本文作者根据自己金融业的经验，总结一下小贷业务的大数据神话、复化率迷信、风险溢价迷信、场景迷信这四大“神话”，并据此进行分析。

回顾年的金融业经历，回顾几年来的业务，有些金融机构似乎绕道而行。基于个人的理解，欢迎以下四个“神话”、不足之处和拍砖！

一、大数据神话

大数据风控制实际上是建立在“理想时代背景”下的。这意味着，您可以使客户的有效信息在线并高效地获取。机构可以根据这些信息，建立非常差别化的风力控制模型或战略，从而最大限度地降低风险成本。他们声称他们的大数据、AI模型比你更了解你。他们说，为了衡量和预测你，他们使用数百个维度的千万种指标和数十种模型。

但是实际上，今天借款人的财政和信用信息在线化的程度仍然不完整，大量信息仍然“像烟囱一样”分散在多个机构中。要收集和分析这些数据，首先必须使用接口或爬虫从多个数据载体中合并。这涉及到大量的技术成本和法律风险。同时，这些数据对客户现金流和信贷状态的描述只是观音标，其完整性和综合性有限，并不比线下风控战略高，双方需要分别优缺点和互补。这样，很多数据都是垃圾或错误的，必然的结果是“Gabagein、Gabagetut”虽然金融技术的内容很多，但信用领域似乎只解决了衡量偿还能力的一个问题。但是如何衡量偿还意志并不容易。

此外，即使信用客户的广度和深度大数据很好，但也面临着业务初期Y值(客户绩效事实)不足、中后期模式随着客户群体迁移逐渐无效等困难。例如，对于经营贷款，需要评估企业经营情况的业务，无论是客户的账面细节还是经营现场，都很难数字化，风控模式需要的关键变量需要业务员现场收集，能够涵盖“大数据”概念，而不是“大数据”概念。

事实上，大数据风控的真正价值实际上体现在第三方欺诈的预防和控制上。第三方欺诈行为通常伪造和操纵大量自然人的身份。可以在物理设备、物理空间、信号基站、IP、wifi等数据上集合。在这个过程中，伪造的APP活动、金融流水等经不起多源数据交叉验证的考验，很容易发现漏洞，这些都可以利用互联网公司强大的数据分析和整合功能来辨别。另外，客户在生产/生活中的异常行为也可以作为信用状态变化的旁证，以预防和控制信用风险。应该说，互联网大数据是对传统信用数据的补充，是有意义的。作为超体手段，性价比更比不上仙风控制，但说这一切都可以，这并不为过。作为壁垒开展的信用工作很容易陷入陷阱。

第二，复华率迷信

随着流量“租金”的提高，贷款机构的利润空间不断压缩，因此贷款机构总是希望提高贷款人的复贷率，从而降低实际流量成本(reloan、topup、展期都是常见的运营方式)。用简单的逻辑计算，如果本机构每个客户的平均福债数为N，则机构的全部客户收购成本可以减少N倍。这样，原本在单一信用假设下，由于高购置成本而不成立的商业模式，可以在N次复债假设下成立。

这个逻辑没有错，但和大数据神话一样，从业机构不能对效果抱有不切实际的期待。机构的复债倾向本身就是有副作用的——多数信用客户，所以总是在位置不足的时候开始贷款，在地位宽裕、未来现金流得到控制的时候自愿减少负债(偿还或提前结算)。有通过提高偿还率降低费用的机构。希望顾客能偿还的时候，能继续维持负债馀额，甚至进一步扩大。(余额存在意味着利差、罚款、各种服务费收入，所以提前还款未必是“好”客户。

信用资金虽然有价格，但很多时候对经营者不那么敏感。因为所有的生产要素都有价格。因为宽松的资金环境一定会增加他的债务。同样，消费信贷的借款人容易抑制物欲，容易冲动地在更低的“工作者”诱惑下消费。当整个市长/市场的贷款机构都在追逐复贷率时，贷款人的债务积累了很多，增加了违约的风险。由于其隐蔽性和市长/市场联系性，这是一个不容忽视的陷阱，一旦发生，就会波及整个市场。

三、风险溢价神话

贷款风险溢价是根据特定贷款业务的风险大小决定贷款利率的提高幅度。当市场的信用规模扩大，金融机构推进市长/市场下沉战略时，业务一定会覆盖更低质量的流量。这时候，为了防止转化率明显下降，贷款机构可以适当降低风气门槛，提高服务价格，以降低由此产生的风险成本。

这个战略的问题是，服务价格逐渐上涨，市场会做出逆向选择。也就是说，高价吸引高危人群。另一方面，由于信贷规模扩大，流量价格加快，形成了“踮脚效应”，降低风气门槛，进行溢价贷款的机构正在被赶出市场。

四、场景神话

从互联网公司转型过来的同事经常说，公司的信用业务没有后劲是因为“场景不足”。我的观点恰恰相反。" "

1）传统金融机构对一些领域覆盖不足，虽然传统金融机构已经介入且规模空间足够大，但只针对优质用户，如汽车抵押、汽车分期等。民间资本的介入则很好补充了银行对于下沉市场用户服务不足的空白。

2）行业发展迅速，市场规模足够大，且产品更新迭代快，能满足信贷产品“刚性强、频率低”的弊端，如3C产品特别是智能手机。

3）服务单价较高但需求量大，且正处风口，如医美分期兴起，是在用户对于医美服务及产品的需求爆发之际，而医美行业的高客单价，成为金融产品解决用户资金不足的服务点。

然而，自从2019年以后，场景分期的热度随之下降，特别是一些早期头部平台纷纷失利，如3C信贷产品分期难做了、医美分期遭遇整顿等等，场景贷从业机构也随之湮没在了普惠金融历史进程中。

而促使上述现象产生的原因，主流的说法是大致是内外两方面。

1）内因

站在信贷产品本身的角度来看，还是金融与场景的融合出现了问题。简单粗暴一点就是金融在该场景当中的应用没有使交易双方有明显的“效率提升感”，反而因为金融的参与，使得交易变得更为繁琐，在此情况下，也就自然而然地会被市场所舍弃，转而选择更有效率的金融工具或者产品。

2）外因

我认为是技术的不断进步、征信数据的持续完善、风控理念的大力创新等因素的助力。正是在上述外部因素的推动下，“泛场景化”下的金融信贷才有理论成为了现实，并最终对传统“重场景”的信贷产品，完成了革新与超越。

由此看出，“场景贷”更像是信贷产品向泛场景化方向发展的一种过渡产品。

除此之外，我还有另一个看法，是从借款人违约方面考虑：场景更多是发现（或创造）客户的借款需求，但无法抑制客户违约，这也是金融机构很在意的。要抑制客户违约，除了产品设计与运营策略，更需要抓手。越是客户在意的东西越是好的抓手，比如征信、熟人关系等。微粒贷为什么违约率低，是因为微信就是很好抓手，如果因为违约限制微信使用，那是多大的不便。

因此，场景没那么重要，抓手才重要！

作者：王小宾；微信公众号：一起侃产品

本文由@并不跳步交叉步 原创发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载。

题图来自 Unsplash，基于 CC0 协议

该文观点仅代表作者本人，人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务。