(新)消費(fèi)金融壞賬率研究報告新消費(fèi)金融作為傳統(tǒng)消費(fèi)金融與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)深度融合的產(chǎn)物，其服務(wù)客群更廣泛、產(chǎn)品形式更多元、審批效率更高，但同時也因客群下沉、線上化運(yùn)營等特點(diǎn)，壞賬率問題始終是行業(yè)關(guān)注的核心。近年來，隨著宏觀經(jīng)濟(jì)波動、行業(yè)競爭加劇及監(jiān)管政策調(diào)整，新消費(fèi)金融壞賬率呈現(xiàn)出結(jié)構(gòu)性變化特征，需從多維視角深入分析其形成機(jī)制與演化規(guī)律。從客群特征看，新消費(fèi)金融主要服務(wù)傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)覆蓋不足的“次級客戶”，包括藍(lán)領(lǐng)工人、自由職業(yè)者、新市民等群體。這類客群普遍存在收入穩(wěn)定性較弱、征信記錄缺失或不完善、抗風(fēng)險能力較差等特點(diǎn)。數(shù)據(jù)顯示，2023年國內(nèi)新消費(fèi)金融用戶中，月收入低于5000元的占比達(dá)62%，其中30%的用戶為征信白戶。在經(jīng)濟(jì)下行周期中，該類客群的收入波動直接導(dǎo)致還款能力下降，2022年以來，受疫情反復(fù)和部分行業(yè)裁員潮影響，新消費(fèi)金融行業(yè)的首逾率（首次逾期率）較2019年上升了2.3個百分點(diǎn)，其中制造業(yè)、服務(wù)業(yè)藍(lán)領(lǐng)客群的首逾率增幅尤為顯著。此外，年輕一代消費(fèi)者的消費(fèi)觀念更趨超前，部分用戶存在過度借貸、多頭借貸現(xiàn)象，進(jìn)一步推高了壞賬風(fēng)險。據(jù)某第三方征信機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)，2023年新消費(fèi)金融用戶中，同時在3家及以上平臺借款的比例達(dá)18.7%，此類用戶的壞賬率是單一借款用戶的3.5倍。產(chǎn)品設(shè)計層面，新消費(fèi)金融產(chǎn)品的同質(zhì)化競爭加劇了風(fēng)險積聚。為快速搶占市場份額，部分機(jī)構(gòu)推出高額度、短周期、低門檻的現(xiàn)金貸產(chǎn)品，甚至采取“以貸養(yǎng)貸”的模式維系用戶。這類產(chǎn)品的實(shí)際年化利率往往處于監(jiān)管紅線邊緣，借款人的債務(wù)負(fù)擔(dān)較重。以某互聯(lián)網(wǎng)平臺的“小額速貸”產(chǎn)品為例，其平均借款周期為3個月，年化利率約24%，借款人若未能按期還款，違約金和罰息將導(dǎo)致債務(wù)在短期內(nèi)快速膨脹。此外，場景分期產(chǎn)品雖然依托真實(shí)消費(fèi)場景，風(fēng)險相對可控，但部分機(jī)構(gòu)為擴(kuò)大規(guī)模，將場景分期資金變相轉(zhuǎn)化為現(xiàn)金貸，或與商戶合謀虛構(gòu)交易，導(dǎo)致場景真實(shí)性核驗(yàn)失效。2023年，某持牌消費(fèi)金融公司因場景分期業(yè)務(wù)違規(guī)，導(dǎo)致相關(guān)產(chǎn)品壞賬率突破8%，遠(yuǎn)高于行業(yè)平均水平。風(fēng)控體系的有效性直接決定壞賬率水平。新消費(fèi)金融機(jī)構(gòu)普遍采用大數(shù)據(jù)風(fēng)控模型，通過用戶行為數(shù)據(jù)、社交數(shù)據(jù)、消費(fèi)數(shù)據(jù)等替代變量評估信用風(fēng)險。然而，這類模型存在數(shù)據(jù)孤島、特征漂移、過度依賴算法等問題。一方面，不同平臺間的數(shù)據(jù)難以共享，導(dǎo)致對用戶的整體負(fù)債情況和信用狀況評估失真；另一方面，當(dāng)宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境或用戶行為模式發(fā)生變化時，風(fēng)控模型的預(yù)測精度會顯著下降。例如，2022年某頭部互聯(lián)網(wǎng)金融平臺的風(fēng)控模型因未能及時納入疫情對用戶收入的影響因素，導(dǎo)致其壞賬率在半年內(nèi)上升了1.8個百分點(diǎn)。此外，部分機(jī)構(gòu)為追求審批效率，簡化風(fēng)控流程，甚至出現(xiàn)“秒批”現(xiàn)象，使得高風(fēng)險用戶得以準(zhǔn)入。在催收環(huán)節(jié)，由于監(jiān)管對暴力催收的嚴(yán)格限制，部分機(jī)構(gòu)的催收效果大打折扣，尤其是在借款人失聯(lián)或惡意拖欠的情況下，壞賬核銷率明顯上升。宏觀經(jīng)濟(jì)與監(jiān)管政策是影響壞賬率的外部關(guān)鍵變量。2020年以來，國內(nèi)經(jīng)濟(jì)增速放緩，居民可支配收入增長乏力，直接削弱了借款人的還款能力。數(shù)據(jù)顯示，新消費(fèi)金融壞賬率與GDP增速呈現(xiàn)顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，GDP增速每下降1個百分點(diǎn)，行業(yè)壞賬率約上升0.3-0.5個百分點(diǎn)。同時，房地產(chǎn)市場調(diào)整、部分行業(yè)（如教培、互聯(lián)網(wǎng)）裁員潮等因素，導(dǎo)致特定客群的違約風(fēng)險集中爆發(fā)。監(jiān)管政策方面，2021年《關(guān)于進(jìn)一步規(guī)范商業(yè)銀行互聯(lián)網(wǎng)貸款業(yè)務(wù)的通知》、2022年《關(guān)于規(guī)范消費(fèi)金融公司異地貸款業(yè)務(wù)有關(guān)事項的通知》等政策的出臺，對跨區(qū)域經(jīng)營、聯(lián)合貸款、出資比例等進(jìn)行了限制，部分機(jī)構(gòu)因業(yè)務(wù)調(diào)整導(dǎo)致客戶流失和資產(chǎn)質(zhì)量惡化。此外，利率上限規(guī)定使得高風(fēng)險高收益的風(fēng)險定價模式難以為繼，部分機(jī)構(gòu)被迫收縮高風(fēng)險業(yè)務(wù)，存量高風(fēng)險資產(chǎn)的壞賬率進(jìn)一步暴露。行業(yè)競爭格局的變化也對壞賬率產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。隨著持牌消費(fèi)金融公司數(shù)量的增加（截至2023年6月已達(dá)30家），以及互聯(lián)網(wǎng)平臺的深度參與，新消費(fèi)金融市場競爭日趨激烈。為爭奪用戶，部分機(jī)構(gòu)采取降低利率、放寬授信條件、增加營銷投入等手段，導(dǎo)致風(fēng)險定價與風(fēng)險水平不匹配。例如，2023年部分平臺為獲取流量，推出“首單免息”“零手續(xù)費(fèi)”等優(yōu)惠活動，吸引了大量下沉用戶，但由于風(fēng)控未能同步跟進(jìn)，相關(guān)產(chǎn)品的壞賬率較普通產(chǎn)品高出2-3個百分點(diǎn)。此外，助貸模式的快速發(fā)展使得風(fēng)險在不同機(jī)構(gòu)間傳遞，當(dāng)核心企業(yè)或合作機(jī)構(gòu)出現(xiàn)風(fēng)險問題時，可能引發(fā)連鎖反應(yīng)。2022年某助貸平臺因合作機(jī)構(gòu)違規(guī)放貸被查處，導(dǎo)致與其合作的多家持牌機(jī)構(gòu)壞賬率集體上升?？腿盒庞靡庾R和金融素養(yǎng)的不足也是壞賬率高企的重要原因。新消費(fèi)金融的主要客群為年輕人，其中部分用戶缺乏基本的金融知識，對貸款利率、還款方式、逾期后果等認(rèn)知不足，容易陷入過度借貸陷阱。例如，部分用戶在借款時僅關(guān)注月供金額，忽視了總利息成本，導(dǎo)致債務(wù)累積；還有用戶將消費(fèi)貸款用于投資、賭博等非消費(fèi)領(lǐng)域，增加了還款風(fēng)險。此外，部分用戶存在“破窗效應(yīng)”，認(rèn)為小額貸款逾期影響不大，進(jìn)而導(dǎo)致逾期行為蔓延。在催收過程中，部分用戶通過更換聯(lián)系方式、逃避還款等方式惡意拖欠，進(jìn)一步推高了壞賬率。資產(chǎn)質(zhì)量分類與撥備計提的審慎性對壞賬率的真實(shí)反映至關(guān)重要。部分新消費(fèi)金融機(jī)構(gòu)為粉飾報表，通過調(diào)整資產(chǎn)分類標(biāo)準(zhǔn)、延遲逾期認(rèn)定時間等方式掩蓋不良資產(chǎn)。例如，將逾期60天以上的貸款仍歸類為關(guān)注類，而非不良類，導(dǎo)致賬面壞賬率低于實(shí)際風(fēng)險水平。在撥備計提方面，部分機(jī)構(gòu)撥備覆蓋率不足，難以應(yīng)對潛在的壞賬風(fēng)險。2023年，某持牌消費(fèi)金融公司因撥備計提不足，在不良貸款大幅增加時，出現(xiàn)凈利潤大幅下滑甚至虧損的情況。此外，資產(chǎn)證券化（ABS）業(yè)務(wù)的發(fā)展使得部分機(jī)構(gòu)將高風(fēng)險資產(chǎn)打包出售，雖然短期內(nèi)降低了賬面壞賬率，但并未真正化解風(fēng)險，反而可能通過金融市場將風(fēng)險傳遞給其他投資者。技術(shù)風(fēng)險與操作風(fēng)險對壞賬率的影響不容忽視。新消費(fèi)金融高度依賴信息技術(shù)系統(tǒng)，系統(tǒng)漏洞、網(wǎng)絡(luò)攻擊、數(shù)據(jù)泄露等技術(shù)風(fēng)險可能導(dǎo)致風(fēng)控失效或客戶信息丟失，進(jìn)而引發(fā)信用風(fēng)險。例如，2021年某消費(fèi)金融公司的核心系統(tǒng)因遭受黑客攻擊，導(dǎo)致風(fēng)控模型暫時失效，期間審批通過的部分貸款出現(xiàn)較高的逾期率。操作風(fēng)險主要表現(xiàn)為內(nèi)部員工違規(guī)操作、fraud行為等。部分機(jī)構(gòu)的客戶經(jīng)理為完成業(yè)績指標(biāo)，協(xié)助客戶偽造資料、虛報收入，或與中介勾結(jié)騙取貸款，這類行為直接導(dǎo)致不良貸款的產(chǎn)生。據(jù)行業(yè)統(tǒng)計，因操作風(fēng)險引發(fā)的壞賬占比約為5%-10%，是不可忽視的風(fēng)險點(diǎn)。國際經(jīng)驗(yàn)對國內(nèi)新消費(fèi)金融壞賬率管理具有借鑒意義。美國消費(fèi)金融市場發(fā)展成熟，其通過完善的征信體系（如Equifax、Experian、TransUnion三大征信局）、多元化的風(fēng)險分散機(jī)制（如信用違約互換、資產(chǎn)證券化）、嚴(yán)格的監(jiān)管框架（如《多德-弗蘭克法案》）有效控制壞賬風(fēng)險。日本消費(fèi)金融行業(yè)在經(jīng)歷2000年代的壞賬危機(jī)后，通過引入個人破產(chǎn)制度、規(guī)范利率上限、加強(qiáng)行業(yè)自律等措施，使行業(yè)壞賬率逐步下降。國內(nèi)機(jī)構(gòu)可借鑒國際經(jīng)驗(yàn)，加強(qiáng)征信體系建設(shè)，推動數(shù)據(jù)共享，完善風(fēng)險定價機(jī)制，同時加強(qiáng)與保險、擔(dān)保等機(jī)構(gòu)合作，分散信用風(fēng)險。未來，新消費(fèi)金融壞賬率的走勢將取決于多重因素的綜合作用。從宏觀經(jīng)濟(jì)看，若經(jīng)濟(jì)逐步企穩(wěn)回升，居民收入增長恢復(fù)，壞賬率有望逐步下降；反之，若經(jīng)濟(jì)下行壓力持續(xù)，壞賬率可能進(jìn)一步攀升。監(jiān)管政策方面，預(yù)計將繼續(xù)堅持“嚴(yán)監(jiān)管、防風(fēng)險”的導(dǎo)向，推動行業(yè)規(guī)范化發(fā)展，短期內(nèi)可能對部分機(jī)構(gòu)的資產(chǎn)質(zhì)量造成壓力，但長期有利于降低系統(tǒng)性風(fēng)險。技術(shù)創(chuàng)新方面，隨著人工智能、區(qū)塊鏈、大數(shù)據(jù)等技術(shù)在風(fēng)控領(lǐng)域的深入應(yīng)用，風(fēng)控模型的準(zhǔn)確性和有效性將不斷提升，有助于降低壞賬率。此外，行業(yè)整合可能加速，部分風(fēng)控能力弱、資產(chǎn)質(zhì)量差的機(jī)構(gòu)將被淘汰，行業(yè)整體壞賬率水平有望優(yōu)化。為有效控制壞賬率，新消費(fèi)金融機(jī)構(gòu)需采取綜合措施。在客群定位上，應(yīng)堅持“小額分散”原則，避免過度集中于單一高風(fēng)險客群；在產(chǎn)品設(shè)計上，需加強(qiáng)場景真實(shí)性核驗(yàn)，合理設(shè)置額度、期限和利率，確保風(fēng)險與收益匹配；在風(fēng)控體系上，應(yīng)構(gòu)建多維度風(fēng)控模型，整合內(nèi)外部數(shù)據(jù)，加強(qiáng)模型的動態(tài)迭代和驗(yàn)證，同時優(yōu)化審批流程，平衡效率與風(fēng)險；在催收環(huán)節(jié)，需采用合規(guī)、高效的催收手段，加強(qiáng)與借款人的溝通，提升還款意愿。此外，還需加強(qiáng)客戶教育，提升用戶的金融素養(yǎng)和信用意識，從源頭上降低違約風(fēng)險。監(jiān)管部門應(yīng)進(jìn)一步完善征信體系，推動數(shù)據(jù)共享，同時加強(qiáng)對行業(yè)的審慎