此前，喬楊曾任職Discover風險策略及數據建模負責人、京東數科和美國ZestFinance公司合資成立的金融 科技 公司ZRobot擔任CEO，並兼任京東數科信用管理部總經理。在京東任職期間，他曾經和團隊打造了京東內部的個人用戶信用評分體系“小白信用”，為業內所矚目。
近日，亦有消息傳出，原京東 科技 副總裁、個人風險管理中心總經理程建波將出任樸道征信有限公司（以下簡稱“樸道征信”）總經理壹職。在此前，程建波所帶領的風控團隊長期“護航”京東白條的運營，在消費金融大數據風控領域積累了實戰經驗。
金融助貸的江湖也許很小，來來往往都是熟人。但對於整個助貸行業來說，其在整個業務模式中占據已久的流量數據、風控、甚至客服，未來或都將在監管指引下回歸到銀行等持牌金融機構手中去，這個“上岸”的過程或將更為漫長。
行業起伏
李力是在2020年末下定決心離開互聯網行業的。2018年，他從壹家股份制銀行信用卡中心跳槽到壹家互聯網大廠的消費金融業務任職產品經理，告別管理僵硬的銀行後，最初壹段時間，周圍全是90後員工的互聯網工作氛圍讓他感到更輕松自由，薪酬收入從賬面上來看也高於此前在銀行的水平。盡管如體檢、醫療報銷等壹些隱形福利縮水了，但對他這個身體 健康 的年輕人來說，這些都不是排在首位的問題。
然而，最初的新鮮感過去之後，李力發現，這種以聯合貸為主要模式的純線上個人消費信貸業務有點“沒勁”。整個商業模式、產業鏈已經十分穩定地定型，從BD（商務）到產品、運營、客服各司其職，每個人都只是流水線上隨時可以被替代的壹顆小螺絲釘，日子久了，自己似乎只是某壹個節點上的“熟練工”，個人能力提升與職場晉升都難以看到希望。
但在2019年上半年，整個行業依然處於上升期，銀行、消費金融公司、小貸公司等資金方對消費信貸的需求極大，源源不斷地提供著低廉的資金來源，反而是平臺方在資產端，獲取流量來源方面顯得捉襟見肘，整個業務和團隊依然沈浸在紅紅火火的氣氛中。
2018年-2019年，公開數據可見，360、趣店、樂信三家美股上市的金融 科技 公司，在貸余額壹路高歌猛進，這或可作為聯合貸、助貸行業發展趨勢的壹種參考。其中，趣店在2019年明確提出了以“開放平臺”模式的助貸業務。
李力現在回憶起來，行業氣氛的轉折點發生在2019年下半年，在杭州，業內壹些比較大型的第三方數據公司的爬蟲業務關停，業務負責人被帶走調查。有部分合作銀行開始要求導流時說明用戶數據來源，盡管當時銀行更多是“形式上”的要求以滿足監管，但也給行業敲響了警鐘。
還在2019年上半年的時候，陳明所在的公司剛剛從P2P的行業整頓裏轉到了做現金貸，公司擁有壹張網絡小貸牌照，有部分自營的放貸，也有和銀行、消金公司等合作的聯合貸款業務，規模在行業內算腰部企業。陳明認為這不夠安全，他希望能跳槽去消費金融公司或銀行，因為他覺得“體制內更安全”。
同壹時間，陳明所在的公司剛剛艱難地處理掉了P2P的業務，按照監管的意向，轉為以聯合貸和助貸模式為主的業務。但下半年，第三方數據公司“出事”，他敏銳地意識到，監管對數據信息的風暴已經開始了。
但誰也沒想到，2020年突發的新冠疫情，將監管和行業間的暗流湧動按下了暫停鍵。
作為某個線上消費貸產品的運營人員，張悅在2020年上半年看到了太多“人間真實”——有用戶為了逃避還款，偽造自己確診新冠肺炎的診斷證明書，但實際上其所在的地區新增病例數據情況，稍加核實就能查到。有用戶為了幾千元的欠款，自駕車從天津趕來北京，強行“約見”業務負責人。有用戶為了幾百元欠款壹再申請延期還款不成，威脅客服人員要跳樓……
在用戶的經濟和情緒都出現很大波動的情況下，個人消費信貸市場增長幾乎停滯，而大數據被更廣泛地運用到抗疫中，各家銀行的線上無接觸信貸產品進入了突發猛進式的發展階段。在疫情對經濟影響逐漸減退的下半年，行業上空的陰霾似乎也逐漸散去，到了下半年，張悅的感受是從壹線客服發來的高危投訴趨緩，業務量也在平穩恢復中。
2020年7月份，銀保監會發布了《商業銀行互聯網貸款管理暫行辦法》，有金融 科技 公司將這壹規範性文件解讀為利好，“新規最大亮點是充分肯定了助貸市場和機構的作用，並鼓勵商業銀行以合作方式吸收新技術推動信貸行業變革與創新，這對頭部金融 科技 平臺是重大利好。”
但緊接著，2020年8月最高法公布的《關於審理民間借貸案件適用法律若幹問題的規定》中，將4倍LPR（壹年期貸款市場報價利率）作為民間借貸利率的司法保護上限，又把利率紅線劃到了更緊的位置。在此後的幾個月時間裏，各地出現了壹波“反催收聯盟”，深陷黑網貸、民間借貸高息陷阱的人群，將最高法的規定視為擺脫債務的救命稻草，這種情況也壹度蔓延到與銀行、消費金融公司有關的借貸糾紛中去，盡管最高法是針對非金融持牌的“民間借貸”做出的規定，但持牌金融機構在輿論和道義層面依然感受到了壓力，而且越是處於行業頭部，重視品牌口碑的機構，壓力越大。
對有消金牌照“護體”的助貸機構來說，自營的資產貸款利率上限還能盡量往24%（此前的“高利貸”紅線）靠攏，而在助貸業務模式中，有的持牌資金方已經開始要求按照4倍LPR的上限來設計。
陳明看到，其所在公司的目標客群多是藍領、下沈人群，其個人財務的抗風險能力差，這些特征都被疫情放大了，疫情下萎縮的市場需求和壓低的利率定價空間，極大地壓縮了中小型助貸平臺機構的獲利和盈利空間。他開始積極尋找“下家”，最優目標是進銀行。
2020年10月，兩家頭部平臺機構上市接連折戟。整個行業的監管預期、市場口碑急轉直下。
2020年第四季度裏，與多次來自央行、銀保監高層對互聯網金融無序創新、推高融資成本、濫用信息數據等方面問題的公開批評壹起而來的，還有《網絡小額貸款業務管理暫行辦法（征求意見稿）》的出臺。
這份重磅的監管文件直指互聯網平臺機構超範圍利用網絡小貸牌照，用聯合出資的方式，采用3：7甚至1:99的杠桿率放大信貸資金等問題。
在那以後，李力發現，他手頭的合作銀行開始集中縮量，聯合貸停止新增，甚至有的銀行幹脆就停止放款了。
“互聯網的金融前景堪憂。”當時，李力做出了這樣的判斷，開始積極尋求銀行、消費金融公司的跳槽機會。
另壹方面，凍結多年的消費金融公司、直銷銀行牌照開始放行，“監管也傾向於讓持牌金融機構進行金融創新。”2020年末，某外資投行機構通過座談會向壹些來自地方互金協會、國務院發展中心、金融監管研究機構等等的專家請教對互聯網貸款以及金融 科技 監管的看法。專家們的核心觀點包括三個方面：第壹，互聯網反壟斷和數據戰略是中國收緊金融 科技 的背後原因；第二，居民部門杠桿率高企，監管對消費信貸會有所約束；第三，網絡貸款的監管將更加嚴格。
2021年上半年，在行業內大大小小的平臺機構還在將聯合貸轉助貸的過程中，李力、陳明已經分別離開了互聯網平臺公司，陸續入職了銀行系的消費金融公司。
助貸與中小金融機構風控博弈
2021年7月7日，部分平臺機構收到央行征信管理局的郵件，要求按照“平臺-征信機構-金融機構”的業務合作流程圖進壹步完善整改方案。要求“平臺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、平臺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、個人畫像評分信息等名義直接向金融機構提供，須實現個人信息與金融機構的全面‘斷直連’。”
要理解這壹新的規定，需要厘清現有的助貸業務中，平臺與金融機構之間的合作關系。
據此前中國人民大學中國普惠金融研究院發布的《助貸業務創新與監管研究報告》（以下簡稱《助貸報告》），助貸業務的各個參與主體的合作流程包括貸前合作、貸中合作、貸後合作。
《助貸報告》指出，在貸前合作中，各參與主體需完成獲客與初篩、客戶引流等步驟。獲客與初篩方面，助貸機構可以通過純線上或者線上線下結合的方式觸達借貸客戶，並且在推送給資金方之前運用大數據、人工智能等 科技 手段對借貸客戶進行初篩和風控，篩選出符合資金方前置條件的目標客群。“客戶引流方面，助貸機構在篩選出目標客群之後，將借貸客戶的信用評分、授信建議等信息推給銀行等資金方。”
據壹位金融 科技 公司人士透露，7月7日央行的郵件要求整改的環節即主要針對這壹貸前獲客引流的環節，要求平臺機構和資金方強化此過程中對央行數據報送的完整和詳細程度。
在“直連”模式下，平臺與金融機構之間直接傳遞用戶信息。而在央行要求的斷直連模式下，引入了征信機構，實現“斷直連”。
然而“牽壹發動全身”的關鍵是，“直連”模式下，信息數據質量與平臺機構的導流服務收入是直接掛鉤的。
目前市場中助貸業務的收費普遍采用的是資金方收取全部費用，再將服務費和返息部分返還給助貸機構或者增信機構。例如今年4月，美股上市公司信也 科技 表示，正在全面轉向助貸分潤業務模式。此前，360數科也已宣布正在不斷提升其“輕資本”助貸模式的業務比重。
接受了這種合作模式後，銀行和金融 科技 公司的***同目標將被緊密捆綁：盡快且盡可能多的實現利潤，同時要控制好不良。在此種模式下，助貸平臺實際上會在內部首先做壹道風控篩選，用自己的信用評價邏輯將用戶匹配到合適的資金方，用壹些無法過關的數據“濫竽充數”，損害的將是雙方的***同收入。
即是說，在用戶數據“直連”的情況下，數據質量也與商業收入隱性的掛鉤。那麽，“斷直連”後，金融機構無法直接核驗平臺傳輸給征信機構的原始數據，放貸收入、不良資產需要自負其責。
金天認為，“斷直連”後，在銀行和平臺直接強化了征信機構的存在，其影響至少包括：平臺無法直接輸出自己沈澱的客戶數據，而只能給到經過征信機構處理過的數據，從而更好地保護客戶的隱私數據安全；征信機構實行嚴格的持牌經營，擡高了壹般性市場機構參與助貸、聯合貸的門檻；鑒於平臺作用的弱化（很難再直接把控客戶質量），原有的商業模式，特別是收費模式可能面臨較大變化，如果潛在收益明顯降低，可能進壹步降低平臺參與助貸、聯合貸的意願，從而改變市場生態。
在去年7月的《商業銀行互聯網貸款管理暫行辦法》中，實際上對助貸業務是有所松綁的，明確商業銀行除了核心風控環節需獨立自主外，其它環節均可與第三方公司合作。具體合作內容包括：營銷獲客、聯合貸款、風險分擔（聯合貸款方和分擔方須為持牌機構）、信息 科技 、逾期催收等等。
但在今年2月20日，銀保監會發布《關於進壹步規範商業銀行互聯網貸款業務的通知》，堅持“落實風險控制要求。商業銀行應強化風險控制主體責任，獨立開展互聯網貸款風險管理，並自主完成對貸款風險評估和風險控制具有重要影響的風控環節，嚴禁將貸前、貸中、貸後管理的關鍵環節外包。”
在這壹從依賴外部風控到打造自身核心風控的過程中，對中小銀行自身的數據 科技 、風控管理水平考驗猶大。
由於規模較大的助貸平臺接入了多家資金方金融機構，通過率高、放款速度快的資金方就有可能分配到更多的用戶，並且在助貸業務中，引入融資擔保、保險機構作為增信，或通過助貸平臺保證金、兜底回購的商務協議形式，資金方機構實際上享受到無風險收益，真實的風控機制和水平並無太多“實戰”經驗。
壹位互聯網民營銀行行長在今年上半年的某次行業活動中，開誠布公地談到了這個難題，老生常談的獨立風控的問題。監管機構為了獨立風控對於銀行業等金融機構苦口婆心，從最初2017年141號文，到最新的互貸新規的頒布，對於獨立風控這個事情強調很多次，但是真正思考壹下，最近幾年對民營銀行來說，對後來發展的這些規模小壹點的銀行，沒有自己流量的中小銀行來講，“我們究竟有多少能力能夠做到自主風控，在信用評分，反欺詐，貸後管理有多少能力，監管部門要理清，平臺歸平臺，銀行歸櫃臺。”
那麽，多年來監管苦口婆心的“獨立風控”，中小金融機構做好準備了嗎？
（應受訪者要求，文中陳明、張悅、李力為化名）