則系統審核通過申請。

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貸後管理

貸後管理主要做好貸後預警和催收。這方面的典範是大數金融。它通過風控體系實現了在貸後進行跟蹤監測的同時進行差異化催收。

貸後預警模塊：主要是按照月度、分公司及產品等維度對資產質量進行實時監測，通過行為評分卡模型、歷史違約模型、賬齡圖、遷徙率的變化趨勢等分析路徑，預測資產質量變壞的可能性和時間節點。

催收模塊：通過引入決策數、建立多張催收評分卡，進一步完善催收分控體系；同時建立完善的催收制度，對客戶的逾期情況進行分類催收，包括電話催收、用戶屬地的催守崗位上門催收、委外催收等。

大數金融正是通過上述貸款管理模塊及其他風控體系的助力，開業三年來累計不良率僅為2.3%，核銷後實際不良率則低至0.6%，從而贏得了紅杉資本連續三次投資。

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助貸

助貸，在智能信貸領域被稱為類統貸。它是一種B2B2C的模式,即中間服務機構(市場主要稱為助貸機構)一端對接金融機構,另一端對接用戶群體,操作模式類似於金融機構向中間服務機構統一授信,中間服務機構在進行風險管控等基礎上將貸款發送給具體用戶。之所以叫類統貸,主要是區別於傳統意義上依託集團公司的統貸統借業務。

且目前市場上的中間機構基於合規需要,往往在資金對接中由金融機構與具體借貸用戶簽署借貸合同,免去了金融機構先授信、再放貸的環節,這種操作主要依靠技術實現,即把銀行與中間服務機構的系統對接開發到無縫銜接的程度,以保證流暢的用戶體驗,但目前還處於早期階段,且主要運用於可以快速放貸的個人小微借貸業務中。

需要注意的是:中間服務機構的實質是從事前端獲客與風險控制業務。通常需要承擔相應借貸戶的信用風險,本質上起了擔保兜底的作用。

比如，一家助貸機構在銀行開立保證金賬戶，按照助貸餘額的一定比例存入保證金;當客戶連續逾期達到一定時間，助貸機構按照與銀行協商的比例部分或全部回購相關資產。

助貸服務模式在國外發展較為成熟，比如，Lending Club和花旗銀行合作，為美國低收入家庭提供低息貸款。在國內，助貸服務機構基本都是新興機構和創業公司，發展較好的是中騰信、我來貸、大數金融。

大家看到這裡是否眼前一亮，代理商啥都管，啥都乾的做法是否必須一條道走到黑呢？上述模式首先讓工程機械行業，尤其是製造商可以看到目前有代理商一肩挑的所有職責在智能信貸行業都已經被拆分，且分別獲益和按比例來分擔損失。這就是行業細分的好處。

因為它一方面可以拆分借貸的全流程,包括前端獲客、審批、資金對接、貸後管理等多個方面，交由專業的機構來完成，提升效率及運營的精細化程度。同時，也意味著各個主體的收入來源各不相同且來源增多，風險被分散化。行業內原本給客戶提供的增值服務：如助貸服務、信審服務、擔保服務、債權管理服務、融資服務、二手車評估及轉售服務都成為顯性成本和可看的見摸得著的服務，專業機構向用戶收取的助貸、增信、風控等多方面的服務費用也變得更加主動。

行業細分在分解風險、專業分工的同時，還將實現收入來源多元化、綜合化。最關鍵的是，通過這種行業細分將大大改善信貸交易中信息不對稱的問題,從而降低交易成本，並使得交易更加公平與普惠,信用好的人理應得到成本更低、體驗更好的服務，而信用差的人則需要付此相應的成本,甚至受到懲罰。

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