來源：蘇寧財富資訊
作者：石大龍 蘇寧金融研究院研究員
近年來，電商、銀行、P2P 平臺等參與者紛紛進入消費金融這一數十萬億的藍海市場，例如，阿裡系推出瞭花唄、借唄，蘇寧推出瞭任性貸、任性付；建行推出瞭快貸；平安普惠推出瞭薪金貸 ……
大量的玩傢進入這一領域導致優質客戶日漸稀缺，很多平臺通過放寬用戶準入門檻來擴大規模，但這不可避免導致資產質量下降。2016 年，我國不良貸款 ABS 再度重啟，建設銀行、招商銀行、興業銀行、民生銀行等紛紛發行瞭以信用卡不良貸款為基礎資產的 ABS 產品。
通過這些信用卡不良貸款 ABS 產品的相關要素，我們可以總結出一些信用卡不良貸款的特征。而信用卡不良貸款與互聯網消費金融的不良貸款存在一定程度的共性，由此，通過深入挖掘信用卡的不良情況，可以分析出消費金融業務中哪類人群更容易出現欠款不還的情況。
信用卡不良貸款的基本特征
這裡我們以 17 和萃 1（招商銀行）、17 興瑞 1（興業銀行）、17 鴻富 1（民生銀行）三支信用卡不良貸款 ABS 為分析基礎。
從 ABS 產品發行說明書來看，招商銀行、民生銀行的信用卡不良率均出現瞭明顯的上升趨勢，而這兩傢銀行都是比較典型的零售銀行，信用卡不良快速上升跟放松信用卡準入門檻有較為密切的關系。興業銀行信用卡的不良率近兩年則出現明顯的下降。
從這三傢銀行信用卡不良貸款的情況來看，招商銀行的筆均未償本息金額為 3.53 萬元，興業銀行為 2.64 萬元，民生銀行為 7.54 萬元，三傢銀行差異較大。這背後可能主要有兩方面原因：一方面是三傢銀行的額度管理差異較大；另一方面是催收的效率不同，比如，招商銀行逾期 10 個月的不良貸款回收率達到 16.71%，而民生銀行逾期 7 個月的不良貸款回收率隻有 10.74%。
哪些因素影響不良貸款回收率？
要分析哪類人群最不願意還信用卡，可以通過分析信用卡不良貸款回收率與信用卡用卡人特征的聯系來透析。由於三傢銀行披露的數據類型雷同，我們在此僅展示興業銀行的信用卡不良貸款特征。
首先，來看借款人的年齡與不良貸款回收率的關系（表 2），越年輕的借款人，更願意償還信用卡。
再來看借款人的收入與不良貸款回收率的關系（表 3），與我們通常的直覺不同，收入更高的人群，其信用卡不良貸款的回收率反而越低，這說明這些人可能更不願意還逾期的信用卡欠款。
通過分析借款的授信額度與不良貸款回收率的關系（表 4），可以發現，授信額度越低的人，越願意歸還逾期的借款，而且授信額度低於 2 萬元人群的逾期貸款回收率是大幅高於高授信額度人群的。
最後，來看看借款人職業和不良貸款回收率的關系（表 5），可以看到，白領、金領等優質客群並不是最願意償還信用卡的人群，反而是一線人員的不良貸款回收率最高。
從上述圖表中，我們不難發現：貸款人的年齡越高、收入越高、授信額度越高，其不良貸款回收率越低；個體 & 私營業主的不良貸款回收率明顯低於一線人員和工薪人士。其中，部分結論似乎與我們的認知相反，例如收入越高不良貸款回收率越低。
這背後的原因，可能並不是年齡、收入這些因素真正影響不良貸款回收率，而未償本息餘額可能才是影響不良貸款回收率的真正原因。如表 6 所示，我們可以看到不良貸款未償本息餘額越高，其回收率就越低。這也就能解釋，為什麼收入越高不良貸款回收率越低，因為高收入人群的貸款額度可能較高，發生不良後本息餘額就比較高，所以回收率較低。
我們繪制瞭三傢銀行筆均未嘗本息餘額與回收率的散點圖（圖 2），從這個圖不難發現，未償本息餘額與不良貸款回收率之間有明顯的負相關，隨著未償本息餘額的提高，回收率越來越低。
還有哪些因素影響不良貸款回收率？
上文我們論證瞭筆均未償本息餘額是影響不良貸款回收率最重要的因素，那其他因素（例如收入）對不良貸款的回收率影響就不明顯嗎？
在此僅以收入來分析，其他可能影響不良貸款回收率的因素還有貸款人職業、年齡、城市等因素，我們留待以後分析。
對於收入對不良貸款回收率的影響，我們簡單做瞭一個統計建模來分析，將信用卡使用人的收入分為 0~5 萬元、5~10 萬元、10~15 萬元、15~20 萬元、20~50 萬元以上這 5 個不同區間，分析不同區間收入人群的不良貸款回收率。具體統計模型的結果在此不列示，僅給出相應結論：
如果一個借款人的收入很高，而且其貸款額度較低的話，這種人的不良貸款回收率是比較高的。
但是，高收入對不良貸款回收率的提升並不十分明顯，我們模型的結果顯示高收入人群（20~50 萬元）相比低收入人群（0~5 萬元），其不良貸款回收率隻能提高 2.8 個百分點。
相反，筆均貸款餘額下降 2 萬元，不良貸款回收率就能提高超過 3 個百分點。現實生活中，收入越高的人貸款可能越多，他的高收入帶來的不良貸款回收率提升很容易被貸款額的提升所抵消。
對互金平臺消費金融業務的啟示
當下大部分互聯網金融平臺的消費金融業務都是給予客戶初始信貸額度，然後隨著借款人在平臺上借款的次數、還款的情況，逐步提升貸款額度。這種動態的額度管理方法在一定程度上解決瞭 " 貸款額度越高，不良貸款回收率越低 " 的問題。
然而，這種方法看似合理，但同樣存在比較突出的風險。最為突出的就是 " 多頭借貸 " 的風險，部分借款人可能會通過多頭借貸、借新還舊、以貸養貸的形式，提高自身的授信額度，這種多頭借貸很容易導致借款人的債務快速膨脹。一旦出現違約情況，所有平臺都將遭受損失。
因此，互金平臺應盡量避免為瞭爭取客戶而采取超額授信，也需要避免因為額度過低而失去客戶。同時，平臺之間可以加強信息共享機制，規避多頭借貸風險。當然，在各平臺視數據為核心競爭力的背景下，此路漫漫。
