金融科技業(yè)：穩(wěn)中可求進靜待風來

目錄投資要點 3一、預計未來5年互聯網消金保持穩(wěn)健增長 51、消費信貸杠桿率已較高，預計消費信貸規(guī)模后續(xù)有望穩(wěn)健增長 52、互聯網消費金融平臺在消費信貸中占據重要份額 63、互聯網消費金融內部呈現梯隊分化、分層競爭格局 7二、助貸業(yè)務模式分析：收益與風險的權衡 9三、Takerate有望企穩(wěn) 111、貸款利率已降至符合監(jiān)管要求的水平，預計后續(xù)有望趨穩(wěn) 112、客戶結構優(yōu)化，低風險客戶占比顯著提升 123、資金成本預計仍有小幅下降空間 124、資產質量和信用成本有望保持穩(wěn)定 135、Takerate有望企穩(wěn) 14四、人工智能賦能金融科技行業(yè) 151、金融行業(yè)大模型方興未艾 152、度小滿和奇富科技在金融科技行業(yè)中布局較為領先 163、生成式人工智能科技有望進一步提升行業(yè)效率 17五、估值吸引，首予信貸科技行業(yè)領先評級 181、行業(yè)需求主要受宏觀經濟走勢影響，takerate有望企穩(wěn) 182、行業(yè)估值處于歷史低位，回購+分紅提升股東回報 203、分紅+回購，提升股東回報 21六、首次覆蓋三家領先信貸科技平臺：信也>奇富>樂信，均給予買入評級 22七、主要風險 27附注：行業(yè)監(jiān)管政策演變 281、信貸科技行業(yè)經歷從P2P向助貸機構的轉型 282、助貸機構與金融機構之間斷直連，接入征信機構 313、監(jiān)管框架趨于穩(wěn)定 32信也科技(FINVUS):國際化擴張?zhí)峁┬略鲩L動力，中期內收益大于風險，首予買入 34360數科(QFINUS):領先的消費信貸科技平臺，穩(wěn)健增長可期，首予買入 57樂信集團(LXUS):基本面呈改善趨勢，估值具修復空間，首予買入 78投資要點消費信貸市場競爭格局趨于穩(wěn)定。根據艾瑞咨詢的預測，20269萬億元，510%。我國消費金融體系以商業(yè)銀行、互聯網金融平臺和持牌消費金融公司為主。消費信貸提供方形成差異化競爭格局，互聯網消費金融內部呈現梯隊分化格局。Takerate主要取決于貸款利率、資金成本和信用成本，后續(xù)有望企穩(wěn)。隨著助貸行業(yè)強化發(fā)展規(guī)范，以及客戶結構向高質量客戶遷移，2021takerate1）頭部助貸機構貸款24%，符合監(jiān)管要求，預計后續(xù)有望穩(wěn)定；2）隨著客戶質量優(yōu)化，資金成本和信用成本有望企穩(wěn)，通過更精細化地管理存在改善空間。圖表1:行業(yè)盈利增長的核心驅動因素1促成貸款增速 1促成貸款增速2Nettakerate行業(yè)盈利增長核心驅動因素影響因素 影響路徑行業(yè)盈利增長核心驅動因素消費信貸需求取決于消費者的收入消費信貸需求取決于消費者的收入提升促成貸款增速。宏觀經濟資料來源:

影響因素 影響路徑1.貸款定價監(jiān)管政策監(jiān)管要求貸款利率下降到24%構均已符合要求?？蛻艚Y構險優(yōu)質客戶，貸款定價有下行壓力。供求關系款，縮短貸款期限，降低綜合定價水平。2.資金成本貨幣政策、市場流動性貨幣政策和流動性有望保持寬松，以支持經濟發(fā)展，有助于降低整體資金成本。融資結構助貸機構提升ABS融資占比，有利于降低整體資金成本3.信用成本宏觀經濟改善，信用成本有下降空間?？蛻艚Y構有望呈改善趨勢，信用成本有下降空間。4.獲客成本供求關系低。反之獲客成本將提升。行業(yè)競爭消費信貸服務供給端行業(yè)競爭格局趨于穩(wěn)定。行業(yè)估值處于歷史低位，回購+分紅提升股東回報。從估值方法來看，我們認為目前行業(yè)仍以重資本助貸模式為主，適用市凈率估值方法。從估值上來，信貸科技行業(yè)上市公司目前動態(tài)市凈率低于15倍，估值處于歷史低位。2022司對自身價值的認可，也有助于提振投資者信心。除股份回購以外，上市信貸科技公司通過提升分紅率，進一步提升股東回報水平。我們首次覆蓋金融科技行業(yè)，給予領先評級，首次覆蓋三家公司，按推薦順序為信也>奇富>樂信，給予買入評級。圖表2:上市金融科技公司覆蓋公司名稱代碼評級目標價(美元)收盤價 總市值(美元)(百萬美元)————P/E(x)22Y 23E ————P/B(x)22Y 23E 股息率(%)23EROAE(%)23ENon-GAAP盈利增速(%)22Y 23E信也科技FINV買入6.804.891,3700.810.690.594.2%19.6%-9.6%10.7%奇富科技QFIN買入20.9015.482,490.970.840.727.4%21.1%-30.0% 7.4%樂信LX買入3.002.03330.280.240.2113.4%15.1%-59.0%55.5%資料來源:，截至日期2023-11-13，股息率=分紅總額/總市值一、預計未來5年互聯網消金保持穩(wěn)健增長根據艾瑞咨詢的預測，20269萬億元，510%。我國消費金融服務體系以商業(yè)銀行、互聯網金融平現梯隊分化、梯隊分化分層競爭格局。1、消費信貸杠桿率已較高，預計消費信貸規(guī)模后續(xù)有望穩(wěn)健增長居民消費支出的增長離不開消費信貸的支持。截至2023年678.61/3。我們將個人消費貸款扣除購房貸款視為狹義消費貸款。從居民部門貸款的內部結構來看，截至2023年6月末，個人住房貸款占比約一半，狹義消費貸款余額占比接近1/4，個人經營貸款占比略高于1/4。狹義消費貸款2022年末規(guī)模達到17萬億元，2012-2022年的年均復合增速為22%，其中2020年-2022年狹義消費貸款的增速從此前的兩位數降至個位數增速。2023年以來，隨著經濟呈復蘇態(tài)勢，狹義消費貸款同比增速有所回升。圖表3:居民部門貸款結構（2023年6月末） 圖表4:狹義消費信貸增速2020-2022年增速放緩個人住房貸款49%

住戶經營性貸款27%住戶消費性貸款（狹義消費信貸）24%

(萬億元人民幣2062.8%16.5662.8%16.5617.2418.715.1313.9012.0435.1%35.8%9.6221.224.1%23.8%25.2%%5.913.854.7715.4%2.343.178.9%9.5%12.4%4%.11614121086422012201320140201220132014

狹義消費信貸余額 同比增

70%60%50%40%30%20%10%0%資料來源:萬得， 資料來源:萬得，圖表5:中國狹義消費貸款/GDP的比重在經歷快速提升后預計升幅放緩

圖表6:中國狹義消費貸款/社零總額的比重已達到較高水平

中國：狹義消費信貸/GDP14.1%14.9%14.4%14.1%14.9%14.4%14.2%13.1%11.6%7.9%6.9%5.3%6.0%4.3%

中國：狹義消費信貸/社會消費品零售總額38.6%38.6%37.6%39.2%33.8%31.6%26.3%13.5%14.7%15.9%17.8%11.3%20122013201420152016201720182019202020212022資料來源:萬得， 資料來源:萬得，我國狹義消費貸款占GDP的比重在2012-2020年呈現快速上升趨勢，2020-2022年保持在14-15%之間；狹義消費貸款占社零總額的比重從2012年的11.3%上升至2022年的39.2%，已達到較高水平。我們預計在當前的人均GDP水平上，狹義消費信貸占GDP和社零總額的比重預計保持平穩(wěn)。2、互聯網消費金融平臺在消費信貸中占據重要份額我國消費金融服務體系以商業(yè)銀行、互聯網金融平臺和持牌消費金融公司為20269萬億元，2021-2026510%。2021年狹義消費貸款的結構上來看，信用卡占比約一半；以螞蟻集團、京東數科為代表的互聯網金融平臺占比約19%；商業(yè)銀行13%4%2022年狹義消費貸款內部結構總體保持穩(wěn)定，互金平臺占比預計略有上升。根據銀行業(yè)協會數據，截至2022年末，持牌消金公司貸款余額為8349億元，同比增長17.5%，我們統計消金公司貸款占狹義消費貸款的比重為4.8%，同比上升0.5個百分點；根據央行數據，截至2022年末，信用卡應償貸款余額為8.690.85%50%，同比下1.6個百分點?；ソ鹌脚_和銀行自營消費貸合計占比預計相應地同比上升1.1個百分點。根據艾瑞數據，202115%34%。在互55%17%，消費金融8%。圖表7:狹義消費信貸按主體劃分結構（2021年） 圖表8:互聯網金融平臺占互聯網消費金融的一半線下消費金融15%互銀行信用卡線下消費金融15%互銀行信用卡51%互聯網消費金融34%互聯網金融平臺19%傳統銀行信用卡51%

貸款13%民營銀行6%汽車金融公司5%消費金融公司4%小貸公司2%

18%聯網金融平臺消費金融公司聯網金融平臺消費金融公司民營銀行其他傳統金融機構6%7%資料來源:艾瑞咨詢, 資料來源:艾瑞咨詢,圖表9:狹義消費貸款及互聯網消費金融規(guī)模預測(單位：萬億元) 20192020202120221H232026E2021-26ECAGR名義GDP 98.7101.4114.9121.0名義GDP增速 7.3%2.7%13.4%5.3%實際GDP增速2.2%8.4%3.0%居民部門貸款余額 55.363.271.174.978.6居民貸款增速 15.5%14.2%12.5%5.4%7.2%居民部門杠桿率（個貸余額/名義GDP） 56.1%62.3%61.9%61.9%個貸分類1）經營貸款 11.413.616.218.921.22）房貸 30.134.538.338.838.63）狹義消費貸款 13.915.116.617.218.7狹義消費貸款增速 15.4%8.6%9.7%4.2%12.4%占居民貸款比重 25.1%23.9%23.3%23.0%23.9%狹義消費貸款/GDP 14.1%14.9%14.4%14.2%艾瑞咨詢數據及預測2019202020212022E2023E2026E狹義消費信貸14.915.917.019.020.524.97.9%互聯網消金余額9.7%互聯網消金/狹義消費信貸27.5%33.3%34.1%34.2%34.6%36.9%資料來源:萬得，艾瑞預測，注釋：艾瑞預測的狹義消費信貸余額是指居民不包含房貸的消費信貸余額，包括由銀銀行、國家統計局、CNABS、wind、專家訪談，艾瑞咨詢研究院自主研究測算。3、互聯網消費金融內部呈現梯隊分化、分層競爭格局消費信貸提供方形成差異化競爭格局。商業(yè)銀行資金成本低，客戶更為優(yōu)質，IRR3-12%之間的低風險優(yōu)質客戶；銀行信用卡貸款利率12.775-18.25%的區(qū)間，后來監(jiān)管取消上下限管理要求，我們預計實際經營過程中仍以原區(qū)間為主。監(jiān)管機構不斷下調民間借貸利率司法保護上限，20208月，最高人民法院大幅下調民間借貸利率的司法保護上限，24%4倍LPR，202012718-24%網消金平臺集中競爭的領域。互聯網消費金融內部呈現梯隊分化、分層競爭格局。第一梯隊的螞蟻集團、微眾銀行憑借流量平臺和場景優(yōu)勢占據領先市場份額，客戶優(yōu)質，風控能力強，客戶集中在定價利率18%以內的客戶。螞蟻集團在經歷整改之后，目前主要通過螞蟻消費金融牌照發(fā)放貸款；第二梯隊包括京東數科、度小滿和美團等，同樣具備一定的流量和場景優(yōu)勢，客戶群體相比第一梯隊有所下沉，貸款利率相比第一梯隊擴展到18-24%的區(qū)間；第三梯隊360數科/奇富、信也、樂信等助貸機構，目標客戶貸款18-24%的區(qū)間，他們多年深耕相關市場，積累數量較為龐大的客戶和風控數據。民間借貸利率保護上限24%互聯網消費信貸集中競爭民間借貸利率保護上限24%互聯網消費信貸集中競爭原信用卡利率上限18.25%原信用卡利率下限12.775%銀行核心優(yōu)勢領域日利率萬2最新1年LPR7.2%3.4%商業(yè)銀行消費貸款商業(yè)銀行 消費金融 互聯網信用卡 公司 銀行互聯網金融平臺領域資料來源:艾瑞咨詢，圖表11:互聯網消費信貸平臺形成梯隊分化、分層競爭格局資料來源:公司資料，，*括號內為注冊資本（元人民幣）二、助貸業(yè)務模式分析：收益與風險的權衡助貸平臺一方面連接具有融資需求的個人消費者或小微企業(yè)主，另一方面連接具有資金實力但在尋求目標客戶面臨困難的金融機構，通過自身的數據分析等科技能力，改善信貸服務。助貸平臺在信貸業(yè)務上主要發(fā)揮四項功能：獲客、信用評估、資金匹配和貸后服務。內地的頭部助貸平臺多年深耕市場，在客戶規(guī)模、數據積累、科技能力和與金融機構的合作上建立了領先的競爭優(yōu)勢。圖表12:助貸平臺角色及衡量助貸平臺表現的指標獲客信用評估資金匹配貸后服務通過線下線上方式獲客，識別客戶資金需求獲客；線下方式獲客利用信用畫像分析模型和定價模型進行初步信用評估，賦能金融機構的風險管理和定價根據金融機構的風險偏好和資金協議，將借款人有效推薦于合適的金融機構，匹配信貸需求和資金供應貸后信用評估，監(jiān)督管理潛在逾期風險，改善催收策略和效率注冊用戶規(guī)模及增速；化量授信規(guī)模資金成本量催收效率、合規(guī)性資料來源:360數科招股書，在141號文和《商業(yè)銀行互聯網貸款管理暫行辦法》出臺之后，助貸機構逐步形成兩種業(yè)務模式：信貸驅動業(yè)務模式和平臺服務模式。 信用驅動業(yè)務模式：1）公司通過自有小貸公司、信托計劃和ABS2）通過融資擔保公司來承擔擔保責任的方式承擔信貸風險。 平臺服務模式：1）助貸分潤模式，或2）向金融機構提供客戶引流、營銷、風險管理等服務。圖表13：助貸機構業(yè)務模式和盈利模式按是否承擔信貸風險劃分 表內/表外 資金來源 承擔風險 盈利模信貸驅動模式表內貸款 自有小貸公司，信托直接承擔信貸風險 利息收入計劃，ABS等表外貸款（擔保模式）外部金融機構 公司通過擔保融資公司或險公司提供擔保來承擔信貸風險

助貸及服務費（促成、貸后）平臺服務平臺服務2.1）助貸分潤模式 表外貸款 外部金融機構 不承擔信用風險 助貸及服務費（促成、貸后）2.2）提供營銷、客戶轉介、風險管理等服務資料來源：

外部金融機構 不承擔信用風險 其他服務費IRR30%70%。擔保模式利潤率高于助貸分潤模式。圖表14：擔保模式下，IRR口徑利潤率高于助貸分潤模式24%24%壞賬成本7.2%運營成本獲客成本資金成本利潤利潤重資本 輕資本資料來源:艾瑞咨詢，2018年開始，助貸機構已開始向輕資本模式逐步轉型，提升輕資本模式占比。從艾瑞咨詢的數據來看，輕資本占比從2018年的11%持續(xù)提升至2022年的左右。從上市信貸科技公司來看，奇富科技2019年13.7%202154.4%，202256.1%；樂信202030%，202140%202227%。信也的輕202210%。圖表15:助貸行業(yè)輕資本占比呈持續(xù)提升趨勢(%)100.0%

重資本比 輕資本比11.2%26.4%11.2%26.4%30.6%38.7%43.4%49.3%54.4%60.2%65.0%88.8%73.6%69.4%61.3%56.6%50.7%45.6%39.8%35.0%60.0%40.0%20.0%0.0%2018 2019 2020 2021 2022E 2023E 2024E 2025E 2026E資料來源:奇富科技招股書，艾瑞咨詢預測，從盈利能力來看，重資本模式下平臺承擔信貸風險，但同時重資本模式下的利潤率高于輕資本模式，信貸科技平臺需要在盈利性和信用風險之間進行權衡。在對經濟增長預期轉強，資產質量預期改善的時期，公司更傾向于承擔更多信用風險，賺取更多收益，重資本模式將占比提升；若對經濟增長預期轉弱，資產質量壓力預期增大，公司傾向于減少承擔信用風險，輕資本比例將提升。同時，風控能力較強的信貸科技平臺才有更大自主性決定輕資本和重資本模式的提升趨勢。三、Takerate有望企穩(wěn)Takerate主要取決于貸款利率、資金成本和信用成本。隨著監(jiān)管機構強化助貸行業(yè)發(fā)展規(guī)范，以及客戶結構向高質量客戶遷移，2021年以來助貸機構的takerate呈現下降趨勢，但我們預計后續(xù)有望企穩(wěn)：1）頭部助貸機構貸款利率普遍已降至24%，預計后續(xù)有望穩(wěn)定；2）隨著客戶質量優(yōu)化，資金成本和信用成本有望企穩(wěn)，甚至有小幅下降空間。圖表16:takerate-IRR口徑與成交量口徑的轉化（信也1Q23）貸款利率 融資成本 信用成本貸款利率 融資成本 信用成本其他成本營銷費用 其他費用 稅前ROA資料來源:信也公司資料，1、貸款利率已降至符合監(jiān)管要求的水平，預計后續(xù)有望趨穩(wěn)根據監(jiān)管要求，信貸科技公司自21年4季度開始顯著調整客戶結構，逐步轉向更為優(yōu)質的客戶，將促成貸款平均貸款利率下調至不超過24%的水平。2023年1季度，奇富金融和信也促成貸款的平均IRR低于24%，2季度樂信平均IRR也降到24%以下，總體已經符合監(jiān)管對于利率的要求?？紤]到市場競爭格局已經趨于穩(wěn)定，我們預計隨著經濟企穩(wěn)回升，后續(xù)貸款利率有望保持穩(wěn)定。圖表17:平均IRR利率普遍降到低于24%的水平奇富科技 樂信 信也 陸金所28.4%28.4%28.4%28.4%27.2%27.6%26.8%26.1%26.5%26.6%26.2%24.3%25.0%24.3%24.6%24.2%24.3%23.5%24.8%25.3%24.0%23.0%24.4%23.6%22.7%24.0%23.8%22.3%23.1%23.6%22.4%21.8%22.8%21.4%22.0%21.0%21.9%20.6%21.8% 21.7%20.0%28%26%24%22%20%18%1Q21 2Q21 3Q21 4Q21 1Q22 2Q22 3Q22 4Q22 1Q23 2Q23資料來源:公司資料，2、客戶結構優(yōu)化，低風險客戶占比顯著提升助貸機構的客戶結構整體呈現優(yōu)化趨勢，尤其是為使貸款利率符合監(jiān)管要求，24%以下，在這一過程中，客戶結構加快向低風險客戶遷移。奇富風險最高的第四級客戶占比從2019年的接近一半降至2022年上半年的7%I&II201820%20231季度已經接80%。圖表18:奇富-高信用評級的優(yōu)質客戶占比顯著提升，第四級客戶大幅壓縮

圖表19:信也-信用評級高的I&II級低風險客戶占比持續(xù)提升無信用評分(ICE,風險管理SaaS) 第四第三級 第二第一級2.2%31.8%4.6%2.2%31.8%4.6%21.5%24.4%26.8%19.3%25.7%23.2%21.8%24.8%12.5%18.6%22.3%26.0%7.1%17.0%21.1%0.6%48.8%80%60%40%20%0%2019 2020 2021 1H22資料來源:公司資料,*ICE=智能信貸引擎 資料來源:公司資料,3、資金成本預計仍有小幅下降空間P2P向助貸機構轉型，資金來源從個人轉向金融機構，目前以區(qū)域性銀行和消費金融公司為主。2020寬松的局面，市場流動性總體寬裕，同時金融機構缺乏優(yōu)質資產，助貸機構議價能力有所提升，資金成本呈下降走勢。202316-7%之間，2Q22以來呈下行趨勢?？紤]到助貸機構不斷優(yōu)化風控模型，獲客更為精準，資產質量有望呈改善趨勢，同時“資產荒”的局面仍將持續(xù)，助貸機構通過向金融機構提供金融科技輸出，有助于提升議價能力；以及隨著助貸機構優(yōu)化融資結構，ABS融資占比上升，我們預計資金成本在目前水平上仍有小幅下降空間。圖表20:資金成本自2Q22以來呈下行趨勢奇富科技 樂信 信也 陸金所8.2%7.8%8.2%7.8%7.5%7.5%7.6%7.8%7.5%7.7%7.5%7.4%7.5%7.1%7.0%7.3%6.7%7.0%6.9%7.0%7.0%6.8%6.7%6.7%6.8%6.6%6.5%6.3%6.3%6.0%6.0%6.1%6.0%6.0%6.3%6.0%6.0%6.0%8%8%7%7%6%6%5%1Q21 2Q21 3Q21 4Q21 1Q22 2Q22 3Q22 4Q22 1Q23資料來源:公司資料，4、資產質量和信用成本有望保持穩(wěn)定從資產質量指標來看，2023290天以上逾期率分1.7%、1.8%2.6%，總體保持平穩(wěn)。從資產質量先行指標來看，奇富科技入催率持續(xù)下行，2314.1%，20.1個百分點，仍處于歷史性低水平；30天回收率呈回升勢頭。我們預計隨著客戶結構優(yōu)化，以及風險評價模型優(yōu)化，資產質量有望呈企穩(wěn)態(tài)勢，若宏觀經濟回升態(tài)勢好于預期，資產質量有望呈現改善趨勢。圖表21:4Q20以來90天+逾期率總體保持平穩(wěn)奇富科技 樂信 信也7.3%2.8%7.3%2.8%7.0%6.0%5.0%4.0%3.0%2.0%1.0%0.0%1Q192Q193Q194Q191Q202Q203Q204Q201Q212Q213Q214Q211Q222Q223Q224Q221Q232Q23資料來源:公司資料,圖表22:奇富科技-入催率呈下行趨勢 圖表23:奇富科技-30天回收率呈回升勢頭 入催率7.3%6.8%7.3%6.8%6.4%6.4%6.4%6.2%5.3%5.2%5.4%5.3%5.0%5.0%5.1%4.9%4.5%4.3%4.1%4.2%8%7%7%

92.3%92.0%91.7%

天回收率90.4%90.8%90.4%90.3%6% 90%6% 88%5%

88.5%

89.6%87.5%

89.3%87.1%86.0%

86.4%

87.0%86.2%5% 86%4%84%4%3% 82%

84.0%

85.7%

84.7%1Q19 3Q19 1Q20 3Q20 1Q21 3Q21 1Q22 3Q22 1Q23

1Q19 3Q19 1Q20 3Q20 1Q21 3Q21 1Q22 3Q22 1Q23資料來源：公司資料， 資料來源：公司資料，，30天回收率為截至指定日期逾期本金總額中一個月內償還金額/逾期本金總額5、Takerate有望企穩(wěn)24%的水平；由于貨幣政策保持寬松，以及優(yōu)質資產的缺乏，助貸機構優(yōu)化融資結構，資金成本仍有小幅下降空間；隨著助貸機構轉向低風險優(yōu)質客戶，以及宏觀經濟呈takerate有望企穩(wěn)。三大上市信貸科技平臺nettakerate存在差異，但變化趨勢基本一致，主要受到貸款利率和融資成本、輕資產占比和國際化業(yè)務占比不同的影響。信也nettakerate高于同業(yè)，主要由于助貸業(yè)務中輕資產業(yè)務占比相對較低，以及利潤率更高的國際化業(yè)務占比呈提升趨勢；奇富低于信也，主要由于促成貸款利率更低，以及輕資產業(yè)務占比更高；樂信低于奇富，主要來自經營效率上的差異，奇富成本費用占比更低。圖表24:季度年化Nettakerate呈現企穩(wěn)態(tài)勢奇富科技 樂信 信也

2Q20 3Q20 4Q20 1Q21 2Q21 3Q21

11.06%8.02%11.06%8.02%8.38% 8.23%7.17%6.22%5.77%6.33%5.96% 5.80% 5.89%4.94%5.21%4.26%4.43%4.31%4.48%3.70%3.95%4.01%3.41%3.88%3.94%2.95%3.15%2.78%2.95%3.36%3.01%3.35%2.74%2.80%1.41%1.46%0.99%1.61% 1.45% 1.49%

2Q22 3Q22 4Q22 1Q23 2Q23資料來源:公司資料,，Nettakerate=Non-GAAPnetincome/期初期末貸款余額平均值四、人工智能賦能金融科技行業(yè)隨著人工智能科技取得突破性進展，大模型成為全球科技投入的重點領域。目前通用大模型能力已經發(fā)展相對成熟，垂直行業(yè)領域的大模型仍處于積極探索階段。人工智能只有與應用場景緊密結合，實現落地，才能切實提升生產效率。1、金融行業(yè)大模型方興未艾金融行業(yè)本身擁有豐富的數據和應用場景，在營銷、風控、運營等環(huán)節(jié)對于人工智能科技具有強烈需求，金融企業(yè)一直以來高度重視科技賦能；同時金融行業(yè)擁有大量專業(yè)術語，對于數據安全性、合規(guī)性和隱私信息保護相比其他行業(yè)具有更高的要求，因此通用大模型難以直接適配金融行業(yè)的差異化需求，需要根據行業(yè)特性研發(fā)金融行業(yè)大模型。根據騰訊研究院的統計，截至2023年7月，全國的參數在10億規(guī)模以上的大57911618個。9信的范圍內賦能金融行業(yè)。從金融行業(yè)大模型來看，主要包括兩類：第一類是研發(fā)能力強大的科技/互聯網企業(yè)如華為、騰訊云在通用模型基礎上提供金融行業(yè)解決方案；第二類是金融科技企業(yè)自主研發(fā)的金融大模型。圖表25:目前市場上已有的金融行業(yè)大模型（部分）2023年公司大模型名稱說明詳細介紹首個金融行業(yè)通用模型3月工行（基于華為昇騰AI）應用在客戶服務、風險防控、運營管理領域在1760億參數的Bloom大模型基礎上訓練而來，在金融名詞理解、金融度小滿（百軒轅大模型內地首個千億級中文金市場評論、金融數據分析和金融新聞理解等任務上，效果相較于通用大5月度）（宣布開源）融大模型模型大幅提升，表現出明顯的金融領域優(yōu)勢。奇富科技內地首個自研金融行業(yè)應用于獲客、運營、風控、貸后服務等業(yè)務環(huán)節(jié)，并已經有兩個獲得數5月（360集團）奇富GPT通用大模型據收效的落地應用。面向金融量化領域、超大規(guī)模參數量的生成式大語言模型，融合了輿星環(huán)科技情、資金、人物、空間、上下游等多模態(tài)信息，具備強大的理解和生成（數據庫廠金融行業(yè)量化投研大模能力，支持股票、債券、基金、商品等市場事件的全面復盤、總結及演5月商）無涯Infinity型繹推理，以及政策研報的深度分析。LightGPT擁有更專業(yè)的金融語料積累處理和更高效穩(wěn)定的大模型訓練方2000tokens80+金融專屬任務指令微調，在包括金融語義識別、金融專業(yè)問答、邏輯推理、超長文本處理能力、多模態(tài)交互能力、代碼能力等在內6月恒生電子Light-GPT金融行業(yè)大模型的金融大模型能力評測中處于業(yè)內領先水平。內地首個零售金融領域應用于營銷獲客、風險審批，客戶運營、客戶服務、安全合規(guī)、資產管8月馬上消費天鏡大模型大模型理6個零售金融最典型的場景。螞蟻集團同時推出了兩個基于金融大模型能力的產品：智能金融助理9月螞蟻集團AntFinGLM工業(yè)級金融大模型“支小寶2.0”，服務金融產業(yè)專家的智能業(yè)務助手“支小助”；并開源生成式AI編程平臺CodeFuse。盤古金融大模金融大模型三層解決方華為在盤古大模型基礎上，加強了金融知識、技能、工具和全流程模型9月華為型案安全保障，打造盤古金融大模型。資料來源:互聯網信息,2、度小滿和奇富科技在金融科技行業(yè)中布局較為領先大模型對于數據的質量、算力的支撐、算法的有效性提出較高的要求。頭部科技企業(yè)具備先發(fā)優(yōu)勢，如百度2014年就成立人工智能實驗室，360集團在2015年，阿里、騰訊、字節(jié)跳動于2016年成立人工智能實驗室。在金融科技360集團，在生成式人工智能應用領域具備先發(fā)優(yōu)勢和生態(tài)系統支持。度小滿早在2018年就成立了NLP（自然語言處理）團隊，探索金融+NLP的發(fā)展。2023年，度小滿建設的“智能化征信解讀中臺”工程，榮獲了“吳文俊人工智能科學技術獎”，為唯一入選的金融科技公司。奇富科技2023年4月組建一級戰(zhàn)略部門大模型部；8月，宣布與360智腦（互聯網安全領域）達成在大模型方向與落地應用等多個層面的戰(zhàn)略合作；9月，奇富科技參與編制的內地首個金融行業(yè)大模型標準正式發(fā)布。26:AI布局在金融科技行業(yè)中處于領先地位度小滿度小滿成立NLP團隊AI-Lab團隊在微軟舉辦的MSMARCO比賽的文檔排序任務中榮登榜首2018年 2020年 2021年 資料來源:公司資料，

智能風控產品磐石入選重慶首批金融科技試點，2021年10月通過監(jiān)管測試成功出箱

2月，成為百度文心一言首批生態(tài)合作伙伴；3月，度小滿建設的“智能化征信解讀中臺”工程，榮獲了5月，開源國內首個千億級中文金融大模型“軒轅”，在金融任務測試集中相較于基座模型效果提升70%以上，目前已有上百家金融機構開始試用。圖表27:奇富科技借助360集團在人工智能上的布局構建領先優(yōu)勢360集團成立人工智能研究院，為公司在自然語言處理、機器視覺、語音語義交互等領域提供了技術支持2015年

4月，奇富科技組建一級戰(zhàn)略部門大模型部5月，發(fā)布首個自研金融行業(yè)通用大模型奇富GPT8月，奇富科技宣布與360智腦達成在大模型方向與落地應用等多個層面的戰(zhàn)略合作9月，奇富科技聯合信通院正式發(fā)布國內首個金融行業(yè)大模型標準6月，3606月，360集團召開智腦大模型應用發(fā)布會，認知型通用大模型“360智腦4.0”亮相，360AI數字人正式發(fā)布。360智腦大模型是國內首個通過中國信通院“可信AIGC大語言模型基礎能力”評估的大模型產品資料來源:公司資料，3、生成式人工智能科技有望進一步提升行業(yè)效率人工智能科技的發(fā)展將對人類社會各個行業(yè)均產生深遠的影響。我們預計生成式人工智能科技將在更精準的獲客、風控能力提升和運營效率的改善等方面提升行業(yè)效率。以度小滿為例，人工智能在RPA、智能風控和智能客服上均取得顯著應用成效。RPA（機器人流程自動化）：RPA機器人替代信貸審核中六成以上重復性工作，無感率達99.2%；智能風控：度小滿的智能化征信解讀中臺將大型語言模型LLM、圖算法應用在征信報告的解讀上，能夠將報告解讀出40萬維的風險變量，將銀行風控模型的風險區(qū)分度提升了26%。智能客服：在來電中，利用情感計算，能夠在聽懂用戶對話文本的同時，也能感知到背后的情緒和情感，判斷用戶延遲還款的言語真實性，對情況屬實的用戶給予延期，提供更靈活的賬期。奇富科技披露人工智能在智能營銷上取得良好成效。智能營銷：經過大模型陪練機器人的幫助，奇富科技的電銷系統通話時長提升了15.1%；在營銷內容生成方面，大模型應用在營銷素材方面后，奇富科技的客戶觸達規(guī)模提升了21.4%。五、估值吸引，首予信貸科技行業(yè)領先評級1、行業(yè)需求主要受宏觀經濟走勢影響，takerate有望企穩(wěn)從前面的分析可以看到，信貸科技行業(yè)核心的經營指標有兩個：促成貸款增速和TakerateTakerate又可以分解為貸款定價、資金成本、信用成本和獲客成本四個部分。當前消費信貸服務供給端行業(yè)格局基本穩(wěn)定，消費信貸需求決定了促成貸款增速，而消費信貸需求主要受到宏觀經濟的影響。202310-20%之間。takerate24%以內的要求，但隨著低風險優(yōu)質客戶占比提升，整體定價水平呈下行趨勢，我們預計隨著客戶結構趨于穩(wěn)定，整體takerate有望企穩(wěn)。當宏觀經濟呈現更強的回升勢頭，帶來更強勁的消費信貸需求，takerate則有望穩(wěn)中向上。圖表28:行業(yè)盈利增長的核心驅動因素1促成貸款增速 1促成貸款增速2Nettakerate行業(yè)盈利增長核心驅動因素影響因素 影響路徑行業(yè)盈利增長核心驅動因素消費信貸需求取決于消費者的收入消費信貸需求取決于消費者的收入提升促成貸款增速。宏觀經濟資料來源:

影響因素 影響路徑1.貸款定價監(jiān)管政策監(jiān)管要求貸款利率下降到24%構均已符合要求?？蛻艚Y構險優(yōu)質客戶，貸款定價有下行壓力。供求關系款，縮短貸款期限，降低綜合定價水平。2.資金成本貨幣政策、市場流動性貨幣政策和流動性有望保持寬松，以支持經濟發(fā)展，有助于降低整體資金成本。融資結構助貸機構提升ABS融資占比，有利于降低整體資金成本3.信用成本宏觀經濟改善，信用成本有下降空間?？蛻艚Y構有望呈改善趨勢，信用成本有下降空間。4.獲客成本供求關系低。反之獲客成本將提升。行業(yè)競爭消費信貸服務供給端行業(yè)競爭格局趨于穩(wěn)定。圖表29:信貸科技行業(yè)公司促成貸款增速及2023年公司指引人民幣十億元1Q232Q231H231H22同比增速20222023E同比增速奇富科技10912423419718.6%412470-48514.0-17.6%樂信61641259235.2%205245-25519.5-24.4%信也4347918111.7%175266-28229.8-37.6%，其中中國內地10-20%陸金所5754111294-62.4%495190-210-61.6%~-57.6%小贏科技2426503255.5%74--嘉銀金科20244422102.3%55--宜人金科68151053.2%13--資料來源:公司資料，圖表30:上市消費信貸科技平臺促成貸款金額及增速（十億元）412119%412119%35724721420564%58%177175137657455305212226%1223138%29%

2020 2021 2022 2020-22CAGR

150%400100%30020050%100- 0%奇富科技 樂信 信也 小贏科技 嘉銀金科 宜人金科資料來源:公司資料，圖表31:單季促成貸款同比增速奇富科技 樂信 信也 小贏科技 嘉銀金科 宜人金科

金來源轉向金融機構

頭部互聯網平臺金融業(yè)務整改，上市信貸科技公司業(yè)務增速提升

貸款利率壓降，客戶結構調整，takerate顯著下降1Q20 2Q20 3Q20 4Q20 1Q21 2Q21 3Q21 4Q21 1Q22 2Q22 3Q22 4Q22 1Q23 2Q23資料來源:公司資料，2、行業(yè)估值處于歷史低位，回購+分紅提升股東回報從估值方法來看，我們認為目前行業(yè)仍以重資本助貸模式為主，適用市凈率估1倍，動態(tài)市盈率低于5倍。從歷史估值比較來看，信貸科技行業(yè)估值整體處于歷史低位。奇富、信也和樂信動態(tài)市凈率均低于歷史均值，奇富科技和樂信動態(tài)市凈率接近-1倍標準差水平，信也略高于-1倍標準差水平，但仍然低于歷史平均估值水平。從歷史分位數來看，奇富科技和樂信動態(tài)市凈率處于2018年以來25%歷史分位數，信也處于35%歷史分位數。我們預計隨著政府在貨幣政策和財政政策上加大支持經濟的力度，宏觀經濟有望呈現持續(xù)改善態(tài)勢，推動消費需求呈回升趨勢。美國貨幣政策也是影響美股估值的核心因素，考慮到美聯儲加息進程已接近尾聲，長久期美債收益率處于2008貸科技行業(yè)估值回升。圖表32:主要公司目前動態(tài)市凈率低于1倍，處于歷史低位奇富科技 信也科技 樂信7.06.05.04.03.02.01.00.02018 2019 2020 2021 2022 2023資料來源:彭博，圖表33:主要公司動態(tài)市盈率低于5倍奇富科技 信也科技 樂信201510502018 2019 2020 2021 2022 2023資料來源:彭博，3、分紅+回購，提升股東回報2022的認可，也有助于提振投資者信心，同時，信貸科技公司分紅率呈提升趨勢，進一步提升股東回報。圖表34:上市信貸科技公司的股份回購公司名稱宣布日期當前股票回購計劃回購進度奇富科技2023/6/20未來12個月內購回其價值高達1.5億美元的ADS截至2023/8/18累計回購2830萬美元ADS信也2023/8/28ADSA20258291.5億美元。2018/3/21-2023/6/30累計回購ADS金額高達2.286億美元樂信2022/3/16未來12個月回購不超過5000萬美元的ADS截至2023/5/24回購金額4800萬美元ADS2022/11/17未來12個月回購不超過2000萬美元的ADS資料來源:彭博，除股份回購以外，上市信貸科技公司通過提升分紅率，進一步提升股東回報水平。 奇富科技：2023年5月，公司修改分紅政策，將季度分紅（稅后凈利潤20%）25-30%。信也：分紅率呈上升趨勢，2022年為16.3%，較2021年提高3.6個百分點。樂信：公司2023年開始啟動半年度分紅，分紅率為凈利潤的15-30%。六、首次覆蓋三家領先信貸科技平臺：信也>奇富>樂信，均給予買入評級上市信貸科技平臺中，陸金所控股以線下方式服務小微企業(yè)客戶為主，其他六家以線上服務個人消費客戶為主。從促成貸款規(guī)模和貸款余額來看，奇富、樂信和信也位列前三名。我們首次覆蓋這三家領先平臺，均給予買入評級，推薦順序為信也>奇富>樂信，行業(yè)首選為信也，主要由于信也的國際化擴張在中期提供了較為確定的增長動力。圖表35:信貸科技公司主要數據比較(單位：十億人民幣)奇富樂信信也陸金所控股小贏嘉銀金科宜人金科促成貸款金額（2022）412205175495745523增速15.5%-4.3%27.7%-23.6%42.0%153.0%-43.6%輕資產占比（促成貸款金額,2022）56%25-30%~10%貸款余額（2022）1631006557738-11增速15.1%15.9%28.4%-12.8%52.5%0.0%-20.2%累計借款人（百萬人）27-27197資產質量90天逾期率2.03%2.53%1.41%2.60%1.93%1.18%1.10%IRR口徑（1Q23）貸款利率21.8%24.4%22.7%20.0%融資成本6.0%6.6%6.7%6.0%takerate(基于成交額)1.69%2.3%3.5%(內地)7.3%單位：百萬人民幣收入-202216,5549,86611,13458,1163,5633,272增速-0.5%-13.3%17.6%-6.0%-1.8%83.7%凈利潤-20224,0061,0642,2818,7758121,180增速-30.5%-58.7%-8.6%-47.5%-1.6%152.3%資料來源:公司資料，當前信貸科技行業(yè)公司助貸業(yè)務收入以重資產模式為主，適用于市凈率估值法。從可比公司來看，信貸科技公司在重資產模式下承擔信用風險，并且業(yè)務需求與宏觀經濟緊密相關，因而與銀行業(yè)務具有較強相似性。從A股42銀行來看，盈利能力指標ROEROE與市凈率的公式確定信貸科技公司的估值，同時進行必要的調整。圖表36:A股42家上市銀行ROEvs.市凈率市凈率(倍)寧波y=0寧波y=0.0453x+0.1056招行R2=0.4949常熟成都ROE(%)1.11.0 6.0 8.0 10.0 12.0 14.0 16.0 18.0 20.0資料來源:萬得，圖表37:我們所覆蓋信貸科技公司的目標價23-25E盈利重資產模式下合理估值目標價CAGRROE(23E) 合理估值*調整 （P/B-23E）(美元)奇富14.0%21.1 1.06考慮到公司輕資產模式占比呈提升趨勢，估值可給予一定 1.1520.9溢價信也15.1%19.6 1.00不需要調整 1.006.8樂信12.0%15.1 0.79考慮到公司資產質量表現弱于奇富和信也，業(yè)務經歷調整 0.50后的V型反轉趨勢已經較為充分地兌現，23-25年盈利增3.0速預計低于奇富和信也，估值給予折價資料來源:預測，*代入上圖公式 信也科技（FINVUS）：國際化擴張?zhí)峁┬略鲩L動力，中期內收益大于風險，首予買入，目標價6.8美元國際化擴張為公司提供重要增長動力。我們預計公司在東盟市場的擴張，不僅提升公司助貸業(yè)務增速，同時對收入和利潤的貢獻也有望呈現提升趨勢。公司目前在印尼和菲律賓市場呈現高速增長勢頭，2022年國際化業(yè)務占收入比重達到10%。公司國際業(yè)務具有高風險高收益的特點，takerate顯著高于內地市場。從中期來看，我們預計隨著國際化業(yè)務占比提升，公司整體takerate仍有小幅上升空間，并且隨著公司國際化業(yè)務規(guī)模擴大，規(guī)模效應顯現，對于收入和利潤的占比有望進一步提升。1.020236.8美元，首次覆蓋給予買入評級。 奇富科技（QFINUS）：領先的消費信貸科技平臺，穩(wěn)健增長可期，首予買入，目標價20.9美元公司為處于領先地位的消費信貸科技平臺。在上市消費信貸科技平臺中，公司在促成貸款和在貸余額規(guī)模中最大，顯著領先同業(yè)。公司與金融機構合作上具備優(yōu)勢，資金成本低于同業(yè)，且呈下降趨勢。公司與重要關聯方金城銀行的合作，不僅為公司助貸業(yè)務提供穩(wěn)定資金來源，同時也為公司向金融機構提供創(chuàng)新服務和業(yè)務模式提供了靈活的發(fā)展空間，構建了公司與金融機構合作上的優(yōu)勢，資金成本顯著低于同業(yè)。公司具備合規(guī)優(yōu)勢。作為消費信貸科技業(yè)務的頭部平臺，公司注重合規(guī)經營，在利率壓降和客戶轉結構優(yōu)化、業(yè)務牌照、斷直連等方面領先同業(yè)。20231.1520.9美元，首次覆蓋給予買入評級。 樂信（LXUS）：基本面呈改善趨勢，估值具修復空間，首予買入，目標價3.0美元公司具有三大業(yè)務：助貸業(yè)務、電商業(yè)務和科技賦能業(yè)務，三大業(yè)務形成互相協同的生態(tài)體系。2021-20222023年業(yè)務有望在2022善趨勢。0.520233.0美元，首次覆蓋給予買入評級。圖表38:信貸科技公司主要數據比較20192020202120222023E2024E2025E促成貸款規(guī)模及增速信也126,000177,000214,000357,103412,361478,365551,476同比增速90.6%40.5%20.9%44.7%15.5%16.0%15.3%奇富199,071246,757357,103412,361455,094516,274574,858同比增速107.4%24.0%44.7%15.5%10.4%13.4%11.3%樂信82,20065,027137,400175,400199,177229,819260,556同比增速33.7%-20.9%111.3%27.7%13.6%15.4%13.4%輕資本占比信也10.0%10.0%10.0%10.0%奇富0.0%13.9%28.2%54.4%56.1%58.7%60.6%樂信20.0%36.5%42.1%27.0%27.0%27.0%27.0%收入及增速信也5,9637,5639,47011,13412,52514,32416,259同比增速31.2%26.8%25.2%17.6%12.5%14.4%13.5%奇富9,22013,56416,63616,55416,84019,16521,381同比增速107.3%47.1%22.6%-0.5%1.7%13.8%11.6%樂信10,60411,64511,3819,86612,36714,28616,280同比增速9.8%-2.3%-13.3%25.3%15.5%14.0%Non-GAAP歸母凈利潤及增速信也2,4152,0152,6042,3552,6073,0173,456同比增速16.4%-16.6%29.2%-9.6%10.7%15.7%14.6%奇富2,7523,7986,0364,2244,5365,1795,898同比增速52.8%38.0%58.9%-30.0%7.4%14.2%13.9%樂信2,4349032,5781,0581,6461,8522,063同比增速16.1%-62.9%185.5%-59.0%55.5%12.5%11.4%ROAA信也15.1%11.9%15.2%11.5%11.5%11.6%11.4%奇富18.1%15.6%20.0%10.9%10.2%10.5%10.7%樂信14.7%3.0%11.3%3.7%6.0%6.2%6.3%ROAE信也34.2%24.2%26.4%19.7%19.6%19.4%19.0%奇富42.9%41.9%46.8%23.6%21.1%20.7%20.3%樂信42.9%9.8%34.5%9.8%15.1%15.0%14.8%資料來源:公司資料，預測圖表39:上市信貸科技公司覆蓋公司名稱代碼評級目標價(美元)收盤價 總市值(美元)(百萬美元)————P/E(x)22Y 23E ————P/B(x)22Y 23E 股息率(%)23EROAE(%)23ENon-GAAP盈利增速(%)22Y 23E信也科技FINV買入6.804.891,3700.810.690.594.2%19.6%-9.6%10.7%奇富科技QFIN買入20.9015.482,490.970.840.727.4%21.1%-30.0%7.4%樂信LX買入3.002.03330.280.240.2113.4%15.1%-59.0%55.5%資料來源:，截至日期2023-11-13，股息率=分紅總額/總市值圖表40:上市信貸科技公司估值比較公司股票代碼收盤價(美元)市值(百萬美元)——————P/E——————FY22 FY23E FY24E——————P/B——————FY22 FY23E FY24E股息率FY23EROEFY22中國金融科技公司奇富科技QFINUS15.482,4991.200.820.706.523.6信也科技FINVUS4.891,3703.910.690.584.419.7樂信LXUS2.033315.090.2陸金所LUUS1.022,330.39.3趣店QDUS1.70382NANANA0.14 NANANA-2.9嘉銀金科JFINUS4.972678.8 NANA2.76 NANA8.0185.6小贏科技XYFUS4.592208.0 NANA1.26 NANANA18.6宜人金科YRDUS2.262001.4 NANA0.28 NANANA22.0平均8.34.03.01.300.490.426.4美國金融科技公司SoFiSOFIUS7.046,750NANANA0.831.331.32NA-6.7OneMainOMFUS37.124,451.331.421.3110.828.7EnovaInt‘lENVAUS40.511,2106.26.05.01.011.040.90NA18.2LendingClubLCUS5.195693.223.613.20.760.480.48NA28.8平均4.781.071.00NA23.6資料來源:彭博一致預期，，截至日期2023-11-13圖表41：金融行業(yè)覆蓋公司股票代碼公司名稱評級收盤價(交易貨幣)目標價(交易貨幣)潛在漲幅最新目標價/評級發(fā)表日期子行業(yè)3908HK中金公司買入13.7417.8029.5%2023年11月03日內地綜合性證券公司6066HK中信建投買入7.6610.0030.5%2023年05月02日內地綜合性證券公司6886HK華泰證券買入10.9412.5014.3%2023年05月02日內地綜合性證券公司6030HK中信證券買入16.5221.5030.1%2022年04月29日內地綜合性證券公司6837HK海通證券中性4.635.008.0%2023年11月03日內地綜合性證券公司6060HK眾安在線買入21.2032.0050.9%2022年08月26日內地互聯網財險公司2318HK中國平安保險買入37.9564.0068.6%2023年10月30日內地壽險公司2628HK中國人壽買入10.6617.0059.5%2023年10月27日內地壽險公司2601HK中國太保買入17.1630.0074.8%2023年05月08日內地壽險公司966HK中國太平保險買入7.219.6033.1%2023年08月28日內地壽險公司1336HK新華保險中性16.4823.0039.6%2023年08月30日內地壽險公司2328HK中國人保財險買入9.1810.5014.4%2023年08月31日內地財險公司LXUS樂信集團買入2.033.0047.8%2023年11月16日金融科技FINVUS信也科技買入4.896.8039.1%2023年11月16日金融科技QFINUS奇富科技買入15.4820.9035.0%2023年11月16日金融科技1299HK友邦保險買入71.30103.0044.5%2022年03月14日泛亞保險公司FUTUUS富途控股買入60.5770.0015.6%2023年08月02日港美股互聯網券商資料來源:FactSet，預測，截至2023年11月14日七、主要風險提示 宏觀經濟增速不及預期的風險消費需求與宏觀經濟走勢密切相關。如果經濟復蘇力度低于預期，收入增長和就業(yè)預期弱化，消費需求將處于低迷態(tài)勢，消費者對于消費信貸的需求也將較為疲弱。 低風險優(yōu)質客戶增速不及預期的風險24%，客戶結構向低風險客戶轉型，低風險優(yōu)質客戶的成長空間可能存在低于預期的風險。 監(jiān)管政策的變化takerate 股票市場風險如果地緣關系變化，或造成股票市場波動和行業(yè)估值中樞下行。附注：行業(yè)監(jiān)管政策演變P2P2017141號文和20207框架已經基本確立，頭部互聯網平臺的金融業(yè)務整改基本完成，后續(xù)行業(yè)監(jiān)管有望趨于穩(wěn)定。1、信貸科技行業(yè)經歷從P2P向助貸機構的轉型 P2P網貸平臺的發(fā)展歷程：從野蠻成長到重塑P2P網貸指peer-to-peerlending（點對點借貸），P2P公司提供借款人和投資人匹配資金需求的平臺，業(yè)務本質為金融信息中介。2007年，我國第一家P2P公司拍拍貸在上海成立，2012-2013年呈爆發(fā)式增長。2015P2P3,5431,000億元，待還款余額為3,882億元。P2P由于市場競爭加劇，P2P平臺紛紛引入擔保機制、設立資金池、承諾保本高息兌付，埋下了剛性兌付、期限錯配的隱患。2015年開始，P2P行業(yè)經歷兩次集中的暴雷潮。2015臺跑路或者自融問題暴露，問題平臺數量開始上升。2016-2017年，P2P動性緊縮，利率攀升，P2P平臺資金池和期限錯配風險暴露出來，壞賬風險上升，2018年開始問題平臺數量持續(xù)大幅上升。2016年以來，央行、銀監(jiān)會和工信部等國家部委相繼出臺政策規(guī)范P2P業(yè)務，2018175號文出臺明確“能退盡退、應關盡關”行業(yè)清退、轉型的主基調。根202011月，互聯網金融風險大幅壓降，全國實P2P5,000202011月中旬完全歸零。圖表42:P2P網貸平臺發(fā)展歷程截至2011年末，國內網貸平臺約60

銀行、上市公司等涌入市場。2016年8月，《網絡借貸信息中介機構業(yè)2020年10月-11月，信也科技（原拍拍平臺約20家，月均成交金額約5億元，有效投?截至2015年底，正常運營P2P平臺數達

務活動管理暫行辦法》出臺，明確13項禁

貸）、嘉銀金科（你我貸）、樂信陸續(xù)宣資人約1萬人。

3543家，月均成交額突破1000還款余額為3882億元。

止行為，此后銀行存管、備案、信息披露合規(guī)政策落地，形成"1+3"制度框架。2017年開始要求備案，2018案要求。

布完成存量網貸業(yè)務的清零和退出，助貸成為主要業(yè)務。2020年11月，P2P清零。資料來源:公開資料，網貸之家，圖表43:P2P業(yè)務規(guī)模情況(億元12,0002014-012014-042014-072014-102015-012015-072015-102016-012016-042016-072016-102017-012017-042017-072017-102018-012018-042018-072018-102019-012019-042019-072019-1002014-012014-042014-072014-102015-012015-072015-102016-012016-042016-072016-102017-012017-042017-072017-102018-012018-042018-072018-102019-012019-042019-072019-10

成交額 待還余額資料來源:萬得，網貸之家，圖表44:P2P平臺數量變化(個)6,000

運營平臺數量 累計問題平臺數量5,0004,0003,0002,0001,000-資料來源:萬得，網貸之家，向助貸機構轉型2017年以來，隨著行業(yè)監(jiān)管規(guī)定陸續(xù)出臺，原有P2P向愈加明確。201712141P2P平臺向助貸機構轉型，資金來源轉向金融機構。20207業(yè)銀行互聯網貸款管理暫行辦法》，對于助貸機構的監(jiān)管框架已經基本建立。2020P2PP2P存量業(yè)務清退。圖表45：央行和銀保監(jiān)會相關行業(yè)規(guī)定時間監(jiān)管機構法規(guī)影響分析2017年12月（央行）互聯網金融風險專項整治工作領導小組辦公室和（銀監(jiān)會）P2P《關于規(guī)范整頓“現金貸”業(yè)務的通知》（141號文）網貸風險專項整治工作領導小組辦公室各類機構以利率和各種費用形式對借款人收取的綜合資金成網貸利率下調本應符合最高人民法院關于民間借貸利率的規(guī)定小額貸款公司監(jiān)管部門暫停新批設網絡(互聯網)小額貸款公司;暫停新增批小額貸款公司跨省(區(qū)、市)開展小額貸款業(yè)務暫停設立網絡小貸公司，減少業(yè)務主體銀行業(yè)金融機構與第三方機構合作開展貸款業(yè)務的，不得將銀行不可將核心業(yè)務外授信審查、風險控制等核心業(yè)務外包?！爸J”業(yè)務應當回包歸本源，銀行業(yè)金融機構不得接受無擔保資質的第三方機構提供增信服務以及兜底承諾等變相增信服務，應要求并保證第三方合作機構不得向借款人收取息費。不得撮合銀行業(yè)金融機構資金參與P2P網絡借貸。P2P平臺向助貸機構轉型，資金來源轉向金融機構2020年7月銀保監(jiān)會《商業(yè)銀行互聯網貸款管理暫行辦法》互聯網貸款業(yè)務涉及合作機構的，授信審批、合同簽訂等核銀行不可將核心業(yè)務外心風控環(huán)節(jié)應當由商業(yè)銀行獨立有效開展。包本辦法所稱合作機構，是指在互聯網貸款業(yè)務中，與商業(yè)銀指出助貸機構可以提供行在營銷獲客、共同出資發(fā)放貸款、支付結算、風險分擔、合作的環(huán)節(jié)信息科技、逾期清收等方面開展合作的各類機構，包括但不限于銀行業(yè)金融機構、保險公司等金融機構和小額貸款公司、融資擔保公司、電子商務公司、非銀行支付機構、信息科技公司等非金融機構。資料來源：圖表46：P2P業(yè)務集中清退，開啟向助貸機構的轉型信貸科技公司原P2P平臺結束P2P業(yè)務陸金所陸金服2021年11月網貸存量清零，陸金服注銷奇富科技你財富普惠、奇樂天地、2020年底完成P2P存量業(yè)務清退奇彩、奇樂無雙、奇樂乾坤信也拍拍貸2020年9月完成存量業(yè)務清零和退出樂信桔子理財2021年1月P2P業(yè)務完成清退，實現了投資人100%本息兌付宜人金科宜人貸2020年12月正式剝離P2P業(yè)務小贏科技小贏網金2020年12月，P2P存量業(yè)務全部清零嘉銀金科你我貸2020年11月，P2P在貸余額已經全部清零趣店趣分期2016年9月5日，趣店宣布退出校園分期市場，此后將專注于非信用卡人群的消費金融業(yè)務；2022年9月6日起，停止新的貸款業(yè)務發(fā)行資料來源：2、助貸機構與金融機構之間斷直連，接入征信機構 背景：隨著數據安全的重要性日益提升，以及個人信息保護相關法律法規(guī) 斷直連工作整改歷程：20214月，人民銀行、銀保監(jiān)會、證監(jiān)會、外匯局等金融管理部門13家網絡平臺企業(yè)進行監(jiān)管約談，包括騰訊、度小滿金融、京東科技、字節(jié)跳動、美團金融、滴滴金融、陸金所、天星數科（小米）、360數科（奇富）、新浪金融（新浪數科）蘇寧金融（星圖金融）、國美金融科技、攜程金融。20217月，監(jiān)管要求平臺機構在與金融機構開展導流、助貸、聯合貸等業(yè)務合作中，需經由“平臺-征信機構-金融機構”的合規(guī)路徑，實現個人信息與金融機構的全面“斷直連”。20219月，《征信業(yè)務管理辦法》正式出臺，設定斷直連整改完成20236月末。2022年底，13完成。圖表47：監(jiān)管機構關于網絡平臺斷直連的規(guī)定時間 監(jiān)管機構 法規(guī) 影響分析2021年7月央行征信管理局《關于斷直連的通知》網絡平臺在個人信息方面實現與金融機構全面斷直連，禁止個人信息從收集有關信息的網絡平臺直接流向金融機構

斷直連網貸平臺需通網貸平臺需通過征信機構連通金融機構《征信業(yè)務管理辦法》2021年9月央行資料來源：

本辦法所稱征信業(yè)務，是指對企業(yè)和個人的信用信息進行采集、、保存、加工，并向信息使用者提供的活動。本辦法所稱信用信息，是指依法采集，為金融等活動提供服務，用于識別判斷企業(yè)和個人信用狀況的基本信息、借貸信息、其他相關信息，以及基于前述信息形成的分析評價信息。以“信用信息服務”“信用服務”“信用評分”“信用評級”“信用修復”等名義對外實質提供征信服務的，適用本辦法。本辦法施行前未取得個人征信業(yè)務經營許可或者未進行企業(yè)征信機構備案但實質從事征信業(yè)務的機構，應當自本辦法施行之日起18個月內完成合規(guī)整改。

對征信業(yè)務做出規(guī)定出規(guī)定過渡期到2023年6月末圖表48:斷直連的通道模式客戶 第三方數據機構客戶第三方數據機構提出貸款申請展示授信結果

反饋授信結果助貸平臺征信機構金融機構助貸平臺征信機構金融機構信用信息傳輸 信用信息、樸道征信百行征信（錢塘征信

征信服務資料來源:公司資料， 影響分析從斷直連的影響來看，當前斷直連以通道模式為主，基本不影響助貸業(yè)務模式，同時有利于監(jiān)管機構強化對于互聯網信貸的監(jiān)管。在引入征信機構之后，對于助貸平臺會相應小幅增加運營成本，對于缺乏規(guī)模效應的中小平臺影響相對較大，我們認為有利于市場份額向頭部集中。3、監(jiān)管框架趨于穩(wěn)定2023113日，人民銀行金融市場司負責人表示，20201114家大型平臺企業(yè)針對過去金融業(yè)務存在的問題已基本完成整改。從螞蟻集團來看，2020年末監(jiān)管機構提出整改要求，2021年螞蟻成立消費金融公司，承接此前兩家小貸公司的自營貸款和聯合貸，并啟動品牌隔離工作，通過信用貸/信用購向金融機構提供純導流的助貸服務，螞蟻信貸科技業(yè)務的整改工作已經基本完成。202377罰款（含沒收違法所得）71.23億元；監(jiān)管認為平臺企業(yè)金融業(yè)務存在的大部分突出問題已完成整改，金融管理部門工作重點從推動平臺企業(yè)金融業(yè)務的集中整改轉入常態(tài)化監(jiān)管。201714120207月出臺的互聯網貸款管理整改。行穩(wěn)致遠，重塑后的信貸科技行業(yè)有望迎來更為健康的發(fā)展。時間 事件整改要求整改要求2020年12月26日 人民銀行、銀保監(jiān)會、證監(jiān)會、外匯局等金融管理部門聯合約談，并提出五項整改要求。2021年4月12日 金融管理部門就整改措施與螞蟻集團進行深入溝通，并督促螞蟻集團形成了全面可行的整改方案。整改工作整改內容主要包括五個方面：1）糾正支付業(yè)務不正當競爭行為；2）打破信息壟斷；3）螞蟻集團整體申設為金融控股公司；4）嚴格落實審慎監(jiān)管要求；5）管控重要基金產品流動性風險。整改工作2021年6月3日 重慶銀監(jiān)局批準重慶螞蟻消費金融公司開業(yè)申請。螞蟻消費金融將承接此前兩家小貸公司的自營貸款和聯合貸。2021年11月 借唄和花唄先后啟動品牌隔離工作，借唄和花唄為螞蟻消金旗下產品，銀行等金融機構獨立提供的信貸服務在信用貸信用購頁面顯示。2022年12月30日 重慶銀保監(jiān)局批準螞蟻消費金融將資本金從80億提高至185億元人民幣。2022年3月13日 螞蟻消金增資方案落地，成為注冊資本最高的消金公司。2022年7月7日 金融管理部門對螞蟻集團及旗下機構處以罰款（含沒收違法所得）71.23億元；要求螞蟻集團關停違規(guī)開展的“相寶”業(yè)務，并依法補償消費者利益。資料來源:互聯網信息，研究首次覆蓋第三大上市消費信貸科技平臺，增速亮眼。公司前身為拍拍貸，成立于2007年，為中國內地首家P2P網絡借貸平臺。從2022年促成貸款規(guī)模和在貸余額來看，信也業(yè)務規(guī)模低于奇富和樂信，在上市消費信貸科技平臺中排名第三位。但從增速來看，信也2020-22年促成貸款平均增速高于奇富和樂信。公司助貸業(yè)務以重資本擔保模式為主，輕資本占比低于同業(yè)。

個股評級買入 1年股價表現 FINVUS國際化擴張?zhí)峁┲匾鲩L動力和差異化競爭能力。信也在2019國際化擴張，202210%。公司目前國際化業(yè)務主要在東南亞市場，包括印尼和菲律賓。印尼是海外市場增長主要來源，菲律賓亦呈現強勁增長勢頭。公司在海外市場的業(yè)務具有高風險高takerate。國際業(yè)務占比提升使得公

25%20%15%10%5%0%-5%-10%-15%-20%-25%-30%

MSCI中國指數司貸款成交金額增速和takerate均高于同業(yè)。我們預計從中期來看，海外市場有望保持高速增長，對于收入的貢獻呈提升趨勢。我們預計國際業(yè)務收入占凈收入比重2023年有望超過15%，2024年超過20%。預計takerate呈小幅提升趨勢。我們預計內地市場takerate有望趨于穩(wěn)定：促成貸款的平均利率已壓降到24%以下，后續(xù)有望穩(wěn)定，資金成本有望趨穩(wěn)。盡管從長期來看，隨著東盟消費信貸市場發(fā)展趨于規(guī)范和成熟，當前國際業(yè)務較高的takerate存在下降空間，但從中期來看，貸款利率有望保持穩(wěn)定，且隨著公司將國際業(yè)務資金來源轉向商業(yè)銀行，融資成本也將趨于穩(wěn)定。我們預計公司國際業(yè)務在中期內將保持高速發(fā)展，且隨著國際業(yè)務占比提升，整體takerate有望呈小幅上升趨勢。行業(yè)首推股，首次覆蓋給予買入評級。公司助貸業(yè)務以重資本擔保模式為主，因此適用市凈率估值方法。我們預計2023-25年公司盈利平均增速有望保持在13-14%左右，ROAE有望保持在19%左右?？紤]到公司的成長性1.020236.8美元，首次覆蓋給予買入評級。

11/22 3/23 7/23 11/23資料來源:FactSet股份資料 52周高位(美元)5.9952周低位(美元)3.67市值(百萬美元)825.43日均成交量(百萬)0.98年初至今變化(%)(1.41)200天平均價(美元)4.82資料來源:FactSet萬麗,CFA,FRMwanli@(86)1088009788-8051財務數據一覽年結12月31日202120222023E2024E2025E收入(百萬人民幣)9,47011,13412,52514,32416,259同比增長()25.217.612.514.413.5凈利潤(百萬人民幣)2,5092,2662,6283,0363,472每股收益(人民幣)8.788.109.0110.4812.06同比增長()30.0-7.811.316.315.1市盈率(倍)3.43.0每股賬面凈值(人民幣)35.9442.5449.9358.5668.54市賬率(倍)0.990.840.710.610.52股息率()3.05.5資料來源：公司資料，交銀國際預測此報告最后部分的分析師披露、商業(yè)關系披露和免責聲明為報告的一部分，必須閱讀。下載本公司之研究報告，可從彭博信息：BOCM或投資要點預計信也內地業(yè)務takerate有望趨于穩(wěn)定。公司已將促成貸款的平均利率降至24%以下，預計后續(xù)有望保持穩(wěn)定；資金成本方面，貨幣政策有望保持寬松，資金成本有望趨于穩(wěn)定；隨著宏觀經濟企穩(wěn)，客戶結構向優(yōu)質客戶遷移，信貸資產質量有望呈改善趨勢，信用成本有望穩(wěn)定。相比同業(yè)，國際化擴張為公司提供重要增長動力。我們預計公司在東盟市場的擴張，不僅提升公司業(yè)務增速，同時對收入和利潤的貢獻也有望呈現提升趨勢。公司目前在印尼和菲律賓市場呈現高速增長勢頭，2022年國際化業(yè)務占收入比重達到10%。公司國際業(yè)務具有高風險高收益的特點，takerate顯著高于內地市場。從中期來看，我們預計隨著國際化業(yè)務占比提升，公司整體takerate仍有小幅上升空間，并且隨著公司國際化業(yè)務規(guī)模擴大，規(guī)模效應顯現，對于收入和利潤的占比有望進一步提升。我們預計國際業(yè)務收入占凈收入比重2023年有望超過15%，2024年超過20%。估值偏低，且注重持續(xù)提升股東回報。公司目前動態(tài)市盈率為4倍，處于歷史平均水平；動態(tài)市凈率0.74倍，仍處于歷史低位。公司2019年開始派發(fā)股息，2022年分紅率16.3%，較此前有所提升；同時，公司具有持續(xù)的股票回購計劃。行業(yè)首推股，首次覆蓋給予買入評級。2023-25年公司盈利平均增速有望保持在13-14%左右，ROAE19%左右?？紤]到公司的成長性和盈利能力，1.020236