蜂擁“助貸”，機構如何“夾縫生存”？

金融科技公司中助貸模式已經成為主流。從時間線上來看，不論是已經上市的趣店、拍拍貸、品鈦、信而富，還是市場新貴同盾、百融，或者正在試圖轉型網貸與現金貸公司，助貸都是一個利潤空間尚可、轉型成本較低、監(jiān)管層默許的方向。

業(yè)內尚沒有對助貸機構有明確的定義，在業(yè)內普遍的助貸模式中，金融科技公司主要幫助銀行機構、持牌的消費金融機構以及小貸公司放貸。其中，助貸機構根據自身實力，可以提供導流、部分風控、定價、貸后等除了資金以外的其他環(huán)節(jié)，由持牌機構提供資金并進行最后一道信審（有的合作中，金融機構只提供資金）。

這一模式雖然填補了一部分市場的空白，然而這么一個小金融賽道已經有了多家上市公司，并不斷有新人擠進來。助貸賽道不易，不少公司都是迫于形勢而轉型，未來如果一家公司始終專注這條賽道，那么考驗其長遠盈利的最重要一點就是“綁定能力”：綁定優(yōu)質資產的能力。

助貸吸引金融機構的兩點：數據與流量

前幾年開始流行一個詞“場景為王”，其實強調的是客群優(yōu)、流量大、數據足的場景所帶來的大量優(yōu)質資產。

螞蟻金服與京東數科憑借自建優(yōu)質場景，綁定大量優(yōu)質資產，在連接金融機構資金時十分搶手，多次通過發(fā)行ABS等方式獲得低成本資金。早期的趣店也是憑借阿里巴巴（第五大股東）的優(yōu)質資產發(fā)家，直至現在還可以通過滾雪球的方式獲得不少金融機構的高看。而第二梯隊的唯品會、攜程、美團等創(chuàng)造出的資產，則也通過與助貸機構連接到各金融機構。

之所以強調資產而非場景本身，是因為場景只是一個總體特性，并非具體資產決定因素。被推崇至極的旅游與電商場景，不乏濫竽充數者。被業(yè)內所不看好的醫(yī)美、教育等次級場景，也有優(yōu)質流量和數據頗豐的公司。這也可以在金融機構與助貸公司的合作中體現——金融機構往往會挑走某個電商（比如A）的資產，而不是電商類場景的其他資產。因為他們看中的不是電商場景，而是A平臺所綁定的的數據與流量，進而形成的優(yōu)質資產。

綁定優(yōu)質資產的能力決定了獲得資金青睞的能力

擁有多元穩(wěn)健的資金來源渠道，可以最大限度緩沖潛在的流動性風險。而資金青睞某家助貸機構，往往是看好其與優(yōu)質資產的綁定能力。

首先要確定的一點，科技能力不代表綁定能力。在大數據與人工智能已經成熟應用的金融科技行業(yè)，助貸業(yè)務并不算是一個科技壁壘深厚的行業(yè)。助貸所涉及的導流、運營、風控、反欺詐、貸后等環(huán)節(jié)，在不同公司中擁有相似的基本方法論，尤其在經驗豐富的老牌金融科技公司中，技術的差距已經不是核心競爭力。

助貸賽道是一個中間商的生意，他們既無法憑空產生資產，也不擁有大量資金，即便部分助貸機構擁有小貸牌照，但低得可憐的杠桿率也無法支持足夠的在貸余額。

尋找優(yōu)質資產導流給優(yōu)質資金成了必選之路。而能否長期綁定優(yōu)質資產，則是助貸機構吸引資金的核心能力。

排開巨頭體系內的助貸機構，助貸機構的努力方向有以下三類：

1. 為流量平臺搭建消費金融等功能。TO B的業(yè)務是粘性很高的業(yè)務，如果電商平臺在最初開發(fā)消費金融功能時，就由某助貸機構合作開發(fā)，那么這樣的合作往往比較長久。比如品鈦與攜程、去哪兒等OTA平臺的長期合作關系。入場過晚，必定會吃虧。

2. 股權合作，將優(yōu)質流量收為己有。比如趣店早期，螞蟻金服為其貢獻了大量用戶和流量，即便后期不再有螞蟻金服的流量，基于這樣的好底，趣店也能通過滾雪球的方式拿到更好的議價資質，自建生態(tài)，獲得了不少金融機構資金。

3. 自建場景，常見的場景有電商商城場景、汽車金融場景等等。比如樂信旗下的消費分期電商分期樂，為其產生的優(yōu)質消費類資產是其他助貸機構難以媲美的。

這三種模式中，吸引金融機構資金的競爭力遞增。

賽道長存，但需要進化更多功能

綜上所述，數據與流量即風控與導流，是金融機構目前與助貸機構的合作重點。然而隨著金融機構深度參與互聯網金融、開放銀行的布局、自建金融科技子公司的打法等等，不少人都在憂慮，助貸機構是否有一天連“夾縫中生存”的賽道都會失去。

筆者看來這擔心有些多余。

首先，助貸并不是收入可觀的生意。助貸連接商業(yè)機構與金融機構，需要支付6%-12%的資金成本，不同場景擁有3%-10%左右的運營成本，還有很大一部分風險成本（壞賬與逾期），已經不屬于信貸行業(yè)中的好賽道，再加上“行規(guī)”：助貸機構往往兜底劣后，或者在服務期間為資金方繳10%以上的保證金，這部分成本讓助貸機構利潤攤得更薄。據業(yè)內人士稱，該公司不同場景利潤率僅在2%到10%左右，這還是不計算日常的行政成本在內毛估。

其次，銀行想要直接對接場景，其中需要大量的接口開發(fā)工作，直接對接不僅是對金融機構與商業(yè)場景雙方的技術能力與重復開發(fā)有挑戰(zhàn)，也切斷了金融機構與場景之間的緩沖方。如果場景方出現數據泄露，其直連的所有金融機構都岌岌可危，這也就是為什么許多人擔心開放銀行導致隱私泄露的原因。

再次，與用戶體驗工作也對金融機構的服務能力提出了巨大挑戰(zhàn)。很多業(yè)務并非銀行沒有能力做，只是銀行不適合或者擅長做。助貸公司的互聯網運營能力是凌駕于絕大多數金融機構之上的，能者當多勞。

在這條長久的賽道中，助貸機構并非手握優(yōu)質資產就可以躺著賺錢，也需要有自我進化的能力。

目前監(jiān)管趨嚴，金融機構核心風控環(huán)節(jié)外包、助貸機構幫助地方銀行跨區(qū)域經營都已經被制止。隨著金融科技越來越深入社會各場景，助貸機構利率仍然居高不下、貼近36%紅線的問題也需要得到改善，長久看來，助貸機構如何在“普”與“惠”之間尋求一個平衡點，是一個難題。

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