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      重估阿里系网商银行:为何叫好叫座不赚钱?

      专题库
      ?#24405;?#33521; 来源:钛媒体 2019-03-13 14:09:54 网商银行民营银行 银行动态

      核心提示为何成立三年的网商银行,不差客户不差速度,却叫好叫座不赚钱?

        钱生钱的银行业,还真的不差钱!

        最近,31家A股上市银行中已有25家发布了2018年业绩快报——银行业的赚钱能力硬邦邦。比如宇宙第一大行工行,2018年净利润高达2860亿左右,轻松碾压AT双寡。

        不仅仅是工行,据《?#32856;弧?#21457;布的2018年中国500强排行榜,按利润排名的前15强中,有10强也来自银行。

      重估阿里系网商银行:为何叫好叫座不赚钱?

        但阿里系的网商银行,却在利润榜排名榜?#31995;?#24213;。

        是网商银行差客户吗?还真不是,网商银行的服务小微企业的数量,在整个行业排名第一——1500万家。

        为何成立三年的网商银行,不差客户不差速度,却叫好叫座不赚钱?

        好模式,烂生意?

        在中国,解决小微企业(民营企业)贷款难,年年忝列央行、银监会的开年三把火——小微企业贡献了中国80%的就业,60%以?#31995;腉DP,和50%以?#31995;?#31246;收。

        但小微企业贷款一直是老大难,小贷机构的拒贷率甚?#38142;?#21040;70%。

        今年的全国两会上,中国人民银行党委书记郭树清在谈到“金融支持民营企业”时,除了工行、建行?#21364;?#34892;,也点名表扬了网商银行、微众银行等互联网银行,鼓励上述银行构支?#20013;?#24494;企业发展。

        ?#27492;?#34920;扬,其实也是提要求,下任务。

        最近几年,服务小微企业,庙堂之高的监管层击掌鼓励,银行同业也是接踵摩拳,不差钱的国有银行,在政策驱动?#22270;?#31649;要求下,拿出其主营业务的净利润,抱着不赚钱甚?#37327;?#26412;的决心下场,输血小微企业——这是政策呼吁、市场急需的好模式。

        但服务小微企业数量最多的,是成立三年的网商银行——2018年,网商银行为小微经营者提供了超过1万亿元的资金支持,其中96%发放给了贷款金额100万以下的小微经营者,服务小企业数量高达1500家。

        不妨横向类比一下。民生银行最多609万家,仅次于网商银行;大行中,工行服务小微企业超百万,建行是130万家,农行388万家;同为互联网银行的微众银行是20万家;

      重估阿里系网商银行:为何叫好叫座不赚钱?

        尴尬的是,服务的小微企业数量最多,但赚钱能力却垫底。2018年,网商银行的净利润仅有4.04亿,比不上工建农大行以及中等银行,甚至和微众银行(14.48亿)也差距颇大。

        网商银行不是孤例,复盘银行业的历年财报,就会发现:凡是小微企业信贷业务比较集中的领域和行业,比如小制造业、批发零售业、居住餐饮业等,业绩往往比较?#19994;?/P>

        好模式,烂生意——这是服务小微企业的世界性难题,连获得了?#24403;?#23572;和平奖的格莱珉银行也是如此,不赚钱,且不具备可复制性。

        2016年曾有媒体统计,23个中国版“格莱珉”银行中,仅有2个项?#30475;?#27963;,这令格莱珉创立者尤努斯很失望,他说,格莱珉是服务穷人的银行,“很明显,在中国,富人通过小微金融赚钱的模式是错误的。”

        重估网商银行得失

        模式看好,但商业回报偏低,赚钱能力堪忧,到底该如何评估网商银行的得失?

        得失,基于其定位——网商银行的目标到底是什么?在利润最低和客户最多两个衡量维度中,到底哪个更重要?

        回到三年前,网商银行成立之初,马云提出了一个明确的KPI——未来5年内(至2020年),网商银行要服务1000万家?#34892;?#20225;业。

        这个小目标在2018年,提前两年实现了。

        相比于国有大行,网商银行在资金体?#21487;?#19981;?#21152;?#21183;,为了实现1000万的小目标,其更偏向服务户均贷款额度低的小微企业。

        虽然都称服务“小微企业?#20445;?#20294;民生银行的户均贷款为60万,网商银行的户均仅8万——其客户多数是?#32321;?#25674;、个体户等微型企业。

        “实际上,几万元甚至几千元的贷款很难解决这些店铺的大发展问题,我们主要是为了解决他们的生存问题。”网商银行行长金晓龙说。

        金行长的言下之意,当一个?#32321;?#25674;体养大之后,他们就不再是蚂蚁金服的客户,拱手相送给银行。

        从上述表态可以看出,相比于赚钱能力,网商银行的第一目标,是提升服务的覆盖度和纵深度。

        在广度上,2018年最明显的变化是走出阿里系——走出电商平台,从线上走到了线下。

        走到线下,阿里系花了快十年——网商银行的前身是阿里小贷,从2007年到2014年,阿里小贷经过了大概三次迭代,但基本没有走出阿里系。

        原因也很简单,阿里小贷主要提供无抵?#20309;?#25285;保贷款——数据就变得不可或?#20445;?#36807;去,盘踞于阿里电商平台的卖家数据,是放贷的基本前提。

        但从去年开?#36857;?#32593;商银行借助一张二维码——开始为线下码商提供服务。

        2018年,支付宝推出了“码商成长计划?#20445;?#20854;目标是为1亿小微经营者提供系列数字化经营工具,实现“一本帐、一盘货、一群客?#20445;?#20854;中的“多收多贷”业务,服务主要供应方就是网商银行。

      重估阿里系网商银行:为何叫好叫座不赚钱?

        这一动作,让网商银行的服务开始广覆线下,现在,其线下小微经营者贷款服务已经覆盖全国所有省市。

        从行?#36947;?#30475;,网商银行服务的“码商”主要以服务行业的经营者为主,其中服装店、超市便利店、烟酒杂货等零售商家占19%,餐饮、教育、美容、维修、家政?#21364;?#26381;务性商家达81%——而纯服务商家,因为缺乏抵?#20309;?#20197;及精细的流水数据,过去一直被传统银行拒之门外。

        话说,3年前,马云提出1000万家的小目标时,估计是底气不足的——他当时未必预测到了码商群体的崛起,整个2018年,支付宝服务的中国小微企业贷款笔数超过8000万笔,同比2017年增幅达到60%。其中码商客户贡?#23383;?#20255;,已经有超过600万线下小微经营者获得了网商银行的贷款。

        在走到线下之后,支付宝服务的小微企业门槛更低,户均贷款就是绝佳的参考指标——线下小微经营者?#31034;?#36151;款金额仅7615元,平均资金使用时长为50天,6个月内贷款超过3次的经营者却达到35%。

        除了客户数量,另一个指标是风控能力——也就是不良率。

        失望的尤努斯,对中国金融同?#24213;?#21453;感的一点,就是利率太高——利率太高是因为风控能力不行,不良?#26102;?#28072;,只好用高利率去覆盖坏账。

        但网商银行的不良率,只有1%——这个不良率水平,?#36864;?#22823;行之一的建行持平,而后者提供的针对大中企业的抵押贷和担保贷,其风险指数、难度系数原本就低于针对小微企业的信用贷。

        不良率低,意味着其业务可?#20013;?#20063;意味着贷款利率可以?#20013;?#19979;调。

        蚂蚁金服董事长井?#25237;俺信担?#26410;来,网商银行的贷款平均利率,在2017年已经整体下降一个百分点的基础上,要继续下调。

        所以,从赚钱能力上看,网商银行的成绩乏善可陈,但是从“1000万家”小目标上来看,是提前两年“修完学分”。

        底气和砝码

        提前两年完成马云小目标之后,网商银行又提出了下一个三年小目标——三年内服务3000万小微企业和个体经营者,让所有?#32321;?#25674;都能贷到款,而且利率继续下调。

        客户数量的翻番,意味着门槛的继续降低——而降低门槛,常常意味着风险指数和不良率的同步提升,为何利率还要继续走低?

        其底气在于风控体系。网商银行继承了阿里小贷的310指标,所谓310,指的是“3分钟申贷,1秒钟放款,全程0人工介入”。

        但网商银行时代的“310?#20445;?#21644;阿里小贷的“310?#20445;?#38590;度完全不在一个等级——阿里小贷时期,客户集中在阿里电商平台,而网商银行时代,客户分布在阿里体系内外,广覆线上线下,换句话说,其风控难度指数级提升。

        风控体系大变革的起点,就是2017年6月,网商银行联合支付宝收钱码推出“多收多贷”。

        首先,数据丰富度大大提升了。现在,后台有10万项以?#31995;?#25351;标体系、100多个预测模型和3000多种风控策略,支持310快速响应模式。

        通过二维码搜集商家数据之后,还有一些产品,引入了可以交叉验证的外部数据,比如,企业的纳税数据。

        网商银行的“有?#25353;?#26356;多”上线一个月,就有1500多家小微经营者获得了更高额度的授信,平均授信额度提升了8-10倍,预计未来一年,网商银将为超过200万诚信纳税的小微企业提供2000亿元的资金支持。

        有了数据,还要建立更丰富更精准的数据模型。

        比如,要快速甄别商家数据到底是真?#21040;?#26131;还是个人刷单骗贷。如果是个人,与他发生资金联系的人,人脉关系图就像一个毛线团。而如果是个人经营者,与他发生资金关系的人会更多,而且彼此之间没有什么联系,关系图像一个?#21387;?#33521;。

        除了商家数据,越来越多的外部变量也要引入,构建更精准的模型。包括市政信息、地标建筑、人流情况、买家结构、同类商家情况等,通过商圈聚类和行业识别,结合检索算法的优化处理,数十亿LBS节点快速匹配,能够在几秒钟内计算出店铺在未来6个月的经营潜力和经营风险。比如,修路?#19981;?#24433;响经营潜力?#22836;?#38505;的预测。

        反向风控理念,提高反欺诈防范能力,把套?#32622;?#22836;“扼杀”在萌芽状态。传统的信贷风控理念往往先把人预设为?#31561;耍?#20294;网商银行不预设?#31561;耍?#25226;每个人首先看成是好人,然后用大数据风控?#38469;?#25226;少数的“?#31561;恕?#25361;出去。

        比如,套现的特征之一,是短时间的集?#34892;浴?#21487;以运用算法?#34892;?#35782;别出了上万个套?#20013;?#25311;社区、几百万套现买家。

        把行业停留在实验室阶段的算法,快速应用到一线,风控先行,推动产?#26041;?#21270;——举例?#27492;担?#20256;统风控模式,忽略了行为在发生时间?#31995;?#36830;续性。网商银行在多头借贷的识别上,增加了时间维度,将原来立体的算法上升到四维?#21344;洌?#25552;升了对潜在风险的辨识度。

        正是基于上述风控模式,过去金融机构发放一?#24066;?#24494;贷款的平均人力成本在2000元,而网商银行每笔贷款的平均运营成本仅为2块3,其中电费和存储硬件费用就花掉了2块钱。

        所以,网商银行现在不赚钱,未来才能赚长久的钱。

      责任编辑:方杰

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