不良資產驚人的萬億市場規模

據銀監會統計數據，截至2018年上半年，我國商業銀行不良貸款餘額達1.96萬億元。如算上過往的銀行不良資產，估算總規模在10-13萬億之間。再加上消費金融、信託公司、擔保公司、融資租賃公司等非銀機構，不良資產規模驚人。

2016年，銀行逐漸吐出不良資產這塊肥肉。2017年，不良資產市場逐漸覺醒。2018年，不良資產處置進入黃金時代，這幾乎成為從業者的共識。如此巨大的不良資產，是一個亟待開發的堪比房地產的巨大金礦。

不良資產行業正處於爆發前夜

在我國經濟逆週期，除了銀行不良資產持續增加，另一方面，消費金融的崛起，也給了不良資產行業巨大的養料。傳統資源放開，新的資源進入，不良資產開始了集中爆發。隨著模式開始走通，資產端源源不斷，大量團隊開始湧入，資本也蓄勢待發，可以預見，不良資產的經營和價值挖掘，將確鑿地成為下一個風口。

互聯網+不良資產為何玩不轉

當看到傳統行業賺得流油，互聯網玩家也開始試圖用技術來顛覆這個行業。但是缺處處碰壁舉步維艱。為什麼包治百病的互聯網+到這裡就玩不轉了呢？

這是一個錯綜複雜、盤根錯節的江湖，水太深！

壁壘太高：一是人脈資源壁壘。從上游的銀行，到公檢法、國地稅、土地局、房管局，都需打通關係；二是運作資金門檻。需要大體量、且持續的資金，一般都需要億級以上；三是團隊壁壘較高，需要有法務、財務、金融、不動產等各方面人才，還要精通不良資產行業，這些人才相對稀缺。

幾種水土不服的互聯網+模式

第一種模式：撮合平臺。這個模式是為解決信息不對稱的問題，但平臺在拿資產包這件事情基本毫無優勢。好的資產根本就不需要平臺去撮合。

第二種模式：信息修復。在催收中需要不斷補全數據，數據越多回款的可能性越大。看起來極具想象空間，但是事關個人信息，一紙文件就足以讓行業受到致命打擊。

第三種模式：風險定價。這是不良資產出資中最大痛點，如果能對每個資產包進行風險定價，讓買賣雙方都放心，整個市場都將高效流動起來。但這幾乎只是個遙不可及的夢。一般出售方都非常強勢，能提供的數據有限，真實性也很難考究。而且資產錯綜複雜，統一定價實在是太難。

金融科技催收應用前景和瓶頸

智能催收與人工催收結合的前景

當下火熱的金融科技類別很多，但目前最為顯著提升不良資產處置行業效能的，是大數據與人工智能的應用。一是能將從業者從繁雜的基礎數據整理中解放出來，可大幅提升工作效率。二是能提升財產線索的及時發現能力，提高不良回收的成功率。從測試結果看，在消費貸和信用貸領域，人工結合智能催收較純人工催收催回率可高出13%。可見智能催收與人工催收結合將是未來的趨勢。

金融科技在不良領域應用的瓶頸

雖然金融科技的應用有所突破，但僅限於小額不良領域。從整體不良資產的類別看，來自政企的大額不良資產佔比在80%左右，而這部分依然要依賴人工，金融科技在目前階段提升效用不大。此外不良資產行業也需要在更多的領域獲取開放和合作以提升談判效率和決策效率，比如各級法院、資產管理公司能否開放端口，進行數據對接。而這些設想在短期內都很難實現。