网络信贷行业研究报告停批牌照以后再看现金贷的未来发展.docx
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网络信贷行业研究报告停批牌照以后再看现金贷的未来发展
2017网络信贷行业研究报告停批牌照以后再看现金贷的未来发展
CHAPTER1网络信贷宏观环境及市场空间第一章总结政策环境：
a、宏观政策环境，导致信贷业务整体趋严：
政策制定者把严控金融风险放在了越发重要的位置，流动性将边际收紧。
对于信贷而言，大方向是将信贷结构调整（限制增量，信用贷款收窄），防范金融风险（打破刚兑，限制杠杆，穿透式监管）。
b、网贷监管“1+3”：
监管已出现由“底线监管”走向“硬性指标监管”的趋势。
行业洗牌加剧，备案或成行业“类牌照”。
经济环境：
a、消费占国家GDP的占比大幅提升且仍有较大的成长空间。
b、消费信贷呈现不断上升趋势，消费信贷占贷款总额的比重不断提高，消费信贷占GDP比例不断增长。
社会环境：
信贷人口成长空间大，意愿强烈科技环境：
网络信贷基础设施逐步完善总结：
两者结合后产生巨大的信贷需求缺口，合规持“牌”的网络信贷将会有较大发展空间。
政策环境——金融监管两大主题2016-2017年针对金融从业者的政策密集出台：
银行表外纳入MPA，房地产国庆期间遭到最严调控、保险公司噱头产品下架、网贷行业被红头文件劈头盖脸、交易所要清理、第三方支付要交准备金。
就当下而言，就是政策制定者把严控金融风险放在了越发重要的位置，流动性将边际收紧。
关于信贷领域，主要的监管趋势是以下两点：
信贷结构指引《关于提升银行业服务实体经济质效的指导意见》（银监发﹝2017﹞4号）提出了24项政策措施，要求银行业围绕“三去一降一补”推进供给侧结构改革，深化改革、积极创新、回归本源、突出主业，更好支持供给侧结构性改革和实体经济发展。
防范金融风险《关于银行业风险防控工作的指导意见》（银监发﹝2017﹞6号）直接列举出银行业风险防控的十大重点领域包括信用风险、流动性风险、房地产领域风险、等传统领域风险，以及债券波动风险、交叉金融产品风险、互联网金融风险、等非传统领域风险，要求各银行业金融机构切实履行风险防控主体责任，消除风险隐患，严防系统性风险。
PEST政策环境——网贷监管“1+3”2017年网贷行业迎来最为关键的合规元年。
作为影子银行（根据107号文，我国影子银行包括新型网络金融公司、第三方理财机构等）的P2P网贷在防范金融风险的旨意下，合规是必须的，金融创新和监管套利是可以被一刀切的。
近日，央行在《中国区域金融运行报告（2017）》中提出，探索将规模较大，具有系统重要性的互联网金融业务纳入宏观审慎管理框架，对其进行宏观审慎评估，防范系统性风险。
强硬的行政手段监管或是互金整治下半场的特点。
从今年以来各地互金整治的要求来看，监管政策已出现由“政策引导”、“底线监管”走向“行政手段”、“硬性指标监管”的趋势。
PEST政策环境——监管后业态艰难转型强硬的行政手段监管或是互金整治下半场的特点。
从今年以来各地互金整治的要求来看，监管政策已出现由“政策引导”、“底线监管”走向“行政手段”、“硬性指标监管”的趋势。
PEST经济环境——消费驱动自2012年起，我国GDP增速放缓，经济步入新常态，消费成为经济增长第一驱动力。
2015年，根据国家统计局数据显示，最终消费支出对GDP拉动率为4.1%；最终消费占GDP贡献率达59.7%,，同相比同期48.8%，提高10.9个百分点。
PEST经济环境——消费信贷爆发2016年，我国消费信贷余额呈现不断上升趋势，消费信贷占贷款总额的比重不断提高，消费信贷在金融机构贷款中的地位凸显；同时，消费信贷占GDP比例不断增长，截止2016年该比值突破30%，消费信贷对于经济发展的支持作用持续加强。
PEST经济环境——消费信贷成长空间大近年来我国消费信贷占消费支出比例持续增长，与消费信贷市场较为成熟的美国相比，在相同的消费增长比例假设前提下，我国消费信贷仍有进一步增长的空间。
消费是美国GDP增长的核心支撑，我国近年来消费亦已成为GDP增长的最主要因素。
通过比较中美两国消费信贷/GDP的渗透率指标，美国消费信贷/GDP比例为19.6%，而我国仅有6%，因此我国消费支出结构仍有进一步调整的空间。
PEST社会环境——人口信贷意愿强烈我国近九成比例的30岁以下人口月可支配收入不超过10000元，其中近六成比例人口月可支配收入不超过5000元。
30岁以下人群中，使用过分期消费的人口比例为44.4%，有意向使用分析消费的人口比例占37.6%。
居民消费贷款占国内居民可支配收入的比例不高，对比美国市场的情况，整体居民的杠杆率还有提升的空间：
利用2014年央行/国家统计局数据显示，国内（含房贷）居民的杠杆率为36.4%，而美国同期（含房贷）的则为104.4%，如不包含房贷，国内居民的杠杆率为11.2%，而美国则为25.9%。
国内居民整体的消费杠杆水平，与美国等国家依然相差较大。
PEST社会环境——信贷人口成长空间大2015年，我国信贷人口渗透率仅为27.6%，同期美国信贷人口渗透率为82%。
美国消费信贷经历了70余年的发展后，信贷人口渗透率达到了较高水平。
我国经济体制改革正处于加速发展阶段，以美国发展水平作为参考，我国信贷行业在政策支持、金融机构服务能力、相关科技发展等方面均有较大的提升和发展空间。
PEST科技环境——网民渗透率仍有成长空间1、个人网络信贷的普及率跟网民规模和普及率是最直接相关的。
2、中国网民规模是世界最高，然而互联网渗透率跟日本、美国、韩国等发达国家比仍然有较高的成长空间。
3、印度和印尼的互联网渗透率跟中国比落后5-10年的差距。
CHAPTER2网络信贷市场格局和细分市场玩家个人网络信贷的主要分类针对个人的网络信贷有以下四种大分类：
个人网络信贷主要参与方的运营数据以下三图是2016年主要网络借贷平台的运营数据情况。
可以看到蚂蚁花呗凭借着场景、牌照、资金、数据等优势大力发展了消费信贷。
蚂蚁花呗和蚂蚁借呗的交易规模、交易笔数和借款人数等均遥遥领先。
2015年开始互联网巨头的参与让网络借贷市场重新洗牌。
CHAPTER3个人网络信贷商业模式和案例个人网络现金贷——银行/信用卡中心流程：
商业银行个贷部门和信用卡部门，通过判断理财、信用卡等存量用户的贷款需求、还款能力、还款意愿，筛选出其中的白名单客户，以预授信的形式将贷款产品提供给白名单客户，白名单客户可以根据需求接受或拒绝该笔贷款。
获客方式：
银行存量客户挖掘产品属性：
金额一般不超过30w,费率约为年化5%-14%，期限约为6个月到10年不等典型产品：
目前商业银行，如招行“闪电贷”、“e招贷”、浦发“万用金”、广发“财智金”等。
案例：
招行“闪电贷”招行零售信贷部主要聚焦9700万存量客群，提供包括大金额房贷、抵押消费贷款、线上小额信用消费贷款在内的产品及服务。
截至2017年7月末，消费贷款余额较年初增加约200亿元，其中信用贷款增加约100亿元，占比约达50%。
闪电贷累计投放也突破300亿元，且盈利能力较强、资产质量表现良好。
招行信用卡中心则聚焦为持卡的年轻客群提供多样化的消费分期产品及服务，推出「备用金」和「e招贷」等新产品。
截至今年6月末，e招贷产品交易规模381亿元，余额逾300亿元。
个人网络现金贷——消费金融公司流程：
消费金融公司向申请购买“合理用途的消费品或服务”的借款人直接发放的个人贷款。
获客方式：
场景股东渠道用户、合作渠道来源为主、互联网获客等。
产品属性：
金额一般不超过20w，费率约为年化12%-18%，期限约为1个月到5年不等。
典型产品：
招联“好期待”、“零零花”、马上“马上贷”等分析：
从近期发布的2017年半年报看，多家消费金融公司发展态势良好，盈利水平不断提升，其金融服务“补充者”的角色和作用得以发挥。
招商银行与中国联通共同组建的“招联消费金融”营业收入达22.97亿元，净利润5.41亿元；上半年中国银行控股的中银消费金融营业收入20亿元，净利润6.4亿元，同比增长190.9%；重庆银行参股的马上消费金融营业收入12.66亿元，净利润1.34亿元，首次破亿。
其中，招联、中银、马上、兴业、苏宁消费金融公司是目前市场上表现最好的消费金融公司。
案例：
招联消费金融公司招联消费金融公司的「好期贷」、「信用付」、「零零花」三大产品体系面向活跃于互联网上的中低收入的年轻客群，提供以生活消费为目的的小额、短期的互联网普惠金融产品。
截至2017年年中报显示，累计授信客户数突破1000万，达1189万户；累计发放贷款1262亿元，较2016年末增长121%；贷款余额323亿元，不良率为1.15%，不良率较2016年上升33bp；资产规模较年初增长72.5%至322.58亿元；杠杆率约为11.02倍，年初为7.6倍。
个人网络现金贷——互联网巨头流程：
互联网巨头通过判断互联网存量用户的还款能力和还款意愿，筛选出其中的白名单客户，以预授信的形式将贷款产品提供给白名单客户，白名单客户可以根据需求接受或拒绝该笔贷款。
获客方式：
互联网巨头存量客户挖掘产品属性：
金额一般不超过30w，费率约为年化18%，期限约为6个月到3年不等典型产品：
蚂蚁借呗、微粒贷。
分析：
占尽了流量、数据优势的互联网巨头，在金融领域有了牌照保障之后，把这些优势发挥到了最大。
案例：
微粒贷“微粒贷”是腾讯微众银行面向微信用户和手机QQ用户推出的纯线上个人小额信用循环消费贷款产品。
2017年7月，微众银行发布2016年年报。
其中，年报显示，在2016年，微众银行全线上运营的信贷产品“微粒贷”主动授信超过7000万人，开通用户超过1500万人；截至2016年年末，“微粒贷”已累计发放贷款约1987亿元，笔均放款约8000元，管理贷款余额517亿元。
除了前期的部分自有资金，贷款资金大多来自36家合作银行，即每天放款中，微众银行放20%，其余80%贷款由合作银行提供。
微粒贷的平均借款借款金额在1.17万元左右，不良率只有0.51%。
个人网络现金贷——助贷模式流程：
助贷机构直接对接银行为主体的持牌金融机构，用户申请通过，银行直接放款给客户。
在借贷交易中贡献了获客、产品及服务、风控和贷后管理能力。
获客方式：
互联网获客产品属性：
金额一般不超过30w，费率约为大于年化14%，期限约为1个月个月到3年不等典型产品：
飞贷、花豹VIP。
分析：
拥有相对低成本资金的银行和具备互联网科技能力的金融科技公司是一对天然的“搭档”。
只是向银行推荐合格客户，银行放款的前提是客户必须符合银行审批的放贷条件。
《关于联合贷款模式征求意见的通知》提到贷款人应将联合贷款的合作机构限定于经银监会批准设立，持有金融牌照并获准经营贷款业务的银行业金融机构。
助贷资金方未来或只能来自银行合作。
案例：
飞贷飞贷的目标客群聚焦在小微企业主，资金需求“短、小、频、急”。
小微企业资金回流快，回款后希望立即还款，不希望到期还款多负担利息。
飞贷的产品设计迎合了小微企业主的需求，做到了随借随还，借款周期会变短，直接影响存量资产规模，但客户复购率接近50%。
飞贷平台上有50-60万授信用户，户均提款金额在3-4万元。
个人网络现金贷——P2P流程：
借款人通过App等渠道申请单笔借款，通过将个人信息提供给P2P公司增信的方式，获得授信。
P2P作为信息中介，撮合借款人和出借人，形成了资金流动的闭环。
获客方式：
互联网获客产品属性：
金额一般不超过20w，费率约为大于年化24-50%，期限约为6个月到3年不等典型产品：
宜人贷等。
分析：
服务人群相比银行、消费金融公司等，更加下沉。
独立闭环对其他参与方依赖少，模式成熟、监管到位。
但是缺乏资金优势，缺乏流量优势，导致P2P公司在网络现金贷这个同质化严重的市场上逐渐缺乏竞争优势。
个人网络消费贷——垂直领域分期服务垂直领域服务方的业务模式类似电商平台，但平台体量更小，客户群体大多依据线下拓展。
垂直领域服务方重在把握用户需求，迅速扩大用户基数以占领市场。
通过分期服务或消费贷款切入传统消费金融渗透率不高的垂直场景，代表有装修分期的家分期、租房领域的会分期、医美领域的米么等。
分析：
深耕某一领域则对该领域的群体过于依赖，因此经营更为集中、对内在风险把控要求高。
但大多垂直领域服务方依赖互联网征信，风险把控能力弱，坏账率较高。
只有对场景的交易和欺诈风险把握很好的垂直领域分期，才有逆袭可能。
截止今日，该模式没有“常青树”。
个人网络消费贷——电商/支付系自有消费场景，距离消费者更进一步；业务拓展迅速，已从单纯的预授信购物发展为多元化的消费信贷。
消费者在选购商品后，可选择平台的消费金融产品进行付款。
一般该类产品是预授额度的形式。
消费者可一次申请获得一定的消费额度，此后在该额度内的消费不必再申请。
相比其他传统的金融机构，电商平台都拥有自身的销售渠道，更加贴近用户，这类小额借贷能够快速的实现匹配，业务体验上也更加简单便利，提高了客户的接受度。
依托拥有的大量沉淀用户，电商平遥具备海量的用户数据集，风控优势明显。
除此之外，近两年平台ABS类融资手段使得融资成本有所降低，大大提高了资产扩张的速度。
大规模的资产过账后，大型电商平台便将业务从单纯的线上构图赊购向广泛的线下应用场景扩张，抢滩细分领域消费市场，包括租房、旅行等。
案例：
PaypalCreditPaypalCredit与Paypal账户形成融合，嵌入消费者支付场景。
消费者购物额超过99美元，即可在支付结算将PaypalCredit勾选为支付方式，并提供一些基础信息，在短短几秒之内就可以获得PaypalCredit的反馈并完成支付，而且获享六个月内免息全额付款。
通过了信用审核，消费者即可获得不低于$250美元的信用额度，并可以在之后的消费购物中直接使用，具有循环信贷的特点。
PaypalCredit还可以直接作为现金转给其他Paypal账户，具有现金转账的功能。
PaypalCredit的信贷由Comenity资本银行（ComenityCapitalBank）所提供，目前已向用户提供了74亿美元的信用额度，其中贷款余额为40亿，占当年发放信用总额度的54.05%。
CHAPTER4趋势和展望第四章总结发展趋势一：
同质化与融合趋势A寻求合作：
1、技术输出的方向：
打造线上获客能力；建立大数据风控体系；创新产品，提升用户体验2、助贷模式寻求资金方向（投贷联动）B、寻求牌照：
可能性1：
民营银行牌照高门槛强监管可能性2：
网贷备案+MPA=更像银行发展趋势二：
智能信贷案例：
RandomForestCapital总结：
目前的网络信贷仍旧有较大改善空间，比如由于定价不确切而导致的债权套利空间。
未来在获客、定价、催收等层面，智能信贷还有很长的路要走。
发展趋势三：
信贷出海——扎堆印尼等东南亚国家案例：
Branch总结：
网络信贷在中国经历了蓝海到红海的演变过程后，为了寻求更大的市场增长空间，企业纷纷出海寻求更多的发展机遇。
但在东南亚等国家，地缘政治、宗教等风险应该大于业务运营的风险，且东南亚国家信用问题之前也较为严重，应该予以考虑。
发展趋势一：
同质化与融合趋势同质化依据之前的分类，不管是个人网络现金贷，还是个人网络信用贷，银行消费金融公司等持牌机构和非银类机构均有涉猎，且持牌公司通过与助贷公司合作等形式，已经可以逐渐弯道获取风险较高的用户。
目前中国网络信贷的竞争尤为激烈，尤其是互联网巨头纷纷以取得民营银行牌照的方式成为正规军，这也加剧了信贷同质化的趋势。
融合资金成为了银行与金融科技公司合作的“桥梁”，但大型银行早和金融科技公司展开合作不局限于资金端，而是提升自身金融科技能力。
例如，中国农业银行和XX宣布战略合作，双方除了共建“金融科技联合实验室”之外，还将共建金融大脑以及客户画像、精准营销、客户信用评价、风险监控、智能投顾、智能客服等方向的具体应用，并围绕金融产品和渠道用户等领域展开全面合作；中国工商银行和京东金融达成全面合作，双方将在金融科技、零售银行、消费金融、企业信贷、校园生态、资产管理、个人联名账户等领域展开。
寻求合作——技术输出的方向打造线上获客能力银行主要通过布局网点以达到获客目的，但线下获客需要长时间和多资源的投入，获客成本一直居高不下；另外，线下物理网点服务区域有限，这意味着其获客效率受到先天制约。
而金融科技公司则主要是通过大数据分析等技术提供线上获客服务，通过标准化的操作大大降低获客成本，而且通过精准的大数据分析和定位，可以大大提高获客效率。
建立大数据风控体系中小商业银行基本都使用标准的人工流程进行风险控制，尽管在安全性上比较稳健，但缺点也很明显，耗时长、成本高、无法形成大规模审批、征信不完善等，难以适应互联网时代下服务的“下沉”人群。
然而，金融科技公司通过大数据建立风控模型，并经过数年的数据完善，能够较好地进行风险评估，它能够有效地与银行风控形成互补，弥补小额信贷领域的“短板”。
创新产品，提升用户体验产品创新能力是传统银行的另一个短板。
近期农行和XX合作推出的小额信贷产品AB贷，展现了金融科技和银行合作创新的方向。
农行和XX的合作大的方向上，将共同开展大数据、人工智能等领域合作，联合组建金融科技实验室。
前期瞄准精准营销、大数据风控模型开发，以及智能客服、区块链等技术创新。
寻求合作——助贷模式寻求资金方向（投贷联动）银行投贷联动：
2016年4月20日，银监会、科技部、人民银行联合印发了《关于支持银行业金融机构加大创新力度开展科创企业投贷联动试点的指导意见》，公布了首批投贷联动试点，首批试点包括5个试点示范区与10家试点银行。
按照第三方载体的不同，可以将投贷联动分为三种业务模式。
分别是“银行+VC/PE”模式、“银行+子公司”模式和“银行+其他机构”模式。
国外有美国硅谷银行投贷联动模式。
硅谷金融旗下的硅谷资本负责直接股权投资，硅谷资本公司采用入股的形式直接投资，在企业成功创业，实现公开上市或被购并时获取较高的资本增值，对高风险进行补偿；硅谷银行投放信贷，硅谷银行主要是债权投入，其业务模式是在向科技型企业发放贷款时，收取高于一般借款的利息。
寻求牌照合作——高门槛强监管P2P网贷平台与民营银行无论从业务开展，还是定位都是比较接近的。
P2P网贷可以说是21世纪不需要资金池的银行，并且相比与民营银行的高门槛及强监管，P2P网贷行业虽然近年来监管趋严，但在未来，通过合规性调整，符合监管层要求后拥有备案资质的P2P网贷平台，其类金融牌照会价值不菲。
民营银行的进入门槛远高于P2P网贷在发起人及资本要求上，民营银行有严格的限制：
民营银行发起人应全部为民间资本，注册资本最低为20亿元，并且必须使用自有资金；发起人单一股东及其关联企业持股比例原则上不超过30%；并且，民营银行发起人应为民营银行注册地所在省（自治区、直辖市）内民营企业。
净资产要求方面，对民营经济较发达的地区（如东部地区），优先选择单家企业净资产不低于100亿元，终极受益人和剩余风险承担者个人净资产不低于50亿元的民营企业作为民营银行的发起人；民营银行受到更强监管相比与P2P网贷，《关于民营银行监管的指导意见》中对于民营银行的关联交易规定更为明确及严格：
民营银行应当加强关联交易管理，严格控制关联授信余额，严禁违规关联交易。
鼓励民营银行在章程或协议中载明，主要股东但不限于主要股东及其关联方不从本行获得关联授信。
同时，民营银行董事会应当设立单独的关联交易控制委员会，负责关联交易的管理、审查和批准。
关联交易管理也将成为民营银行监管的重点。
此外，民营银行禁止了股东利用所持有的股份进行抵质押。
民营银行业务发展受限要求民营银行应坚持“一行一店”，在总行所在城市仅可设1家（在行式）营业部，不跨区域。
而互联网银行由于限制远程开户，账户目前属于弱实名账户，在汇功能上受到限制，只能支持同名账户转账，不能向他人转账，也不支持刷卡消费，一定程度上限制了互联网银行发展的步伐。
可能性：
网贷备案+MPA=更像银行？
有意向纳入MPA：
央行在《中国区域金融运行报告（2017）》中提出，探索将规模较大、具有系统重要性特征的互联网金融业务纳入宏观审慎管理框架，对其进行宏观审慎评估，防范系统性风险。
这是央行首次提出探索将规模较大、具有系统重要性特征的互联网金融业务纳入MPA。
此前，“系统重要性”这一概念主要用于对大型银行、保险等金融机构的监管。
信息中介or信用中介：
如果纳入到MPA，最本质的变化是需要考量资产负债和杠杆情况，意味着P2P平台将从信息中介过渡到信用中介。
届时风险准备金的问题将不再依赖第三方完成。
也就意味着P2P平台会更像一家银行。
趋势二：
信贷更智能获客更智能通过与流量平台的深度合作，更细致的刻画借款人的属性，可以更好的找到信贷目标客户。
同时，通过前置一些筛选条件，可能会简化借款人的流程体验，同时更好分发流量。
定价更智能信贷定价的档位定价导致了同样定价的两个借款人产生很不同的信贷表现，从而产生套利空间。
但车险的风险定价已经发生了变革因素由“从车”（与车相关）信息到“人车结合”的转变，更加多样化的定价将会避免由大数定理导致的信息不对称。
催收更智能智能催收一方面打破了传统人工方式仅能在工作时间与客户沟通的局限，可24小时运营，为身处境外或从事夜间工作的客群提供自助服务。
智能催收系统可以根据客户的特点、逾期情况、还款情况、承诺还款履约情况等各种信息，并结合以前催收的结果情况，提供“定制化”的催收服务。
案例：
RandomForestCapital成立时间：
2016公司总部：
旧金山融资阶段：
天使融资总额：
175万美元业务范围：
跨平台机器学习和数据工程投资管理公司商业模式：
可以将散表资产进行重新定价，重新组合。
相比于股票型量化基金，RandomForest所投资的产品不同。
该公司主要集中于三种在线借贷（P2P）产品：
无抵押消费者债务、担保住房债务、以及担保商业债务。
该基金将投资金利用机器学习以及其他算法投资到不同平台上的在线借贷产品中。
具体操作：
6个线上平台4个线下平台中，一笔笔挑选有套利空间的信贷债权，所有的投资都是数据驱动和自动化的。
例如，LendingClub平台上所有的贷款0.5%值得买，可以获取10%-12%的回报。
如果有些平台没有API,利用爬虫，我们模拟注册登陆后再后抓取数据。
据平台统计，平台筛选后的贷款能够的违约率能够降低50%，而比市场上的平均回报高出4%-6%。
数据创新：
平台使用的数据包括三类，一类是常规数据，一类是社区数据，包括健康数据，犯罪数据，每个社区的数据都不一样。
RandomForest的数据来源包括平台提供的，购买的以及公开获取的，其特点之一是利用了很多非结构化的公开数据，这些都是可以从公共数据平台获取，例如健康状况，房价，平均收入水平等。
国内案例：
投之家直投理财业务:
投之家凭借风控团队对行业2000多家P2P平台进行数据分析以及考察认证之后，推出债权转让模式，帮广大投资用户挑选出优质资产，依托科学的分散模型，将相同期限的债权进行打包（打包前10%的收益，作为服务费），形成债权组合，再将债权组合的收益权在线转让给投资用户。
最终实现分散投资，降低风险，省去您筛选平台、多次投资的麻烦。
发展趋势三：
信贷出海——扎堆印尼等东南亚国家出海国家：
东南亚国家（印尼、越南等）、非洲国家参与方及概况：
现已在印尼正式上线的国内消费金融平台有Danacepat、Tangbull、Akulaku、Tunaikita、GoRupiah等，均属早期。
除此之外，目前你我贷、拍拍贷、凡普金科等，均已成立了投资部门专门研究印尼市场。
产品形态：
1、类超小额现金贷：
额度在几百人民币，期限30天内，利率大于300%，针对无卡人群。
2、类小额薪金贷：
面向白领有卡人群（40%），期限在一个月以上，额度在一千人民币以上，利率大于100%。
成本分析：
获客成本较低，互联网运营成本较高（每发一条短信的成本为0.2元人民币，而中国仅为0.04元，在印尼每笔的代收代付费用在5元人民币），催收人工成本低，但用户违约成本相对低。
当地监管：
近日，印度尼西亚金融服务管理局（FinancialServicesAuthorityofIndonesia）发布了一份最新的P2P网贷监管规则：
P2P网贷平台需要有10亿卢比（约7.5万美元）的注册资金，只有资金超过25亿卢比（18万美元）才可以申请营业牌照。
这两项资金要求比之前监管草案所拟定的都有很大的降低（分别是20亿卢比和50亿卢比）。
对于贷款
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