金融机构试举一例简要说明盈利测算的思路(图)

金融机构试举一例简要说明盈利测算的思路(图)

金融机构在开展新的互联网消费金融业务之前，需要对业务的盈利能力进行预测和预估，并对未来的风险和收益形成一个粗略的判断。如果你傻到想出来，因为风险是有滞后性的，当你发现自己蒙受了愚蠢的损失时，可能已经过去了一年半载。

利润计算的前提是对前面章节讨论的金融产品、商业合作模式、风险分担结构有基本的了解。本文举例简单说明利润计算的思路。

商业背景

某银行计划对接某互联网流量平台。流量平台为银行推荐借款人，收取实际利息费用的27%作为流量费用；风险由银行自行承担。

根据之前与流量平台的沟通，以及平台历史上与其他金融机构合作的业务尽职调查数据，主要金融产品参数整理如下：

风险计算

根据流量平台提供的尽职调查数据中同一定价区间客户的历史风险表现，测算平均Vintage坏账率在2%左右。

此外，据了解，平台推荐的客户借款后提前结算率超过35%；且平台并未给出提前结算时间的具体分布，难以计算实际的生息月数。在这里，简单地从8.5的平均贷款期限中减去1.5作为提前结算的调整；然后根据上一篇推导出的公式近似计算如下：

当 Vintage 坏账率 = 2% 时：

假设该行互联网消费金融业务风险管理水平符合行业普遍情况，审慎预计与流量平台对接后的年化坏账率在6-9%区间，对应的Vintage坏账率在2-3%之间。

收入计算

平均客户定价IRR为18%，为年化应收收入；上一篇文章提到过，它的分母也是年化生息资产，与年化坏账率是一致的。

由于呆账的存在，小部分18%的应收年化收益最终无法收回；应收款项扣除因坏账而折旧的部分后，即为“实际收取的利息费用”，当 Vintage 坏账率=2%时，近似计算为：

此外，逾期客户的罚息和滞纳金也是收入的一部分；在简化计算中暂时忽略它们。

成本计算

(1)获客成本

在本文的例子中，获客成本就是流量平台收取的流量费用。当 Vintage 坏账率 = 2% 时：

(2) 资金成本

假设银行内部资金成本按3.5%计算。

(3) 数据成本

据了解基于收入的风险额度基准值测算，流量平台近期向其他金融机构推送同价位贷款申请，推送到最终贷款的转化率约为60%（转化率主要取决于金融机构的审批率).

流量平台推送的每笔贷款申请，假设银行平均需要花费5元查询人行征信和第三方征信；那么最终每笔贷款摊销的数据成本为5 / 60% = 6.7元。

将数据成本“年化”，类比年化坏账率的计算：

(4) 其他费用

根据业务合作的实际分工，如果银行承担收付款等功能，或使用外部厂商提供的系统服务和风险服务，可能会产生与业务量直接挂钩的成本。这些成本的计算原则与数据成本一致：摊销到每笔最终贷款/年化生息资产的成本，这里不再详细展开。

在本文的示例中，假设其他成本总额的年化率为 0.5%。

收入计算

在对坏账损失和各收入成本项目进行估计和年化后，银行从该业务中获得的毛利反映在“年化收益率”口径中。当 Vintage 坏账率 = 2% 时：

当年化坏账率在6-9%区间波动时，业务毛利相应波动如下：

需要注意的是，我们所做的简化利润计算仅包括直接业务成本，不包括员工工资、日常运营管理费用等。基于目前的参数假设，可以看出该业务的利润预期并不乐观。银行需要将年化坏账率控制在6%左右，才能获得2个百分点以上的毛利。

预防措施

(1) 盈利计算原理非常直观，请务必理解原理，不要套用公式。首先，你必须弄清楚你的组织在业务中扮演什么角色，收入来源是什么，你承担的成本和风险是什么。本文的例子是基于金融机构角度的计算；如果切换到流量角度，收入和成本项目会发生变化。

(2)几个关键参数的假设非常重要。请尽可能全面地收集信息，并通过各种渠道了解、估计和验证这些参数；能力），包括从上市公司的财务报告中寻找数据，以及同行交流和业务经验（例如，年化18％定价客户群的风险指数在什么水平上有意义）。

(3) 本文只讨论简化计算；如果数据充分可信，可以做进一步的详细计算。对于不同定价区间、不同贷款期限、首贷/再贷客户群的客户群，各参数的取值往往相差较大；如果条件允许，对不同客户群单独计算会比对所有客户群简单平均更准确。此外，如果有足够的数据支持，还可以更准确地衡量提前结算对收益的影响，衡量罚息收入等。

(4) 然而基于收入的风险额度基准值测算，在现实中，数据往往不充分或不可信；这时候只要简单明了把握大意，先简单明了地回答“这个业务从盈利的角度看值不值得做”这个问题。如果花费大量精力引入丰富的细节假设，微调参数估计方法，构建更精密的测量框架，很可能在现实面前站不住脚；正如凯恩斯所说，“模糊的正确性远胜于精确的错误”。

题图摄影：Gerd Altmann
图片授权基于：Pixabay License