助贷断直连模式定义、政策背景及影响有哪些？

助贷“断直连”或冲击消费金融格局。

1. “断直连”是什么？

2021 年 4 月 29 日，人民银行、银保监会、证监会、外汇局等金融管理部门（以下简称金融监管部门）联合对 13 家 从事金融业务的网络平台企业进行监管约谈，由此开启了助贷领域“断直连”模式。按照个人征信业务整改工作要求， 平台机构在与金融机构开展引流、助贷、联合贷等业务合作中，不得将个人主动提交的信息、平台内产生的信息或从 外部获取的信息以申请信息、身份信息、基础信息、个人画像评分信息等名义直接向金融机构提供，须实现个人信息 与金融机构的全面“断直连”。

目前，央行已发布征信相关的政策法规有《征信业管理条例》、《征信机构管理办法》、《征信业务管理办法》，构建了 较为完整的征信法律体系。其中《征信业务管理办法》明确了自 2022 年 1 月 1 日起，信用信息的采集、整理、保存、 加工等全流程合规管理“断直连”。该办法考虑了互联网平台、数据公司等机构与金融机构业务合作模式的调整，对本 办法施行前未取得征信业务资质但实质从事征信业务的市场机构给予了一定的业务整改过渡期，过渡期为本办法施行 之日至 2023 年 6 月底。

从“断直连”整改要求看来，是基于征信监管和个人信息保护等方面的目的，同时也规范了征信业务和市场。通过个 人征信公司接入助贷平台和金融机构之间，能够解决各平台机构自行对接个人信息数据的乱象，收归持牌征信机构统 一管理，可以防止个人用户信息被过度收集、滥用和泄露，加强了个人隐私信息保护。

2.断直连的政策背景：助贷的高光与跌落

商业银行互联网贷款主要分为银行自营、联合贷和助贷三种模式。自营模式是指银行利用自有网络平台，将传统的线 下业务线上化，具有独立出资、风险自担、盈亏自负的特点，这里着重介绍后两种模式。

助贷业务有两个核心参与方，即资金提供方和助贷平台方。助贷模式下，资金方通过贷前调查、贷中审查、人工复核、 贷后管理对借款人进行管理并确定授信额度；助贷平台则提供获客导流、辅助风控等服务，通常助贷方还承担一部分 贷后催收责任。双方按照事先约定的利润分成，对助贷业务利润进行分配。资产方根据助贷方提供的信息作为辅助， 按照自己的风控逻辑和模型进行审批，风险一般都是由资金方来承担。权衡之下，资金方更偏向于与一些规模大风控 能力强的助贷方合作，例如蚂蚁、腾讯等。据悉，蚂蚁通常会分润客户全部息费的 30%左右作为技术服务费。

根据助贷方是否出资，助贷模式又细分为联合贷与纯助贷两种。联合贷的助贷方会出少部分资金，而纯助贷的助贷方 完全不出资金，两种模式下助贷业务本质相同。助贷方均向合作金融机提供获客、风控、贷后管理等环节服务，主要 差异在于助贷方是否与合作金融机构按照一定的比例联合出资、分配利息收入、分担风险。早期流量平台旗下的放贷 机构(多为小贷公司，比如蚂蚁美团抖音都有自己的小贷品牌)与银行联合线上放贷，称为联合贷，出资比例为 3:7， 后来发展到极致的 1∶99，直至演化为完全不出资、纯引流的纯助贷。

助贷业务起源于线下银行与小贷公司的合作。自 2011 年以来，随着 P2P 快速发展，银行与 P2P 等多数不具有放 贷资质的中小平台的合作逐渐兴起。P2P 等互联网平台拥有大量客户资源，但由于缺乏资金，无法将存量的客户变 现。因此它们把客户推介给银行，通过银行放贷获得一笔“介绍费”或息费分成。而对于中小银行来说，其长期面临 经营地域及缺乏合规的优良资产的发展限制，也需要获客平台为资金提供出口。通过与 P2P 等平台机构合作，银行 同时解决了客户和资产投向的问题。因此银行和 P2P 机构的合作一拍即合，一度获得快速增长。 互联网巨头的加入为助贷行业发展带来新的契机。大量 P2P 等小机构在提供引流的同时，由于缺乏足够的风险识别 能力，中小银行无力招架质量层次不齐的客户，自身潜在风险迅速提高。即使在实际合作中，多数助贷机构通过保证 金或担保等模式进一步为银行承担风控并变相兜底，但这依然无法避免银行遭受损失的风险。加之存在各种或有的合规风险，例如风控外包、变相兜底、变相突破经营地城限制等，且银行和小机构的合作在规模上始终难以做大，因此 在 2014 年以后，随着百度、阿里、腾讯、京东为首的互联网巨头先后设立金服公司，银行和大机构的合作规模快速 膨胀，并迅速超越和取代了中小助贷机构成为了助贷的主要模式。

在银行业零售转型的大背景下，城商行对于获客、场景金融生态圈构建需求强烈。以天津银行为例， 2018 年起， 天津银行分别与蚂蚁金服、苏宁金服、百信银行等签署战略合作协议，利用合作平台资源引流获客，有效扩大零售业 务规模。仅 2018 年，天津银行个人消费贷款同比增幅高达 786％，从天津银行个人消费贷款绝对规模来看，2017 年 末与 2019 年末对比，个人消费贷款余额分别为 87.93 亿元，916.60 亿元，两年增长 10 倍。天津银行个人消费 信贷猛增，正是借力助贷业务，促成其近乎指数型的增长。随后合作对象向上拓展至股份行，向下则延伸至更小的城 商行、农商行，最后才延伸到国有大行。 在互联网贷款便利大众生活的同时，互联网贷款业务也暴露出一些问题。第一，风险管理不审慎，存在多头授信、过 度授信等风险。一些借款人同时向两家及以上的金融机构申请放贷，由于征信系统在网络借贷领域的应用不充分，互 联网贷款业务出现多头授信问题。与此同时，助贷机构盲目扩张规模，对借款人的风险审核流于形式，借款人借款总 额甚至超过 100 万元的限额，多头授信和过度授信问题相互交织。第二，部分商业银行将借款人风险审核、贷款发 放、贷后管理等关键环节全部委托给合作机构执行，自身仅提供资金赚取利差，这不仅使得银行失去内生发展动能， 还使得资金流向难以跟踪、高风险业务的规模不断扩大，加大了潜在风险。第三，商业银行受合作机构风险的影响较 大。如果合作机构出现贷款集中度过高、不良率高企等问题，其风险很可能向银行传染，给银行声誉带来不利影响。 为促进互联网贷款业务规范发展，相关监管政策也加快落地。自 2017 年以来，互联网贷款相关政策频出，互联网金 融风险分类监管、重点排查和专项整治成为监管体系的核心任务。

对于助贷业务来说，2021 年是一个分水岭。2021 年之前，不管是监管政策，还是经营压力，都促使金融机构加大普 惠金融拓展力度。同时，一些金融科技公司，已经积累了相当规模的普惠客群与业务经验，并在获客、风控、运营等方面形成了一定的科技能力。在此背景下，助贷机构与金融机构一拍即合，促使助贷模式全面崛起，并成为了加剧行 业分化的助推剂。自 2017 年央行和银监会共同颁布 141 号文，对“现金贷”业务作出规范以来，互联网消费金融业 务连续三年发展迅速，助贷对互联网消费金融的贡献率在 2020 年攀上峰值。 2021 年下半年以来，助贷业务遭遇密集式的强监管。助贷规模增速明显放缓，由 2020 年的 56.4%降至 2021 年的 13.6%；助贷对互联网消费金融规模的贡献率有所下降，助贷放款占比由 74.6%跌至 70.5%，助贷余额占比由 86.2% 跌至 82.9%。在助贷政策限制这块，监管下足了功夫。相比较而言，禁止变相兜底这一措施，通过将风险转移到银行 业金融机构并基于银行业已有的完善、审慎的风控体系，同样实现大幅降低风险发生的概率，且副作用更小，因此禁 止变相兜底是更可选的措施，也是未来监管层在助贷业务上施策的方向所在。

3.“断直连”影响几何？

正如第三方支付断直连一样，个人信息的断直连也是各方利益博弈的一个过程。在此过程中，牵扯互联网金融平台、 三方数据平台、银行、消费金融公司、个人征信机构等各利益攸关方。多位银行从业者和分析人士认为，这个政策对 于银行的影响并不大。对于银行、消金公司来说，把好风控这一关，一方面可以依托于自身积累的数据基础，另一方 面可以从征信机构获取信息。但对其他利益相关方来说，“断直连”将带来一定的影响。

（一） 金融机构与平台间助贷业务的分润模式发生变化

“断直连”之前，在银行和蚂蚁的联合贷中，蚂蚁花呗的收益率并不高。一直以来，蚂蚁按客户实还利息比例的 30% 向银行收取手续费，其中生息比例约为 50%，不生息的部分，蚂蚁需要给银行贴息 5%。假设花呗生息资产收益率为 13%，资金成本率为 3%，核销前贷款不良率为 4%（按信用卡估计）。经大致测算，银行角度花呗实际收益=前端收 益*生息比例-资金成本-不良=（13% *70% -4%）*0.5-3%＜0，总的来说并不赚钱。站在蚂蚁角度，贴息后的实际收 益=前端收益*生息比例*实收利息 30%-贴息=13%*0.5*30%-5%*0.5＜0，收益率也不理想。 相较之下，借呗的分润模式更有利于蚂蚁。同样假设借呗生息资产收益率为 13%，资金成本率为 3%，核销前贷款不 良率为 4%。银行角度借呗实际收益=前端收益-资金成本-不良=13%*70%-3%-4%=2.1%；蚂蚁角度收益=前端收益* 实收利息 30%=13%*30%=3.9%。

“断直连”之后，个人征信公司还会向信息使用方收取一定的“通道费”。理论上这一费用需由链条中的数据使用方 （金融机构）承担，但由于金融机构相对强势，实际承担方为助贷平台。助贷平台承担数据“通道费”的方式有两种: 一是在原来的分润模式基础上，平台直接支付费用；二是由金融机构向个人征信公司支付费用，但平台与金融机构之间的助贷服务费率有所调整。在第二种情况下，金融机构与平台间的助贷服务分润模式将会产生变化。 短期，助贷平台的数据采购成本不会发生变化，甚至能获取一部分征信公司让利。目前个人征信公司业务尚处起步阶 段，除快速建立系统为金融机构、助贷平台及数据服务商提供服务外，其最关注的是尽量快速积累数据建立数据壁垒， 因此，个人征信公司更多地选择与平台进行商务置换，即减免数据“通道费”，增加与平台间的数据交互、贷后数据返 回、联合建模等合作。

（二）互联网助贷平台议价能力下降

在《征信业务管理办法》出台以前，多数银行放贷依赖互联网平台。互联网助贷平台凭借数据优势，推出了自己的征 信公司和信用分，比如芝麻信用管理有限公司和芝麻信用分，私立“信用茧房”，脱离金融监管部门的管控。 “断直连”意味着互联网金融平台需要“上交”征信数据。信贷的核心是风控，“断直连”政策要求互金平台几乎将 积累多年的、所有的用户风控核心信息都同步给了合作金融机构及个人征信公司，个人征信公司成为重要且少量的合 规核心数据源。如此一来，助贷业务中的核心风控环节将实现系统与数据的隔离，助贷平台仅可参与承担技术风控环 节任务，助贷平台的风控能力对于金融机构的重要性在一定程度上被削弱。

头部企业整改情况各有分化。对于互联网头部平台来说，虽然其行业地位、合规水平、经营规模处于市场前列，找征 信机构合作相对比较容易，或者自己有能力申请或参股征信牌照，但是在利益权衡之下，一些头部平台尚无动作，处 于观望时期。目前，有消息传出中邮消金采购了朴道征信有限公司京东金融合作产品断直连服务；而蚂蚁集团参与成 立百行征信后，由于股权分散等原因，迟迟不愿上交数据，后来经协商，获批筹备成立蚂蚁股比较高的“钱塘征信”， 但至今仍无开业消息。 规模较小的金融数据平台处于弱势。相比蚂蚁集团、京东数科、度小满等头部平台，360 数科、乐信、信也科技等数 据平台受到政策影响会更大，整改将缓慢推行。2021 年下半年以来，360 数科、乐信、信也科技股价持续下跌，市 值出现较大回落，转型仍存压力。此外，随着个人征信机构话语权变强，专注于数据的金融科技公司不仅要上交数据， 还可能要给征信机构上交“通道费”。 互联网平台的客户和信贷规模，最终逐渐会转移至强监管的持牌金融机构。其中，头部互联网平台将会在监管要求下 与金融机构形成新的合作模式，而一些依赖信贷业务的中小互联网企业如果不符合征信机构合作门槛，将会面临被淘 汰的风险。

（三）持牌征信公司进入红利期

“断直连”要求互联网平台机构与金融机构必须通过个人征信公司进行助贷业务。我国目前实行央行征信系统与市场 化征信机构协同发展、互相补充的发展格局。根据央行发布的《建设覆盖全社会的征信体系》，截至 2022 年 8 月末， 个人征信系统接入金融机构 4081 家，收录 11.5 亿自然人信息，日均提供查询 1084.4 万次；企业征信系统接入金融 机构 3811 家，收录 9874.6 万户企业和其他组织信息，日均提供查询服务 27.3 万次。 百行征信、朴道征信、钱塘征信设立的初衷是在原央行征信的基础上实现数据共享，补位民间个人征信。央行的数据 来源和服务对象主要是银行等金融机构，包括银行，担保公司，金融服务公司，融资租赁公司，财务公司，小额贷款 公司等等，但在覆盖面上长期存在较大盲区。因此，央行需要民间征信公司提供更加细化的个人消费、理财、投资、 生活缴费等数据。近年来，金融监管部门推动持牌征信机构 “入市”，现已批设 2 家个人征信机构——百行征信、朴 道征信，钱塘征信在筹办批复中。同时备案 134 家企业征信机构和 59 家信用评级机构，形成央行征信中心与持牌征 信机构优势互补的市场格局。

百行征信是国内第一家获得个人征信业务经营许可的市场化公司，经过四年发展，百行征信在数据库建设、产品开发 等方面表现突出。截至 2022 年 5 月 22 日，百行征信累计拓展法人金融机构 2526 家，较去年上涨 21%；个人征信 系统收录信息主体超 4.8 亿人，较去年上涨 140%。

产品调用量数据两亮眼。截至 5 月 22 日，百行征信所有产品累计调用量超 33.8 亿笔，同比增长 376%。其中，个人 信用报告累计调用量超 6.8 亿笔，同比增长 113%；信息核验、反欺诈、特别关注名单等个人增值征信产品累计调用 量超 25.6 亿笔，同比增长 556%；企业征信产品累计调用量从去年的 435 万笔激增至今年的 14500 万笔。

作为国内第二家获得个人征信业务经营许可的市场化机构，朴道征信背靠北京金融控股有限公司，加上京东、小米股 份加持，两年内实现跨越式发展。董事长赵以邗在 7 月 30 日举行的 2022 全球数字经济大会数据要素峰会上，披露 了公司成立近两年来的业务发展数据。目前朴道征信合作数据源和数据科技公司超过 50 家。截至 2022 年 6 月末， 累计上线产品 47 大类、412 款，实现调用 19 亿次，签约金融机构等客户 201 家，与 400 多家金融机构建立业务联 系，与 10 余家数字普惠金融平台机构达成合作意向。此外，中邮消金近期就“中邮消费金融有限公司京东金融-朴道 征信断直连项目”进行了采前公示。公示显示，中邮消金采购了朴道征信有限公司京东金融合作产品断直连服务。 未来蚂蚁集团在选择“断直连”合作机构时，首选是钱塘征信。断直连数据的对接传输需要资金方、资产方、征信机 构三方紧密合作，对于京东而言，接入朴道征信会使其业务上、技术上的对接更顺畅。以此逻辑，蚂蚁集团下需要“断 直连”的金融产品，首先应该选择钱塘征信。去年底，央行公布受理了钱塘征信的个人征信业务申请。蚂蚁科技集团 持有钱塘征信 35%的股份，与浙江旅游投资集团持平。自从公示之后，至今尚未有钱塘征信落地的消息。 征信机构作为数据交互中心的地位越发明确。在征信服务过程中，从信息的采集到使用都将有专业的管理流程来保护 消费者的个人信息。未来个人征信机构强大之后，可以推出自己的信用评分和模型。

（四）信用“白户”问题得到解决

从技术层面来说，商业银行要做好自主风控，就必须掌握客户申请数据、身份数据、场景数据和行为数据。随着金融 科技快速发展，一些非信贷交易数据用于预测或计量一个人信用程度的认可度越来越高。根据《征信业务管理办法》 第三条“依法采集，为金融等活动提供服务，用于识别判断企业和个人信用状况的基本信息、借贷信息、其他相关信 息，以及基于前述信息形成的分析评价信息”的规定，“断直连”以后，商业银行能够获取并使用“替代数据”，包括 缴税数据、工商登记信息、涉税信息、用电数据、用水数据、环保数据、用工数据奖惩数据、司法诉讼数据等非信贷 的数据，这对解决个人信用信息空白问题有重要意义。 利用替代数据为金融机构提供信用管理服务，作为后续风控审核的依据，提高征信机构覆盖率，可以最大限度降低银 行与助贷机构合作中可能产生的风险。百行征信表示，公司在充分利用征信数据资源优势的基础上，深入挖掘支付、 电商、运营商及设备等替代类数据价值，设计开发“白户”征信服务平台，截至 5 月 31 日，“白户”平台已累计推广 机构 419 家，签署采购协议 135 家，平台系列产品日调用量超 400 万笔，产品累计调用量突破 2.8 亿笔。通过对个 人信贷信息以外的信用数据进行分析、整理、加工，可以对个人信用状况做出研判，帮助商业银行触达客户、识别客 户、判断客户、放款客户，帮助缺乏信贷记录或只有少量借贷记录弱势群体能及时享受到可得的普惠金融服务。