机构科技助贷未来可期的两大理由
一直以来 ， 传统贷款服务流程中表现出来的诸多痛点并未改善 ， 如线下化 ， 周期长 ， 效率低 ， 灵活性差等 ， 看似标准化的贷款产品 ， 实则不同的金融机构都可能在期限、额度、利率乃至审批率上有差别；再加上申请手续繁复 ， 信息不透明等 ， 借款人为了省时、省力 ， 通常都会委托专业的贷款中介来协助办理贷款 ， 这也是助贷市场存在的原因 。
近年来 ， 助贷业务和服务质量参差不齐 ， 引发的问题不断 ， 比如：违规搜集用户信息、核心业务外包、跨区经营等风险暴露 。 对此 ， 针对助贷的监管政策也不断出台 。 随着金融科技的发展 ， 科技和信贷深度融合 ， 信贷过程也不断细分形成专业化领域 ， 包括：筛选客户、获取资金、风险控制等业务 。 这为科技助贷机构与传统金融机构带来更加紧密的合作和互补发展的契机 。 在2020年 ， 疫情爆发的环境下 ， 金融科技凸显出强大的优势 ，
符合经济发展和金融演进的规律
大卫·李嘉图在其著作《政治经济学及赋税原理》中提出了“比较优势原理” ， 即两个国家具有各自的比较优势 ， 若按比较优势参与国际贸易 ， 则两国的福利水平均可得到提升 。 助贷业务提高了信贷交易效益 ， 是李嘉图的“比较优势原理”和斯密的“专业分工理论”在贷款领域的具体体现 。
根据罗伯特·莫顿等提出的“金融功能理论” ， 金融体系拥有六大基本功能 ， 不同的金融功能由不同的金融机构来提供 ， 但金融功能比金融机构更加稳定 ， 金融功能比金融组织更加重要 。 近年来信息科技的快速发展 ， 银行等放贷机构与拥有场景数据、信息科技等优势的第三方机构合作发放贷款 ， 有助于改善信贷功能 ， 提高金融服务效率 。
根据李嘉图的“比较优势原理”和斯密的“专业分工理论”以及“金融功能理论” ， 助贷机构能参与到信贷流程中的各个细化分工环节 ， 可分为助贷三大业务模式 。
《金融监管研究》2019年第11期发表的报告中指出 ， 助贷业务存在客户支持、资金支持和风控支持三种基本模式 ， 其发展有助于推动普惠金融发展、改变银行同质化竞争、完善信贷业务模式和风险控制 。
客户支持型助贷是要解决银行等放贷机构有资金供给但有效客户需求不足问题 ， 帮助银行等放贷机构获客引流 ， 扩大客户触达面 ， 弥补银行等放贷机构对下沉市场和长尾客户的覆盖短板 。
在客户支持型模式下 ， 助贷机构不是粗放式客户引流 ， 而是基于自身获取的客户数据进行场景和数据的评估 ， 向银行等放贷机构推荐有效的客户需求 。 在不同信贷产品下 ， 又可划分出不同场景、客户人群的特征 。 比如：在房抵信贷领域 ， 狐狸金服旗下的狐狸普惠在小微企业经营贷积累多年 ， 专注于房屋抵押信贷流程 ， 已经积累了在此细分领域技术、场景、客户等优势 。 狐狸普惠将为银行提供更加精准的小微企业主客户 。
资金支持型助贷业务主要是解决银行等放贷机构有客户需求但资金供给不足的问题 ， 帮助银行等放贷机构扩大资金供给 。 这类助贷模式通常采用共同授信的方式 ， 助贷机构和银行等放贷机构都拥有放贷资质 ， 双方按比例提供资金 ， 共同为贷款客户提供资金 。 其本质上属于联合贷款 ， 资金共出、风险共担且授信联合决策 。
这类业务的助贷机构主要包括互联网银行、直销银行、互联网小贷公司和传统的小贷公司 。 由于上述机构自身吸储能力不足 ， 资金来源有限 ， 资金供给端和需求端严重不对称 。
风控支持型助贷的核心是解决银行等放贷机构有资金、有客户但风控能力不足的问题 ， 让放贷机构既能贷、又敢贷 。 在这种业务模式下 ， 助贷机构可以参与到放贷机构贷前、贷中或贷后的风险管理中 ， 提供贷前调查和数据征集、帮助构建授信决策和风险管理模型、以及在贷后协助开展资金监控、风险监测、贷后催收等风险管理工作 。
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