我知道纯线上的互联网联合贷款合作流程主要包括贷前的营销获客环节, 贷中的风控授信、电子面签、资金拨付环节以及贷后的管理和本息偿还环节。
1.营销获客
在贷前合作环节,合作双方可以同时进行营销获客,具体哪一方主要负责获客, 双方需要根据实际情况商议决定。但在实践中,拥有互联网平台场景的一方 (以下称 其为 “互联网联合贷款合作机构”),如依靠腾讯场景的微众银行和依靠阿里场景的网 商银行等,在获客方面更加具有优势。依托其各自股东生态中的商业场景、客户流量、 数据沉淀,并通过大数据和人工智能等手段,这些机构能够相对容易地触达有贷款需 求且信贷资质良好的潜在客户,并将这些客户推送给银行进行评估,与合作银行分享 申请者授权过的申请信息、基本资料及相关风险评估结果。而银行往往会将征信数据分享给互联网联合贷款合作机构。合作双方根据自身风险偏好、准入标准以及政策规 则分别独立对客户的信用状况、偿债能力、风险等级等方面进行评估,各自做出独立 信贷决策,最终对双方都审批通过的客户给予联合授信。
在营销获客环节,合作双方都会在相应产品中,向客户充分披露贷款信息,包括 贷款主体、贷款条件、实际年利率、年化综合资金成本、还本付息安排、逾期清收、 咨询投诉渠道和违约责任等基本信息。合作之初,客户的审核通过率一般较低。随着 业务的持续进行,双方会定期调整风控模型,并对双方都能接受的客户标准有更加清 晰的认识,客户的审核通过率会不断升高。实际上,如果合作双方客户的匹配度不高, 会对客户征信造成损失,客户获得一笔金融服务,却被多个金融机构进行征信查询, 这在一定程度上提升了客户日后在银行贷款的难度。因为有些银行对查询次数有要求, 比如某贷款产品可能要求最近一个月内最高征信查询次数不得超过四次,如果借款人 的查询次数太多,会被银行认为是负债压力大,影响信贷通过率。
2.出资比例
在出资比例方面,互联网联合贷款合作双方会根据实际情况进行协商。一般情况 下,传统银行由于具有资金优势出资比例较高;而互联网联合贷款合作机构由于受到 自身资本金的限制,出资比例较低。银行如果信任平台信用评估结果或对资产的渴求 的程度高,出资比例往往比较高;如果银行认为合作的风险比较大,则会要求合作机 构的出资比例相对高一些。
就出资比例方式而言,市场上既有固定出资比例也有浮动出资比例。固定出资比 例即对于每一笔授信,合作双方都按照协商好的比例自行拨付,而浮动出资比例则是 对各自不同的客户按照风控结果和各自风险承受能力来安排出资比例。如果银行的评 估结果认为客户风险很低,则出资比例会高一些;如果评估结果显示客户为高风险, 银行出资比例会少一些。从这个角度看,互联网联合贷的出资比例实际上也是风控的 一种措施。

3.风控机制
互联网联合贷款的主要优势之一就是合作机构双方通过信息共享来更好地进行风 控,在获得客户授权、保护客户隐私的前提下进行必要的数据共享。银行拥有客户的 强金融数据 (如客户的收入流水、资产负债、信用历史等),互联网联合贷款机构则大 多拥有客户在互联网平台上的行为数据,合作双方的数据辅之以人民银行的征信数据、 第三方数据 (如税务、法务、工商、医保)或过往留存下来的数据,则能够相对全面 地对普惠金融客户的风险进行评估。
在实践过程中,不同的合作主体数据的开放程度不同。有些银行不将任何数据分享给互联网联合贷款合作机构,只向其说明客户审核未通过的原因;合作机构也不将 客户在平台上的交易结算数据直接分享给银行,而是为银行提供申请、贷款信息以及 风险评估结果。有的合作机构之间数据开放程度可能相对高一些,双方甚至可以联合 建模。尽管出资机构可以利用合作方的数据进行辅助风控,但是合作机构具有独立决 策权和独立的风控体系。出资方按出资比例承担相应风险,不要求其他机构进行兜底 或者担保。在贷款发放前,合作双方均可通过移动互联网大数据手段监控用户的账户 风险、信用风险和交易风险,对存在风险的客户选择拒绝发放贷款。
4.清算账户的运用与利润分配比例
审核通过的客户可进行电子面签,为顾及用户体验,客户只需在互联网联合贷款 合作双方中的一方进行电子面签,但是合同上会充分披露合作机构信息并强制客户阅 读。面签后,客户可在核准的额度内在线支用贷款。每笔贷款均由合作机构与金融机 构按照约定比例分别出资、统一发放。贷款发放账户既可能是客户在银行或合作机构 的账户,也可能是通过第三方支付账户发给客户。无论是哪种账户,客户感知上都只 是收到一笔贷款。
客户进行本息偿还的账户既可能是发放贷款的账户,也可能是另外一个独立账户, 即收支两条线。在利润分配的过程中,分润按照双方的出资比例以及在贷款环节中承 担的成本进行分配。例如,如果互联网联合贷款合作机构在营销获客和贷后管理方面 承担主要的角色,付出了更多的成本,在分润过程中不仅可以获得相应的贷款利息, 还可以获得一定的技术服务费。
5.贷后管理
在贷后管理环节,互联网联合贷款合作双方通过建立风险监测预警模型以及自身 风险管控策略,进行动态监测管理,对客户违约可能性进行实时预警,并引入必要的 人工核查的干预。及时与合作金融机构交换高风险客户等信息,对高风险客户实时采 取降额、清退等方式进行管控。针对催收策略,双方共同商议决定,既可以同时进行 催收,也可以委托更加了解客户的一方首先开展催收,并将催收信息、结果及时同步 合作金融机构。双方定期对催款回收效果及策略进行回顾,动态调整催收策略。对于 催收无效的贷款,双方共同商议不良资产处置办法.