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客群和风控是公司核心优势所在。公司定位的小微企业主属于蓝海市场，与银行资金高度匹配。公司风控经验丰富，创始人柳博拥有中美20年个人信贷经验，联合创始人陈志坚是花旗背景、平安新一贷的创始人，新任CRO漆瑾声是原美国银行风险高级副总裁、FICO中国创新咨询部总经理。

指导 | 凯文

撰写 | 张扬

个人经营性贷款是银行业的痛。在经济下行周期，即使是零售之王招商银行也在收缩战线。过去几年，招商银行不断主动下调个人经营性贷款余额，不良率反而上升至1.63%。

大数金融，一家生产个人经营性贷款的信贷工厂，却在不断刷新着放贷记录。2017年，大数金融计划发放贷款超过150亿。创始人柳博表示，信贷工厂只是公司的起点，金融科技输出才是终极目标。

爱分析预测，在2019年实现部分贷款科技输出的情况下，大数金融估值有望达到190亿元。

经营信贷风控难度最高

银行体系内的小微金融包括两部分，一部分由公司金融部门操刀，另一部分由零售部门负责。

以富国银行为例，小微金融一部分在批发银行（Wholesale Banking）体系下，针对年销售额500-2000万美元的小微企业；另一部分在社区银行（Community Banking）体系下，针对年销售额200万美元以下的小微企业。

由于目标客群有差异，两个部门所采取的贷款技术截然不同。公司金融客户更加成熟，贷款额度更高，以有抵押贷款为主，技术相对成熟。零售部门则开发针对小微企业主的无抵押信用贷款，面临技术挑战。

同为信用贷款，消费信贷和经营信贷的风控模型搭建难度截然不同。比如，同样一个客户，消费信贷额度可能只有经营信贷额度的1/10，但经营信贷利率却不到消费信贷利率的2倍，这就对风控模型提出了更高的要求。

大数金融创始人柳博表示，零售贷款四大支柱，抵押贷款、汽车金融、信用卡、无担保贷款，风控技术要求最高的当属无担保贷款，特别是经营性的无担保贷款。市场上汽车金融、消费信贷参与者众多，而经营性贷款参与者寥寥，足以说明两者的风控难度差距。

由于个人经营性贷款稀缺，大数金融开发的资产在银行体系内很受欢迎，第一笔贷款就是通过广东华兴银行发放。成立3年，大数金融的银行合作伙伴超过25家，在助贷类公司中首屈一指。

8年时间对抗经济周期

除了风控模型搭建难，如何抵抗经济周期是经营性贷款另一个难点。相比消费信贷，经营信贷抗周期能力更弱。

邮储银行年报显示，2016年逾期贷款增加主要集中在小企业法人贷款和个人商务贷款，都属于经营性贷款。小微企业及个体工商户抗风险能力弱，经济结构一旦调整，偿债能力就出现下降。

当年的小微金融先锋民生银行，运用大数法则测算特定行业的风险概率，尝试通过甄选行业对风险进行有效控制。2013年顶峰时期，民生银行小微金融贷款余额超过4,000亿。

不过，行业甄选的方式依然没能敌过经济周期。后续，民生银行不得一方面控制贷款余额，另一方面提升抵质押贷款占比。2016年末，小微金融贷款余额缩水700亿，抵质押类占比已经超过50%。

另一类抵御经济周期做风控的思路是流水贷模式。比如，广发银行为小微企业主发放一张生意人卡，根据银行卡绑定的POS机流水进行授信，本质是POS贷。但这种贷款普适性不高，大多小微企业主并没有POS机流水。

柳博认为，经营信贷如此艰难，要么说明无解，要么得颠覆传统理念。大数金融就是靠颠覆了很多传统经营信贷理念，反向操作来抵抗经济周期。大数金融成立3年，累计不良贷款率2.3%。此前，大数金融核心团队在平安银行负责的同类产品“新一贷”，2009年上线至今已经正常运行8年，并经受了下行经济周期的考验。

2019年预期净利润18亿

根据借贷类公司评价模型，大数金融在客群、风控、资金等层面均具备明显优势。客群层面，公司定位的小微企业主属于蓝海市场，而且笔均25万的贷款规模和其他竞争对手远远拉开差距。同时，公司贷款利率并不高，区间在18-24%，因此最适合银行资金。大数金融资金成本8%，在行业内属于较低水平。

风控是大数金融的核心优势所在。创始人柳博拥有中美20年个人信贷经验，联合创始人陈志坚是花旗背景、平安新一贷的创始人，新任CRO漆瑾声是原美国银行风险高级副总裁、FICO中国创新咨询部总经理。漆瑾声表示，今年会完善大数金融的反欺诈、申请、行为、催收等各个评分卡，继续加强公司在风控方面的优势。

获客，大数金融主要通过渠道中介完成，这部分内容在爱分析去年的调研中详细分析过（公司调研 | 平安银行零售核心团队再出发，大数金融专做大额长周期个人信用贷款）。大数金融主要依靠强大的风控模型来避免中介道德风险。而且，针对小型中介的APP产品评估神已经成立了全资子公司独立运作。未来，评估神将接入其他银行产品，实现获客环节对外科技输出。

爱分析预测，大数金融未来2-3年将产生丰厚的利润。2019年，公司净利润将达到18亿。

核心关键假设如下。目前，公司平均贷款利率22%，资金成本8%，因此利息净收入以14%为估算基础。大数金融获客通过中介渠道，费率并无规模优势，预计长期维持在2%。坏账率预计稳定在2-3%之间。大数金融运作机制与银行类似，因此人员成本我们以银行人均薪资40万为基础进行预测。

在发放贷款规模上，2018、2019年预期增速不高，主要原因在于杠杆倍数限制。而且，大数金融目标是输出风险预期稳定可控的资产，高速扩大贷款余额规模意义并不大。

在助贷模式下，由于公司需要承担坏账风险，市场给予的P/E并不高。参考银行业，P/E普遍不超过10x。但考虑到大数金融2017年处于高速增长阶段，给予P/E乘数略高至10-12x，今年对应估值44-53亿。而2019年，大数金融将进入稳定期，利润率已经和银行类似，P/E降至8-10x，对应估值144-180亿。

科技输出一直是大数金融所期望的。假如2019年，公司有20%的贷款是科技输出方式，只收取年化5%的服务费（参考微粒贷的比例），不承担坏账。在此模式下，公司2019年估值区间还有一定上浮空间，最高估值可达190亿。

近日，爱分析专访大数金融创始人柳博，就公司竞争壁垒与行业发展展开讨论。

资金和时间，构建双重壁垒

爱分析：如何理解大数金融的技术壁垒？

柳博：大数金融现在所用的技术，其实就是数据驱动的风险管理技术，在小金额的信用卡和消费信贷领域这个技术用了很多年，我们是在国内首次成功地将这个技术应用在了大金额上，进而又用在了经营性贷款上，对于小微贷款的方法论是有突破的。

其实同时试验这个方法的银行有好几家，只不过他们都没有跑出来。即使是平安银行，当时也分成了两个产品，一个贷贷平安，一个新一贷，贷贷平安就没跑出来。

举例来说，比如微众银行，一笔贷款平均8,000块，期限也很短，因此可能发放10亿、1年的时间，就能跑出比较好的信贷模型来。我们的笔均贷款是微众银行25倍，积累同样的样本量跑模型就得放250亿，而且我们的贷款周期3年，需要验证模型的周期更长。所以大数金融是资金和时间双重的壁垒。

爱分析：国内哪些银行小微金融做的不错？

柳博：其实国内拿出来响当当的案例只有平安银行的新一贷，现在已经是第八个年头，并且经历了下行的经济周期。

爱分析：民生银行的小微金融也没有跑出来？

柳博：民生银行的小微金融，比如商贷通、联保贷等不能算成功。商贷通有一整套逻辑支撑，只不过只在经济上行周期管用，在下行周期出现问题。举例来讲，商贷通做行业选择规划先行，只在好行业放贷，听起来很有道理，可是经济下行时，行业今天好明年就坏了，所以出了问题。联保互保也是如此，同一行业好时都好，差时都差，这个模式在下行经济周期时会遇到困难。

爱分析：为什么其他银行小微金融做的不好？

柳博：大数金融的团队是平安银行以及原来深发展银行最核心的零售信贷团队。个人信贷四大领域，抵押、汽车、无担保、信用卡，这个团队在三个领域都做到全国一流水平。

中国的住房按揭产品和业务，至少有1/3的创新产品来自原来深发展团队。大道金服的产权交易保险，像这种横跨保险、银行的创新产品，没有出在银行，也没有出在保险公司，而是出在我们团队，就是因为我们在有抵押的业务里绝对是国内一流的实力。

平安车贷，源于原深发展的汽车金融，2016年市场份额16%，按平安银行谢董事长的说法，中国银行业肯定第一。我们做无担保小微金融8年，也没有哪一家银行跟上来。所以说，我们这样一个团队在个人信贷四大领域里面，有三大领域都做到全国一流水平，既偶然也不令人惊讶。

为什么这么多人尝试小微信贷都没有做好？只有两个可能，要么根本无解，要么就是大家可能都做错了。除了技术的方法论，我们实际上是在大量理念上颠覆掉传统，才能够有今天这样一个结果。

默认客户是经营需求

爱分析：客群未来会有变化吗？

柳博：首先还是精耕现有客群，没太大的变化。如果利率降得太低，就是和银行竞争，没必要。利率再高一些的客群，我们在尝试，这部分客群会输送给小贷公司。

爱分析：微众银行、网商银行会进入这个客群吗？

柳博：微众已经有一款经营性产品在测试，他的客群定位要比我们更高一些。网商的核心竞争力在于阿里巴巴体系内的数据，和我们交集不大，而且网商贷款差异很大，小到几千，大到百万。

爱分析：如何鉴定借款人是经营需求还是消费需求？

柳博：我们默认所有客户都是经营需求，因为经营借款风险大。如果假设是消费需求，结果用于经营，那消费信贷的那套方法就会遇到问题。

贷款中介长期存在

爱分析：贷款中介存在的价值在哪里？

柳博：产品复杂度决定了中介存在价值，产品越简单，中介存在价值越低。将来信息充分发达，贷款中介确实没有存在价值，但我觉得离那一步还有相当距离。因为每一个借款人的情况和需求不是在网上填个表就能够定下来，所以长周期内还是会有很多贷款中介存在。

现在小微企业主去银行贷不到款，他就必须要找一个贷款Broker来帮助他，中介是有存在价值的。当然了，今天很多的中介渠道，其实价值还在于包装客户，把客户整成银行要的样子，形成一个客户经理和客户都皆大欢喜的事情。

爱分析：渠道获客的门槛在哪里？

柳博：渠道获客主要是风险得控制住，防得住欺诈。无担保贷款过去非常忌讳渠道获客，那是因为过去数据不发达，都要靠人判断，如果中间隔了一层，特别是中介还包装客户，完全无法判断。现在用于判断的客观数据更多，中间隔了十层都不怕，这个时候就可以实现渠道获客了。

爱分析：评估神未来会增加非大数金融的产品，实现获客的对外输出？

柳博：实际上评估神已经独立运作了，我们成立了半刻科技，它是一个共享经济的金融产品销售平台。我希望，半刻科技能够成为一个诚信、透明、独立的销售平台，为金融机构输出获客能力。评估神能够搭载更多的产品，上面的中小贷款中介也就更有效率，能卖更多金融产品。

爱分析：评估神已经开始对接其他平台产品了？

柳博：信贷类的产品都在考虑对接，视合作方的稳定性、产品接受度等情况而定。最希望对接的还是银行，此外也可以对接消费金融公司或者新金融机构。

作为半刻科技，很重要的一个能力是可以梳理合作方的信贷政策，做成一个客户筛选和产品优选的引擎，使销售更有效率。它的模式更像是京东，而现有其它类似平台则更像淘宝。

爱分析：会和大中型中介建立更深层次股权合作？

柳博：目前暂时不会。我们有的中介规模上千人，大数金融只是客户之一，没必要绑定。

风控技术对抗经济周期

爱分析：消费贷款和经营贷款的风控差别是在数据源还是模型？

柳博：数据源有差别，但没有那么大，最重要的是怎么使用这些数据、怎么组合这些数据，壁垒更多的在于风控模型上。

爱分析：市场上其他助贷机构认为模型不重要，模型之间是同质化的，怎么看？

柳博：我们不这么认为。

爱分析：我们模型里面关于经营相关的数据很少？

柳博：我们对于不同的客户有不同的评分卡，资质比较好的客户没必要看经营数据，有些就需要做现场调查看经营。

爱分析：为什么大数金融的M3+曲线只需要6-12个月数据，就可以预测3年后的结果？而同样贷款周期的消费信贷，需要更长月份的数据预测？

柳博：这要看贷款技术的稳定性和业务的历史传承性。如果客群和技术不稳定，不同Vintage的曲线差异就很大，没有参考意义。如果贷款技术有很好的传承性，那完全可以做很好的预测。我们大约在第7-8个月的时候能够比较好的预测未来。

爱分析：和银行合作多久，对方会认可风控技术？

柳博：我认为在2-3年的时候，银行就心理有数了。3年期的贷款，后期风险就不大了，因为本金还的差不多了。早期合作的银行，我们已经开始谈技术输出的合作了。

爱分析：现在是否会开始只承担一部分坏账损失，实现阶段性技术输出？

柳博：我们最终目的是不承担坏账，所以对于我们来讲，其实是在熬日子，熬到有足够长时间来证明技术稳定性。其实我们的技术之前已经有8年时间积累，只不过大数金融只有3年时间，所以我们或许还需要1-2年时间证明技术是稳定的、成熟的。

爱分析：不良率在什么水平？

柳博：从开业到现在近三年的时间，假如把所有核销的坏账都还原回来，累计不良率是2.3%。如果按照核销后数据计算，不良率只有0.6%。

我们的风控技术是能对抗经济周期的，过去8年的下行周期证明了我们。

爱分析：风控模型团队有BAT背景的？

柳博：我们的风控团队的几位负责人都是国际大银行的背景，并在国内环境磨炼多年。模型需要有数据X和结果Y，如果没有大量业务做基础，那就是只有X，没有Y，何来模型？

保证资本充足率

爱分析：除了获客和风控，还有其他环节可以输出吗？

柳博：运营能力也是可以输出的，例如规则化的现场调查其实也可以。

爱分析：会考虑资本充足率问题？

柳博：我们从银行出来，管理风险的逻辑其实是一致的，这次的融资很重要的一个目的就是保证我们的资本充足率，抵御公司整体的经营风险。

爱分析：客户正常还款1年之后，是否考虑以更低利率发放一笔新贷款替换之前的贷款？

柳博：我们不这样去做替换，但是会在银行同意的情况下，为客户增加信贷额度。降低利率是为了维持好客户，不是为了维持余额。

爱分析：如何预测未来成本占比？

柳博：销售成本占比未来不会有太大变化，反而略有上升，人均产能由于人员数量增长后，经验不如早期人员那么丰富，反而有可能会下降。中后台运营成本会随着规模占比大幅下降。

爱分析：如何衡量运营效率？

柳博：审批、征信、面签、调查等运营部分效率是不断提高的，特别是自动化率在提高。自动化率是很重要的指标，我们现在只有小百分之几十，未来提升空间很大。自动化率取决于模型的能力，你是不是真的敢全机器审批，不加人工干预。

爱分析：今年有利润目标？

柳博：我们没有特别冲利润的冲动。我们目的是通过一定放贷量，来证明风控稳定、技术成熟，做很多的量，控制不住风险，就打破了主要目标。在商业模式上，有逐步进阶的过程，现在看上去更像是信贷类公司，未来变成技术输出的公司。

作为技术提供者，和贷款类公司，在资本市场的定价体系是完全不同的，风控稳定性是我们最为追求的。我们能够和20家银行大规模合作，能做到这点已经不容易了，但终究人家对你的技术还在观察期。