金融科技推動下，高利貸這張披着惠普金融的皮該褪去了

4月25日，在北京召開的“消費金融：發展與創新研讨會”釋出了《中國消費金融創新報告》，指出我國目前消費金融市場規模估計接近6萬億元。而在會上，京東金融消費者金融事業部總經理區力則表示，“網際網路消費金融的迅猛發展，在一定程度上推動了消費領域的金融供給，也能夠解決金融的普惠難題，但是消費金融要回歸到普惠的本質，消費金融不是簡單的放貸生意，更不是把高利貸線上化，沒有好的風控、沒有好的定價機制、沒有惠及民生的，都不叫做消費金融。”

事實上，在中國的傳統金融市場，有非常多的高利貸機構正在拿着消費金融當“皇帝的新衣”，披着‘普惠’的皮，做着不合理的、高定價的消費金融生意。

高利貸成普惠金融全面普及的攔路虎

最初的普惠金融在國内進展不順利就是源于管道不暢通，因為信貸的特性決定了不可避免的壞賬風險。但值得思考的是銀行、信用社、金融機構的風險控制能力高低不一，卻都對低端客戶，更對廣大的農民使用者閉緊了金融服務的大門，這無形之中滋生了民間高利貸機構打着“普惠金融”口号的現象發生。

其一，雖然銀行、信用社風控系統成熟，也擁有完善的征信體系，但銀行體制僵硬，太過謹慎保守，隻肯對優質客戶開放抵押貸款。過高的貸款門檻将大部分個人和中小企業阻擋在外，特别是在農村偏遠地區，信用社、銀行對農村借貸者信用意識和還貸能力薄弱的主觀認識導緻他們放貸謹慎，或不肯放貸。

其二，金融機構相比銀行來說更開放便捷，但缺少銀行雄厚的資金實力和強大的風控能力。這些機構對高風險的民企借貸往往吃不消，難以承擔民企跑路可能造成的壞賬率攀升，由此，中小企業基本喪失了正規管道的金融服務。

其三，現如今的金融體制改革程序跟不上經濟增長的腳步。比如，城鄉地區存在大量的借貸需求，但城鄉管道斷層導緻金融服務供不應求，很多有借貸需求的人隻好被迫選擇高利貸來解一時燃眉之急。

管道的短缺和借貸需求的旺盛成鮮明對比，高利貸應運而生。高利貸辦理門檻低、靈活友善，正符合那些喪失了正規借貸管道的民企和個人的借貸需求。其實換個角度來看，高利貸的放貸人由于投資市場低靡，缺乏正規的投資管道，才會通過放高利貸來擷取收益。

但不論是何原因，高利貸通過高收益覆寫高風險，看似平靜的金融水面下早已暗流洶湧。高利貸正在殘酷地剝削掠奪借貸人的私人财産，危害社會：一方面，高利貸對追債行為沒有限制，放貸人可以随意處置借貸人，潛藏的暴力風險影響社會維穩；另一方面，它加重了借款人和企業負擔，破壞了社會秩序，也導緻個人、企業資金使用的惡性循環和金融服務生态的惡性循環，成為普惠金融的攔路虎。要想讓金融服務惠及各個角落，必須改變現有的金融模式，提高金融機構的風控效率，進而拓寬金融産品的供給管道。

網際網路技術在金融領域全面興起，成為普惠金融的推動器

在現行時代，網際網路就是改變傳統模式最好的工具。網際網路應用于金融，洗牌金融行業，正在改變傳統金融的現狀，也無形之中推動了普惠金融的發展。

首先，網際網路技術改變了傳統金融服務形式，傳統金融模式緻力于線下操作，消費者必須前往銀行或金融機構網點操作辦理業務，支付方式也限于現金、票據和信用卡。網際網路線上金融店鋪則跨越時間和空間的限制，消費者足不出戶就可以進行财富管理，降低了理财成本，讓投資理财更友善、可接觸。

其次，網際網路精神滲透金融行業。網際網路擁抱傳統金融，其參與者亦能秉承和延續開放、平等、協作、分享的網際網路精神，為改善目前的金融業态環境，營造開放共享的普惠金融大生态圈貢獻力量。

最後，網際網路、移動網際網路終端都賦予了傳統金融業務本不具備的特性，比如靈活多樣的金融産品、理财資訊流通的快速化和透明化、主體的參與度大幅提升、自主化财富管理降低了中間成本、提升了營運效率……

而網際網路風控系統以大資料為基礎，能将一切資訊資料化存儲，智能化決策。一方面對使用者來說，線上申請，線上自動稽核，大大提高了審批效率，提升了顧客滿意度。

另一方面對金融機構來說，大資料特别是資料模型(Data Model)的應用大有裨益，資料模型作為資料庫管理的教學形式架構應用于金融，改變了風控效率，實作了信貸業務的科技化、數字化、智能化和批量化管理，相對于傳統金融來說，資料分析處理效率和存儲穩定性均有提高，最終促使金融的大規模普及。

于是，以京東金融為代表的金融科技巨頭正在憑借着他們的大資料、風控技術成為普惠金融的先行者。

在京東金融這類金融科技巨頭的帶領下，普惠金融正在大步朝我們走來

據易觀智庫釋出的《中國移動金融市場專題分析2017》報告指出，移動端金融滲透率不斷提高，第三方移動網際網路金融服務應用中京東金融高居榜首，使用者活躍度占據首位。以京東金融的消費金融為例，在過去的三年中，京東金融做了大量的資料、研發和系統的投入。

其一，嚴格風控打造授信額度。“白條”的閱聽人群體首先要經過第一道防線的風險篩查，過濾掉惡意和失信使用者，繼而通過大資料征信系統和風險預測等篩選出可開通信貸服務的“白名單”。在信貸額度方面，京東金融所應用的資料模型包括有随機森林分類器、貝葉斯機率網絡、lasso回歸、SVM學習模型等多種資料分類、分析算法。這個模型覆寫2億京東使用者，可以對其還款意願和能力進行全面評估，以此量身打造最适的金融産品供消費者使用。

其二，安全的反欺詐系統。通過在背景對每一個賬戶行為進行安全掃描，識别惡意行為和高風險的訂單。反欺詐系統引進多種智能識别技術了解使用者行為，對異常賬戶行為進行多元度校驗。除此之外，“白條”打通了商城配送體系，将訂單最後一公裡的配送環節也掌握在可攔截的範圍内，這樣覆寫全程交易、全面系統的反欺詐模式，尤其是最後一公裡的打通在業内都是絕無僅有的。

其三，産品的風險定價。京東金融線上上擁有海量消費者購物資訊，自然在資料擷取和分析技術方面更進一步。在海量資訊的基礎上建立的上百個資料模型再逆向回報出消費者的消費水準和偏好，資料的擷取幫助“白條”建立自身的征信系統，為消費者提供更個性化的消費金融産品。這一風險定價模式使“白條”把控了網際網路金融風控的關鍵，在同質化的金融産品中脫穎而出。

而在農村金融領域，京東金融則通過将農村的産業鍊全部打通，充分運用資料技術，對不同農村地區的需求、銷售、商品流通狀況進行預測，讓交流流轉環節更順暢，進而降低農戶貸款利率。目前，他們已經幫助了4.2萬貧困人口獲得了金融服務。

由此看來，京東消費金融通過資料和技術的力量，實作了有效解決其中成本和效率的問題，降低金融服務的可負擔成本，最終實作了普惠金融的落地，成為了普惠金融的先行者。

總體來看，傳統金融模式在走過高利貸的荊棘之路後，随着網際網路技術的興起，尤其是正在改變傳統金融風控效率的大資料技術，推動了普惠金融的發展。而在京東金融這類掌握資料風控和良性定價核心技術的金融科技帶領下，一個數字金融服務遍及低端甚至貧困人口的普惠時代正在大步朝我們走來。

劉曠，以禅道參悟網際網路、微信公衆号：liukuang110