支付和数据双驱动下的印度互联网金融

编者按：本文来自投稿，经编辑整理。 

根据去年移动互联网公司APUS发布《印度互联网金融报告》的数据显示，印度的电商零售市场份额和渗透率将会飞快增长，对应的支付正在迅速崛起，支付领域呈白热化竞争。

在3亿智能手机用户的加持下，支付领域、另类借贷（Alternative lending）、财富管理(智能投顾，在线理财顾问)和网络证券都将有爆发的可能性。在受到全球资本追捧的情况下，印度互联网金融能否接力 “中国奇迹”？ 

在6月12日举行的鼎晖新兴市场基金印度峰会上，Flipkart、Lendingkart、友信金服、萨摩耶金服，BAce Capital 以及鼎晖百孚对此进行了分享。

参会人员：Flipkart VP & Head of Fintech and Payments Group，Ranjith Boyanapalli，Lendingkart CEO Harshvardhan Lunia，友信金服CEO张适时，萨摩耶金服董事长林建明，BAce Capital Managing Partner、前阿里巴巴印度及东南亚投资负责人 Kshitij Karundia，鼎晖百孚合伙人张乐。

张乐分享：

我们对国内的互联网金融比较熟悉，经过1年多时间的比较研究，我们十分看好印度的互联网金融行业，主要基于三个大的逻辑判断：

第一个大逻辑是加杠杆是经济发展的必然规律，这也是桥水基金创始人达利欧的新书《债务危机》中的核心观点，通过对近百年的48个国家的案例分析，发现加杠杆是经济高速发展过程中的必然规律。

通过我们对历史的记忆也可以感受到，比如50、60年代的美国，80年代的日本以及现在的中国，都是高速发展的同时伴随着杠杆越来越高。目前中国的杠杆率甚至到了150%的水平。

目前，印度还处于发展初期，人均GDP只有2000美元，杠杆率也只有50%，如果我们相信印度未来5-10年将经历告诉发展的话，那杠杆率也会持续升高，加杠杆的过程中金融行业会有一波红利。

中国经历的20-30年的高速发展，红利最多的两个行业就是房地产和金融。在中国参与金融行业是很难的，而印度不一样，印度的金融业对民营资本和外资更为开放，因此有很大的机会。

鼎晖百孚合伙人张乐

第二个大逻辑是，印度有大量人民的金融服务需求还没有被满足。印度传统金融机构的渗透率是不足的，信用卡持有率很低，金融服务的下沉不足。一方面是由银行的体制机制和成本结构决定的，这点同中国相似。

和中国不一样的是，印度的大部分民众脱离于银行体系外，印度有80%的民众是没有稳定工作固定收入的人；印度的小微企业有大约5000万家，这两类人群都没有纳入到以税务为载体的国家经济监控体系中，没有官方的信用数据，因此传统的金融机构触及不到。

但印度在过去3-5年内发生了很大的变化，这种变化其实就是今天论坛的主题——支付和数据驱动下的印度互联网金融开始崛起。

这也就是第三个逻辑，金融的支付和数据的基础设施。支付的底层是账户，印度政府用一个普惠金融政策使全国大部分人民免费得到了金融账户，这为电子支付打下了基础。其次是 UPI，这个是印度政府所做的电子支付基础设施。

电子支付上印度完全区别于中国，中国的电子支付由阿里巴巴和腾讯两个私营企业把持，数据都沉淀在了各自的体系，没有变成公共财产。而印度政府直接就把支付当成了全民基础设施去建设，这就意味着支付数据的获取门槛低多了，更加适合创业企业去基于市场做竞争。

未来，印度基于支付的创新模式会不断的涌现。再次，就是印度政府在2016年实施的废钞令。

这是一个大胆的政治举措，虽然饱受诟病，但在废除了占到印度86%现金量的500-1000卢比纸币后，促使大部分人把现金储蓄到了银行账户，然后再通过建设好的电子支付设施进行支付。

因此从2016年开始，UPI 的交易量呈现了几何级的增长。印度的支付体系建设以及便利程度与中国基本持平。

另一个数据要素，印度的数据比中国还完善。中国是有个人征信和企业征信的，这样的征信数据以借贷情况为主，只有持牌机构可以读写。而印度数据的开放度、广泛度是高于中国的。

首先印度在个人数据上有超过10亿人在用的身份认证系统，这比中国的二代身份证还先进，它包含了生物识别等多种功能，覆盖了90%的印度人。这样就可以把一个印度人所有的电子行为都记录下来。

在企业数据上，印度政府进行了 GST 税改，这个税改不亚于1994年的中国税改，税改把印度的多个邦的割裂市场变成了大统一的市场。

同时，印度政府还把数据都合并成了大的数据集，建立了数据中心，除了金融持牌机构，有授权的机构都可以读写征信数据。写征信数据对公司是非常关键的，对个人的威慑很重要。基于这样的一套体系，印度金融环境会提高融资效率并降低融资成本。

2. 支付和数据是金融生长的土壤，监管是气候，在不同的土壤和气候中，中印两国金融科技各自遇到的机遇和挑战是什么？

BAce capital创始人Kshitij Karundia，前阿里巴巴印度及东南亚投资负责人

Kshitij：我先讲一下中国电子支付的演变史。支付宝的出现最开始是用来解决电商买家痛点的，为了买家卖家更好的信任方式，开始有了电子支付，这时候电子支付还是一个相对封闭的生态系统。

后来电子支付才成为了中国很关键的基础设施之一。当然电子支付的形成也为中国后来的新进入者提供了更多的机会。

中国利用电子支付这样的基础设施和技术，鼓励了普惠金融的大发展，电子支付从一部分人用到所有人都用，到所有人都可以享受到服务。在监管上，中国也是非常聪明的。

政府创新是必要的，中国政府鼓励各方积极参与，能够听取更多市场化公司的反馈，实现了传统机构和数据金融公司的共存。这样的制度安排也保障了行业的安全，使互联网金融成为了长期可持续的领域。

印度从中国学习了很多，印度政府也有很大的进步。比如，印度的电子身份识别系统几乎覆盖了所有的人，刚才提到的 UPI 也成了印度最关键的基础设施之一，为印度互联网金融的发展建立了很好的基础。

同时，市场的公司都可以利用这样的基础设施，可以利用丰富的数据，同时自己产生的数据也使得数据集更为丰富。这些市场化的公司可以用这些来发展自己有差异化的商业模式，把差异化的金融服务供给给消费者。

张适时，中国金融科技公司友信金服创始人兼CEO

张适时：我们从2010年开始通过 P2P 介入小微企业金融服务领域。在2010-2011年的时点，判断一个小微企业风险的办法是很传统的。用于判断的数据分为两类，一类是金融机构的信用数据，以央行征信为依托，第二类是反欺诈数据。

在2010年左右，中国金融行业的信用数据刚发展了一段时间，中国的信用卡在2003年才出现，2005年央行才把各金融机构的数据汇总到一起形成征信数据库，当时的征信覆盖率是很低的，也没有移动互联网的数据积累，无法判断用户是否有不良嗜好、赌博行为等。

因此公司必须采用很传统的方式，即信贷员去做周边访谈，做电话访谈，跟企业主的邻居交谈。我们当时判断一个用户风险上，70%要依赖人工，时间上需要3-5个工作日。

而随着数据的积累，尤其是移动互联网的兴起，使数据的丰富度大幅提高。在2015-2016年，数据积累从量变实现了质变，大量的互联网服务客户金融需求的模式开始涌现。2010-2015年间移动互联网的数据积累，使得企业可以访问到用户的各类数据，能够用更好的方式去获得用户征信数据，最终在2016年发生了质变。

这就是互联网的发展使得金融快速发展的土壤充分了。我们现在再去判断欺诈行为，就基本上可以通过纯数据的方式，时间上能实现秒级判断。

Ranjith Boyanapalli，印度最大本土电商平台Flipkart副总裁

Ranjith：对于印度过去5-10年的发展，印度最大的创新实体就是印度政府。印度有13亿人口，但印度的信用卡持卡人只有3000多万，这样的渗透率是很低的。印度政府一直在采取各种办法解决信用卡渗透率过低的问题。

首先，印度政府给每个人提供了独特的识别码，采用了识别码后，一个人想通过借用不同身份开不同的卡就很难了。其次，印度一直都是一个现金型经济社会。但随着国家的发展，加上前面提到的很多政策作用，印度很多人第一次拿到了借记卡，这就为他们后续申请信用卡提供了可能。

印度之前的信用卡基本是 visa 或者 Mastercard。而现在，印度的本土信用卡开始兴起了。目前印度已经有9亿的借记卡数量，印度政府帮助民众开立了银行账户，引导他们把现金变成账户存款，再通过UPI帮助他们实现支付。

印度的互联网发展下，用户也可以实现实时账户转账，印度现在每个月都有8亿笔的转账。因此，印度有了身份识别、银行卡、转账便利等等后，接下来就要专注于金融服务的可持续性和服务的延伸。

对于印度而言，现在是很重要的时间点。大部分人拿到了借记卡，那么下面的服务延伸是什么，怎么去做，都要向中国学习。印度与中国虽然有距离，但印度一直在快速跟上。

林建明，中国信用卡智能综合信息服务平台萨摩耶创始人兼董事长

林建明：我从2002年开始在招行信用卡部门，十几年的工作过程中，行业业态发生了很大变化。银行就是三类业务，即存贷汇。我们可以发现这三大类业务在不断被互联网颠覆。

从支付宝开始，支付宝颠覆了汇。然后是余额宝，颠覆了存。最后是2014-2015年之后爆发的互联网信贷，颠覆了贷。

因此银行已经被互联网全面渗透，当时我作为从业者很焦虑，很希望银行自身有业务上的突破。因为银行无论是支付数据还是征信数据都是有优势的，但是最终银行都做不了，这就是监管的原因。

对于银行来说，发信用卡必须要面签，无法走线上。其次，银行的信用卡定价是全国统一的，18%的一口价。基于这样的背景，我从银行出来，主要针对两个痛点进行解决，第一个是实时线上开卡的痛点，第二个是信用卡定价的痛点，因为人的信用风险是不同，理应有不同的风险定价。

因此，我们联合了持牌机构，结合互联网技术和能力，为持牌机构提供技术解决方案。目前公司已经累计做了几千万的注册用户，几百万的实际交易用户。这样的变化也得益于过去的基础设施建设，监管的突破也很重要。

3. 在各位企业涉及的细分领域，服务需求是如何被满足的，各自企业在过去积累的经验优势和竞争力是什么？

Ranjith：Flipkart是印度最大的电商平台，我们在上面销售各种产品，基本都是基于移动端进行销售。Flipkart 为什么能成为印度电商行业或者移动电商行业的龙头，能够做到70%的市场占比，主要一个原因就是授信项目。

印度是一个消费为主的国家，电商业务刚开始时就有人们希望能够有更多的信用用于消费。公司最开始也只给信用卡群体提供相关的服务，这个范围是很小的。

后来公司发现，通过EMI的方式，与银行进行合作，直接就可以让用户用借记卡进行消费，信用卡就不需要了。EMI的好处在于，EMI是分期付款，避免了信用卡套现的情况。大部分用户不在信用卡体系中，但通过EMI，他们依然可以享受先买后付的服务。

对于公司来说，如何授信和如何风控是很大的问题。公司在半年前开始一个项目，建立了金融科技中心，把公司所有的消费者的购物历史数据进行汇总。

公司每个月有7000万的月活，通过使用这些数据做风险建模，能清楚了解用户的风险偏好，了解风险敞口有多大，从而确定到底要提供多大的授信额度。公司目前的白名单用户已经突破了1000万。

公司可以为用户提供单笔20-25美元的信用额度，在过去12个月有大量的用户使用，推动了平台的消费。通过这样的方式，不但增加了用户在平台的购物时间，也提高了他们的客单价。

张适时：小微企业在界定上有一个分类依据，单笔借款金额在500万以内的就是中小微企业。但500万是个很大的区间，我们把这个区间拆成3段。

第一段是100万-500万，这是相对大额的贷款，对于这种贷款的实现在中国主要是两种形式。第一种是由企业主用自有房地产做抵押进行贷款，第二种是靠自己的上游进行票据融资。

之前纯信用贷款的模式也有人尝试，但没有人成功，即通过联保的方式，让小微企业互相担保，但这样的贷款机制除了形成坏账，还容易形成系统风险，使整体的经营生态被破坏。所以信用贷款模式是走不通的。

第二段是20万-100万区间，这是一个相对尴尬的金额。企业主如果拿房屋抵押，会很亏。这个区间有一些模式，比如德国的IPC模式相对比较成功。他们就是靠信贷员进入贷款人家庭及生意，把日常消费流水、收入流水算出来，做一个财务报表来决定是不是进行授信。

但这样的弊端在于，信贷员需要很有经验，同时能够服务的机构很有限。因此这种模式可以成功但规模很小。开始企业可以很好的管理100个授信员，但当要管1000个信贷员的时候，风险决策全面下放，道德风险会很高，因此模式很难规模化。因此这个区间也没有很好的服务。

第三段是20万以下的区间，这一段的平均贷款金额就是8万-10万元，属于小小微贷款。这一部分是我们一直在尝试的。中国的企业是可以破产的，但个人是无法破产的。

从而在切入服务的过程中，我们是把钱借给小微企业主而不是小微企业。因为企业主需要终身背债，他们对债务的重视程度很高，这是我们过去几年的经验。

印度的家庭负债率不高，类比当时的中国也很低。因此小企业主是有空间去借钱的。同时，如果借款金额小到一定程度，再加上3年摊还，虽然小微企业3年内破产的概率很高，即使经营不善，由于还款金额少，他还是可以每期还上3000-4000元的贷款。

同时这些小企业主也有其他的工作收入来源，家里人也有工作，能支持一定的还款能力。这就是中国的现状，小微企业贷款的偿付能力不是最大挑战，还款意愿才是。企业主是不是愿意还钱，是不是赌博了更重要。公司在过去几年就在持续积累数据，来判断欺诈客户的存在，剔除掉欺诈风险。

因此，公司就是通过服务小微企业主服务小微企业，通过小额还款解决还款能力问题，通过大数据解决欺诈问题。

林建明：中国整个消金的市场是很大的。中国有20几万亿的市场，其中房贷最大，信用卡6.8万亿次之，剩下的就是消费贷等。国内一共有5亿多张信用卡，对应了1亿多的持卡人。

信用卡业务抢占的都是最优质的信贷人群。但中国有13亿人，这意味着还有很多人没有被服务，除了这些人外，剩下可以被服务的人群就是次贷人群。

但信贷产品也一定会吸引坏人过来，因此我们把用户分成三类，即优质人群、次贷人群及最烂人群。而公司要做的，就是把最烂人群排除掉。公司的产品是纯线上的产品，这意味着基础的反欺诈技术是必要的。

而现在 KYC 技术，包括人脸识别、欺诈识别、社交网络模型、LBS模型都很成熟有效。对于信用识别，由于没有人行征信，也可以通过通讯信息、电商信息、通话信息等进行外变量建模，这些数据都是很有效的。

对于如何吸引优质人群，主要有两点。第一，这些优质人群面对的银行利率要么是0，要么是18.25%。因此如果公司利率能降到10%-12%，这部分人就可能会选择公司。

第二是给予更高的额度，银行业内有不成文的77法则，一个人如果所拥有的70%的卡被使用70%的额度，那就不会再额外获得额度。公司就可以对这部分人群进行提额。

对于次贷人群，他们需要的就是额度，希望能够被银行服务。但很多银行不敢做，现在三四线城市的信用卡发卡渗透率还是很低的。这些银行在三四线城市没有催收网络、没有网点，监管也不同意他们发卡。但现在技术发展到了一定程度，公司就可以与银行合作为次贷人群提供服务。

Harshvardhan Lunia，印度最大线上中小企业贷款平台Lendingkart创始人兼CEO

Harshvardhan：印度的小微企业也有很多的数据点，这些数据中国也有。在印度，按照数据可以把小微企业分成两个类别。其中一类是有银行数据和银行关系的小微企业，另一类是没有关系和没有银行数据的小微企业。

我们目前聚焦于有银行数据和关系的企业。对于这些企业判断的核心是看交易数据，看他们的交易量是多少，每次交易的期限是多少，交易质量如何。这样可以更好的了解公司的业务，构建信用体系，从而能够给小微企业放款。

印度的中小企业都是供应链的一部分，比如卖手机、水、电脑配件的小微企业。同时，印度目前有一个趋势，2010年后印度政府开始重视教育的投入，目前印度的中小企业主大部分都有学历，受教育的程度越来越高。

他们是非常了解互联网的群体，熟悉在线操作的流程。因此他们更能接受互联网金融的形式，他们来提供数据给我们，我们来给他们授信。互联网数据是非常重要的数据源，印度政府也在积极推进数字化，包括UPI、银行账户等不同的方案实施，目前的效果都是很好的。公司也在通过数据积累不断提升技术，提高KYC能力，让金融产品服务更顺畅。

4. 中国互联网金融的发展比印度要快5-10年，中国有很多的互联网经验可以迁移到印度去，那么印度企业是否有诉求和意愿跟中国企业有更多的合作？

Harshvardhan：在系统上中国是很超前的，中国互联网金融整体的生态系统要比印度超前。我们希望中国有更多的公司和印度合作，来帮助印度公司成长，继续加强双方的合作。

我们认为互联网金融行业上，中印的差异在于，中国的互联网金融企业可以通过政策形势获取红利，而印度的阶段相对早期，印度政府对于政策的推动比较慢。

但目前印度政府也有了相应的计划，开始针对不同的领域给予不同的政策，由不同的监管来管理。印度政府未来将推行基于分布式架构的支付、推进虚拟银行资质的审批落地，这些都已经开始进行。

印度将借鉴中国的发展历史，参考中国的发展路径。中国现在有越来越多的AI技术、大数据运用在金融行业，这将是印度未来可以借鉴的地方。我们也希望中印能够互相交换经验。对于我们来说，从2019年我们将开始和中国企业携手进行合作。

Kshitij：对印度互联网金融来说，来自中国的经验是至关重要的。

首先，印度要学习中国拥抱客户、客户优先的态度，力争为大众市场服务。要正确的了解客户的痛点，印度客户中有很多是草根人群，印度的互联网金融企业要了解这类人的痛点，而不是单纯的把钱借给其实不需要借钱的有钱人。

其次，印度要参考中国为大众提供的产品，力争提供本地化的产品服务。中国可以有余额宝，印度需要借鉴这方面的经验，但是产品跟余额宝不一样。因为印度人很喜欢黄金，一盎司黄金价格要1000元。因此印度企业可以提供虚拟黄金和卢比的兑换，让印度人用虚拟黄金做财富管理和增值。

最后，要大范围的获取数据，但不能仅获得好数据，还要获得坏数据，要建立数据集才可以建立信用评估体系。印度有很多银行的拒绝率很高，这是因为这些银行只针对高净值的好客户，这些好客户无法提供坏数据，因此银行无法甄别坏客户。

一个公司不能只有高质量的客户，只有让机器去学习好客户和坏客户的数据差异，才能更好地迭代模型。同时，印度也要保持政府和商界的无缝连接。

印度政府开始有大量的创新政策和动作，市场要跟上，保持企业和政府的步调一致。比如KYC有时候要做5天，这就需要政府和企业配合，企业加快审批，同时政府允许使用电子回执。

Ranjith：我在北京上海见了很多公司，增长了很多见识。第一，印度有所有成功的元素，包括政府、潜力及消费者。印度要向中国学习的是，印度到底可以跑多快，由谁来引导。

政府要不断的创造创新环境，现在印度政府这方面已经做得很不错了，包括信用系统、UPI等的推行和实施，未来肯定也可以看到更多的创新，来使得创业公司承担的风险更低。

第二，对于印度企业家来说，要重视资本的流入，给予市场更多的机会。

第三，消费者教育。印度现在大范围的接受现金，而在中国可以发现大部分人已经不接受现金了，这就是态度的转变。印度需要对消费者进行教育，让他们的观念得以转变，印度政府也需要做的更多。