作者 马蓉

路透北京9月7日 - 近年来伴随居民消费需求日趋扩大、政策支持以及金融科技的驱动，中国消费金融的赛道正变得愈发拥挤。业内人士指出，虽然从市场容量上看消费金融发展空间犹存，但居民杠杆水平较快攀升以及消费信贷无序扩张导致的潜在风险不容忽视，未来监管将进一步升级。

他们并指出，消费金融的发展得益于大数据技术带来的风控模式创新，但数据本身所存在的真实性、有效性等问题，以及市场环境突然变化很可能会导致数据变异，均令消费金融基于大数据的快速扩张并没有想象中那么安全。

“消费金融是热点，但也可能是最大的风险点，”万家共赢资产管理公司副总陈剑称，“当很多人往一个领域冲的时候就需要谨慎了。”

另一资深银行人士亦指出，“消费金融有过热的趋势，今年银行都靠这个，...消费信贷意味着个人加杠杆，但个人加杠杆有时候比企业加杠杆更可怕,...企业还可以破产，但个人出问题破坏性更大。”

根据国家金融与发展实验室近期发布的“中国去杠杆进程报告”，居民部门杠杆率从2016年末的44.8%升至今年一季度的46.1%；具体来看，居民部门贷款的同比增速达到25%，主因在于随着房地产交易量的上升，居民住房按揭贷款快速增加。天风证券研究则指出，在2006-2016的十年间，中国居民部门杠杆率从11%升至45%，增长了三倍。

日本野村证券董事总经理刘鸣镝表示，通过对比欧美日韩数据，判断70%-80%是居民部门杠杆率水平高低的分界线，达到及超过此区间则意味着杠杆率水平过高。

但上述资深银行人士指出，与其他国家相比，由于中国居民在住房方面的成本占比较大，使得总体可支配收入并不高，杠杆的临界点可能较低。“从金融稳定的角度讲，还是要适度借贷，现在生活成本太高，借贷需要谨慎。”

如果说居民杠杆提升导致的风险还属于中长期，那么消费类信贷无序扩张导致的风险已迫在眉睫。业内人士指出，当前流行的现金贷和联合贷款模式会导致信贷无序扩张且流向难以追踪，风险不容忽视。

“现在很多（消费信贷）都是通过现金贷形式去放的，这里面的风险太多了，”一位对消费金融领域颇为熟悉的投行高管称，“比如现金贷中真正有消费场景的不多，关于其统计和资金流向都不好把握，而且利率也偏高，同时相关机构对现金贷的审核标准也很宽松。”

现金贷主要指互联网金融平台提供的无担保、无抵押的信用贷款；联合贷款则主要指非持牌机构找持牌金融机构进行放贷，其存在的问题在于，一方面后者是否能遵循自身规则审慎放贷；另一方面，非持牌机构突破了贷款的牌照限制，导致难以监管。

“从消费金融本身来说，还要关注核心竞争力在哪里？如果只是渠道和营销端的差异，是很危险的，...说到底，这个行业就是比‘尺度’。”上述资深银行人士称。

**破除大数据迷信**

消费金融的快速发展得益于大数据技术带来的产品和服务模式创新，无论是营销还是风控，大数据在其中均发挥着重要的作用，尤其对互联网金融机构而言，将大数据应用于风控能够解决其金融服务的关键问题。

但不少业内人士指出，大数据本身存在诸多问题，不能把“宝”全部压在这方面。

陈剑指出，目前消费金融领域提到的大数据，其重点逻辑在于当数据足够多时，数据的统计学特征是相对稳定的，而稳定则意味着可预测，如有可预测的逾期率、早偿率、违约率等。

“但问题是市场环境会变化，比如经济周期的影响，比如出现明显的经济危机和大规模失业，那就意味着过去稳定的违约率比如2%突然跳涨到20%，”他称，“而且现在国内家庭和企业负债率已经比较高，这种风险还是存在的。”

上述投行高管也谈到，“大数据问题多着呢，比如数据的真实性、有效性、有没有代表性是很重要的问题；包括是否涉及到法律上隐私权保护的问题，而现在这方面的法律界限都没有搞清楚。”

阳光保险集团旗下互联网金融平台--惠金所总经理杨冀川对此问题则持中性态度，他指出，由于未来是瞬息万变的，因此将历史数据作为预测将来的工具所得出的结论，其可靠性及准确性的问题是永远存在的。

“我拿了数学PHD的最大好处就是我知道它（数据）的局限性，不是有了大数据、量化分析就可以躺着睡大觉了，”他称，“因此不能100%依赖他，需要找些非量化的东西。”

在他看来，大数据只是技术手段和开展业务的基础，真正的竞争力还在于团队的建设和经验，即什么样的人在运用大数据。