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听众朋友们大家好，欢迎收听这一期的《每周公司分析》。
在上一期我讲了趣店这家公司的模型，简单概括一下的话，就是大数据放贷。我们这一期就看一看它自己的财务报表披露。
我这边找了两张图，一张是趣店年度财务数据增长情况，以及过去9个季度的财务数据变化情况。
我们可以看到，不论是收入，还是净利润增长速度都非常快，快到令人不可思议的速度，给人的感觉就是too good to be true，好得不太真实。从自己的业务划分上讲，大家知道，趣店以前是做校园分期贷款的，也就是校园分期购物，比如你想在它平台上买一个苹果手机的话，那么你就跟他做借条，然后再分期还款，然后他收取一定的利息。
所以根据这个业务它研究出来有4个收入结构。
第一个就是利息收入，包括购物借条，以及现在的现金贷业务。
第二就是供应链收入，主要有两个部分组成，一个就是它卖的东西可能比别家的贵一点，就是赚差价；另一个就是，如果它上供应链厂商物品的话，厂商要给他返点。
第三就是罚息收入，也就是你的贷款违约之后，它收入的点。
第四就是作为科技平台，它促进那些出资机构，比如信托、P2P公司，还有银行，直接对接到这些借款人。他们签订一个协约，但是这个协约如果发生违约的话，趣店平台承担百分之百的违约赔偿责任。
大概就是以上这四个收入状况。
整体而言我们可以看到，趣店大概是从2016年开始接入蚂蚁金服的，从那个时候开始，也就是2016年3月份的财务报表可以看到它的收入情况就进入飞速增长的阶段，而这之前，2015年就上了现金贷的业务。
与此相比的是它的营销成本，反而远远不如收入速度增长快，也就是说它流量获取的成本很低，大部分的业务直接来自于蚂蚁金服旗下支付宝的窗口流量。它作为一个第三方服务，被介入到支付宝的窗口里面，类似于OFO单车这样的外部机构作为支付宝平台的第三方应用。
据悉其90%的用户量都来自于蚂蚁金服旗下的支付宝，他把这些用户作为MAU的数据，我个人感觉是美化了自己的平台。可以看到它在IPO帐户数里面关键业务指标最新披露了MAU数据，大概是2600万。其实如果论用户的话，我觉得这还不算是用户，只是流量而已，就像我之前在百度公司分析里面说过，百度用户有时候不叫用户叫流量，而社区里面的用户才叫用户，或者像社交网络的用户是典型的用户数据，一方面是它本身对用户的粘性可能没那么高，用户增值服务也不多，另外一方面，这些用户基本上都来自于支付宝渠道，这些人对品牌的忠诚度到底是属于支付宝还是属于趣店呢，这也得打一个问号吧。
第三个就是资金来源，他的资金来源结构主要来自机构部分，而且把大部分P2P的结构都去掉了，主要来自于信托、银行，还有一部分是自有资金，以及通过科技公司的形式直接达成线下借款协约，也就是不在资产负债表范围内的交易额，这一块是趣店大概从2016年开始的业务。我觉得在一定程度上，有可能是想探索一些低监管环境的业务，以及不依赖于第三方资金来源做平台的想法。
从趣店的资金本身业务披露上看，他们的小额借款平均用户是每半年借款6次，基本每个月都会借一次钱，这倒是很符合那些“发薪日贷款”的用户典型特征。比如我一个月领一万块工资的话，27、28号的时候就把钱花完了，还有几天的时间，突然想花钱怎么办，就去借一些短期贷款。但我觉得能够拿一万块钱工资的用户，基本不会在趣店上面借钱，可能还是属于三、四线城市的用户为主。
总之小额、多频，以及期限短，是趣店上比较典型的用户特征。
还有就是趣店自己的风控分类，趣店征信体系是建立在芝麻信用分上面的，他自己的交易数据，以及用户特征数据，都会单独反馈给芝麻信用。在趣店的招股书里面，它把用户的评分模型分为A类和B类，A类就是一些信用比较好的，尤其是在芝麻信用上面得分比较高的，过去没有信用不良的用户，他们的借款金额基本到2000到10000块人民币左右。但在他平台上大量充斥着的其实是B类用户，就是那些在芝麻信用上评分不太高的，趣店再根据其具体的用户特征做分类，他们享受的贷款额度基本在500到2000人民币左右，这里面的分类比较典型的就是，比如两个用户有同样的芝麻信用分，一个在趣店上面有稳定的消费记录和信息地址，一个没有稳定的消费记录和信息地址，那么可能前者能享受的信贷额度在2000到3000元，后者可能就是在1000到2000元，这一部分是他们作为改进自己模型的数据依据。
根据趣店在招股书上披露的数据，他们现在的用户基本上芝麻信用分都在620以上。下一步想刺激的是600-620分的用户群体，他们认为在600分以下的都有值得挖掘的征信额度，这一块也可以通过大数据或者风控模型的形式，实现小额低频短期贷款的商业模式。
简单说，从我自己的角度来理解，以趣店和蚂蚁金服的关系，有可能趣店会作为蚂蚁金服，一个个人征信体系上做一些工作的先锋部队。
因为蚂蚁占有趣店百分之十几的股份，另外一方面，他们在趣校园这一块业务上有合作，所以趣店某种程度上来说，也算是蚂蚁金服的半个干儿子。趣店的这个动作，其实就像在芝麻信用这块金山上向下挖掘，从620分以上的富矿，挖到下面620分贫矿上面看，能不能挖掘出更多的价值资源。这也是大数据放贷必须要前进的方向，每一个人都会有自己的价格，每个人都会有一个征信的额度，每个人都会享受不同的投资利率，存储利率的回报，以及贷款利率的对等的回报。
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