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  消费贷款是指放贷机构向个人提供的、以消费为用途的贷款。伴随着经济的发展和消费水平的提高，我国金融机构消费贷款规模出现了明显的上升，截至2017年10月余额超过30万亿。

  广义的消费贷款包括房贷、车贷、信用卡、信用借款等主流模式。其中，房贷属于有抵押的中长期贷款，也是整个消费贷款中占比最高的资产。数据上来看，在30万亿左右的广义消费贷款中，房贷余额大约在21万亿左右，占比70%左右。汽车贷款属于有抵押的中短期贷款，我们预计规模在1-2万亿左右。

  其余的消费贷款主要为无抵押、纯信用的消费贷款，我们定义为狭义的消费贷款（后文提到的消费贷款也均指代狭义的消费贷款），我们预计我国狭义的消费贷款规模在9万亿左右（含非金融机构发放）。结构上来看，信用卡、银行消费借款资产在其中占据绝对份额。截至2017年9月，我国信用卡应偿信贷总额为5.17亿，银行消费借款资产也在2-3万亿左右。其他消费贷款提供方（包括消费金融公司、小贷公司等）作为银行业务的补充，占据了小部分市场份额。

  当前我国人均持有信用卡数量仅为0.36张，且审批上发卡行往往倾向于他行信用卡持有者，使得一人持有多张信用卡较为普遍，信用卡人群占比很低，与发达国家之间仍有数倍的差距。但随着经济发展、消费升级和消费观念的转变，实际存在消费信贷需求的人群远超于信用卡当前的覆盖面。非银行放贷机构在适度信用下沉和提高利率的基础上，满足了更广泛人群的消费信贷需求，也迎来了较好的发展窗口期。我们预计随消费信贷需求的整体提升、消费信贷覆盖面的扩大，我国狭义消费贷款业务仍处于加快速度进行发展的时期，无论是银行业金融机构还是其他机构仍能够享受潜在市场规模带来的机遇。

  此外，我国网络消费单月金额呈现出逐渐上升的趋势，也为互联网消费金融提供了良好的发展土壤。

  狭义的消费金融业务按照有无直接对应的消费行为、资金是否经过借款人账户等特征，可大致分为消费分期型业务和消费借款型业务。

  消费分期业务的典型代表为信用卡，其典型特征为每一笔信贷都对应了真实的消费行为，资金直接由放款方付给商户，不经过借款人账户。

  消费分期业务又可以具体细分为交易分期和账单分期。交易分期是指消费的人在购买单价相比来说较高的产品时直接选择分期付款产生的消费贷款。账单分期是指消费者就单个账单期内的一笔或多笔消费形成的账单进行分期付款产生的消费贷款。账单分期资产在产生前以无息资产的形式存在，是因为信用卡类资产通常具有1个月左右免息期，免息期结束后借款人选择分期付款才形成了有息资产。

  市场中常见的消费分期业务除银行信用卡外，还包括部分消费金融公司、互联网巨头的商户合作分期贷款（主要涉及教育、租房等业务，为交易分期型业务）、花呗、京东白条（既有交易分期、也有账单分期）等。

  消费借款型业务的典型代表为银行大额消费贷款，其典型特征为借款人申请借贷后，放款方通常将资金打到借款人账户进行自行使用。有必要注意一下的是，消费贷款型业务不一定“没有特定用途”，通常而言银行要求借款人在借款时填写相应用途，监管也要求银行对消费用途进行跟踪监督（例如上传对应购物发票），但放贷机构对用途的监管能力较消费分期型产品更弱。

  除银行大额消费贷款外，消费借款型业务也包括消费金融公司的信贷、借呗、京东金条等。

  根据人行、银监会下发的《关于规范整顿“现金贷”业务的通知》，“现金贷”定义为“具有无场景依托、无指定用途、无客户群体限定、无抵押等特征”的贷款。“现金贷”的定义中，无抵押相对容易理解，我们定义的狭义消费金融业务均为无抵押的借贷。“无场景依托、无指定用途、无客户群体限定”的含义则存在一定疑义，需等待监管进一步的解读。例如，“场景”是否指消费分期业务的特定消费场景？借款人自行申报用途（银行消费贷的主要模式）是否属于无指定用途？“无客户群体限定”的定义也较难理解，实行准入制（大型网络站点平台）而非核准制（银行等）的机构似乎更满足“具有客户群体限定”的特征。

  我们能得出的结论为，“消费借款型业务”并非都是监管定义的“现金贷”，“现金贷”的范围更窄，具体仍需要监督管理的机构的进一步明确。

  狭义的消费金融业务中，目前我国的参与方种类非常之多。历史上参与过消费金融放贷的机构有：

  2017年12月1日，人民银行、银监会联合发文禁止了无牌照机构的放贷业务，因此目前合规的放贷机构为银行、信托、消费金融公司、小贷公司，合规的撮合机构为P2P公司。保理公司经营应收账款的保理业务，也能轻松实现消费分期业务的功能。

  具体而言，消费金融公司是指由银监会发放牌照并进行监管的、不吸收公众存款，为个人提供以消费为目的的贷款的非银行金融机构。

  公司是指由地方金融监督管理部门进行具体监管的、不吸收公众存款的、经营业务的公司。如无额外的“跨地区展业”批准，小贷公司只能够在本地区开展业务。网络公司是指利用互联网平台获取借款客户，在线上完成贷款流程的小贷公司。由于利用互联网进行放贷，网络天然的能够直接进行跨地区展业。

  网络借贷信息中介，是指利用互联网进行借贷信息提供和借贷业务撮合的中介机构。P2P是典型的网络借贷信息中介，该主体不具备放贷功能，只能进行借贷撮合收取中间费用。

  保理业务是指卖方将货物销售/服务合同所产生的应收账款转让给保理商，由保理商向其提供资金融通、账款催收等一系列服务的综合金融服务方式。因此，卖方基于自身的真实销售形成了分期类应收账款，并通过旗下保理公司对应收账款进行保理，就形成了类似消费分期业务的功能。

  对于银行业金融机构（含银行、信托和消费金融公司），其发放个人消费贷款主要遵从的规定为《个人贷款管理暂行办法》。《办法》对银行业金融机构的核心要求为：

  1）明确用途：第七条“个人贷款用途应符合法律和法规规定和国家相关政策，贷款人不得发放无指定用途的个人贷款”

  3）支付形式：第五章规定个人贷款应将贷款资金直接发放至合同约定用途的借款人交易对象（也即不通过借款人账户），但出现以下情况之一的可以由借款人自行支付：无法确认具体交易对象、交易对象不具备非现金结算条件、金额不超过30万。采用借款人自主支付的，贷款人应与借款人在借款合同中事先约定，要求借款人定期报告或告知贷款人贷款资金支付情况。贷款人应当通过账户分析、凭证查验或现场调查等方式，核查贷款支付是不是满足约定用途。

  对于小贷公司、P2P公司等从事以互联网为主要渠道的消费金融业务的机构，我国一直以来并没明确的业务规范。根据金融工作会议精神，未来金融监督管理的体系也将出现重大变化，从以前的机构监管扩展到职能监管和行为监管，所有的金融业务都将纳入监管范围。在这种背景下，互联网消费金融监督管理规定预计也将适时推出。

  为了在规定推出前扼制互联网消费金融乱象，人行、银监会发布了《关于规范整顿“现金贷”业务的通知》、《关于印发公司业务风险专项整治实施方案的通知》。文件做出了以下禁止或限制性规定：

  1）严管牌照：无牌机构不得放贷，银行业金融机构不得向无牌机构提供资金放贷或共同放贷。

  2）放贷基础要求：利率应符合最高人民法院关于民间借贷利率的规定；进行年化利率、逾期催收等信息公开披露；谨慎评估借款人资质；不得暴力催收；保护借款人信息。

  3）贷款类别限制：禁止发放校园贷、首付贷、用于股票期货投机的贷款；暂停发放“无特定场景依托、无指定用途的网络”。

  4）融资限制：小贷公司禁止非法集资、吸收存款、利用互联网平台或地方各类交易场所转出信贷资产、通过P2P融入资金；允许通过ABS等方式来进行信贷资产转让，但应与表内融资合并计算，合并后的融资总额与资本净额的比例暂按当地现行比例规定执行。（各地规定有差别，例如重庆金融办的比例上限为230%，预计日后将全国统一规定）

  5）投资限制：对银行业金融机构而言，“助贷”模式不得外包核心风控或接受第三方担保兜底，第三方不得向借款人收取息费；不得投资“校园贷”“首付贷”“现金贷”等为基础资产的（类）证券化产品。

  6）P2P等撮合业务需满足同样的利率、借款人资质、贷款类别等的要求，不能随意收取“砍头息”等费用。

  核准制：是指有消费信贷需求的借款人向放贷机构提交业务申请和相关材料，在放贷机构审核后进行业务的开展和贷款的发放。

  准入制：是指放贷机构在根据已掌握的信息深度分析客户特征后，对特定客户提供授信额度内的信贷服务入口。由于准入制将大部分的审核工作前置，因此放款速度明显高于核准制。

  以中信信用卡分期业务为例，中信信用卡分期的业务流程包括个人信用卡审批以及对具体分期债权审批两阶段。

  4）信用卡发放。信用卡发放完成后，借款人获得了中信银行1个月左右的免息信贷。

  4）信用卡发放。信用卡发放完成后，借款人获得了中信银行1个月左右的免息信贷。

  在信用卡分期贷款的发放上，中信银行采用了准入制。中信银行对已持有中信银行信用卡的客户进行严格筛选，最终确定信用卡分期准入客户范围。

  总体而言，以银行为代表的传统金融机构较多的使用了核准制，特别是在消费借款领域；大型互联网金融机构更多的使用了准入制。

  利率方面，我们从已发行的交行。中信信用卡分期资产ABS来看，银行信用卡分期资产的利率区间分布很广，银行对不同的客户、不同的细分产品类别实行了明显的差异化定价。

  金额方面，信用卡分期资产的平均合同金额不高，大部分资产金额都在5万元以下。

  期限方面，信用卡分期资产的合同年限也分布较广，实操中3个月、6个月、12个月、18个月、24个月、36个月等期限的分期产品均较为常见。

  利率方面，我们从已发行的交行。中信信用卡分期资产ABS来看，银行信用卡分期资产的利率区间分布很广，银行对不同的客户、不同的细分产品类别实行了明显的差异化定价。

  金额方面，信用卡分期资产的平均合同金额不高，大部分资产金额都在5万元以下。

  期限方面，信用卡分期资产的合同年限也分布较广，实操中3个月、6个月、12个月、18个月、24个月、36个月等期限的分期产品均较为常见。

  平均利率水平略高于信用卡分期、平均金额和期限短于信用卡分期。其中，商户合作分期贷款的金额、期限等高于普通购物分期类资产。

  利率方面，银行消费借款的利率区间分布仍然较广，消费金融公司的利率水平明显高于银行。

  期限方面，消费借款的期限相对较长，半年、1年、2年、3年期限的品种都较为常见。

  利率方面，银行消费借款的利率区间分布仍然较广，消费金融公司的利率水平明显高于银行。

  期限方面，消费借款的期限相对较长，半年、1年、2年、3年期限的品种都较为常见。

  主流的互联网消费金融机构平均利率水平高于银行、持平消费金融公司，平均金额和期限短于银行及消费金融公司。小型互联网消费金融机构的现金借款类产品常常出现综合利率超过36%的现象。

  传统的风控模式通常是线下的，以资产、现金流、职业属性等为风控核心。例如，特定职业（如公务员）、拥有住房、车辆、大额打理财产的产品或月工资收入较高的借款人能获得更高额度的贷款。银行、消费金融公司较多的采用了此类风控方式，在多年的实践中也表现出了非常好的风控能力。

  大数据风控模式主要是线上的，从消费、出行、关系网络、行为、地址等多重维度推倒出借款人资信。因此，信息暴露程度越高、行为越稳定的借款人可能获得更高的贷款额度。互联网消费金融企业较多的采用了此类风控方式。

  大数据风控技术除了需要相应的技术和人员投入外，最重要的元素是其“原料”，也即其可用于分析的数据。深度使用的用户越多，单个用户使用业务越多元化，平台可用于分析的数据量就越大，对于用户的刻画更为准确，使得模型能够越来越好的判断风险。

  两种风控模式都有其优势和劣势，传统风控模式牢牢的把握了还款能力的判断，也通过面签等形式控制了欺诈风险；大数据风控模式采用多维度、长期限的数据分析，从借款人的日常行为来推导出其信用水平，在部分评分元素上是一种间接的信用推断，但其欺诈难度较高、单客成本相对更低、效率相对更高。

  实践中运用何种模式一方面要考虑到贷款机构自身的资源特征，另一方面也要考虑到其贷款的规模特征。例如，电商系消费金融平台累积了大量用户的购物数据和行为数据，使得采用大数据分析方法有了较好的“原料”。而金额相对较大的贷款单笔影响大、个性化程度也更高，可能更适用于传统的审核模式。

  事实上，我们正真看到两种风控模式和采用不一样风控手段的机构都在逐渐走向融合，进行优势互补，以期获得更好的风控效果。

  1）控制欺诈风险，大规模的欺诈可能使得整体资产质量出现迅速超预期的恶化；

  2）选定目标客群，做到合理定价，稳定且足够庞大的客群最终具有相对来说比较稳定的不良率水平，其主要的影响因素成为宏观经济因素。

  1）控制欺诈风险，大规模的欺诈可能使得整体资产质量出现迅速超预期的恶化；

  2）选定目标客群，做到合理定价，稳定且足够庞大的客群最终具有相对来说比较稳定的不良率水平，其主要的影响因素成为宏观经济因素。

  目前我国最大的个人征信基础设施为央行征信系统，但由于我国个人信贷市场发展程度仍然不高，央行征信系统覆盖的人群仍然不多。市场上也存在一些第三方个人征信机构，收集市场参与者的不良数据，对外出售其包括审核、风控、贷后等一系列的解决方案。但在第三方机构对数据的核验方面存在困难的情况下，其数据也容易遭到污染。个人征信基础设施无疑决定了整个消费金融行业的下限，随着征信体系的发展，消费金融行业整体不良率仍将走低、欺诈风险逐步减少。但我们大家都认为，在可遇见的短期内消费金融机构仍然需要有自身核心的风控来源和方案，仅依靠外部征信信息进行判断或采用高利率来覆盖坏账的模式都是行不通的。

  消费金融实物资产是一类违约回收率普遍不高的资产，这与其无抵押的特征是相匹配的。因此对于消费金融实物资产，我们最关注的指标为不良率。我们对于消费金融实物资产历史表现的刻画主要基于消费金融实物资产的历史静态池数据。

  目前，监督管理的机构要求银行间市场车贷、房贷、消费贷等资产类别的发行机构必须披露5年以上的历史动态池和静态池数据。交易所品种没有要求披露相应数据，但评级报告中往往也会对不良率的静态池表现进行图表式的披露。

  所谓动态池数据，是指发起机构贷款资产池的存量数据，包括当月新增贷款、提前偿还及拖欠余额数据。个人会使用动态池数据中的不良余额/资产池期末余额，就得到了投入资金的人在各类金融机构年报中常见的不良率数据。这一不良率是动态不良率。（注：对于“不良”的定义各发行机构之间有区别。通常而言评级机构定义拖欠30天以上的资产为不良资产，我们习惯于定义拖欠90天以上的资产为不良资产）

  静态池数据展现了发行机构以月为单位发放的贷款在生命周期中的表现，包括该批贷款在每个月的新增还款、早偿、逾期等信息。个人会使用截至当月累计的不良贷款/该批贷款期初金额，就得到了一个累计不良率的时间序列。这一不良率是静态不良率。

  如果发起机构的贷款规模在快速扩张，动态池不良率的分母急速扩张，使得动态池不良率被拉低。静态池不良率反应的是过去单月批次贷款的表现情况，更能够真实的展现资产的不良表现。

  早偿/逾期/违约及其回收是影响资产现金流的三大要素。除不良率外，我们还能够最终靠静态池数据计算出资产池的单月早偿率、单月逾期率等指标。

  发起机构通常会披露当月或累计的早偿发生额，我们计算当月早偿率=当月早偿发生金额/月初资产余额。

  在贷款的末期，上述指标易发生较动，主要是由于彼时分母已经较小，参考性变弱。有必要注意一下的是，逾期率高并不能代表资产质量差，可能是相关信贷政策导致非故意逾期的占比较高。

  从单月早偿率数据分析来看，各产品系列单月早偿率大部分具有每12个月升高一次的特征，这主要是由于资产包内资产通常为整年期资产，且资产临近期末早偿率偏高。各产品加权单月早偿率具有明显区别，右轴的资产早偿现象明显比较普遍，主要是消费借款类资产，而信用卡分期和信用卡内贷款资产的早偿率相对较低。

  从逾期率数据分析来看，各产品的逾期率也呈现出较大的差别，捷赢、和享信用卡分期等右轴的产品逾期率较高。

  从不良率数据（90天以上逾期口径）来看，消费金融公司资产和银行资产出现了明显的区别。消费金融公司资产加权累计不良率明显较高，我们将其列入右轴表示。银行资产加权累计不良率除诚易贷外均在3%以下，不少产品的不良率低于1%。有必要注意一下的是，由于数据由各样本加权而来且各样本时长不一致，因此加权后的累计不良率可能在期末出现下降，此段数据参考性相对较弱。

  互联网金融机构发行的交易所ABS及ABN品种的信息公开披露要求弱于银行间市场，我们往往不能获得非常详细的静态池数据，但评级报告中往往也会披露30天口径的静态池不良率数据分布图，可当作我们投资的重要参考。整体而言，主流的互联网金融机构静态不良率水平也处于较低水平，大部分在3%以下。

  消费金融ABS产品是典型的“强资产弱主体”的ABS产品，除银行和部分消费金融公司外，消费金融ABS的发行人往往自身资本实力不强。因此，资产质量是我们判断产品信用的核心。

  ①历史资产表现：历史数据是资产未来表现的重要参考，通过静态池数据的相关指标，我们大家可以大致了解该项资产的表现情况及其变动趋势。但在我国消费金融行业加快速度进行发展的时期，很多主体实际存续期不长，历史数据未能覆盖完整的经济周期，甚至部分厂商不能完整的覆盖自身的信贷周期，因此历史数据有没有足够的代表性仍然存疑。我们提议值得参考的历史数据至少要覆盖发起机构自身的信贷周期。例如，资产期限在12个月以内的发行机构存续2年以上，则其历史数据已经具备比较好的参考价值；而资产期限在2年以上的发行机构存续2年左右，其历史数据可参考性相对较弱。此外，影响历史数据代表性的重要的因素为客群、定价、资产来源等重要属性是否发生变动。例如16年底大量校园贷机构转型到非学生领域，其历史数据代表性较低。

  ②未来资产稳定性分析：发起机构能否保持其资产风格的稳定？我们大家都认为主要是看发起机构有没有稳定的客户来源渠道和较强的风控能力，以使得其客群和风控标准均得到较好的保持。

  数据表现需要与所投资的层级对应起来。投资安全垫是一个比较粗略的常用概念，其组成部分最重要的包含低等级层厚、超额抵押、超额利差等。如果某资产的历史不良率长期处在较低水平且其各期静态池累计不良率波动较小，曲线%左右），而我们购买的层级安全垫为10%左右，且依照我们对未来资产池的来源判断较为稳定，则我们大家可以认为该档的风险较低。更为详细的分析在大多数情况下要更精细的建模，但建模并不能解决所有问题，实际上对关键指标的判断仍然需要依赖投资者的主观判断。

  次级投资者并没明确的预期收益率，也是资产风险最后的承担者。但如果资产历史表现较为稳定且我们判断其未来仍处于较稳定的状态，实际上我们大家可以算出次级投资收益率大概率分布的区间和投资久期区间。有必要注意一下的是，部分对优先级不太重要的费用，如催收费用、管理费、资产服务机构费用等，因杠杆影响可能对次级投资者的收益造成较大影响，建议投资的人不要忽略该部分的测算。次级投资者通过建模精确计算收益率水平是必要的。

  由于资产期限不长且早偿现象较为普遍，消费金融ABS产品常常使用了循环购买结构。循环购买结构能确保投资人的投资期相对来说比较稳定。但循环购买结构中，如购买频率不高或可购买资产不足导致现金资产沉淀，将会影响整个资产包的收益率水平。

  （1）循环购买频率：对于短期的消费金融实物资产，我们一般要求按天进行循环购买。

  （2）发起机构资产生成能力：发起机构必须有较强的资产生成能力，且未来预期生成的资产与现有资产为同类客群。

  （3）入池资产合格标准设置：循环购买意味着投入资金的人在购买ABS产品时并不明白自己购买的所有资产，因此投资的人要关注购买资产的合格标准设置，对后续买进的资产进行基本的约束

  （4）资金效率保障条款：如出现循环购买不足、现金沉淀的现象，到达何种比例将触发相应的保护条款，在临界值条件下会对资产池收益率产生多大的影响，都是投资者需要考虑的部分。

  （1）循环购买频率：对于短期的消费金融资产，我们通常要求按天进行循环购买。

  （2）发起机构资产生成能力：发起机构必须有较强的资产生成能力，且未来预期生成的资产与现有资产为同类客群。

  （3）入池资产合格标准设置：循环购买意味着投资者在购买ABS产品时并不清楚自己购买的所有资产，因此投资者要关注购买资产的合格标准设置，对后续买进的资产进行基本的约束

  （4）资金效率保障条款：如出现循环购买不足、现金沉淀的现象，到达何种比例将触发相应的保护条款，在临界值条件下会对资产池收益率产生多大的影响，都是投资的人需要考虑的部分。

  ABS产品作为以资产池现金流为偿债来源的固定收益类产品，采用量化建模的方法衡量资产池现金流的预期值及其可能的分布是判断相关产品信用资质的重要手段。特别是对于资产包内笔数非常多、分散性强同质化程度高的产品，采用现金流模型进行资产运行的模拟能够较好的预测未来资产的现金流表现。

  但建模分析并不能解决所有问题，建模分析所需要的基础假设仍然需要投研人员的专业判断，实质上建模带来的更精确的判断结果对优先级（特别是AAA级）投资者而言价值不高。对于优先级投资者而言，秉承“风险收益与投入相匹配”的原则，很多时候并不需要进行非常细致的分析，而仅需要大致判断其资产表现和安全垫水平即可。

  在我国第三方管理机构相对欠缺的阶段，发行主体仍然是资产最合适的管理方，发行主体的持续运营仍然对ABS产品的正常现金回流具有一定影响。但我们对发起机构持续运营的判断仍然是基于其主营业务和资产的判断，并综合考虑股东结构是否稳定、负债来源是否稳定、是否面临其他监管风险等因素。按照传统信用债的方式去详细分析发行主体的报表意义相对不大。

  在资产出售给SPV时，交易条款中要求出售资产必须满足一定的标准，满足“合格标准”的资产被称为“合格资产”。“不合格资产”是“合格资产”的对立面，指的是入池资产中在入池时点不符合“合格标准”的资产。对于“不合格”资产，根据交易条款通常发起机构有义务进行赎回或替换。

  资产入池时通常要求为“正常类资产”，该正常类资产如在产品存续期内发展为不良资产，并不属于“不合格资产”，发起机构也没有相关的赎回或替换义务。

  总体而言，如果我们将个人消费信贷需求者按照传统的观念（例如资产和现金流）分为优先、中间、次级三类，银行服务的信用卡人群无疑是优先级客群，而其他平台服务的客群主要是中间级和次级的客群。

  但总体的分布并不能代表个体，事实上大型互联网消费金融平台都具有较好的场景优势，并通过极强的借款便利性巩固了其获客渠道，以使得其客群并非仅限于信用卡外客户，而是显著的与其场景相挂钩。

  此外，互联网消费金融平台的单笔单款金额往往很低，平均额度一般在几百到几千元不等。在如此低的贷款额度下，传统意义上的优先和中间客群在还款能力上的差异缩小，同时利率敏感度会让位于便利程度。

  例如，3000元的12期等额本息分期，年化利率10%（假设为信用卡）和16%（假设为互联网消费金融平台）对应每期利息额分别为13.75元和22.19元，每月利息差仅8.5元左右。因此如果借款人在平台购买了3000元商品并选择分期，则是在每月多8.5元支出和向银行申请借款的诸多流程之间进行选择。此时便利性往往会比小额的多余利息更具吸引力。

  因此，互联网消费金融平台的客群并非一定是次级客群，而是通过渠道优势和借款便利与其场景高度挂钩。

  由于消费金融实物资产单笔金额过小，导致ABS资产包内笔数过多，逐笔审查成为了所有外部参与方均不可能完成的任务。不少投资者因此对资产真实性产生了担忧，这也的确是目前消费金融ABS产品难以解决的痛点。

  未来能否运用区块链技术破除各参与方对资产真实性的担忧，或能否引入外部的IT审计对运行系统来进行审计，都是未来此类资产发展的方向。

  但在当前条件有限的情况下，我们提议投资者就发行机构的获客能力、客群稳定性、风控能力等方面做对资产合理增速等进行宏观的判断。