短短三年，互联网金融在中国经历了从“神圣化”到“污名化”的急剧转折，风起云涌的互金行业从云端滑落，无数从业者开始转型、试图逃离，资本泡沫迅速破灭。在当下遇冷的行业低潮期，更加需要对行业发展进行正本清源，让真正有价值的创新在沉淀与思考中前行。进入高合规时代后，行业的马太效应会加速显现，那些真正的互联网科技和真正的金融创新依然是推动经济社会发展的重要力量。
2016年，互联网金融行业正式迎来监管时代。党中央国务院高度重视互联网金融发展和风险防范工作，相继发布了一系列互联网金融风险整治的相关文件。2016年4月，国务院办公厅印发《互联网金融风险专项整治工作实施方案的通知》。8月，银监会联合四部委正式发布《网络借贷信息中介机构业务活动管理暂行办法》。10月，国务院办公厅发布《互联网金融风险专项整治工作实施方案》（以下简作《专项整治方案》），宣布成立领导小组对互联网金融开展专项整治工作。同时，中国人民银行、银监会、证监会、保监会会同工业和信息化部、公安部、工商总局、国家互联网信息办公室等部委也提出了对借贷风险、股权众筹风险、保险风险以及非银行支付机构风险的专项整治实施方案。这标志着互联网金融的套利时代宣告结束，低门槛的圈地游戏就此终结。
《专项整治方案》责成领导小组组织对各领域、各地区清理整顿情况进行验收。领导小组办公室进行汇总，形成总体报告和建立健全互联网金融监管长效机制的建议，由人民银行会同相关部门报国务院，此项工作应于2017年3月底前完成。整治工作开始至今已历10个月，对互联网金融的产品、业务模式和风控流程都产生了深刻影响，一场行业的大变革已扑面而来。
九成平台受冲击，资产端形态受限制
网贷办法中业界最为关注的“红线”是对借款额度的限制。设置借款限额，是为了贯彻“资产端小而分散、资金端大而集中”的基本监管逻辑。就平台而言，九成以上平台将受冲击。根据压力测试显示，抽查样本中超过96%的平台不满足限贷额度，占待还金额高达73%。相关数据统计显示，在网贷平台6000亿元待收额中有4000亿元超过限额门槛，整改期12个月后仍将有1600亿元待还资金不符合借款限额要求。即便增量资产符合要求，存量的“去限额”也将是一个漫长而痛苦的过程。就资产端形态而言，大部分现行资产类别将受限制。受借贷限额影响，大额企业借款、房抵赎楼等房贷业务、部分车贷业务、供应链金融及保理业务等基础资产都将超过限额“红线”。预计80%以上的房产抵押类业务都将暂停，甚至连三四线城市的房抵与赎楼业务也将无法开展。
除借款限额“红线”外，网贷平台还将面临银行资金存管、信息披露、EDI（在线数据与交易处理经营许可证）许可证或ICP（电信业务经营许可证）许可证等的一道道合规性门槛。以银行资金存管为例，开展起来困难重重，一方面银行由于无法明确资金流向，不愿意为平台承担风险，对资金存管的风控和收益率提出较高要求；另一方面网贷平台会因为银行资金存管而大幅提高人力成本，因此大量的中小平台会因为银行资金存管不合规而停业退出。
合规压力不是关键，生存压力才是问题
尽管会有大量中小平台倒在监管合规的门槛上，但更值得关注的是，后续是否还会有更多平台倒在合规后的可持续发展问题上。受借款限额影响，抵押类贷款、涉房业务、大额项目融资等都不能作为网贷平台的基础资产。网贷平台只能向符合小额分散要求的消费类信贷（又称“消费金融”）或在线理财等业务转型。然而，这些转型方向在发展逻辑上未必行得通。
消费金融的小额分散并未实现风险的分散。收益率覆盖违约率的“大数定律”并不适用于消费金融。大数定律只有在保险行业这种违约事件相互独立时才能生效，而消费金融借贷者的还款能力受经济形势的影响较大，较易发生相互牵连的系统性信用风险。在现有风控机制未发生实质性革新的情况下，小额分散并不能对冲系统性风险。除此之外，消费金融往往定位于信用卡难以覆盖的客户群体，资金价格较高，也是最容易发生逆向选择的信贷领域。
在线理财公司的套利空间逐步收窄。以往对接债权收益权转让等非标资产的在线理财平台，会因为网贷平台的借贷限额而找不到合适的资产。而销售银行理财、私募基金、公募基金等产品将会受到越来越严格的牌照监管限制，且盈利空间很小。对于大额交易的私募理财产品，更适宜在线下拓展。
转型思路不明晰，新规落地存质疑
监管本意是要回归“小额分散”的普惠金融，解决小微企业的融资困境，促使网贷平台从信用中介回归到信息中介。监管的出发点是正确的，然而监管能否真正落地还要受制于现实条件的种种约束。
从微观规则实施来看，借款限额“红线”落地仍需配套细则。目前网贷平台尚未纳入央行征信体系，网贷行业内也没有建立一个统一的信息共享系统，各个平台之间的借贷信息尚不透明也不共享，缺少公允的第三方途径来核对借款人在各家平台上的整体借款情况。理论上存在借款主体在借款上限满额后，另以家人名义、新注册公司或子公司之名再次融资，或者不同借款主体以同一个项目提出借款要求，让借款限额形同虚设。除此之外，存量超限额资产如何平稳退出仍存疑虑。整改期限截止时，网贷平台如果同时抽贷，将会导致涉事融资企业资金链断裂，甚至引发经济金融风险。
从中观行业发展来看，信用中介转向信息中介难以一蹴而就。真正意义上的互联网金融核心是“去中介化”，让资金融通双方直接接触，变间接融资为直接融资，改变传统金融中介在资金融通中的主导地位。现实中，我国绝大部分互联网金融更多集中在应用模式与市场需求的创新，并没在风险控制领域实现技术创新。网贷平台非但没有实现“去中介”，更是直接介入交易，以互联网平台作为新的信用中介，本质上成为担保机构或没有牌照的“影子银行”。这并非中国特例，即便美国也只有两三家属于真正的平台运营模式，其他也都采用网络贷款模式。从监管逻辑来讲，对于本质上是金融中介的网贷平台，可纳入传统间接融资机构关于资本要求、杠杆率、拨备率、流动性等的监管框架。对于纯粹的信息中介平台，可纳入以信息披露和受托责任为主的直接融资监管框架。“一刀切”的让信用中介在一年之内转向信息中介，目前有多少平台能够成功转型、转型后的商业模式是什么并不明晰，转型效果及后续影响也不确定。
互联网金融最核心的问题是提高效率，小额分散时代的互联网金融更是如此。提高效率集中在两个方面，一个是提高获取客户的效率，另一个是提高风险控制的效率。所以，互联网金融的竞争力也取决于能否有效降低获客成本，以及能否有效提升风控水平这两大方面。此时互联网金融的平台流量成为一个先决条件：有了规模化的流量基础，才有可能批量获得一定规模的有效用户；有了规模化的流量基础，才会积累一定广度和深度的数据，才有可能进行互联网的风控创新。于是，那些以“长尾理论”、“草根金融”为价值创造源泉的互联网金融，都不约而同的走向追求“流量模式”的发展道路。流量模式的进入门槛并不高，然而流量只是互联网金融的必要条件，而非充分条件，真正的互联网金融创新还需要更为复杂和严苛的基础条件。于是，实质上高门槛下的互联网金融创新，必然会走向寡头垄断的行业格局。
流量模式的马太效应显现
流量模式起源于以PC端为主导的网络时代，先是免费讨好流量群体，在不断做大流量后，从广告、游戏等途径转化流量，从流量以外获得收入，又被称作“羊毛出在狗身上”。金融交易也是互联网流量的一个很好转换变现途径。过去一个时期，流量模式在资本市场很受追捧，似乎不惜一切代价耗资吸引客户和流量要比实现商业盈利重要得多。当BAT等网络巨头在PC端就已垄断大部分客户流量时，到了移动互联网时代，小公司还会有多少流量机会？同样的流量，大公司和小公司进行流量转化的难易程度会是相同的吗？互联网流量就一定意味着同等规模的金融交易吗？
移动互联网时代小公司难获大流量。一方面，移动互联网的特征是碎片化、个性化和精细化，有什么样的产品就会吸引什么样的客户，而不是PC端追求广泛大流量的客户、再去进行用户转化。真正大流量的平台也就为数不多的几家，出于用户习惯，小公司很难再获得大流量。另一方面，互联网用户对金融产品的忠诚度并不高，几乎所有的金融平台都面临着客户粘性差的困惑。在刚性兑付的环境下，客户非常容易在不同平台之间比较生息产品的期限与收益、借贷产品的期限与利息，尤其低端客户对产品的收益或利息非常敏感，而对平台或产品本身忠诚度不高。
大公司更容易基于场景实现互联网流量的有效转化。流量的核心是转化率，不能转化的流量没有任何价值，只能带来更多的运营成本。然而，越是大流量、场景化的互联网公司，转化的途径越多、方式越灵活，甚至有可能在一夜之间大举突破。以腾讯为例，微信通过“微信红包”、“滴滴打车”短时间内实现绑卡用户超过2亿规模，一举击破阿里多年来辛苦建立的支付场景壁垒，成功踏入包括支付、理财、小微贷多元发展的互联网金融领域，完美实现了社交流量向金融流量的有效转化。相比之下，小公司千辛万苦积累的流量很难找到金融变现的突破口，稍微出现付费行为就可能引发客户流失，金融变现的用户更是非常少，都不太可能形成较大规模。
互联网流量并不意味着同等规模的金融交易。对于那些本质上是金融机构的信用类网贷平台、网络小贷和信用贷等机构，像普通的金融机构一样，其发展规模必然要受到资本金的约束。另外，信用风险有很强的“顺周期性”，在经济下行周期，如果风控技术水平没有显著改善，那么客户规模和交易规模越大，就意味着更大的金融风险。
围绕风控的互联网技术革新门槛过高
有了流量才会有数据，有了数据才会有互联网的风控创新。那些能够通过互联网技术实现风控革新的企业，一方面通过大流量奠定了数据的宽度和深度，另一方面具备了强大的数据处理能力。在国内来讲，符合上述条件的企业无非就是为数不多的几家网络巨头，即便在国际上也只有少数大公司。
案例：阿里小贷利用互联网技术进行量化交易。阿里巴巴依托自身在网络体系内的巨大客户数据优势，将一系列有利于进行风险判别的客户数据，如交易数据、客户评价度数、货运数据、口碑评价、认证信息等进行量化处理，同时引入如海关、税务、电力、水务等方面的数据进行数据整合，从而形成阿里金融独特的风控标准。在此基础上建立一套纯粹的定量化贷款发放模型和中小企业贷款的数据库模型。
理论上讲，这种利用互联网技术的量化交易极大提升了贷款效率，不但去除了传统金融机构的基础性作用，而且突破了传统金融机构无法完成的交易效率。然而现实中，量化交易的参数设置充满了太多不确定性。各种精算和测试模型都需要经过相当长时期相关经济数据的积累和研究、需要在金融市场实践中不断碰撞、需要建立极为庞大的实践数据库，才能具备一定的合理性。
前段时间网贷平台兑付风险频发，资金对平台的信任度降低，投资人趋于理性，转而回流传统金融机构或大背景的平台。而且越来越多的平台开始意识到，相比于在资金端拼流量而言，资产端发生风险带来的损失会更加严重，于是逐渐从客户流量与资金的争夺转向资产端的比拼，进一步回归金融的本质。2016年起，微信支付和支付宝先后采取提现收费，也正说明了网络巨头已从以支付场景吸引客户流量的竞争中脱身，转而进入互联网金融发展的下半场：资产端创新时代。
资产端创新之一：如何寻找生息资产
随着“小额分散”监管导向的落地，未来消费金融和小额信贷必然面临如何有效寻找生息资产的问题，也就是如何低成本、规模化的寻找借贷者。所以金融服务的场景化输出成为核心竞争力。互联网巨头阿里、京东等借助成熟的电商平台早已构建了面对C端的消费信贷应用场景，甚至形成了场景的生态化（花钱、赚钱、经验分享）。相比之下，传统金融机构起步晚，通过电商、理财等打造的各式平台始终难以高频场景的方式输出金融产品，面临客户流量低、客户粘性差的困惑。但是平安集团通过产业整合走出了一条传统金融机构场景化平台建设的突围之路。
案例：中国平安以产业整合再造新场景输出。以传统金融业务起家的中国平安近年来明显将业务重心向互联网金融倾斜。为打造高频客户场景，于2016年9月将旗下“壹钱包”和“万里通”两个APP进行整合，打造“平安壹钱包”新平台。这个“积分+支付”平台把通用积分与支付、金融产品融合作为场景的切入口，通过“积分当钱花”打造积分随时随地使用的场景。目前其积分功能已覆盖300多家主流电商，以及全国200多个城市逾百万家线下实体商户商品。下一步将在外部拓展更多如汽车、家电、化妆品、商业综合体、银行酒店、智慧医疗等与积分权益相关的服务场景，最终形成积分当钱花的场景生态。
平安的另一个资源整合的平台就是“医院一账通”医疗消费金融APP。目前商业保险公司绝大部分理赔都限定在实体的医疗机构层面，而互联网医疗大多是自费支撑，因此互联网医疗和商业保险之间存在着对接的鸿沟。平安看到了这个机会，其“医院一账通”2016年接入的医院中，其中至少有一半将实现系统数据直连，借此一边为用户提供智能自诊、医疗比价、挂号、报告单打印等基础网络医疗服务，一边为医院提供供应链金融、设备融资租赁等企业金融服务。在此基础上接入商业医疗保险产品，通过大数据进行个性化和智能化保险推荐，增设秒速理赔到账工具应用。比如当客户咨询一项手术费，平台就会智能推荐相关商业保险产品，如果购买平安产品可以一键申请理赔并秒速到账，还可以申请“健康贷”等小额信贷产品，以及住院押金垫付、医疗费用分期、互助众筹等金融产品。这些功能的实现都是基于平安后台直接与医院数据进行对接，并实现医疗信息、费用信息、保险信息、理赔审核系统等数据的同步交换。
由平安的案例可见，产业整合的背后是强大的资源动员体系，初创企业很难通过这条路径形成新的场景输出。恰恰是传统金融机构正好具备了这种广泛而深入的社会与产业资源优势。中国平安不仅是传统金融机构中最早布局互联网金融的，更是把金融机构的社会资源发挥得最为淋漓尽致的。互联网将成为产业整合的催化剂，通过整合不仅仅扩大了传统金融产品的渗透率，更容易裂变出一种全新的金融服务模式。在此领域，传统金融机构或将比网络巨头更具优势。
资产端创新之二：如何提高生息资产的安全性
以大数据为代表的风控新模式试图颠覆传统金融风控的技术与流程。大数据听起来很好，无所不包、无所不能，但是真正用起来，痛点非常多。单纯基于大数据的风控模型，实用价值非常有限，从多维度的信息转换到授信，中间还有很长的路要摸索。就数据的质量来看，社交数据和电商数据都存在较高的信息错误率，“垃圾进、垃圾出”，而且也没有一家机构能够获得完整数据和样本，只能看趋势和概况，精确性远未达到授信要求，潜在的数据风险又阻止了数据共享的步伐。就风控理论的有效性来看，很多基于大数据的评分模型，并没有把违约与否的情况和网上的行为数据拼接起来，存在较大的模型偏差，短期内信用评价数据的精准性较低，对于“黑天鹅”事件存在明显滞后性。就投入产出比来看，庞大数据的整合处理难度较大，对于大数据的收集、整理、存储、预处理、分析等投入比较大，存在费效比的“8比2”效应。所以，目前大数据对于互联网金融的贡献仍局限于“反欺诈领域”，并试图从底层金融架构变革上来提升服务对象的风险控制水平，但实质效用并不显著。
案例：网络巨头走向基于B端的底层金融科技服务。在互联网金融监管收紧、资产端匹配难度加大、市场收益降低的趋势下，更多的网络公司将金融服务的视角聚焦到为金融机构提供B端服务的金融科技（FinTech）上来，通过大数据、风控模型、生产力云端化、人工智能、机器深度学习等尖端技术来进行金融服务的底层架构和要件组合。但是并不是每一个网络公司都有能力和实力进行金融科技服务输出，基本上在国内只有网络巨头才能做到。
以腾讯为例，近几年的互联网金融研发都放在了为金融机构提供底层技术支撑上面。2016年7月份，银监会正式发布《十三五科技指引》，明确提出未来五年银行业60%以上的业务系统上金融云，75%的场景实现智能运维。这意味着金融云将成为一个巨大市场。从金融机构的云服务诉求来看，在业务入口通过云端可以快速拉升业务发展量，在数据能力方面通过云端实现更精准的营销能力，在金融风控方面利用云进行征信，在垂直应用方面对区块链技术、金融安全也有需求。“腾讯金融云”可以为金融机构的APP提供安全保障服务、为风险控制提供反欺诈服务、利用分布式架构降低金融机构传统IT建设的成本并提高安全性。
由腾讯的金融科技发展可见，即便是网络技术强大如腾讯，所谓的金融科技也更多停留在网络科技层面，而对于用网络科技革新风险控制还没有更大的突破，大数据征信也仅局限在反欺诈领域，至于对客户还款能力与还款意愿的精准化预测评估、征信效用评估等仍然没有实质性技术突破。
资产端创新之三：如何以资产配置吸引客户
随着网贷平台贷款限额及“穿透式”监管的实施，以往不少对接非标资产的网贷平台和在线理财平台都将面临无资产可对接的尴尬境地。在线理财类平台的可持续性资产对接将成为巨大难题。运用互联网科技转型为真正的财富管理平台，不以资产本身作为产品，而以资产配置方案作为产品，成为资产端创新的又一热点。
案例：智能投顾成为互联网金融的下一个风口。2016年初，中国股票市场经历连续熔断之后出现持续回调，打击了权益类投资者参与市场的热情，再加上传统固定收益类理财产品不断受到信用风险事件的冲击，刚性兑付的预期松动，各类理财产品的收益率也不断下行。此时“智能投顾”迅速成为理财市场上关注度极高的一个词汇。智能投顾（Robot Advisor）最早出现在美国，其迅速发展有两大背景，一是被动投资的盛行，在ETF占共同基金的30%的情形下，利用在线的方式和信息技术手段、主要用ETF构建客户的定制投资组合开始流行；另外一个背景是，2008年金融危机使大量客户养老金账户受到较大损失后，智能投顾较人工投顾标准化程度高，随意性小、配置逻辑更加规范、费用成本更低、自助方式更为便捷。
在国内，智能投顾的发展仍然存在不少障碍：一是可配置工具的丰富度不够。美国的智能投顾组合基本上是ETF产品，在中国ETF的流动性和规模还不成熟的情况下，很难做基于ETF产品的智能投顾，而更多是传统的“股+债+货币”的产品配置，在智能化程度上还处于初级阶段，进入门槛并不高。二是基础市场的成熟度不够。美国的权益市场整体波动小，年化标准差在15%左右，而中国的证券市场是典型的新兴市场特点，波动巨大，年化标准差在35%～40%。
智能投顾的关键是投顾，智能只是实现手段。美国的几家智能投顾公司Betterment、Wealthfront等平台壁垒不高、模式简单，很容易被模仿。当传统的资产管理行业巨头先锋、嘉信进入该市场后，智能投顾规模迅速占领行业前两位，管理规模远远超过先成立的网络平台公司。中国智能投顾的机会在于，资产管理行业开始尝试运用新兴的技术手段给客户提供类似账户管理服务的整体服务，这符合互联网财富管理的风险个性化需求，也符合互联网本身规模化、智能化发展的方向，所以在线智能投顾可能成为互联网财富管理的新风口。
（作者系中国华融资产管理股份有限公司研究发展部总经理）
