（报告出品方/作者：中金公司，姚泽宇）
经过近十年的爆发式发展之后，我国消费信贷市场逐步过渡到稳健增长的新阶段。国际 对比来看，包括经营贷及房贷在内的我国居民整体杠杆水平已经较高，但考虑结构性因 素调整后则相较美国等发达国家仍有一定差距。往前看，在基础设施日益完善、供需两 端共同拉动下，我们测算 2025 年我国居民消费贷余额（剔除房贷）有望接近 30 万亿元 （对应 2020-25e CAGR 15% vs. 2015-20 CAGR 22%），其中第三方互联网平台作为入口促成 的贷款余额占比从当前~24%进一步提升至~30%、从而收获略高于行业整体的增速。
三大要素共同驱动消费贷市场规模保持增长
行业规模测算：2020 年底我国狭义消费贷余额规模~16 万亿元。中国居 民住户贷款余额 2020 年末达 63 万亿元，其中：经营贷款 13.6 万亿元、广义消费贷款规 模 49.6 万亿元；广义消费贷款按照期限可进一步划分为：中长期消费贷款 40.8 万亿元（其 中住房贷款 34.5 万亿元、占广义消费贷比例达 70%）、短期消费贷款规模 8.8 万亿元；测 算剔除房贷后的狭义消费贷款规模为 15.1 万亿元。若考虑到我国消费贷市场还包括来自 于信托计划、小贷公司、融资租赁、ABS、P2P（目前已逐步清零）等作为资金来源提供 的部分贷款，测算 2020 年末消费贷行业规模为 16 万亿元、同比增长 9%，其中互联网公 司作为入口促成的消费贷规模近 4 万亿元、占比~24%、同比增长~20%。
近年来消费贷行业规模增速有所放缓（2012-2017/2017-2020 CAGR: 29%/16%），往前看， 我们认为三大要素仍有望驱动行业稳健增长：
需求端：受益于居民消费水平稳健增长及金融渗透的持续提升。1）消费升级：2019 年我国居民消费支出占 GDP 比重仅 39%，仍然显著低于美国 68%/英国 63%/日本 55% 等发达市场，在消费升级趋势确立下我们预计该比例将稳步提升。2）金融渗透：我 国居民狭义消费信贷渗透率（剔除房贷后的消费贷余额/社会消费品零售总额）十年 内由 8%提升至 2020 年的 38%，但仍显著低于美国的 67%。
供给端：受益于持牌机构的不断扩容及对零售业务的战略转型。我国商业银行纷纷 加快零售转型力度、优化资产负债表结构，我们预计其信用卡及消费信贷投放占比 有望提升。与此同时，持牌消费金融公司牌照仍在持续发放且注资频繁、2020 年以 来有 5 家相继获批筹建。
基础设施：征信体系的日益完善及风控技术的迭代发展奠定基础。截至 2019 年央行征信系统覆盖人群达 10.2 亿人、其中 5.5 亿人群有信贷记录。往前看，随着借呗/ 花呗为代表的互联网消费信贷产品接入征信系统、部分替代型数据作为金融类数据 的有效补充被纳入征信范围、以及监管颁发更多个人征信牌照，我国征信体系或日 臻完善。
从国际对比来看我国居民杠杆率的提升空间
我国居民整体杠杆近年来快速提升、潜在风险值得关注。我国住户部门杠杆由 2006 年的 11%快速提升至 2019 年的 56%（vs.日本 60%/美国 75%）、居民债务收入比则由 2006 年的 31%提升至 2018 年的 100%（vs. 日本 107%/美国 105%），两大指标均与 发达经济市场较为接近。
考虑债务结构因素，剔除居民经营性贷款及房贷后的狭义消费贷款规模仍有一定提 升空间。若剔除居民债务中具有自偿性的经营性贷款（占比>20%），我国居民杠杆 率及债务收入比在国际上仍处合理水平（如居民杠杆率 1H20 46% vs.新兴经济体 2019 年平均 43%）。若进一步剔除其中增长较快、占比较大的按揭贷款，我国居民 狭义消费贷款杠杆率 2020 年为 14.8%（vs.美国 20%），剔除房贷/车贷后我国居民消 费贷款占居民现金与存款比例 2019 年为 14%（vs.美国 33%），相较于美国等发达国 家仍有一定差距。
测算未来五年我国消费贷行业规模增速~15%
中性假设下测算：我国消费贷行业规模未来五年复合增速有望保持 15%。我们基于消费 贷杠杆率、债务收入比、消费贷渗透率三个维度分别测算居民狭义消费贷余额，再取三 个口径的均值作为最终规模，测算得出 2025 年我国居民消费贷余额（不含 房贷）有望接近 30 万亿元，对应 2020-2025 年复合增速 15%。
通过资产/用户/渠道/资金四大维度剖析当前消费信贷产业链。持牌金融机构与互联网平 台基于各自在资金端、获客端&风控端的不同禀赋，从竞争走向合作、形成广义的“助贷 模式”。当前监管导向下，头部互联网平台除了依托旗下银行/消费金融/小贷等牌照与其 他金融机构开展联合贷之外，我们预计其开展重资产助贷模式的比例将进一步下降，而 纯流量/科技服务、不承担风险的轻资产助贷比例则将快速增加。
四个维度剖析当前消费贷产业链格局
我们将消费贷产业链分为资产、用户、渠道、资金四大环节。1）资金端：银行依托自身 资金成本优势、凭借近九成的资金供给占比成为最大资金方，汽车金融公司/消费金融公 司/小贷公司等为有效补充；2）渠道端：持牌金融机构在自营获客外，亦通过与具备流 量&场景优势的第三方互联网平台广泛合作获客，我们测算通过互联网公司入口促成的贷 款规模占比接近 1/4；3）用户端：互联网渠道受年轻人群青睐、80/90 后占比超八成， 与银行信用卡人群重合度日益提升；4）资产端：剔除房贷的狭义消费贷中信用卡贷款占 比近五成。在互联网平台及具有放贷资质的金融机构外，专注于反欺诈及征信基础服务 的第三方平台、提供逾期贷款催收服务的专业机构、提供增信的保险/担保公司等亦为产 业链有机组成部分。
资产端：底层信贷产品中住房贷款占比近七成、信用卡贷款占比~1/5。广义居民消 费贷款产品包括住房贷款、汽车贷款、信用卡贷款、其他消费贷款（一般用途消费 品），截至 2020 年末占到中国整体信贷余额的 28%；此外居民经营性贷款余额 14 万 亿元、占比 8%。1）2020 年末广义消费贷 50 万亿元的规模，我们测算其中贷款产 品的规模排序：房贷（35 万亿元）、信用卡（8 万亿元）、一般消费贷款（7 万亿元）、 车贷（1.3 万亿元），占比分别为 68%、16%、13%、2.5%。2）2020 年末狭义消费贷 16 万亿元的规模，我们测算其中银行信用卡贷款占比最高、达 49%，一般消费贷款、 车贷占比分别为 43%、8%。
渠道端：用户借款渠道中互联网平台规模占比近四分之一。1）借款人数维度：2019 年全国成年人中在银行以外的机构/平台获得过借款的比例~24%； 2）贷款规模维度：我们测算互联网消费贷余额（第三方互联网平台作为入口促成的 消费贷余额）由 2014 年不足 1%提升至 2020 年的 24%，其中蚂蚁占狭义消费贷比例 ~14%（vs.微众~3%/360 数科 0.6%/乐信 0.5%）。
用户端：互联网平台用户中 40 岁以下人群占比超八成、与银行客群重合度提升。 我们测算当前~4 亿人群持有银行信用卡，而随着银行服务客户的不断下沉，预计银 行与互联网渠道所覆盖的客户重合度将逐渐提升，如 360 数科活跃用户中信用卡持 卡人群~70%。我们判断，在银行聚焦于服务信用卡优质客户的同时，其中的信用卡次优客群（信用卡付息人数）、尚未拥有信用卡的长尾客户或是 360 数科/乐信/度小 满等头部助贷平台主要目标客户；此外，互联网平台用户多以年轻人（80/90 后占 比>80%）为主。
资金端：底层资金来源中商业银行贡献近九成、消费金融公司迅速崛起。消费信贷 资金最终来源包括银行（含信用社和财务公司）、汽车金融公司、消费金融公司、小 贷公司、融资租赁、ABS、信托计划等。我们测算，2020 年末 50 万亿元的广义消费 贷余额中商业银行资金占比超过 95%，而~16 万亿元的狭义消费贷（剔除房贷）中， 商业银行作为最大资金提供方占比 85%，汽车金融公司（5%）及消费金融公司（4%） 次之。其中，我们测算得招商银行/工商银行等大型银行市占率分别达 5.8%/5.4%。
竞合趋势下“助贷模式”重塑行业格局
持牌金融机构与互联网平台基于各自在资金端、获客&风控端的不同禀赋，从竞争走向合 作、形成广义的“助贷模式”——即互联网平台向银行/消费金融公司/信托等具有放贷 资质的金融机构推荐有贷款需求的客户，并从金融机构处获得服务费收入。当前监管导 向之下，互联网平台除了依托旗下银行/消费金融/小贷等牌照与其他金融机构开展联合 贷之外，我们预计其开展重资产助贷模式的比例将进一步下降，而纯流量/科技服务、不 承担风险的轻资产助贷比例则将快速增加。
互联网平台与持牌机构基于自身不同禀赋形成优势互补：头部互联网平台依托自身 广泛且精准的用户触达&连接、积累的深刻客户洞察、领先的智能风控和技术服务 优势，协助持牌机构实现更高效的获客、更好地管理风险；同时金融机构依托自身 在资金灵活性及资金成本上的优势、叠加对核心风险管理的把控，与互联网助贷平 台形成互补；我们测算 2020 年第三方互联网平台促成的消费贷余额近 4 万亿元（以 助贷模式为主）。
广义助贷模式的分类：1）客户支持型：助贷平台仅负责提供客户流量、收取导流费 用，不参与深度风控、授信、贷后管理及催收等环节，如 360 数科的智能信贷引擎 模式。在助贷平台参与贷款流程的基础上，根据平台是否提供资金可分为：2）联合 贷模式：互联网平台依托自有牌照按一定比例（≥30%）与金融机构共同出资，联 合授信决策、风险共担、收益共享，如微众银行微粒贷；3）纯助贷模式：互联网平 台不直接出资，但根据平台自身是否需承担风险进一步分为重资产及轻资产两类助 贷模式，其中重资产模式下依托自有融资担保牌照或者外部增信机构承担部分风险， 如 360 数科的信用驱动型放款模式，轻资产模式下平台不提供任何兜底及担保、不 承担任何信用风险、仅向合作资金方收取一定分润（如 360 数科的轻资产分润模式）。
头部平台加快推进向纯助贷模式的转型：伴随着前期助贷行业爆发式发展的过程中， 诸多风险悄然滋生，如持牌金融机构在助贷机构兜底下变相外包核心风控环节、部 分地方性商业银行依托助贷平台实现跨区域违规经营、助贷机构对于个人信息收集 使用不规范等等。对此，监管陆续出台相关政策以规范整改助贷业务（详见下一章 节对监管的讨论），我们预计部分头部助贷平台将加快向提供纯流量/科技服务的轻 资产模式转型，如 360 数科 4Q20 轻资产模式下的新增贷款与贷款余额占比分别提 升至 34%和 32%，乐信 4Q20 纯科技服务模式下的新增贷款占比已达 50%。
我们认为，本轮消费信贷领域的一系列监管政策主要着眼于防范金融系统性风险、保护 消费者权益、强调金融机构合规经营、推动市场竞争公平有序等等。作为影响行业格局 最大的变量之一，不断完善的监管框架有望带来三个层次影响：1）“量”：整体互联网消 费贷规模增速由高速扩张向稳健增长过渡；2）“价”：互联网助贷机构所分享的“take rate” （营收/促成贷款规模）中短期面临下行压力、长期则有望基本保持稳定；3）竞争格局： 全国性银行及消费金融公司在底层资金中占比或提升、头部互联网助贷平台及具备科技 基因的持牌金融机构在前端获客中市占率稳中有升、提供风控辅助的大数据分析服务商 洗牌加剧。
本轮监管的主要监管思路及相关政策梳理
通过梳理 2020 年下半年以来消费信贷领域的主要监管政策，我们总结本轮行业监管或聚 焦在以下四个方面：宏观杠杆及金融系统性风险、消费者权益保护及普惠金融、合规经 营及防范监管套利、市场集中度及行业公平竞争。
抑制杠杆抬升过快、防范金融系统性风险。依托互联网的规模化放贷在一定程度上 引导部分消费主体超前消费、过度借贷，近年来我国居民杠杆率、居民债务收入比 增长迅速，过快上升的债务水平亦引发监管对其未来偿付能力的担忧。基于此，银 保监会相继出台《商业银行互联网贷款管理暂行办法（征求意见稿）》、《网络小额贷 款业务管理暂行办法（征求意见稿）》、《关于进一步规范商业银行互联网贷款业务的 通知》，在资本金、杠杆率、联合出资比例、风控职责、集中度、跨区域经营等领域 对互联网平台及银行资金方进行约束，防范过度借贷所带来的无序扩张、核心风控 环节外包带来的风险传导等系统性风险。
强化消费者权益保护、推进真正的普惠金融。暴力催收、用户隐私侵犯、收取砍头 息、消费者借款综合成本畸高、信息不透明等问题一直是关注的重点。据此，中国 人民银行公告（〔2021〕第 3 号）要求所有贷款机构明示其贷款产品年化利率；央行 《征信业务管理办法（征求意见稿）》围绕“信用信息采集”“信用信息整理、保存、 加工”“信用信息提供、使用”“信用信息安全”及相关监督管理措施对征信业务做 出规定等等。
强调业务合规持牌经营、防范金融机构监管套利。针对联合贷、纯助贷、大数据风 控等各类商业模式，监管通过一系列文件逐渐补足此前空白。例如，银保监会《网 络小额贷款业务管理暂行办法（征求意见稿）》对小额贷款公司的注册资本、业务准 入等作出了明确规定，银保监会《商业银行互联网贷款管理暂行办法（征求意见稿）》 对银行主体在与互联网平台中合作中的主体地位进行强调，央行《征信业务管理办 法（征求意见稿）》要求征信业务持牌经营；银保监会《关于进一步规范商业银行互 联网贷款业务的通知》强调银行核心风控自行承担，减少对合作方过度依赖和风险 传染风险等等。
防止头部过度集中、促进行业公平竞争。2020 年以来平台经济反垄断屡被提及，国 务院反垄断委员会、市场监管总局先后出台相关文件对互联网平台的不公平价格行 为、限定交易、大数据杀熟等滥用市场支配地位的行为进行了明确界定，同时中央 政治局会议、中央经济工作会议也多次强调反垄断。尽管当前反垄断监管在金融行 业主要体现在支付领域反垄断2，但考虑到互联网消费信贷领域相对集中的市占、较 强的头部效应（截至 2020 年末第三方互联网平台促成的贷款中，CR6>60%），我们 预计也可能成为监管一大关注点。
量：监管约束下行业规模增速向“稳健”换挡
从行业规模“量”的角度而言，我们预计在一系列监管约束下行业贷款规模增速将由高 速扩张向稳健增长过渡。相较 2012~2020 年 24%的复合增速，居民狭义消费贷余额未来 五年 CAGR 将放缓至 15%左右（第三方互联网平台作为入口撮合的贷款增速将略高于此）。 主要考虑到：1）宏观层面，监管对居民杠杆提升速度或进一步控制；2）资金供给角度， 短期跨区域经营限制、自主核心风控、注册资本/出资比例等要求给部分中小金融机构带 来小幅阵痛；3）助贷平台角度，短期需要适应新的监管导向、优化调整自身贷款业务模 式，此外站在监管对消费者保护的视角之下、或要求在贷款定价上让利客户，未来可能 导致部分助贷平台聚焦相对优质客户、运营更加精细化而非单纯追求规模扩张。
价：短期承压、长期头部平台有望保持稳定
对于助贷平台所能分享的 take rate（营收/促成贷款规模），我们预计中短期行业整体费 率或面临一定的下行压力，长期而言头部机构有望基本保持稳定：1）考虑到低利率环境、 激烈的市场竞争以及潜在的监管对让利用户的政策引导，消费贷行业整体贷款利率或有 所下降，进而影响到助贷机构所得分润；2）产业链环节价值创造重构或带来分润结构的 调整，监管要求银行强化风控主体责任、严禁将贷前/贷中/贷后管理的关键环节外包， 更多助贷机构向更符合监管的轻资本助贷模式转型，或更主要地发挥获客/技术输出价值、 边际上淡化风控职能，在产业链中创造的价值比例亦有所降低；3）长期参照海外经验来 看，贷款风险定价能力突出的金融机构，在信贷及利率周期之中其费率保持相对稳定（尤 其是消费贷利率），考虑到当前银行在合作资产的风险调整后 ROA >3%的背景下，即便整 体贷款利率有所下降，头部平台亦能享有一定的议价能力以保持自身 take rate 的相对稳 定。
竞争格局：洗牌加速、生态重塑、分化加剧
整体而言，本轮监管带来产业链在资金端、渠道端及风控侧的洗牌，其中全国性银行及 消费金融公司在底层资金中占比或提升、头部互联网助贷平台及具备科技基因的持牌金 融机构在前端获客中的市占率或稳中有升、提供风控辅助的征信及大数据分析市场的洗 牌加剧。
资金洗牌：牌照重要性提升、商业银行/消费金融公司内部亦有所分化。1）伴随着 潜在监管对贷款利率下降的引导、监管对联合贷出资比例的要求以及对网络小贷牌 照的限制，拥有更高杠杆比例、更多融资渠道的银行/消费金融牌照的重要性进一步 凸显，未来资金成本的高低亦将影响所能服务的客户质量、所能捕捉的客户范围、 所能拓展的产品边界。2）增量资金来源或更多来自零售转型领先的全国性银行/互 联网银行以及头部消费金融公司——全国展业的网络小贷注册资本要求提升、地方 银行跨区域经营受限，而信托资金在最新监管要求下参与互联网贷款需同商业银行 一样自主完成核心风控，我们预计或将对大部分缺乏风控能力的信托公司带来挑战 （截至 2019 年末信托消费金融贷款余额逾 5,000 亿元、41 家展业公司中 Top5 市占 近八成）。
渠道洗牌：头部互联网助贷平台及具备科技基因的持牌金融机构份额或稳中有升。 一方面，伴随着零售银行及头部消费金融公司对自身 App 的持续投入以及获客上的 快速下沉，其直营渠道所触达的信贷客户数量或稳健增长。另一方面，考虑到资金 洗牌过程中，全国性银行相较地方区域银行的风险偏好更低、对资产质量要求更高， 唯有经营合规/客户优质/体量领先/运营效率突出的头部助贷机构方能获得大型金 融机构广泛认可从而行稳致远，中小助贷平台份额料将进一步萎缩。
轻资产模式下助贷平台单笔贷款的盈利模式可简化为：基于贷款利率的一定比例分润-获 客成本-运营成本，与此同时资产质量会影响金融机构的合作意愿和业务的可持续性。在 流量成本上升、隐私保护加强、践行普惠倡导之下，对助贷平台获客能力、用户洞察、 运营效率以及合规/声誉的要求将进一步提高。在消费信贷的可获得性已大幅提升的当下， 用科技的力量进一步为用户降低成本/提升体验，做到既“普”又“惠”还需行业的共同 努力。
行业早期劣币实多、仅有少数大型金融科技平台真正致力于提高金融服务效率和普惠性。 我们认为，行业野蛮发展的早期，大部分 P2P 平台本质上赚取的是产品定价不透明以及 用户权益保护缺失的钱，即通过高利率定价（年化实际利率曾普遍>36%）覆盖高坏账及 高成本；监管规范发展的初期，大部分助贷机构本质上赚取的是中小金融机构的目标（追 求更高 ROA）与禀赋（互联网获客及风控能力相对薄弱）不匹配以及监管套利（如金融 机构向用户收取的利率受管制、而互联网平台彼时能规避监管）的钱，即基于各种增信 担保措施从金融机构获得“批发资金”（扣除坏账后要求 10%左右的回报）而放贷给客户。
互联网助贷机构促成的贷款中轻资本模式比例或将进一步提升，转型领先的机构料将受 益。对于客户而言，希望获得低价的产品、适当的额度以及优质的体验；对金融机构而 言，希望实现高效大量的获客以及稳健可控的资产质量。我们认为，在愈发明晰的行业 监管框架下，获客及用户洞察、存量客户运营能力突出（为金融机构规模化获客的同时 为客户带来优质服务体验）、技术及数据分析能力领先（为金融机构提供强大辅助风控服 务）、受监管及持牌机构广泛认可（具备良好的内控体系&平台声誉）、同时能不断提升自 身经营效率的头部助贷平台方能在行业洗牌下脱颖而出。
获客：红利渐褪后由跑马圈地到“精耕细作”
连接优质的生活消费场景实现高效获客。无论是线上流量的争夺，还是线下场景的 割据，伴随行业早期爆发增长的获客红利已逐渐消退、获客成本的提升已是不争的 事实。如何通过多元化的获客渠道最大程度地挖掘增量用户、切入线上线下消费场景深度绑定目标客户，成为助贷平台营销获客的重点。例如，360 数科发力“嵌入 式金融”，连接电商/社交/生活服务/视频娱乐/交通出行等 18 个场景生态，合作包括 度小满/滴滴/美团/小米/花呗等在内的 20 家平台资源，发展半年来累计贷款交易量 已超 150 亿元。
精准匹配客户及金融机构、提升撮合效率。不同助贷平台基于自身风险偏好定位于 不同的目标市场客群，如相较于 sub-prime 的中高风险人群，以蚂蚁为代表的头部 平台深耕优质成长的年轻 Prime 人群。对于同一助贷平台，针对所对接的金融机构 差异化的需求（如大型银行与中型消费金融公司自身资金成本的差异导致其风险偏 好的不同），通过有效的客户分层和连接、实现获客效率的提升。
注重存量用户运营、提供多元化及高粘性产品。提高活跃用户的转化度、加强存量 用户的活跃度、提升现有客户的留存率愈发关键。以 360 数科为例，目前存量的消 费贷用户中约 30%为小微企业主，公司计划通过拓展小微贷款业务以实现对该类客 户的价值挖掘（截至 2020 年末公司小微贷款累计放款~273 亿元/在贷余额~74 亿元）； 公司当前~12%的用户转化率（累计借款人数/累计注册用户数）仍有提升空间，同时 公司 2020 年 86.5%的用户复借率相较于 2019 年的 71.8%也有明显提升。
风控：科技赋能合作伙伴核心风控能力建设
深入的用户洞察、迭代的算法模型是实现强大风控的基础。随着中国征信体系日益 完善，金融机构所能获取的数据来源更加丰富多元（既包括金融类数据、亦含替代 型数据）；与此同时，监管要求金融机构禁止将核心风控环节进行外包。我们认为， 助贷机构在风控领域的优势或从此前掌握独特的数据，不断向领先的分析技术和算 法迁移。
短期疫情考验下部分风控能力优异的助贷平台价值更为凸显。疫情影响下，部分助 贷平台对风控策略进行灵活调整，例如通过收紧授信通过率、延长高质量复借用户 的还款期限等方式，使逾期率稳定在可控水平。以 360 数科为例，其逾期率表现持 续优于同业，且 2Q20 以来资产质量持续改善，截至 4Q20 90 天+逾期率逐步降至 1.5%、 30 天回收率提升到 90%以上、Day 1 入催率降至历史新低的 5.2%。
资金：广泛合作多元化的金融机构亦很关键
头部合规经营的助贷平台更加容易获得大型金融机构的青睐。在禁止金融机构核心 风控环节外包、限制城/农商行跨区域放款、明确互联网小贷杠杆等监管要求之下， 预计未来信托、地方性银行、互联网小贷等金融机构在互联网消费信贷中的资金贡 献或有所降低，而大型国有/股份制银行、消费金融公司则有望扮演更重要的角色。 头部的助贷平台可通过扩大与全国性银行机构的合作、相应减少或调整与地方银行 的合作（如将用户智能匹配到所在区域的地方银行），难以获得大型金融机构资金青 睐的中小助贷平台料将离场。
广泛合作外部金融机构+自身控有金融牌照保障业务开展的灵活性。通过与更广泛、 不同类型的金融机构建立深度合作关系，有助于提升助贷机构业务增长的稳定性和 增加可服务客群的多样性（不同类型机构的风险偏好及风控标准差异较大）；与此同 时，通过自身控有的金融牌照，有助于训练风控模型（如针对特性人群和新产品的 测试）、保护用户体验（如提高客户整体授信通过率）、发展联合贷业务（方便获取 征信数据以及掌控放款流程）等。360 数科截至 4Q20 轻资产助贷模式下已合作 39 家金融机构（vs.3Q20 为 11 家）、乐信截至 4Q20 近 100 家资金合作方中逾 20 家为 轻资产分润模式。
运营：依托规模效应不断提升自身经营效率
在为用户提供低价贷款产品/出色服务体验、为金融机构提供优质流量/场景获客及辅助 风控服务的基础上，助贷平台如何利用轻资产模式下的规模效应、持续压降成本、提高 运营效率，是分润模式下实现自身盈利稳定增长的关键。我们预计长期来看，360 数科/ 乐信为代表的头部助贷平台，其各项管理费用占放贷规模及营收的比重有望继续下行。
我们认为，上市头部助贷平台估值有望逐步从当前4.5x的前瞻市盈率修复至10x左右：1） 疫情后盈利强劲反弹、以及监管担忧减轻带来短期估值修复；2）由重资本向轻资本模式 的成功转型、更纯粹的流量输出&技术赋能业务带来中期估值体系切换；3）新产品成功 推广贡献新的增长点、亦或是进行持续稳定的分红，均有望对长期估值形成支撑。
短期催化：疫情后盈利反弹及监管担忧减轻下的估值修复
年初以来美股消费金融板块开始走出过去两年的盘整期、股价明显回升，截至 2021/4/30 代表性美股上市助贷平台股价涨幅分别为 360 数科 117%/乐信 36%/信也科技 151%/趣店 49%，截至2021/3/18高点涨幅分别为360数科185%/乐信103%/信也科技217%/趣店112%， 板块整体回升的同时各平台之间的分化也较为明显。整体而言我们认为，疫情影响渐褪 带来的盈利反弹、叠加监管担忧减轻驱动的估值修复，或是短期板块上涨的主要逻辑。
经济稳步复苏、疫情影响渐褪下，贷款量增速回升叠加资产质量改善，驱动盈利反 弹。1）贷款指标增长预期升温：3M21 住户贷款（含消费及经营贷款）余额同比+16%、 其中短期贷款余额+19%；头部助贷机构撮合放款金额显现良好态势，如 360 数科给 予 2021 全年 3,100-3,300 亿元的放贷额指引、较 2020 年增长 26%-34%，乐信全年指 引 2,400-2,500 亿元、同比增长 36%-41%。2）资产质量持续改善：90 天+逾期率来看， 截至 4Q20 360 数科 1.48%（vs.3Q20 1.96%/2Q20 2.82%）、乐信 1.95%（vs. 3Q20 2.6%/2Q20 2.99%）。
政策持续加码、行业规范发展下，监管不确定性的降低有望带来估值的提振。1）商 业银行互联网贷款办法规范助贷经营模式：肯定了合规助贷机构的存在价值、强调 银行风控决策的独立性，同时 360 数科/乐信等平台也在积极转型轻资产助贷模式； 2）利率上限监管的担忧暂时减轻；3）网络小贷办法规范联合贷：而 360 数科/乐信 等平台主要开展助贷模式、依托于小贷牌照的业务量较小。4）征信业务办法加强征 信活动监管：未来助贷平台在基于征信牌照开展业务之外，或可转型更纯正的流量 输出及技术赋能助贷模式，或可通过与持牌征信机构合作来继续展业。
中期关注：轻资本转型、商业模式升级下的估值体系重构
助贷平台重资产模式下对盈利真实性的担忧或对估值形成压制。国内目前国内美股 上市助贷平台平均交易于 4.5x 2021e P/E（1.0x 2021e P/S），估值远低于海外可比公 司——美国互联网信贷公司（不含 LendingTree和 Upstart）平均交易于 9.6x 2021e P/E， 其中侧重于导流的 LendingTree 估值达 99x 2021e P/E、侧重于技术服务的 Upstart 估值高达 225x 2021e P/E；海外先买后付金融科技平台平均交易于 15x 2021e P/S，其中 澳大利亚公司 Afterpay 估值达 34x 2021e P/S、美国 Affirm 估值达 20x 2021e P/S。在 国内大多数助贷平台重资产模式下，平台通过自有资金放贷或是对撮合贷款提供担 保、需承担所放贷款的信用风险，类似于银行息差借贷、一定程度上受坏账影响， 对盈利及估值形成一定压制。重资产模式下即便对标银行来看，估值亦有较大折价 ——当前中资港股银行平均交易于 0.6x 2021e P/B、平均 ROAE 10%，对比之下，国 内助贷平台平均 28%的 2021e ROAE 水平下仅平均交易于 1.0x 2021e P/B，或反映出 相较银行存在更高的监管风险、且缺乏稳定持续的分红派息。
轻资产转型下估值体系或将更趋近于互联网公司。国内 360 数科/乐信等头部助贷平 台在积极转型轻资产模式下的纯科技助贷服务，考虑其平台化的运用模式、对流量 的运营能力叠加自身科技属性，我们认为轻资产模式下的估值或逐步向互联网公司 靠拢。对比于中国互联网公司当前平均 29x 2021e P/E 的估值水平，我们预计国内金 融科技助贷平台估值水平有望进一步提升——从当前 4.5x 左右的前瞻市盈率提升到 10x 左右。
长期空间：新业务拓展、科技持续赋能下拥抱可持续增长
业务模式升级、产品多元化发展，拓展收入来源。当前国内助贷平台在贷款模式积 极转型的同时也在不断开拓新产品，如乐信于 1M21 发布新消费战略，推出约惠、 买鸭（类似 Afterpay）、消费号三大新产品，目标将用户拓展至 5 亿新消费人群。
科技持续赋能、盈利能力提升，打开未来长期增长空间。以 360 数科为例，其 2020 年推出“嵌入式金融”模式、助推用户触达更多元的线上/线下消费场景，同时持续 发力小微贷产品、并推出 Argus 风控引擎企业版以完善小微风控体系，在业务拓展、 产品创新、技术赋能等方面齐发力。
风险：1）金融监管力度及市场竞争超出预期：监管是当前影响行业格局最大的变量之一， 例如以 APR 利率上限监管为例，尽管短期而言监管边际有所放宽，但长期而言不排除金 融机构和助贷机构进一步被监管要求压降利率的可能性。如若监管大幅收紧则将对行业 竞争格局带来一定的不确定性，符合监管要求的行业龙头玩家之间或将产生更加激烈的 竞争。2）宏观经济波动加大资产质量风险：宏观环境波动将影响底层信贷资产质量、带 来坏账风险的上升，例如疫情期间消费信贷行业玩家资产质量均受到不同程度的影响。
（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）
