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知乎:国内汽车金融的现状和前景是怎样的?

作者:habao 来源: 日期:2018-5-7 11:45:40 人气: 标签:行业研究 知乎

  2018年的金融创新市场(尤指信贷),基本已经形成了固定的「场景-风控-资金」模式,新的模式几乎被探究完毕。除非有重大的数据上的突破(如金税三期数据源),否则我认为不存在模式创新后一轮轮融资资本化的道。我自己听到VC圈一线的炮火声越来越小,看金融的投资经理已经供大于求。

  然而,由于信贷本身的竞争力很大程度上在场景和资金的BD能力,这两个能力未必能规模化赢家通吃,这就使得金融行业不具备投资的机会但具备创业的机会。

  从创业而言,2018也未必是一个好的年景,监管太左,既然能将168元的水果卡定性为顶风违纪,就不会在乎为了风险而掉多如牛毛的创业公司。从具体政策上来看,主要是对资金端的。

  对于自有放贷主体的玩家而言,监管对杠杆率的最为致命。过去小贷公司虽然有杠杆率,但是通过ABS出表(可以简单理解为债权转让出去),就可规避监管。中国国情潜规则多,监管政策不能看条文,BAT的应对是更关键的指标。2017年12月18日,蚂蚁金服为重庆阿里小贷增资82亿,给整个行业带来致命的负面信号。原本重庆阿里小贷一直违规超杠杆做业务,2017年注册资本是20亿却ABS出表了数千亿的业务,早已违规。

  阿里的解决方案是一边增资补足杠杆率,一边将自己放贷改为贷款超市,让银行在背后给消费者通过二类户放贷。对于阿里这样和监管走得很近的机构,尚有沟通的余地,大部分小公司,一旦政策落实下来,可能会因为杠杆率被一帮子。

  违规接受未取得融资业务经营许可证的第三方机构提供、增信服务以及兜底承诺等变相增信服务。

  讲的是,过去往往助贷公司负责获客和风控,银行负责资金。因为前端风控很大程度上是助贷公司做的,所以助贷公司要给银行做,银行也更愿意和强能力的渠道开展合作,比如万达小贷、360金融、京东金融、小米贷款……

  这件事造成的问题就是,银行把风险放在资产负债表外了,某银行从08年做汽车金融至今,未出现一笔坏账,但下属助贷公司实际上承担了大量风险,不爆则已,一旦爆发就是大问题。因此监管要求,如果一家公司要给银行做助贷加增信,要么是融资性公司,要么是保险公司。然而前者受到10倍杠杆率,后者牌照极难拿。

  信贷行业从未出现赛道都赔钱,只有某公司赚钱的情况,更多还是同赔同赚,因此要选择人人赚钱的赛道。

  不要烧钱或者负现金流,最后期望通过资本化变现,很难实现;应当做一家一开始就盈利或者正现金流的公司,即便靠分红也能变现。

  其一,由于市场处于金融供不应求,渗透率快速提升的阶段,市场利率水平还很高,所有万家利润都非常丰厚。以银行系的公司为例,经营得好的,现金流大赚,利润表小赚;经营得不好的,现金流小赚,利润表打平,自己的小金库还贪污一笔钱,总体还是大赚。

  其二,汽车金融行业如果通过助贷模式砍3年的头息,会有非常好的现金流。3年期的二手车分期,基本上可以砍头息11%,扣除运营成本和费用,剩下5%问题不大。即便通过融资租赁模式,也有办法把大部分收益前置。

  上图是我归纳的汽车金融的机会分布。简单讲,今天汽车金融行业要么自己做交易场景,要么给交易场景做资金批发。理论上自己做交易场景是最好的,但是:二手车因为收车定价需要老板做,历来小而散;新车4S店长期经营状况并不好,新玩家如果没有明显竞争优势,很难逆转行业的整体颓势。

  资金批发中,车抵贷格局完成了,不是个大市场;车商贷本质上是给高杠杆的小微贸易企业放贷,大方向就是不赚钱的;消费贷中新车机会归巨头;二手车消费贷利润高,而且创业公司有机会。

  每一个参与汽车金融的玩家,无论从何种赛道切入,都应致力于舔到二手车消费贷这块奶油。以下主要为对二手车消费贷的分析。

  2018年市场最大的变化,我认为既不是某些银行的资金政策(因为好资产总有人要),也不是某些浩浩汤汤的汽车新零售(因为想做好太难了),而是大资本进入带来的消费者端利率大幅下降。

  以某行卡分期公司在浙江做二手车分期展业为例,利率大约是公司收取10%的服务费。之后用户向银行按「本金=贷款额*(1+10%)」,3年等额本息,银行3年共收利息9%,折合年化5.8%。银行利息部分我们不管,金融公司收到手上的砍头息就是11%,包含了运营成本、风险成本、公司利润。

  对于运营的不好的公司,运营成本6%,风险成本4%,实际上利润已经是0了。之所以它们仍赚得盆满钵满,原因如下:

  但这两个盈利手段都站不住脚。第一个,偏远地区的高息本质上是金融供给不足的结果,但是在如今汽车金融大红大紫的背景下,这个窗口期也就1年时间。第二个,坏账虽然滞后但还是要显露出来的,对于一个正常的经营者,只赚现金流不赚利润表似乎也没什么意义。

  任何技术传到中国都会被,每一家放贷公司都不得不自己拥有大数据风控技术,来面对资金端的质疑。说者不明白,听者也未必明白,但是似乎挂上了高科技,能解释一些不能用常理解释的坏账率,于是皆大欢喜。

  实际上,大数据风控更多的就是回归分析,根据大量的历史数据,系统统计出:这些特点的人不还款,这些特点的人还款。

  

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