新冠肺炎（COVID-19）疫情暴發并在全球范圍大流行，在對社會公共衛生管理和人類與病毒抗爭中的科學技術研究提出新課題的同時，也將“非接觸式服務”概念悄然引入社會公眾和經濟生活的現實，成為每一次公共危機事件的發生都改變人類生活方式的再一次例證。疫情之下銀行對數字化轉型的再認識疫情發生之后，承受很多責難的互聯網貸款，讓眾多受疫情影響出現資金鏈緊張的小微企業主，或者因復工推遲陷入暫時收入窘境的消費者，足不出戶地得到了真正普惠的資金支持，讓社會各方對互聯網金融的普惠本質有了積極的理解。那些具有超前數字化經營的金融機構，通過金融科技的應用支持，向適當場景中的客戶提供不懼疫情肆虐的無接觸快捷金融服務，增加了客戶體驗的溫度，有效維護并迅速占領了疫情期間和之后的市場。數字信貸產品正在成為各家銀行和互聯網金融持牌機構抓緊發力的產品。為整治互聯網金融領域新亂象，政府監管多方引導，市場風險逐步出清，行業發展趨于規范。2020年5月9日，銀保監會就《商業銀行互聯網貸款管理暫行辦法》（下簡稱《辦法》）面向社會公開征求意見，7月17日正式公布實施。這體現了監管審慎從嚴、堅守金融底線的業務發展導向，進一步明確了監管強調的管理原則，為銀行開展互聯網貸款業務勾勒了合規框架。銀行互聯網貸款的界定與業務模式

銀行互聯網貸款的界定

《辦法》對商業銀行互聯網貸款業務有明確界定，體現了六個方面的含義：一是互聯網技術和大數據應用是對貸款業務各個環節實現方式的創新，并沒有改變貸款業務本質；二是這種實現方式的改變需要進行效果驗證；三是這種實現方式的技術平臺基礎是互聯網和現代通信技術，它改變了銀行原有的服務渠道模式，也開辟了更加廣闊的空間；四是在這些新拓展的服務渠道和空間上辦理信貸業務，必須與這些渠道和空間相適應，并將其納入信貸業務管理的體系之中；五是所有的金融交易行為和渠道平臺的變化，不能改變相關法律主體的權責利，交易用途必須真實、合法、合理、可核查、可驗證；六是實現上述管理要求的核心是數據的標準化和業務處理的參數化、模型化、智能化。

銀行互聯網貸款的業務模式根據不同參與方在為消費者提供貸款服務的過程中的合作方式和功能的不同，互聯網貸款大致可以分為三種模式。第一種是助貸模式。所謂“助貸”，是指其他參與方幫助商業銀行提升包括引流獲客、風險防控、系統運行、監控與催收等方面的貸款服務能力，并依據在助貸過程中發揮的作用分享貸款服務的部分收益。這是商業銀行互聯網貸款產生之初所采用的主要模式。第二種是聯合貸款模式。在這種模式下，互聯網貸款的部分參與主體與商業銀行共同作為出資方，共同審批、共同授信、共擔風險、共享收益。聯合貸款模式可以幫助金融機構以少量資金撬動更大的業務規模，在市場競爭中取得優勢，或者在與強勢的場景和流量方談判時獲取有利條件。第三種是商業銀行的自營業務。部分國有大行或者科技實力較強的股份行，它們本身在資金、風控和獲客渠道等方面具有優勢，通過自建生態場景或將自有客戶線上引流等方式獲客并為客戶提供互聯網貸款服務，全方位參與到互聯網貸款的全流程，自主獲客、自擔風險、自負盈虧。銀行互聯網貸款與傳統貸款的比較互聯網貸款契合了部分個人消費貸款和小微企業經營貸款所呈現出來的“短、小、頻、急”的特點，對銀行、消費者以及資源的配置效率都有積極意義。

一是由于流程的自動化和風控的模型化，互聯網貸款的整個過程幾乎不再需要人工干預，這不僅釋放了大量的人力、物力和基礎設施資源，降低了單筆貸款成本，提高了銀行利潤率，還能夠為客戶提供全天候、無接觸、便捷式的金融服務。二是由于互聯網貸款的信用評價不再局限于金融資產、資金流水等傳統維度，而是引入了市場管理、稅務、公積金、電商、社交等政務、交易和行為數據，為信用評價和風險防范提供了更深入和立體化的洞察，降低了風險成本，促進了金融服務的下沉。

三是由于貸款流程參與方的多元化，各參與方各自在貸款流程的某個環節上發揮自己的比較優勢，解決了傳統貸款高度受制于銀行最薄弱環節的“木桶問題”，提高銀行的服務能力、風控能力和定價水平。

互聯網貸款是傳統貸款的有益補充，但現階段仍然無法取代傳統貸款模式。

一是互聯網貸款針對的都是客戶小額、分散的貸款需求，能夠提供的額度相對較低，無法滿足個人住房抵押貸款、企業大型設備貸款、地產開發貸款等大額貸款項目需求。二是互聯網貸款只能為客戶提供單一的貸款需求，而傳統的線下模式能夠使客戶經理與客戶進行深入溝通，充分挖掘客戶理財、資金管理、企業發債等金融服務需求，為客戶提供一攬子綜合化金融服務，提升客戶體驗，增加客戶黏性。

三是互聯網貸款的客戶轉化率比較低。即使銀行能夠把互聯網貸款規模做大，也無法為銀行帶來基礎客戶和基礎存款上的大幅提升，而基礎客戶和基礎存款才是商業銀行賴以生存和發展的基礎。

四是貸款利率偏高。由于一筆互聯網貸款的發放需要多個參與方協同配合才能實現，所花費的成本都只能通過客戶支付的利息來獲取，而互聯網貸款的額度一般較小，互聯網貸款的利息也往往偏高。

五是互聯網貸款在貸款鏈條中引入了多個參與方和前沿的信息技術手段，這在帶來效率提升的同時，也為貸款流程引入了輿情風險、科技風險、模型風險等大量新型風險點。銀行互聯網貸款的風險特征互聯網貸款具有線上化、自動化和參與主體多元化特點，在業務鏈條和業務邏輯上有著自己獨特的風險點?？腿哼x擇風險

客群信用分層是指所選客群信用狀況的優劣，是客群選擇的重要一步。從融資模式來看，一般信用狀況極佳、資金實力雄厚的企業往往選擇在資本市場直接融資，融資成本很低；經營狀況良好、資金鏈無明顯瑕疵的企業和信用狀況良好、收入穩定、資產保障高的個人客戶往往選擇銀行貸款融資，融資成本也不高；經營不太規范、規模相對較小、現金流不太穩定的小微企業主和存在信用瑕疵、收入不太穩定的個人客戶可能在獲取銀行貸款時存在困難，這時往往會轉向互聯網金融平臺或電商平臺等尋求融資支持，成本一般偏高；以上渠道都無法獲得貸款的客戶，往往資金流極不穩定、信用狀況存在嚴重問題，或者因意外導致急需大量資金，這種情況下，客戶只能通過具有高利貸性質的民間借貸或P2P方式融資。因此，從客戶信用分層的角度看，商業銀行在互聯網貸款中應當找準定位。

核心能力不足風險目前，互聯網貸款業務模式已從平臺兜底向引流分潤轉變，實質風險向銀行轉移，商業銀行可能面臨核心能力不足風險。平臺兜底模式是早期網貸平臺與商業銀行間普遍采用的合作模式。但平臺兜底模式隱藏著巨大隱患。一是網貸平臺缺乏對風險的敬畏，一味追求規模，對客戶的營銷過于激進，有時甚至采用誤導和誘騙的手段，風險不斷累積。二是兜底模式事實上是一種對利息收入做出的優先級和劣后級的結構性安排，但大多數網貸平臺本身資本金不足，一旦風險集中爆發，網貸平臺的兜底承諾就會形同虛設。三是在平臺兜底模式下，商業銀行在數據獲取上往往受限，無法獲取風控模型開發所需的數據維度，難以積累數據和提升風控能力，不利于金融體系的長遠發展。

從監管取向看，互聯網貸款將回歸業務本源，各參與方應承擔各自應有的職能，銀行“甩手掌柜”和合作方“越俎代庖”的現象將被叫停，銀行互聯網貸款將向引流分潤模式轉變。

輿情風險

在互聯網貸款的模式下，由于缺乏與客戶面對面的溝通環節，客戶可能對網貸產品的理解存在偏差，或者在還款過程中存在疑問，需要向平臺或銀行咨詢，如果咨詢投訴渠道不夠暢通，或者電話溝通過程中出現理解上的歧義，都會導致客戶向監管部門投訴或在社交媒體上情緒化宣泄，在互聯網高度發達的今天，極易引發輿情風險。此外，互聯網貸款的合作平臺、運行機制或者系統安全出現問題，對客戶利益或客戶隱私造成侵犯，也會給銀行帶來負面輿情，損害銀行聲譽。信息安全風險

由于重大利益的誘惑，金融業歷來是網絡和系統攻擊的重災區。商業銀行的互聯網貸款業務系統結構復雜，不僅需要商業銀行內部多個部門的協調配合，還涉及導流平臺、商業銀行、支付機構、擔保機構、外部生態等多個參與主體的分工協作和信息交互，信息安全問題尤為突出。

風險數據合規風險

風險數據是互聯網貸款整個風控系統的基石和核心要素。網貸平臺和大數據公司有動力通過誘導客戶授權獲取數據信息，或在客戶不知情的情形下從社交媒體和其他數據接口爬取和買賣數據信息，造成客戶信息被濫用。再加上大數據從獲取到使用要經過采集、加工、存儲、傳輸、應用等多個環節，涉及多個主體，客戶數據信息被泄露、篡改和非法交易的事件時有發生。如果商業銀行在開展互聯網貸款時不加以甄別，極易讓自己陷入法律糾紛的旋渦，不僅給業務開展帶來困難，還會帶來聲譽上的損失。銀行互聯網貸款業務風險應對策略客群選擇風險的應對策略一是行內客戶營銷。商業銀行經過多年的業務經營，積累了大量優秀的客群資源。商業銀行對自有存量客戶有深入了解，擁有客戶留存的交易、支付、信貸、征信等大量內部金融數據，可以從行內存量客戶入手，利用內部數據建立營銷模型，分析構建預授信白名單，積極挖潛存量客戶需求。二是尋求與頭部互聯網金融平臺合作。互聯網貸款本身分工協作、優勢互補的特點，要求商業銀行積極與外部流量平臺開展合作，這對客戶資源匱乏的中小銀行更是至關重要。但對商業銀行來說，合意的合作對象，應當是具有優質場景和客戶資源，并在技術實力和風險管控上具有優勢的頭部流量平臺。三是打造金融生態。通過商業銀行手機App的極致經營和“引進來、走出去”戰略，積極對接客戶日常服務，切入高頻場景，構建金融生態，增強客戶黏性，積累與特定場景相關的多維度客戶數據，通過大數據風控，對客戶信用狀況進行精細化分層。核心風控能力建設上的應對策略第一，在授信審查方面，商業銀行需要著重加強兩個層面的風險防范：其一是客戶的反欺詐審查，主要包括對身份冒用、惡意騙貸等行為的審查。加強實名認證和交叉驗證，引入生物活體識別等技術，確認客戶身份；完善行內黑灰名單管理，引入法院涉訴、征信、大數據公司的逾期名單和多頭借貸等行外數據，甄別客戶貸款目的的真實性和還款意愿的可靠性；通過關聯規則、復雜網絡規則識別團伙欺詐風險或中介代辦風險，等等。其二是合作平臺的反欺詐審查。避免合作平臺利用作為導流方的信息優勢，通過偽造客戶數據的方式從商業銀行套取資金。

第二，在風險控制方面，主要是指信用評價系統的構建。信用評價系統的模型開發具有個性化強、實效性高的特點，對建模人員數據處理、統計分析、編程開發、業務邏輯、風險點判斷等都有較高要求，是中小銀行在風控能力建設上存在的難點。中小商業銀行可以積極與擁有核心數據資源、風控能力和實踐經驗的互聯網金融公司、大數據公司、金融科技公司等，在數據資源、建模能力和策略咨詢等幾個層面展開合作，借用外部技術力量，快速提升自己的風控管理水平。第三，貸后管理方面，商業銀行不得不改變“重貸前輕貸后”的信貸管理模式，加強對貸款的監控和催收能力的提升。其一，貸款的監控。一是采取適當方法，對客戶違反約定用途的行為進行識別。二是根據借款人的貸后表現數據，建立客戶行為評分卡，對客戶的信用狀況進行監控并對客戶信用惡化的情形做出及時預警。其二，貸款的催收。一是建立催收評分模型，根據還款意愿和還款能力對不同的逾期客戶分門別類，針對不同的客戶采用不同的催收手段和催收話術，提高回收效率，增加良性逾期客戶的黏性和忠誠度。二是基于大數據、人工智能等手段，建立自動語音呼叫、催收機器人等催收系統，降低回收成本，提升客戶體驗。三是在總行層面建立互聯網貸款的不良資產池，整合不同網貸項目的不良資產，發揮規模效益，實現不良資產的批量轉讓或異地清收。此外，商業銀行應堅決避免暴力催收的發生。輿情風險應對策略一是建立健全完善合理的咨詢投訴渠道，使得客戶的疑問能夠得到及時全面的答復，爭取將客戶的合理訴求在平臺和銀行層面予以妥善解決。二是加強平臺與銀行之間以及銀行內部業務部門與科技部門之間的溝通協調和聯調聯試，爭取避免在項目上線后出現系統問題。建立應急響應機制，提前規劃好應急預案，爭取在第一時間對問題進行修復或找出替代辦法，避免風險擴散。信息安全風險應對策略針對信息安全風險，商業銀行需做到外部防入侵，內部重管理，確保銀行信息系統不發生重大信息安全風險。一是加強信息安全教育，確保全行上下提高信息安全意識。二是加強內外網信息系統隔離，建立企業級防火墻，加強漏洞掃描和入侵檢測管理。數據交互采用專網連接，避免將信息系統暴露在公網之下。三是加強信息系