信而富市值能否創新高？年底用戶LTV模型見分曉 | 愛分析調研

指導 | 凱文

撰寫 | 張揚

摘要：從消費金融公司各項成本看，風控成本、運營成本長期而言是趨同的，資金成本與牌照關係密切，獲客成本則是最大的浮動成本。信而富當前的優勢就是建立在獲客層面。

信而富（NYSE：XRF）是在紐交所登陸的第三家中國新金融公司。不同於利潤豐厚的諾亞和宜人貸，信而富的財務模型還處於驗證階段，因此市值不高，最近一段時間在4億美元左右徘徊。

消費金融領域提起高復借用戶，一般都會聯繫到Paydayloan，但同樣強調高復借的信而富，其客群並非是Sub Prime人群，而是更加優質的Prime和Near Prime人群。Paydayloan用戶生命周期不到1年，復借次數不超過3次，而信而富的用戶生命周期已經超過2年並且還在持續，復借次數更是超過12次。

雖然在消費金融領域擁有獨特的定位，信而富的用戶LTV模型依然需要2個季度驗證周期。

中國優質信用等級人群規模6.4億

信而富的客群定位於Prime和Near Prime。對比美國市場，愛分析測算，該客群中國整體規模6.4億。

看美國市場，過去十幾年間，各信用等級人群的分布比例變化並不大。以Prime人群為例，佔比在53.1%到55.8%之間波動。也就是說，信用等級並不會隨著經濟發展發生明顯變化。

除了以上三類人群，還有一類人群沒有信用等級（Credit Invisible）。根據FICO數據，該類人群2014年有5300萬，占成年人口比例22%。沿用各信用等級人群分布比例不同年份變化較小的結論，我們可以大致測算出美國全社會人群信用等級的分布比例。

再看中國市場，我們的關鍵假設是中國與美國的人群信用等級分布比例類似，由此可以推算出中國Prime和Near Prime人群規模有6.4億。信而富CFO沈筠卿表示，剔除信用卡，信而富尚未被覆蓋的愛碼族客群規模仍近5億人。

獲客成本低至20美元

從消費金融公司各項成本看，風控成本、運營成本長期而言是趨同的，資金成本與牌照關係密切，獲客成本則是最大的浮動成本。

通過壓低獲客成本，可以降低借款人成本，從而對價格敏感的優質人群形成吸引力，進一步降低獲客成本，形成正向循環。信而富當前的優勢就是建立在獲客層面。

首先，信而富獲客的絕對成本很低。通過各類互聯網平台，公司新客獲取成本在2015年和2016年分別為20美元、17美元。沈筠卿在接受愛分析訪談時表示，公司計劃將獲客成本長期控制在20美元以下。

信而富獲客成本低是因為與渠道方的合作並非簡單的導流付費。通過為渠道方返回用戶真實的信貸數據，信而富幫助渠道方補充了用戶畫像維度。而且，信而富只為激活的借款用戶付費，免去了無效用戶的費用。

其次，信而富獲客的精準度高，體現在好用戶比例和用戶復借次數上。

信而富的復借率一直在70%以上，表明前期預篩選階段反欺詐表現出色，好用戶比例高。由於早期用戶的授信額度很低，復借大概率意味著該用戶已經擁有正常還款歷史，是好用戶。再考慮到部分新借款用戶尚未形成復借，信而富實際獲取的好用戶比例將更高。

線下消費分期公司是通過場景分期業務積累用戶信貸數據，再從中篩選出白名單用戶給予一定現金貸款額度。根據愛分析調研，線下消費分期公司的白名單開通比例在50-70%之間。對比信而富的70%+，可以看出信而富預篩選模型能力強於線下消費公司。

另一個體現信而富獲客精準度的是用戶復借次數。

從單體經濟角度分析，用戶LTV是核心指標。

大部分消費分期公司，用戶復借次數≤2，第一次是場景分期業務，第二次是現金借款業務。因此，為了保證高LTV，就要提高件均和費率，造成借款人每月還款壓力增大。

信而富的邏輯是預篩選高復借次數的用戶，從而為降低費率留出更大空間。以2015年Q4獲取的用戶來看，平均借款次數已經超過12次，還處於上升階段。

兩次模型優化

信而富發展歷程中，經歷過兩次大幅度模型優化，第一次是2015年Q4，第二次是2016年Q4。因此，信而富LTV模型可以分為三組，2015Q1-Q3為第一組，2015Q4-2016Q3為第二組，2016Q4以後為第三組。

模型優化目的是讓單用戶累計借款數據曲線更加漂亮，同時要保證模型能夠承載更大規模的獲客數量。2016Q4模型優化後，可以承載單季度60-70萬的獲客規模（全年250-300萬）。

由各季度表現來看，2015Q4-2016Q3的模型表現明顯優於2015Q1-Q3。觸達單用戶累計借款1,000美元的門檻，由5.7個季度提前到3.8個季度。2015Q4單用戶累計借款數據已經達到1,555美元，超過1萬元。

2016Q4以後的模型時間周期還比較短，通過前幾個季度表現，預估和2015Q4-2016Q3的表現類似。

單體經濟模型還需2個季度驗證

信而富的未來發展空間取決於兩點，LTV最終是多少，以及現有LTV模型是否可以改善或者保持不變。

根據已披露數據，信而富2015年Q1的用戶延續至今已有9個季度，單用戶累計借款金額超過1,600美元，依然沒有進入生命周期尾部的跡象。未來，信而富希望能夠將用戶生命周期延續至線下大額長期借款。屆時，單筆借款將達到5-6萬元，為單用戶累計借款金額的升高繼續提供動力。

對比大部分消費分期公司，第一筆分期業務3,000元，第二筆現金借款業務1萬元，單用戶累計借款金額1.3萬元。信而富2015年Q4的用戶，在生命周期第6個季度依然有250美元新增借款，按此趨勢，預計將在第8個季度累計借款金額超過2,000美元（1.3萬元）。

這是驗證信而富單體經濟模型優於其他消費金融公司的第一個里程碑。

不光累計借款金額在上漲，信而富的費率也還有上調空間。根據招股書，信而富現金貸費率包括兩部分，一部分是向借款人收取1-2%本金的交易費，另一部分是向投資人收取0.35%本金的服務費。

未來，隨著借款人的借款期限拉長，信而富收取本金的比例將提高。2017年第二季度，信而富營業收入/撮合借款規模提升至2.1%，而2015年、2016年、2017年第一季度該比例一直不超過1.6%。

綜合來看，信而富至少還需要2個季度以上的數據來驗證自身模型的優勢。

到今年底，2016Q4的用戶將跑完1年周期，其用戶復借次數與累計借款金額的表現是否能夠與2015Q4-2016Q3保持一致將得到驗證。

同時，如果2015Q4的用戶累計借款金額屆時超過2,000美元，意味著其單體經濟模型已經超過了絕大部分消費金融公司。

近日，愛分析專訪信而富CFO沈筠卿，就公司發展戰略展開討論。

有關客群

愛分析：信而富的Prime和Near Prime客群，如何定義？

沈筠卿：Prime是美國傳過來的，中國其實沒有明確定義。

我們定義的Prime人群是FICO分在650分以上，年化損失率2-3%。Near Prime的FICO分在600-650之間，年化損失率5-10%，甚至15%。FICO分720以上是Super Prime人群，600分以下定位為Sub Prime人群。

中國的Prime人群，最有效的方式還是查詢徵信報告，也是銀行服務的對象。比如，中國信用卡總量5億多，覆蓋人群3億多。我們希望從沒有徵信歷史的人群中挖掘出Prime和Near Prime人群，也就是愛碼族。

我們第一次根據愛碼族在互聯網上留下的軌跡，進行小額授信。因此這些軌跡和京東、螞蟻拿到的軌跡不能比，無法進行大額授信。在小額上，我們無需擔心還款能力，主要是反欺詐。這就是我們的策略Low。

我們另一個策略是Grow。Grow階段我們並不利用互聯網大數據進行授信，而是根據還款歷史。這個策略和信用卡的邏輯是完全一致的。在找用戶的階段，我們並不知道這是Prime還是Near Prime客戶，但進來之後根據還款歷史，可以更準確的判斷。通過這個過程，我們篩選出最好的用戶，逐步增加他們的額度。

愛分析：宜人貸的年化壞賬也在3%左右，應該也是Prime人群，為何費率比信用卡高出不少？

沈筠卿：用高費率服務Prime人群，只能說明這個市場競爭不充分，同時買賣雙方信息不對稱。但這只是階段性現象，不會長時間持續。Prime人群是利率敏感的，不會長久接受高費率。

有關獲客

愛分析：實際獲客中，真正是Prime人群的比例有多少？

沈筠卿：現在平台上重複客戶的比例是72%，所以有重複借款的這些人肯定是Prime人群。那不重複的28%絕對不意味著他們是壞人，這裡面有相當一部分人是因為對於額度不滿意，沒有復借。所以，我們獲取的客戶中Prime的人群比例相當高。

此外，我們的統計口徑是當期所有借款客戶，所有還有一部分新客剛借錢還沒機會重複，這些都會使得我們重複客戶比例還能提升。

愛分析：開啟白名單預授信之後，用戶激活比例如何？

沈筠卿：我們沒有激活比例的這個問題，因為我們是根據激活借款用戶來付費，而非根據開了多少白名單來付費。

愛分析：信而富定位Prime和Near Prime人群，實際用戶中有卡人群佔比多少？

沈筠卿：線上部分我們不查詢用戶銀行徵信報告，所以沒有這個比例。

我們是在用戶進來之前，已經分析了用戶特徵去做篩選，第一關注是不是我們定義的愛碼族，第二是不是沒有被銀行的信用卡覆蓋。

其實銀行發信用卡到現在差不多20年時間，發卡增速越來越低。為什麼發不出去？因為有大部分的客戶銀行是不要的。

比如，中國送快遞的可能有一千多萬人口，銀行願意給他信用卡嗎？我認為銀行不願意，銀行會認為他們流動性太大。但是送快遞的，他們的月收入也不低，按勞所得，就是計件制，銀行不願意服務這類人群。

有大量的按勞所得的人群，銀行認為你是農村戶口不在城市，我怎麼給你信用卡呢？所以我們沒有搶銀行的蛋糕，銀行的客群我們認為就應該是銀行服務，我們服務的是銀行不願意服務的客群。

愛分析：為什麼線下分期的場景篩選不出利率這麼低的客群？

沈筠卿：因為獲客成本太高。線下分期第一筆分期業務不賺錢，第二筆現金貸款必須高利率才能獲取足夠利潤，因為用戶生命周期結束了。信而富的重複借款次數足夠多，平均1年用戶要借10次，可以持續壓低利率。因為優質人群一定是利率敏感的，所以低利率又可以持續留住他們。

愛分析：如何判斷獲客成本未來趨勢？

沈筠卿：目前平均不到20美元，我們認為這個數字已經很OK了，沒有必要把這個數字做到極致。因為持續降低這個數字的話，會增加數據合作的難度。

愛分析：獲客成本中的市場營銷費用未來會有上升趨勢嗎？

沈筠卿：我們只控制總體獲客成本，如果市場營銷費用上升，那麼可以下調投資用戶激勵費用。

愛分析：投資用戶的激勵費用未來會取消嗎？

沈筠卿：其實激勵費用對於投資用戶的實際收益率影響很小，特別是長期投資用戶，因為只有面對新的出借人才有激勵費用。

激勵費用主要是為了平衡收益。因為如果用戶只投資了3個月，那麼等於他承擔了篩選新出借人的成本，但是收益讓給了後面的投資人。為了保證公平，我們才推出的激勵費用。

愛分析：獲客渠道與信而富長久合作的動力是什麼？

沈筠卿：我們幫助對方篩選數據，挖掘數據價值。渠道把信而富的篩選模型嵌入到用戶資料庫里，但我們不獲取任何用戶數據，所有用戶數據都是經過處理，匿名加密的，只是放一個篩選模型上去。用戶同意使用我們的服務後才會授權我們獲得他的信息，同時，我們會反饋給渠道用戶的信貸行為。

愛分析：渠道拿用戶信貸數據的目的是什麼？自建金融服務體系嗎？

沈筠卿：目前很多平台是把用戶信貸數據作為用戶畫像一部分收集起來，應用環節還沒有考慮那麼成熟。

有關模型

愛分析：每個渠道數據維度都不一樣，信而富要為每個渠道定製模型？

沈筠卿：對，這是我們的強項。我們可以根據合作夥伴不同的數據維度來開發評分模型，當然，模型構建過程中也會配合外部數據一起。我們有將近100人專門做風控，持續監測優化不同渠道的模型。

愛分析：風控團隊隨著渠道數量增長，需要同比例增長？

沈筠卿：不需要，有很多模型構建層面的知識、經驗可以共享。而且，有一小部分演算法已經開始有AI成分，也會節省人力。

愛分析：新渠道上模型驗證的周期有多久？

沈筠卿：最早的時候需要半年到九個月的時間，現在不到六個月。

愛分析：現在風險定價不同用戶間差異化大嗎？

沈筠卿：我們現在的利率已經處於非常低的水平了，無法再差異化。接下來，我們的重點是在用戶成長性上，計划進一步降低12個月或者24個月的用戶借款成本。

愛分析：壞賬有什麼預期嗎？

沈筠卿：因為我們不承擔壞賬，所以KPI是投資人Risk Adjusted Return，就是剔除壞賬之後的收益率。只要這個收益率穩定有競爭力就可以了，而不是關注壞賬。

愛分析：信而富從2016年Q4開始大規模獲客，這部分用戶成長起來以後會對LTV模型有哪些變化影響？

沈筠卿：現在還沒有看到，歸功於我們的模型。其實，2015年的時候就放量過一次，然後2016年前三個季度在控量，為的就是優化2015年的模型。大量的驗證之後，2016年四季度開始再次放量，所以2016年四季度這個增速我們2015年就實現過。

愛分析：第三次放量預計在什麼時間？

沈筠卿：下一次加速放量，我們現在不評論，也不披露。

不過在下一次放量之前，我們需要驗證幾個問題。第一，就是驗證大規模獲客下信而富的盈虧平衡模型。第二，盈虧平衡之後，我們的增速會維持在什麼級別。這些關鍵模型驗證完畢之後，可以進行下一次放量。

愛分析：LTV模型未來會怎樣變化？

沈筠卿：現在大家看到的是信而富小額度借款模型下的LTV，未來還會看到大額度模型下的LTV。最早用戶借500塊錢1個月，信而富只收取1-2%本金，但當他借5000塊錢6個月的時候，信而富可能會收3-4%本金，因為周期變長了，所以LTV還有增長空間。

我們2015年第一季度的借款LTV已經保持9個季度在持續增長，還沒到增長拐點，曲線的生命周期還有很久。我們的策略是Low and Grow，我們Grow才剛剛開始，如果借款走到LifeStyle階段，曲線會更漂亮。

愛分析：招股書披露的現金貸平均費率最高是2.35%的本金（包括1-2%的平均交易費率和0.35%的平均服務費率），未來會超過這個上限？

沈筠卿：這主要是由於周期變長造成的，我們的同周期借款成本依然遠低於市場平均水平。

愛分析：隨著模型精準，用戶剛起步階段的授信額度會逐漸變大嗎？

沈筠卿：不會，起步階段我們需要用戶去積累一部分的行為數據。

愛分析：線下的Data Center會縮減嗎？

沈筠卿：不會，我們會維持現狀，等待Consumption Loan的用戶成長起來。Data Center的職責基本都轉向數據驗證環節，沒有借款增長要求。

愛分析：資金端是否會和城商行對接？

沈筠卿：現在還沒有，但不排斥。資金端我們希望多元化，不依賴某一個來源。

愛分析：盈虧平衡的時間點有預期？

沈筠卿：現在還不能預測，這取決於信而富的獲客速度有多快。按最簡單的財務模型看，獲客成本覆蓋的周期需要一年，如果信而富存量用戶數大於新增用戶數，基本上就盈利了。

愛分析：1000萬存量用戶會是理想的目標嗎？

沈筠卿：1000萬是個很不錯的節點，但我們還不想為整個遠景去設置任何的限制。

聲明：本報告所有內容，包括趨勢預測等，由愛分析根據公開資料獨立分析得出，僅供讀者參考，不構成投資建議，據此入市風險自擔。

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