1、 研究报告 （2023 年 第 10 期 总第 130 期）2023 年 12 月 15 日 国内外助贷业务实践、发展与监管研究国内外助贷业务实践、发展与监管研究 金融发展与监管科技研究中心 【摘要】【摘要】中国助贷业务发展已有近 15 年历史，以互联网平台为代表的助贷机构与金融机构在信贷业务方面持续深入合作，逐渐形成了 B 端线上线下相结合、C 端纯线上为主的互联网贷款业务助贷模式，极大程度地助力了金融普惠、促消费稳增长等目标的实现。以 P2P 网贷为主要对象的互联网金融风险专项整治工作结束以后，大型互联网公司提供的各类线上金融产品和服务，包括助贷业务，成为了互联网金融风险防范和金融科技监管

2、的核心内容和关键所在。近年来监管机构密集出台了多项政策以规范第三方机构与金融机构的信贷业务合作，给各市场主体带来的机遇和挑战不尽相同。课题组在广泛调研访谈的基础上，对国内外助贷业务的实践和发展情况进行回顾和分析，重点梳理国内外有关部 门对助贷业务模式的监管思路与实践，提出我国助贷业务发展所面临的金融机构与助贷机构权责边界模糊、集中度风险管理不利于降本增效、金融消费者融资成本高企、征信管理与数据流转、以及金融业务与风险向商业银行倾斜等主要问题，并结合当前的监管政策提出相应的完善建议。目录目录 1 我国助贷业务发展情况分析我国助贷业务发展情况分析.1 1.1 助贷的定义.1 1.2 国内助贷业务模

3、式演变历程.2 1.3 国内助贷业务整体发展现状.3 2 助贷业务模式理论基础与现实意义助贷业务模式理论基础与现实意义.5 2.1 助贷业务模式的理论基础.5 2.2 现阶段助贷业务模式的价值与现实意义.8 3 国外助贷业务发展模式与实践经验国外助贷业务发展模式与实践经验.13 3.1 美国助贷模式演化历程.13 3.2 国外助贷业务中各环节合作内容与收费模式.17 3.3 美国助贷模式出现以“先买后付”为核心的线上全流程链条式服务.20 3.4 国外助贷业务监管思路与实践.28 4 当前国内助贷业务监管政策与主要问题分析当前国内助贷业务监管政策与主要问题分析.35 4.1 国内互联网贷款助贷

4、模式监管政策梳理.35 4.2 当前互联网贷款助贷模式主要问题分析.39 5 政策政策建议建议.49 1 国内外助贷业务实践、发展与监管研究 张健华 张伟 朱诗怡 李昱彤 （金融发展与监管科技研究中心）1 我国助贷业务发展情况分析我国助贷业务发展情况分析 1.1 助贷的定义助贷的定义“助贷”（Partnership lending），顾名思义，是指互联网科技公司等第三方机构与持牌金融机构基于优势互补原则，合作为金融消费者提供所需信贷服务的业务模式。值得一提的是，部分文献资料将“助贷”翻译解释为“Co-financing”，意为联合贷款，而目前监管部门已经明确金融业务必须持牌经营，则没有相关金融

5、资质的信贷第三方机构不能涉及放贷、融资担保等服务。为了严格区别于联合贷款，本报告重点探究由持牌金融机构独立出资、助贷机构主要负责引流获客、辅助风控、贷后催收等的狭义助贷（“纯助贷”）。同时，为进一步聚焦研究内容，研究对象具体为，在互联网贷款业务中为 C 端客户提供线上信贷服务的助贷业务模式，在整个服务过程中，金融机构作为出资方，几乎承担全部资金成本和风险，是整个信贷业务的核心与主导方，而助贷机构的权利与责任具体由商务合同约定。2 1.2 国内助贷业务模式演变历程国内助贷业务模式演变历程 1.2.1 2007-2012 年：助贷业务模式以联合贷款形式出现年：助贷业务模式以联合贷款形式出现 我国助

6、贷业务模式的出现以 2007 年“国家开发银行深圳分行与中安信业创业投资有限公司合作微贷款业务”为标志，该模式下，商业银行拓展了微贷款业务规模，小贷公司通过表外融资变相得到了资金支持，而低收入人群和小微企业以合理、可支付成本获得了所需的信贷支持，最终多方市场主体达成共赢。早期助贷业务模式的底层逻辑在于银行的规模效应、专业服务和助贷机构的服务下沉、了解客户的优势互补，但受经济金融与社会发展整体水平以及业务模式效能有限的制约，并没有在全国范围内得到迅速推广。1.2.2 2013-2017 年：互联网贷款业务发展带动助贷模式迅年：互联网贷款业务发展带动助贷模式迅速拓展速拓展 随着互联网从 PC 端转

7、移至移动端，助贷业务迎来黄金发展期，助贷机构从具有信贷资质的非银行金融机构逐渐拓展至科技公司、数据经纪商和数据分析公司；助贷业务形式从线下线上结合更多地转换成以纯线上为主，再进一步借助大数据分析技术等向数字化转型；助贷业务范围和服务对象，也从局部地区和小微企业向全国范围和个人客户扩张。该阶段助贷业务主要有两种合作模式：一是商业银行与小额 3 贷款公司、消费金融公司、金融租赁公司等非银行金融机构采取共同出资放贷的模式，按出资比例共担风险、共享收益；二是金融机构与科技公司等非金融机构采取“保证金模式”进行合作，即放贷资金由金融机构承担，而助贷机构提供获客、风控、运维、催收等服务，同时向金融机构支付

8、一笔保证金，此举实质是助贷机构以“兜底风险”促成与金融机构的合作。1.2.3 2018 年至今：助贷业务模式进入整改期年至今：助贷业务模式进入整改期 2017 年 12 月，人民银行、银监会联合发布关于规范整顿“现金贷”业务的通知（整治办函2017141 号），规定助贷业务中的授信审查、风险控制等核心环节须由金融机构负责，并且不允许助贷机构有兜底承诺等变相增信行为，或者由无担保资质的第三方机构提供担保服务。随后监管部门和行业协会陆续发布了一系列的相关政策与规定，除了联合贷款模式之外，金融机构与无放贷资质助贷机构的合作逐渐回归“助贷”本质，即金融机构是信贷资金的提供方，而助贷机构在客户引流、风控

9、辅助、贷款催收等方面提供数据和技术支持，并依据商业合同从金融机构处获取相应助贷服务报酬。1.3 国内助贷业务整体发展现状国内助贷业务整体发展现状 国内助贷业务市场参与主体包括信贷需求者、助贷机构、个人征信公司、商业银行为主的金融机构等。图 1.1 展示了国内互联网贷款助贷模式的业务流程：信贷需求方经由助贷机构向金 4 融机构发起贷款申请；助贷机构根据自身优势和实力会不同程度地参与到引流获客、反欺诈、授信审批、贷后催收等各环节当中，其中，包括互联网科技平台、数据经纪商、数据分析服务商等在内的各助贷机构在向金融机构传输信用数据产品时，根据征信业务管理办法的规定，须增加个人征信机构审查环节；而纯营销

10、导流和辅助风险管理（反欺诈、授信审批、贷款支用、贷后催收等）所涉及的非信用数据或服务，在满足数据安全和个人隐私保护要求的前提下，可直接提供给金融机构；金融机构基于多环节审查结果向信贷需求者发放资金，在整个信贷服务过程中不断强化独立风控能力，承担主体管理责任。值得一提的是，消费金融公司与数据经纪商等机构合作信贷业务时，充当资金提供方角色，但同时其在经营中通过自有渠道积累了一定的客户和数据资源，故也会在与中小银行合作信贷业务时承担助贷机构的职责。图图 1.1 国内助贷业务流程国内助贷业务流程 金融机构与助贷机构根据双方合作的具体内容商定收费模金融机构与助贷机构根据双方合作的具体内容商定收费模式。式

11、。一般来看，助贷机构提供纯导流获客服务会根据贷款投发信 5 息展示次数、用户点击量以及客户实际转化率等指标按比例收取费用（如字节、百度）；反欺诈服务根据数据调用次数或者放贷规模的一定比例收取费用（如同盾科技）；通过个人征信公司间接提供的信用评分服务基于查询量、订阅量以及调用量收取相应费用（征信中心、百行和朴道）；贷后委外催收按照催回贷款金额的一定比例收取费用（如青岛联信）。此外，部分大型科技平台在多个业务环节与金融机构进行合作，显著提升了信贷业务整体经营效率，这种情况下则按照贷款利息收入的一定比例收费，根据多家机构调研信息来看，结合助贷机构自身经营情况、合作银行类型、合作业务规模与经营情况等因

12、素，收费比例在28%33%之间。综上，国内助贷机构与金融机构基于各自比较优势开展信贷业务合作，以提升信贷经营绩效为目标，总体采取“激励相容”的市场化分润协定。2 助贷业务模式理论基础与现实意义助贷业务模式理论基础与现实意义 2.1 助贷业务模式的理论基础助贷业务模式的理论基础 金融业发展本质上是一部科技应用史，传统互联网金融发展已达到阶段性顶部，未来商业银行互联网金融业务需要从“线上化”向“数字化”升级。在数字经济时代，金融与数字技术持续深入融合是大势所趋。具体来看，一项贷款业务通常涉及引流获客、初步筛查、信用评估、风险识别、授信放款、动态监测、贷 6 后催收、不良处置等诸多环节，基于金融专业

13、化分工理论，这些流程较难在单一金融机构内部形成闭环，而是鼓励包括科技公司在内的第三方市场机构参与到金融服务的部分节点中，充分发挥各机构主体的比较优势，从而促进市场公平竞争，提升信贷服务质效和金融普惠性。从金融机构的角度来看从金融机构的角度来看，随着市场经济发展和居民财富的不断积累，有信贷需求的人群持续扩张，同时，在可持续发展目标指引下，金融机构也需要下沉信贷服务以提升市场占有率。商业银行等金融机构资金实力雄厚、信贷服务专业化程度高，但农户、城镇低收入人群、小微企业等往往被排斥于传统金融服务体系之外，存在严重信息不对称，则根据成本效益理论，金融机构采用传统自有渠道触达和服务下沉客户群体，将面临成

14、本和风险双升的境遇。反之，若借助互联网科技平台力量发展互联网信贷业务，一方面能快速扩大信贷服务覆盖面，并做到线上同时服务千万级数量水平的客户1，达成范围经济和规模经济；另一方面有助于运用消费、交通、社交等外源替代数据进行大数据分析，更加准确地评估借款人的还款意愿和能力，从而有效降低信贷风险。从助贷机构的角度来看，从助贷机构的角度来看，随着信息技术的不断更新迭代，中国互联网普及率在过去 20 年间飞速提升，居民已经养成通过互联网获取各类服务的习惯，其中，广覆盖、低运营成本、便利性强的互联网金融服务一定程度上满足了中低收入人群的信贷需 1 资料来源：部分股份制商业银行调研访谈结果。7 求。互联网平

15、台机构普遍掌握专业的数字技术，拥有广覆盖的业务场景，同时在多年经营中积累了大量的用户数据信息，这些优势使得其相比金融机构能更有效率地触达客户、更准确地进行风险定价。值得一提的是，助贷机构与金融机构的关系并非替代和竞争，两者在促进金融信贷发展方面应是互补协作的关系。助贷机构为金融机构提供外包服务，具体到数据层面主要有搜集、处理、加工、价值挖掘等，能够很大程度上促进数据要素价值释放，这也是经济与金融增长理论的体现。从金融消费者的角度来看，从金融消费者的角度来看，传统金融体系的信贷服务具有较高门槛，缺乏信用记录、无抵押资产群体的信贷需求难以得到有效满足。有关数据显示，2022 年全国居民按照人均收入

16、进行五等分：低收入组人均可支配收入 8601 元，中间偏下收入组人均可支配收入 19303 元，中间收入组人均可支配收入 30598 元，中间偏上收入组人均可支配收入 47397 元，高收入组人均可支配收入 90116 元2。换言之，除收入最高 20%人群之外，其余 80%居民的年人均可支配收入为 26474.8 元，平均到每月为 2206 元。助贷业务模式下，信贷供需双方的交互性大大增强，金融消费者基于预算约束的传统主观偏好逐渐被互联网大数据和算法推荐所影响，金融消费者的信贷需求将在数字经济网络正外部性的作用下，随着信贷获取规模的增加而增加。此外，金融机构与互联网平台机构合作，有利于创新金融

17、产品和服务模式、以更低搜索 2 资料来源：中华人民共和国 2022 年国民经济和社会发展统计公报，网址：http:/ 8 成本满足更多消费者小众、个人化的信贷需求，即“长尾效应”。图图 2.1 助贷业务模式主要理论依据助贷业务模式主要理论依据 2.2 现阶段助贷业务模式的价值与现实意义现阶段助贷业务模式的价值与现实意义 2.2.1 助贷模式与国家普惠金融发展战略相契合助贷模式与国家普惠金融发展战略相契合，帮助中低，帮助中低收入群体以可支付成本从正规收入群体以可支付成本从正规渠道获得所需信贷服务，助力实现渠道获得所需信贷服务，助力实现金融健康稳定发展金融健康稳定发展 一方面，金融机构通过与互联网

18、消费、社交、娱乐平台等有场景优势的助贷机构合作拓展了线上场景触达并服务客户的范围，对传统银行线下网点渠道以及自有网站与 app 线上渠道形成了有利补充。从调研的部分股份制银行情况看，通过互联网助贷业务服务的客群更加下沉，户均贷款余额仅为通过自有渠道服务客群的十分之一左右，同时服务的客户数量在千万级水平，显著高于自有渠道服务客群十万级的数量水平。如图 2.2 所示，在2014-2021 年互联网贷款快速发展时期，中国低收入人群从主流金融机构获得贷款的占比从 9%提升至 31%，提升幅度显著高于 9 世界平均水平、发展中国家平均水平以及印度、德国、英国等国家。图图 2.2 2014-2021 年低

19、收入人群从年低收入人群从主流主流金融机构借贷变化情况金融机构借贷变化情况 数据来源：World Bank Global Findex Database 另一方面，金融机构通过与有数据优势的助贷机构合作，对用户各类消费交互行为、特征画像等替代数据进行大数据分析，在传统金融征信数据之外更好地判断借款人的信用情况，尤其是对大量难以获得贷款服务、缺少征信数据的低收入人群，从而让金融机构有依据、有能力向低收入人群提供贷款服务。广大被排斥于传统金融体系之外的人群通过助贷模式获得了安全、可负担的信贷服务，促使民间借贷纠纷显著减少（详见图 2.3），极大地推动了我国金融健康可持续发展。10 图图 2.3 中国

20、民间借贷纠纷案件占总民事案件中比例中国民间借贷纠纷案件占总民事案件中比例 数据来源：中国司法大数据服务网 2.2.2 助贷业务模式推有助于加快我国金助贷业务模式推有助于加快我国金融机构数字化转型融机构数字化转型进程，进而进程，进而强化金融行业长期竞争力强化金融行业长期竞争力 互联网贷款相比传统线下贷款，需要满足海量客户全天候、实时、无间断的服务需求，便捷化、智能化、个性化的用户体验要求，以及多维立体、精准直接的大数据风控能力要求。当技术、资金、人才资源不足的情况下，金融机构通常选择与第三方科技公司等合作以提升信贷服务质效，在与各类助贷机构通过 IT 系统传输数据信息的过程中潜移默化地提升了综合

21、利用行内数据和外源替代数据开展大数据风控的能力，并逐步改善自身 IT 系统的稳定性和灵活性。此外，金融机构通过与助贷机构合作，利用替代数据为主的大数据风控模型，服务了大量过往因为缺乏征信数据而无法获得贷款服务的“信用白户”，这些“信用白户”通过使用互联网贷款产生的个人信贷数据，最终会通过上报征信 11 系统成为全金融行业通用的信用数据资源，对于构建多层次广覆盖的全国征信体系具有积极意义，最终全面提升我国金融业市场竞争力。2.2.3 在消费信贷业务数字化和场景化发展大趋势下，助贷在消费信贷业务数字化和场景化发展大趋势下，助贷业务模式客观上有助于满足日益增加且多元化发展的居民消费业务模式客观上有助

22、于满足日益增加且多元化发展的居民消费及相应的信贷融资需求及相应的信贷融资需求 国家统计局数据显示，中国社会消费品零售总额从 2014 年的 26.2 万亿元增长至 2022 年的 43.97 万亿元，其中在数字化场景中实现的实物商品网上零售额规模从 2.4 万亿元增长至 13.79万亿元，贡献了社会零售额增量的 64.1%，这反映出数字化场景是消费增长的重要驱动因素，而数字化和场景化亦是消费信贷业务未来发展的重要趋势。随着经济与社会发展水平的稳步提升，人民生活水平也逐渐提高，我国居民消费呈现出一些新特点：消费分级化。消费分级化。阿里、京东、拼多多，凭借着不同的市场定位与客群划分，走上了各自成功

23、发展之路，从侧面说明我国消费并不是单一的升级化，而是分级化，具体包括一二线城市与三四线城市的消费分级化、城市与农村的消费分级化。消费年轻化。消费年轻化。80 后、90 后和 00 后占据了我国较大比例的人口基数，这部分人群具有较强的消费购买能力和提前消费理念，并且培养了通过移动互联网进行消费的习惯与技能，因而我国场景消费金融群体年轻化趋势非常明显。消消 12 费定制化。费定制化。随着物质文化生活的不断丰富，人们已经不再满足于程序化、模板式的产品和服务消费，小到手机壳、水杯，大到学历教育、出国旅行，都有更多个性化的消费需求。综上，我国居民消费需求日益多元化发展，对相应的消费信贷产品与服务有更高的

24、要求，而助贷业务模式客观上能更精准识别并满足居民消费信贷需求。2.2.4 现阶段居民消费已成为拉动经济增长的主要力量，助现阶段居民消费已成为拉动经济增长的主要力量，助贷业务模式有助于激发贷业务模式有助于激发居民消费潜力，进而强化消费对经济的刺居民消费潜力，进而强化消费对经济的刺激激 受到长、短期经济因素的影响，居民消费的市场格局正在发生重大变化。短期看，受三年疫情与国际局势冲击，当前经济下行压力大，收入就业情况不太乐观，导致居民资金压力上升，消费意愿下降，需要通过提振消费来助力经济企稳回升。长期看，我国经济韧性强、潜力足、回旋余地广、长期向好的基本面没有改变，中等收入群体规模也在继续扩大。据统

25、计，当前我国中等收入人群占比 35%，对消费贡献达到了 50%，未来随着中等收入人群规模的日益扩大，会有巨大的消费金融需求释放出来。助贷模式下的金融机构信贷服务与数字化场景深度融合，可以极大地激发居民消费潜力，同时为之提供便捷的贷款申请、支用等服务。此外，助贷模式能更准确地预测借款人违约行为，有效降低诈骗、套现、虚假交易等风险，确保信贷资金用于真实消 13 费交易，从而提高消费金融质效，更好地支持实体经济发展。3 国外助贷业务发展模式与实践经验国外助贷业务发展模式与实践经验 3.1 美国助贷模式演化历程美国助贷模式演化历程 美国助贷业务模式长期普遍存在，体系较为成熟，其早期助贷业务所利用的数据

26、，涵盖了传统征信信息、线下实体各行业经营数据。不同于我国助贷业务市场随着移动互联网迅速发展而引来爆发式增长，网络社交数据、平台查询数据、消费行为数据等互联网大数据信息进入助贷领域，对美国传统金融体系的冲击相对更缓和。原因在于，美国传统金融体系相对完善,原本居民对正规渠道的金融服务就有较强可得性，尽管互联网助贷模式提升了信贷服务的可触达性和便利性，但居民对传统金融服务方式仍保有一定程度的惯性依赖。通过梳理，本报告将美国助贷业务模式的演化过程大致分为以下三个阶段。3.1.1 第一阶段：美国信用数据机构作为“信息中介”，帮助第一阶段：美国信用数据机构作为“信息中介”，帮助金融机构完善客户信用评估金融

27、机构完善客户信用评估 早在 20 世纪 60 年代，美国商户以地区为单位设立了非营利性的私营征信机构，之后随着消费信贷业务的不断扩张，以及信用卡的出现及推广，地区性的私营征信机构无法适应全国性的客户数据要求，导致信息收集成本较高、没有足够竞争实力的部分小型地区性私营征信机构逐渐被收购、兼并，最终经过几十年的 14 充分竞争，在 21 世纪初形成了 Equifax、Experian 和 Trans Union三家全国性金融征信报告机构垄断的局面3。除金融征信报告机构之外，美国信用评估体系中还包括专业征信报告机构、数据经纪商和数据分析服务机构三类信用数据机构。三家金融征信报告机构主要出具包含个人基

28、本信息、传统信贷数据、极端负面信息和征信查询记录在内的征信报告；专业征信报告机构一般面向某一个行业，某一种服务或某一种人群，聚焦于特定市场或消费者细分领域，提供定制化的分析工具或信用报告；数据经纪商主要从政府来源、商业来源和其他公开可用来源三个渠道搜集、购买消费者个人信息，并对这些原始信息及衍生信息进行整理、分析和加工后，向金融机构输出该信息用于产品营销、验证个人身份或检测欺诈行为等目的；数据分析服务机构则根据外购的数据和征信报告等信息资源进行相关分析，向外输出数据分析产品和服务。3.1.2 第二阶段：大型实体经济企业进入助贷领域，与金融第二阶段：大型实体经济企业进入助贷领域，与金融机构合作开

29、展依托具体经营场景的联名信用卡业务机构合作开展依托具体经营场景的联名信用卡业务 在美国信用评估体系中，依靠分散化的公司及主体收集整合个人信息，再通过信用信息共享来帮助金融机构进行信贷决策。但随着实体经济发展，在某些重要领域中出现了资产规模超大的龙头企业，在经营中逐渐积累了多维度的客户个人信息，凭借客 3 资料来源：“美国个人征信行业发展研究”，方正证券，网址：http:/ 15 户、数据、场景和增信等优势，与金融机构合作开展信贷服务。20 世纪 80 年代，实体行业品牌商开始与金融机构发行联名信用卡，向金融机构提供营销渠道与权益、品牌增信等服务。如表 3.1 所示，1985 年，连锁超市 Se

30、ars 进入和信用卡公司合作，发行 Discover Card。Sears 曾经是美国最大的零售商，直到 1990年才被沃尔玛超越，在上世纪中叶拥有超过 35 万名员工，留存了大量客户购买信息记录；1990 年，电信巨头 AT&T 成立子公司 AT&T Universal Card Services Corp 进军信用卡市场，发行AT&T Universal Card。AT&T占据美国50%的电信服务市场份额，拥有多年积累的庞大客户信息库及长途电话卡的消费场景；同样是 1990 年，26 家航空公司进入信用卡行业；1992 年，通用汽车进军信用卡行业。这些交通巨头开展联名信用卡业务有三方面优势

31、：一是有消费者行为数据，例如交通出行数据、个人的基础信息等，能够更精准刻画个人画像；二是由于航空出行和汽车购买属于相对高端消费，公司能够更信任自身客户，为客户带来较低价格；三是公司拥有消费场景，能够深入触及到客户，利用场景推广自身的信用卡产品。表表 3.1 80 年代年代-90 年代进军联名信用卡行业的代表企业年代进军联名信用卡行业的代表企业 公司名称公司名称 跨界时间跨界时间 公司行业公司行业 企业企业 信用卡品牌信用卡品牌 Sears 1985 连锁超市 Discover Financial Discover Card 16 AT&T 1990 电信 AT&T Universal Card

32、 Services Corp AT&T Universal Card 26 家航空公司 1990 航空 AirPlus International UATP 通用汽车 1992 汽车 Household Finance Corp GM Card 数据来源：企业官网、华泰证券研究院 值得一提的是，大型实体经济企业数据与社会整体信用评估系统并非是独立的两套体系，二者之间也会相互进行信息的共享交流。例如，大型实体经济企业在信用卡发放时也会查询金融征信报告机构数据、参考专业征信报告机构数据，而大型实体经济公司的数据也会部分售卖给数据经纪公司等，从而流入社会整体信用评估体系。3.1.3 第三阶段：第三阶

33、段：随着互联网消费贷款行业的发展，传统助随着互联网消费贷款行业的发展，传统助贷模式开始数字化转型，涌现出拥有大规模替代数据的新兴助贷贷模式开始数字化转型，涌现出拥有大规模替代数据的新兴助贷机构机构 随着移动互联网的快速普及，美国传统助贷模式受到巨大冲击转而进行数字化转型。首先，许多互联网数据出域，加入到社会整体信用评估体系的建设中。例如，FICO 于 2016 年推出引入传统征信数据之外的替代数据的 FICO Score XD 产品，而美国三大征信局也利用大规模替代数据作为征信报告的重要补充参考信息。其次，互联网平台机构也开始利用自身数据与场景优势参 17 与到金融服务中。例如，2016 年互

34、联网平台 Amazon 与 Synchrony发行联名信用卡，主打线上电商场景的信用卡消费；分别成立于1998 年与 2007 年的 Lending Tree 与 Credit Karma 推出线上贷款超市，为金融机构提供线上贷款营销引流服务。除传统助贷模式参与主体机构寻求线上化、数字化合作与发展之外，互联网贷款领域也涌现出多家新兴助贷机构，为金融机构提供数字化和全链条式助贷服务。例如，成立于 2012 年的Upstart 向合作金融机构提供从营销引流、风控、贷款支用还款到贷后催收的全链条式服务；Affirm，Klarna，Afterpay 等公司也通过全贷款流程的合作与金融机构推出“先买后付

35、”信贷产品，并于 2017 年开始兴起。3.2 国外助贷业务中各环节合作内容与收费模式国外助贷业务中各环节合作内容与收费模式 助贷环节按照其性质可以分为引流、辅助风控与贷后催收，而辅助风控环节又包括了反欺诈、征信服务、信用评分和科技外包。引流是指第三方机构利用其与客户之间的密切联系，将有贷款需求的客户推送到金融机构；辅助风控是第三方机构利用其自身数据优势，精准刻画客户，将客户的相关信息、用自身模型计算出来的信用分推送给金融机构；贷后催收是第三方机构利用自身对客户的数据优势、服务优势与客户联系，提醒客户还款。各个环节都在助贷中扮演重要的角色，对金融机构而言都能够帮助其更好地进行贷款。18 当前国

36、外助贷业务市场中存在多元化的收费模式（详见表3.2）。单业务环节合作与前述国内收费模式大体相似：单业务环节合作与前述国内收费模式大体相似：营销环节的合作是为了提升贷款业务获客效果，因此助贷机构一般按照推荐客户数量与新增贷款服务业务规模的一定比例收费；催收环节的合作是为了提升贷款催收效果，因此助贷机构一般按照催回贷款金额的一定比例收费。在反欺诈环节，中美助贷机构收费模式有所差异：国内同盾科技按照金融机构反欺诈的调用次数收费，美国 Riskified 则按照贷款审批的贷款规模一定比例收费。在多环在多环节节的全链条助贷服务中：的全链条助贷服务中：国内助贷机构一般按照合作贷款业务利息收入的一定比例收费

37、；美国金融机构 Synchrony 则按照合作贷款业务利息收入扣除资金、运营、风险成本后的利润的一定比例向联名信用卡的合作助贷机构付费；美国助贷机构 Upstart 则将助贷服务拆成两种模式收费4，对于向金融机构提供的贷款营销与风险初筛服务，按照贷款发放规模的一定比例收取一次性费用，而对于贷款存续期内的客服、还款服务、催收服务等服务，则按照存续贷款规模每年收取一定比例的费用。表表 3.2 国外助贷合作代表性机构及收费模式国外助贷合作代表性机构及收费模式 服务内容服务内容 单环节代表单环节代表 全流程代表全流程代表 收费模式收费模式 定价案例定价案例 引流引流 Credit Karma Upst

38、art,Amazon,Klarna,基于展示、点击量与转化率 11.5%（Upstart 年报与 招 股 说 明 书，referral fee)4 由于 Upstart 所推荐的客户中有许多来自引流平台 Credit Karma，例如 2019 年有 38%的客户来自 Credit Karma，而 2020 年则达到了 50%。所以 Upstart 助贷服务在引流和平台费用（辅助风控）的拆分上相对清晰。19 反欺诈反欺诈 Riskified Afterpay 收费：按贷款规模一定比例 基于审批贷款发放金额的一定比例 2.5贷款发放金额(Riskified 年报）征信服务征信服务 Equifax

39、,Experian,Trans Union 基于数据使用量 6.7%（Upstart 年报与 招 股 说 明 书,platform fee)信用评分信用评分 FICO,VantageScore 基于使用产品类型和订阅量 科技外包科技外包 nCino 按使用人数收取订阅费 贷后催收贷后催收 TrueAccord,PRA Group 基于催回金额比例 低于 5%（Upstart 年报 与 招 股 说 明书,service fee)在各环节的费用方面，因为涉及到商业机密，各助贷机构公布相对较少。本报告以 2019 年 Upstart 的招股说明书数据为例对各环节进行说明（详见表 3.3）。Upsta

40、rt 将自身的助贷环节分为了三个部分：referral fee（对应国内引流费）、platform fee（对应国内辅助风控费用）和 service fee（对应国内贷后催收费）。其中，引流费为贷款本金的 3%4%；辅助风控费用为贷款本金的 2%，辅助风控具体包括风险评估、担保、反欺诈等服务。此外，Upstart还向贷款持有人收取 0.5%至 1%的年度服务费（service fee），作为提供跟踪、催收等服务的费用。对 Upstart 收取的助贷服务费率进行测算：整体通过 Upstart发放的贷款平均期限在 4.6 年（约 55 个月）。Upstart 受美国各个州的最高利率法案监管，其对客

41、利率在 6.5%36%区间内浮动，对客的贷款加权平均利率为 19.01%，最终 Upstart 助贷服务收费占贷款利息收入比例为 18%。20 表表 3.3 2019 年助贷机构年助贷机构 Upstart 收取的助贷服务费收取的助贷服务费 Upstart 引流及平台费收益率 6.10%Upstart 服务费收益率 0.75%发起贷款的加权平均贷款期限 55 个月 发起贷款的加权平均贷款利率（对客）19.01%Upstart 助贷收费占贷款利息收入比例 18%数据来源：公开数据 3.3 美国助贷模式出现以“先买后付”为核心美国助贷模式出现以“先买后付”为核心的线上全流程的线上全流程链条链条式服务

42、式服务“先买后付”（Buy now pay later,BNPL）是近年来兴起的助贷模式，消费者金融保护局(CFPB)将 BNPL 定义为“分期付款”产品，具体为分四期付款的无息消费贷款，首付通常为 25%，剩下的三期每两周到期一次。BNPL于 2010 年代中期开始使用，作为在线零售购买的另一种短期信贷形式崭露头角，在全球各个国家都有许多代表性公司，例如欧洲的 Klarna、北美的 Affirm等（详见图 3.1）。21 图图 3.1 BNPL 模式的全球分布情况模式的全球分布情况 图片来源：Fincog 主页 根据美国银行估计，BNPL 的消费规模持续增长，预计到2025 年 BNPL 消

43、费市场交易总额将达到 1 万亿美元，而随着市场规模的逐步壮大，未来 BNPL 也将摆脱所谓的“新兴支付方式”，转而成长为消费者的常规支付选项。2020数字/移动钱包信用卡借记卡银行转账现金到付收费和延期借记卡先买后付借记预付卡后付款提前付款其他 2024 图图 3.2 银行和金融科技公司发起的无抵押贷款占比银行和金融科技公司发起的无抵押贷款占比 BNPL 公司通常以购物平台的形式集成在 APP/网站中。用户可以定制自己的喜好，平台会根据个人信息推送相关商品，同时用户也可以搜索商品进行全网比价。BNPL 平台利用“先买后付”的模式放贷，与银行、商家合作，在促进交易的同时帮助金融机构提升贷款业务规

44、模。因此，其收入主要包括两大部分，一方面是商家为促成贷款，会给平台公司折扣费用；另一方面是 BNPL公司为金融机构提供引流、辅助风控、贷后跟踪与催收等服务，22 放贷的金融机构会根据审核后放款的实际金额与贷款质量支付合作费用。此外，BNPL 公司会通过自身的支付渠道发放虚拟信用卡，也会带来一部分收入。BNPL 公司的 APP 与网页会集成众多购物公司的链接，点击后会跳端到商户自身的购物网站。选择商品后，消费者如果想使用 BNPL 模式付款，则需要进行以下流程：（1）选择支付方式：用户首先需要确认选择 BNPL 付款方式，随后在先买后付 APP 或者 H5 对应的支付页面会显示出对应的还款计划，

45、包括期数、每期应还款额等信息，并且需要勾选支付服务协议，点击确认并完成安全验证即可完成消费。大部分的BNPL 公司仅提供用户一种分期形式，例如 Affirm 目前支持 4期，但也有公司提供多种选择项，如 Klarna 的部分公司提供三期或四期的分期选项，消费者也可以选择 14 天、30 天或者 60天的先买后付不分期服务。（2）绑卡与身份信息填写：用户第一步应进行绑卡授信，在 APP 端会根据已有账号信息填充，在互联网端则以 H5 小页面填写身份信息（手机号、地址等）并注册绑卡，主要支持借记卡与信用卡。（3）风险核查与审批放款：用户需要提供当地国家或地区唯一的身份 ID，BNPL 公司会查询内

46、部或外源的征信信息进行风险核查，如果通过自身模型，则会进行放款，或者推给银行，让银行进行审批放款。BNPL 公司是基于每一笔订单做实时授信，23 消费者也针是对该订单申请延期付款或分期，而不是基于账户做授信。图图 3.3 BNPL 购买及分期还款交易流程购买及分期还款交易流程5 以四期为例，如果采用 BNPL 支付模式，具体的交易流程与资金流动情况如图 3.3 所示。在具体实践中，不同公司可能有差异化的做法，具体取决于金融机构与助贷机构的合作方式与权责划分。本报告以欧洲与北美的 BNPL 巨头Klarna 与 Affirm分别举例。Klarna 模式分析模式分析 Klarna Bank AB，

47、通常被称为 Klarna，是欧洲 BNPL 业务规模最大的金融科技企业。2017 年 6 月，Klarna 获得瑞典金融监 5 网址：https:/ 24 管局（SFSA）颁发的全银行牌照，跻身欧洲最大银行之列。Klarna 通过 APP 与网页的形式进行展业，其中 APP 形式使用较多，是其生态的核心。Klarna 平台会集成多家网购平台的众多商品，用户可以根据商品类别进行检索，并找到最优价格。如图 3.4 所示，在选择商品时，用户虽然还是在 APP 内操作，但是其界面顶部会显示已经跳转到其他商户界面；如果在网页版，则跳转到其他网站。图图 3.4 Klarna 购买流程购买流程 若使用 AP

48、P，用户只能选择 Klarna 支付方式，但是在网页版则可以以其他方式支付，例如 Paypal 等。在绑定付款卡方面，通过 Klarna 支付可以绑定借记卡、信用卡与苹果支付，当决定分期之后，借款界面会跳出提示，显示出借款背后的资金方。在美国，Klarna 支付方式背后的资金方是 WebBank（一家犹他州的区域性银行），并且即使客户绑定使用信用卡进行支付，其背后的实际资金来源仍为 WebBank，而不是信用卡的开户行。此外，25 Klarna 并未披露是否会对贷款承担责任，即。在欧洲，Klarna 并没有标注合作方，可能是因为 Klarna 在德国与丹麦已开始推出存款账户，逐渐使用自有资金放

49、贷。图图 3.5 Klarna 德国网页选择分期支付界面德国网页选择分期支付界面 Affirm 模式分析模式分析 Affirm 平台与 Klarna 平台在经营模式上区别不大，但 Affirm对与银行合作细节披露较多。Affirm 绝大部分贷款由 Cross River Bank（一家犹他州的区域性银行）与 Celtic 银行（一家犹他州的行业贷款公司“Industrial Loan Company”）提供资金支持。这些银行拥有审批、发放贷款的最终权力，并可以将贷款出售给Affirm。Affirm 和商业合作伙伴所签协议规定：Affirm 有义务回购所有通过平台发放的贷款，并以自己在合作银行的

50、现金存款作为担保。在实际操作中，Affirm 会回购 80%经自身平台放出的贷 26 款6。尽管银行是贷款的实际持有方，但大部分时候并不直接服务客户，而是由 Affirm 直接对接客户，提醒客户支用还款等。此外，Affirm 设立多家子公司，获得加拿大和美国许多州的贷款许可证，可以直接发放自营贷款，目前规模已达到 6 亿美元7。从助贷机构角度看，全链条助贷模式的利润空间更大，也能从助贷机构角度看，全链条助贷模式的利润空间更大，也能够吸引用户留在自有场景中。够吸引用户留在自有场景中。一方面，全链条助贷模式相较于单环节助贷合作而言，服务内容更全面、连贯，促使助贷机构相对金融机构有更强议价能力；另一

51、方面，全链条助贷模式下，引流、授信、辅助风控、贷款催收等各业务环节将形成闭环，信贷消费者数据回流有助于助贷机构迭代用户信息，进而保持提供精准服务的能力以吸引用户留在自有场景中，形成良性循环。从助贷业务整体效率来看，全链条助贷模式有利于大型互联从助贷业务整体效率来看，全链条助贷模式有利于大型互联网平台机构充分发挥场景、数据优势，从而保证服务质量。网平台机构充分发挥场景、数据优势，从而保证服务质量。由于不同机构掌握的客户群体及信息维度不完全一致，单一金融机构在不同业务环节接受不同机构的助贷服务，需要将数据进行匹配和链接，则可能出现部分上游环节机构提供信息无法被下游环节机构识别并用于客户信用判断的情

52、况。例如，拥有真实业务场景的 BNPL 公司、大型互联网公司对特定金融机构提供纯引流服务，但在辅助风控环节接受 Credit Karma（税务数据）、Lending Tree（贷款经纪）等数据来源相对单一机构的信用评估服务，则 6 数据来源：Affirm 公司 2021 年度报告 7 数据来源：Affirm 公司 2022 年度报告 27 难以基于更多维度信息对 BNPL 平台推送客户的信用进行补充性判断，从而造成变相的信息资源浪费。从信息传输的合规要求从信息传输的合规要求来看，全链条式助贷减少了个人信息来看，全链条式助贷减少了个人信息在不同机构间的传输频次，一定程度上降低了助贷合规成本以及在

53、不同机构间的传输频次，一定程度上降低了助贷合规成本以及信息泄露潜在风险。信息泄露潜在风险。根据2020 年加州隐私权法，美国在个人信息收集方面具有较为宽松的政策环境，但对个人信息传输行为有更强的约束。例如，苹果公司与谷歌都会收集电子邮件地址、联系信息（包括实际地址）、付款信息（包括银行详细信息）、交易信息、财务信息（包括工资、资产等）、政府身份证数据等8，但科技巨头们在数据使用上较为谨慎。具体来看，在做广告推送时，Apple 会在 App Store、新闻应用程序和股票应用程序上投放广告，但不会将数据出售给第三方广告商，转换至助贷服务模式中，Apple 和谷歌会根据其内部数据来帮助金融机构识别

54、用户身份，但他并不会将用户原始数据直接向外分享。根据亚马逊的“隐私声明”，该公司“不从事将客户的个人信息出售给他人的业务”。亚马逊会使用它收集的数据来更好地判断客户偏好，进而提供定制化的产品服务，但与 Apple 和谷歌不同的是，亚马逊某些不以盈利为目标的情况下会与参与交易的第三方共享客户的部分数据，例如星巴克、AT&T 等，亦或是与其他企业组织交换客户信息以进行反欺诈、管理客户信用风险，但涉及数据传输始终会有诸多限制。因此，全链条助贷模式有利 8 网址：https:/ 于降低数据传输合规成本，并降低个人信息泄露机率。3.4 国外助贷业务监管思路与实践国外助贷业务监管思路与实践 3.4.1 国

55、际上对互联网机构助国际上对互联网机构助贷服务持鼓励态度贷服务持鼓励态度 从实际效果来看，互联网平台助贷服务大幅促进了消费者的金融可得性，因而国际上监管机构对其业务经营整体上持鼓励态度。以美国为例，美国消费者金融保护局（Consumer Financial Protection Bureau，CFPB）于 2012 年推出了“催化剂计划”（Project Catalyst），旨在促进有利于消费者的金融创新。根据美国人工智能借贷平台 Upstart 及相关研究机构的测算，Upstart 的 AI 模型使服务的借款人群增加了 43.4%，批准贷款的平均年利率降低43.2%，贷款的便捷性也显著提升9。

56、凭借对金融消费者的帮助，Upstart 于 2017 年获得 CFPB 首次出具的不行动函（Non-action Letter）。不行动函由政府机构向被监管机构发出，意为不推荐监管机构对其采取法律或其他监管行动，此举有助于降低 Upstart创新产品的监管成本。随着规模不断扩张，助贷业务出现了掠夺性贷款、银行风控责任缺失等问题，不仅损害了消费者权益，而且危及金融系统的稳健性。有鉴于此，美国、英国、欧盟自 2021 年开始加大对互联网助贷业务的关注，对平台机构与金融机构合作开展信贷活动 9 资料来源：Upstart 2022 年报 Value Proposition to Consumers 部

57、分 29 提出了相关监管指引。在美国，CFPB 于 2022 年 9 月发布报告，对“先买后付”（Buy Now Pay Later,BNPL）这一信贷形式的市场趋势及其对消费者的影响进行了分析，明确并特别指出其潜在的市场风险；美国财政部在 2022 年 11 月向白宫提交了新兴非银行机构对消费金融市场冲击的评估报告，内含对银行与金融科技公司合作发放贷款的监管建议。在英国，财政部于 2021 年 2 月宣布将对 BNPL 业务进行监管，并于 2023 年 2 月就 BNPL 业务法律草案公开征求意见，建议由英国金融行为监管局（Financial Conduct Authority，FCA）承担

58、 BNPL 监管职责，预计草案将在2023 年底前成为正式法律。在欧盟，欧盟委员会于 2021 年 2 月向欧盟银行业管理局（European Banking Authority，EBA）征求对非银行互联网贷款业务的监管意见，后者在 2022 年 4 月发布的回应报告中提出了监管建议。3.4.2 重视人工智能在互联网助贷业务上的潜在风险重视人工智能在互联网助贷业务上的潜在风险 互联网助贷机构通常采用人工智能、机器学习等科技手段对数据进行加工处理，进而形成金融消费者画像，这一过程存在诸多技术风险，其中包括模型的可解释性、数据选择偏差与过度拟合、网络安全、客户隐私等问题，可能会对消费者权益甚至金融

59、系统稳定造成冲击。首先，人工智能算法模型容易得出歧视性的信贷评估结果。以美国为例，人工智能算法和模型的可解释性有可能违反其公 30 平信贷机会法案（Equal Credit Opportunity Act）和多德弗兰克法案（Dodd-Frank Act）的相关要求。美国传统线下信贷服务中，族裔不能成为信用评估参考因素之一，但人工智能技术可能会通过算法自动刻画出客户的族裔特征，从而造成隐性信贷歧视。此外，许多信贷分析模型通过机器学习技术实现了自行迭代，无需人工交互即可自我提高与改进，这给监管审查带来了极高的挑战。其次，人工智能技术中的数据选择偏差与过度拟合问题可能造成信贷风险。互联网助贷机构为金

60、融机构提供的用于客户引流与辅助风控服务的数据在样本选择上容易出现偏差，或者在模型构建中存在过度拟合，一旦这些数据和模型被扩展应用到更大范围时就会进一步放大谬误，进而引发金融系统性风险。最后，互联网助贷业务潜藏着较大的网络安全风险。金融业属于数据密集型和科技驱动型行业，对网络与信息技术的安全性与稳定性要求极高。市场上互联网助贷机构的数量与类型众多，数据管理水平参差不齐，在利用大数据为金融机构提供助贷服务的过程中可能发生运维风险（如数据丢失、数据泄露、数据非法篡改等），不仅会导致合作金融机构风控质量下降，还有损金融消费者个人信息安全。3.4.3 允许金融机构将信贷风险管理工作进行外包允许金融机构将

61、信贷风险管理工作进行外包 在美国，金融机构在尽到风险自查职责的前提下，可以将信 31 贷风险管理工作外包给第三方机构（通常为互联网助贷机构），即“责任不外包，服务可外包”。具体来看，美国机构间信用风险审查系统指引（Interagency Guidance on Credit Risk Review Systems）中明确规定，银行对信用风险评估系统的有效性与稳定性负有责任，但可以将信用风险评估工作部分或者全部外包给第三方机构。此外，美国银行业联邦监管机构于 2023 年 6 月发布 第三方关系机构间指引：风险管理（Interagency Guidance on Third-Party Rela

62、tionships:Risk Management），提出了金融机构与第三方机构进行风控合作的全周期监管要求，核心内容是银行引入第三方合作关系须进行尽职调查并厘清各方的责权利，合作期间需自行或借助外部资源持续监控第三方机构表现，以确保合作过程规范，同时采取与自身经营规模及业务复杂程度相匹配的风险管理举措。美 国 联 邦 存 款 保 险 公 司（Federal Deposit Insurance Corporation，FDIC）也要求银行在与互联网助贷机构的合作中能够尽到评估与保障贷款的责任，尤其对社区银行和区域性银行与互联网助贷机构的合作给予了更严格的审查。例如，2021 年 8月，与互联网

63、助贷机构合作较多的社区银行 Cross River Bank 接到指令，被要求向 FDIC 提交本行与第三方机构联合提供的信贷产品清单，并且聘请 FDIC 认可的独立第三方机构对信贷产品进行评估。32 3.4.4 金融金融监管部门有权对互联网监管部门有权对互联网助贷机助贷机构进行直接审查构进行直接审查 根据美国 2016 年颁布的 银行服务公司法案(Bank Services Company Act)，联邦监管机构对于为银行提供服务的第三方技术服务商具有同等的监管权力。例如，在 2017 年，联邦存款保险公司监察长办公室（The Office of Inspector General at t

64、he FDIC）审查了技术服务商（Technical Service Providers）与 19 家银行之间的 48 份合同。具体审查内容包括：第一，技术服务商是否未经授权访问或使用敏感非公开个人信息；第二，技术服务商是否有能力在遇到网络相关问题时快速反应并恢复服务；第三，不良事件发生后，技术服务商是否向银行提供事件响应报告并协助银行采取相应预防措施。此次审查结果发现，银行与技术服务商之间的合作合同大都由技术服务商起草，导致银行与技术服务商之间的权责划分不够清晰。此外，技术服务商经常使用分包商，但银行对分包商的尽职调查不充分，特别是中小银行对分包商的操作风险控制不足。根据监管要求，除非银行对

65、分包商进行与技术服务商同等标准的尽职调查，否则应禁止技术服务商使用分包商。3.4.5 将互联网助贷纳入统一的金融监管框架将互联网助贷纳入统一的金融监管框架 美国金融监管体系分为联邦与州两个层级，构建了分工明确、运转高效的监管模式。所有的国民银行以及在联邦注册的外国银行分支机构均由联邦金融管理机构负责管理。这些银行承受 33 的监管成本较高，但可以在全国范围展业。州一级的非联邦成员银行则由各州金融监管机构负责，其业务范围被限制在各州域内，若想要跨州展业则需要得到目标州的金融牌照。互联网助贷机构的业务经营与现行金融监管框架存在抵牾，其主要原因在于经由互联网助贷平台发放的贷款能够越过州际限制，服务全

66、美各个地区的金融消费者，从而规避了美国现行金融监管模式。比如，被称为美国版“花呗”的 Affirm 公司，其作为一个连接电商消费者与商家的贷款支付平台，与多家银行、消费金融公司合作开展互联网助贷业务。美国新泽西州立银行Cross River Bank 是 Affirm 的重要贷款合作伙伴之一，该银行本身不具备在美国全境展业的金融牌照，但实际上却通过 Affirm为全美各州的借款人提供贷款服务，相当于变相实现了信贷业务跨州经营。此外，有的地方性银行以金融科技公司为屏障，规避各州的消费者保护及贷款利率上限监管要求，间接向市场发放年利率超过 100%的贷款来获取高额收益。目前，美国不同监管部门对于互

67、联网助贷机构的管理办法态度各异。货币监理署（Office of Comptroller of Currency，OCC）于 2016 年 12 月发布文件 探索向金融科技公司发放特殊目的国民银行牌照（Exploring Special Purpose National Bank Charters for Fintech Companies），提出将非银行金融科技公司（包括互联网助贷机构）视为“特殊目的国民银行”（Special Purpose National Bank），其贷款业务将由联邦级金融监管机构进行管理。OCC 主 34 要有两方面理由：一是严格的联邦监管体系能够确保这些公司以安全、

68、稳健的方式运营；二是金融科技公司普遍在全国范围展业，且不同公司的业务模式和服务内容各有侧重，由联邦机构管理将有助于促进监管的一致性。此外，根据 OCC 于 2020 年发布的 实际贷款人规则（True Lender Rule），金融科技公司在与银行合作开展信贷业务时，无论其是否提供贷款资金，只要在贷款协议中被指定为贷款方，那它即为“实际贷款人”。OCC 构想的“特殊目的国民银行牌照”和“实际贷款人规则”方案一经提出便遭到多方反对。FDIC 认为，金融科技公司没有参与存款保险，将其视为国民银行会导致监管风险，并且OCC 无权指定谁是“实际贷款人”。美国联邦担保信用合作社协会（The Nation

69、al Association of Federally-Insured Credit Unions，NAFCU）与国家银行监事协会（Conference of State Bank Supervisors，CSBS）也持类似观点。面对各方质疑，最终美国国会于 2021 年 6 月投票撤销了 OCC 提出的方案。综上所述，当前国外监管部门对互联网助贷业务整体持开放当前国外监管部门对互联网助贷业务整体持开放态度，但态度，但尚未形成明确统一的监管规则尚未形成明确统一的监管规则。美国的监管思路以消费者权益保护为核心，在强调银行自主履行风险审查职责的同时，保留直接对第三方机构进行审查的权力。35 4 当

70、前国内助贷业务监管政策与主要问题分析当前国内助贷业务监管政策与主要问题分析 4.1 国内互联网贷款助贷模式监管政策梳理国内互联网贷款助贷模式监管政策梳理 我国监管部门高度重视互联网金融风险问题，近些年从支付业务、金融业务、宏观审慎监管等方面发布实施了诸多政策以进行监管和调控，其中，针对互联网贷款领域（包括助贷模式）的监管体系更是进行了大幅优化与改善（详见表 4.1）。互联网互联网贷款整体性监管方面贷款整体性监管方面，2020 年出台的商业银行互联网贷款管理办法，与后续跟进的 2021 年关于进一步规范商业银行互联网贷款业务的通知，提出了互联网贷款业务的系统化规制；2022 年关于加强商业银行互

71、联网贷款业务管理提升金融服务质效的通知 进一步明确细化了商业银行贷款管理和自主风控要求，并规定商业银行互联网存量业务整改期限至 2023年 6 月 30 日。机构管理方面机构管理方面，监管部门针对助贷市场参与主体机构颁布了特定的管理政策，非银行金融机构以小额贷款公司和消费金融公司为主；助贷机构方面则从 2021 年开始对 14 家头部网络平台金融业务进行专项整改10，以金融业务合规经营和消费者权益保护为监管重点，具体内容包括但不限于：金融业务必须持牌经营、支付“断直连”、个人征信业务通过持牌征信机构依法合规开展、10 14 家平台名单：蚂蚁、腾讯、度小满、京东数科、字节跳动、美团、滴滴、苏宁金

72、融、国美金融、陆金所、天星数科、360 数科、新浪金融、携程金融 36 在个人信息采集使用方面强化金融消费者保护机制。消费者权益保护方面消费者权益保护方面，中国人民银行金融消费者权益保护实施方法明确了金融机构消费者权益保护工作的行为规范；银行保险机构消费者权益保护管理办法严格执行行为监管，打击侵害消费者权益乱象，并构建个人信息保护制度；关于进一步加强校园贷规范管理工作的通知、关于规范整顿“现金贷”业务的通知与关于进一步规范大学生互联网消费贷款监督管理工作的通知的颁布实施，有效打击了引流对象“泛化”、助贷行为“异化”、侵犯个人隐私等市场乱象；关于警惕过度借贷营销诱导的风险提示 和 2021 年“

73、个人贷款利率降低至 24%以下”的窗口指导，主要针对“过度信贷”和“畸高利率”两大风险进行防控。信贷业务合作方面信贷业务合作方面，金融产品网络营销管理办法（征求意见稿）、征信业务管理办法和银行保险机构信息科技外包风险监管办法分别对贷款业务的营销导流、信用评估和科技外包等环节中，金融机构与助贷机构的合作形式、权责边界、行为规范等给出了具体要求。总结来看，2020 年以来，金融部门持续加强对互联网贷款助贷业务模式的监管，至今相关监管规则经过多次修订与完善，整体监管体系已经较为健全。与国外互联网贷款助贷模式监管相与国外互联网贷款助贷模式监管相比，不仅强调消费者权益保护，还在信用信息数据流转与应用、比

74、，不仅强调消费者权益保护，还在信用信息数据流转与应用、贷款业务合作具体环节方面做出了细致、数量化的监管规定，此贷款业务合作具体环节方面做出了细致、数量化的监管规定，此 37 外，既有通过对互联网贷款助贷模式的业务行为监管文件，也外，既有通过对互联网贷款助贷模式的业务行为监管文件，也通通过对过对 14 家大型助贷机构的整改行使了主体监管职能。因此，监家大型助贷机构的整改行使了主体监管职能。因此，监管体系的完善度、细致度、严格性和前瞻性明显优于国外，未来管体系的完善度、细致度、严格性和前瞻性明显优于国外，未来监管科技的应用有待加强监管科技的应用有待加强。38 表表 4.1 互联网贷款助贷模式的相关

75、监管政策互联网贷款助贷模式的相关监管政策 分类分类 政策文件政策文件 互联网贷款整体性互联网贷款整体性监监管管 商业银行互联网贷款管理暂行办法（银保监会令商业银行互联网贷款管理暂行办法（银保监会令 2020第第 9 号）号）关于进一步规范商业银行互联网贷款业务的通知（银关于进一步规范商业银行互联网贷款业务的通知（银保监办发保监办发202124 号）号）关于加强商业银行互联网贷款业务管理提升金融服务关于加强商业银行互联网贷款业务管理提升金融服务质效的通知（银保监规质效的通知（银保监规202214 号号）机构管理机构管理 小额贷款公司网络小额贷款业务风险专项整治实施方案（网贷整治办201756 号

76、）关于网络借贷信息中介机构转型为小额贷款公司试点的指导意见（互金整治办函201983 号）中国银保监会非银行金融机构行政许可事项实施办法（银保监会令2020年第 6 号）关于加强小额贷款公司监督管理的通知（银保监办发202086 号）【重要助贷机构【重要助贷机构监管监管】2021 年开始对年开始对 14 家开展互联网家开展互联网贷款助贷业务的大型互联网平台的业务整改贷款助贷业务的大型互联网平台的业务整改 消费者权益保护消费者权益保护 关于进一步加强校园贷规范管理工作的通知（银监关于进一步加强校园贷规范管理工作的通知（银监发发201726 号）号）关于规范整顿“现金贷”业务的通知（互金整治办关于

77、规范整顿“现金贷”业务的通知（互金整治办函函2017141 号）号）中国人民银行金融消费者权益保护实施方法（中国人民银行令2020第 5 号）关于进关于进一步规范大学生互联网消费贷款监督管理工作一步规范大学生互联网消费贷款监督管理工作的通知（银保监办发的通知（银保监办发202128 号）号）【窗口指导】【窗口指导】2021 年要求全部贷款产品明示贷款年化利年要求全部贷款产品明示贷款年化利率以及窗口指导个人贷款利率降低至率以及窗口指导个人贷款利率降低至 24%以下以下 关于警惕过度借贷营销诱导的风险提示（银保监会关于警惕过度借贷营销诱导的风险提示（银保监会消保局消保局 2022 年年 3 月月

78、14 日发布）日发布）银行保险机构消费者权益保护管理办法（银保监会令 2022第 9 号）业务业务合作合作 营销导流营销导流 金融产品网络营销管理办法（征求意见稿）（七部金融产品网络营销管理办法（征求意见稿）（七部委委 2021 年年 12 月月 31 日公开征求意见）日公开征求意见）信用评估信用评估 信用评级业管理暂行办法（人民银行 发改革 财政部 证监会 令2019第 5 号）征信业务管理办法（中国人民银行令征信业务管理办法（中国人民银行令2021第第 4号）号）科技支持科技支持 银行保险机构信息科技外包风险监管办法（银保监银行保险机构信息科技外包风险监管办法（银保监办发办发2021141

79、 号）号）中国银保监会办公厅关于银行业保险业数字化转型的指导意见（银保监办发20222 号）39 4.2 当前互联网贷款助贷模式主要问题分析当前互联网贷款助贷模式主要问题分析 当前国内对互联网助贷业务的监管法规已经较为完善，但部分政策仍有不够明确清晰或有待进一步商榷的内容，导致市场机构在实际业务流程中基于差异化解读和自身商业利益难以充分贯彻执行有关规定。4.2.1 金融机构与助贷机构在部分业务环节中权责边界模糊金融机构与助贷机构在部分业务环节中权责边界模糊 大型互联网平台等介入金融业务，有利于提升信贷服务效率与质量，但同时也带来了金融机构与助贷机构在部分信贷业务环节中权利与责任边界模糊的问题，

80、具体可从营销获客、收费模式和风控与科技外包三个方面来展开分析。在营销获客方面，在营销获客方面，金融产品网络营销管理办法（征求意见稿）中强化了金融机构与第三方互联网平台开展金融产品营销过程中的权责边界划分。主要体现在三个方面：（1）金融机构应当作为业务主体承担管理责任，对网络营销宣传内容的合法合规性负责，建立内容审核机制，第三方不得擅自变更金融机构审核确定的营销宣传内容；（2）第三方互联网平台经营者不得介入或变相介入金融产品的销售业务环节，如互动咨询、金融消费者适当性测评、销售合同签订、资金划转等；（3）第三方互联网平台经营者应当以清晰、醒目的方式展示金融产品提供者名称或相关标识。金融产品名称不

81、得使用第三方互联网平台名称、商标的相关字样，造成金融机构和第三方互联网平台的品牌混同。40 从调研的银行与助贷机构看，上述监管要求正在互联网贷款业务中逐步落地，金融机构在与第三方互联网平台（助贷机构）合作开展互联网贷款营销活动的过程中权责边界更加清晰。例如：（1）调研助贷机构将营销内容标准化后，经合作金融机构确认，再对外投放；（2）助贷机构与金融机构合作贷款产品的品牌隔离也在逐步推进，部分互联网平台与金融机构合作开展的互联网贷款业务重新命名为“信用购”与“信用贷”，并在营销页面中明示合作金融机构的名称。然而，仍存在两点内容需要进一步探讨：第一，“第三方互联网平台经营者不得介入或变相介入金第一，

82、“第三方互联网平台经营者不得介入或变相介入金融产品的销售业务融产品的销售业务环节”规定下的广告导流和风控初筛环节”规定下的广告导流和风控初筛边界如何边界如何确定？确定？将原本理解为“售前环节”的互动咨询和消费者适当性测评纳入“销售”范畴，这导致对互联网平台营销形式约束过多，极大地限制了互联网业务合理营销空间，不利于发挥平台机构的比较优势。第二，“小程序”究竟是否认定为商业银行自营渠道？第二，“小程序”究竟是否认定为商业银行自营渠道？在自主管理贷款的要求下，商业银行拓展自营获客渠道成为互联网贷款业务下一阶段重要目标。由于银行小程序多部署在微信、支付宝等互联网平台上，有观点认为该形式下银行与平台机

83、构的数据和技术未实现完全隔离，其安全性等级低于银行官网和手机银行 app，不应该被认定为银行自营渠道。若小程序不被认定为银行自营渠道，意味着今后商业银行必须自行开发手机银行 app，用户在网络平台发起贷款申请之后，会“跳端”至银行 app 页面完成之后的信贷业务环节。站在信贷需求者的角度，一方面，41 页面跳转会带来卡顿感，降低互联网贷款服务的便捷性；另一方面，单独下载和安装银行 app 软件会进一步影响用户体验。站在中小银行的角度，小程序渠道主要是出于增加通道的考虑，而监管部门对于助贷业务暂时没有明确决策和定位，独立开发、运营专属 app 软件需要投入的人力和资金成本过大。站在互联网平台机构

84、的角度，“跳端”会导致其场景生态内的优质客户逐渐转移至银行，基于商业利益考量会缺乏合作动力。综上，结合线下走访调研机构的情况来看，将“小程序”认定为银行自营渠道符合绝大多数市场参与主体利益。在助贷服务定价与收费模式方面，在助贷服务定价与收费模式方面，金融产品网络营销管理办法（征求意见稿）规定第三方互联网平台经营者不得通过设置各种与贷款规模、利息规模挂钩的收费机制等方式变相参与金融业务收入分成，即第三方互联网平台不能再以金融产品本金或息费收入的百分比的方式参与收入分成，其收入只能基于其提供的信息或科技服务。具体如，第三方互联网平台可以按照客户或流量计算收入，不能与金融产品的收入或利润挂钩。但硬性

85、规定硬性规定助贷服务收费模式，不符合市场化的合作机制，这可能导致金融助贷服务收费模式，不符合市场化的合作机制，这可能导致金融机构与外包服务商之间的权责利失衡机构与外包服务商之间的权责利失衡。在风控与科技外在风控与科技外包方面，包方面，商业银行互联网贷款管理办法、关于进一步规范商业银行互联网贷款业务的通知与关于加强商业银行互联网贷款业务管理提升金融服务质效的通知 系列监管文件，持续强调金融机构对风险管理职能的独立自主能力与 42 责任，此外，银行保险机构信息科技外包风险监管办法规定金融机构不得将信息科技管理责任、网络安全主体责任外包，并以不妨碍核心能力建设、积极掌握关键技术为导向，也即核心风控系

86、统不能外包。从调研的银行与助贷机构看，金融机构在与助贷机构合作开展互联网贷款业务过程中的独立自主性明显增强。例如：（1）在授信审批环节，过往存在由助贷机构自主决策贷款授信额度与利率定价，后续仅是通知合作银行决策结果并要求银行发放贷款的情况。目前基本已经改为助贷机构向合作银行提供授信额度与利率定价建议，最终由合作银行自主决策确定实际授信额度与利率水平；（2）身份验证环节，目前助贷机构会基于自身的身份核验与反欺诈系统做初步核验，并将相关基本信息与核验结果传输给合作银行，由合作银行独立进行最终自主核验；（3）在合同签订环节，目前贷款合同由合作银行自行配置模板决策内容，助贷机构仅提供渠道和传输、展示技

87、术支持，最终合同由合作银行签署留存为准。根据目前互联网贷款助贷模式中金融机构风控管理和科技外包的整体现状，本报告提出两点担忧与思考：第一，强调金融第一，强调金融机构在助贷业务合作中的主导地位是没有问题的，但目前“自主机构在助贷业务合作中的主导地位是没有问题的，但目前“自主风控”的定义和边界不够清晰，导致银行“独立自主”的经营要风控”的定义和边界不够清晰，导致银行“独立自主”的经营要求在助贷业务合作各环节中被泛化求在助贷业务合作各环节中被泛化。除几家全国性大型银行之外，国内绝大部分银行没有在营销、风控、产品、运营、技术等 43 所有方面都形成绝对闭环的能力，因而过度强调金融机构独立自主的政策导向

88、一方面不具实操性，另一方面容易进一步强化头部银行垄断优势，不利于中小银行健康发展。第二，我国数字经济第二，我国数字经济发展走在世界前列，实践中对机构合作和数据开放需求越来越强发展走在世界前列，实践中对机构合作和数据开放需求越来越强烈，监管政策和部分市场主体的理念过于审慎保守容易导致行业烈，监管政策和部分市场主体的理念过于审慎保守容易导致行业创新力度相对海外市场有所滞后创新力度相对海外市场有所滞后。一方面，我国在数字经济和数字金融领域具有先发优势，理应秉持更加开放的态度去积极探索跨机构合作和数据开放领域的创新模式与机制；另一方面，监管政策在规范助贷业务发展时过于“保护”金融机构，不利于金融机构与

89、科技公司间的市场化竞争，且实则导致风险进一步向金融机构聚集。从世界范围来看，金融机构向消费者提供资金借贷服务，而大量营销和风控等职能使用第三方机构的 SaaS 服务是非常常见的。4.2.2 互联互联网贷款集中度风险管理长期来看不利于实现助贷网贷款集中度风险管理长期来看不利于实现助贷业务降本增效业务降本增效 为进一步促进互联网贷款业务健康发展，切实防范金融风险，关于进一步规范商业银行互联网贷款业务的通知针对金融机构与助贷机构合作发放贷款明确了两项集中度限制，即商业银行与单一合作方发放的本行贷款余额不得超过一级资本净额的 25%，同时商业银行与全部合作机构共同出资发放的互联网贷款余额，不得超过全部

90、贷款余额的 50%。监管部门提出该规定的 44 初衷在于促进商业银行精细化管理水平，防止互联网贷款业务重要风控环节过度集中于单一助贷机构，从而导致商业银行风控管理空心化，此外，更是为了防止单一大型助贷机构同时深入对接多家金融机构，导致不同金融机构信贷业务长期遵循同一风控模型，容易引发金融市场信用风险共振。从调研的商业银行来看，目前股份制商业银行均同时与数家市场上主流的助贷机构有信贷业务合作，且对助贷机构推送客户的信贷申请通过率大致在 50%60%之间，因此风控模型共振带来的潜在金融与社会风险问题概率较小。根据两项集中度定量管理指标进行简单测算，假设一家金融机构开展合作互联网贷款业务规模达到总贷

91、款规模的 50%上限，在单一合作机构贷款规模的25%一级资本限制下，大约需要与 10 个左右的助贷机构合作，这无疑避免了金融机构对合作助贷机构的过度依赖，但如此一来也导致优质助贷机构无法通过市场竞争提升单一合作银行的业优质助贷机构无法通过市场竞争提升单一合作银行的业务份额，从而削弱助贷机构提升服务质量，降低收费成本的务份额，从而削弱助贷机构提升服务质量，降低收费成本的意愿，意愿，不利于金融机构通过加大与优质助贷机构合作实现助贷业务降不利于金融机构通过加大与优质助贷机构合作实现助贷业务降本增效的效果本增效的效果。4.2.3 助贷机构加入信贷服务市场，提升行业经营效率的同助贷机构加入信贷服务市场，

92、提升行业经营效率的同时也将客观上提升金融消费者融资成本时也将客观上提升金融消费者融资成本 大型互联网平台、数据经纪商等助贷机构加入互联网贷款行业，信贷业务环节和分工更加细致，市场参与主体增加，金融消 45 费者得到更加专业、高效服务的同时，其融资成本也一定程度上有所增加。我国金融活动始终坚持以人民为中心的发展方向，监管部门为降低消费者综合贷款成本，2021 年起要求全部贷款产品明示贷款年化利率，并窗口指导个人贷款产品年利率降至 24%以内。另外，就是限定助贷机构总分润比例。从金融消费者的角度来看，其一定会享受到比现在更低价格的金融服务，但对于金融机构及助贷机构来说，资金方价格维持不变、运营成本

93、无法进一步压缩的情况下，则助贷机构的盈利空间会极大地收缩，这将严重打击助贷机构的经营积极性。从互联网贷款业务助贷模式的服务对象来分析，更多的难以在传统金融体系中获得信贷服务的下沉客户群体，他们事实上是愿意以相对更高的价格去获取专业信贷服务的。因此，24%的综合贷款利率上限是否有助于维持长的综合贷款利率上限是否有助于维持长尾客户和小微企业获取金融服务的长期连续性还需进尾客户和小微企业获取金融服务的长期连续性还需进一步讨论一步讨论和验证和验证。4.2.4 个人信用数据“断直连”与针对第三方平台机构的数个人信用数据“断直连”与针对第三方平台机构的数据安全管理规定，在短期之内对各市场主体均有一定冲击据

94、安全管理规定，在短期之内对各市场主体均有一定冲击 征信业务管理办法 要求将用于判断贷款人信用状况的替代数据（包含对应的信用评分等数据）纳入信用信息范畴，信用信息采集、整理、保存、加工，并向信息使用者提供需要通过持牌征信机构，在 2023 年 6 月 30 日之前断开助贷机构与金融机构之间的信用信息数据直接连接。虽然当前助贷机构与金融机构均 46 在按照监管要求进行“断直连”的整改落地，但是从长远看，将所有替代数据“一刀切”地纳入征信监管范畴不仅会在个人征信公司的数据管理方面造成压力，还会影响信用评估行业各类机构数据分享的积极性，不利于替代数据在互联网贷款领域充分发挥数据价值。此外，监管规定金融

95、机构利用第三方互联网平台网络空间经营场所，应当防止第三方互联网平台非法破解、截留、存储客户信息和业务数据，再结合小程序可能不被认定为银行自营渠道，则意味着贷中和贷后的业务数据将不再自动回流至平台机构，这不便于助贷机构直接提供资金支用审查、贷后催收等增值服务。总结来看，个人征信公司在审查、管理全行业信用数据方面个人征信公司在审查、管理全行业信用数据方面存在较大压力；助贷公司数据分享积极性降低，为金融机构存在较大压力；助贷公司数据分享积极性降低，为金融机构直接直接提供增值服务的能力减弱；金融机构仅凭借助贷机构提供的客户提供增值服务的能力减弱；金融机构仅凭借助贷机构提供的客户综合风险评分难以积累客户

96、数据资源，从而影响自身风控能力建综合风险评分难以积累客户数据资源，从而影响自身风控能力建设；金融消费者短期之中获取所需信贷服务的性价比降低设；金融消费者短期之中获取所需信贷服务的性价比降低。4.2.5 在强化金融机构主体责任的过程在强化金融机构主体责任的过程中约束业务流程细中约束业务流程细节，容易导致金融业务和风险过度向金融机构倾斜，不符合政策节，容易导致金融业务和风险过度向金融机构倾斜，不符合政策保护消费者权益的初衷保护消费者权益的初衷 助贷机构绝大多数为科技平台和数据服务公司，一方面由于是“非持牌金融机构”而受到较少监管约束，另一方面凭借场景、47 数据以及技术优势等在与金融机构合作中变相

97、掌握定价主导权，因而过往助贷机构与金融机构在合作中权责边界模糊，导致出现了不少诱导或者误导消费者过度借贷、制定不合理高利率、暴力催收、个人信息泄露等侵害消费者权益的行为。为加强金融消费者权益保护，监管机构自 2021 年以来密集出台了一系列行为与主体监管措施，主要包括以下四个方面：（1）限制对大学生这类特定人群的互联网贷款供给；（2）加强对贷款营销行为的规范，包括信息披露、适当性评估、侵害消费者权益行为认定等方面；（3）引导整体互联网个人消费贷款利率下降至 24%以下；（4）明确金融机构与助贷机构在合作开展互联网贷款营销过程中的权责边界。随着上述监管措施落地，基于公开数据与助贷机构及金融机构调

98、研信息，发现以大型互联网平台为代表的大型助贷机构与合作金融机构基本停止向大学生发放贷款；个人互联网贷款业务投诉量得到稳定控制（详见图 4.1）；助贷机构平均贷款利率显著降低（详见图 4.2）；大型助贷机构以各种形式加大消费者权益保护力度，比如蚂蚁集团 2021 年推出账单助手功能，引导用户理性借贷。48 图图 4.1 银行业消费者个人贷款业务投诉量（件）银行业消费者个人贷款业务投诉量（件）数据来源：银保监会 图图 4.2 上市助贷机构平均贷款利率上市助贷机构平均贷款利率 数据来源：公司财报 目前，互联网贷款行业的整体消费者权益保护水平有所提升。监管体系以强化金融机构主体责任为原则，在业务形式上

99、要求突出银行直接对客表达，但实际上对业务流程做过多细致的规定，极大地限制了合作机构的业务空间，不利于明确助贷业务风险承担，则金融消费者难以得到最优的信贷服务，这实际上是对其权益的最大损害。强调金融机构在互联网贷款助贷模式中的主体管理责任，并不意味着助贷机构不需要承担助贷业务风险，相 49 反，助贷机构在数据合规、风险定价、消费者保护方面等方面相较于金融机构（尤其中小银行）而言具备更强的技术实力。现行的一系列监管措施，从银行自主风控、合作机构集中度、联合贷从银行自主风控、合作机构集中度、联合贷款出资比例等维度进行全款出资比例等维度进行全方位管控，严格要求银行侧在业务开展方位管控，严格要求银行侧在

100、业务开展中的主导地位，促使金融业务向银行倾斜的同时，也迫使银行承中的主导地位，促使金融业务向银行倾斜的同时，也迫使银行承担更大助贷业务风险担更大助贷业务风险。5 政策建议政策建议 5.1 现有助贷业务监管框架已经相对全面，在强调金融机构现有助贷业务监管框架已经相对全面，在强调金融机构承担信贷主体责任的同时，给承担信贷主体责任的同时，给予其足够的业务自主裁量权，引导予其足够的业务自主裁量权，引导金融机构与互联网助贷企业充分发挥比较优势，切实保护金融消金融机构与互联网助贷企业充分发挥比较优势，切实保护金融消费者权益费者权益 尽管我国监管部门对助贷业态尚未给出清晰的决策和定位，但相较于国外而言，在互

101、联网贷款业务以及助贷具体合作环节的政策指引中已经做出了相对细致和严格的规定，因此在短期内进一步增加限制性规则的必要性不高。目前，金融机构与助贷平台企业在营销、风险管理、数据流转等信贷合作环节中仍存在权责边界模糊的情况，但这并非由相关监管规则空白所导致，相反地，过度约束业务流程细节，容易打击助贷企业的业务积极性，并限制其科技实力的发挥质效，促使金融业务和风险过度向金融机构倾斜，最终损害金融消费者的实际利益。因此，监管部门应在强调金融机构履行风险审查职责、50 承担信贷主体责任的前提下，引导金融机构充分发挥自主能动性，根据自身业务规模、科技实力选择信贷业务合作对象，在具体业务环节中合理平衡业务发展

102、与风险管控。最终，在推动金融信贷产品与服务创新的同时，强化各方的风险管理能力，切实保护金融消费者权益。5.2 深化监管科技发展以提升监管效能，防范人工智能在互深化监管科技发展以提升监管效能，防范人工智能在互联网助贷业务中的潜在风险联网助贷业务中的潜在风险 人工智能在互联网助贷业务中的应用带来了巨大的便利性和效率提升，但与此同时，它也伴随着一系列潜在的风险和挑战。监管部门在完善监管原则的基础上，应深化监管科技在助贷领域的应用。一是一是建立多维度风险评估模型，综合考虑信贷风险、数据隐私风险、模型失控等多个方面，通过数据分析和机器学习算法，识别潜在风险并提供预警，这有助于监管部门更好地把握整个助贷市

103、场的动态，并及时采取措施来规避潜在风险。二是二是要求互联网助贷平台提供更全面、透明的数据披露，包括贷款利率、数据采集和使用方式、风控模型等方面的信息。这不仅能增加市场透明度，也有助于监管机构更好地监督和评估人工智能模型的运作情况。三是三是监管部门需要建立更为严格的合规性监管制度，确保互联网助贷平台在人工智能应用方面符合法律法规的要求。此外，对于涉及人工智能决策的模型，监管机构应当加强技术审核，确保其符合公平、透明、不歧视等原则，避免因模型偏差或 51 歧视性数据而带来风险。四是四是监管部门应加大对监管科技的投入，提升数据分析、人工智能监管等技术水平。五是五是促进互联网助贷行业自律，鼓励行业主体

104、建立更完善的风险管理和内部控制机制。同时，跨部门合作也是提升监管效能的重要手段，监管部门应与科技公司、学术界等多方合作，共同研究监管科技在助贷领域的应用，分享技术、数据和经验，提升监管水平。5.3 替代数据“断直连”不利于金融机构与助贷机构合作发替代数据“断直连”不利于金融机构与助贷机构合作发挥数据要素在互联网贷款领域的价值，长期应探索构建多层次征挥数据要素在互联网贷款领域的价值，长期应探索构建多层次征信市场监管体系，提升数据要素使用效率与价值信市场监管体系，提升数据要素使用效率与价值 短期应急方面，短期应急方面，一是一是在征信业务管理办法基础上尽快出台操作指引，对信用数据进行分类，并在此基础

105、上细化分类监管措施，不“一刀切”阻断金融机构与市场服务商的数据连接。同时尽快给出符合要求的新业务模式案例样板供市场机构参照。此举一方面可降低对所有数据、业务环节、机构主体一刀切“断直连”带来的负面冲击，另一方面也有助于真正提升征信业务管理办法实施的可操作性。二是二是适当延长征信业务管理办法过渡期安排，给市场提供一个更加平稳的业务调整环境。三是对市场仅有的两家持牌征信公司加强指导和监管，理顺市场机制。两家公司需接纳所有市场机构数据向金融机构的输入，具有明显的市场优势地位。建议在竞争性市场未形成的情况下，对两家公司与其他众多市场机构的合作采取政府指导定价，在确保金融机 52 构最终成本不增的同时，

106、为其他市场主体保留合理利润空间，一方面维持良好的行业生态，另一方面防止交易环节增加向消费者转嫁负担。中长期根本解决问题方面，中长期根本解决问题方面，一是一是适当增设持牌个人征信公司，促进市场适度竞争，提升服务质量。可考虑借鉴国外经验，分设全功能和部分功能（专业性）两种牌照，推动建设囊括丰富数据机构、满足不同市场主体需求的多层次征信市场体系；二是二是健全征信业相关法律，在更高法律层级上增强对市场各参与主体的权益保障和约束力，为构建覆盖全社会的征信体系夯实法治基础。三是三是鼓励行业积极探索多类型的数据共享模式，比如数据交易所逻辑汇聚和一点接入、隐私计算等，调动市场各方、尤其是公共数据服务机构信息共享的积极性。通过以上方式，推动构建更加多元活跃的信用数据要素市场，更好地发挥数据要素在信贷行业的价值。