高現(xiàn)價(jià)產(chǎn)品挽救保費(fèi)

方斐

隨著2月初保監(jiān)會(huì)“規(guī)范高現(xiàn)金價(jià)值產(chǎn)品”的通知正式下發(fā)，一刀切式的叫停被有條件的放開(kāi)取代，保費(fèi)增速大幅下滑的警報(bào)基本解除。

正式通知與此前的征求意見(jiàn)稿相比，主要變化在違規(guī)標(biāo)準(zhǔn)和懲罰措施兩方面。在違規(guī)標(biāo)準(zhǔn)上，征求意見(jiàn)稿要求：“傭金費(fèi)率不得高于附加費(fèi)用率”，由于高現(xiàn)金價(jià)值產(chǎn)品的附加費(fèi)用率只有0-0.5%左右；而銀保躉繳分紅險(xiǎn)的傭金率一般要3%以上，萬(wàn)能險(xiǎn)也一般在1%以上（部分熱賣產(chǎn)品費(fèi)用也可以做到費(fèi)用很低），因此，征求意見(jiàn)稿相當(dāng)于“一刀切”叫停了高現(xiàn)金價(jià)值產(chǎn)品。但在正式通知中，該條禁令取消，轉(zhuǎn)而提出償付能力充足率達(dá)到150%和董事會(huì)審議兩個(gè)較寬松的限制；且二季度以后高現(xiàn)金價(jià)值產(chǎn)品依然可以銷售。

在懲罰措施上，征求意見(jiàn)稿要求：“高現(xiàn)金價(jià)值產(chǎn)品準(zhǔn)備金超過(guò)全部法定準(zhǔn)備金30%以上的，要計(jì)提額外的最低資本”。但在正式通知中，該懲罰措施給了5年的過(guò)渡期，對(duì)于保費(fèi)收入超過(guò)資本金2倍的部分，逐年增加額外的最低資本。計(jì)提臨界值從掛鉤準(zhǔn)備金變?yōu)閽煦^資本金，體現(xiàn)了監(jiān)管后端遷移的思路，給高現(xiàn)金價(jià)值產(chǎn)品留出了一片發(fā)展空間。

高給付壓力所迫

高現(xiàn)金價(jià)值產(chǎn)品是指第二保單年度末保單現(xiàn)金價(jià)值與累計(jì)生存保險(xiǎn)金之和超過(guò)累計(jì)所繳保費(fèi)，且預(yù)期該產(chǎn)品60%以上的保單存續(xù)時(shí)間不滿3年的產(chǎn)品。投資連結(jié)保險(xiǎn)產(chǎn)品、變額年金保險(xiǎn)產(chǎn)品除外。數(shù)據(jù)顯示，2013年保費(fèi)高達(dá)2800億元，占比為26%。

目前上市公司所售的高現(xiàn)金價(jià)值主要產(chǎn)品如下（截至2013年11月底的數(shù)據(jù)）：國(guó)壽的鑫豐2013年銷售額為320億元，新單占比約為29%；在2014年轉(zhuǎn)型為費(fèi)改新產(chǎn)品后作為開(kāi)門(mén)紅產(chǎn)品。

新華的惠福寶2013年銷售額為100億元，新單占比約為28%；在2014年繼續(xù)銷售。太保的紅利盈（2014年的保得盈）2013年銷售額為70億元，新單占比約為20%。平安的高現(xiàn)金價(jià)值產(chǎn)品非常少，預(yù)計(jì)2013年的新單占比小于5%。

總體來(lái)看，國(guó)壽2013年新單中高現(xiàn)金價(jià)值產(chǎn)品占比較高，計(jì)劃二季度將推進(jìn)價(jià)值轉(zhuǎn)型，且償付能力比較充裕；新華由于資本金吃緊，處在被動(dòng)轉(zhuǎn)型的時(shí)點(diǎn)，且預(yù)計(jì)在2014年將發(fā)行50億元的 “債務(wù)融資工具”，提高償付能力充足率25個(gè)基點(diǎn)。太保和平安高現(xiàn)金價(jià)值產(chǎn)品相對(duì)有限。

新規(guī)明確規(guī)定了不增加最低資本的條件：2013年高現(xiàn)金價(jià)值產(chǎn)品保費(fèi)不超過(guò)資本金的200%。國(guó)壽、新華、太保、平安的保費(fèi)除以實(shí)際資本分別只有18%、28%、17%、3%；但其余人身險(xiǎn)公司的平均比例預(yù)計(jì)則高達(dá)146%；可見(jiàn)該比例在不同公司間波動(dòng)很大，一批資本金有限但是靠高現(xiàn)價(jià)產(chǎn)品搶占市場(chǎng)和現(xiàn)金的公司會(huì)被要求提高最低資本。

截至2013年中期，上市保險(xiǎn)公司償付能力充足率均在170%以上；其中太保和平安充足率較高，預(yù)計(jì)2013年末太保充足率為247%，平安壽險(xiǎn)按照可轉(zhuǎn)債的額度計(jì)算有到230%的空間。四家公司在未來(lái)幾年將繼續(xù)推進(jìn)期繳對(duì)躉繳的替代工作，預(yù)計(jì)2014年上市險(xiǎn)企投放的高現(xiàn)金價(jià)值產(chǎn)品的額度與2013年相近，主要是國(guó)壽的300億元、新華和太保不足100億元。

據(jù)了解，監(jiān)管層在最后一刻將高現(xiàn)金價(jià)值產(chǎn)品的監(jiān)管尺度后移，主要原因在于2014年行業(yè)滿期給付壓力依然很大。2013、2014、2015年的給付額分別為1430億元、1700億元、2600億元，一次性把占比接近三成的保費(fèi)砍掉的硬著陸實(shí)在不可取。

另外，監(jiān)管后移的思路挽救了高現(xiàn)金價(jià)值產(chǎn)品，它體現(xiàn)為資本主導(dǎo)一切，用雙重資金的市場(chǎng)成本去約束價(jià)格競(jìng)爭(zhēng)。以國(guó)壽為例：2013年有超過(guò)1000億元的5年滿期給付，金額占全行業(yè)的60%以上。但到2014年，國(guó)壽的滿期給付將降到600億元，行業(yè)為1600億元；到2015年，國(guó)壽的滿期給付約為400億元，行業(yè)為2600億元。

在未來(lái)幾年仍較高的給付和退保壓力下，高現(xiàn)金價(jià)值產(chǎn)品還會(huì)在市場(chǎng)上占據(jù)一定位置，但產(chǎn)品投放主體將轉(zhuǎn)化為有更多元融資渠道的險(xiǎn)企。2013年人身險(xiǎn)業(yè)務(wù)企穩(wěn)回升，保費(fèi)收入1.1萬(wàn)億元，同比增長(zhǎng)8.4%，比上年提高3.9%。在高現(xiàn)金價(jià)值產(chǎn)品起死回生的前提下，2014年復(fù)蘇趨勢(shì)將會(huì)繼續(xù)。

ZestFinance顛覆傳統(tǒng)信用評(píng)估體系

？？？？通過(guò)對(duì)海量數(shù)據(jù)的分析和處理，ZestFinance對(duì)傳統(tǒng)信用評(píng)估體系有了顛覆性的改變，其大數(shù)據(jù)模型導(dǎo)致貸款批準(zhǔn)更有效率，同時(shí)風(fēng)險(xiǎn)控制則進(jìn)一步改善。

互聯(lián)網(wǎng)金融已經(jīng)成為最熱的概念之一，我要分享的案例是美國(guó)最近的一個(gè)互聯(lián)網(wǎng)金融公司：ZestFinance，如果翻譯過(guò)來(lái)的話應(yīng)該叫澤斯塔金融公司，它是一個(gè)關(guān)于顛覆式的信用評(píng)估體系的故事。

在此之前，我想用一個(gè)當(dāng)時(shí)并不是很得志的棒球評(píng)論員的一段話來(lái)作為開(kāi)局，比爾·詹姆斯是一個(gè)癡迷于棒球，而且非常癡迷于棒球的各種數(shù)據(jù)的分析員，他編纂并自費(fèi)出版了一本書(shū)，《1985年棒球摘要》。在這本書(shū)中，他說(shuō)數(shù)字并不應(yīng)該僅僅是數(shù)字，數(shù)字其實(shí)可以像小說(shuō)、戲劇和詩(shī)歌一樣，數(shù)字在人類歷史中訴說(shuō)的并不只是干巴巴的數(shù)字本身，背后講述的是性格、心理、歷史、力量、優(yōu)雅、榮耀、犧牲、勇氣、沮喪、連貫一致、運(yùn)氣不濟(jì)、雄心壯志與成功失敗。

我們平均每個(gè)人每天大約要做3000個(gè)左右的決策，當(dāng)然絕大部分都是非常小的決策，只有個(gè)別的是比較重大的決策。在很多的決策過(guò)程中，我們的決策質(zhì)量是直接受到經(jīng)驗(yàn)和直覺(jué)的限制，從而越多的經(jīng)驗(yàn)和直覺(jué)往往有可能會(huì)導(dǎo)致最差的決策。這也就是思維的局限性和思維的盲點(diǎn)。

關(guān)于思維的盲點(diǎn)，美國(guó)的暢銷書(shū)作家邁克爾·劉易斯根據(jù)當(dāng)時(shí)奧克蘭的一支棒球隊(duì)的一個(gè)真實(shí)故事寫(xiě)了一本書(shū)《Money ball》（《點(diǎn)球成金》），講述財(cái)力有限的小棒球隊(duì)如何顛覆實(shí)力雄厚的大棒球隊(duì)。劉易斯對(duì)比了兩種決策的思路，一是根據(jù)經(jīng)驗(yàn)判斷，二是根據(jù)數(shù)字。這本書(shū)后來(lái)被改編成同名電影，其中非常有意思的一幕就是關(guān)于依靠直覺(jué)與經(jīng)驗(yàn)來(lái)進(jìn)行決策會(huì)導(dǎo)致什么樣的后果。在這一幕中，幾個(gè)富有經(jīng)驗(yàn)的球探和球隊(duì)經(jīng)理在討論一個(gè)球員人選。endprint

一個(gè)球探說(shuō)，“他不錯(cuò)，有天賦……而且長(zhǎng)得也不錯(cuò)。”

一個(gè)滿頭白發(fā)，戴著助聽(tīng)器的老人虛弱地附和道，“他擊打動(dòng)作不錯(cuò)，球一被碰到就一下子彈出去老遠(yuǎn)。”

另一個(gè)球探也附和說(shuō)，“擊打聲很大。”

有一個(gè)球探打斷了對(duì)話，說(shuō)，“他女朋友真丑。”

會(huì)議的負(fù)責(zé)人說(shuō)，“那是什么意思？”

那個(gè)人似乎很肯定地說(shuō)，“女朋友丑說(shuō)明沒(méi)自信啊！”

開(kāi)了一會(huì)玩笑之后，一個(gè)一直沒(méi)說(shuō)話的球探說(shuō)，“這個(gè)人有很大的氣場(chǎng)。我的意思是，他還沒(méi)上傳呢，對(duì)手就已經(jīng)提前感受到了他的氣勢(shì)。”

從這一幕中可以發(fā)現(xiàn)，即使是一群非常有經(jīng)驗(yàn)、有直覺(jué)的資深職業(yè)球探，當(dāng)他們進(jìn)行決策的時(shí)候，事實(shí)上也面臨非常多的所謂的思維的局限性和路徑依賴。決策的質(zhì)量遇到這種路徑依賴和思維局限性所干擾的時(shí)候，會(huì)受到很大的影響。

ZestFinance的故事雖然與棒球無(wú)關(guān)，但同樣與數(shù)字密切相關(guān)。ZestFinance本質(zhì)上也是一個(gè)關(guān)于數(shù)字的故事，它針對(duì)的痛點(diǎn)是發(fā)薪日貸款，由此而建立了完全有別于傳統(tǒng)信用評(píng)估體系的信用模型。

發(fā)薪日貸款

有64%的美國(guó)人的現(xiàn)金賬戶里只有不到1000美元的現(xiàn)金，即救急現(xiàn)金不足1000美元，有超過(guò)3000萬(wàn)的美國(guó)人每年要依賴個(gè)人過(guò)橋貸款，也就是說(shuō)，3000萬(wàn)美國(guó)人等不到下一次發(fā)工資就必須有一個(gè)救急貸款。讓我們?cè)賮?lái)看另一組數(shù)據(jù)，在美國(guó)每10萬(wàn)人平均有3家星巴克、4.3家麥當(dāng)勞，而與之相對(duì)應(yīng)每10萬(wàn)人平均有超過(guò)10家的所謂發(fā)薪日貸款機(jī)構(gòu)。從數(shù)字就能看出，發(fā)薪日貸款實(shí)際上是一個(gè)非常大的行業(yè)，也是一個(gè)痛點(diǎn)非常多的行業(yè)。

發(fā)薪日貸款針對(duì)特定的人群，這是一個(gè)低收入人群，其中年收入低于2萬(wàn)美元的占到大約一半，而且其中大多數(shù)人沒(méi)有任何的信用記錄，甚至有一部分人是連名字、身份都不存在的，也沒(méi)有任何的信用分?jǐn)?shù)，這批人根本和常規(guī)的貸款機(jī)構(gòu)沒(méi)有任何的關(guān)聯(lián)。

與之對(duì)應(yīng)的，針對(duì)這類人群的高風(fēng)險(xiǎn)貸款的利率就會(huì)特別的高，在不同的州，年化利率高達(dá)400%、500%以上。也就是說(shuō)，如果將這種小額的、短期的貸款轉(zhuǎn)化成年化利率來(lái)看的話，其實(shí)質(zhì)就是高利貸。這直接導(dǎo)致了很多依賴發(fā)薪日貸款這種途徑的貸款人背上了沉重的枷鎖，一旦他選擇了發(fā)薪日貸款，他可能會(huì)陷得越來(lái)越深。前幾年英國(guó)有一個(gè)案例，有個(gè)小伙子當(dāng)時(shí)通過(guò)這種發(fā)薪日貸款借了150英鎊，由于極高的年度利率，最終這150英鎊變成了1萬(wàn)英鎊，這個(gè)人可能永遠(yuǎn)也還不起這個(gè)錢了。

ZestFinance就是針對(duì)這個(gè)行業(yè)的這種具體的痛點(diǎn)，實(shí)際上走的是一條顛覆傳統(tǒng)信用評(píng)估體系的道路。ZestFinance的創(chuàng)始人Douglas Merrill，是一個(gè)很典型的嬉皮士，非常年輕，滿身都是紋身。在創(chuàng)辦ZestFinance之前，他曾擔(dān)任谷歌的CIO（總信息師），在大數(shù)據(jù)的挖掘和應(yīng)用方面積累了非常多的經(jīng)驗(yàn)。同時(shí)，這個(gè)人雖然是名嬉皮士，但他有非常強(qiáng)的社會(huì)責(zé)任感。ZestFinance的創(chuàng)辦，一方面是試圖去建立一個(gè)新的信用評(píng)估體系；另一方面也是試圖對(duì)這種收入的整體的分配不公或者說(shuō)傳統(tǒng)的貸款渠道的不公發(fā)起沖擊。

大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上的信用評(píng)估

ZestFinance的一個(gè)基本模型是通過(guò)大數(shù)據(jù)的挖掘和機(jī)器的智能學(xué)習(xí)，具體來(lái)說(shuō)，一方面是利用海量的數(shù)據(jù)挖掘和處理；另一方面大量地、深度地挖掘社交媒體，同時(shí)極大地拓展貸款人的變量。

美國(guó)的信用系統(tǒng)里，傳統(tǒng)的信用分?jǐn)?shù)所包含的貸款人的變量一般只有幾十項(xiàng)，而ZestFinance的模型里包含的變量將近1萬(wàn)項(xiàng)，在7000-8000項(xiàng)以上。它搜尋極多、極邊緣的變量，試圖從中挖掘出一些有用的信息。

非常有意思的是，在發(fā)薪日貸款行業(yè)，實(shí)際上有很多貸款人從官方定義上來(lái)說(shuō)是不存在的。所以通過(guò)常規(guī)的信用分?jǐn)?shù)，這批人是根本不會(huì)進(jìn)入模型的。而通過(guò)社交媒體的挖掘，這批人能夠進(jìn)入ZestFinance的模型，而ZestFinance能夠?qū)@批人進(jìn)行一個(gè)深度的挖掘。最后它通過(guò)機(jī)器智能學(xué)習(xí)，能夠極大地縮短模型的反饋和改進(jìn)的時(shí)間，這是它的一些根本特點(diǎn)。

這個(gè)模型具體分為大概四到五步。第一步是去挖掘數(shù)以千計(jì)的不同的變量；第二步會(huì)尋找這些變量之間的一些關(guān)聯(lián)性。接著，在關(guān)聯(lián)性的基礎(chǔ)上將這些變量重新綁定成一些比較大的變量，然后將這些大的變量放入不同的分立的數(shù)據(jù)模型來(lái)進(jìn)行處理。每一個(gè)分立的數(shù)據(jù)模型給出一個(gè)分立的結(jié)論，再把這些分立的結(jié)論綁定，最終整合成一個(gè)自有的信用分?jǐn)?shù)。所以這個(gè)信用分?jǐn)?shù)是基于大量的海量數(shù)據(jù)、大量的社交網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)、大量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的一個(gè)處理。一方面它依賴結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，但是另一方面它導(dǎo)入了大量的非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。

常規(guī)的信用評(píng)估體系實(shí)際上是一個(gè)簡(jiǎn)單的線性回歸，通過(guò)對(duì)一個(gè)貸款人的一些最重要的十幾個(gè)方面或者幾十個(gè)參數(shù)進(jìn)行一個(gè)線性回歸，就得出了一個(gè)常規(guī)的信用分?jǐn)?shù)。而ZestFinance是通過(guò)對(duì)數(shù)以千計(jì)的變量及其關(guān)聯(lián)性進(jìn)行整理，在大數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)上最終形成一個(gè)獨(dú)立的信用分?jǐn)?shù)。

ZestFinance的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)包括申請(qǐng)人的IP地址，因?yàn)镮P地址可以映射出申請(qǐng)人來(lái)自哪個(gè)區(qū)域。申請(qǐng)人的家庭地址和工作地址都是ZestFinance對(duì)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行處理的一部分。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)還包括申請(qǐng)人的電子郵件所使用的用戶名，因?yàn)殡娮余]件的用戶名可以映射出這個(gè)申請(qǐng)人的一些行為或者反映出這個(gè)申請(qǐng)人的一些社會(huì)特征。更極端的，ZestFinance甚至在申請(qǐng)人填寫(xiě)申請(qǐng)表的時(shí)候跟蹤填表的大小寫(xiě)習(xí)慣。申請(qǐng)人是否大量地使用大寫(xiě)，或者申請(qǐng)人是否能夠正確地分清大小寫(xiě)都能夠映射申請(qǐng)人的一些行為和心理特征。所以ZestFinance的模型都會(huì)考慮這些最細(xì)微的一些變量。

從整個(gè)信用評(píng)估體系的發(fā)展歷程來(lái)看，ZestFinance是對(duì)現(xiàn)有信用評(píng)估體系的顛覆。它在很多方面和谷歌、亞馬遜，甚至奈飛（Netflix）公司在數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器智能學(xué)習(xí)方面所采用的方式是相通的。

當(dāng)ZestFinance對(duì)傳統(tǒng)的信用評(píng)估體系有了一個(gè)顛覆性的改變之后，就帶來(lái)了一個(gè)新的價(jià)值空間：這個(gè)模型對(duì)批準(zhǔn)貸款更加有效率，事實(shí)上這個(gè)模型和常規(guī)的信用評(píng)估體系的模型相比，效率能夠提高將近90%。同時(shí)，在風(fēng)險(xiǎn)控制方面也有極大的改進(jìn)，ZestFinance的模型能夠把相關(guān)貸款人的違約率降低將近50%。

而ZestFinance的下一步行動(dòng)是希望把其在這種發(fā)款日的貸款上的優(yōu)勢(shì)繼續(xù)拓展到其他貸款領(lǐng)域，包括信用卡、汽車的貸款，甚至包括房屋的貸款。他們認(rèn)為，如果采用他們的模型在房屋貸款上能夠有120億美元的空間，在其他幾個(gè)領(lǐng)域也會(huì)有幾十億美元的空間。

最后回到大數(shù)據(jù)的一個(gè)理論基礎(chǔ)，牛津大學(xué)的維克托·邁爾-舍恩伯格教授在《大數(shù)據(jù)時(shí)代》一書(shū)中對(duì)大數(shù)據(jù)提出了三個(gè)觀點(diǎn)，也就是關(guān)于大數(shù)據(jù)的三個(gè)總的趨勢(shì)。第一，隨著計(jì)算能力的增強(qiáng)，大數(shù)據(jù)的處理應(yīng)該是總體大于樣本，傳統(tǒng)的抽樣統(tǒng)計(jì)正在被總體數(shù)據(jù)分析所取代。也就是說(shuō)，小數(shù)據(jù)時(shí)代的隨機(jī)采樣正在被全數(shù)據(jù)模式替代。第二，數(shù)據(jù)分析的精確性需求在下降，而數(shù)據(jù)的混雜性需求在不斷上升，大數(shù)據(jù)的簡(jiǎn)單算法優(yōu)于小數(shù)據(jù)的復(fù)雜算法。第三，大數(shù)據(jù)時(shí)代對(duì)關(guān)聯(lián)度的追求大于對(duì)傳統(tǒng)意義上的因果關(guān)系的追求。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，我們讓數(shù)據(jù)自己發(fā)出聲音。這三個(gè)大數(shù)據(jù)趨勢(shì)構(gòu)成了包括ZestFinance在內(nèi)的很多數(shù)據(jù)挖掘模型的基礎(chǔ)，是關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘方面需要遵循的三大原則。

我們現(xiàn)在所處的年代還只是在一個(gè)大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用的起始點(diǎn)，當(dāng)前很多關(guān)注點(diǎn)還是在內(nèi)部數(shù)據(jù)，還沒(méi)有拓展到外部。未來(lái)我們的決策越來(lái)越多將會(huì)由數(shù)據(jù)來(lái)驅(qū)動(dòng)，而不是由個(gè)人的直覺(jué)和經(jīng)驗(yàn)來(lái)驅(qū)動(dòng)。

作者為中歐國(guó)際工商學(xué)院創(chuàng)業(yè)學(xué)教授endprint