九卦|城商行互金部和网金部何去何从?

城商行尤其中西部中小城商行一直是助贷市场的主力。究其原因，城商行在区域有业务天花板，对公业务就那么几家，零售业务居民人口数量也不过廖廖。

而互联网贷款客群不受区域限制，渠道方变相兜底，资产质、量均有保证，多好的生意。

即使大渠道方占着市场地位优势，资金价格压的很低，但是冲着薄利多销，一些城商行也还屁颠屁颠乐此不彼，多家城商行都成立了互金部或网金部，市场一片欣欣向荣，各取所需。

然而好景不长，2020年7月《商业银行互联网贷款管理暂行办法》的颁布，首次对跨区域经营提出了审慎二字，当时市场有所反映，但大家还是比较乐观，审慎无外乎比例控制，中间想象空间很大。2021年2月《关于进一步规范商业银行互联网贷款业务的通知》的颁布，出乎市场意料，直接封杀业务出省，不留一点幻想。各城商行的互金部网金部何去何从？

我们先来剖析一下助贷是怎么一个业务结构。

如图，交易结构中一般由渠道方提供各类信贷资产，借款人贷款申请入口在渠道方。渠道方通过大数据做好借款人的反欺诈与信用评估工作，给予借款人借款额度，然后推送给银行做二次信贷审批。银行信贷审批通过后，与借款人在线上签署借款合同完成贷款发放工作。

交易结构中一般都会引入保险公司或担保公司作为增信方，其目的为了后期快速核销不良贷款。贷款发放后，一般由渠道方做贷后管理与催收，到约定代偿期限后由渠道通过增信方完成不良资产回购核销工作。

按监管规定，银行不得将核心风控管理外包。然而不同行实际运作不尽相同，非不为是无能为力。

问每家行，大家都会说我是有风控的，我是决定终审的，然而这是真的吗？线上贷款无人工干预，依靠大数据进行客户画像与审批，然而大数据在信贷的应用并非买个系统，招几个人就能说我有能力做大数据风控了。

反欺诈需要手机埋点做信息抓取，有了信息还要与大库、黑名单去做匹配与筛查。信用评分要根据不同客群做不同模型，反复迭代与优化。试问一般城商行有这些能力做这些事吗？

看下各行风控与科技团队人数就了然了。再看下各行除了助贷，自营线上信贷产品如何就可略知该行在助贷业务中的定位了。

现实中，众多银行在助贷中只是承担了一个资金提供方的角色，目前的高利润低风险只是大潮尚未褪去，不知谁在裸泳。其实，银行借助助贷可以做的很多很多。

1．长尾客户的正确认知

助贷目前对客利率在24~30%间，这是一群比信用卡客户还要差的客户，却也是真实存在且的确有着贷款需求的长尾客群。城商行在各地零售业务优质客群达到瓶颈后，介入长尾客群是必然趋势。目前借助助贷相对安全的交易结构，好好对这些客群做细致分析与客观认知，何乐而不为？

2．数据模型的锤炼

各家行都喊着数字化转型的口号，但多数雷声大，雨点小。抛弃传统审批流程与理念，完全相信数据说话，对多数银行来说谈何容易。

内部风控部就不一定能过关，模型有效吗？不良率能控住吗？客户能联系上吗？灵魂三问，多数互金人员折腰。助贷业务提供了大量客户样本，虽然因为合作约定或代偿关系，银行无法获得每个客户的全生命周期表现，但是助贷依旧可模糊提供大量“坏客户”样本。这对于探索自营业务模型的冷启动是有特别大意义的！也由此获得一个良好的测试名单，去验证市场各三方数据的有效性。

3．人才梯队的培养

大数据建模人才难找，真才实学且耐得住寂寞的更少。助贷业务的开展，为各行提供了一个认知市场，集百家之长，逐步培养团队，锻炼人才的很好机会。

4．市场的清晰理解

长尾客群的运作不仅仅只是略高的不良率，更在于这个客群的素质。不否认这个利率档次的贷款接受者还是好人居多，但老赖、职业骗贷者的比率肯定高于银行传统业务客群。银行既要做好消保工作，也要抵挡借款人非理性投诉甚至恶意投诉，给银行带来的声誉风险，监管客诉处理让银行头疼。助贷业务贷后主要处理流程还在渠道，给银行一定缓冲空间，正好让银行可以全面评估业务，与监管有充分沟通，合理制定战略方针。

属地化经营限制让市场对助贷业务的将来一片唱衰，其实未必，在于各自的定位。

1. 市场在，机会就在

机会是公允的，中东部市场活跃，客户多，但是合作的银行也多，借款人获取资金的渠道方式也多，竞争激烈；西部人口少，业务少，但市场参与者也少，竞争不充分。摊分到每家银行其实量是差不多的。

更何况这么些年市场的开发，民众的