“不良资产的黄金时代，现在才算真正到了。”徐冰称。

实际上，2016年前，银行并没有将不良资产放出来。

“行业现状是，部分银行会通过假出表，把资产卖给资产处置公司，然后再偷偷回购回来。”徐冰称，“银行处置能力不行，但也不想把肉吐出来。这导致大量的不良资产烂透在系统内。”

一边是，传统行业干得风生水起，另一边，还有一批互联网玩家，一直试图用技术颠覆行业。

但他们，走得举步维艰。

2017年，曾经掀起一轮不良资产创业项目的融资热潮，但目前，却声响寥寥。

“现在绝大多数的创业项目，都活得不好。”曾专注投资这一领域的资深投资人罗叶称，很多公司新一轮的融资都无法敲定。

“大家都号称提高了不良资产的处置效率，但实际上，极为有限。”罗叶曾经去多个项目考察，大家的情况都不容乐观，甚至不少模式成了伪命题，隔靴挠痒，并不解决行业痛点。

目前，互联网+不良资产，主要有几种模式。

一类是，以撮合业务为主的平台。

“这个模式，就是解决信息不对称的问题。”罗叶称，比如购买一个资产包，然后将资产分拆，分配给最合适的处置方。

但这种模式存在着诸多难题。

平台在拿资产包这件事情，实在是毫无优势。

“平台能认识几家银行？好资产轮得到平台去撮合吗？”资芽网创始人张洛夫对此并不看好。

于是，第二种模式浮出水面。

平台尝试在撮合之外，再进行一些数据积累，开始做“信息修复”。

“一个老赖，可能在4个平台上借了钱，留的是一个手机号，但我有他第5个平台上留下的新电话，就可以找过去。”搜赖网贺国称，他们在催收过程中，不断补全数据，数据越多，催收成功的可能性越大。

搭建数据库，用大数据来改变催收行业，看起来确实是性感的模式。

但是，这条路被突如其来的政策拦路隔断。

根据《中华人民共和国刑事诉讼法》中有关规律，对于行踪轨迹信息、通信内容、征信信息、财产信息，非法获取、出售或者提供50条以上即算“情节严重”。

这让信息修复的想象空间，受到致命打击。

“现在催收行业非常不好做，要完全合规，信息修复这个事情都不存在了。”罗叶称。

而第三种模式，成为“终极想象力”。

“几乎所有的创始人，都会给投资人讲一个故事，就是风险定价。”罗叶称，这确实是不良资产出资中最大痛点。

现在，很多不良资产包，都是“肉和骨头”混搭着卖，良莠不齐。

如果能对每个不良资产进行风险定价，银行知道该卖的价格，买家知道其中的风险，不良资产市场将会高效流动起来。

但是这几乎是个遥远的梦。

“一般不良资产的出售方，都非常强势，他们能提供的数据有限，且真实性都很难考究。”某不良资产处置平台的负责人称。

同时，资产错综复杂，统一定价实在太难。

三个模式现在困难重重，新的模式尚未出现，行业呈现一片低迷状态。

“有时候我们甚至怀疑，互联网+不良资产，是否是伪命题。”徐冰称，因为他们发现，不良资产处置是一片草莽江湖，人在其中的作用极大，“恐怕暂时很难被技术取代”。

“这个行业是有门槛的，主要的门槛，就是人。”徐冰称。

首先是团队壁垒。

团队中需要有法务、财务、金融、不动产方面人才。

以法务为例，就颇为稀缺，年轻律师，对不良资产处置不太懂，而大牌律师，又不太可能进入这个行业。

另外，人脉资源壁垒很强。

以购买抵押物未来，从上游端的四大银行，到公检法、国地税、土地局、房管局，都需打通关系。

如此，可以在10分钟以内了解一个不动产的现状；否则中规中矩请律师、开调函，可能一两周还出不来。

这些，都是对人的“硬性要求”。

除此之外，还有一个资金门槛，你需要大体量、且持续的资金。

比如购买债权包，最小的包可能也有5000万，而资金可能两三年都无法退出。想要和银行等资产出售者打好交道，还需要每个季度都持续性地买包。“如果只能购买一次，银行犯不着和你深入交往。”

所以，资金实力都是至少亿级以上，才有可能撬动此事。

跨越了上述3道槛，才算是进入了不良资产处置的有趣世界。

这里是一片规矩林立的江湖。

比如，购买资产时，招投标中的明面竞价上，就暗藏诸多玄机。

银行定价之前，一般会将包开放给某地区3家买主，各家尽调之后，给银行估值，这样银行心里就有了大概价格。

但这完全是一场博弈游戏。

有时3家会联合起来压价，让银行误以为资产包不值钱，而调低价格。

3家尽调之后，会有一个数值区间，这个数值是各家的商业秘密，最大底牌。

在跟银行报价之前，各家就开始喝酒聊天，互相探价。就像玩德扑一样，不停地猜对方的手牌。

而各家的目的都是为了最终“压到最低价”，并获得包。

“这样一个错综复杂的江湖，互联网如何进得来？”徐冰称。

张洛夫曾了解一个案例，有人给资金方引荐了一个资产方，最后见面发现发现对方是二手中介，一个资产背后有47个中间人。

行业的现状是，不良资产的互联网渗透率极低。

现在突破较大的，是电催领域。

通过大数据对用户进行一些行为分析，确实可以提高催收的效率。

除电催以外，其他环节的标准化尝试，都遇到了阻碍。

不良资产中，太多信息无法摆在面上，大数据的应用，又涉及太多的非标因素。