王剑：普惠金融要义 信贷与财富业务的千人千面难题

　　¶意见÷领袖κ | 王剑

　¾　来ó源：王剑的角度

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　　一、普惠金融的公⇑式Ï

　　普惠金µ融是指以合适的成本向社会偏弱势的群体提供金融服务∋。这些群体包括小微企业、城乡低收入ζ人群、贫困人群、残疾人、老年人等。我们暂时将他们统称为“普惠客群”。

　　这里的金融服务是丰富多元的，包括资产业务——主要是指普惠信贷，给这些人放贷。也包括负债业务，比如存款或财富业务。虽然这些人的财富可能不多，但也不能说他们钱少就放存款算了，没机会买资管产品，这种æ想法违背普惠原则。因此，就有了普惠财富业务。普惠信贷和普惠财富，可能是目前普ਪ惠金融中最令人关注¢的两项业务。

　　普惠金融不是慈善事业，因此是追求商业可持续的，是一门能够创造合理利润的生意。因此૥，普惠金融是一种兼顾Β经济价ν值和社会价值的商业活动。但这种兼顾很难，难就难在成本控制。因为普惠客群量大、分散，单客价值量小，很难形成合理利润。

　　我们先☞从一个最简单的收入、成本公式出ñ发ø：

　　首先，由于普惠客群体量很小，因此每位客户能为金融机构贡献的收入（单客૪收入）是很低的，如果不能设法压降单客成本，则会导致无法实现单客是盈利的。因ϒ此，普惠金融的第一项任务：压降单客ફ成本。

　　‌然后，即使单客实现了盈利，这笔单客盈利（毛利）也是非常微薄的，那么，如果客户数不够多，就会导致总毛利还不能覆盖固定成本。这里的固定成本是指开办一家金融机构所需要的固定成本，这可能不是一个小数字。因此，客户数越大ਊ越好。因此，普惠金融的第二项任务：扩大客—户数。

　　二、千人ੈ千面ઘ¬的难题

　　先看第一项任“务À：压降单客成本。👽

　　普惠金融单客成本之所઼以很高，是因为，最典型¬的两种业务普惠信贷和普惠财富，ੌ是高度定制化、个性化的，不是简单的标准化业务，这就会产生很高的单客成本。这种业务，可称为“千人千面”的业务。

š　♧　1、普惠ⓐ信贷

　　以小微ê信贷的台州模式为例੓。台州模式是我国小微信贷业务的经典模式ρ，在信息技术成熟之前，已经成熟运行了很多年了。跟大型企业的贷款不同，对于零散的小微企业或个体户，是很难通过简单的几张表格的信息来判断其还款能力和还款意愿的。因此，很多人会说，小微企业风险高。

　　事实上，“小微企业风险高ઠ”这૤句话，&#25bc;既对，又不对。

　　首先，小微企业单个体量小，很多企业会不小心就关张大吉Θ，所以风险确实&#263f;是大。这是从整体ⓢ而言。

　　其次，如果就个体ࣻ而言，有时会有不同的结论。如果某一家小微☜企业摆在面前，其业务较为单一、清晰，信息也不难获取，风险其实不难判જ断。相反，有时遇到一些大中型企业，看似实力雄厚，但信息有时也并不太透明，有时还负债水平较高，真遇到事，风险其实也不小。所以，如果从个体而言，真不一定是谁的风险高。

　ਨ　但ϑ是，面对一大堆小微企业，逐一走访尽调，效果可能是好▦的，只是太费劲了。所以，可以说，普惠信贷不是风险高，是风险审查的成本高。

　　台州模´式解决这一问题的方法，就是按照ੌ类似社区银行的做法，让业务员深入Ζ到村、社当中，长期扎根当地，日久见人心，并掌握一些快速尽调的方法，然后在这种长期关系中去获取客户足够的信息。

੥　　而这背后需要客户经理超高的技艺。小微客户经理掌握了从方方面面获取客户信息的能力，很多是无法言传的“软信息”，最终对客户的人品Ù形成判断。我听过最令人吃惊的例子，是一位前辈从ο客户抖烟灰的小动作中都能观察出来这人的诚信度和性格。

　　换言之ü，这一模式下，是用时间沉淀的软信息来压降了单客成本。但可复ο制性差，客户经理入↔门需要较长时间。

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　　2、普੨惠财富

　　普惠财富作为负债端业务，难度远远大于普惠信贷。因为，它需要更加详细的客户信息。而且，财富业务比信贷业务更难的一点是：财富业务客户并ⓓ不知道自己该投资于什么（自己不知道自己要什么），信贷ò业务的信息不对称是单向的（放贷人担心自己不够了解客户，但客户了解自己），而财富业务‘则是双向的，一开始双方都不知道客户要什么。

　　财富业务的精髓，是服务者通过了‍解客户信息，为其量身定做财富方案，并建议客户这样做。真正意义的财富管理，是服务者和客户经过深入沟通交谈，基于自≥己的专业能力，为客户制定方案。然后再基于此方案，挑选合适的Ù金融产品，完成配置。因此，其单客成本非常高，这也导致了大家一提及财富管理，都会先想到高净值客户。

　　所以也不难理解，在信息技术‎成熟之前，×国内还没有👽非常成熟的面向大众的普惠财富业务，普惠客群平时也就是存点钱，并且定期存款居多。这些普惠客户未能享受财富业务，这是一种遗憾。

　　ષ再看第二项任务：扩大客ý户数。ੜ

　　普惠信贷的台州模式，早期的方法就比较原始，让客户经理&#256e;去扫街、ⓔ陌拜­，一家一家做，效率自然不高。后来借助一些“圈”和“链”，商圈、商会、村社、产业链、供应链等，效率有所提升。普惠财富业务也是同理，很难扩大客户量。

>　　三、现代Ǝ信息技术”加持

　　毫无疑问，š现代信息技术的出现，尤▥其是数字化的出现，对上面õ两项任务的完成，是有重大帮助的。当然，这些技术的引进，同样也带来一些其他成本。

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　　1、普惠信贷Ê

　　普惠信贷似乎是大数据在ý金融领域应用得较⊄为Ð成功的一个例子。

　　互联网普及了十多年之后，网民在网⊇络上留下了大量的活动痕迹，我们给这些痕迹取了一个时髦的称呼，大数据。有了大数据，放贷者便能分析出来这些人到底诚信度如何，包括还款Ö能力、还款意愿。2013年，银行和互联网平台开始试水纯线上放贷（完全没在线下见过客户），到了今天，这已经是一项非常成熟的业″务了。

　　而且，Ò随着软硬件技术的提升，获取大数据和客户信息的能力还在提高。比如，上文提到过的，从客户抖烟灰的小动作来判断诚信的实例，或许哪一天也能让机器做到。现在的硬件⇐和网速已经能够支持高清视频，通过人工智能等技术，能够捕捉人的表情和肌肤变化。☻

　　但是，这些技术非常昂贵，这便导致了公式中的“固定‚成本”&#25a0;可能较高。因此，这种依赖信息技术的互联网业务，对客户数有着更加迫切的渴求。如果客户数不够，业务的毛利无法覆盖固定成本。因此υ，互联网信贷和其他互联网业务，对流量有着执着的追求。

　　此外，这些技术还有另外一块成本，即采购大<数据的成本，计入单客成本。这个成本目前也不低，导致纯线上放贷只能以一个较高利率才能覆盖成本。因此，目前大部分纯线上放贷利率较高，只有资质较为下沉的客户才能▣承受这种利率，由此其客户群体划分了出来，与传统银行的客户重叠度不高。目前，有很多政府部门在做大数据的工作，希望整理好大数据，提供给全社会使用，这样ੜ能降低成本。

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　　2、ä普惠财富

　　目前已有多≥家机构在尝试纯线上财富业务，称为“智能投顾”。和前文的纯线上放贷一样，希望通过掌握客户足够多的信息，由系统自动完成客户ς财富配置方案的制定。截至目前有一些成果，但还没有太成熟的案例。可能是互联网上所能获取的信息，还不足以对一个人的财富管理需求进行充分的刻画。我们继续期待着未来数据和技术更为先进之后，会有所突破，让财સ富业务惠及更多普惠客群。

　　(本文作者介绍：中国人民大学金融学硕士，CFA持牌人，曾供职于浙商证券、光大证券研究所，担任金融行业分析&#263b;师ࣻ，2018年加盟国信证券，任金融业首席分析师。) Å

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中国人民大学金融学硕士，CFA∃持牌人，曾供职于浙商证券、光大证券研究所，担任੩金融行业分析师，2018年加盟国信证券，任Á金融业首席分析师。

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