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网络小贷“一放就乱一管就死”?监管究竟在想什么?| 愉见财经

2018-01-16 江湖同路 愉见财经



作者 | 夏心愉

   封面 | Qimono

    出品 | 愉见财经


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这轮网络小贷、现金贷的监管加码还在进行当中。最近的消息面包括:

  • 现金贷平台的融资渠道已经越来越显得封堵。

  • 小贷ABS的量也骤然下降了。我查了Wind数据,2017年12月的发行规模只有55.47亿元(6笔小贷ABS),比起11月的将近460亿元(17笔小贷ABS),那就是一个零头。

  • 落到各地的摸底排查还在进行当中,排查和整治的11个重点领域包括:严格管理审批权限、重新审查网络小额贷款经营资质、股权管理、表内融资、资产证券化等融资、综合实际利率、贷款管理和催收行为、贷款范围、业务合作、信息安全、非法经营。


等等等等。(后续监管措施“愉见财经”将为您继续跟进。)


在这个大整治的当口,其实有好几家网络小贷、现金贷,都私下问过我,说监管心里究竟是怎么想的,更直白的问法的是,“我们是不是最后都会被灭了?要是的话,我们赶紧能转型什么转什么了。”


很多人都想换位思考,去揣测监管的思路到底是什么,边界和底限又在哪里?


“愉见财经”找到了一个好机会,参加了一次闭门会议,并向来自监管层的、和做政策研究的人士问了这个问题。回答中捋出了监管最关心的风险点,形成一个框架。我觉得听完后自己也理顺了思路,在这里也整理分享给各位。


整体来看。监管看出去的风险,有这样三大角度:


  • 宏观审慎方面

  • 微观机构主体方面

  • 行为监管方面(金融消费者保护)



下面我们一层一层来看。


宏观审慎方面:



一要整体评判,居民部门的杠杆率会不会上得偏快了,消费性金融整体作为一支力量,在居民部门加杠杆里面起的作用,从方向上、到速度上,是不是适配?


二要防着银行体系受传染,即风险不能大面积蔓延到整个银行系统。我们知道这网络小贷、现金贷其实在某种程度上是有着“ 44 33871 44 14985 0 0 2063 0 0:00:16 0:00:07 0:00:09 3545子银行”特征的。尤其是,比如有的银行通过批发的方式、“助贷”的模式,把资金运用到了这些贷款公司的放贷里头去了,甚至我知道有的银行还是通过一些表外理财走的。


当坏账起来了,说到底,要看资金的源头在哪里,是股东?是大众投资人(比如通过P2P)?是银行?说到底,源头在哪里,风险就在哪里“买单”掉。


第三点,是和第二点有点类似的,那位监管人士额外单列成一个小点的:“ABS”。监管会防着这里头杠杆过高,同时又没有合理的、足以和各个分级的资产的风险所对应的定价。那就会造成,证券化了的资产,看似在流转,但转来转去也没能转出整个金融体系,甚至,还会在里面积累有毒资产。


微观主体方面:



一是信用风险。这些小贷、消费贷、现金贷之类,绝大部分的贷款是没有抵、质押物的(除了车贷、房子二押等模式,但这些模式一般都不是网络的APP的借贷、也不是正统意义上的现金贷了)。


这一点“愉见财经”之前也分析过很多次了,像这类小额分散的借贷,风险不靠抵质押担保,靠的是依托数据建立一套评分模型、量上来了大数法则就起效。


可有些事情,是“成也萧何败萧何”的。首先,这套数据或模型太隐蔽,有什么数据、如何筛选的、怎么运作的、有多少效果,外头的人其实看不清,只能听借贷公司的人吹得云里雾里,然后跑一遍数据自己看效果。


其次,是监管们真正担心的,那就是即便这套模型曾经管用,可是,它没有经历过时间周期的锤炼、没有经历过足够大的压力测试的考验。很多模型,行业上行资金齐齐涌入时是有用(借你钱的人靠去另一家平台借来的钱还上了,没生成不良),但“抽水”期却会失灵;很多模型,外部经济周期上行时有用,低速期就没用了。等等。


网络小贷们也就兴起了那么几年,所谓大数据积累也就这么一些,监管担心他们并没有经历过周期锤炼,一旦资金大“抽水”,不良就大爆发了。


二是资本充足率。这一点其实和很多互联网金融公司所追求的目标,是相悖的(当然持牌网络小贷是有杠杆率规定的,我这里是泛指互金们)。对他们而言,要紧的是砸钱获客、跑量、圈地盘。只有赶紧把量拱大,风投一看,唷,有独角兽潜力,那才叫英雄。


再者,那名监管人士又一次提到了发ABS。他说,有的机构,也许全年看起来资本充足率还可以,但在某些时点上,还是太高了。


三是流动性风险。这一点相对不重要,只是个别消费金融公司,单笔规模大、周期有很长,要提示一下流动性风险。


行为监管方面:



这方面比较好理解。


  • 比如利息,不能放高利贷吧;

  • 比如销售,这些消费信贷在营销获客过程中,信息揭示得是否足够透明?还是各种收费、各种名头、砍头息、协议全在你看都不会看的打勾项里给默认选择了,把借款人绕得云里雾里都算不出原来这综合定价开得这么高啊!

  • 比如消费者隐私,爬虫到了爬了你多少数据?

  • 比如消费者选择的适当性:年龄、学历背景等等。监管怕的是,选择不适当的客群最后可能会引起很多社会问题;

  • 比如催收,对外包催收商有没有管理能力?监管怕的是,别最后闹出各种暴利催收等。


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