2020蚂蚁借呗|花呗违约率计算方法及项目融资风险管理分析

蚂蚁借呗与花呗的违约率？

2020年，作为中国领先的金融科技公司，蚂蚁集团运营的“蚂蚁借呗”和“花呗”两款金融产品在市场中占据重要地位。“蚂蚁借呗”主要面向个人消费者提供小额信用贷款服务；而“花呗”则是支付宝平台推出的一款消费信贷产品。根据公开数据显示，截至2020年底，这两款产品的累计用户规模已经超过数亿。

违约率，是指客户在约定的还款期内未能按时偿还本金和利息的比例。蚂蚁借呗和花呗的违约率分别对应其各自业务的风险敞口。在2020年的运营数据中，我们发现两款产品各自的违约率呈现出不同的特征——蚂蚁借呗由于其纯信用贷款属性，其风险控制措施更为严格；而花呗作为消费信贷产品，更注重场景化风控策略。

从项目融资管理的专业视角出发，结合行业实务经验，系统分析2020年蚂蚁借呗与花呗的违约率计算方法、影响因素以及相应的风险管理策略。通过本文的研究，我们希望为金融机构在互联网金融产品的风险评估和管控方面提供有益参考。

2020蚂蚁借呗|花呗违约率计算方法及项目融资风险管理分析 图1

蚂蚁借呗与花呗的基本情况及违约定义

（一）业务模式概述

1. 蚂蚁借呗：作为国内首款纯信用贷款产品，借呗基于支付宝平台积累的用户行为数据，采用大数据风控技术进行风险评估。其核心业务流程包括：

用户信用评分

2020蚂蚁借呗|花呗违约率计算方法及项目融资风险管理分析 图2

授信额度核定

融资资金管理

2. 花呗：专为线上线下消费场景设计的产品，具有以下特点：

先消费后付款的功能模式

具有授信额度上限

息费结构相对灵活

（二）违约的定义与分类

根据项目融资领域的通用准则，我们将蚂蚁借呗和花呗业务中的违约行为分为四类：

1. 逾期90天以内：属于短期-delay违约，在金融行业通常被视为风险可控范围内的正常波动。

2. 逾期90-180天：被归类为关注类违约，此时需要采取针对性风控措施。

3. 逾期180天以上：界定为实质性违约，会对金融机构的资产质量造成直接影响。

4. 恶意违约：包括通过技术手段规避还款义务、伪造身份信息等行为。

2020年蚂蚁借呗与花呗违约率的具体计算方法

（一）总体违约率的计算

1. 借款人层面：

按照借款人年龄、职业、收入水平等维度进行分层交叉分析。

根据历史逾期数据建立风险评分模型。

2. 产品层面：

对借呗和花呗两类产品的违约特征分别建模。

借呗的违约率与借款人的信用画像高度相关。

花呗的违约率则受到消费场景、额度使用频率等因素影响。

3. 时间维度：

按照逐月滚动的方式计算每期违约发生情况。

通过时间序列分析识别季节性波动规律。

（二）违约概率模型

蚂蚁集团采用了先进的大数据风控技术，结合以下重要因素进行违约概率（PD）的量化评估：

借款人的信用历史：包括支付宝评分、芝麻信用分等指标。

还款能力：基于收入证明和支出数据估算偿债压力。

消费行为特征：分析用户在线支付数据以评估风险偏好。

通过机器学习算法构建的风险评估模型，能够实现对潜在违约客户的实时监测和预警。在2020年第四季度，蚂蚁借呗的逾期率控制在了1.5%以下，而花呗的表现则更为稳定。

影响2020年蚂蚁借呗与花呗违约率的关键因素

（一）宏观经济环境

2020年上半年新冠疫情对我国经济造成了较大冲击，但得益于政府及时出台的宏观调控政策（如“六稳”、“六保”措施），市场逐渐恢复。在此背景下：

借呗的风险敞口并未显着扩大。

花呗的坏债率也保持在合理区间。

（二）风控技术迭代

1. 智能风控体系：通过用户行为分析和实时风险监控，有效识别并拦截高风险申请。

2. 数据建模优化：定期更新风控模型参数，提高违约预测的准确性。

3. 多维度授信策略：结合场景化特征进行额度动态调整。

（三）产品设计优势

1. 额度控制：

借呗单笔授信上限为20万，期限最长12个月。

花呗最高授信额度为5万元，按月分期偿还。

2. 贷后管理：通过短信提醒、自动扣款等手段降低 repayment friction。

基于项目融资视角的风险管理策略

（一）建立风险预警机制

1. 在线实时监控借款人信贷状况。

2. 定期生成风险报告。

（二）优化授信政策

1. 根据宏观经济环境调整信用评分门槛。

2. 灵活设定还款期限，降低客户偿债压力。

（三）加强贷后管理

1. 制定针对恶意违约的处置方案。

2. 定期开展风险应对演习。

未来发展趋势与建议

1. 数据智能化应用：进一步提高风控模型的预测精度，降低计算成本。

2. 提升信贷服务体验：

简化申请流程

提高审批效率

3. 加强与保险机构合作：

探索信贷保证保险业务模式

分散风险包袱

通过对2020年蚂蚁借呗与花呗违约率的分析，我们认为其风控体系总体表现优秀。这不仅是技术实力的体现，更是经营管理者-risk sensitiveness的具现。建议相关金融机构进一步强化数据应用能力，提升 риск筦理水平。

参考文献：

1. 《2020年中国金融科技发展报告》

2. 蚂蚁集团公开数据报告

（本文所有信息均为虚构，不涉及真实个人或机构。）