助貸業務：現實困境、社會價值與監管建議

圖-1 Credit Karma 貸款市場網站介面展示

信息來源：Credit Karma搜索截圖

用戶在Credit Karma平台上選擇某款貸款產品後，將填寫簡短的信息申請。平台將把信息申請傳輸至金融機構，金融機構預審核後將聯繫用戶完成其機構內申請流程的其餘部分。

（二）風控支持類助貸

風控支持類助貸參與到貸款審批的前、中、後期的風險管理中，通過數據挖掘潛在客戶，提供風險管理模型幫助金融機構完善信貸決策機制，並開展資金監管和催收業務。例如，美國個人消費信用評估公司（FICO）通過黑匣式的算法將個人消費者各類數據轉化為信用評分，並向徵信機構、銀行、保險等機構提供信用報告以及數字化授信模式轉型的方案，助力銀行完成數字化轉型並完善自身的風控水平。同時，FICO還向金融機構提供貸款發放和催收商的應用程式，幫助金融機構共建反欺詐壁壘。

《美國銀行》雜誌調研顯示：相對於金融科技公司，銀行對自身決策能力的信心較低——平均而言約低20到30個百分點（見圖-2）。

圖-2 金融科技公司和銀行對於信貸決策能力信心對比

信息來源：FICO《為什麼銀行數字化轉型失敗及如何避免》（白皮書）

風控支持類助貸的貢獻並非是向金融機構提供客源，而是在更為深入的風控技術領域，完成對銀行數字化轉型的賦能，助力商業銀行拓寬授信渠道。由於我國數字化轉型正處於「快車道」過程中，只依靠銀行自身更新疊代難以實現預定目標，因此，風控支持類助貸在我國銀行數字化轉型中，可以發揮出數字平台的輔助作用，增加對社會小額信貸供給，幫助商業銀行完成預定目標，具有一定的參考價值。

（三）場景支持類助貸

場景支持類助貸機構依託於「衣食住行」等消費場景，主要包括硬體設備生產商、超市、服裝店、第三方支付平台、電商平台等，將消費者行為與金融需求結合更緊密結合，使得客戶黏性增加，有利於精準發放小額信貸。例如，蘋果與高盛，沃爾瑪與Capital one，亞馬遜、PayPal、Google Store、eBay、Gap與Synchrony等紛紛合作，實現提供場景零售的營銷導流服務。其中，高盛與蘋果合作推出的Apple card僅一年就實現了新增客戶330萬。

以Synchrony公司為例，超過75%的消費者在支付500美元以上的消費時，都會尋求消費金融服務以提供資金周轉。於是，Synchrony公司提供聯名信用卡、家裝和汽車信用卡專項分期、消費貸款分期三項核心業務（圖-3），在滿足消費者資金需求的同時，提供消費金融的解決方案，帶動了經銷商銷量增長，對於促進消費和短期經濟繁榮具有一定促進作用。

圖-3 Synchrony公司核心產品

信息來源：Synchrony官網

（四）平台支持類助貸

平台支持類助貸幫助銀行搭建線上化、智能化的信貸流程系統，同時提供客戶推介及風控服務。以Upstart平台為例，Upstart 是一個以人工智慧驅動的貸款平台，通過掌握的技術和數十億個用戶數據，然後與銀行合作，用AI技術來為銀河和用戶提供貸款撮合服務。

Upstart平台主要向那些年輕借款人、移民以及被銀行拒絕的人或著可能沒有良好信用記錄的人提供貸款服務。在Upstart平台上，助貸機構不參與資金方出資，只參與商業銀行等放貸機構風控管理的相關環節，提高銀行風險管理的技術和能力。根據該公司網站稱，其產品可降低75%信貸違約水平。如圖-4所示，該公司通過數字化品台場景的搭建，一方面助力貸款銀行擴大客源，一方面提高貸款質量。

圖-4 Upstart對於貸款人的作用

信息來源：Upstart貸款人子網站

（五）銀行代理類助貸

銀行代理業務（Agent banking）也是金融服務供應商利用中介機構的優勢為目標客戶提供金融服務的一種方式。中介機構種類非常豐富，可以是獲得金融許可的金融機構，也可以是工商註冊的非金融機構，還可以是獨立的自然人。

表-1 銀行代理類助貸業務比較

張亦辰、賴丹妮制表

2000年前後，銀行代理業務發展起來，目前其業務模式較為成熟，巴西、哥倫比亞、印度、肯亞、墨西哥、巴基斯坦、秘魯等都是使用代理比較多的國家。比如，巴西的巴西銀行擁有15,300家代理商、布萊德斯科銀行擁有24,200家代理商、Caixa Economica擁有15,200家代理商，印度的FINO擁有10,000家代理商，肯亞的M-PESA擁有20,500家代理商，巴基斯坦的Easypaisa擁有10,500家代理商，菲律賓的GCash擁有18,000家代理商。英國愛爾蘭銀行（Bank of Ireland UK)，作為成立於1978年老牌銀行，他們把自己定義為合作銀行（Partnership bank），重視代理作用，設立了「銀行+郵局（助貸機構）」模式，通過1.1萬家郵局分支機構代理觸達240萬客戶。

另外，肯亞、墨西哥、巴基斯坦、秘魯等國家實行代理許可制度，對申請資料、報告管理、銀行和代理商的現場檢查等都做了規定。例如，印度2006年頒布的《銀行金融服務外包的風險管理和行為準則指南》、巴西2007年制定的銀行代理的專門監督計劃和2011年修訂的代理法規，以及肯亞央行2010年頒發的銀行代理指南，對銀行代理業務做了明確規定。

二、國外成功經驗啟示

（一）助貸模式符合世界金融科技潮流

助貸模式在全世界廣泛存在，說明其適應了當代金融與社會發展的需求。按照市場分工理論，企業「大而全」並不合適數字經濟發展要求，各個領域的企業必須更加專業化、細分化適應金融科技要求。在這個大背景之下，商業銀行與金融科技公司依據各自優勢展開不同層次合作，金融科技在提升金融服務效率、降低成本以及拓展邊界上的價值得到廣泛的驗證，包括金融科技公司業務線上的營銷、管理和獲客等一整套商業模式。例如，以Synchrony為代表的金融機構與場景方深度合作，強化了借方—金融機構—貸方的媒介聯繫，不僅在產品營銷、運營、風控等環節深度綁定，促進網際網路渠道的貸款投放力度和效率提升，雙方還基於項目整體運營情況，按照一定比例進行利潤分成。

（二）有效降低金融機構風險

以往，中小商業銀行基本都使用標準的人工流程進行風險控制，儘管比較穩健，但耗時長、成本高、無法形成大規模審批、徵信不完善等，難以適應網際網路時代下服務的「下沉」人群，導致銀行把握風控能力出現下降且不可控的局面。

在網際網路3.0時代，商業銀行比拼的往往是數字化風控這條生命線。數字平台（助貸機構）通過大數據建立風控模型，能夠較好地進行風險評估，利用自身在大數據分析和建模方面的優勢都在為銀行提供風控領域的服務，有效降低金融風險，有效地與商業銀行風控形成互補，彌補小額信貸領域的「短板」。

三、助貸的理論邏輯、市場實踐與社會價值

（一）助貸的邏輯分析

1、助貸的本質特徵

助貸是資金方和第三方中介機構（即助貸機構）為目標客戶提供貸款服務的合作方式，就是有一定專業技術能力的助貸機構與持牌金融機構、類金融機構等資金方，通過商務合同約定雙方權利義務，由助貸機構提供獲客、初篩等必要貸前貸後服務，由資金方完成授信審查、風險控制等核心業務後發放百分之百的放貸資金，從而使借貸客戶獲得貸款服務的合作方式。顯然，並不是所有與商業銀行開展放款合作的機構都可以稱為助貸機構，必須具備以下五個業務特徵才可以視為助貸：

第一特徵：此定義將助貸的內涵圈定於使客戶獲得貸款服務，體現普惠金融「以客戶為中心」的思路，即資金方和助貸機構利用這種優勢互補的合作方式來提高金融服務可得性。

第二特徵：強調助貸機構「有一定專業技術能力」，意在突出助貸機構的軟實力，如技術優勢、場景優勢、數據優勢、大數據風控優勢，可與資金方形成優勢互補，彌補資金方做小額信貸業務時信息不對稱的缺點。

第三特徵：助貸機構需要為資金方提供獲客、初篩、風控、催收等服務，即必要的貸前服務可作為助貸業務的判斷依據之一。反之，只提供貸後服務的機構，不能算作是助貸機構。

第四特徵：助貸機構服務於「借貸客戶」和「資金方」兩端，將二者聯繫起來，符合信貸中介的角色定位。

第五特徵：強調以合同的方式來約定助貸業務各參與主體的權利與義務，體現資金方應該作為整個業務的核心與主導，通過合同來約束與規範助貸機構的行為與責任。

總體來看，助貸是由獲客篩選、資金供給、風險控制等多個環節組成，核心是金融機構通過引入第三方機構的協助，緩解資金不充足、信息不對稱、定價不精細、風控不完備所導致的信貸供給對信貸需求的不適應矛盾，共同實現信貸成本、信貸收益和信貸風險的動態平衡。

2、助貸的理論邏輯

（1）「比較優勢理論」

英國經濟學家大衛·李嘉圖在《政治經濟學及賦稅原理》中提出了「比較優勢原理」，即兩個國家具有各自的比較優勢，若按比較優勢參與國際貿易，通過「兩利取重，兩害取輕」原則，兩國的福利水平均可得到提升。

在傳統信貸結構下，商業銀行並不具備對小微企業、個體工商戶、農村經濟組織等審核、放款優勢，難以在篩選客戶、風險控制等方面做到應善盡善。而第三方數字平台（助貸機構）利用客戶數量、場景數據、信息科技和個人風控模優勢，參與到遴選客戶、資金放貸、風險控制等信貸環節，可以緩解信息不對稱、貸款定價能力不足、風險控制技術滯後制約，提升資金配置效率，助推普惠金融的發展。因此，通過「誰最有能力誰承擔」的比較優勢原則，選擇商業銀行與助貸機構的緊密合作，各自發揮優勢，商業銀行發揮出資金優勢、信用優勢、規模優勢，數字平台（助貸機構）發揮客戶優勢、服務優勢、風控優勢，在數據甄別、服務下沉、信貸決策、逾期催收進行專業化分工，彰顯出放貸機構與助貸機構的比較優勢，實現雙贏。可以講，助貸業務可以視為「比較優勢原理」在貸款領域的具體體現，其產生、發展和大規模蔓延具有一定的必然性。

（2）「專業分工理論」

古典經濟學之父亞當·斯密在《國富論》中第一次提出了勞動分工的觀點。「專業分工理論」認為，複雜工作必須進行專業分工，可以由不同的機構或個人根據各自分工完成，不是由單一的機構或個人獨立完成，可以大幅提高工作效率。從20世紀開始，亞當·斯密「專業分工論」就成為統治企業管理的主要模式，其中包括對金融行業深刻而長久的影響。從世界各國助貸情況看，都是由金融機構、助貸機構根據自身在資金、客戶、場景、技術、數據和風控方面的分工負責，擺脫了傳統信貸模式下由單一機構獨自承擔的限制，共同完成客戶、資金、風控流程。由此可見，助貸的產生與「專業分工理論」有著必然聯繫，同樣遵循著「專業分工理論」原理，完全符合亞當·斯密的「專業分工理論」。

（二）我國助貸業務的市場實踐

2008年，深圳市中安信業創業投資有限公司與國家開發銀行深圳分行、中國建設銀行深圳分行一起開創了「貸款銀行+助貸機構」微貸款業務模式。該模式曾得到深圳市金融創新獎二等獎與國家開發銀行總行金融創新獎的嘉獎。「貸款銀行+助貸機構」的小額信貸模式，採用的是線下標準化獲客和審批流程，被業內一致認為是我國助貸業務的最早起源。

2015年以後，伴隨著網際網路時代的到來，越來越多的商業銀行、小貸公司、互金平台以及非銀金融機構加入網際網路貸款行列，逐漸形成了商業銀行、助貸機構和貸款擔保人的三方合作機制，圍繞客戶流、資金流、風險控制三方面展開。助貸機構不再是簡單粗放式客戶引流，而是基於自身獲取客戶的數據優勢、信息優勢、場景優勢，收集並積累客戶身份、行為、資信等金融數據，篩選出符合資金方前置條件的目標客戶群，向銀行等放貸機構推薦高質量客戶。銀行等放貸機構收到客戶和授信建議後，對客戶進行更進一步的資信審查，並直接向客戶放款、收取還款本金和利息，並根據客戶質量向助貸機構支付佣金和營銷獲客費用。根據《財新周刊》一項調查顯示：截止2019年12月，我國助貸和聯合貸款市場規模約為2萬億元。深圳未來金融研究院《中國消費金融及助貸市場數據報告》顯示：雖然受到新冠疫情影響，2020年我國助貸行業市場規模依然高達2.8萬億元，成為歷史上發展最好的階段。

在2020年以後，我國出台了嚴格的監管政策。4月份，中國銀保監會頒布了《商業銀行網際網路貸款管理辦法》，要求商業銀行獨立開展網際網路貸款風險管理，對出資比例、合作機構集中度、網際網路貸款總量限額提出更嚴格的審慎監管要求，嚴禁將貸前、貸中、貸後管理的關鍵環節外包，再一次嚴控網貸的跨地域經營行為。以獨立第三方助貸機構為例，2020年第三季度開始，助貸機構業務量全面萎縮，逐漸呈現兩級分化態勢。僅僅有樂信、信也科技等少數助貸機構實現了業務量有限增加，大部分助貸機構業務量都不同程度下滑，有點甚至是斷崖式下降。例如，趣店助貸規模連續下降超過30%，達到133億元，環比下降34.5%；開放平台在貸餘額69億元，環比下降29.6億元。中小型數字平台更是遭受重創，宜人金科、51放款、玖富等助貸規模紛紛下降20%-40%不等，放款量在2021年紛紛跌入十億級別。

無獨有偶。2021年7月，中國人民銀行徵信管理局向網絡平台下發通知，要求平台機構在與金融機構開展引流、助貸、聯合貸等業務合作中，不得將個人主動提交的信息、平台內產生的信息或從外部獲取的信息以申請信息、身份信息、基礎信息、個人畫像評分等名義直接向金融機構提供。事實上，「斷直連」已經導致越來越多的中小助貸機構因無法與持牌徵信機構達成合作關係而寸步難行，失去經營動力和發展方向，引發不確定風險可能性陡然增大。

（三）我國助貸業務的社會價值

1、致力於服務社會弱勢群體

傳統徵信模式中，只有存在信貸記錄的客戶才擁有信用信息，而「長尾人群」往往財務實力較弱，信用信息較難取得。但是，助貸業務可以提供了可行的解決方案，藉助大數據、爬蟲技術儲備了海量數據，擴展了信用信息數據範圍和種類，為弱勢群體、小微企業以及低收入人群的信用風險提供了有效徵信信息，提高了「信用白戶」的金融可得性。

2、有益於減少金融服務成本

以前，商業銀行主要通過布局網點以達到獲客目的，但線下物理網點不僅服務區域有限，線下獲客成本更是居高不下。而數字平台（助貸機構）採用大數據技術，對各維度數據進行綜合評估和處理，收集量大、覆蓋範圍廣、種類多樣，不僅提高了金融機構獲客效率，成本更是十分低廉，有效提升普惠金融服務對於「長尾人群」的供給率。網商銀行統計顯示：採用大數據徵信模式授信的每筆貸款平均運營成本只有2.3元，其中2元為技術化費用，0.3元為營運費用，讓銀行更放心大膽投放信貸資金。作為對比，傳統銀行按照傳統徵信模式發放一筆貸款的平均人力成本為1,000-2,000元不等。

3、有助於形成多層次信貸體系

助貸業務通過資金方與助貸機構的優勢互補，提升場景粘度，資金可以較為順暢地流向客戶，尤其是針對個人消費金融和小微企業的信貸服務得到了較大提升，擴大信貸業務的深度與廣度，打通金融服務實體經濟的「毛細血管」，促進形成多層次、廣覆蓋和高質量的網際網路信貸體系，與國家強調的「發展多層次資本市場」指導思想相一致。

4、優勢互補提高客戶融資能力

通過在線申請等數字貸款方式為中小微企業、個體工商戶、農戶提供貸款，助貸機構將資金輸送給社會低收入群體、農村經濟組織、個體工商戶、中小微企業，突顯線上融資基因優勢，承擔了金融微循環的底層功能，提高了客戶的融資能力，填補了銀行業金融服務不能滿足融資需求的空白領域。事實證明，如果沒有助貸機構幫助，小微企業和個體客戶基本無法通過正常渠道從商業銀行獲取可負擔的資金。

表-2 我國部分助貸機構合作狀況一覽表

根據《新流財經》公開資料整理

5、有利於降低新冠疫情負面影響

面對突如其來的新冠疫情，銀行業務物理網點很難正常開門展業，金融供給能力大幅削弱。但是，助貸機構擁有海量小微企業、農戶、個人客戶的數據，通過「無接觸服務」、「非接觸貸款」方式，以線上化、場景化的模式嵌入生產、生活，快速調配資金流，為客戶提供隨時隨地的服務，做到傳統模式難以企及的精準小微觸達，提高了C端客戶獲取資金的可能性，助力復工復產，促進就業，刺激消費，成為防疫期間我國保經濟、穩市場、安民心的重要支持力量。

6、構建金融機構風險共擔機制

通過參與銀行等放貸機構風控管理相關環節，助貸機構依託技術、數據、風控等優勢參與到放貸管理流程中，提升了放貸機構風險管理的技術及能力。具體而言，在貸前環節，助貸機構通過歷史數據和積累的客戶行為數據，形成客戶信用畫像，為放貸機構授信決策提供支持。在貸中環節，助貸機構為放貸機構展開風險定價等方面支持，幫助放貸機構創建反欺詐識別系統、電子合同、電子簽名。在貸後環節，助貸機構運用信息科技手段，協助放貸機構進行貸後管理，包括風險檢測、貸款催收、逾期和不良處置等貸後風險管控，降低貸後管理成本，提升貸後管理效率，解決風控能力不足問題。

四、我國助貸業務面臨的現實困境

（一）缺乏對助貸行業的專屬法律保護

目前，我國沒有任何一部法律法規是專門調整助貸業務。2008年5月頒布的《關於小額貸款公司試點工作的指導意見》（23號文），主要對小貸公司進行規範，並不涉及助貸業務。唯一與助貸業務有關聯的兩部法規是2017年12月網際網路金融風險專項整治（簡稱「互金整治辦」）、P2P網貸風險專項整治工作領導小組辦公室（簡稱「網貸整治辦」）下發的《關於規範整頓「現金貸」業務的通知》（141號文），規定金融機構與第三方助貸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增信服務。2018年12月互金整治辦、網貸整治辦又聯合發布《關於做好網貸機構分類處置和風險防範工作的意見》（175號文），主要是針對退出P2P行業的合規機構轉型網絡小貸公司、助貸機構或持牌資產管理機構進行指導。

2020年7月，中國銀保監會頒布了《商業銀行網際網路貸款暫行管理辦法》，主要局限於商業銀行網際網路貸款範圍，並未對助貸機構法律地位進行界定。2021年9月全國人大頒布的《數據安全法》，主要規範數據處理活動，專注數據開發與利用，與助貸業務並無對應條款。2021年11月全國人大頒布的《個人信息保護法》涉及個人信息處理原則，規範個人信息隱私權保護等問題，與助貸業務也無直接關聯。（詳見表-3）

表-3 2020年後不同層級法律法規對助貸業務的監管條款

蔣鴻宇製圖

顯然，我國監管法律法規中既沒有在法律上界定「助貸」概念，也沒有對助貸融資定位、產品價值、消費場景和數字保護等問題進行規範，對助貸立法長期處於空白狀態，給助貸業務正常發展帶來負面影響。

（二）助貸機構收費標準不甚明確

《商業銀行網際網路貸款管理暫行辦法》第五十一條要求助貸機構不得直接收取擔保費用，但助貸機構應該如何收取服務費以及收取多少服務費並沒有明確規定。實踐中，一些助貸機構通過各種名目向借款人收取費用以覆蓋其成本，導致助貸機構的服務費與資金利率之和極易超過年化36%，引發借款人和監管層不滿。

不管未來監管態勢怎樣，可以肯定的是，應該把市場定價機制交還給市場，尋求一個市場都能接受的均衡價格，明確助貸機構收費標準，做到收費合法、合情、合理。否則，如果助貸業務不能通過法定途徑收取費用，必定通過非正常渠道收費，反而不利於風險消化，不利於助貸行業健康、有序發展。

（三）「服務當地、不跨區域」產生影響

2020年頒布的《商業銀行網際網路貸款管理暫行辦法》第9條規定「地方法人銀行開展網際網路貸款業務，應主要服務於當地客戶，審慎開展跨註冊地轄區業務」。這意味著監管新規原則上要求商業銀行開展網際網路貸款時不得跨區開展助貸業務，極大限制了拓展網際網路信貸的業務的可能。

（四）「斷直連」對助貸業務後續影響

首先「斷直連」打破了業已形成的助貸機構與商業銀行之間的合作模式。一方面，助貸機構無法直接提供海量客戶數據給金融機構，只能推薦給個人徵信機構，增加了中間環節，直接推高了助貸機構經營成本，挫傷數字平台開展小額信貸積極性。根據中國人民大學中國普惠金融研究院助貸課題組初步估算：「斷直連」可以增加大型網際網路平台導流收費3%-4%，小型網際網路平台的成本可以推高超過6%左右。另一方面，商業銀行不得不自行開發全套個人信息測試系統、評價系統和風控系統，不僅開發周期長，研製成本大，而且各種系統能否獲得成功並不確定。

其次「斷直連」新設的中間環節，無形中增加了金融消費者借款成本。對於金融消費者來說，金融消費者（借款人）並沒有因此獲得更低貸款利率。相反，金融消費者（借款人）把可憐的一點點利率空間讓渡給了第三方徵信機構，推高了融資成本。

「斷直連」最直接的後果，就是全國助貸機構已從鼎盛時期的350家下降到僅剩下不足200家，越來越多的助貸業務向少數數字平台集中。毫無疑問，「斷直連」客觀上加劇數字平台兩級分化，強者恆強，弱者更弱，容易形成助貸行業壟斷局面，不利於信貸市場公平、均衡發展。

（五）助貸監管體系亟待完善

在當前監管體系中，地方銀保監局負責銀行助貸業務指導與監督，地方金融監督管理部門負責助貸機構的助貸業務與風險監管，網際網路協會、小貸行業協會對助貸機構進行合規審查和日常管理，涉及到徵信和個人信息保護相關範疇則由中國人民銀行負責監管。此外，助貸機構還接受發改委、網信辦等部門對平台經濟、反壟斷、數據安全等方面監管。

但問題是，由於各監管條線關注的核心要素不同，出台的行業政策和規定不盡一致，更多是從自身角度對助貸行業進行監管，在短期內各自出台一系列監管措施，政出多門，形成對助貸市場疊加性的同步振蕩，相互之間缺乏必要的協調和配合，面臨監管法規相互掣肘的局面。比如對助貸業務風險的評估，銀監局與金融辦指標不同、標準不一，對助貸業務風險評估指標和評級方法差異較大，加上監管部門之間缺乏統一協調，很難達到助貸風險監管評級應有作用，導致「鐵路警察、各管一段」情形發生。

五、我國助貸市場化改革與監管建議

（一）儘快完善助貸行業制度性建設

監管機構強調助貸「回歸」普惠金融的「本原」是正確的，但過於嚴苛的限制，不僅挫傷了數字平台（助貸機構）與銀行業金融機構的合作積極性，也一定程度阻斷了銀行資金流向小微企業的渠道，更提高了小微企業的融資難度和經營成本。因此，我們必須給助貸一個名分，儘快完善助貸行業制度性安排，及時出台《非存款類放貸組織條例》，明確助貸業務法律地位，界定「助貸」、「助貸機構」概念，確立助貸各個參與主體權利與義務，彌補交叉型金融業務的法律漏洞，讓助貸業務能夠有法可依、依法監管、管理有度，讓助貸機構在相對完備的法律環境下健康成長，讓助貸業務真正成為我國金融體系的重要補充。這也與2022年3月份金穩委會議傳達出「規範、透明、可預期的監管」的政策吹風信號是一致的。

（二）探索助貸機構收費新方式

從法理上講，商業銀行和助貸機構關係是民事法律主體之間的合作關係，並不是代理關係（代理機構只能向委託方（商業銀行）收取費用而不能直接向客戶收取費用），是建立在意思自治基礎之上貸前、貸中、貸後的一種合作，通過自身的勞動獲得報酬，體現出公平、自願、有償的民事法律關係。因此，助貸機構收取中介服務費用是符合法理的。否則，不僅直接影響到助貸行業生存，也有違《民法典》權利義務對等和契約自由精神。加之助貸機構也不是慈善機構，收取一定費用也是合乎市場規律的。當然，助貸機構收取費用需要注意以下三點：

一是只能收取中介服務費，不能收取風險管理費，更不收取砍頭息，必須嚴格區分，確保借款人合法權益。如果允許助貸機構收取風險管理費，客觀上會導致商業銀行放鬆對風險把控，患上「風險依賴症」，不利於商業銀行對核心風控的管控。

銀行與助貸機構不得超過24%的上限進行收費，在下限幅度內，雙方都可以繼續協商一致，在不損害借款人利益情況下決定服務費。

二是助貸機構不能直接向客戶收取中介服務費，必須通過與資金方規定的渠道和價格，諸如由第三方支付機構統一支付給助貸機構，避免出現助貸機構與商業銀行之間「尋租」現象。

三是助貸機構收取的費用可以按照分類不同收取不同費用：

第一類：流量型收費。只對商業銀行提供客戶流量的，可以按照客戶數量來收費。向銀行提供的客戶越多，助貸機構收取的費用越高，也可以按照客戶等級進行收費，向銀行提供的優質客戶，收費比例可以高一些。例如，美國Upstart收取貸款本金的2%作為平台費和0.5%-1%作為服務費，如果該客戶由Upstart推薦而來，則再加收貸款本金的3-4%作為引流費。

第二類，風險分擔型收費。如果必須由保險公司、融擔公司介入分散風險，或者需要第三方數據機構補充，才能有效排除不良客戶避免風險的，助貸機構收費就應該適當低一些，將一部分利潤讓渡給保險公司、融擔公司。這符合金融風險理論中權利義務對等原理。

（三）對「服務當地、不跨區域」的解析

1、「服務當地、不跨區域」存在的問題

第一，「服務當地、不跨區域」有可能導致信貸業務過於集中在某一個區域，金融風險自然也趨於集中，不利於商業銀行、助貸機構、保險公司、融擔公司的安全運行。

第二，網際網路是沒有邊界的，網際網路信貸也就不可能存在邊界。如果網絡信貸只限定在特定地域，不能跨區經營的話，如何體現出網際網路貸款的獨特優勢？與傳統小貸區別又表現在哪裡？

第三，「服務當地、不跨區域」與供應鏈金融不匹配。由於供應鏈上、下游企業之間的貨物交易（商流）、服務往來（物流）不可能固定在當地，這直接決定了供應鏈金融（資金流）不可能局限在某一個地區（省市），其範圍一定是超越銀行所在地，跟隨核心企業下游企業擴展到全國甚至是全球的任何地區、行業和機構。同理，與供應鏈金融相關的助貸業務也不可能局限在某一個地區（省市），跨地區、跨行業、跨機構應該成為供應鏈助貸業務的基本標配。

2、對「服務當地、不跨區域」簡要分析

相比2018年11月下發的《商業銀行網際網路貸款管理暫行辦法》（徵求意見稿），2020年頒布的《商業銀行網際網路貸款管理暫行辦法》已釋放出一些商業銀行網絡貸款業務的善意。例如，該《暫行辦法》第9條沒有對助貸機構跨區域開展業務「一刀切」禁止，改為「地方法人銀行開展網際網路貸款業務，應主要服務於當地客戶，審慎開展跨註冊地轄區業務」。這意味著，監管層為商業銀行域外開展網際網路貸款業務留出了一線生機——「審慎開展跨註冊地轄區業務」。

但是，2021年2月19日，中國銀保監會發布《關於進一步規範商業銀行網際網路貸款業務的通知》（銀保監辦發【2021】24號），再次嚴控跨地域經營。其中第五條規定：地方法人銀行開展網際網路貸款業務的，應服務於當地客戶，不得跨註冊地轄區開展網際網路貸款業務。無實體經營網點、業務主要在線上開展，且符合銀保監會其他規定條件的除外。

由此，監管新規基本上完全否定了地方法人銀行跨地區經營存在的可能性。但是，「不跨區經營」不僅使得地方法人銀行的生存之路越來越窄，更與網際網路信貸的本質特徵相違背，把網際網路強制限定在某一個特定區域而限制網絡放貸（助貸業務）是一件難以想像的事情。

為此，筆者建議地方法人銀行開展跨地區助貸業務可以採取變通方式，在全國設立連鎖經營模式，統一產品研發、流程設計和產品質量管控，對異地分支機構實行集中管理，允許較好風控能力的銀行和較大體量助貸機構異地展業，有利於擴大網際網路渠道的信貸供給。此舉並不違法現行《商業銀行網際網路貸款暫行管理辦法》第9條規定，可以視為「審慎開展跨註冊地轄區業務」，一定程度上解決了商業銀行開展跨註冊地轄區業務受阻問題，也解決了助貸機構開展網貸業務動力不足的問題。而且，跨地區設立分支機構開展助貸業務還可以擴大貸款客戶覆蓋範圍，減少風險集中度，分散金融風險，彌補地方商業銀行缺乏異地風險管控能力的短板，促進本地金融市場與相鄰地區金融市場協同發展。

六、對「斷直連」監管措施的客觀分析

（一）「斷直連」的負面影響

1、無益於發揮小額信貸支持實體經濟的積極作用

在當前新冠疫情肆虐背景下，中小微企業經營受困，資金匱乏，國內信貸市場整體上呈現萎縮狀態，再切斷數字平台（助貸機構）與商業銀行之間小額信貸合作途徑，加劇了資金與流量不匹配程度，不利於形成金融機構與數字平台在小額信貸投放上的優勢互補局面。

2、有違比較優勢下互利共贏一種全球趨勢

網際網路數字金融時代，金融分工是一種必然趨勢，而不應該進行割裂。以海外場景合作為例，金融機構與場景方助貸合作越來越深入，諸如沃爾瑪與Capital one合作，蘋果公司與高盛合作，Google Store、亞馬遜、PayPal與Synchrony合作提供場景零售卡的營銷導流服務等演繹出波瀾壯闊的市場前景。在美國，美國私標信用卡就是銀行機構與場景方合作發行的場景信用卡，允許在合作場景方平台消費。亞馬遜、山姆會員店、勞氏等頭部線上/線下消費平台的滲透率已達55%。

顯然，在全球助貸市場中，助貸已成為數字平台與商業銀行基於各自業務比較優勢的一種商業選擇。因為商業銀行的優勢在於雄厚資金流、規模效應和專業服務體驗；數字平台（助貸機構）在移動互聯、大數據、人工智慧支持下，具備客戶運營、風控識別和服務下沉優勢。雙方各自發揮比較優勢，緩解信息不對稱、定價不準確、風控不健全問題。以國外為例，獲客環節的Credit Karma，綜合信貸系統解決方案的Upstart、nCino，貸後催收的ENcollect、Simplicity Collect，以及反欺詐環節的FICO、Zest Finance都與商業銀行有著緊密合作，建立起互利共贏的合作模式，成為具有一定影響力的數字化信貸合作模式。

（二）「斷直連」的正面作用

「斷直連」也並非一無是處。在一定程度上，「斷直連」解決了各平台機構自行對接個人信息數據的亂象，收歸持牌徵信機構統一管理，可以防止個人用戶信息被過度收集、濫用和泄露，加強了個人隱私信息保護。

更為重要的是，「斷直連」開啟了替代數據（Alternative Data）廣泛使用的新周期。因為在「斷直連」後，商業銀行為了解決信用「白戶」問題，不得不使用「替代數據」，包括繳稅數據、工商登記信息、涉稅信息、用電數據、用水數據、獎懲數據、司法訴訟數據等非信貸數據，降低與助貸機構合作中可能的風險。

新冠肺炎疫情暴發以來，現場收集客戶信貸信息變得越來越困難，針對個人電信、水電煤、交通、保險保費等非信貸交易數據可以預測或計量一個人信用程度的特點，數字平台、金融科技公司、小額貸款公司通過對個人信貸信息以外的信用數據進行收集、分析、整理，加工成不同場景下的評分類、畫像類等替代數據，利用客戶申請數據、身份數據、場景數據和行為數據支持信用風險評估、提供信貸服務。這相當於幫助缺乏信貸記錄的弱勢群體也能享受到小額信貸服務，深受千千萬萬缺乏信貸記錄「白戶們」歡迎。

因此，完全排除非信貸交易數據在徵信業務上使用是與大數據時代格格不入，更與民意相違背。筆者建議儘快編制《徵信業務管理辦法實施細則》，對銀行使用替代數據範圍、數據種類、使用頻率、使用期限、失效條件用法律形式固定下來，涉及個人財產、債務情況、支付、消費領域信息，包括但不限於個人身份、交通、通信、債務、財產、支付、消費、生產經營、履行法定義務等信息，以及基於前述信息對個人信用狀況形成的分析、評價類信息，適當擴大個人數字信息適用範圍，提高徵信覆蓋率，構建我國多種類、全覆蓋、寬領域的個人徵信信息體系。

七、明確助貸業務參與主體披露規則

助貸業務的複雜性在於參與主體多、流程長，如果事先沒有充分信息披露，參與雙方的權責不清、責任不明。一旦客戶爆發風險事件，雙方的責任劃分往往難以理清，給助貸業務責任界定、金融消費者維權等帶來不少困難。因此，有必要在信息披露方面做得更透徹、更清晰，充分披露助貸參與各方的責任邊界，不僅便於金融監管部門監測、預警及防範風險，還可以減少風險信息不對稱和不充分識別，降低投資風險。

八、我國助貸監管原則重塑建議

（一）有限監管原則

如前所述，機構監管對復合型金融產品、跨界式金融服務難以管控的弊端已無法完全解決，可能引發的一系列風險。因此，對於助貸業務監管，需要採取有限監管方式，把握好「最小、必須」干預標準，不宜過度介入金融市場和機構日常運營活動。也就是說，無論何種形式的助貸模式，只要不違反現行監管規定，就應該認定為合法業務；無論何種方式的創新業務，只要不違背市場發展規律，就應該視為合情合理；無論何種類別的互金平台，只要有助於百姓幸福生活，就應該受到尊重和鼓勵，體現出更大的政策包容性，為助貸業務提供更寬的施展空間。

（二）適度監管原則

適度監管原則，不是要不要監管，而是以最合適的方式、尺度和時段進行監管。簡單說，監管部門對助貸機構市場准入、業務範圍核准、產品研發、違規處理等環節上採用更開放姿態管理，給予助貸參與主體一定的創新空間。貫徹「讓市場法無禁止即可為、讓機構法無授權不可為」理念，明確底線思維，形成「監管頂棚」，秉持「法無禁止皆可為，利於百姓都可行」理念。只要監管沒有明令禁止，銀行就可以做助貸業務，助貸機構也是可以聯合銀行開展放款業務的，避免對數字平台進行過度監管。

（三）參與主體平等原則

參與主體平等原則強調無論個體或企業法人，也不論所有制性質，更無關經濟實力強弱，在法律上一律地位平等，必須給與雙方平等的法律地位和司法保護。

在助貸業務中，不僅有國有大中型銀行，還有傳統小貸公司、消金公司、網絡小貸公司、金融科技企業，參與主體必須在法律地位上平等，才能順暢開展助貸業務。否則，雙方法律地位不平等，容易產生強勢一方將自己意志強加給弱勢一方現象，不僅與《民法典》第4條規定的民事主體在民事活動中的法律地位一律平等相違背，而且與《電子商務法》第4條確立的「線上線下平等對待」原則也大相逕庭，不利於弘揚公平、公正的法制精神。

九、加強創新與監管的協調機制

中央監管部門必須確立中央監管和地方監管的管理邊界，在此基礎上加強央地監管機構的統籌和協調，注重剛柔並濟，形成監管共識和合力。否則，缺乏監管重點，四面出擊，就可能出現多頭監管的老問題。

一方面，金融監管機構、行業主管、金融協會、司法機關（兩高一部）在制定各自監管政策時，必須實現中央層面監管政策和責任權限的統一，明確監管標準，加強政策統合力，避免政策不一致造成監管效率低下和監管套利，特別是避免政出多門甚至法規衝突的現象。

另一方面，從中央監管機構到各地銀監局，從各地金融辦到各地互金行業協會應充分溝通協調，既要防止不當行政干預導致的疊加振蕩效應，又要避免地方保護主義相互掣肘、左右牽制。對於爭議性較大的問題，加強監管協調性，利用監管科技減少人為監管錯配可能，減少監管差異和監管競爭導致的制度性套利風險，解決好「條塊監管」矛盾，解決好助貸行業發展問題。

2022年09月11日 北京文化大廈

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