章 璇
(中國人民銀行南昌中心支行,江西南昌 330008)
我國經濟正由高速增長階段向高質量發(fā)展階段進行轉變,個人消費也代替出口和投資成為拉動經濟增長的新引擎。傳統(tǒng)的銀行業(yè)金融機構也紛紛瞄準這一契機,依托大數據、人工智能、云計算、區(qū)塊鏈等技術的進步,紛紛布局線上信貸業(yè)務,推出針對個人消費者和小微企業(yè)及小微企業(yè)主、個體工商戶的線上信貸產品。為進一步了解銀行線上產品和線下產品在利率定價、辦理模式、利率水平上的差別,研判線上貸款利率對整體貸款利率走勢的影響,我們選取了江西轄內21家金融機構機構開展調查,并提出完善線上產品發(fā)展的政策建議。
據調查,全省21家銀行共推出50只線上信貸產品。截至2019年11月末,線上產品發(fā)生額為1862.5億元,余額為367.3億元,占全省個人短期貸款及小微企業(yè)貸款余額的3.5%;不良貸款率為1.14%,低于全省平均水平1.11個百分點;加權利率為10.93%,高于全省平均水平4.07個百分點。主要有以下特點:
一是期限短、額度較小。最長期限為5年,最短期限為1天(隨借隨還),以1年以內貸款為主,發(fā)生額占46.8%。最低額度為300元,80萬元以下的貸款占58%。二是客戶對象以個人客戶為主。36只產品僅投向個人,11只產品僅投向企業(yè),3只產品既有企業(yè)又有個人。僅向個人發(fā)放的產品余額占76.6%,僅向企業(yè)發(fā)放的產品余額占17.9%。三是資金用途以消費性貸款為主。消費性貸款余額和發(fā)生額分別占85.6%和71%;經營性貸款余額和發(fā)生額則分別占14.4%和29%。其中,普惠小微貸款余額占全省的2.5%。四是不同產品利率執(zhí)行水平差異較大。小微企業(yè)線上產品利率較低,為5.15%,低于同期全省小微貸款利率1.14個百分點。個人線上產品利率偏高,為11.8%。其中,某城商行針對個人客戶的“京東金條”利率在18%左右,較下線個貸利率高9-10個百分點。與互聯網金融公司合作的產品利率高于金融機構總行研發(fā)的產品利率。與互聯網金融公司如微眾銀行、螞蟻金服、京東金融等第三方合作研發(fā)產品利率為16.1%,高于金融機構總行自行研發(fā)產品利率10個百分點左右。
線上產品與線下產品利率定價在資金和資本成本的確定上基本一致,但風險成本、經營成本和數據費等外部附加費用的收取以及定價權限等方面的差別較大。
一是風險成本不同。線下產品主要是依據客戶的財務報表、征信、擔保抵押物、行內存款日均等貢獻度來計算和確定風險成本。而線上產品無需客戶提供財務報表,更關注的是通過大數據搜集到的客戶所屬行業(yè)、納稅、杠桿率、銷售資金流水、水電費繳納等生產經營信息以及失信懲戒情況、消費習慣等日常經濟行為信息來對客戶進行精準畫像評判客戶風險。如某城商行自主研發(fā)的“手機秒貸”在定價時會將個人客戶手機中的借貸APP數量、P2P借貸情況、中介黑灰名單等作為客戶風險成本確定的關鍵字段信息。大數據技術在風控領域的運用,使得線上產品風險成本低于線下產品。如建行總行所有基于大數據研發(fā)的產品近幾年的不良率均小于1%,某城商行“微粒貸”的不良率為1%,低于該行全行不良率1.05個百分點。
二是經營成本不同。從獲客人工成本看,線下產品主要是通過客戶經理營銷、銀企對接會、存量客戶拓展等面對面的方式逐一營銷,人工成本較高;線上產品則通過微信公眾號、朋友圈、互聯網平臺等線上方式營銷批量獲客,基本上無人工成本。如某城商行與微眾銀行合作的“微粒貸”產品,由微眾銀行從9億多微信和QQ用戶中推薦。從貸后管理支出看,線下產品由客戶經理逐一跟蹤監(jiān)測借款人資金用途以及貸后催收,耗費較多時間和人工成本;而線上產品則實行客戶經理“一對多”線上批量跟蹤管理,批量催收核銷。
三是外部附加費收取不同。線下產品價格是經綜合測算后單一的利息成本,不包含其他費用;而線上產品價格則包含了大數據平臺服務費、委外催收費、放款金額保費等多種附加費用。如某城商行“京東金條”的加權利率中利息收入的40%需劃歸京東金融,相當于包含6%的附加費用,此外還有1%的委外催收費;某股份制銀行“陽光隨心貸”、某城商行“眾安直融”等產品利率中都包含2-5個百分點的保險保費。即使是非法人銀行總行自主研發(fā)的線上產品,也包含大數據費用,如集中采購的百度商圈和其他消費公司數據,有的按年收費,有的按筆收費。
四是利率定價和授信額度審批權限不同。線下產品基本是在總行的統(tǒng)一指導下制定最低定價標準和最高額度,分支機構根據客戶資產負債、風控等情況有一定幅度的自主定價權和額度審批權,額度設定較為寬泛;而線上產品由總行或者聯合貸款合作方即互聯網金融公司決定,系統(tǒng)自動完成審批和定價,分支機構基本沒有自主定價和額度審批話語權,額度以小額為主,難以滿足客戶大額資金需求。如某國有銀行的“惠農便捷貸”由總行統(tǒng)一決定放款額度和利率,某城商行的“微粒貸”完全由微眾銀行決定額度和利率。
截至2019年11月末,法人銀行線上產品加權利率為15.39%,國有股份制銀行為5.75%。兩者價格差異較大主要是因為:
一是目標定位不同。法人銀行線上產品以盈利和拓展客戶半徑為主要目標,如某城商行“京東金條”加權利率高達17.23%,約為同期基準利率的4倍,在扣除支付給京東金融的費用后,收益率約為10%-12%。國有股份制銀行尤其是國有銀行線上產品以落實國家政策支持普惠金融發(fā)展為主要目的,將小微企業(yè)貸款分批大比例轉為線上,并給予分支機構FTP價格補貼。據調查,國有大行的“經營快貸”、“惠農便捷貸”、“小微快貸”的加權利率在4.6%-4.8%左右。
二是大數據來源不同導致外部附加費差異大。法人銀行囿于自身實力,自主研發(fā)線上產品的較少,基本依靠和互聯網金融公司合作。大數據來源依賴于百度、京東、微信、360導流平臺、螞蟻金服等第三方公司的消費行為信息,需支付昂貴的附加費用。國有股份制銀行總行科技能力強,自主研發(fā)風控系統(tǒng)并進行產品定價,大數據來源除依靠自己多年來積累的客戶信息外,主要來自于工商、電力、稅務、海關、法院等政府類信息且是免費獲取,只有少部分數據采購自第三方公司,支付的外部費用有限。
三是客戶風險成本不同。國有股份制銀行存量客戶多且優(yōu)質,其線上產品客戶大多為存量客戶,客群區(qū)域小,且多數客戶與銀行有線下交易關系,風險可控,風險成本較低;而法人銀行存量客戶有限,大多數線上客戶來源于第三方公司推薦的分銷客戶,客群區(qū)域大且復雜,風險成本高,如某城商行的“微粒貸”產品客戶主要來源于微信和QQ用戶。
一是法人銀行線上貸款利率較高,拉升了全省貸款加權利率。 由于法人銀行線上信貸產品發(fā)生額占比偏大,加權利率較高,一定程度促使全省貸款利率上行。據測算,2019年11月法人銀行線上產品至少拉升了全省法人銀行貸款利率0.27個百分點。
二是小微企業(yè)線上貸款利率較低,促進全省小微企業(yè)貸款利率下行。由于國有銀行線上小微企業(yè)貸款利率普遍較低,金額占全省比重較高,因此一定程度上促使全省小微企業(yè)貸款利率下行。如某國有銀行的“小微快貸”加權利率為4.8%,發(fā)生額其全部小微貸款的90%以上,約拉低該行小微貸款利率0.07個百分點,拉低全省小微貸款利率0.09個百分點。
三是線上產品名義利率較高,但銀行的實際收益率與名義利率相差較大。目前,央行利率監(jiān)測是按貸款發(fā)放時的名義年化利率統(tǒng)計的,線上個貸產品的名義年化利率雖高,但由于期限短,客戶可以隨借隨還,將年化利息分攤到較短的借款期限內,銀行實際的收益并不高。如客戶借“京東金條”1萬元,利率17%,周轉7天后歸還,支付利息約為33元,客戶直觀感受的利息并不高,又滿足了其資金便利性需求。據調查,某城商行線上貸款實際收益率約為8.7%,遠低于其名義利率,僅比線下貸款收益率高2個百分點。
一是監(jiān)管部門要牽頭搭建系統(tǒng)化大數據信息平臺,夯實降利率基礎。線上產品的定價和風控均基于大數據形態(tài)的客戶信息,由于可獲取的客戶信息不系統(tǒng),導致貸前客戶風險摸排難,貸后管理難,銀行不得不提高利率。因此,監(jiān)管部門一方面要豐富線上交易征信信息,建立完善的線上交易失信人群的歸集管理機制,另一方面要牽頭建立歸集工商、稅務、海關等政府信息和水電煤氣等公用信息平臺,形成系統(tǒng)的客戶信息鏈,為銀行提供控風險、降利率的信息來源保障。
二是金融機構要加大力度發(fā)展金融科技,提供降利率技術支撐。在調查中發(fā)現,以大數據、區(qū)塊鏈技術為代表的金融科技是銀行線上信貸產品發(fā)展的關鍵。部分中小銀行在金融科技上處于弱勢導致線上產品風控難,風險溢價高;同時也導致銀行依賴外部技術和平臺,支付較多附加費用,進而抬高線上產品定價利率水平。因此,各銀行要加大金融科技發(fā)展力度,同時充分利用好自有信息,為防控風險、優(yōu)化利率定價提供技術支撐。
三是相關部門要協助金融機構做細做實貸后管理工作,提供降利率法律保障。大部分線上產品很難完整保存借款合同、擔保合同、借據等訴訟證據,電子證據在部分地方法院接受程度不高,一旦形成不良后,普遍存在舉證難、催收難、訴訟難、追索難、核銷組卷難等問題。針對此類問題,法院要給予一定指導,政府部門也要從法律層面建立線上信貸不良貸款催收法律法規(guī),暢通線上信貸產品不良貸款訴訟通道。