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2018年，在股债双杀的市场环境之下，消费金融凭借其小额分散、收益较高、C端风险相对可控的特性，成为资金方重点关注的资产类型。理财资金、表内资金、甚至零售代销渠道，都盯上了消费金融资产；还有一些产业资本和民间资本，也因夹层或劣后投资动辄20%的收益回报而垂涎。
除了高收益，对于机构投资者来说，青睐消费金融可能还有避险诉求——相比有还款能力而无还款意愿的大企业债权类对公资产，有还款意愿而无还款能力的小而分散的消金资产出现问题更容易处理。
一、未来潜在的消费金融资产风险点：
头部用户信用恶化的速度
国内的消费金融行业自2009年兴起，2014年后进入快速发展期，近期虽有整顿，但行业整体仍在向上发展、只是步伐放缓。尚未经历过完整周期的年轻行业总是让人担心：一旦危机来临或行业拐点到了，资产表现恶化会先从哪里开始？哪类资产的恶化幅度最大？这就是持有消金资产的机构投资者心中的远虑。
传统投资逻辑认为，以银行信用卡资产为代表的头部优质客户抵御风险的能力较强，资产质量表现稳定。然而事实可能并非如此。
城市白领是消费金融领域的头部优质客户，他们有稳定的工作、高薪高素质，还款意愿与还款能力兼备。然而，在经济衰退、实业凋敝、企业破产之时，大量白领可能遭遇失业或裁员，丧失稳定的经济来源，却依然要承担一二线城市高居不下的生活成本，他们的还款能力将迅速下降，这些“头部客户”的整体资产质量可能会呈现断崖式的下跌；而进城务工人员和蓝领们由于文化程度不高，本来就过着收入不稳定，节衣缩食的日子，因此经济危机对他们的影响将小于对白领们的影响，他们所代表的“尾部客户”的整体资产质量会出现一定程度的下滑，但下行空间有限。因此可以猜想，在经济进入下行周期时，“头部客户”信用恶化的速度将远快于“尾部客户”信用恶化的速度，届时头尾部客户之间资产质量的差距将有望迅速缩小。
这一猜想或许可以在信用卡不良数据的变化中得以印证。近年来，信用卡发卡量、逾期量同步上升且有加快之势。要知道，央行征信数据覆盖人口尚不到全国人口的1/2，信用卡持卡人大部分是有征信记录的优质客户。
据央行2018年8月20日发布的《2018年第二季度支付体系运行总体情况》数据显示，截至2018年6月末，我国信用卡逾期半年未偿信贷总额达756.67亿元，仅上半年就增长123.56亿元，去年全年的增量还多。而这一数据在2010年仅为76.89亿元，预计到2018年年末，8年增长10倍几乎没有悬念。
图1：2010年-2018年上半年信用卡半年未偿信贷总额及同比增长情况
另一个数据也值得注意，信用卡发卡数量也正呈明显递增趋势。截至2018年6月末，信用卡和借贷合一卡的发卡数量共计6.38亿张，环比增长4.17%，而在2017年这一数据仅为5.88亿张，2016年则仅为4.65亿张。
虽然信用卡发卡量和零售信贷客户质量间没有直接线性关系，但在实体经济下行以及P2P频繁暴雷后，信用卡数据所反映出的趋势值得思考。预测行业拐点难于上青天。对于资产持有者、投资者来说，密切关注资产变化情况，寻找发展规律的蛛丝马迹，或许可以在风险来临的前夜抢先离场。
二、雾里看花，
当前机构投资者的三大共性难题
虽然机构投资者对消费金融资产的认知程度经历了从看主体到重资产的变化，但当前对消费金融资产的认知水平仍参差不齐，在投资消金ABS产品时，有着如下三大共性难题：
（一）由于界定模糊，“现金贷”雷区需高度警惕
141号文中明确规定[1] ：银行业金融机构（包括银行、信托公司、消费金融公司等）不得直接或变相投资于以现金贷为基础资产发行的（类）证券化产品。因此对于持牌机构投资者来说，如何界定现金贷，如何避免踏入现金贷雷区，符合合规要求成为投资第一要义。
[1] 来源：《关于规范整顿“现金贷”业务的通知》规定：银行业金融机构（包括银行、信托公司、消费金融公司等）发行、管理的资管产品不得直接或变相投资于“现金贷”、“校园贷”、“首付贷”等为基础资产发售的（类）证券化产品或其他产品。
监管层对现金贷的定义为[2]：无场景依托、无指定用途、无客户群体限制的小额资金出借业务，其特点是金额小，期限短，利率高，无抵押。这其中前“三个无”，是必须满足所有条件，还是只要满足其中一二，即可认定为非现金贷？监管并没有给出明确指示。
[2] 来源：2017.12.01，银监会普惠金融部副主任冯燕在银监会重点工作通报会上表示：“现金贷指无场景依托、无指定用途、无客户群体限制的小额资金出借业务，其特点是金额小、期限短、利率高、无抵押。”
例如对于“无客户群体限制”的认定，在实际操作中，有的网贷公司在借款人进件时要求只有拥有社保公积金或人寿保单的个人才能申请贷款，还有在目前公司已有的强场景产品的存量客户中筛选出部分头部客户进行现金贷的发放，这些是否算作客群限定？
有部分买方机构认为，若以信托助贷模式参与消金业务，只要信托公司建立了自己的主动风控系统，对客户进行筛选，就不是“无客户群体限制”，因此不能算现金贷。在实际展业中，也有买方机构的判断依据是：只要有一两项不触碰到监管对于现金贷的定义，就不应该算现金贷。比如无场景依托，比如无客户群体限制。
另外值得注意的是，监管对现金贷的认定，并不是以141号文的发布为界，在141号文出台前投放的现金贷项目，现在被检查到也要求进行整改，监管尺度之严可见一斑。
针对这一问题，资金方与资产方在展业时需多与监管机构反复沟通，明确监管口径和认定标准，避免事后追责。
（二）底层资产风控趋同导致的风控失效
闯过“现金贷”界定第一道难关后，又将面临第二道难关，即绝大多数底层资产风控数据和风控模型趋同。
目前底层资产的风控数据多以人行征信数据为基础，再对接几家排名靠前的第三方数据源。然后通过开发或外采SaaS[3]风控系统，搭建FICO[4] 或类FICO的个人信用评分模型，进行大数据风控。
[3] SaaS：软件即服务，消费金融行业风控系统搭建的主流云计算方式，其他云计算方式包含IaaS（基础设施即服务），PaaS（平台即服务）。
[4] FICO：美国企业Fair Isaac Company开发推出的个人信用评分模型。
数据和模型都有很高相似性，因此绝大多数机构投资者对于底层资产的风险甄别都很难有差异。这导致的风险隐患是——资产方的第一道风控筛不出来的坏人，很难保证后面的信托、保险以及银行资金方在进行第二道甚至第三道风控时候筛出来。看上去多层风控、层层都是主动管理，但实质效力却因底层风控的趋同而减退。
风控趋同的大环境下，拥有独特数据源的机构优势明显。例如拥有京东、阿里巴巴等电商平台数据的京东金融及蚂蚁金服、拥有中国联通运营商数据的招联消费金融、拥有腾讯社交平台数据的微众银行等。正是因为股东方持续稳定的数据生成和供应能力，才使得这些机构的风险控制效果、效率和效益都远在其他机构之上。
以京东金融为例，它可以直接对底层的20万组数据进行切片，切片后再与公司内部数据进行撞库，目前京东直接和间接覆盖的人群达到5-6亿，一定的撞库率是完全可以保证的，从而其风险识别效果更强。
表1：消费金融数据主流提供商概况
来源：智信据公开资料整理，截至2018年8月24日
（三）产品期限与资金周期不匹配
第三道难关是产品期限与资产周期不匹配。以募集银行理财资金，投向消费金融资产为例，资金端：期限1年左右，到期一次性还本付息；而资产端：借款期限多为1年及以上，按月还本付息。把要求到期一次性还本付息的资金投放到按月还本付息的资产里，就形成了流动性需求的不匹配，以及资金的无效归集。
以一年期产品为例，底层客户偿还的第一个月本息资金，闲置周期将长达11个月。这大大地降低了资金的使用效率，造成生息资产减少，资产端整体收益降低。
面对这一情况，产品的结构设计或可考虑循环购买模式，将特定期限内基础资产收回款项产生的现金流持续购买新的满足合格标准的基础资产，以解决短期资产发行长期证券的期限错配问题。
需注意的是，在循环购买模式中，新入池资产应与原有资产保持同质性，包括资金特性、产品期限、平均金额等，确保产品信用风险整体可控。具体操作中，可通过对账系统对底层资产进行抽查，实时监测信息流与资金流是否匹配。
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