资金方在助贷合作中躺赚是最大误解
资讯 金洋 · 金融科技前线 2025-08-11 阅读:444

作为连接资金供给端(如银行、信托、消费金融公司等)与需求端(广大借款人)的关键纽带,助贷机构的规模不断扩大,在日常生活中的影响力也日益凸显。不过,即便深耕行业多年的从业者,对助贷业务的理解有时也难免存在偏差——这种偏差既源于业务模式的复杂性,也与公众对行业的认知盲区密切相关。
人们通常认为,助贷机构仅包括奇富科技(原360金融)、乐信(分期乐)、小赢科技、数禾科技(还呗)、桔子数科等少数几家。这一印象的形成,很大程度上是因为媒体报道助贷行业时,往往聚焦于这些头部企业。但事实上,这种看法并不全面。
从资金方的实际业务视角看,助贷的合作版图远不止于此。他们将与蚂蚁集团(借呗/花呗)、抖音金融(放心借)、携程金融(借去花/拿去花)、滴滴金融(滴水贷)等拥有庞大流量和场景的互联网巨头的合作,同样定义为助贷模式。这些巨头凭借自身的用户基础和场景优势,在助贷生态中扮演着重要角色,只是其“助贷属性”常被公众忽视。
要理解助贷业务的本质,关键在于看清不同合作模式中各方的核心权责。当用户在流量平台申请贷款时,若贷款产品由流量平台主导提供,那么资金方与平台的合作便属于助贷模式,具体可分为两种:
固收模式下,资金方向平台方(如抖音金融)收取固定的资金成本(如年化4%)。无论底层贷款资产表现如何(如出现逾期、坏账),资金方的收益都保持稳定。这种模式中,平台方承担全部风险,资金方主要负责提供资金和开展合规审查——包括对平台资质、用户信息真实性、贷款用途合规性等的核查,整体运营管理难度相对较低。
分润模式则不同,资金方与平台方需共享实际收回的贷款息费(如平台方分成10%-30%)。这种模式下,资金方需自行承担底层资产的信用风险,若想实现理想收益,必须投入大量精力和专业能力进行主动管理,具体体现在三个方面:
其一,持续迭代风控能力。市场环境、客群特征及欺诈手段始终处于动态变化中,资金方需要不断优化风险策略、评分模型和审批规则以适应这些变化。例如通过机器学习算法实时监测用户行为数据,及时识别潜在的欺诈风险;同时根据资产组合的实际表现(如逾期率、坏账率、收益率),灵活调整风险策略——比如收紧或放松审批标准、调整定价、优化额度等。这背后,离不开强大的数据分析能力和快速的策略部署响应。
其二,应对小微贷的额外挑战。面向小微企业的贷款业务尤其复杂:这类用户需求额度较高,且平台提供的数据通常较为有限。这就要求资金方更主动地接入更多维度的数据源做交叉验证,比如接入税务部门的增值税发票系统、供应链核心企业的交易数据,甚至通过企业水电气缴费记录判断其实际经营状态,才能更全面地评估企业经营状况和还款能力。而数据的获取、整合与应用本身,就是一项需要持续投入资源和精力的系统性工作。
其三,应对平台方的考核压力。平台方通常会严格考核资金方的审批通过率、支用通过率等指标。资金方必须在确保风险可控的前提下,尽可能提高相关指标以满足平台的流量分配要求——否则,平台方可能会减少甚至停止导流,资金方的业务规模便难以为继。这种“既要控风险、又要提效率、还要达考核”的平衡术,对资金方的精细化运营能力是极大的考验。我有几位在互联网银行做运营负责对接大厂的朋友,即便外界看来这份工作体面稳定,他们也因难以承受细碎且高负荷的工作强度而选择离职。
可见,理解助贷业务,需要透过“资金流转”的表象,看清不同合作模式中各方的风险、责任与收益分配机制。公众对助贷机构的范围认知往往较窄,忽略了流量巨头在其中的深度参与;更常见的误解是觉得资金方开展业务轻松“躺赚”,却低估了他们在风险自担模式下需要投入的专业能力和持续努力。
随着金融科技的不断发展和监管环境的日益完善,助贷生态中的合作模式会持续演进,但风险识别、定价与管理能力的核心地位不会改变。对所有参与者而言,清晰认识自身角色定位、风险承担边界及合作伙伴的价值,是构建可持续、健康的助贷业务生态的基础。
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