作者：段久惠
如果按傳統金融機構的風控維度，趙茹（化名）進入不了貸款客戶“白名單”：她沒有固定工作，沒有固定收入，沒有露營車作為抵押資產。
然而，從2016年6月開始辦理線上貸款到今年9月資金鏈斷裂陷入還款危機，中間長達2年多時間，趙茹通過13家網貸平台以及7家銀行信用卡循環借款，舉債還債、以貸養貸。期間，甚至支付2萬元學費參加了快貸融資、征信“洗白”的培訓課程。
趙茹覺得借款“口子”更多、門檻似乎更低的同一時期，國內個人消費貸款正迎來規模爆發的加速發展。截至今年8月末，不含車房貸的銀行個人消費貸餘額已達8兆元，個人信用卡貸款餘額超過5兆元，還不包括各類消費金融公司、卡代償平台等的貸款。
在數字經濟時代，個人的行為線上化、金融行為數據化，零售信貸業務的普惠覆蓋、用戶量級擴張成為可能。但是，隨之而來的各類智能化助貸技術產品興起、準入門檻大幅降低，甚至是網站上頻繁彈出的各種貸款導流網頁，都在為借款人開了方便之門。在此情形下，如何抑製助貸灰色產業鏈蔓延、規避超出個人償還能力的多頭借貸、防範過度授信風險，值得關注。
2年借遍20家平台
“不是不想還，手頭有錢自然會還。”日前，在一個內陸地區省會城市即將舊改的樓房裡，身陷個貸漩渦、欠債累累的趙茹接受了證券時報記者的採訪。
在近2個小時的採訪中，先後被16個微信語音或電話打斷，均是貸款逾期提醒或客服催收。這令趙茹陷入恐慌之中。
2016年6月23日，趙茹收到民間借貸傳單，通過電話聯繫之後，第一次貸到5000元。數月後，又因做生意需要資金周轉，她嘗試在2家網貸平台上分數次借了10多萬元。
趙茹由初涉網貸，發展到開始在多個平台同時舉債。
然而，需要還的錢越還越多，再加上沒有固定收入來源，儘管連年化利率都算不清——等本等息、等額本息、等額本金的還款方式都聽不懂，她在舉債還債、以貸養貸的路上越走越遠。
2016年6月到2018年9月兩年多時間，趙茹嘗試了13家網貸平台消費分期、現金貸產品，以及7家銀行信用卡分期和套現。通過循環舉債，拆東牆補西牆。
這之中，13家網貸平台累計舉債本息41.5萬元，單筆額度最高的19.35萬元來自一家民營信貸公司友信信貸，當前累計未還款28.63萬元；7家銀行信用卡使用額度24.05萬元，單卡借款額度最高的為5.14萬元，當前尚未還款總額8.59萬元。
一般情況下，信用卡逾期將按0.05%日利率罰息並收取滯納金；上述13家網貸平台逾期約按日利率0.05%~0.098%罰息，數家平台甚至會在日利率基礎上加收30%違約金等罰款。
不難想象，隨著逾期時間的延長，如果不能即時清償欠款，趙茹的未還款額將會繼續攀升。
灰色產業鏈蔓延
按傳統金融機構個人信貸的風控模型，趙茹絕不屬於“白名單”上的客戶，因為她沒有固定工作，也沒有固定收入，甚至沒有露營車作為抵押資產。讓趙茹的家人感到困惑的是：她怎麽能從這些大平台借到錢？
趙茹告訴記者，她通過朋友介紹，參加了一項僅學費就需近2萬元的“天價”培訓課程。第一課就告知學員哪些“借貸口子”尚未列入央行征信範圍；課程內容細致到“多參加微信合作消費，關注某網絡銀行、轉入資金、參與其理財產品；與開通了該網絡銀行網絡貸款權限的人發生資金往來，並進行相關消費等。”
“兩天一夜的線下課程，學費近2萬元，繳費一次可以免費多次聽課。”趙茹參加的課程舉辦方，是一家工商注冊地在深圳龍華的XX商學院，每個月在北上廣深、重慶、成都多地線下授課，課程內容不一，收費200元/次~1.98萬元/次不等。稍加辨別，不難發現“教學內容”無非就是信用融資、快貸、征信洗白。
學費不同則教課內容“含金量”不一，200元的1天課程則不會涉及太細化的內容。證券時報記者從該商學院一名“授課老師”獲得的課程表顯示，內容有分解銀行風控體系，逾期車房貸和信用卡、網貸黑戶漂白，如何快速養卡、提額等等。據他介紹，該商學院已開業近8年時間，不到10名“講師”，每月在全國至少開4場，每次“聽課學員”80人、100人到300人不等。
從該商學院的往期授課情況介紹來看，“學員”中更多是個體商戶。一位“學員”告訴記者，“有一次線下授課時，有學員按課堂上教的步驟、一步步操作，當場就獲得近百萬的貸款。”
在課堂現場，教授學員操作極速秒貸案例，也成了該公司招攬學員、抬高學費的噱頭。
其實，從2016年開始，趙茹覺得借款“口子”更多、門檻似乎更低的同一時期，國內個人消費貸款正迎來規模爆發式增長，圍繞它的各類灰色產業務鏈也在迅速發展。
這類打著所謂“商學院”旗號涉嫌灰色信用融資的，並不是孤例。記者從一位現金貸業內人士了解到，數家類似機構活躍在深圳龍華和上海浦東，不僅以授課形式收費，還會借此發展新會員，一級級延伸出去，在線上線下推廣做灰色信貸或套現業務。
北京大成律師事務所執業律師、北京網貸協會法律顧問肖颯提醒，“一旦（上課的‘學員’）從事違法犯罪活動，專門教授套現及灰色融資課程的個人和組織，就有可能成為典型的幫助犯、將被一同定罪量刑。”
簡訊轟炸
導流推介貸款管道的資訊轟炸，是讓趙茹在多個個貸平台借錢的另一個誘因。
有了數次線上借貸經歷之後，趙茹發現自己一打開瀏覽器網頁、計程車軟體、新聞APP，就經常能看到網貸導流廣告推送頁，手機簡訊裡也充斥著這類資訊。正如網頁導流是通過精準推送技術實現，越來越多的人感受被各類貸款推介導流資訊圍堵的背後也有一套運行系統。
一家上海主營國際國內簡訊及驗證碼群發公司商務人員向證券時報記者透露，“現金貸平台、消費金融公司多數會與第三方合作，確定資訊內容，由第三方系統或者後台群發出去；群發的內容不同價格不一，按條計費，單條費用一般在0.5元以內。”
“隨著線上獲客成本高企，手機簡訊正成為越來越多平台的選擇，業內兩家頭部網貸平台單月群發簡訊費用在300萬元以上。”上述人士透露。即使簡單按1元/條計算，這兩家平台每月發出的資訊也在600萬條以上，而兩家平台貸款餘額還不到全社會個人消費貸餘額的0.33%。
“互聯網廣告主、廣告經營者、發布者是互聯網廣告法律關係的‘三駕馬車’。”肖颯提醒，網貸平台對這些廣告的真實性負責。
“傳統的風控模式在貸前、貸中、貸後三部分中最看重貸前，風控部門希望嚴格前端審批和授信，令壞账率可控。但是，行銷部門則希望業務開展更加高效率——低成本、大規模獲客。”上海新顏人工智能科技有限公司首席執行官黃向前稱，激烈競爭之下重流量、輕風控，廣撒網的模式比較多見。不少人不堪其擾的群發簡訊，只是隨著技術發展而更新的各類助貸、行銷工具介入並利用民眾隱私資訊現象的冰山一角。
而且，網站上頻繁彈出的各種貸款推薦資訊，相當於實時進行著無差異全民覆蓋的消費金融“教育”。於是，有越來越多的人習慣了“借錢消費”。多家銀行信用卡2017年餘額同比均增長逾20%，如浦發銀行(10.890, -0.09, -0.82%)、興業銀行(15.930, -0.19, -1.18%)、平安銀行(10.830, -0.08, -0.73%)信用卡貸款餘額同比增幅超過50%。今年上半年，A股上市銀行披露的信用卡刷卡交易量逾13兆元。
全民借錢
記者看到，在趙茹的兩部手機上，產生過借貸往來記錄的有微粒貸、卡卡貸、翼支付（甜橙分期）、微樂分、安逸花、招聯金融、京東收據和金條、螞蟻借唄、拍拍貸等，均屬於國內頭部消費金融或現金貸平台；有過分期、套現的7張信用卡，則來自3家國有行及4家股份製銀行。借貸筆數繁多，借款數目都是千元到數十萬元不等。
在傳統金融機構的風控維度，趙茹的信用資質要獲得信貸授信的管道非常有限，但是在數字經濟時代，人的行為線上化、金融行為數據化，於是借錢的準入機制變了。
“先把口子放開，讓更多用戶使用，相當於準入門檻放低，但給的額度不大，等用戶有了行為痕跡之後，憑借用戶的日常借貸行為、消費交易情況額度等金融行為，進行數據化模型推演，再決定貸款或者分期額度。”一位資深業內風控人士描述一款知名的消費貸產品的用戶篩選機制。
這就不難理解，為什麽趙茹在數個消費貸平台上使用越久、循環借錢越多，平台給予的額度反而越大。“儘管風控模型也在不斷智能化、更新進化，但不排除一些鑽漏洞來養卡、套現的新方式不斷冒出，尤其在消費信貸‘漫灌’的環境下，用戶選擇就更多。”上述人士說。
央行最新數據顯示，截至今年8月末，金融機構信貸收支表裡的居民短期消費貸款規模已經超過8兆元。這裡的居民短期消費貸款為狹義口徑，即銀行面向居民消費貸款剔房貸、車貸後的部分。
興業研究報告稱，“若是考慮到各種互聯網金融公司、信用卡及卡代償平台所進行的消費分期和現金貸業務，8兆元的數據還遠遠被低估了。”
從增速上看，銀行面向居民的短期消費貸在2012年末僅1.94兆元，2015年突破4兆元，再到2018年8月末的8兆元——這意味著，不到3年時間，居民短期消費貸增長近2倍。
過度授信隱憂
聯訊證券首席經濟學家李奇霖表示，消費金融的崛起和金融機構資金成本的上升幾乎同步，可以理解為這是利率市場化過程中，金融機構出於風險、流動性和收益等綜合考慮後的選擇。
然而，隨著消費貸獲得多路資本加碼，尤其是消費金融公司、現金貸平台、信用卡代償平台等激烈競爭之中，不容忽視的是，行業過度授信、多頭共債的風險隱憂在凸顯。
今年8月，融360選取十個行業數千人開展的一份信用貸調查問卷顯示，每20個人中有1人每月需償還貸款（含車房貸）比實際到手月收入多；有28.57%的人只能借新還舊、使用消費貸是為了償還其他貸款。在其樣本統計中，50.71%受訪者使用信貸（不含車房貸）用於日常生活消費，這當中90後年輕人佔比高達49.31%。
此前，新型消費金融公司覆蓋的是商業銀行覆蓋不到的長尾用戶，但是，近年來兩者的用戶群正在重疊。
一家處在行業前列的信貸導流機構負責人介紹，“越來越多的傳統金融機構和第三方賦能金融科技公司包括流量方正在開放合作、打通邊界。注冊用戶申請小貸、信用卡、網貸平台（P2P）以及分期類貸款等多個產品，用戶授權的交易類數據、相關征信數據、操作性數據——比如用戶申請了哪幾家、審批被拒原因、是否逾期壞账、是否多頭共債、在平台活躍時間等等數據被共享了。”
如此一來，不良也在加速暴露。易寶支付旗下研究院報告顯示，2015年~2017年，互聯網消費金融行業的不良貸款率由2.85%增至4.11%，再到6.62%，呈現加速上升。“在技術上，大規模的消費金融業務高度依賴打分卡等內嵌模型的批量自動化審批機制，容易發生客戶違約和集體性違約等風險。”
國信證券(8.970, 0.59, 7.04%)銀行業首席分析師王劍解釋信用卡貸款風險機制時認為，風險產生原因不過兩點：直接低利率或創新變相降低利率，過高授信額度、過低準入門檻，導致收益無法覆蓋風險。最典型的餘額代償業務上，經過數年繁榮走向瘋狂，在用戶現金流不夠償還貸款情況下、仍過度降低風控門檻滿足借貸需求。
不過，在包括王劍在內的數位業內人士看來，對比發達國家消費信貸的發展歷程來看，當前中國的消費信貸仍屬於增量市場、還未到過度飽和爆發大規模逾期的階段。在他們看來，風險可控、商業可持續、保持居民合理杠杆水準前提下的消費信貸管理模式和產品創新仍然受到政策鼓勵支持。
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