平安普惠“假离婚协议190万贷款”事件继续发酵：深圳市金融监管部门将介入调查

孙晓琳，半岛记者

平安普惠“假离婚协议贷款190万元”事件波折不断，青岛江女士维权之路漫漫。6月19日，深圳市地方金融监督管理局工作人员表示将介入调查。

丈夫拿着假离婚协议，办理了房地产抵押相关手续，从平安普惠获得了190万元的抵押贷款金额。还没付款后，丈夫失踪，妻子蒋女士成了“替罪羊”，被迫还款。蒋女士以前没有法律意识，缺席了审判，导致一审判决生效，蒋女士不知所措。

6月19日，记者致电深圳市地方金融监督管理局监管部门的投诉电话。工作人员表示，他们建议将事件的相关材料发送到投诉邮箱，他们将进行审查，并在大约一个月内回复。

对此，山东元鼎律师事务所的单律师分析，由于是假离婚协议等材料办理的房地产抵押贷款，会有相关的贷款协议或合同。但事实是，蒋女士根本不知道这些材料，也没有亲自签名。这样，蒋女士就可以提起诉讼，将丈夫张先生和贷款公司列为被告，要求撤销房地产抵押合同。如果她赢了，她可以申请撤销“其他权利证书”，从而推翻之前的判决，达到维权的目的。

蒋女士还表示，她将通过法律和其他方式保护自己的权利。半岛将继续跟进此事。

深入分析平安信保业务-信保系列

以平安财险信保业务为例，尝试分析提炼行业优秀经验。

通过观察发现，平安财产保险信保业务与平安包容性信贷业务有着深厚的联系:2020年，平安包容性年贷款额约2800亿元，其中平安财产保险信保公司承保业务91.2%(约2500亿元)。根据平安信保平均保费9%(2020年平安财险保费收入374亿元，承保金额4126亿元)计算，平安普惠为平安财险信保业务贡献至少230亿元，占平安财险信保费收入的60%以上。

由于平安普惠缺乏强大的信用许可证（平安消费者黄金许可证于2020年4月获批，成立较晚），很难单独从事信用业务。从上述数据可以看出，2019年6月陆金停止P2P业务后，平安普惠主要依靠平安财产保险信用保险许可证开展业务。因此，对平安普惠信贷业务的深入分析可以在很大程度上恢复平安财产保险信贷保险业务的业务领域。

平安普惠商业架构

2005年，平安普惠开始在深圳开展线下小额贷款业务，在线下展业和信贷O2O方面积累了丰富的经验。普惠金融事业组成立于2015年，成立并纳入平安包容性企业管理有限公司、深圳平安包容性小额贷款公司、重庆金安小额贷款公司、湖南平安包容性小额贷款公司、上海陆家嘴国际金融资产交易市场有限公司（陆金研究所）、平安普惠融资担保有限公司、平安普惠融资担保（天津）有限公司、平安普惠投资咨询有限公司、平安普惠信息服务有限公司、平安普惠立信资产管理有限公司、平安消费金融有限公司，在信贷和财富管理方面形成了巨大的商业领域，组织布局如图所示：

早期平安普惠以P2P为主营业务。政策出台后，平安普惠直到2020年4月被批准为平安消费金融公司，才具备“硬”贷款资格。

2020年，平安集团合并营业收入1.2万亿元，归属于母公司净利润1431亿元。其中，平安银行实现收入1535亿元，净利润289.3亿元；平安财产保险信用保险业务实现保费收入374亿元，净利润15.5亿元；平安包容性年收入520.46亿元，净利润136亿元。

平安银行、平安财产保险信用保险业务、平安包容性相互合作，共同构成平安集团信用地图：平安银行通过低成本资金和许可证优势抓住最优质客户；相对二级客户由平安包容性贷款、平安财产保险信用保险业务、对接外部资金服务，相互合作，充分发挥平安银行信用补充作用，共同创造净利润150亿元以上，为1340万银行以外的个人客户和小微企业主服务。

无论是保费收入还是利润贡献，信保业务都是平安财产保险的第二大保险类型，其衍生信贷市场具有巨大的潜力。平安普惠发展起来，依靠信保增信(平安财产保险信保业务承保91.2%的业务)和集团分流(集团渠道贷款39.8%)，盈利能力接近平安银行的50%。

近年来，通过信贷技术的转型，平安普惠的表外收入占80%以上，基本完成了去牌照化经营，走出了“信保衍生信贷技术”的发展道路。

平安普惠信贷的优势和特点

2020年，平安普惠全年贷款约2800亿元，贷款余额5194亿元，在非传统金融机构中排名第二；与传统银行的个人消费贷款和商业贷款规模相比，排名第六，仅次于中国农业银行。共服务借款人1340万，其中贷款客户470万。我们对其业务组织的形式和特点总结如下：与平安财产保险信用保险业务高度绑定

截至2020年底，平安普惠信贷业务94.2%的风险敞口来自第三方增信机构，其余5.8%属于自营资金贷款业务。共有6家增信机构合作，包括4家保险公司和2家担保公司，其中平安财产保险信保业务承担91.2%的风险敞口。

双方深度绑定的真正原因尚不清楚，但利益共赢是显而易见的：平安包容性为平安财产保险信用保险业务提供了大量的客户资源和金融资产。平安信用保险为平安包容性提供增新服务，与资金对接形成信用闭环。增信获得9%的保费收入。平安普惠通过绑定平安信保至少有两个收入:一是资金成本大幅降低，一年期贷款资金价格可降至5%以下，甚至与同期LPR贷款利率(目前一年期为3.85%)持平，信保和普惠贷款主体利润率大幅提高。第二，从上图可以看出，平安普惠的其他牌照除了新申请的金牌外，都不是“金融牌照”，未来政策走向不明确。与信用保证保险的强绑定相当于借用信用保证保险牌照展览行业，对平安普惠贷款援助业务的稳步发展具有重要意义。信贷流量主要来自平安集团体系内和线下

在客户获取成本方面，线下直销、渠道合作和电网销售分别占42.5%、47.6%和

9.9%。根据贷款金额，2020年贷款业务的客户获取成本率和日营销费用率分别为2.5%和0.6%，贷款业务的总客户获取成本率为3.1%。客户群位于银行的次级客户，主要是小微企业主

平安普惠共服务贷款客户1340万，其中92%有信用卡，57%有其他银行贷款，47%有寿险产品，57%有房地产。小微企业主是核心目标客户，在贷款业务中占据主要份额。2020年新增贷款占69%，贡献了近100%的抵押贷款和59%的信用贷款。

平安普惠解决的痛点是，传统银行很少向“小B端”提供无担保贷款，而互联网巨头很难提供大额贷款。因此，与传统银行、蚂蚁或腾讯等互联网金融机构相比，平安普惠的平均笔贷金额和在线贷款程度介于两者之间。产品主要是消费贷款、汽车贷款和住房贷款，定位为银行的补充

平安普惠为小微企业主和工薪阶层提供的信用产品大致可以分为信用贷款和抵押贷款两类，其中信用贷款主要占75%-80%左右。

贷款金额方面，抵押贷款平均贷款金额约40万元，信用贷款平均贷款金额约15万元。

从贷款期限来看，平均贷款期限为1-2年。

从借款人平均综合成本(年化IRR口径)来看，信用贷款为28.6%，抵押贷款为17.4%。自2020年9月以来，所有新产品的综合利率已降至24%以下。

这里有一个值得思考和讨论的问题：为什么平安包容性选择银行的次要客户来补充银行？我们可以通过分析信用保险业务的价值核心来找到原因。贷款的利息收入可分为两部分：无风险资本成本和风险溢价收益。信用保险业务的形式是为投保人提供信用担保服务，本质上是为了获得风险溢价收益。

在当前包容性信贷政策的推动下，终端价格继续下跌，主要银行甚至推出了同期LPR水平的小微企业贷款，大大降低了风险溢价收益，甚至出现了“价格倒置”。银行基本上通过低价竞争收获了高质量的客户群体。由于自然的价格劣势，信用保险业务只能退出银行补充或为银行的“次级客户”服务。

因此，信保业务的本质决定了信保自然服务于银行“次级”客户。基本完成了贷款等轻资产经营模式的转型

资本端采用轻资产模式，第三方贷款为主，风险比例低。一是资金来源丰富，信用充足。自有小额贷款公司和消费金融公司的贷款规模逐年下降，2018年、2019年和2020年分别为3.2%、0.2%和0.7%。外资众多，包括49家银行和5家信托公司，银行和信托公司的信用利用率分别为49%和31%，资金供应充足。这得益于平安信保的加持。

从平安普惠收入的构成来看，主要有以下四个方面:一是表内净利息收入，2020年净利息收入占11.7%；二是按促进贷款规模收取一定比例的技术服务费(即使是贷款费)，占总收入的80.8%，包括贷前服务费和贷后服务费。贷前服务主要包括信用评估、运营、技术服务等。贷后服务主要包括还款提醒、贷后数据管理和催收；第三，通过自己的担保许可证获得的担保收入；第四，账户管理费和罚息收入。后两者的利润比例可以忽略不计。

从单位利润构成来看，技术服务费主要赚取贷款流量和产品运营费用，利润率可观但逐年下降。2017年至2020年分别为11.4%、11.1%、10.6%和10%。

综上所述，我们可以还原平安普惠的单位价格构成:平安普惠通过贷款获得10%的毛利率，平安财产保险信保业务获得9%的保费，加上4%-10%的资本成本，平安集团信贷资产的客户终端价格应在23%-29%之间(高法新规后降至24%以下)。协调建立强大的收集能力

平安包容性建立了一个9500人的电催收团队，通过系统优化不断提高催收效率。在电催收阶段，自建团队可以有效保证催收的及时性和回收率。自催收80天失败后，委托第三方服务机构进行催收。此外，公司还建立了抵押贷款处置过程，通过与第三方机构合作，有效处置抵押品，减少或避免资本方的损失。

平安普惠积极利用人工智能技术优化流程，提高催收效率。通过人工智能技术授权人工座椅，2020年人工智能座椅服务量达到19.3亿次，同比增长41%，覆盖平安集团客户服务总量82%；目前，人工智能座椅产品的销售规模已超过2100个场景，提供一系列服务，包括贷款、信用卡和保险；平安集团财产保险利用人工智能机器人技术实现智能保单和索赔全过程的在线、无纸化和自动化。人工智能每月收取2719亿元贷款，人工智能每年收取近2000亿元逾期贷款，人工智能收集覆盖率约27%；30天人工智能催收回退率为78%，优于纯人工催收回退率。

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