【资产雷达决策参考】不良资产处置行业将是P2P下一个万亿风口?

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经多位@变革家会员 的要求,为了便于大家对京东东家正在众筹的项目资产雷达进行投资决策,变革家摘选了@李豪达 对不良资产处置市场规模及相关企业模式分析,仅供各位会员和众筹投资者们投资决策时作为参考。

不良资产处置领域是否是互联网金融下一个万亿风口?笔者在调研市场上十数家互联网不良资产处置公司后,认为这个赛道有机会出现百亿企业,但面临的难度也很大。本文将按市场规模分析,互联网改造行业的机会以及现有互联网不良资产公司商业模式的分析三个部分讨论未来的机会所在。

国内不良资产市场有多大?

国内不良资产处置是一个万亿级的市场,但这个万亿级市场究竟有多大?是数万亿还是数十万亿?众说纷纭,并无定见。

我们可以来算一笔账。

中国不良资产可根据产生的源头分为银行贷款、传统民间贷款、应收账款及P2P等类别,产生的不良资产规模与贷款余额成正比。其中银行类最大贷款余额有74.6万亿,应收类账款在10万亿上,传统民间贷款估计数万亿,P2P贷款4000多亿。

从官方最保守的数据测算,2015年第三季度,银行确认为不良的资产余额比例为1.59%,确认为介于不良贷款和正常贷款之间的关注类贷款余额占比为3.77%,由此可算出银行类不良资产为1.18万亿元,关注类贷款为2.81万亿元。

应收账款为第二大类,2015年第三季度全国工业企业应收账款规模11.2万亿,非工业数据不详,估计也过万亿。传统民间借贷规模不详,数值估计在数万亿到10万亿之间,而P2P 网贷之家最新数据为4394亿元。

如果假设非银行类总额合计为20万亿,不良率保守估计为2%,就有4000亿不良资产账款,若估算不良率最大为10%,则有2万亿不良资产账款。由此可计算出一个大致范围:

最低  1.18万亿(银行类)+ 4000亿(非银行类)=1.58万亿

最高  1.18万亿(银行类)+2.81万亿(关注类)+2万亿(非银行类)=5.99万亿

我们估算出不良资产的范围为1.58万亿至5.99万亿元,这一亿万级的数字仅仅是从现有数据计算便得出的,尚未考虑不良资产规模的增长速度。

数据显示,上述银行贷款同比增速为13.2%,工业企业应收账款增速为同比为8.7%,传统民间贷款增速不详,而P2P在14年初余额为308亿元,15年底余额增至4394亿元,两年翻了10倍以上。

不仅贷款增长明显,各类别的不良率也在稳步上升。综合各类别的增长速度及不良比例的上升趋势,可推未来不良资产规模可以保持数年10%以上的增长速度。

互联网的机会在哪儿?

随着国内不良资产“蛋糕”的不断膨胀,市场也迫切地呼求着处置模式的创新。在“互联网+”的大背景下,无论是投资人还是创业者都有着共同的疑问:

互联网能否重构这个行业,颠覆原来的玩家?相对于传统不良资产处置公司,互联网创业公司能以怎样的模式突破?

我们试图通过对现有市场和项目的分析,来找寻答案。

1、留给互联网的市场空间

国内不良资产的市场空间巨大,其中最大的份额就是银行资产。目前,银行资产的“蛋糕”由官方四大资产处置公司(东方资管、长城资管、中国华融、中国信达)瓜分,他们分别对口四大银行处理不良资产。

然而由于牌照和融资能力的限制,互联网公司很难从中分一杯羹。除了全国性的四大资管全国性牌照,国家仅发放了四批(18家)各省各地的不良资产处置牌照,没有牌照就无法批量从金融机构获取不良资产。此外,融资成本利息占资产管理公司运营成本30%以上,资产管理公司需要低成本的大量资本去收购不良资产,比如信达在2015年发行360亿公司债券,平均利率在3.5%-4.6%。然而初创公司既无法低成本融资,也没有大额发债的能力。

因此,我们认为互联网创业公司应该绕开传统银行批量不良资产,转而从其它稍小,但可规模化处置的品类或者银行的长尾资产切入。

除却银行资产,银行长尾资产、应收账款、民间贷款及P2P 四大类别还有几千到万亿的市场空间,有很多的细分品类可尝试切入,互联网不良资产公司尚有足够大的市场可以试水。

切入的品类标准化程度,以及可规模化程度都是在这个领域能比竞争对手跑得快的核心要素。但各种品类各有难点,可规模化的程度也有差别。

2、效率提升

除了有足够的市场空间外,能否提升效率是互联网资产处置公司做大的另一必备条件。

在重构或提升行业效率方面,互联网的能力表现在以下几点:

新的案源增量及获取方式。单个处置公司获客能力能从门店覆盖范围扩张到线上全国获客。

提升案源信息的加工筛选。传统处置公司靠人力修复案源信息及筛选,效率低下,互联网资产处置公司可用程序和外部大数据等批量修复信息,尤其在失联信息,债务人还款能力及还款意愿的识别上,远超传统公司。

催收人员及处置方的重构。传统不良资产处置公司或催收公司靠的是业内转包或业内人员操办,存在信息不对称、匹配不到最合适的催收人员等问题。互联网能让信息更流通,案子匹配到成功率更高的人员。其次,还能通过网络平台把案子众包到非业内人员,扩大催收人员的新供给。滴滴催收,众包催收,全民催收是有可能的。

更灵活的资金供给。结合互联网金融,新型互联网不良处置公司可以用金融工具更高效地切入到债务重组及资产收购等。

结合市场空间以及对行业效率的提升两点分析,我们认为新型互联网不良资产处置公司有机会在未来去侵占传统不良资产处置公司的市场。

现存的商业模式分析

既然机会已有,那怎样的商业模式能有机会在这个万亿赛道跑出呢?我们将已有的互联网不良资产公司商业模式大致总结为五类:

1、数据查询工具类:市场小众

代表:搜赖网

顾名思义,数据查询工具类公司的主要业务就是整合催收相关的数据查询服务,比如工商信息、诉讼信息等,为催收公司及债权方提供数据服务。但此类公司面向的市场相对小众,就算有1万家持续服务的催收公司客户,每年付1000元,也只有1千万的年收入。

数据查询类的公司在未来还存在着转做不良资产处置基金的想像空间,但个人认为路线不够直接。

2、债权与催收交易信息撮合类:长期易脱媒

代表:资产360、包之网 等

这类公司选择制作一个信息发布平台,平台做交易双方的准入、信息整理等,双方有意愿后直接联系。

信息撮合类的平台存在一个长期以来难以解决的问题:佣金难收,容易脱媒。

短期来说,在服务供给有限的情况下,债权方需要寻找额外的服务方,但长期来说,伴随着上下游交易的增多,形成稳定的关系,平台完全可以被绕开。同时,由于此类交易的非标准化,很多合同需要双方多次来回沟通,确定条款,直接的线上交易成功率较低。

这类平台的想像空间是大量债务委托都在平台发生,然后沉淀数据做其它增值业务,或者从B2B撮合,聚集流量再开展自营。而收集黑名单是信息撮合类平台的另一个故事。但是卖黑名单赚钱的生意,也许能有几百万到千万的年收入。个人认为这样的路线同样不够直接。

3、传统自建网点催收公司:大客户维护、规模化和成本效率

代表:申请挂牌新三版的一诺银华

传统催收公司用自身品牌从银行、小贷公司等金融机构接来业务后,采取自己内部团队及外包第三方的方式完成催收业务,收取佣金收入。

传统公司的竞争力取决于大客户维护能力,切入的资产品类的催收工作是否可规模化以及自身运营的成本效率。

以一诺银华为例,成立6年,前5大的客户占一直占总收入的70%以上。15年上半年1500万营收中,前五客户占74%。15年,一诺银华在全国已建37个网点,500个员工,主要业务为对信用卡,小额贷款,汽车贷款等个人信贷产品的催收业务。而自身运营效率上,若按全年2500万营收、504员工计算,人均年产值5万。

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一诺银华的严重亏损被解释为公司处于迅速扩张期间,投入加大,在规模上去后会转为盈利。由此可见,传统自建网店的模式是相当“重”的,自建网点规模化的难度颇高。

4、众包催收公司

代表:债全网

众包催收公司的模型是独立品牌拿下资产,平台加工,然后对接第三方机构/个人进行催收。

众包与传统催收公司的最大差异在于自营团队及外包业务的比重差异、是否自建网点以及主营不良资产品类的区别。

以债全网为例,其主营业务为针对国企、大公司中50万以上或3年以上的老债违约应收债款催收。平台BD这类公司拿回单子后,内部团队重新加工,分析法律问题,违约方的还款意愿及还款能力等,筛选出可催的单子,最后再众包到各地的个体律师。

这类资产有比较高的法律门槛,平台的加工及筛选环节非常重要,如果创始团队没有这块相应法律背景及知识,是无法与债全网在这个品类竞争的。比如债全网通过内部团队的加工筛选,把众包单子的追回率提升为30%,而B公司追汇率仅为10%,那么逐渐地,长期合作的众包律师就会迁移到单子好追的平台。

5、房产处置类

代表:分金社

房产处置公司从银行、小贷或担保公司等机构获取抵押房产资产包,或者直接介入到债务重组,然后从P2P平台众筹资金以一定折扣从机构买下资产,平台再对资产进行切割、出售等,众筹用户与平台分享处置后收益。

房产处置类公司的本质业务逻辑与四大资产管理公司相似,区别就在于资金端的变化。这类传统业务模型仍要面临3个问题:1. 如何批量获取可处置的资产;2. 平台规模化处置能力的构造,抵押地不良资产存在被查封或销售难等风险,需要构建风控体系;3. 长期大额低成本的融资渠道。

结语

综合考虑了市场现存的商业模式类型,我们认为不良资产处置是一条可以被互联网改造的传统大赛道。虽然现行的各种模式都还处在探索的阶段,但熊猫资本持续关注不良资产处置的方向,并且也希望能找到好的团队一起尝试。(文/李豪达 来自i黑马

关于”不良资产处置平台“的更多路演实录、投资建议和模式分析等重要决策参考信息请点击这里:http://biangejia.com/archives/tag/%E4%B8%8D%E8%89%AF%E8%B5%84%E4%BA%A7%E5%A4%84%E7%BD%AE%E5%B9%B3%E5%8F%B0

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