如何看待美国AI放贷？

AI放贷的必要性如何，我们从不同市场C端贷款一观。

首先，从政策管理角度来看，海外网贷平台可参与的放贷范围更为广泛，国内网贷 集中在消费贷，消费贷单均规模较小，若后续网贷能够支撑住房类贷款或更广泛的 汽车贷款，则需要依赖大量的数据严格把关长尾客户触达情况，数据化进程有望随 之加速。 具体来看，美国对住房以及车贷管理较松，允许网贷平台进行房地产以及汽车借贷， 根据2016年美国财政部发布的在线市场借贷行业白皮书，其中“白皮书指出了一些 需要持续监测的潜在趋势。这些趋势包括信用评分的演变、利率变动的影响、潜在 的流动性风险、以及在线借贷平台发放的住房抵押贷款和汽车贷款不断增加的情况 （increasing mortgage and auto loans originated by online marketplace lenders）、 潜在的网络安全威胁以及反洗钱要求的合规情况。”即，网贷平台并未被制止进行 上述两款产品的放贷行为。

再看日本，日本与放贷机构管理的《贷金业法》并未明确 规定网贷平台不允许发放房贷和汽车贷款，但从监管框架来看，《贷金业法》明确了 融资业务的主管机关，规定贷金业者需向主管机关登录后才可从事融资相关业务， 并设定了最低实收资本额等准入门槛，以及规范了贷款行为，只要网贷平台满足相 关条件并遵守规定，就可在许可范围内开展房贷和车贷等各类贷款业务。 Upstart 2024年加入房屋净值贷款（HELOC）市场，多元化放贷类型。从单均价值 来看，HELOC大于车贷大于其它消费贷，基于此，若网贷平台放贷类型包含车贷以 及HELOC或更多元的贷款类型，有助于放贷规模加速扩张。

对比国内，原银保监会2020年披露的《商业银行互联网贷款管理暂行办法》，明确 规定商业银行发放的互联网贷款资金不得用于购房及偿还住房抵押贷款。

其次，除政策环境之外，从各类个人贷款规模来看，美国及中国除房贷外其余个贷 余额较高。综合上述，美国具备较宽松的个贷监管环境，叠加较大的个贷余额，催 生更充分的AI网贷应用场景。 再次，网贷平台放贷规模渗透率较高也为AI放贷贡献更多底层数据。 美国网贷平台占个人贷款比例较高，已成为C端放贷的重要玩家之一。从美国无抵押 个人贷款（消费贷+车贷）资金来源来看，截至2023年底，居民消费贷、学生贷以及 车贷合计43370亿美元，而根据Mordor Intelligence数据，2023年，数字借贷市场规模达到4030.1亿美元，预计到2029年将达到8963.4亿美元。数字借贷平台放贷占比 9.3%。反观国内小额贷款公司占除房贷外住户贷款总额的比重，自2013、2014年高 点的约8%下落到2023年底1.8%，相较海外占比较低。

区别中美个人征信结构，美国AI放贷是征信系统发展完善所自然催生的结果，相较 国内，美国的征信制度发展的更早，市场征信机构通过注册制落地，个人征信领域 的数据由市场机构管理，通过市场筛选，形成三家征信机构垄断的局面。整体来看， 行业格局更为成熟，体现在数据上，根据美国消费者金融保护局2015年的报告，大 约有2600万美国成年人是 “信用隐形人”，即没有任何信用记录。而在中国，据2024 年11月14日上海证券报消息，在中国人民银行征信中心有信息的个人数为11.6亿人， 没有任何信贷信息记录的约有4亿人。基于此，较为成熟的征信结构推动更多元和大数据的放贷系统建立。 此外，美国当前人群收入分布还体现为严重的贫富差距，相对低收入的人群对灵活 的放贷需求较大。根据美国人口普查局的数据，收入占比前20%的家庭收入占比在 2023年为52%，收入占比后20%的家庭收入占比在2023年为3%。

从自动放贷的占比来看，Upstart自动放贷占比不断上升。看Upstart所披露的数据， 截至2024Q3，Upstart有91%的贷款属于自动放贷，这意味着多数Upstart的贷款从 借款人申请贷款到资金到账，整个过程无需人工干预。通过其技术优势，能够在几 分钟内完成贷款审批，相比传统贷款审批流程可能需要数天的时间大幅缩短，为借 款人提供更快捷的资金获取途径。

对违约率的影响，Upstart分级中对应级别的不良率较FICO的不良率更低。UpstartA 类分级中截至2024Q3违约率在2.2%，在FICO评级中700分及以上评级的违约率在 5%，差别明显，且Upstart评级体系中，最差的评级消费者违约率是最优质评级消费 者的8.5x，而FICO评级中，最差的评级消费者违约率是最优质评级消费者的3.5x， 评级准确度不及Upstart。上述数据表明，UpstartAI评级系统在长尾放贷中行之有效 且表现更佳。

截至2024Q3，Upstart的模型由超过1600个变量驱动，训练于超过7700万次的还款 事件数据。比传统的评级系统，Upstart评级系统在多通过101%的借款人的情况下贷 款利率下滑38%。 观察国内的征信科技发展进程，国内目前科技放贷的发展方向主要集中在企业放 贷，①根据公司官网，北京金融大数据有限公司是北京金融控股集团的全资子公 司。公司积极践行服务百姓生活、服务首都发展、服务国家战略的金融价值观。公 司顺利完成在人民银行企业征信业务经营备案，实现“持牌经营”，打造了企业征 信服务体系，以坚守数据合规为底线，打造建设数据权威、画像精准、政策联动、 业务协同的“京云征信”平台。截至2024年初，平台已汇聚北京各委办局2300余 项高价值数据，实现市场主体全覆盖，数据总量超50亿条。在此基础上，平台打造 了超3000项标签“企业画像引擎”，并深度契入信贷、风控等金融核心业务，数据 服务调用量累计近2亿次。与区政府客户合作中，已实现400项政策5万余次智能推 送，落地企业申报信息智能核验16万余次，服务北京经开区企业6000家，所涉政 策扶持金额超100亿元。还将公共数据融入北京市供应链金融综合服务平台和小微 企业融资对接服务平台，支撑企业准入审批和预授信额度估算等核心业务模块。

②2022年7月，网商银行对外发布“百灵”智能交互式风控系统，在行业内首次探索 人机互动信贷技术，填补市场空白。根据人民网普惠金融优秀案例， “百灵”智能交 互式风控系统是对于网商银行“310”（3分钟提交资料，1秒钟放款，全程0人工干预）模式的升级，通过智能交互、决策构建创新自证模式，实现通过人机对话、智能审批 完成对客资料收集、解析、验真、决策。 自2022年投入使用至2023年，百灵已累计 服务800万小微经营者，平均可帮助小微经营者提升贷款额度4.5万元。近10年以来 小微普惠金融不断发展，小微经营者融资贵、融资难的现象有了明显的改善，但“够 不够”正逐渐成为小微金融下一阶段的新命题。同时，《个人信息保护法》、《数据 安全法》、《征信业务管理办法》等法律法规的陆续实施对行业的数据获取、应用、 安全和隐私保护都提出了更高的要求。大规模人工智能技术的应用，让我们看到了 为小微提供普惠、及时又个性化的信贷服务的新机会。目前，百灵已经支持包括合 同、发票、营业执照等70多种自证任务，支持超过15个不同的行业的场景，整体识 别的准确率达到95%以上。而在验真技术方面，百灵通过唯一性检测，摩尔纹识别 防止篡改和翻拍，同时进一步引入关系图谱交叉验真技术，通过企业上下游关系检 验合同、发票等交易关系的真实有效性。 网商银行除了百灵系统之外，还与农业农村部大数据发展中心联合建模，发起“农 户秒贷”项目，运用“大山雀”卫星遥感风控系统与隐私计算技术，将三农数据引入 金融风控。以及围绕汽车行业展开的“大雁信贷”。

当前国内AI个人征信尚未得到发展，但国内银行的个贷近年来随经济环境波动影响， 管理难度提升，为大数据征信和放贷提供发展环境。根据银登中心数据，2023年第三季度开始，银行个人不良贷款批量转让规模大幅增加，主要集中在信用卡透支以 及个人消费贷款。