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文丨表外表裡（ID：excel-ers），作者丨唐志穎 李佳俊，編輯丨付曉玲
20世紀20年代，消費信貸成為美國經濟崛起的關鍵。貨幣被借給買車者和購房者，借給旅遊者和度假者，借給就餐者和購物者——幾乎借給任何人，用於任何目的。
特別是二戰後的50多年裡，美國的消費信貸餘額以年均12%的速度持續快速增長。過度負債的結果是，2008年金融危機爆發前，美國消費信貸餘額近20萬億美元。
當金融危機襲來時，承接這些消費信貸的債券、股權、應收帳款大部分成了收不回來的壞帳，銀行的表內資產大幅縮水。貝爾斯登、雷曼兄弟、美林公司......隨著這些在華爾街的投資銀行接二連三地倒下，引發了世界範圍內對現行金融體系的牴觸和不信任。
這使得有信貸背景的公司往往受到特殊的質疑：通常投資者看到一個企業表內資產數據漂亮，考慮的是這個漂亮數據能不能繼續維持下去；如果能維持下去，投資者第一反應是質疑這錢是不是假錢，會不會有收不回來的風險？
即將於10份在科創板和港交所同時上市的螞蟻集團，也難逃此種質疑。
招股書顯示：從2019年開始，螞蟻集團覆蓋花唄、借唄等借貸業務的「數字金融科技平臺」收入佔比超過支付業務，成為收入大頭。
投資者的質疑中或許有這樣一種擔憂：現在表上顯示你的借貸業務賺了100萬，可如果你1000萬的本金還在外面，你憑什麼說你賺了？
為了弄清楚這個問題，本文將對螞蟻集團信貸業務的當下資產狀態（靜態角度）、過去趨勢（動態角度）以及宏觀環境影響進行逐一分析，具體來說：
1、當下資產狀態：
如果花唄、借唄和網商銀行的放貸出現壞帳，對螞蟻影響幾何？
2、過去趨勢狀態：
隨著助貸滲透提高，「一線白領」賴帳率低，但到「五環外」人群呢？
隨著貸款金額提高，從1K到10W，「一線白領」還那麼靠譜還錢嗎？
3、宏觀環境風險是如何影響螞蟻營收的？
（一）、若花唄、借唄和網商銀行的放貸出現壞帳，對螞蟻的利潤影響有多大？
網際網路公司的戰略核心永遠圍繞兩點展開：吸引流量以及流量變現。前期大把的營銷撒出去，花錢買流量；後期用戶增長積累到一定程度，增速放緩，就開始加緊變現。
螞蟻集團的出道史也是如此。
前半場支付業務時代，乘著淘寶電商業務發展的東風，積累了龐大的用戶基礎。後半場「數字金融科技」時代，變現成豐厚的回報，反映在利潤表上。
如下圖所示，變現的方式包括微貸、理財以及保險業務。其中，微貸業務2020H1的收入貢獻比為39.41%。
讓螞蟻集團受到投資者質疑的，就是該微貸業務收入，主要由兩部分構成：1、花唄、借唄組成的消費信貸收入；2、網商銀行提供的小額經營者信貸收入。
根據招股說明書：截至2020年6月30日，公司微貸科技平臺促成的消費信貸餘額為17,320億元，小微經營者信貸餘額為4217億元。
我們將螞蟻集團2017年以來的信貸餘額及逾期率進行統計（如下圖）。
可以看到，從2017年至2020上半年，伴隨著總信貸餘額的逐年大幅增加，螞蟻集團的信貸逾期率並沒出現同步大幅增加的情況，整體變化還算平穩，2019年穩定在1.05%。
那麼，螞蟻集團1.05%的信貸逾期率，在行業中處於什麼水平呢？我們拿業內風控標杆招商銀行的數據，還有排名前列的光大銀行、工商銀行的數據進行對比。
由上表，支付寶消費信貸90天以上貸款逾期率與招行信用貸款逾期率基本持平，且明顯低於光大銀行、工商銀行；
而支付寶小微經營者信貸2018年之後1.5%左右的的逾期率，略高於幾個銀行的信用貸款，但差距很小——這或許和信貸領域的一個規律有關：公司貸款發生壞帳的可能性比個人信貸更大——且小微經營者信貸收入僅佔信貸營收比的19.58%。
綜合下來，我們認為，螞蟻集團的風控能力高於行業平均值，處於中上水平，總體信貸質量較高。
即便螞蟻集團的風控能力還不錯，但壞帳風險總歸是難以避免。那麼，壞帳風險對螞蟻集團整體收益造成的負面影響，究竟能有多大？
根據螞蟻集團招股說明書：截至2020年6月30日，公司平臺促成的信貸餘額中，由金融機構合作夥伴進行實際放款的比例合計約為98%。
這些金融合作夥伴包括全部政策性銀行、大型商業銀行、全部股份制商業銀行、領先的城商行和農商行、外資銀行，以及信託公司等金融機構。
也就是說，螞蟻集團在微貸業務渠道的變現利潤，存在壞帳風險的只有螞蟻自營的那2%。
如此看來，壞帳風險對螞蟻集團的利潤影響非常有限，而自營信貸這塊開展的目的，更像是做「試驗田」，向合作金融機構證明螞蟻在用戶畫像準確度以及風控方面的能力，以便通過向金融機構售賣這些技術賺取技術服務費。
根據螞蟻集團招股說明書：公司之所以在表內有少量貸款，目的是幫助實現產品創新、拓展客戶群。客戶通過公司的科技平臺發起貸款需求，銀行合作夥伴隨即獨立的信貸決策和貸款發放。金融合作夥伴機構則基於公司平臺促成的信貸規模，向公司支付技術服務費。
既然螞蟻集團售賣的是自己的技術，那麼貸款規模增長，無疑是對螞蟻集團風控能力最大的考驗，為什麼這麼說？我們接著分析。
（二）、隨著規模擴張，用戶畫像能力是否還成立？
規模增長和變現發生衝突的情況，在其他行業也普遍存在，比如流媒體平臺的廣告變現和用戶體驗的衝突。只不過那個最壞的影響就是用戶流失，而螞蟻微貸科技平臺要面臨的是更為嚴重的違約風險。
在我們看來，這裡的違約風險主要有橫向和縱向兩個維度：
1、隨著助貸滲透提高，「一線白領」賴帳率低，但到「五環外」人群呢？
2、隨著貸款金額提高，從1K到10W，「一線白領」還那麼靠譜還錢嗎？
助貸滲透提高，原本信用不好的人也可能被授予貸款額度
信貸業另一個與其他行業不同的屬性在於，規模劇增可能代表的不是利好，而是虛假的繁榮。
2008年美國金融危機的導火索是銀行業的次貸危機。開始是信用級別高的人買房，後來優質客戶越來越少，生意不好做，商業銀行放寬了條件，讓信用級別不那麼高的人也能買房，把款貸出去就有錢賺。
可這麼做的話，一旦房價下跌，買房人還不上錢，銀行就會面臨巨大的虧損。為了轉移風險，商業銀行把所有的房貸集中在一起，形成了一種按揭證券（MBS），賣給華爾街那批投資銀行。
最後金融危機爆發，投資銀行損失慘重，結果就像文章開頭提到的「華爾街投資銀行」從歷史上消失。
對螞蟻集團來說，想要避免這種虛假的繁榮，需要先掌握如何在規模和風險間尋找平衡的方法。
數據顯示，從2017年到2019年，支付寶月活人數上漲了1.6億人。但從2017年到2019年的90天以上消費信貸逾期率並未出現大幅上升，始終保持在1%左右。
1%左右的逾期率是什麼水平呢？
前文我們已經與招商銀行進行了逾期率的對比，不妨再回顧一下。2019年，招行90天以上的信貸逾期率為0.99%，支付寶是1.05%，兩者差距很小。
據我們了解，招行在風控評測方面，實行嚴格的放貸資格審查，支付寶則依賴大數據判斷用戶風險等級。兩種不同的測評模式，實現的信貸逾期率水平差不多，似乎暗合了螞蟻集團的公開說法。
根據招股說明書：公司擁有大量數據和優秀的算法，足以識別目標客戶，降低用戶數增長帶來的風險。
事實是否真的如此，還需要進一步驗證。
根據招股書和問詢函披露，我們加權了螞蟻集團的信貸總餘額、自營貸款餘額佔總餘額的比重、微貸科技平臺的利息淨收入，計算出螞蟻自營貸款的淨息差。計算過程如下圖所示：
注釋：微貸平臺的利息淨收入即為螞蟻集團自營信貸業務的利息淨收入，其他金融機構放貸的利息收入並不計入螞蟻微貸平臺的收入中。
淨息差主要是信貸機構在客戶結構、風險偏好、業務模式和風險定價能力等方面的一個綜合反映。那麼低淨息差和高淨息差分別意味著什麼？
從螞蟻集團自營信貸淨息差的趨勢可以看出，2017年和2018年淨息差值都比較低，2018年相比2017年更是下降的狀態；2019年、2020H1的淨息差上升，並保持平穩。這或許能說明兩點。
①螞蟻的用戶畫像能力成立，且用戶畫像模式可以複製
2019年、2020H1螞蟻平臺的月活數分別為6.59億人、7.11億人，相比前面兩年，作為分母的用戶規模擴大，但淨息差不降反升，達到8%以上，只有一個原因，利息淨收入的增長幅度大於用戶規模的增長幅度。
這說明螞蟻集團在擴大規模的同時，並沒有降低信用的標準，在不同的用戶中，挑選出高信用用戶的能力並沒有變差。
②螞蟻有意控制自營信貸業務的規模增速
另一個不降反升的反常之處表現在2019年到2020H1的淨息差變化。
依照常識，受疫情影響，不同群體的還貸能力都會有所下降。比如，一個白領原本的借唄額度是每月5000元，但疫情期間沒有收入，還貸能力下降到500元。螞蟻如果還是給他5000元的額度，逾期或壞帳的風險就會變得很高。
可我們觀察發現，2020H1相比2019年，淨息差從8.7%提升到了8.89%。雖然幅度很小，但仍然可以看出，螞蟻集團在通過一些調控行為，來避免疫情導致的違約風險。
從自營微貸業務的規模增長情況來看，我們認為，螞蟻集團可能在有意控制自營信貸業務的增速，以保證資產質量。
針對未知用戶增加和突發情況的變量，螞蟻集團通過保持用戶畫像能力的水準和控制自營信貸規模增速，將風控能力維持在了行業較高的水平。但已被印證的用戶畫像出現變數了怎麼辦？
單一客戶貸款金額提高，守信的人可能變成信用違約者
隨著單一放貸金額擴大，可能導致借款者風險偏好發生改變，簡單講就是可能一念之差，本來守信的人就成了信用違約者。這種事情在熟人世界裡也經常發生，比如下面這個剛剛發生的真事：
事情的起因是，一個培訓機構（承接企業培訓業務）的業務經理在和客戶聊天時，得知客戶想要採購一批蘋果手機。業務經理熱心幫忙，將自己經常光顧的一家手機店介紹給了客戶。
出於對業務經理的信任，該客戶和手機賣家敲定了價值60萬左右的採購合同，並預付了50%的定金。但30多萬的定金打過去之後，手機店遲遲不發貨，最後客戶的聯繫方式被拉黑，手機店面也關門找不到人了。
這個事件，也可以套到用戶畫像裡解釋：手機賣家本來是已經被業務經理印證的高質量用戶畫像，如果一直按業務經理的購買金額，買賣關係可能就一直維持下去了。但購買金額突然從幾千塊錢變成了幾十萬，手機賣家沒經得住誘惑，變成了違約者，脫離了原來高質量用戶畫像的範圍。
那麼，螞蟻集團對意料之外變數的風控能力如何呢？人均信貸餘額與90天以上消費信貸逾期率的變化趨勢，或許可以說明此問題。
根據螞蟻集團披露的數據（如下圖）：
注釋：人均信貸餘額=微貸科技平臺促成的信貸餘額/月活數
2017年-2019年，在人均信貸餘額同比大幅上漲的情況下，信貸逾期率並未出現增長異常的情況。
受限於規模，自營信貸業務更多地調控的是微觀變量，可當宏觀環境風險無差別（比如疫情）壓過來時，風險怎麼規避，去控制金融機構合作夥伴發放的貸款規模增速嗎？
（三）、宏觀環境風險對螞蟻的可能影響：通過技術服務費率影響整體營收
2020年，新冠疫情全球爆發，不僅對人們的日常生活產生影響，也使宏觀金融環境變得低迷。為了避免現有客戶流失，螞蟻雖然減少了市場推廣費的投入，但各種拉新活動依然不少。
根據招股說明書：公司通過政府及商家消費券等創新運營活動，吸引新用戶和提升用戶活躍度，從而實現了用戶活躍度的持續提升。
因此，支付寶2020H1的信貸規模和DAU同比2019年有大幅提升。
儘管在用戶規模大幅增長的情況下，螞蟻集團實時調控風險，沒有讓平臺的人均信貸餘額隨之提升。
然而，從逾期率變化趨勢來看，平臺信貸業務還是沒有逃過疫情危機。
不論是消費信貸逾期率（90天以上），還是小微經營者信貸逾期率（90天以上），2020H1與2017-2019年的數據相比，都有明顯的上升。
表外表裡認為，在信貸質量下降的情況下，金融機構或許會要求螞蟻集團與他們共擔風險，但不會影響資產質量。反映在收入裡，可能體現為螞蟻的技術服務費率下降。接下來，表外表裡將通過具體計算來論證。
信貸技術服務費是螞蟻集團基於為金融機構促成的信貸規模，按照一定比例收取的。我們稱這個比例為「信貸技術服務費率」，計算公式如下：
信貸技術付費率（x）=信貸技術服務收入（a）/與金融機構促成的貸款金額（b）
注釋：需要說明的是，每一筆貸款的期限不一定相同，有的可能3個月到期，有的可能半年到期。例如一筆3000元、3個月到期的貸款，一年內螞蟻可以收取4次費用；而3000元、6個月到期、同樣利率的貸款，螞蟻只能收取2次費用。因此，此處計算出的比率不代表螞蟻的真正費率，但考慮到統計口徑的一致性，我們認為其變化趨勢依然有參考價值。
計算數據顯示，2017~2019年，螞蟻集團技術服務費率維持在2%左右。2020H1，技術服務費率數值為1.2%，出現明顯下降。顯然，疫情這樣的宏觀環境風險，已經通過金融機構波及到了螞蟻集團。
因此，表外表裡認為，雖然螞蟻集團的主營業務是數字金融服務，但其自營信貸業務只佔比2%。所以壞帳逾期、不良並不是螞蟻的主旋律，它最核心的風險是：規模增長和宏觀環境風險通過技術服務費率，從收入端影響整體的營收。
而宏觀環境風險對金融行業及企業的影響，是必然的，疫情面前沒有人能獨善其身。跟螞蟻集團情況類似，收入端的波動會間接受到宏觀環境影響的還有VISA。
今年3月份，VISA曾公告表示，預計本季度收入增速將比1月30日發布的預期低約2.5-3.5個百分點。從下圖可以看出，2020H1其收入端的波動，確實明顯受到了疫情影響。
這裡的收入波動也是螞蟻集團風險最大的地方，不過它屬於當下就反映在報表裡的正常收入增速波動，並不會影響企業表內資產的質量。
小結
疫情風暴造成的金融機構壞帳率攀升，讓螞蟻集團這種有信貸背景的公司首當其衝受到來自投資者的質疑。
不過，通過以上的系統分析，表外表裡發現，僅佔2%的自營信貸業務，使得壞帳逾期、不良率並不是螞蟻的主要風險所在。
螞蟻集團的核心業務還是數字金融服務，從目前來看，螞蟻集團通過保持用戶畫像能力的水準和控制自營信貸規模增速，將風控能力維持在了行業較高的水平。
但未來在信貸規模持續增長和滲透率不斷提高的情況下，如何繼續通過大數據判斷用戶風險等級、保持其篩選優質信貸用戶的優秀技術服務能力，才是對螞蟻更大的考驗。
體現在數據層面，則是營收增速的波動。
如果哪天因宏觀經濟周期的波動，螞蟻集團表現不佳，被認為是金融股，那多半是天下金雨的時刻，畢竟科技股賣金融股的價格，這種機會可能十年一遇，大膽拿桶去接吧。