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消费金融行业资产证券化专题研究报告

（2018年12月）

作者

李青云 结构融资部 分析师

叶晨孟 结构融资部 助理分析师

负责人

邓大为 结构融资部 董事总经理

马延辉 结构融资部 一部总经理

谢予宁 结构融资部 总经理助理

联系人

郑 翼

yzheng@ccxr.com.cn

概

要

本文对目前广义消费金融行业的发展情况进行概述，并介绍了近年来消费金融资产证券化产品的发行情况，结合不同时间段的监管政策影响，对消费金融资产证券化产品的发行量变化趋势进行分析。

其次，中诚信证评分别从股东和高管背景、业务模式、展业时间、风控体系建设和信息系统四个方面阐述应如何对消费金融公司进行分析和评价，梳理了消费金融公司的主要特征，并介绍了中诚信证评对消费金融资产质量的分析方法。

最后，中诚信证评对消费金融行业的未来发展趋势进行了展望，未来消费金融行业的集中度将进一步上升，行业资源将更加倾向于龙头企业、持牌机构和有场景类产品；此外，消费金融行业的监管政策在一段时间内仍将趋于严格，行业在快速发展的同时风险将进一步暴露，消费金融公司应重点关注社会过度授信和多头授信等风险，应用更加多元化的数据和风控手段防范风险。

一、 消费金融资产证券化发展概况

1、行业发展情况

我国的消费金融市场萌芽于20世纪80年代，1985年中国银行发行了第一张信用卡，商业银行和汽车金融公司提供的信用卡、住房抵押贷款和汽车抵押贷款成为国内最早的消费金融产品形式。随着国家政策的开放，2009年银监会发布《消费金融试点管理办法》，北银消费金融（北京）、中银消费金融（上海）、锦程消费金融（成都）和捷信消费金融公司（天津）等四家消费金融持牌机构开展了试点。随后，国内消费金融市场快速发展，市场规模迅速扩张，资本纷纷涌入，目前形成了银行、持牌消费金融公司、持牌汽车金融公司、电商系消费金融公司、P2P公司等众多机构积极参与，竞争日益激烈，产品形态愈加丰富的市场格局。

消费金融市场的发展有赖于我国经济迅速发展和居民消费增加。近年来，我国消费支出对GDP增长率的贡献总体呈现上升趋势。2018年1~6月，我国消费支出对GDP增长率的贡献达到78.50%。住户消费贷款方面，截至2017年末，我国住户消费贷款余额（不含个人住房贷款）约为31.50万亿元，同比增长25.70%，住户消费贷款余额/GDP为38.08%，同比增长4.38个百分点。消费金融行业立足于消费信贷需求，在提高消费者生活水平、支持经济增长等方面发挥着积极的推动作用，未来随着居民消费需求的释放，消费金融行业有望得到进一步发展。

在我国消费信贷业务量不断增长的过程中，迅速发展的消费金融行业亦面临诸多挑战，行业风险进一步暴露。从社会授信情况来看，近年来，我国家庭部门贷款持续增长。杠杆率[1]方面，2004~2008年，我国家庭部门杠杆率稳定在17%~19%之间；2009年以来，家庭部门杠杆率呈现迅速增长，于2017年达到约49%，并于2018年上半年超过50%，达到约51%，家庭负债率正在不断攀升。

根据中国人民银行公布的统计数据，截至2018年6月末，个人信用卡逾期半年未偿信贷总额756.67亿元，环比增长6.35%。自2011年以来，个人信用卡逾期半年未偿总额和不良贷款余额始终保持增长，不良率亦呈现上升趋势。信用卡作为一种常见的个人消费结算方式，其逾期和不良率的上升从一定程度上反映了持卡人群信贷风险的增加和暴露，而消费信贷的社会过度授信问题和多头借贷等问题，或将导致贷款不良率的进一步增长。

2、消费金融类资产证券化产品发行情况分析

中诚信证评统计了近年来在银行间债券市场、上海/深圳交易所以及机构间私募产品报价与服务系统等交易场所发行的消费金融类资产证券化产品发行情况与监管政策变化的对应关系，如下图所示：

2014~2017年，受益于银监会和人民银行等监管部门发布的《关于促进互联网金融健康发展的指导意见》、《关于加大对新消费领域金融支持的指导意见》等多项鼓励消费金融公司发展、培育消费金融组织体系的支持性政策，消费金融类资产证券化产品发行量呈现数量级增长，年均复合增长率达188.39%，2017年发行金额超过5,000亿元。同时我们也关注到，2016年以来，监管部门对于消费金融行业的风险管理和作业监管正在逐步加强，尤其针对部分特殊种类产品如首付贷、学生贷款等，加强了限制和监管。2017年12月，互联网金融风险专项整治工作领导小组办公室、P2P网贷风险专项整治工作领导小组办公室共同发布了《关于规范整顿“现金贷[2]”业务的通知》，对网络小额贷款机构“现金贷”业务开展原则、规范银行业金融机构参与“现金贷”业务、完善P2P网络借贷信息中介机构业务管理等方面进行规范和明确，同时推进对网络小额贷款清理整顿工作，并加大对各类违法违规机构处置力度。受此一系列政策的影响，2018年以来，消费金融类资产证券化产品的发行量有所下降。2018年10月，国务院办公厅公布《完善促进消费体制机制实施方案（2018-2020年）》，指出要进一步提升金融服务质效，在风险可控、商业可持续、保持居民合理杠杆水平的前提下，加快消费信贷管理模式和产品创新，加大对重点消费领域的支持力度，不断提升消费金融服务的质量和效率，该政策在鼓励消费金融产业进一步发展的同时，强调了风险控制和可持续发展，预计未来仍将有一系列监管政策落地，规范消费金融行业发展。

此外，消费金融类资产证券化产品发行量亦呈现一定季节性波动规律。以个人消费贷款这一细分产品类型为例，2016年11月和2017年11月，个人消费贷款资产证券化产品发行金额分别为180亿元和530亿元，均为当年同类产品最高发行金额月份，占全年发行金额比例分别为26.85%和18.80%，主要系“11.11”购物节带来的消费促进作用。

与个人消费贷款资产证券化产品相似，信用卡分期资产证券化产品的发行量亦呈现季节性波动，以2016年和2017年数据为例，信用卡分期资产证券化产品的发行量峰值均出现在12月份，2016年12月和2017年12月的发行金额分别为80亿元和852亿元，除“11.11”购物节带来的消费促进作用外，发行主体在会计年度末的发行需求亦促使12月份成为信用卡分期资产证券化产品的发行高峰期。

二、消费金融公司的评价体系分析

以下主要从股东和高管背景、业务模式、展业时间、风控体系建设和信息系统四个方面阐述对消费金融公司的评价体系。

1、股东和高管背景

消费金融公司的股东背景对其在创设初期的获客能力以及在中长期发展过程中的资源获取和配置能力具有重要影响。通常情况下，若消费金融公司具备实力较强的大股东背景，例如具有电商背景的大型上市公司、国有企业或金融集团等，消费金融公司将能够在创设后短期内建立更为有效的获客渠道、更低的获客成本和更为顺畅的融资渠道。其中，融资渠道既包括股东提供的资金支持，也包括外部融资，具备实力雄厚股东背景的消费金融公司更有可能获得如银行授信等的融资，而减少对接如P2P等风险事件频发的资金渠道。

从中长期来看，具备丰富行业经验的大股东可向消费金融公司委派专业管理人员团队和提供更好的技术支持。消费金融公司的高管团队将对其贷款资产质量产生重要影响，具备消费金融行业相关从业经验的高管人员对于运营主体的经营效率起到正向作用。例如，分管风控条线的高管人员应对消费金融行业的产品设计、风控逻辑和模型具有深刻理解，设计一套与运营主体业务模式相匹配的风控策略和风控模型；分管IT条线的高管人员应对具备良好IT技术实力，能满足运营主体发展所需的IT系统构建需求。

2、业务模式

目前，消费金融市场产品种类众多，根据展业模式的不同可将消费金融公司划分为持牌模式、电商/分期平台、助贷模式、风控输出和P2P平台等5种展业模式。其中，持牌模式的参与者主要为银行、消费金融公司、汽车金融公司、互联网小贷公司、信托公司、保理公司和租赁公司等，其业务开展依托于牌照的支持；电商/分期平台依托于线上消费场景，为消费者提供商品赊销服务，形成消费分期应收账款，典型企业如阿里小贷、京东金融等；助贷模式系指一些企业与金融机构合作开展消费金融业务，为金融机构提供从获客直至贷后管理的全链条服务；风控输出模式系指一些企业利用自身风控技术，在后端为其他机构提供风控建模服务，在前端业务上与其他机构合作或者其他机构独立开展类信贷业务的模式；P2P平台模式系指撮合资金方与资产方，即借、贷双方的平台模式，服务平台从中收取平台服务费。

从产品类别角度来划分，消费金融市场当中的产品可以划分为信用类产品和担保类产品。具体来看，信用类产品以个体信用作为风控的主要判断依据，可进一步细分为场景消费类、类场景类、现金贷类；其中，场景消费类主要包括电商、教育、医疗美容、出行等不同消费场景；类场景类主要系指从交易链条中代垫代付衍生出的消费金融产品，例如信用卡代偿产品；现金贷又可划分为小额、大额现金贷，短期、长期现金贷。担保类产品系指除个体信用外，另有实物资产为还款来源提供保证的产品类型，例如车抵贷、房抵贷等。受法律法规和监管机构要求影响，目前消费金融市场中较为建议推行的细分产品主要包括有指定用途的现金贷、消费贷、小业主经营贷、汽车贷款和其他创新形式消费金融贷款等。需要关注的是，网络小额贷款机构的现金贷业务因2017年12月发布的《关于规范整顿“现金贷”业务的通知》而受到限制，目前主要开展现金贷业务的机构为银监会持牌的消费金融公司，网络小额贷款机构的原现金贷业务正逐步与消费场景相结合，完成向消费贷的转型。

客群方面，通常情况下，结合特定消费场景的消费金融产品的客群定位具有一定针对性，如教育和医疗美容产品客群，同质化程度较高，客户群体内部的差异化程度并不十分显著；而现金贷产品由于规定用途较为宽泛，客户群体的差异性往往较高，也存在更高的骗贷风险。此外，产品的费率情况也与产品定位和客群紧密相关，融资渠道较为局限的客群往往能够接受更高的产品费率，但对于消费金融公司也可能意味着更高的风险。根据法律监管要求，消费金融产品的实际年化费率（包括但不限于利息、手续费、服务费等）通常不应超过年化36%，且建议控制在24%以内为宜。

3、展业时间

我国消费金融行业的蓬勃发展期自2015年后开始，尤其是在线上展业的网络小额贷款机构，大部分展业时间尚短，多为三年以下。从消费金融产品的资产质量来看，展业时间较短的消费金融公司因客群定位尚未明晰、风控策略和产品定位不完全匹配等原因，资产质量稳定性较弱。此外，网络小额贷款机构主要在线上展业，其风控体系建设有赖于客户的过往历史数据表现，若公司展业时间短，数据积累少，将大大增加其在前端作出准确风险预测并形成有效风控模型的难度。通常情况下，对于发行资产证券化产品的消费金融公司，建议其展业时间至少超过一个完整自然年度，且消费金融产品至少已经经过1~2个完整生命周期。

4、风控体系建设及信息系统

消费金融公司的可持续发展有赖于完备的风控体系，消费金融公司的风控体系建设应贯穿于贷前、贷中、贷后的各个环节，在客户准入、额度管理、放款管理、贷后管理和催收等各个环节执行和产品定位相匹配的风控策略。

在客户准入和额度管理环节，风控体系的搭建有赖于有效的风控模型搭建及多元化的数据来源。在数据来源方面，消费金融公司主要通过收集用户数据进行用户画像，主要数据包括但不限于身份特征数据，如身份证、手机运营商、公积金缴纳信息等；历史信用数据，如中国人民银行征信记录、生活缴费信息、网购记录和还款数据、第三方平台打分数据等；社交信息，如通话记录、网页搜索和浏览记录等；履约能力数据，如资金理财、银行转账数据、购房和购车记录等。针对社会过度授信和个人多头借贷问题，消费金融公司在风险管理中需要引入更为多元化的数据来源和风控手段，例如调取个人近期征信报告查询次数、查询脱敏后的用户手机应用推送信息关键词等，用以判断多头借贷风险。

具有电商背景的互联网金融公司因已经建立自有生态圈，可掌握更多用户的社交和消费类数据资源，因此不仅能够在业务前端更好地防范欺诈风险，还能够刻画更为准确的用户画像。此外，完善的数据资源有助于消费金融公司实施差异化定价策略，更好区分价格敏感类客户和额度敏感类客户。

在风控模型的搭建和迭代方面，消费金融公司需要在搜集基础数据后进行关联分析，衍生出新的特征变量进行特征汇总，并通过大数据算法开发不同定量模型，从多重角度出发，形成风控预测模型，同时应持续跟踪后端客户还款表现，及时发现模型可能存在的漏洞，实时对风控模型进行迭代修正。

在贷后管理和催收环节，消费金融公司采用自行或外包催收制度，催收手段包括短信催收、电话催收以及上门催收等。对于采用自行催收公司，应配备相应催收人员并建立分级催收制度，对处于不同阶段的逾期客户采取具有针对性催收策略；对于外包催收公司，同样应关注其外包催收团队的催收手段、社会影响和实际催收效果。若运营主体目前有大量涉及诉讼和法院执行的情况，应予以关注。

消费金融类资产具有“小额分散”的特点，即笔数众多、且单笔金额较小，因此消费金融公司需要搭建精准信息系统。特别是在资产证券化产品设计中，由于消费金融产品的期限普遍较短（通常不超过12个月），与资产证券化产品期限结构设置不甚匹配，因此通常设计为循环购买结构，需要运营主体（作为资产服务机构）的信息系统对入池基础资产和其他资产的现金流进行有效标记和区分，以缓释资金混同风险。此外，信息系统需具备能够实时监控资产质量、自动筛选符合合格标准的基础资产以供循环购买、监控特定触发阈值（如资产池的累计逾期率）、监控资产池的现金流回款情况等功能。消费金融公司也应建立有效的灾备系统进行数据备份，用于紧急情况下的风险应对。

三、消费金融资产质量分析

在资产证券化实践中，中诚信证评主要采用静态池法对资产池的预期损失情况进行量化评估，静态池法是用于测算入池贷款笔数众多、同质性高、资产池违约概率服从特定分布的资产支持证券信用等级的模型，其要求基础资产小额分散、同质性高且有较长时间的数据支持。

在提取静态池模型所需的符合资产池特征的贷款历史数据时，需要运用功能完善的信息系统，主要收集的数据包括静态池、动态池和某些特定月份的放款和还款明细数据等。静态池法中最重要假设为，样本池的累计违约率[3]服从特定函数分布。中诚信证评通过筛选合适的样本数据，利用极大似然法对特定函数分布的相关参数进行估计，并在此基础上，综合考虑宏观经济环境、原始权益人/资产服务机构的风险控制能力、拟证券化资产和样本池的统计特征差异等因素对参数进行调整。其中，静态池数据通过观察不同放款月份所发放的贷款在发放后每个月末的逾期切片数据，分析贷款的历史放款规模、累计逾期率、逾期率波动情况、逾期的时间分布、逾期回收情况和贷款早偿情况等；动态池通过观察各个月份存量贷款的逾期情况，结合特定月份还款明细数据，与静态池数据进行交叉比对和验证。

例如，观察贷款资产的累计逾期率变动趋势与放款量变动趋势间的关系，若两者呈现同趋势波动（如图7和图8所示），则运营主体的风险管理可能存在薄弱环节，风控能力有待提高，需对数据变动原因作进一步深入了解；此外，还应关注运营主体在不同阶段的风控策略调整情况对数据表现的影响。对于样本池中出现的一些异常值，如某些月份的累计违约率显著高于其他月份，则需进一步分析和追因，当月是否发生了大规模的骗贷事件或操作风险事件，或是新上线产品、产品策略调整所致。

通过分析不同统计期间口径下的累计逾期率情况的变动和迁移，可见运营主体对于逾期资产的管理能力。一般情况下，逾期30天以内的贷款得到回收的可能性较高，催收成本较低；而随着逾期时间推移，回收可能性会逐渐降低（如表1中数据所示）。迁移回收率一定程度上反映了运营主体对逾期资产的催收能力，若迁移回收率低于行业平均水平，则说明运营主体的催收能力较弱。

值得关注的是，原始权益人/资产服务机构所提供的样本池数据为历史数据，其与入池资产在金额和期限分布等方面均存在一定差异，且一些原始权益人/资产服务机构的展业时间较短，数据基础不够充分，因而中诚信证评在定量分析时采用的假设或者参数估计可能与实际情况存在一定误差。

四、消费金融行业发展趋势展望

随着消费模式和消费场景的多样化发展，消费金融产品日趋成熟丰富，行业竞争逐渐加剧。同时，受到行业监管政策的影响，无指定用途的“现金贷”类产品逐渐衰退，有场景产品和持牌机构的竞争优势逐渐凸显，行业资源向龙头企业倾斜。在行业迅速发展的同时，也应关注风险的积聚，消费金融公司应使用更为多元化的数据和多样化风控手段，注重展业过程中的合规性，同时积极参与完善社会征信体系，防范风险事件的发生。

1、行业集中度上升，偏向持牌机构和场景产品

消费金融行业格局将呈现两大趋势发展。

其一，行业集中度将进一步上升。消费金融行业中的几大龙头企业依托其自身商业模式，和消费场景充分结合，因此其推出的消费金融产品得到迅速发展，目前已具备一定规模和市场占有率，且具有很高的客户黏性，未来将继续保持该竞争优势。此外，行业中的龙头企业在资金成本和规模效应上也具备一定优势，更易形成低成本加高周转的良性循环。

其二，消费金融行业发展将更加偏向于持牌机构和具备消费场景的产品。自2017年对“现金贷”产品规范整顿以来，监管机构暂停新批设网络小额贷款公司，且要求展业中的网络小贷公司暂停“现金贷”业务，此举措使得许多以“现金贷”为主要产品的网络小贷公司逐渐被淘汰，未来网络小贷公司业务将与消费场景紧密结合，对贷款用途进行更加规范地监管。此外，在此次整改中，银行、消费金融公司和网络小贷公司的牌照价值得到了进一步凸显。

2、监管政策趋于严格，社会征信体系趋于完善

自2016年以来，中国人民银行和银监会等多家监管机构对消费金融行业的展业规范性提出严格监管要求。2018年10月，上海银监会对辖内13家金融机构进行处罚，主要涉及问题为个人贷款业务中未对资金使用情况进行跟踪检查和监控分析、未尽职履行贷前调查以及对信用卡分期的资金用途核查执行不合规等。个人消费贷款一旦被挪用进入股市和楼市，不仅将加剧居民杠杆率和经济泡沫，也将提高借款人的违约风险，因此需对消费贷款的用途进行严格监控。整体来看，未来对于“现金贷”、“校园贷”和“首付贷”等产品类型以及涉及“P2P”资金来源的产品监管仍将持续，在行业整顿中逐渐被淘汰的“现金贷”、“P2P”产品公司也说明揽客和流量并非消费金融公司的生存法宝，行业发展将始终受到监管政策变化的影响，因此消费金融公司在展业过程中应特别注重合规风险，从社会消费生态出发，制定合理、健康的发展战略。

此外，未来随着社会征信体系不断建立健全，消费金融行业将拥有更多共享数据资源，消费金融公司应积极参与对接社会征信系统，在符合监管要求的前提下充分利用该资源进行风险识别和判断。

3、行业发展与风险并存，风控手段需更多元

消费金融行业在迅速发展的同时也面临一定风险。诸如信用卡逾期率、家庭部门杠杆率过高问题已逐渐暴露，因此未来需要持续关注社会过度授信和个人多头借贷等问题可能带来的风险。消费金融公司应在授信政策的制定过程中充分评估该类风险。

随着社会数据资源共享程度提高和消费金融公司风控手段的不断多元化，消费金融行业有望建立统一的信用白名单及黑名单库，为完善社会征信体系贡献自身资源，同时也有效利用社会资源作为多元化的风控数据来源，在授信审批中应用立体金融画像技术，进一步控制信用风险。

附注

[1] 杠杆率=家庭部门贷款余额/GDP

[2] 现金贷：特指无指定用途的“现金贷”类产品，下同。

[3] 累计逾期率：初始样本在随后的各个观察月份内，每月新增逾期贷款占比的累计值，即以每月新增逾期1~30天/31~60天/61~90天等的贷款剩余本金为分子，初始贷款本金规模为分母，得到当期新增逾期率，随后求出对应的累计值。对于不同类型基础资产，中诚信证评选择不同的统计口径（例如选择31~60天）来进行计算。

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