由渠道資產轉向自營，洋錢罐果斷入場線上小額貸款 | 愛分析調研

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調研 | 張揚吳雲

撰寫 | 吳雲

洋錢罐定位為互聯網理財平台，於2015年10月上線。目前，洋錢罐給理財用戶提供的產品有兩類，活期和定期，其中活期佔大部分。洋錢罐並沒有給用戶提供直投的散標，而是採用自動投標的方式，為用戶分散配置資金。

洋錢罐CMO嚴峻認為，對一些理財小白，或者不願意花太多時間在資產選擇上的用戶來說，洋錢罐能很好地滿足需求。截至2017年7月底，洋錢罐累計交易額為348億元。

洋錢罐的底層資產都是消費金融資產，供應鏈金融資產將逐步淡化。其中消費信貸是主要資產構成，消費分期主要針對3C產品。

在合規的路上，洋錢罐一直在努力奔跑。2017年6月，洋錢罐率先加入國家互聯網金融安全技術專家委員會發起的全國互聯網金融陽光計劃，將平台數據上傳系統，接受投資者核驗。此外，銀行存管也正在對接中。

線上小額貸款盈利好，洋錢罐果斷入場

洋錢罐上線初期，主要通過與外部渠道方合作獲取資產。資產類型除了小額短期借款之外，還有大額長期的抵質押貸款和供應鏈金融資產等，之後考慮到合規問題，逐漸降低大額資產比重。

在與資產方合作中，洋錢罐看到了線上小額信貸的巨大市場需求和盈利空間，加上彼時針對P2P的各類監管尚未出台，洋錢罐果斷入場，於2016年5月推出線上小額信貸APP「現金借款」。

「現金借款」的授信額度為500-2,000元，借款期限為20-60天。目前，每月促成額達二十多億。

王劍認為，未來五年，消費信貸可能會翻五倍，這其實是一個很大的趨勢，洋錢罐肯定要跟著趨勢走。

隨著端「現金借款」的貸款量快速上升，自營資產將在洋錢罐投資用戶配置的底層資產中占絕大部分，目標是在貸款餘額中佔比達到80%。

王劍表示，「自營和外部資產的比例調整過程不會特別快，因為洋錢罐在團隊、技術上都需要調整和積累的時間。另外那些已經配置的外部資產，資金迴流需要時間。」

自營資產端有助於渠道資產質量控制

洋錢罐以自營模式去做資產端，在風控層面能夠幫助洋錢罐更好地判斷渠道資產質量，對風險定價和貸後管理都是利好。

在做自營資產之前，洋錢罐判斷渠道方的底層資產質量的經驗相對較少。有自營資產端之後，洋錢罐搭建起了一整套風控模型，積累了風控數據和經驗，能對渠道資產做更細化的風險計量。

王劍表示，「我們原來以為，比起線下消費分期，線上借貸風險更大，實踐之後發現線上的不良其實要小於線下。原因是線上渠道的用戶數據都在我們手裡，能做更好的風險控制。而線下涉及到渠道和運營的各個環節，其中的任何一個環節出了問題都會對最終的資產質量產生很大的影響。」

洋錢罐另一個風控優勢體現在渠道資產合作方的數量不多，能進行精細化風險管理。根據洋錢罐2017年二季度運營報告，資產合作方包括：分期樂，拍拍貸，買單俠，閃銀，量化派等。此外，資產合作方本身實力強大，能給資產質量提供保障。

獲客效率提升值得期待

當前，洋錢罐累計註冊用戶121萬，由於相對穩健的市場營銷策略，註冊用戶增速有所放緩。

隨著監管層對大額資產發布的逐漸規範，預計洋錢罐小額分散資產對用戶的吸引力將增大，對活躍用戶數量和單客價值的提升值得期待。

近期，愛分析對洋錢罐的管理層進行了專訪，就洋錢罐的戰略和公司運營進行了交流。現摘取部分內容與讀者分享。

王劍，資產端合伙人&風險管理負責人，曾在滙豐銀行擔任亞太區副總裁，在大數據科技公司Opera Solutions（紐約）任高級諮詢顧問，有豐富的資產開發和風控經驗。

嚴峻，洋錢罐CMO，曾任崑崙萬維市場VP，有豐富的市場營銷經驗。

線上小額借款的快速增長時間就這兩年

愛分析：洋錢罐線上小額借款的用戶畫像如何？

王劍：客群年齡普遍在20-35歲，男性為主，活躍在三到七線城市，月收入在2000-5000元之間，有穩定收入，主要是藍領。

愛分析：對於線上小額借款的市場空間有什麼判斷？

王劍：兩年前，大家判斷線上借貸就500萬人，現在可能一家平台的用戶就500萬人了。如果按照非銀行覆蓋的客群為基數，刨去年齡過小和過大的人群等，應該是在4-6億人口空間，再刨除可能有30%是線下的，他們更多是去捷信、買單俠這類平台尋求金融服務，線上的還是應該大概至少有兩三億。

我覺得快速增長的時間窗口可能就兩年，到頂之前的市場格局可能會發生很大變化，第一是政策可能會有些變動，第二是市場競爭格局可能會變化，導致定價各方面就會不太一樣。

愛分析：對接外部資產的利差是是什麼水平？

王劍：我們給理財用戶提供的投資收益是6-9%，給底層資產的風險定價在10-15%，中間的利差包括風險成本、運營成本、獲客成本等。對於外部資產方，如果不想自建理財平台，他們願意付出這個溢價。

愛分析：怎麼確認收入？

王劍：平台提供居間服務，在撮合的同時確認服務費收入，並按照資產的期限確認管理費收入。

愛分析：對供應鏈資產有什麼布局？

王劍：洋錢罐現在基本上已經不再合作供應鏈資產了，主要專註於小額消費信貸和消費分期。早期配置了很多供應鏈資產，是因為那時我們的投資標的以短期為主，而類似保理和過橋貸款的期限很短，所以很符合我們的期限需求。

洋錢罐逐漸放棄供應鏈資產，還有兩個重要原因，一是它的金額比較大，比如一些農業商戶的單筆借款額已經超過100萬，在合規上有一定風險；其次，對這類資產的風控體系和小額消費信貸、消費分期的差別很大，如果要做這一塊就需要重新搭建團隊，在供應鏈上深挖，這對我們不太適合。

愛分析：大額供應鏈資產的出路有哪些？

王劍：它們的資金渠道其實一直在收縮，現在金交所這條路已經不好走了，很多大額資產都在找信託批發資金。對於那些相對優質的大額資產，可能更容易得到金融機構的認可，所以銀行是最好的選擇。

線上小額貸款定價區間將收窄

愛分析：線上小額貸款的定價區間很大，未來是否會像線下一樣，聚焦在某個窄的利率區間？

王劍：現在基本上除了幾家相對靠譜的，80%都是在做監管套利，就是在管制出現之前抓緊賺錢。現在做線上小額貸款的平台很多，魚龍混雜，很多平台並沒有長期經營的打算。

我們對線上小額現金借款的定價相對較低，利率為36%，外加一部分服務費。平均期限在1個月左右，所以實際的利息不會很多，但是市場上很多平台定價300-600%，還是會有人借。

我判斷在一兩年之內，那些做監管套利的平台一定會被政策和競爭者淘汰。因為如果它們的利率從600%下降到100%，就會被迫跟我們一樣做精細化運營，完善風控模型。

所以，未來的定價區間不會像現在這樣60-600%，而是會壓縮到一個比較小的區間，比如60-100%。

愛分析：線上小額貸款的模型是短期內快速迭代，還是會像長期借款那樣逐漸趨於穩定？

王劍：創業平台的環境跟銀行不太一樣，比如美國的銀行經過50年競爭，產品高度同質化，定價非常穩定，所以其實大家是在一個非常窄的空間裡面去精雕細刻。

它們的風控模型非常穩定，其實是在95%不變的基礎上，在剩下5%的空間里去尋找要變化的點。國內線上小額貸款不一樣，可能不變的成分就20%，80%是要不斷變化的，這就導致在巨大的變化區間里去調一個長期穩定的模型，其實是調不出來的。模型只能是不斷的調整，以適應客群特徵、欺詐特徵等的變化。

這裡面80%的變化，不是說風控模型在這個月是年齡、收入很重要，下個月就變成性別很重要。在這些模型的因素中，可能有80%的核心因素是相對比較穩定的，但是這些因素的動態關係變得很快，比如各個因素的權重係數不一樣。

愛分析：不同平颱風控模型的核心差異是什麼？

王劍：其實數據的競爭壁壘是有限的，市場上主流競品沒有哪家有特別核心的數據源。我能接到的數據，其它平台也能接得了。真正核心的差異是數據衍生，就是在數據基礎上，怎麼衍生出新的變數。

模型迭代包括兩部分，一是現有變數的貢獻率調整；二是隨著風控數據和經驗的積累，衍生變數的變化，後者是核心競爭點。

模型已經比較規範化了，各家的建模能力差異不大。我們的風控系統是兩頭進行，一是傳統的專家經驗，就是找專家去看各種案例，不斷挑選、嘗試新變數，辨別變數的有效性；二是依靠機器自動生成的變數，現在後者在我們的模型中越來越重要，前10個變數中，有三大核心變數都是機器生成的。

愛分析：美國線上小額貸款的風控模型也是依靠神經網路，而不是傳統的邏輯回歸？

王劍：美國不一樣，資產獲取很多是在線下，所以美國很多小額貸款平台是按銀行傳統思路去做的。

愛分析：對AI在風控中的應用有何判斷？

王劍：引用一些行業專家的看法，AI有兩個維度，一個叫深度AI，另一個叫廣度AI。深度AI指的是計算機視覺、語音識別等，現在AI做得比人要好，比如AlphaGo戰勝人類，原因就是過去十年，卷積神經網路的演算法本身和計算能力有了突飛猛進的進展。

廣度AI的演算法其實沒有變化，很多演算法十年前就有，最近兩年發揮效能主要是因為數據環境變化了。十年前沒那麼多數據，今天的數據是爆發性增長。我們的現金借款風控模型，每個借款人都有2萬多個維度，然後機器又衍生出1萬多個維度。在這種數據量的背景下，一些傳統演算法也會非常強大。

愛分析：比起邏輯回歸，神經網路更適合反欺詐？

王劍：我們目前對用戶的信用額度做得還比較糙，比如用戶借1000塊錢，那就不需要什麼計算。但反欺詐是比較動態的，可能中間有一些隱性的關係，用傳統的方法很難做。

邏輯回歸也有好處，回歸的結果不一定要直接使用，但是可以很容易幫你篩選出一些備選因子。我們的反欺詐是規則和模型並行的，可以先用邏輯回歸跑出一些因子，然後加以挑選和分析，制定比較靈活的規則，然後再不斷地迭代，不斷降低不良率。

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