【技术贴】用几个公式来为现金贷算算账，是不是真的躺着赚钱？

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【技术贴】用几个公式来为现金贷算算账，是不是真的躺着赚钱？

2017-08-18 放得出去收得回来 互联网金融

来源：放得出去收得回来

任何风险收益不能足额覆盖风险的信贷业务，其本质与庞氏骗局没有任何区别。

你可以不赚钱但是你不能不算账

单客经营模型

公式：新客毛利=新客收入-放款获客成本-审核成本-信贷成本-资金成本-贷后管理成本-支付成本

其中：

新客收入=新贷件均×新贷费率×新贷借款期限

放款获客成本=注册成本÷申请转化率÷审批通过率÷放款成功率

审核成本=申请数据成本（前置）÷审批通过率÷放款成功率+放款数据成本（后置）+服务器成本均摊

信贷成本=信贷损失+准备金计提（超额）

贷后管理成本=放款短信+还款提醒短信+扣款提醒短信+逾期提醒短信+催收成本分摊

支付成本=出款成本+扣款成本

续贷毛利=续贷收入-续贷审核成本-续贷信贷成本-资金成本-贷后管理成本-支付成本

其中：

续贷收入=续贷件均×续贷费率×续贷借款期限

续贷审核成本=续贷数据更新成本+服务器成本均摊

续贷信贷成本=续贷信贷损失+准备金计提（超额）

单客回收期=新客毛利/续贷毛利

那么基于以上，我们先做如下关键假设和计算：

这个测算中，我们基于常见产品的常见指标情况做了假设，最后我们会发现，在上述情况下，新贷客户每放一笔会亏损122.8元，平均每个新贷客户续贷3.82次或者续贷客户占比是新贷客户占比的3.82倍，业务本身才能盈亏平衡（也就是说在这个指标情况下，接近80都是续贷客户方可当月盈亏平衡）。

这个业务本身需要的是精细的成本控制和极高的效率提升，那些打嘴炮说每月50%坏账还能盈利的你出来……

OK我们做这样几个模拟运算大家看一下：

在上述条件不变的情况下新客费用（横轴）与新客通过率（纵轴）的影响：

回收期指标是3.5-4为红色，3-3.5为黄色，2-3为绿色。

随着新贷客户获客成本的增加，盈利周期会不断拉长，如果说回收期指数为2或者说续贷客户占比接近70%的话，需要在这个定价下启动期很难达成的纯新贷客户通过率，除非有很好的资源做白名单营销。

新客费用（横轴）与新客通过率（纵轴）的影响：（新贷损失10%其他不变）：

我们会发现，新贷损失率提高后，可以达到的合理盈利周期的区间被压缩的很明显。

新客费用（横轴）与新客通过率（纵轴）的影响：（续贷损失4%其他不变）：

同时我们要知道，续贷损失率的提升比新贷损失率的提升对业务盈亏影响要大的多。

接下来我们尝试提高价格：

我们将新贷费率提高到0.4%来看一下情况的变化

OK我们发现合理盈利区间在扩大。

接下来我们将续贷客户的费率也提高到0.4%

我们发现在某些情况下，续贷客户占比不足50%也能够盈亏平衡了。

但是其实上边的假设会有一个较为致命的问题，用户的逆向选择，也就是说一般情况下高定价下，损失率会跟随定价策略的变化而提升，我们不能单纯的说定价提高了，但是损失率没有发生变化。

同时由于用户非常在意到手金额部分，所以费用的提升还会带来平均借款期限的缩短，我们的测算是如果费用超过0.7%，优质客户则更倾向于选择更短的期限比如7-14天。

那些更容易逾期，更难接到钱的用户会流向那些费用更高的平台，这部分平台的客户续贷能力，还款能力等将面临更大的挑战。

接下来我们看新贷损失率与续贷损失率对这个的影响：

我们还是假定最初的条件都不变：

我们可以看到，在0.3%的定价下，对风控的要求是比较高，犯错空间非常小。

我们现在将新贷定价提高到0.4%：

空间有所变大。

我们进一步将续贷定价也提高到0.4%：

我们发现空间得到了巨幅的提升。

但是我们还是需要再强调一下，上边的图只是理想情况的假设，续贷客户的费用提升会极大的影响客户的借款期限，如下：续贷客户的平均借款期限假设下降到22天（这是很好的状态了）

我们发现犯错误的空间就不是那么高了……

以下部分其实想给大家的是一个业务经营的基本测算方法，本篇的公式中变量远多于前几篇的公式变量个数，而变量之间是有业务的动态影响关系的，我们依然需要通过组合分析来解决这个问题，而不是单一孤立的看待某个问题。

所以你可以不赚钱，但是不能不算账，接下来我们会开始尝试建立业务的经营模型，我们来探讨业务的不同阶段的现金流情况及经营的风险问题。

接下来我们用一个表格简单谈谈这个业务需要经历的几个阶段和都分别做什么事情：

构建一个简单的经营模型

如何构建一个简单的经营模型，并基于经营模型进行业务的推演和复盘，这里需要强调一下，接下来的内容不涉及任何公司的任何形式的数据，本经营模型的版权也归我及我的团队所有。

我们在之前定义了一些公式，这些收益测算、成本是随着业务的发展规律可以进行控制和推演模拟推演的，具体如下（数据为虚构）：

业务增长

业务增长涉及指标如下：

新贷增长：新贷增长是一个输入指标，折算到最小元素后则是每日的放款件数及金额

续贷增长：续贷增长是一个联动指标，基于新贷客户的不断累积，续贷客户不断增长进而达到规模化，续贷客户也包括续贷件数及金额

这时、我们便能构建经营模型的业务增长模块如下：

这里注意几点：

1、为了做一些简单的推演，这里的时间轴用“天”作为最小颗粒度，严格意义来讲最好是用“月”或者一个“平均账期”来作为时间颗粒度

2、新贷账户*件均=新贷金额；续贷账户*续贷件均=续贷金额

3、续贷用户的续贷周期按照每个平均借款周期结束后再次续贷的固定比例进行折算【70%、60%、40%、40%、40%、40%、40%、40%、35%、35%、30%、25%】

于是我们得到如下曲线：两类客户的账户数堆叠折线图

收入增长

收入增长则相对比较简单，当确定了上述用户增长和新增借款增长后，我们乘以平均费率就得到了收入增长的部分如下：在早期没有续贷、所以为0

收入增长曲线：堆叠面积图

成本部分

在我们第四篇文章的上半篇中，我们构建了单客成本模型，在经营模型中，我们将单客成本模型中的成本带入（按账户数）得到如下：

成本增长曲线：

这里边累计总成本放在了次坐标轴上边。

风险成本

损失假定我们设计为逾期30天即为风险、那么我们在平均借款周期后的30天分别引入新贷损失率及续贷损失率，与对应放款日放款金额相乘，得到损失的预估。

同时我们构建一个风险准备金计提的策略，如放款日当日计提相应金额的风险准备金，形成了风险准备金的新增部分。

这里的风险准备金也好，还是风险拨备也好，我们简单的构建为一个流动的水池，期初风险准备金+新增风险准备金-动用风险准备金+回流风险准备金=期末风险准备金。

最下边的未决风险准备金=当期当前仍处于逾期中且未核销的总金额，这里不多赘述，大家有兴趣可以进一步探讨。

其中动用风险准备金取决于“风险”发生的契机、如逾期1天既调拨相应金额的风险准备金还是逾期7天调拨相应金额的风险准备金，这里的差异在于逾期1天的比例可能远高于逾期7天的比例，这块儿做法上完全取决于你如果要开展此类业务，应该如何计提准备金和动用准备金的策略了。

我们得到下表：

以及下图：

这里我们必须要注意一个问题是，由于存在提取准备金的时点在前，风险发生时点会滞后，这导致在做这个业务的时候，早期对现金流及损失的感受不十分的敏感，而这种不敏感甚至会导致盲目扩张和随之而来的少提风险准备金。

如果再叠加没测试好资产质量甚至算法出现问题（例：30天逾期率：当期逾期过30天的用户数或金额/当期30天前应还款的用户数或金额），极易在获客能力趋平后迅速崩塌，这个问题其实就是“今天赚的钱用来覆盖昨天的风险、今天的风险、还是明天的风险”的问题。

如果上述计提中，续贷客户少计提1%损失，则会出现下图：业务发展到后期，准备金完全无法覆盖风险了，而这在早期阶段甚至是无感的，而到后期的缺口确是致命的。

这篇文章构建经营模型的时候，我们只做了理想化假设的，准备金的计提与损失是“相等”的，我们会发现，在最后业务发展过了快速增长期后，风险准备金与损失是趋于相等的。个人认为风险准备金的计提是不应该打折扣的，在业务金融稳定期既增长趋缓的时候应该超额计提风险准备金，准备金的计提应该按照逾期30天的历史指标计算相对 45 33958 45 15534 0 0 3840 0 0:00:08 0:00:04 0:00:04 3841较稳妥。

金融业务因为在存续经营过程中需要商业可持续性的不断支持，自身造血能力必须覆盖挖坑的能力。

税前利润

收入扣除上述成本后，既得到了如下的税前利润部分

对应的我们得到利润曲线如下，注意这里并不是累计值。

锯齿状的原因在于每个月新贷客户的放贷能力都会有规律的“上升一个台阶”如果想要模拟某种波动，可以使用rand这个函数。这是模型假设的因素，实际经营，导致损失、成本小幅提升、随着续贷客户的累积，同样的，我们会发现随着新贷客户获客能力的见顶，“利润”在不同时间段的表现和最终“趋平”的趋势。

税前利润增长曲线：

税前利润率增长曲线:

税费问题

模型假设中我们仅仅针对“现金流”所产生的税费进行推演，实际模型我们还是根据不同目的来做，如预测现金流根据业务发生来做、预测财务口径收入则需要参考具体的财务。

第二个需要注意的问题是，一般情况下来说，作为非金融机构的风险准备金一般是在税后计提而不是税前计提，大概可以理解为，为了抵御5%的损失，需要产生大约7.15%的现金流才能完美覆盖。

计税后我们得到利润曲线和利润率曲线如下：

利润增长曲线